徐孜,潮群,高浩寒,陶建峰,2,劉成良,2,孟成文

(1.上海交通大學(xué)機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院,200240,上海;2.上海交通大學(xué)機(jī)械系統(tǒng)與振動(dòng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,200240,上海)

柱塞泵作為液壓系統(tǒng)的動(dòng)力源和關(guān)鍵元件,具有功率密度大、效率高、變量調(diào)節(jié)方便等優(yōu)點(diǎn),因此在航空航天、機(jī)器人、工程機(jī)械等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[1]。在航空航天領(lǐng)域,電靜液作動(dòng)器(Electro-Hydrostatic Actuator,EHA)取消了集中式液壓能源系統(tǒng),提高了飛機(jī)的安全性、可維護(hù)性和工作效率,是多電飛行器的關(guān)鍵部件之一[2]。作為EHA核心元件之一的軸向柱塞泵,需要在10 000 r/min范圍內(nèi)變速工作[3],高轉(zhuǎn)速下柱塞泵容易出現(xiàn)空化現(xiàn)象,引發(fā)氣蝕,破壞元件,產(chǎn)生強(qiáng)烈振動(dòng),造成泵出口流量降低[4],導(dǎo)致效率下降、壓力波動(dòng)、設(shè)備故障,甚至造成災(zāi)難性后果。因此,在變轉(zhuǎn)速工況下,對(duì)柱塞泵空化故障進(jìn)行及時(shí)診斷,可以為液壓系統(tǒng)的維護(hù)帶來(lái)極大的方便,節(jié)省大量的時(shí)間和成本,提高液壓系統(tǒng)的可靠性與安全性。

常用的故障診斷方法有3類:基于模型的方法、基于知識(shí)的方法和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法[5]?；谀Ｐ偷姆椒ㄒ蠼⑤^為準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型,由于柱塞泵結(jié)構(gòu)復(fù)雜且內(nèi)部多物理場(chǎng)耦合,因此很難建立準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型?；谥R(shí)的方法需要大量專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)作為基礎(chǔ),但是泵的動(dòng)態(tài)復(fù)雜性使得專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)難以獲得。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法由于僅需要?dú)v史數(shù)據(jù)受到越來(lái)越多的關(guān)注,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[6]、支持向量機(jī)[7]等方法均在泵空化診斷上有成功應(yīng)用。近年來(lái),深度學(xué)習(xí)迅速發(fā)展,因其強(qiáng)大的自動(dòng)特征提取能力獲得研究者的青睞。Xiao等將小波包分解的特征輸入長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)[8],可準(zhǔn)確識(shí)別柱塞泵的健康水平,相比支持向量機(jī)有更高的準(zhǔn)確率。Chao等將三通道振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換成RGB圖像,輸入二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)實(shí)現(xiàn)柱塞泵空化等級(jí)識(shí)別[9],具有良好的抗噪性能。

