基于模糊理论的液压泵故障诊断专家系统软件的开发*

张兴军

(济宁职业技术学院机电工程系，山东济宁 272037)

液压系统由于其能实现无级变速等多种优良的性能，被广泛应用，但其故障出现之后不易检测也是让广大用户非常头疼的问题之一。目前，已经有不少科研院所从事这方面的研究，并且取得了不少突破，但总体而言，成熟且能够推广使用的产品还相对较少［1］。液压泵故障诊断的方法有两种，一种是建立精确的数学模型，通过数学模型获得检测结果;这种检测方法需要采用大量的传感器，数据采集设备，使得系统复杂，成本提高。另外一种是采用专家的经验建立专家系统，这是目前的一种发展方向，但这方面的研究成果很少能得到推广使用，主要是专家系统的开发本身需要大量经验的积累和总结，更重要的原因是开发者们总希望专家系统能全面地解决液压系统中的故障，这对专家系统的要求太高，反而限制了专家系统的推广和使用［2－3］。通过液压设备的推广和使用，我们发现，液压设备的使用者大多具备一定的专业知识，出现故障的时候如果身边有人能提供一些故障诊断的指导性意见，便可按照指导查找液压设备的故障，检测压力、流量和噪声，最后查找故障结果，并给出解决方案。这反馈给我们一个信息:只要开发一种软件，能够整合一些专家的经验，不必采集系统的数据，将这些经验提供给设备的使用者，方便使用者查询就能达到较好的效果。这就是本文研究的目的，如此一来省去了目前的诊断系统中复杂的检测设备。

1 智能故障诊断算法研究

当前，智能故障诊断技术不仅用于液压系统，也被广泛使用到各个领域。通常对故障的定义就是一个系统的异常现象以及工作过程中不期望的特性，主要内容包括，故障检测、识别、分离以及处理。其中故障检测是故障诊断的首要环节;故障识别是故障诊断的核心技术;故障处理则是故障诊断的最终目的。在液压设备中，对于压力的测量相对比较精确，对于流量的准确获得则比较困难，鉴于以上原因采用精确的数学模型对于数据采集系统和传感器的要求则比较高，这在比较精密的液压设备中采用这种方案是非常明智的，但在工程机械和农用机械中采用这种方案则显得成本较高。本研究主要针对工程机械和农业机械中的液压设备提供指导性的故障诊断和维修［4－5］。

2 液压泵主要模块诊断算法的研究

在目前的工程机械中，轴向柱塞泵应用较多。本文专家系统的开发主要采用轴向柱塞泵为基础构建智能算法。根据工程实际，该类泵的主要故障表现在以下几个方面:(1)柱塞与缸筒磨损，主要症状是压力下降、流量变小、泄漏量变大及泵壳温度升高;(2)配流盘与转子磨损，主要症状是压力下降、流量变小、泄漏量变大及液压泵壳温度升高;(3)滑靴损坏，主要症状是压力波动、泵壳温度升高。但是对于压力、流量等因素，在故障诊断领域目前主要是一些描述性语言，且这些语言的描述比较模糊，故专家故障诊断系统该部分采用模糊诊断的方案。

通过分析发现，系统故障和对应的症状关系比较复杂，故障中存在许多关联因素，而各因素之间的关联度又是不同的，建立精确的数学模型又相对困难。目前模糊综合检测技术应用比较广泛，这种方法不需要建立精确的数学模型，只需将检测量转化成模糊系统输入过程中的隶属度函数，确定好输入和输出中的转换矩阵，最后根据转换矩阵而获得检测结果。该项技术比较成熟，鉴于以上原因，本文不做过多阐述。

针对前面提到的液压泵故障诊断过程中的故障现象以及表现出来的故障状态，可做如下设计，确定好故障的论域:V=［柱塞与缸筒磨损(v1)，配流盘与转子磨损(v2)，滑靴损坏(v3)］。初步确定液压泵的故障主要是以上3种，在模糊系统中，推算的结果一般表现出来的是某种故障的可能性。

