王 賽，曹繼平，李 峰，周永濤，張 毅

(火箭軍工程大學(xué) 裝備管理工程系，陜西 西安 710025)

發(fā)射車是導(dǎo)彈作戰(zhàn)的核心要素之一，擔(dān)負(fù)著極其重要的導(dǎo)彈運(yùn)輸和發(fā)射任務(wù)，其狀態(tài)的好壞，直接關(guān)系到整個(gè)導(dǎo)彈武器系統(tǒng)戰(zhàn)斗力的形成。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2013～2014年，某型發(fā)射車發(fā)生故障的75%以上都位于底盤系統(tǒng)。發(fā)射車底盤系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、功能多樣，主要由動(dòng)力系統(tǒng)、制動(dòng)系統(tǒng)、傳動(dòng)系統(tǒng)、行駛系統(tǒng)、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)和電氣系統(tǒng)等組成。對2013～2014兩年的底盤系統(tǒng)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，底盤系統(tǒng)中動(dòng)力系統(tǒng)故障占比高達(dá)47.5%，嚴(yán)重影響著發(fā)射車的安全性和可靠性，制約著導(dǎo)彈武器裝備作戰(zhàn)性能的發(fā)揮，是當(dāng)前發(fā)射車故障診斷迫切需要解決的問題。

當(dāng)前國內(nèi)外用于多故障診斷的方法主要有：劉芬等對粒子群算法優(yōu)化后的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行研究并應(yīng)用于傳動(dòng)箱的多故障診斷[1]；王向紅等運(yùn)用小波包分析與獨(dú)立分量分析的多源故障信號(hào)提取方法對旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的裂紋、摩擦等多故障源信號(hào)進(jìn)行檢測和分離[2]；梁威等采用小波包和進(jìn)化支持向量機(jī)融合技術(shù)對機(jī)載燃油泵進(jìn)行多故障診斷[3]；王宏超對稀疏分解和圖像稀疏表征技術(shù)進(jìn)行了研究并應(yīng)用于滾動(dòng)軸承微弱故障診斷[4]；王敏改進(jìn)了形態(tài)分量分析方法并應(yīng)用于齒輪箱多故障診斷[5]；王毅等將多小波能量和粒子群優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行融合，實(shí)現(xiàn)了水電機(jī)組的多故障診斷[6]；李輝等綜合利用了雙樹復(fù)小波包變換和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解技術(shù)對軸承的多故障類型進(jìn)行了識(shí)別診斷[7]。

以上研究中，多故障診斷研究方法多且應(yīng)用領(lǐng)域廣，但針對發(fā)射車底盤的研究尚不多見。小波分析理論能實(shí)現(xiàn)非平穩(wěn)信號(hào)的低頻成分和短時(shí)高頻成分分析，多小波變換具備正交性、高階消失矩、緊支性和對稱性特點(diǎn)，能夠最大限度減少失真，應(yīng)用更廣[8-9]。鑒于發(fā)射車底盤燃油濾清器、機(jī)油濾清器、空氣濾清器堵塞多故障振動(dòng)信號(hào)的非線性、非平穩(wěn)性，筆者合理設(shè)置傳感器進(jìn)行動(dòng)力系統(tǒng)振動(dòng)信號(hào)采集，采用多小波分解方法進(jìn)行信號(hào)分析和處理，提取小波包能量譜故障特征信息，最后運(yùn)用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)、訓(xùn)練和測試，以實(shí)現(xiàn)發(fā)射車底盤多故障診斷。

1 發(fā)射車底盤動(dòng)力系統(tǒng)多故障分析

結(jié)合2013～2014年某型發(fā)射車底盤動(dòng)力系統(tǒng)故障數(shù)據(jù)，對該型發(fā)射車動(dòng)力系統(tǒng)故障部位、故障現(xiàn)象和故障原因進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，如表1所示。

表1 某型發(fā)射車底盤動(dòng)力系統(tǒng)故障分析

由表1可知，在動(dòng)力系統(tǒng)故障中，柴油濾清器、機(jī)油濾清器、空氣濾清器堵塞故障共計(jì)44次，占比達(dá)71%，迫切需要對發(fā)射車底盤動(dòng)力系統(tǒng)“三濾”多故障進(jìn)行分析，以尋求最佳故障診斷策略。

1.1 “三濾”功能分析

空氣濾清器是發(fā)射車底盤進(jìn)氣系統(tǒng)的重要組成部分，如圖1所示，其主要功用為濾除空氣中的雜質(zhì)和塵埃，使清潔的空氣進(jìn)入燃燒室，預(yù)防管路堵塞，減小活塞和缸套摩擦，使發(fā)動(dòng)機(jī)保持正常工作效率以延長壽命。燃油濾清器位于發(fā)射車底盤供油系統(tǒng)中，如圖2所示，其主要功能為濾除燃油中的雜質(zhì)。機(jī)油濾清器位于發(fā)射車底盤潤滑系統(tǒng)中，如圖3所示，其主要對來自油底殼的機(jī)油中有害雜質(zhì)進(jìn)行濾除，以潔凈的機(jī)油供給曲軸、凸輪軸、活塞環(huán)和連桿等零部件，起到潤滑、冷卻及清洗作用。