然而,目前多數(shù)柱塞泵故障診斷的研究都基于恒定工況的假設(shè),對(duì)變轉(zhuǎn)速條件下柱塞泵的故障特征缺乏深入了解,限制了在實(shí)際中的應(yīng)用。變轉(zhuǎn)速工況下信號(hào)是非平穩(wěn)的,其統(tǒng)計(jì)特征隨時(shí)間變化,使得常用的信號(hào)處理方法如傅里葉變換、帶通濾波等技術(shù)都不再適用?；陔A次跟蹤的方法是公認(rèn)有效的變轉(zhuǎn)速下信號(hào)處理方法,其核心思想是根據(jù)轉(zhuǎn)速曲線在角域內(nèi)對(duì)信號(hào)進(jìn)行重采樣,將時(shí)變信號(hào)轉(zhuǎn)換為角域內(nèi)的周期平穩(wěn)信號(hào),使得恒定工況下的信號(hào)處理、故障診斷技術(shù)可以延用。傳統(tǒng)的硬件式階次跟蹤通過(guò)硬件直接獲取角域信號(hào),成本高且有安裝空間要求。計(jì)算式階次跟蹤通過(guò)插值算法進(jìn)行重采樣,簡(jiǎn)化了硬件設(shè)備,在變轉(zhuǎn)速故障診斷上取得了一定的效果[10],但是存在3個(gè)問(wèn)題:一是仍然依賴轉(zhuǎn)速測(cè)量設(shè)備,鑒于航空領(lǐng)域?qū)τ跍p小重量、體積的極端要求,額外的硬件安裝限制了該方法的應(yīng)用;二是角域重采樣過(guò)程中的角加速度恒定假設(shè)與插值算法會(huì)帶來(lái)誤差,尤其在轉(zhuǎn)速波動(dòng)大的時(shí)候誤差無(wú)法控制;三是故障信號(hào)通常含有多個(gè)分量,但階次跟蹤無(wú)法分離故障分量[11]。針對(duì)第一個(gè)問(wèn)題,研究者提出無(wú)轉(zhuǎn)速計(jì)式頻率估計(jì)方法[12],基于時(shí)頻變換提取瞬時(shí)頻率曲線。Wang等對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換,使用峰度搜索從時(shí)頻圖中提取頻率曲線[13],再做角域重采樣,提取出軸承故障特征。針對(duì)第二個(gè)問(wèn)題,Olhede等提出廣義解調(diào)算法[14],利用頻率曲線構(gòu)造解調(diào)因子,解調(diào)變換將信號(hào)在時(shí)頻域內(nèi)轉(zhuǎn)換成平行與時(shí)間軸的直線,無(wú)需重采樣即可實(shí)現(xiàn)時(shí)變信號(hào)的平穩(wěn)化。Ma等將自適應(yīng)線調(diào)頻模態(tài)分解算法與廣義解調(diào)相結(jié)合[15],增強(qiáng)了算法在變轉(zhuǎn)速滾動(dòng)軸承故障診斷中的自適應(yīng)能力和抗噪聲能力。針對(duì)第三個(gè)問(wèn)題,傳統(tǒng)信號(hào)分解方法如經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解存在模態(tài)混疊等缺陷,研究者提出迭代廣義解調(diào)算法。Feng等利用迭代廣義解調(diào)精確估計(jì)其振幅包絡(luò)和瞬時(shí)頻率[16],從而構(gòu)造無(wú)交叉項(xiàng)干擾的精細(xì)時(shí)頻分辨率的時(shí)頻表示,在非平穩(wěn)條件下行星齒輪箱故障振動(dòng)信號(hào)分析中取得較好的應(yīng)用成果。變轉(zhuǎn)速下的故障診斷方法,瞬時(shí)頻率曲線的準(zhǔn)確估計(jì)仍是其核心,目前基于時(shí)頻分析的方法非常依賴于時(shí)頻變換的精度,且時(shí)頻變換過(guò)程中需計(jì)算很大的參數(shù)矩陣,導(dǎo)致無(wú)法處理數(shù)據(jù)量大的信號(hào)[17]。因此,Yang等提出參數(shù)化解調(diào)方法[18],基于頻譜集中性指標(biāo)和優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)瞬時(shí)頻率曲線的準(zhǔn)確估計(jì),結(jié)合迭代解調(diào)變換,實(shí)現(xiàn)時(shí)變多分量信號(hào)的分解。

針對(duì)變轉(zhuǎn)速工況下柱塞泵故障診斷問(wèn)題,本文在前人研究的基礎(chǔ)上做出改進(jìn),提出一種基于參數(shù)化解調(diào)結(jié)合1DCNN-LSTM網(wǎng)絡(luò)的柱塞泵空化故障程度識(shí)別方法,結(jié)合了參數(shù)化解調(diào)的非平穩(wěn)信號(hào)處理能力與深度學(xué)習(xí)的特征提取能力。該方法利用參數(shù)化解調(diào)對(duì)變轉(zhuǎn)速下泵出口壓力信號(hào)自適應(yīng)地提取重點(diǎn)分量并重構(gòu),重構(gòu)信號(hào)輸入CNN-LSTM網(wǎng)絡(luò)提取局域特征并學(xué)習(xí)長(zhǎng)期時(shí)序信息。本文使用Pumplinx軟件建立計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)(CFD)仿真模型,進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)來(lái)獲取變轉(zhuǎn)速下柱塞泵出口壓力信號(hào),仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了參數(shù)化解調(diào)提取信號(hào)分量的有效性;采集實(shí)測(cè)信號(hào)進(jìn)行驗(yàn)證,表明該方法在強(qiáng)噪聲環(huán)境下仍然能以較高的精度對(duì)柱塞泵空化程度進(jìn)行識(shí)別,且該方法有效抑制過(guò)擬合,具有良好的泛化性能。

1 診斷方法原理

1.1 參數(shù)化解調(diào)

