李 濤, 徐 瑋, 譙自健,3, 李國平

(1.寧波大學(xué)機(jī)械工程與力學(xué)學(xué)院, 浙江寧波 315211; 2.寧波恒通諾達(dá)液壓股份有限公司, 浙江寧波 315200; 3.陽江海上風(fēng)電實(shí)驗(yàn)室, 廣東陽江 529599)

引言

徑向柱塞式液壓馬達(dá)(以下簡稱液壓馬達(dá))是液壓系統(tǒng)中的關(guān)鍵動力部分,其性能好壞將直接影響整個液壓系統(tǒng)的可靠性和安全性。此外,液壓馬達(dá)故障會導(dǎo)致其機(jī)械振動增大、工作效率降低,甚至危及整個裝備的安全,因此,液壓馬達(dá)的性能檢測及故障診斷在工業(yè)應(yīng)用中具有重要的意義[1-3]。由于液壓油的黏性和所含空氣量變化的非線性、液壓馬達(dá)運(yùn)動形式復(fù)雜、系統(tǒng)回路之間的相互干涉、參數(shù)可測性差等因素,使得液壓馬達(dá)系統(tǒng)故障難以分析與診斷。同時,由于液壓馬達(dá)的功能多樣性,不同型號的液壓馬達(dá)都有其特有的故障形式,造成液壓馬達(dá)的故障診斷存在較大的困難[4-6]。因此,利用液壓馬達(dá)進(jìn)行故障模擬實(shí)驗(yàn)、收集大量振動信號、分析故障特征、對比統(tǒng)計(jì)指標(biāo)變化,并建立豐富的故障樣本庫,對提出液壓馬達(dá)智能故障診斷方法具有重要的研究意義。

隨著信息技術(shù)與人工智能技術(shù)的進(jìn)步,液壓馬達(dá)故障診斷朝著智能化及先進(jìn)化的方向發(fā)展[7-8]。近年來,國內(nèi)外學(xué)者對液壓泵的工作原理及其故障診斷方法進(jìn)行了大量研究,但有關(guān)液壓馬達(dá)故障診斷的研究屈指可數(shù)。張華等[9]提出了基于符號動力學(xué)信息熵與SVM的液壓泵故障診斷方法;李勝等[10]提出了基于漸近式權(quán)值小波降噪和Adaboost算法的液壓泵故障診斷方法;劉思遠(yuǎn)等[11]提出了基于故障機(jī)理的液壓泵多信息烈度特征狀態(tài)評估方法,針對不同的故障類型,建立特有的評估模型;田再克等[12]提出了基于多點(diǎn)最優(yōu)最小熵解卷積和雙譜熵的液壓泵退化特征提取方法;鄭直等[13]針對辛幾何模態(tài)分解方法存在特征信息分散和特征提取能力不足等問題,提出了SGMD-Autogram方法;朱冠霖等[14]利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和證據(jù)融合診斷液壓泵的早期故障;劉思遠(yuǎn)等[15]提出變轉(zhuǎn)速下液壓泵故障振動信號的角域烈度特征提取方法,表明角域烈度特征因子對液壓泵的故障診斷具有更強(qiáng)的敏感性;姜萬錄等[16]利用多傳感器信號提高變工況下軸向柱塞泵故障診斷精度;譙自健等[17]利用非對稱勢誘導(dǎo)隨機(jī)共振增強(qiáng)了機(jī)械重復(fù)瞬態(tài)特征;徐孜等[18]利用參數(shù)化解調(diào)方法實(shí)現(xiàn)了變速條件下柱塞泵的故障診斷;牟竹青等[19]利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法診斷了高壓隔膜泵單向閥早期故障;譙自健等[20]綜述了基于隨機(jī)共振的早期故障診斷方法并指出了其未來發(fā)展趨勢。

然而,以上大多數(shù)文獻(xiàn)致力于液壓泵的故障機(jī)理研究,而少數(shù)基于深度學(xué)習(xí)進(jìn)行液壓泵的智能故障診斷,未見液壓馬達(dá)故障實(shí)驗(yàn)及其智能診斷方法研究,且未探明液壓馬達(dá)各故障類型與振動信號之間的對應(yīng)關(guān)系,缺乏有效的訓(xùn)練樣本庫。因此,本研究旨在通過對合作企業(yè)徑向柱塞式液壓馬達(dá)產(chǎn)品進(jìn)行故障模擬實(shí)驗(yàn)、收集大量的振動數(shù)據(jù),建立了豐富的故障樣本庫,并提出高效的智能故障診斷方法,解決企業(yè)液壓馬達(dá)出廠測試強(qiáng)烈依賴于人為經(jīng)驗(yàn)的問題,為推動液壓馬達(dá)產(chǎn)品測試智能化奠定數(shù)據(jù)與方法基礎(chǔ)。

