張金戈,羅南嵐,鄭海濤,王高龍,章浩
(山河智能裝備股份有限公司,湖南長(zhǎng)沙 410100)
挖掘機(jī)被廣泛應(yīng)用于工程建設(shè)、礦山開(kāi)采等與民生生活、國(guó)家建設(shè)息息相關(guān)的領(lǐng)域,是一種重要的工程作業(yè)裝備[1]。正流量液壓挖掘機(jī)具有操作性好、系統(tǒng)響應(yīng)快、節(jié)流損失小等優(yōu)勢(shì)[2],是當(dāng)代主流挖掘機(jī)之一。
在任何情況下,保證整機(jī)行走的直線性是對(duì)挖掘機(jī)行走液壓系統(tǒng)的最基本要求[3]。若行走跑偏距離超出閾值,輕則影響操作性與作業(yè)效率,給施工企業(yè)帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)損失,重則在特殊作業(yè)如斜坡作業(yè)、高處挖深時(shí)嚴(yán)重威脅駕駛員的生命安全。隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步,液壓挖掘機(jī)液壓系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)越來(lái)越復(fù)雜,加劇了維修難度[4]。因此,有必要對(duì)液壓挖掘機(jī)行走跑偏的故障診斷序列進(jìn)行研究。
故障樹(shù)分析方法是一種故障診斷的有效方法,被廣泛研究和應(yīng)用[5-6]。傳統(tǒng)故障樹(shù)分析方法部件故障率、故障概率數(shù)據(jù)較少、難以精確獲得,基于二態(tài)假設(shè)、不能適應(yīng)實(shí)際系統(tǒng)存在的多種故障狀態(tài),難以精確描述系統(tǒng)故障機(jī)制[7-8]。T-S故障樹(shù)分析方法[9]可以刻畫(huà)任意形式的組合、多態(tài)等靜態(tài)失效行為,相對(duì)于傳統(tǒng)故障樹(shù)具有更好的泛化能力[10],更適合應(yīng)用于液壓挖掘機(jī)這類復(fù)雜液壓系統(tǒng)的故障診斷。
為此,本文作者研究一種基于T-S故障樹(shù)的故障診斷最優(yōu)序列多屬性決策方法,將它應(yīng)用于正流量液壓挖掘機(jī)行走跑偏故障診斷,生成最優(yōu)診斷序列,為維修維護(hù)提供重要依據(jù)。
T-S故障樹(shù)用T-S門(mén)描述事件聯(lián)系,用一系列的規(guī)則量化事件對(duì)系統(tǒng)的影響,能描述不確定性事件間聯(lián)系。圖1是一個(gè)基本的T-S故障樹(shù)。圖中:y為頂事件;x1,x2,…,xn為基本事件;G為T(mén)-S門(mén)。上級(jí)事件y各失效狀態(tài)的發(fā)生可能性可由下級(jí)事件x1,x2,…,xn通過(guò)T-S門(mén)規(guī)則描述。
圖1 基本的T-S故障樹(shù)
(1)
上級(jí)事件y處于故障狀態(tài)yky時(shí)的概率為
(2)
重要度是評(píng)價(jià)基本事件對(duì)系統(tǒng)影響程度的指標(biāo),可量化基本事件對(duì)系統(tǒng)失效概率的貢獻(xiàn)大小,在指導(dǎo)故障診斷的維修順序時(shí)具有重大意義。概率重要度是重要度的一種,描述系統(tǒng)中某元件的狀態(tài)變化引起系統(tǒng)故障概率變化的程度[11]。
(3)
利用T-S故障樹(shù)分析方法得到各基本事件的概率重要度,反映了各基本事件對(duì)系統(tǒng)的影響程度,可作為生成故障診斷最優(yōu)序列的重要依據(jù)。
專家綜合評(píng)判是獲取基本事件數(shù)據(jù)信息的一種有效工具,例如故障率[12]等。專家常常以語(yǔ)言值描述量的大小,例如大、中、小等。文中用一種基于專家綜合評(píng)判的基本事件故障率獲取方法,將描述基本事件故障率的語(yǔ)言值轉(zhuǎn)化為梯形模糊隸屬函數(shù),進(jìn)行定量計(jì)算。
梯形隸屬函數(shù)具有形式簡(jiǎn)單、對(duì)數(shù)據(jù)信息要求低、準(zhǔn)確有效的特點(diǎn)。梯形模糊數(shù)X用(m,a1,b1,a2,b2)表示,其中:m為模糊數(shù)支撐集的中心;a1和a2分別為左、右支撐半徑;b1和b2分別為左、右模糊區(qū)。X的隸屬函數(shù)μX(x)如圖2所示。