變轉(zhuǎn)速工況下設(shè)備信號(hào)一般是非平穩(wěn)多分量的,其統(tǒng)計(jì)特征隨時(shí)間變化。參數(shù)化解調(diào)算法是一種處理時(shí)變信號(hào)的方法,能夠分離提取各信號(hào)分量。其方法是通過(guò)參數(shù)估計(jì)構(gòu)建解調(diào)因子,將時(shí)變信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻率恒定的平穩(wěn)信號(hào),在使用帶通濾波過(guò)濾后反解調(diào)獲得分離出的信號(hào)分量,多次迭代,即可獲得多個(gè)信號(hào)分量。

本文用多項(xiàng)式信號(hào)模型來(lái)描述非平穩(wěn)信號(hào),多項(xiàng)式相位信號(hào)在旋轉(zhuǎn)機(jī)械、雷達(dá)探測(cè)等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用[19],其相位是時(shí)間的多項(xiàng)式函數(shù),定義為

(1)

式中:M為信號(hào)分量個(gè)數(shù),可以事先通過(guò)時(shí)頻分析如STFT來(lái)判斷;xm(t)為觀測(cè)到的第m個(gè)信號(hào)分量;ε(t)為復(fù)雜噪聲;Am為第m個(gè)分量的振幅;P為多項(xiàng)式相位的階數(shù);am,k(k=0,…,P)為第m個(gè)分量的相位系數(shù)。

使用參數(shù)化解調(diào)方法,對(duì)非平穩(wěn)多分量信號(hào)進(jìn)行重點(diǎn)分量提取并重構(gòu),算法總共分為4個(gè)步驟,流程如圖1所示。

圖1 基于參數(shù)化解調(diào)的信號(hào)分解重構(gòu)方法流程Fig.1 Flow chart of signal decomposition and reconstruction method based on parameterized demodulation

(2)

(a)原信號(hào)FFT

(b)解調(diào)后信號(hào)FFT圖2 解調(diào)變換對(duì)頻譜的影響Fig.2 Effect of demodulation transform on frequency domain

因此,構(gòu)建頻譜集中度(SCM)來(lái)量化解調(diào)后分量的集中程度,作為參數(shù)估計(jì)的指標(biāo),其定義為

DSCM=∑(|Zd(f)|q)

(3)

式中:Zd(f)是式(2)中xd(t)的傅里葉變換;q可以是任何正整數(shù),更大的q在一定程度上能夠增益目標(biāo)信號(hào)分量、抑制噪聲,從而減小優(yōu)化算法陷入局部最小值的可能性,但是更大的值并不一定會(huì)顯著改善搜索結(jié)果,本文中取q=3。

(4)

在處理含有多個(gè)分量的信號(hào)時(shí),能量高的分量將優(yōu)先被提取。

1.1.2 解調(diào)變換 利用第1步中估計(jì)得的第i個(gè)分量的相位系數(shù),按式(2)對(duì)信號(hào)進(jìn)行解調(diào)變換。目標(biāo)分量將被變換為一個(gè)平穩(wěn)分量,集中在某一特定頻率上,在時(shí)頻圖上,該分量是一條與時(shí)間軸平行的直線。而其他分量會(huì)分布在較寬的帶寬中,噪聲則均勻地分散在所有頻段。

1.1.3 對(duì)解調(diào)信號(hào)進(jìn)行帶通濾波 將解調(diào)信號(hào)頻譜峰值所在頻率作為濾波器的中心頻率

(5)

濾波后獲得的信號(hào)為

e(t)≈Aiexp(j(ai,0+ai,1t))+e(t)

(6)

式中:e(t)為噪聲和小部分不需要的分量,其能量相比目標(biāo)分量很低;由于分量的系數(shù)被正確地估計(jì)了,Δai.k非常接近0。

1.1.4 恢復(fù)過(guò)濾后的分量 使用估計(jì)的系數(shù)來(lái)恢復(fù)過(guò)濾后的分量

(7)

從原信號(hào)中去除該分量得到信號(hào)殘差,按下式計(jì)算

(8)

迭代地執(zhí)行上述4個(gè)步驟,直到獲得所有目標(biāo)分量。

1.2 1DCNN-LSTM網(wǎng)絡(luò)