1 液壓馬達(dá)常見故障模式分析

液壓馬達(dá)的振動主要由機(jī)械振動和流體振動兩部分組成。其中,機(jī)械振動是在轉(zhuǎn)子、柱塞和滾子同步旋轉(zhuǎn)時產(chǎn)生的;而流體振動則是柱塞在吸、排油轉(zhuǎn)換過程中周期性液壓沖擊形成的,此外,由于吸油時阻力過大而引起的氣穴及吸空現(xiàn)象將加劇流體振動。液壓馬達(dá)在運(yùn)轉(zhuǎn)過程中,在機(jī)械振動的影響下,馬達(dá)主要零部件會產(chǎn)生多種類型的故障模式,如滾子磨損、定子磨損、滾子裂紋與定子裂紋等。

1) 滾子磨損和定子磨損

液壓馬達(dá)運(yùn)行過程中,柱塞吸油和排油過程出現(xiàn)真空段,導(dǎo)致滾子的位置發(fā)生偏移,滾子與定子內(nèi)曲線導(dǎo)軌面的配合位置發(fā)生變化,滾子位置產(chǎn)生偏移,當(dāng)回油壓力過低時,在慣性力作用下,回油過程中柱塞與導(dǎo)軌曲面脫離,而在進(jìn)油行程時發(fā)生柱塞撞擊導(dǎo)軌曲面,從而導(dǎo)致定子導(dǎo)軌面磨損,滾子同時也出現(xiàn)較大面積的磨損,如圖1所示,磨損的產(chǎn)生會導(dǎo)致液壓馬達(dá)燒機(jī)或停機(jī)。

圖1 滾子磨損和定子磨損Fig.1 Roller wear and stator wear

2) 定子裂紋和滾子裂紋

定子和滾子都是合金鋼零件,其熱處理時由于加工過程中不可避免產(chǎn)生內(nèi)應(yīng)力, 且隨著液壓馬達(dá)的運(yùn)行,內(nèi)應(yīng)力逐漸增大,導(dǎo)致滾子和定子出現(xiàn)裂紋,如圖2所示。

圖2 滾子裂紋和定子裂紋Fig.2 Roller crack and stator crack

2 液壓馬達(dá)故障實(shí)驗(yàn)及其數(shù)據(jù)概覽

2.1 液壓馬達(dá)故障實(shí)驗(yàn)

采用合作企業(yè)的液壓馬達(dá)扭矩測試平臺進(jìn)行故障模擬實(shí)驗(yàn),該平臺用于馬達(dá)出廠前的性能測試,主要評估馬達(dá)實(shí)際運(yùn)轉(zhuǎn)是否符合額定功率、理論轉(zhuǎn)速、泄油能力、振動噪聲等方面的要求。扭矩測試平臺由油箱、電動機(jī)、扭矩傳感器、負(fù)載馬達(dá)、傳動軸、固定底座組成,如圖3所示,可以模擬液壓馬達(dá)滾子磨損、定子磨損、滾子裂紋和定子裂紋等故障。首先,利用企業(yè)CNC車床和火花機(jī)加工液壓馬達(dá)故障件,并與正常內(nèi)曲線液壓馬達(dá)零件進(jìn)行更換,進(jìn)行故障模擬實(shí)驗(yàn)。其次,通過在多個位置安裝傳感器,收集振動信號,篩選出最佳的傳感器位置。本實(shí)驗(yàn)中,信號采集參數(shù)設(shè)置如下:采樣頻率5120 Hz,采樣時間3.2 s,采樣點(diǎn)數(shù)16384,如圖4所示。此外,在實(shí)驗(yàn)過程中液壓馬達(dá)的轉(zhuǎn)速為100 r/min,輸油管壓力為15 MPa。

圖3 液壓馬達(dá)扭矩測試臺Fig.3 Hydraulic motor torque testing platform

圖4 HMSE05液壓馬達(dá)及其數(shù)據(jù)采集Fig.4 HMSE05 hydraulic motor and its data acquisition