1.2 “三濾”故障對發(fā)動(dòng)機(jī)氣缸振動(dòng)的影響分析

針對發(fā)射車底盤動(dòng)力系統(tǒng)故障中最具代表性的發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)力不足現(xiàn)象，利用專家經(jīng)驗(yàn)可以判斷為空氣濾清器堵塞、柴油濾清器堵塞、機(jī)油濾清器堵塞多故障，實(shí)際維修過程中需要確定診斷順序，逐個(gè)進(jìn)行排查和驗(yàn)證，在一定程度上造成了維修時(shí)間和資源的浪費(fèi)，不利于戰(zhàn)時(shí)迅速恢復(fù)裝備戰(zhàn)斗力。根據(jù)發(fā)射車動(dòng)力系統(tǒng)工作原理，柴油和新鮮空氣燃燒發(fā)生爆炸對發(fā)動(dòng)機(jī)缸體產(chǎn)生振動(dòng)，通過燃燒膨脹的動(dòng)力推動(dòng)活塞運(yùn)動(dòng)，對缸體產(chǎn)生沖擊。當(dāng)空氣濾清器堵塞時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)氣缸進(jìn)氣量不足，導(dǎo)致燃燒不充分，排氣不暢且伴有黑煙，發(fā)動(dòng)機(jī)氣缸和排氣管振動(dòng)異常；當(dāng)燃油濾清器堵塞時(shí)，氣缸內(nèi)供油量不足，導(dǎo)致燃燒功率下降，對缸體的沖擊減弱，振動(dòng)幅度下降；當(dāng)機(jī)油濾清器堵塞時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)潤滑系統(tǒng)供油不足，零部件磨損加劇，機(jī)械元件磨損產(chǎn)生的振動(dòng)與缸內(nèi)能量沖擊混合，發(fā)動(dòng)機(jī)氣缸振動(dòng)信號(hào)呈顯著異常。因此，發(fā)動(dòng)機(jī)氣缸振動(dòng)信號(hào)能很好反映出“三濾”的工作情況，通過發(fā)動(dòng)機(jī)的缸蓋振動(dòng)信號(hào)的分析可以診斷出“三濾”是否正常。文獻(xiàn)[10-13]通過設(shè)置柴油機(jī)故障工況，采集振動(dòng)信號(hào)并進(jìn)行分析處理，有效實(shí)現(xiàn)了柴油機(jī)多故障診斷，為發(fā)射車“三濾”故障診斷提供了思路。

2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

2.1 故障工況設(shè)置

根據(jù)發(fā)射車底盤故障數(shù)據(jù)，結(jié)合動(dòng)力系統(tǒng)多故障診斷試驗(yàn)需要，實(shí)驗(yàn)?zāi)M底盤動(dòng)力系統(tǒng)常見的4種工況：正常工況、空氣濾清器堵塞工況、燃油濾清器堵塞故障工況和機(jī)油濾清器堵塞故障工況，3種故障均為人為設(shè)定故障，如表2所示。

表2 發(fā)射車底盤動(dòng)力系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)工況

2.2 振動(dòng)傳感器布置

以某型發(fā)射車底盤動(dòng)力系統(tǒng)為診斷對象，試驗(yàn)平臺(tái)如圖4所示。

實(shí)驗(yàn)中通過安裝振動(dòng)傳感器，采集發(fā)動(dòng)機(jī)總成振動(dòng)信號(hào)。由于該型發(fā)射車底盤動(dòng)力系統(tǒng)發(fā)動(dòng)機(jī)缸蓋不能拆卸，因此將振動(dòng)傳感器安裝在發(fā)動(dòng)機(jī)側(cè)面機(jī)體上，布置方式如圖5所示，信號(hào)采集時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行轉(zhuǎn)速為1 500 r/min。

3 振動(dòng)信號(hào)采集與故障特征提取

3.1 振動(dòng)信號(hào)采集

實(shí)驗(yàn)采集了正常工況、空氣濾清器堵塞故障、燃油濾清器堵塞故障和機(jī)油濾清器堵塞故障4種狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)，每種狀態(tài)各提取60組信號(hào)，共240個(gè)。為方便表述，將4種實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)記錄為Ai、Bi、Ci和Di，i=1,…,60，發(fā)動(dòng)機(jī)不同狀態(tài)下的實(shí)測振動(dòng)波形如圖6～9所示。

3.2 故障特征提取

根據(jù)小波分析理論，小波包分解可以將采集的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行多尺度、低高頻信號(hào)同步的正交分解，使分解系數(shù)呈現(xiàn)不相關(guān)性且有白化趨勢，能有效區(qū)分振動(dòng)信號(hào)中的突變部分和噪聲，使分離出來的信號(hào)的頻帶能量互相獨(dú)立且無冗余。小波包能量譜可以有效表征信號(hào)的能量分布情況，不同狀態(tài)下小波包能量譜具有不同的能量分布，可以作為故障診斷的依據(jù)，因此筆者對振動(dòng)信號(hào)的小波包能量譜進(jìn)行分析，作為故障特征信息提取的來源。