采用深度學(xué)習(xí)中較為常用的1D-CNN和LSTM網(wǎng)絡(luò)來(lái)搭建分類器。1D-CNN網(wǎng)絡(luò)能有效地從連續(xù)數(shù)據(jù)中提取特征,被廣泛應(yīng)用于早期診斷、異常檢測(cè)等領(lǐng)域[20]。LSTM網(wǎng)絡(luò)同樣是處理時(shí)間序列的強(qiáng)大工具,能夠?qū)W習(xí)長(zhǎng)期依賴關(guān)系。

故障診斷模型結(jié)構(gòu)如圖3所示。原始數(shù)據(jù)經(jīng)參數(shù)化解調(diào)處理后輸入到1DCNN-LSTM網(wǎng)絡(luò)中,該網(wǎng)絡(luò)主要包括卷積層、池化層、LSTM層、全連接層和輸出層。

卷積層利用權(quán)值共享的卷積核對(duì)數(shù)據(jù)的局部區(qū)域進(jìn)行卷積運(yùn)算,實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入信號(hào)的局部特征提取,卷積器的運(yùn)算公式為

yl+1,k=g(bl,k+Wl,k*Xl)

(9)

圖3 故障診斷模型結(jié)構(gòu)Fig.3 Structure of the fault diagnosis model

式中:yl+1,k為第l+1層第k個(gè)卷積核卷積后的輸出;g為激活函數(shù),此處采用線性整流函數(shù)(ReLU),增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的非線性表達(dá)能力;Wl,k為第l層第k個(gè)卷積核的權(quán)重矩陣,bl,k為其偏置項(xiàng);Xl為第l層的輸入;*為卷積運(yùn)算。

池化層又稱下采樣層,可以減少數(shù)據(jù)處理量同時(shí)保留充足的有效信息,抑制模型過(guò)擬合。本模型采用最大池化方法,將池化區(qū)域內(nèi)的最大值作為池化后對(duì)應(yīng)神經(jīng)元的值

(10)

式中:pl+1,k(m)為池化后第l+1層第k個(gè)特征圖第m個(gè)神經(jīng)元的值;yl,k(i)為第l層第k個(gè)特征圖第i個(gè)神經(jīng)元的值,i∈[(m-1)L,mL],L為池化核尺寸。

LSTM是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),能夠?qū)W習(xí)長(zhǎng)期依賴關(guān)系,又解決了傳統(tǒng)RNN在面對(duì)大數(shù)據(jù)量時(shí)的梯度消失或梯度爆炸的問(wèn)題[21]。圖4是單個(gè)LSTM單元的結(jié)構(gòu),主要由遺忘門、輸入門、輸出門組成,遺忘門決定是否保留前一單元的狀態(tài),輸入門根據(jù)前一時(shí)刻狀態(tài)和此刻輸入來(lái)更新該單元的狀態(tài),輸出門控制單元的輸出。

LSTM單元的更新如公式(11)所示

(11)

?—向量積;?—向量加;σ—Sigmoid函數(shù);tanh—雙曲正切函數(shù);ft—遺忘門;it—輸入門;ot—輸出門;xt—單元輸入;ht—單元輸出;ct—狀態(tài)向量;候選狀態(tài)向量t。圖4 LSTM單元內(nèi)部結(jié)構(gòu)Fig.4 Internal structure of LSTM unit

式中:Wf、Wi、Wo分別為遺忘門、輸入門、輸出門的權(quán)重矩陣;bf、bi、bo分別為遺忘門、輸入門、輸出門的偏置項(xiàng)。

全連接層與輸出層位于模型的最后,將學(xué)習(xí)到的特征映射到樣本標(biāo)簽空間,輸出分類結(jié)果。

為提高診斷模型泛化能力,引入隨機(jī)丟棄機(jī)制,在池化層之后插入dropout層,dropout層隨機(jī)將一部分神經(jīng)元激活值置0,減少過(guò)擬合現(xiàn)象。

訓(xùn)練模型時(shí),優(yōu)化器采用Adamt[22]來(lái)更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù);損失函數(shù)采用稀疏多分類交叉熵,衡量真實(shí)標(biāo)簽與模型預(yù)測(cè)標(biāo)簽的相似性,其計(jì)算公式為

(12)

2 故障診斷流程

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

(1)使用參數(shù)化解調(diào)處理信號(hào),按1.1節(jié)中的方法,提取泵出口壓力信號(hào)中能量高的前3個(gè)分量并重構(gòu)成一維壓力信號(hào)。