2.2 液壓馬達(dá)故障數(shù)據(jù)概覽

利用扭矩測試平臺進(jìn)行液壓馬達(dá)故障模擬實(shí)驗(yàn),涉及單一故障和復(fù)合故障,并利用加速度傳感器拾取馬達(dá)的振動信號,形成了液壓馬達(dá)故障樣本庫,每類故障采集4組數(shù)據(jù),如表1所示,從而為提出智能故障診斷方法奠定了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

表1 液壓馬達(dá)故障信息表Tab.1 Hydraulic motor fault information table

3 液壓馬達(dá)故障數(shù)據(jù)解析

首先,利用時域分析方法分析液壓馬達(dá)不同狀態(tài)下的振動信號,通過對比分析馬達(dá)故障特征,涉及時域波形分析與頻譜分析以及時域統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。時域波形可以直觀地反映振動信號隨時間的變化情況,頻譜可以辨明不同健康狀態(tài)激發(fā)的振動特征頻率變化,而時域指標(biāo)中的峭度因子、峰值因子和脈沖因子可以較好地反應(yīng)馬達(dá)故障激發(fā)振動信號的沖擊強(qiáng)度。

觀察圖5可以發(fā)現(xiàn),正常液壓馬達(dá)的振動信號沖擊特征微弱,振幅A約為±0.06g左右,且相鄰沖擊時間間隔不規(guī)律,不是液壓馬達(dá)局部損傷的明顯特征,如圖5a所示;當(dāng)馬達(dá)滾子出現(xiàn)磨損和裂紋故障時,振動信號出現(xiàn)明顯的沖擊成分,可以發(fā)現(xiàn)時域波形的振幅A分別達(dá)到±1.2g和±1.5g,超過正常信號的振幅,如圖5b和圖5d所示;同時,可以從定子磨損和裂紋故障的時域波形中看出,其振幅A分別達(dá)到±0.2g和±2g,2個故障信號的振幅差異明顯,如圖5c和圖5e所示;對比滾子和定子不同類型故障的時域波形,可以看出滾子裂紋故障信號的振幅大于滾子磨損故障,定子裂紋故障信號的振幅大于定子磨損故障;對比滾子和定子相同類型故障信號的時域波形,可以看出滾子磨損故障信號的振幅大于定子磨損故障,定子裂紋故障信號的振幅大于滾子裂紋故障。

圖5 液壓馬達(dá)正常與單一故障振動信號Fig.5 Hydraulic motor normal and single fault vibration signal

圖6給出了液壓馬達(dá)復(fù)合故障振動信號,與正常信號相比,可以發(fā)現(xiàn)滾子和定子同時出現(xiàn)故障時,沖擊特征明顯;當(dāng)滾子和定子同時出現(xiàn)磨損故障時,振幅A為±0.6g,超過了正常信號,如圖6a所示;當(dāng)滾子與定子同時發(fā)生裂紋故障時,振幅A也為±0.6g,但振動沖擊更加劇烈,如圖6b所示;當(dāng)滾子磨損和定子裂紋故障同時發(fā)生時,信號振幅A為±0.4g,小于其他復(fù)合故障的振幅,如圖6c所示;當(dāng)滾子裂紋和定子磨損故障同時發(fā)生時,振幅A高達(dá)±1.5g,是正常信號的25倍,相比于其他3種復(fù)合故障,沖擊特征最為明顯,如圖6d所示。通過對比液壓馬達(dá)不同復(fù)合故障的振動信號,可以發(fā)現(xiàn)當(dāng)滾子裂紋和定子磨損故障同時出現(xiàn)時,振動變化幅度劇烈,而滾子磨損和定子裂紋復(fù)合故障出現(xiàn)時,振動變化幅度較其他復(fù)合故障更為平緩,另外2種復(fù)合故障振幅變化大致相同。

圖6 液壓馬達(dá)復(fù)合故障振動信號Fig.6 Vibration signal of composite fault of hydraulic motor