圖2 梯形模糊數(shù)X的隸屬函數(shù)
由圖2可知:
μX(x)=
(4)
用代表程度的語(yǔ)言值表達(dá)各專家的評(píng)價(jià)等級(jí),將語(yǔ)言值用模糊數(shù)近似表示,文中選用的語(yǔ)言值梯形模糊數(shù)如圖3所示。
圖3 語(yǔ)言值梯形模糊數(shù)
模糊數(shù)X=(m,a1,b1,a2,b2)是一個(gè)“亦此亦彼”的模糊值,難以量化。進(jìn)行定量分析與定性比較時(shí)可把模糊數(shù)去模糊化,轉(zhuǎn)化為一個(gè)清晰值,即模糊可能性值(FPS)。FPS代表了專家對(duì)某一事件發(fā)生可能性的信任度,文中應(yīng)用左右模糊排序法[13]把模糊數(shù)轉(zhuǎn)化為FPS。該方法定義最大模糊集fmax(x)和最小模糊集fmin(x)分別為
(5)
(6)
模糊數(shù)X的左右模糊可能性值δFPS,L(X)、δFPS,R(X)分別為
(7)
(8)
模糊數(shù)X的模糊可能性值δFPS(X)為
δFPS(X)=[δFPS,R(X)+1-δFPS,L(X)]/2
(9)
故障診斷排序應(yīng)綜合考慮基本事件發(fā)生概率、在系統(tǒng)的重要程度、排查方法時(shí)長(zhǎng)、代價(jià)等,屬于多屬性決策問(wèn)題。為此,采用逼近理想解排序法(TOPSIS)[14]對(duì)最優(yōu)故障診斷序列進(jìn)行決策。
TOPSIS中心思想在于確定各項(xiàng)指標(biāo)的理想解(最優(yōu)方案)和負(fù)理想解(最差方案),然后求出各個(gè)方案與理想解、負(fù)理想解的加權(quán)歐氏距離,得出各方案與最優(yōu)方案的接近程度,作為決策依據(jù)。
基于T-S故障樹(shù)的故障診斷序列多屬性決策的步驟為:
(1)建造診斷對(duì)象的T-S故障樹(shù)
利用T-S故障樹(shù)分析方法和基于專家綜合評(píng)判的基本事件數(shù)據(jù)信息獲取方法,求解各基本事件發(fā)生概率、概率重要度、搜索代價(jià)和花費(fèi)時(shí)長(zhǎng)等屬性值。
(2)構(gòu)建故障診斷序列多屬性決策矩陣
定義基本事件x1,x2,…,xn的m項(xiàng)屬性值(發(fā)生概率、概率重要度、搜索時(shí)長(zhǎng)、花費(fèi)代價(jià)等),基本事件xi的屬性值用Yi={yi,1,yi,2,…,yi,j,…,yi,m}表示,構(gòu)成決策矩陣Y=[yi,j]T。
為消除不同物理量綱對(duì)決策結(jié)果的影響,在進(jìn)行決策前,需對(duì)各屬性的數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化,若規(guī)范化矩陣Z=[zi,j]T,則
(10)
(3)確定理想解和負(fù)理想解
(11)
(12)
(4)計(jì)算各方案到理想解和負(fù)理想解的距離
(13)
(14)
(5)計(jì)算各方案綜合評(píng)價(jià)指數(shù)
基本事件xi的綜合評(píng)價(jià)指數(shù)用Ci表示,則:
(15)
將Ci按大小進(jìn)行排序,Ci越大則在故障診斷序列中的優(yōu)先級(jí)越靠前。
(1)液壓傳動(dòng)原理
挖掘機(jī)行走液壓系統(tǒng)如圖4所示。
圖4 液壓挖掘機(jī)行走液壓系統(tǒng)
挖掘機(jī)行走液壓系統(tǒng)普遍采用雙聯(lián)主泵向液壓系統(tǒng)提供工作流量,并用同軸齒輪泵作為先導(dǎo)泵向液壓系統(tǒng)提供先導(dǎo)控制油源。
主泵由排量可調(diào)、轉(zhuǎn)速相同的2個(gè)柱塞泵組成,從液壓油箱吸取液壓油,輸送到主閥。有其他上車動(dòng)作做行走時(shí),直線行走閥左位工作,單泵P1供油;無(wú)其他上車動(dòng)作做行走時(shí),直線行走閥右位工作,泵P1、P2分別供油。液壓油經(jīng)主閥行走聯(lián)換向閥后,由中央回轉(zhuǎn)接頭分配給左、右液壓行走馬達(dá),輸出為左右行駛速度。
(2)排量控制原理
正流量控制液壓系統(tǒng)由操縱閥壓力控制主泵排量。主控制器根據(jù)先導(dǎo)壓力信號(hào)判斷執(zhí)行機(jī)構(gòu)的流量需求,向主泵比例減壓閥輸出不同電流值控制比例減壓閥輸出不同壓力值,通過(guò)變量伺服閥和變量執(zhí)行液壓缸控制主泵排量。正流量控制原理框圖和主泵原理分別如圖5、圖6所示。