(2)采用滑動(dòng)窗口的形式對(duì)信號(hào)進(jìn)行切片,要求切片后一個(gè)片段數(shù)據(jù)中至少包含一個(gè)轉(zhuǎn)動(dòng)周期的信息。單個(gè)片段中含數(shù)據(jù)點(diǎn)1 024個(gè),相鄰片段重合點(diǎn)數(shù)512個(gè)。對(duì)每個(gè)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,公式如下

(13)

(3)將數(shù)據(jù)集按照80%和20%的比例劃分為測(cè)試集與訓(xùn)練集。

2.2 1DCNN-LSTM模型建立

按照?qǐng)D3的結(jié)構(gòu)建立深度學(xué)習(xí)模型,通過(guò)一維卷積層提取數(shù)據(jù)局部特征,再輸入LSTM層學(xué)習(xí)長(zhǎng)期時(shí)序信息,添加池化層與dropout層抑制過(guò)擬合提高泛化能力。表1給出了深度學(xué)習(xí)模型主要網(wǎng)絡(luò)層的特征及參數(shù)。

表1 深度學(xué)習(xí)模型主要網(wǎng)絡(luò)特征及參數(shù)Table 1 The main network layer’s characteristics and parameters of the deep learning model

3 仿真驗(yàn)證

為了檢驗(yàn)參數(shù)化解調(diào)能否有效處理多分量時(shí)變信號(hào)以應(yīng)用于泵空化診斷,本節(jié)建立CFD仿真模型,通過(guò)仿真獲取變轉(zhuǎn)速工況下柱塞泵發(fā)生空化時(shí)出口動(dòng)態(tài)壓力信號(hào)進(jìn)行驗(yàn)證,也為后續(xù)空化模擬實(shí)驗(yàn)提供參照。采用Pumplinx仿真軟件對(duì)柱塞泵進(jìn)行CFD仿真,仿真流程如下。

(1)使用三維建模軟件CREO提取被測(cè)泵的流體域模型導(dǎo)入Pumplinx,如圖5a所示,通過(guò)添加油膜來(lái)模擬柱塞泵中配流副、柱塞副、滑靴副的間隙,其中配流副和滑靴副油膜為5 μm,柱塞副油膜為10 μm。

(a)流體域

(b)網(wǎng)格劃分圖5 CFD模型流體域與網(wǎng)格Fig.5 Fluid domain and generated mesh for the CFD model

(2)對(duì)模型進(jìn)行網(wǎng)格劃分,生成的網(wǎng)格模型中包含292 707個(gè)網(wǎng)格單元,如圖5b所示。

(3)添加空化模型。仿真中采用的空化模型在Singhal[23]提出的全空化模型進(jìn)行了擴(kuò)展,添加基于道爾頓-亨利定律的平衡溶解氣體模型[24],該模型能夠較好地模擬軸向柱塞泵流體特性[25]。

(4)設(shè)置仿真參數(shù)。表2列出了仿真模型參數(shù),壓力為絕對(duì)壓力,轉(zhuǎn)速在6 000～10 000 r/min的范圍內(nèi)變化。

表2 仿真模型參數(shù)Table 2 Parameters for the simulation model

由于柱塞泵的實(shí)際工作環(huán)境常常比較復(fù)雜,工作條件惡劣,泵的信號(hào)難以避免被環(huán)境噪聲所污染。針對(duì)此種情況,將高斯白噪聲疊加在原始信號(hào)上,構(gòu)造噪聲信號(hào),信噪比(SNR,用符號(hào)RSN表示)為0 dB。信噪比表征信號(hào)的污染程度,信噪比越低,污染越嚴(yán)重,其計(jì)算公式為

(14)

式中:Psignal和Pnoise分別為信號(hào)功率及噪聲功率。

對(duì)加噪聲信號(hào)按1.1節(jié)中的流程進(jìn)行參數(shù)化解調(diào)處理,提取能量最高的3個(gè)分量并重構(gòu)。圖6a～6c展示了原信號(hào)、加噪信號(hào)與重構(gòu)信號(hào)的時(shí)域波形圖,可見(jiàn)處理后的重構(gòu)信號(hào)比加噪信號(hào)更平滑,與原信號(hào)具有更高的相似性。圖6d～6f展示了原信號(hào)、加噪信號(hào)與重構(gòu)信號(hào)的STFT時(shí)頻圖,原信號(hào)中能量較高(顏色較淺)的3個(gè)非平穩(wěn)分量均被提取到重構(gòu)信號(hào)中,且加噪信號(hào)中遍布所有頻帶的噪聲均在處理后被去除,有效分量十分清晰。