液壓馬達(dá)振動信號蘊(yùn)含豐富的健康狀態(tài)信息,而時域指標(biāo)可以定量地評估液壓馬達(dá)的健康狀態(tài)。因此,通過計(jì)算峭度因子、 峰值因子和脈沖因子[21-22]進(jìn)一步評估液壓馬達(dá)健康狀態(tài), 結(jié)果如表2所示?？梢钥闯?當(dāng)馬達(dá)滾子出現(xiàn)磨損或裂紋故障時,峭度因子、峰值因子和脈沖因子與正常狀態(tài)下的相比出現(xiàn)了明顯的變化,其中峭度因子分別為正常狀態(tài)下的5倍和58倍, 表明沖擊特征明顯; 當(dāng)馬達(dá)定子出現(xiàn)磨損或裂紋時,峭度因子為正常狀態(tài)下的1.6倍和29倍,但沖擊幅度比滾子故障小;當(dāng)馬達(dá)滾子和定子同時發(fā)生故障時,峭度因子、峰值因子和脈沖因子均顯著增大,其中滾子裂紋和定子磨損復(fù)合故障的峭度因子為正常信號的35倍,沖擊特征變化劇烈;對比馬達(dá)單一故障的時域指標(biāo),可以看出單一故障中滾子裂紋故障的時域指標(biāo)變化最大;對比馬達(dá)復(fù)合故障的時域指標(biāo),當(dāng)馬達(dá)同時出現(xiàn)滾子裂紋和定子磨損復(fù)合故障時,時域指標(biāo)變化較大,但較小于滾子裂紋。

表2 液壓馬達(dá)正常和故障信號的時域指標(biāo)Tab.2 Time domain indicators of normal and fault signals of hydraulic motors

液壓馬達(dá)發(fā)生故障時,其振動信號可能在時域和頻域上表現(xiàn)出不同的特征。雖然時域分析可以直觀地觀察液壓馬達(dá)振動信號幅值的變化,但無法提供振動信號中包含的關(guān)鍵頻率信息。通過將信號從時域轉(zhuǎn)換到頻域,可以觀察液壓馬達(dá)不同健康狀態(tài)下的頻譜信息變化,為馬達(dá)故障診斷提供頻率判斷依據(jù)。

如圖7～圖9給出了液壓馬達(dá)振動信號的頻譜,可以看出,液壓馬達(dá)故障特征主要分布在低頻段(<2 kHz)。該頻段包含大量故障信息,因此可作為馬達(dá)故障診斷的重要依據(jù)。從圖7可以看出,當(dāng)滾子出現(xiàn)磨損或裂紋故障時,在頻率f1=174.4 Hz處的幅值為正常信號的2.5倍和0.8倍,并伴隨明顯的2倍頻和3倍頻成分,且可以觀察到明顯的邊頻帶,其間隔為10 Hz,如圖7a和圖7c所示;當(dāng)定子出現(xiàn)磨損或裂紋故障時,其在頻率f1=174.4 Hz處的幅值是正常信號的0.84倍和1.48倍,如圖7b和圖7d所示。由此可見,通過倍頻特征和邊頻帶可以判斷液壓馬達(dá)滾子或定子故障。

圖7 液壓馬達(dá)正常與單一故障振動信號頻譜Fig.7 Normal and single fault vibration signal spectrum of hydraulic motor

觀察圖8可以發(fā)現(xiàn),當(dāng)馬達(dá)滾子和定子分別出現(xiàn)同樣故障時,故障特征差距明顯,在頻率f1=174.4 Hz處,滾子磨損的幅值是定子磨損的2.55倍,滾子裂紋的幅值是定子裂紋的0.54倍,并且滾子磨損的高頻成分變化較定子磨損更大,如圖8a和圖8b所示?？傊?通過頻譜可以看出,當(dāng)馬達(dá)滾子和定子分別出現(xiàn)單一故障時,通過頻率f1=174.4 Hz處的幅值特征變化初步判斷故障類型。

圖8 不同故障情況下液壓馬達(dá)振動信號頻譜對比Fig.8 Spectrum comparison of hydraulic motor vibration signals under different fault conditions

如圖9給出了馬達(dá)復(fù)合故障振動信號的頻譜,可以看出,當(dāng)滾子和定子同時出現(xiàn)故障時,其頻譜變化更劇烈。當(dāng)馬達(dá)出現(xiàn)滾子磨損和定子磨損復(fù)合故障時,在頻率f1=174.4 Hz處的幅值A(chǔ)為0.059g,相較于正常信號的幅值增加了2.26倍,如圖9a所示;當(dāng)滾子裂紋和定子裂紋復(fù)合故障發(fā)生時,在頻率f1=174.4 Hz處幅值A(chǔ)為0.019g,小于滾子磨損和定子磨損復(fù)合故障,如圖9b所示;當(dāng)滾子和定子同時出現(xiàn)不同故障時,頻譜的幅值變化明顯,呈現(xiàn)明顯的倍頻特征,頻率分布集中,如圖9c和圖9d所示。綜上所述,當(dāng)馬達(dá)發(fā)生復(fù)合故障時,振動信號的頻譜可以清晰地反應(yīng)故障激發(fā)的頻率特征及其倍頻和邊頻帶信息, 從而為馬達(dá)故障診斷奠定頻率判斷依據(jù)。