結(jié)合發(fā)射車動(dòng)力系統(tǒng)振動(dòng)信號(hào)的頻域特性，通過多次取值實(shí)驗(yàn)分析及對比，筆者對每組振動(dòng)信號(hào)均采用德比契斯(db10)小波基函數(shù)，分解層數(shù)為4層，由此得X1,X2,…,X16共16個(gè)頻帶，信號(hào)分析頻率為10 kHz，動(dòng)力系統(tǒng)各狀態(tài)下振動(dòng)信號(hào)小波包能量譜分布如圖10所示。由圖10可知，動(dòng)力系統(tǒng)不同狀態(tài)下振動(dòng)信號(hào)小波包能量譜分布各不相同：在正常狀下，X9和X10頻帶所占能量比例最大，分別占總能量的24.6%和28.07%；空氣濾清器堵塞故障下，X16所占能量比例最大，為25.99%；燃油濾清器堵塞故障下，X10所占的能量比例仍較大且相對增加為32.47%，但X9處能量比例相對下降，為15.5%，同時(shí)X15頻帶能量比例大幅增加，為12.94%；機(jī)油濾清器堵塞故障下能量分布較為分散，X9和X10頻帶所含能量比例較大，分別為16.65%和17.15%?？梢娍諝鉃V清器堵塞和機(jī)油濾清器堵塞故障下，信號(hào)能量分布比較分散，正常狀態(tài)和燃油濾清器堵塞

故障下，振動(dòng)信號(hào)能量分布較為集中，某一頻段內(nèi)能量占比很大。

將各頻段內(nèi)信號(hào)所占能量百分比作為該狀態(tài)下故障特征信息，以空氣濾清器堵塞故障為例，其小波包能量譜特征值如表3所示。

表3 空氣濾清器堵塞工況小波包能量譜值

4 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷

徑向基函數(shù)(Radial Basis Function，RBF)網(wǎng)絡(luò)[14]具有任意精度的泛函逼近能力和最佳逼近特性，且不受BP(Back Propagation)網(wǎng)絡(luò)及其改進(jìn)算法存在的收斂速度慢、局部極小值和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)難以確定等缺點(diǎn)制約。

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖11所示，包括輸入層、輸出層和隱含層，隱含層神經(jīng)單元的作用函數(shù)為具有局部響應(yīng)特性的非單調(diào)的高斯基函數(shù)(Gaussian basis function)，不同于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局響應(yīng)函數(shù)。在功能實(shí)現(xiàn)上，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元個(gè)數(shù)設(shè)定需比BP網(wǎng)絡(luò)多，但訓(xùn)練時(shí)間會(huì)有效減少。

4.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)選取

表4 各樣本應(yīng)得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理想輸出

4.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與測試

在獲取的240組振動(dòng)信號(hào)中，選取160組作為訓(xùn)練樣本，對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練。經(jīng)樣本學(xué)習(xí)后，網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)確定為17×11×4，網(wǎng)絡(luò)的部分訓(xùn)練結(jié)果如表5所示。

表5 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練結(jié)果

將4種工況下剩余的各20組數(shù)據(jù)作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測試樣本，共80組。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完畢后，從80組測試樣本中任取一個(gè)樣本，如燃油濾清器堵塞故障C48，該樣本輸入為X=(1.127 7，1.320 5,1.627 1，1.878 6，1.468 3，0.897 3，2.470 9，1.731 6，15.533 6，32.455 7，11.377 9，10.142 2，2.284 5，1.196 2，12.917 8，1.650 1，26.418 3)。將C48樣本特征值輸入到訓(xùn)練好的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到診斷結(jié)果與理想輸出如表6所示。

表6 測試樣本的診斷結(jié)果

將剩余79組測試樣本輸入到訓(xùn)練好的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷驗(yàn)證，其結(jié)果如表7所示。

表7 RBF網(wǎng)絡(luò)故障診斷性能測試 %

注：診斷精度=識(shí)別率/(1-拒絕率)

從表7可以看出，基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)射車底盤動(dòng)力系統(tǒng)多故障診斷具有良好的診斷性能。

5 結(jié)束語

根據(jù)發(fā)射車底盤動(dòng)力系統(tǒng)多故障機(jī)理及振動(dòng)信號(hào)產(chǎn)生機(jī)制進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，采集了發(fā)射車在正常狀態(tài)、空氣濾清器堵塞、燃油濾清器堵塞和機(jī)油濾清器堵塞4種狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)，對振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行小波包能量譜分析并提取出故障特征信息，基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對特征信息進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，并對訓(xùn)練好的診斷網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明，訓(xùn)練好的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較高的診斷精度，筆者所提方法可以有效應(yīng)用于發(fā)射車底盤動(dòng)力系統(tǒng)的多故障診斷。