(a)原信號(hào)時(shí)域波形

(b)加噪信號(hào)時(shí)域波形

(c)重構(gòu)信號(hào)時(shí)域波形

(d)原信號(hào)時(shí)頻圖

(e)加噪信號(hào)時(shí)頻圖

(f)重構(gòu)信號(hào)時(shí)頻圖圖6 參數(shù)化解調(diào)處理前后的壓力信號(hào)Fig.6 Pressure signals before and after parameterized demodulation

仿真結(jié)果表明,在噪聲環(huán)境下,參數(shù)化解調(diào)方法能夠成功地提取出非平穩(wěn)信號(hào)的分量,對(duì)噪聲有顯著的抑制效果。

4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

4.1 實(shí)驗(yàn)方案與數(shù)據(jù)采集

為了監(jiān)測(cè)軸向柱塞泵在變轉(zhuǎn)速工況下的空化情況,搭建了柱塞泵故障模擬試驗(yàn)臺(tái),系統(tǒng)由主工作回路(圖7a)與冷卻過(guò)濾回路(圖7b)組成,通過(guò)油箱連接,實(shí)物圖如圖7c所示。主工作回路中,通過(guò)離心泵增壓,結(jié)合壓力傳感器調(diào)節(jié)被測(cè)柱塞泵進(jìn)口壓力,電機(jī)通過(guò)聯(lián)軸器帶動(dòng)被測(cè)泵在不同的轉(zhuǎn)速下運(yùn)行;電磁比例溢流閥調(diào)節(jié)出口壓力,模擬負(fù)載。冷卻過(guò)濾回路中熱交換器將油溫穩(wěn)定在40 ℃左右,以減少油溫波動(dòng)對(duì)柱塞泵工作狀態(tài)的影響。

(a)工作回路原理圖

(b)冷卻過(guò)濾回路原理圖

(c)試驗(yàn)臺(tái)實(shí)物圖圖7 柱塞泵故障試驗(yàn)臺(tái)實(shí)物圖Fig.7 Test rig for piston pump fault testing

實(shí)驗(yàn)臺(tái)安裝了9個(gè)主要的傳感器:壓力傳感器PS1-PS3測(cè)量泵入口、出口、回油壓力,采樣率為102 400 Hz;流量計(jì)FS1-FS2測(cè)量泵出口、回油口流量,采樣率為20 Hz;轉(zhuǎn)速計(jì)RS1測(cè)量被測(cè)泵的轉(zhuǎn)速,采樣率為102 400 Hz;溫度傳感器TS1-TS3測(cè)量泵入口、出口、回油口的油液溫度,采樣率為20 Hz。本文主要使用出口壓力信號(hào)對(duì)柱塞泵空化故障進(jìn)行診斷,由壓力傳感器PS2采集。

系統(tǒng)運(yùn)行時(shí),傳感器連接到NI數(shù)據(jù)采集卡,通過(guò)以太網(wǎng)傳輸至計(jì)算機(jī)上存儲(chǔ)并進(jìn)行進(jìn)一步分析。使用測(cè)控軟件Labview定義被測(cè)泵入口壓力、出口負(fù)載、轉(zhuǎn)速來(lái)配置不同的工況,并通過(guò)PLC執(zhí)行。實(shí)驗(yàn)工況設(shè)定泵出口壓力為表壓5 MPa,入口壓力為表壓0.1～0.3 MPa。入口壓力和油液溶解氣體體積分?jǐn)?shù)是影響空化的主要參數(shù)[25],實(shí)驗(yàn)中維持油液溫度穩(wěn)定,減少其對(duì)溶解氣體體積分?jǐn)?shù)的影響,通過(guò)調(diào)節(jié)泵入口壓力來(lái)模擬空化故障的發(fā)生;柱塞泵在3 000～10 000 r/min的范圍內(nèi)運(yùn)行,轉(zhuǎn)速變化如圖8所示,變速段為有效數(shù)據(jù)。

圖8 柱塞泵轉(zhuǎn)速曲線Fig.8 Speed curve of piston pump

實(shí)驗(yàn)中,由于泵殼體不透明,無(wú)法通過(guò)觀察泵內(nèi)部氣泡來(lái)判斷空化發(fā)生情況?？紤]到空化會(huì)引起泵出口體積流量下降,且流量下降程度與空化嚴(yán)重程度正相關(guān)[26],本文使用容積效率損失Δη來(lái)間接表征柱塞泵的空化程度,容積效率損失越大,空化程度越高。容積效率損失的計(jì)算公式如下