圖9 液壓馬達(dá)復(fù)合故障振動信號頻譜Fig.9 Spectrum of vibration signal of composite fault of hydraulic motor

4 液壓馬達(dá)智能診斷方法

4.1 CNN模型結(jié)構(gòu)與參數(shù)

基于扭矩測試平臺收集的液壓馬達(dá)故障數(shù)據(jù)進(jìn),本節(jié)將提出液壓馬達(dá)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能故障診斷方法,深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模型的參數(shù)如表3所示,而網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖10所示。

表3 CNN模型參數(shù)Tab.3 CNN model parameters

圖10 CNN網(wǎng)絡(luò)模型Fig.10 CNN network model

4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

首先,將每類故障的4組數(shù)據(jù)整合成1組,以擴(kuò)大每類故障樣本的總數(shù),整合后的數(shù)據(jù)集,如表4所示,其中訓(xùn)練集占50%、驗(yàn)證集占25%、測試集占25%,通過模型訓(xùn)練可得訓(xùn)練集精度為99.85%、驗(yàn)證集精度為99.85%、測試集精度為99.85%,表明提出的液壓馬達(dá)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能診斷方法具有較強(qiáng)的特征提取和故障識別能力,準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)了液壓馬達(dá)的智能故障診斷。

表4 液壓馬達(dá)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集Tab.4 Hydraulic motor experiment data set

提出的液壓馬達(dá)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能故障診斷方法驗(yàn)證集的混淆矩陣如圖11所示,可以看出,CNN模型對液壓馬達(dá)的故障診斷精度較高,其中,定子磨損故障有一個被錯分到正常信號,滾子裂紋和定子裂紋復(fù)合故障有一個被錯分到滾子磨損和定子磨損復(fù)合故障。

圖11 液壓馬達(dá)故障診斷混淆矩陣Fig.11 Confusion matrix for hydraulic motor fault diagnosis

采用T-SNE降維算法對液壓馬達(dá)智能故障診斷結(jié)果進(jìn)行可視化,如圖12所示,可以看出,提出方法具有較好的分類結(jié)果,不同健康狀態(tài)之間的類間距較大,同類特征高度聚集,驗(yàn)證了提出方法的有效性。

圖12 液壓馬達(dá)故障診斷T-SNE可視化Fig.12 T-SNE visualization for hydraulic motor fault diagnosis

5 結(jié)論

(1) 當(dāng)液壓馬達(dá)滾子和定子出現(xiàn)裂紋或磨損單一故障時,滾子故障的沖擊特征比定子更加明顯;當(dāng)馬達(dá)出現(xiàn)復(fù)合故障時,振動信號中的沖擊特征較單一故障更為明顯,且時域指標(biāo)普遍大于單一故障;

(2) 當(dāng)液壓馬達(dá)滾子和定子發(fā)生單一故障時,其頻譜展現(xiàn)出174.4 Hz譜峰及其倍頻信息,而且存在間隔為10 Hz的邊頻帶;當(dāng)馬達(dá)出現(xiàn)復(fù)合故障時幅值變化劇烈,但相較于單一故障,其頻譜特征信息反而不明顯;

(3) 提出的液壓馬達(dá)智能故障診斷方法能夠達(dá)到99.85%的識別精度,其混淆矩陣和特征可視化結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了提出方法的有效性,為液壓馬達(dá)出廠前智能測試提供了新的思路;

(4) 由于液壓馬達(dá)故障機(jī)理不清晰,后面的工作將通過建模仿真等手段對液壓馬達(dá)的故障機(jī)理進(jìn)行研究,并通過仿真和實(shí)驗(yàn)雙驅(qū)動的方式,完成小樣本條件下不同型號液壓馬達(dá)的變工況智能故障診斷,實(shí)現(xiàn)液壓馬達(dá)產(chǎn)品出廠前的嚴(yán)選。