圖5 正流量控制原理框圖
圖6 主泵原理
(3)行走馬達(dá)原理
一種行走馬達(dá)液壓原理如圖7所示。
圖7 行走馬達(dá)液壓原理
該行走馬達(dá)由防止外力引起馬達(dá)旋轉(zhuǎn)導(dǎo)致失控的平衡閥和制動(dòng)解鎖裝置、啟動(dòng)與制動(dòng)時(shí)起緩沖作用以及對(duì)回路起限壓作用的安全閥、對(duì)回轉(zhuǎn)馬達(dá)起變排量作用的高低速切換閥等組成。
為保證正流量液壓挖掘機(jī)雙邊行走速度相同,左右行走馬達(dá)必須同時(shí)滿足:(1)響應(yīng)時(shí)間相同;(2)輸入流量相同;(3)排量相同。結(jié)合正流量液壓挖掘機(jī)行走液壓系統(tǒng)原理,造成行走跑偏的失效模式和排查方法見(jiàn)表1。
表1 各元件失效模式和排查方法
利用專家評(píng)價(jià)系統(tǒng),選擇基本事件發(fā)生概率、搜索代價(jià)和搜索時(shí)長(zhǎng)3種屬性對(duì)各基本事件進(jìn)行評(píng)價(jià)。各基本事件信息評(píng)價(jià)值見(jiàn)表2。
表2 基本事件信息評(píng)價(jià)值
將表2按圖3轉(zhuǎn)化為梯形模糊數(shù),再利用式(4)—(9)求解各基本事件FPS值見(jiàn)表3。
表3 基本事件FPS值
構(gòu)建正流量液壓挖掘機(jī)行走跑偏T-S故障樹(shù)如圖8所示,圖中各符號(hào)含義見(jiàn)表1。
圖8 正流量液壓挖掘機(jī)行走跑偏T-S故障樹(shù)
G1(G3)門(mén)中,任何一個(gè)下級(jí)事件發(fā)生都會(huì)引起上級(jí)事件發(fā)生,例如雙腳踏閥輸出壓力差別超出閾值,則必會(huì)引起行走跑偏,因此G1(G3)門(mén)規(guī)則見(jiàn)表4。
表4 G1(G3)門(mén)規(guī)則
G2門(mén)中,若變量控制機(jī)構(gòu)故障或溢流閥故障則會(huì)引起行走跑偏。若平衡閥閥芯卡滯或制動(dòng)解鎖節(jié)流孔堵塞,則可能是液壓油清潔度不達(dá)標(biāo)導(dǎo)致,這種情況下左右行走馬達(dá)可能同時(shí)表現(xiàn)出平衡閥閥芯卡滯或制動(dòng)解鎖節(jié)流孔堵塞,反而不會(huì)引起行走跑偏。鑒于此,G2門(mén)規(guī)則見(jiàn)表5。
表5 G2門(mén)規(guī)則
G4門(mén)中,任何一個(gè)下級(jí)事件發(fā)生都會(huì)引起上級(jí)事件發(fā)生。G4門(mén)規(guī)則見(jiàn)表6。
表6 G4門(mén)規(guī)則
由式(1)—(3),通過(guò)表4—6的T-S規(guī)則和表3底事件發(fā)生概率,求得x1—x11概率重要度見(jiàn)表7。
表7 基本事件概率重要度
由表3和表7構(gòu)建決策矩陣Y,再由式(10)得規(guī)范化后的決策矩陣Z為
Z=
由式(11)和式(12)確定各屬性理想解和負(fù)理想解見(jiàn)表8。
表8 各屬性理想解和負(fù)理想解
由式(13)和式(14)得基本事件x1—x12到理想解和負(fù)理想解的距離見(jiàn)表9。
表9 基本事件到正理想解和負(fù)理想解的距離
由式(15)最終得出基本事件xi的綜合評(píng)價(jià)指數(shù)Ci如圖9所示。
圖9 基本事件綜合評(píng)價(jià)指數(shù)Ci
由圖9可知,正流量液壓挖掘機(jī)行走跑偏最優(yōu)診斷序列為:x1,x4,x6,x3,x7,x5,x2,x8,x9,x10,x11。
(1)提出了一種基于T-S故障樹(shù)的故障最優(yōu)診斷序列多屬性決策方法,在具有不確定事件關(guān)系、事件多故障狀態(tài)和不確定事件信息的系統(tǒng)故障診斷中具有極大優(yōu)勢(shì)。
(2)研究了正流量液壓挖掘機(jī)行走液壓系統(tǒng)工作原理、主泵變排量控制方法和行走馬達(dá)結(jié)構(gòu)組成,總結(jié)行走跑偏的原因和排查方法,在定位故障源、排查故障方面具有重要參考價(jià)值。
(3)將所提基于T-S故障樹(shù)的故障診斷最優(yōu)序列多屬性決策方法應(yīng)用于正流量液壓挖掘機(jī)行走跑偏分析,生成最優(yōu)診斷序列,在快速精準(zhǔn)、最小代價(jià)檢修故障源方面具有重大指導(dǎo)意義。