(15)

式中:qo為泵出口流量;qr為泵回油流量;Q為泵理論吸油流量;n為轉(zhuǎn)速;V為泵的排量。由于流量計(jì)采樣率較低,要求出口、回油流量qo、qr實(shí)現(xiàn)同步采樣,非采樣點(diǎn)處的Δη通過(guò)相鄰采樣點(diǎn)的Δη來(lái)估計(jì)范圍,若相鄰采樣點(diǎn)的Δη相差過(guò)大,則該段數(shù)據(jù)舍棄不用。

如表3所示,按容積效率損失分為3個(gè)空化等級(jí)[26]:無(wú)空化0%～1.5%,輕微空化2%～3%,中等空化7%～8%。在實(shí)驗(yàn)中,進(jìn)一步降低入口壓力時(shí),泵將發(fā)生嚴(yán)重空化,會(huì)對(duì)被測(cè)泵造成不可逆的破壞,在實(shí)際應(yīng)用中,希望能在空化程度較輕的時(shí)候就能分辨出來(lái),以便及時(shí)采取措施抑制空化發(fā)生。

表3 不同工況下的柱塞泵空化等級(jí)劃分Table 3 Cavitation degrees of piston pump under different working conditions

按第2節(jié)的流程處理數(shù)據(jù)、搭建診斷模型并進(jìn)行診斷。數(shù)據(jù)集按照80%訓(xùn)練集、20%測(cè)試集的比例隨機(jī)劃分,劃分情況如表4所示。

表4 訓(xùn)練集與測(cè)試集在不同空化等級(jí)下的樣本數(shù)量Table 4 Sample sizes of training set and testing set under different cavitation degrees

4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

4.2.1 參數(shù)化解調(diào)前處理的影響 一組原始信號(hào)經(jīng)過(guò)了參數(shù)化解調(diào)前處理,另一組信號(hào)未經(jīng)解調(diào)重構(gòu),分別將兩組數(shù)據(jù)作為輸入,用結(jié)構(gòu)、參數(shù)完全相同的模型進(jìn)行訓(xùn)練。圖9給出了2種方法在測(cè)試集上的分類結(jié)果混淆矩陣,每列為各空化等級(jí)的預(yù)測(cè)樣本占總樣本之比,每行為各空化等級(jí)的真實(shí)樣本占總樣本之比,對(duì)角的數(shù)值越接近1,說(shuō)明分類準(zhǔn)確度越高。從圖9看出,采用參數(shù)化解調(diào)方法能夠很好地區(qū)分3種不同空化等級(jí),而不采用該方法在無(wú)空化和輕微空化的分類上表現(xiàn)不佳,有較明顯的誤分類。為了進(jìn)一步評(píng)價(jià)該方法的分類效果,采用準(zhǔn)確率A、精確度P、回收率R及F1值這4個(gè)指標(biāo),其計(jì)算公式分別為

(16)

(17)

(18)

(19)

(a)參數(shù)化解調(diào)+CNN-LSTM

(b)CNN-LSTM圖9 使用兩種方法的診斷結(jié)果混淆矩陣Fig.9 Confusion matrixes of diagnosis results using two methods

式中:TP、FP、FN、TN是測(cè)試集中不同樣本的數(shù)量,TP是真正例,FP是假正例,FN是假負(fù)例,TN是真負(fù)例。準(zhǔn)確率A是預(yù)測(cè)正確的樣本占總樣本的比例;精確度P是衡量實(shí)際正例占預(yù)測(cè)正例的比例;回收率R指實(shí)際正例被預(yù)測(cè)為正的概率;F1是精確度與回收率的調(diào)和平均,綜合評(píng)價(jià)診斷模型的性能。