根据模糊检测的要求，将泵的异常情况确定为以下5种:U=［压力低(u1)，压力波动大(u2)，流量小(u3)，泄漏大(u4)，泵温高(u5)］，该论域中各元素的隶属度采用模糊子集A=［a1，a2，a3，a4，a5］来描述，具体见表1所示。各种现象和故障的模糊关联度矩阵采用模糊关系矩阵R来描述，该项内容通过专家的经验产生。

已知A、R，经模糊变换:B=A;R根据最大隶属度原则可得诊断结果。

3 专家系统软件设计

根据前面的理论分析，软件结构如图1所示，专家系统的对话模块主要有:压力模块、流量模块、泄露模块及油温输入模块。以上模块主要完成的工作是将系统中的各项参数转换成模糊系统输入的隶属度，具体隶属度的获得初步根据经验而设计。专家系统故障模糊推理模块，主要根据各输入模块处的模糊隶属度，结合关联度函数进行模糊推理，最后给用户提供诊断的指导性意见。系统的设计采用VB6.0进行开发，因为该软件的通用性强设计简单、易于推广使用，且其开发源代码开放，有利于广大的用户在此基础上进一步开发。

系统输入模块主要目的是将压力、温度、流量等转化成模糊变换所需要的隶属度函数(见图2)。该模块可实现专家系统和用户的对话功能，需求简单。隶属度函数的设计见表1。将液压系统的隶属度函数值转化后进入故障推理模块(见图3)，该模块的主要功能是根据系统的输入推理而得出各种故障发生的可能性，给出故障的判别结果。该模块的主要内容是故障、症状关联度函数的设计，这主要根据专家经验而获得。值的大小分为专家推荐值和用户设定值，用户根据实际情况设定后可以改善专家系统的判别精度。

表1 症状隶属度

表2 症状与函数的关系隶属度

故障显示模块(图4)是专家系统的输出。目前有许多专家系统是直接给出结果，但是本文中的专家系统主要给出每种故障的可能性，用户可以根据故障发生的可能性来判别系统故障的状况。可能性一方面给用户提供该故障是否发生，另一方面对故障的严重程度提供参考，这些内容在用户界面简单明了。

通过实验测得系统在某一状态下液压泵出口压力为30.1 MPa，压力稳定后的变化范围是±0.75 MPa，流量大小为36.8 L/min，泄漏量大小为0.7 L/min，泵温为63℃。输入专家系统后各症状的隶属度为:A=［0.8 0.6 0.2 0.6 0.4］，专家系统的输出为:故障1为0.8、故障2为0.6，故障3为0.6。可以初步判断故障1的可能性最大，泵是柱塞与缸筒磨损故障，经过现场拆检磨损严重，软件结果与现场情况相符。

4 结语

本文采用VB6.0开发了一种液压故障诊断专家系统，专家系统主要根据液压系统，算法主要是基于模糊推理算法而设计。该专家系统主要对液压系统的检修人员提供指导性意见。模糊理论在解决液压泵常规故障方面具有不必精确建模、理论上容易掌握等特点，且易于在液压故障诊断中推广使用。采用部分经验设计的专家系统为用户的故障诊断提供帮助具有一定的可行性。

［1］张宁，张彦斌.装备液压系统故障诊断研究［J］.流体传动与控制，2007(4):14－16.

［2］陈德国，郭晓松，于传强，等.编码器自动监测与故障诊断系统的研究与实现［J］.传感技术学报，2005，18(3):617 －619，622.

［3］Cheng Jizhang.Design and research of high precission equipment for pump test［C］.The 3rd Japan － China Joint Conference on Fluid Machinecry，Osaka，1990:67 －74.

［4］郭亚军.综合评价理论、方法及应用［M］.北京:科学出版社，2007.

［5］Ji Xiaohua，Yan Bipeng，Liu Chao.Study and development on the expert system of pump selection［J］.Jiangsu Agricultural Research，2001，22(4):77 －79，83.