表5對(duì)比了是/否使用參數(shù)化解調(diào)在訓(xùn)練集和測(cè)試集上的分類性能評(píng)價(jià)指標(biāo),可見(jiàn)參數(shù)化解調(diào)方法在測(cè)試集上的各項(xiàng)指標(biāo)都比較高,其分類準(zhǔn)確率達(dá)到95.4%,比未解調(diào)的方法準(zhǔn)確率高了6.3%,說(shuō)明該方法在變轉(zhuǎn)速工況下能有效地提高柱塞泵空化故障等級(jí)的識(shí)別能力。兩種方法在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率很相近,但是未解調(diào)的方法在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率下降得更多,說(shuō)明對(duì)變工況下非平穩(wěn)信號(hào)進(jìn)行重點(diǎn)分量提取并重構(gòu),能夠有效抑制過(guò)擬合,提高模型的泛化能力。

表5 兩種方法的診斷性能對(duì)比Table 5 A comparison between the diagnostic performances of two methods

4.2.2 在噪聲數(shù)據(jù)集上的影響 在實(shí)際應(yīng)用中,柱塞泵工作環(huán)境惡劣,信號(hào)不可避免會(huì)被噪聲污染。為了評(píng)估診斷模型在噪聲環(huán)境下的變轉(zhuǎn)速工況空化等級(jí)識(shí)別能力,構(gòu)造一組含噪聲的信號(hào),作為模型測(cè)試集。構(gòu)造方法是將不同信噪比的高斯白噪聲疊加到原始?jí)毫π盘?hào)上,信噪比范圍是0～10 dB。實(shí)驗(yàn)方法是,按照上一節(jié)的方法對(duì)原始?jí)毫π盘?hào)進(jìn)行參數(shù)化解調(diào)預(yù)處理后訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型,然后對(duì)含噪聲信號(hào)同樣進(jìn)行參數(shù)化解調(diào)預(yù)處理后進(jìn)行測(cè)試。圖10展示了是否進(jìn)行參數(shù)化解調(diào)對(duì)噪聲環(huán)境下分類能力影響的對(duì)比。在中等空化程度下,兩種方法的診斷能力都很高,參數(shù)化解調(diào)處理對(duì)于噪聲環(huán)境下的診斷能力沒(méi)有明顯的提高;在無(wú)空化與輕微空化條件下,不經(jīng)參數(shù)化解調(diào)處理,隨著噪聲增強(qiáng),診斷準(zhǔn)確率顯著下降,在4 dB環(huán)境下無(wú)空化識(shí)別準(zhǔn)確率為67.6%,輕微空化識(shí)別準(zhǔn)確率僅為43.4%,無(wú)法滿足診斷需求,而參數(shù)化解調(diào)方法在噪聲環(huán)境下有較強(qiáng)的魯棒性,0 dB的強(qiáng)噪聲下準(zhǔn)確率維持在90%以上,說(shuō)明該方法能在空化初生時(shí)就實(shí)現(xiàn)有效識(shí)別,便于及時(shí)采取措施抑制空化。

(a)無(wú)空化

(b)輕微空化

(c)中等空化圖10 兩種方法在噪聲數(shù)據(jù)集上的診斷性能對(duì)比Fig.10 A comparison between the diagnostic performances of two methods on noise dataset

5 結(jié) 論

針對(duì)變轉(zhuǎn)速工況下軸向柱塞泵故障診斷問(wèn)題,本文提出一種基于參數(shù)化解調(diào)和深度學(xué)習(xí)的診斷方法。柱塞泵出口動(dòng)態(tài)壓力信號(hào)經(jīng)過(guò)參數(shù)化解調(diào)處理,提取重點(diǎn)分量并重構(gòu),輸入到CNN-LSTM網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,用于空化故障等級(jí)的識(shí)別。此外,將不同信噪比的高斯白噪聲疊加在原始?jí)毫π盘?hào)上構(gòu)造噪聲信號(hào),經(jīng)由參數(shù)化解調(diào)處理后作為測(cè)試集對(duì)訓(xùn)練好的CNN-LSTM模型進(jìn)行評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法能夠自動(dòng)提取信號(hào)的重點(diǎn)分量,準(zhǔn)確地對(duì)柱塞泵空化嚴(yán)重等級(jí)進(jìn)行判斷,準(zhǔn)確率達(dá)到95.4%,相比未經(jīng)參數(shù)化解調(diào)的方法,本文方法能抑制過(guò)擬合,提高泛化能力,將分類準(zhǔn)確率提高了6.5%。在噪聲環(huán)境下,本文方法具有較強(qiáng)的魯棒性,0 dB的強(qiáng)噪聲下準(zhǔn)確率能維持在90%以上,而不采用參數(shù)化解調(diào)的方法,其準(zhǔn)確率隨噪聲增強(qiáng)顯著下降。