基于观测器的液压系统健康状态评估方法研究

李 伟，崔伟成，孟凡磊，刘林密

(海军航空工程学院 飞行器工程系，山东 烟台 264001)

基于观测器的液压系统健康状态评估方法研究

李 伟，崔伟成，孟凡磊，刘林密

(海军航空工程学院 飞行器工程系，山东 烟台 264001)

为了实时评估液压系统的健康状态，提出了基于观测器的健康状态评估原理，利用解析模型、仿真模型和数据模型及其配合等方法进行液压系统标准模型的建立，联合实际液压系统的监测数据，构建液压系统的状态观测器;将实际系统的相关参数作为输入，实际监测点的输出与标准模型的输出进行特征分析与对比，在数据处理的基础上形成残差及其向量，运用数据分析方法计算系统健康度，并解析各元素及其耦合所映射的故障类型与故障程度，实现液压系统的故障定位与评估;最后，利用某型装备的起竖液压系统进行了应用举例，介绍了模型构建、故障模式与参数选择、残差构成及健康度计算的方法;所研究的状态评估方法对实时评估液压系统，及开展液压系统视情维修具有参考价值。

液压系统；状态观测器；健康管理；状态评估

0 引言

液压系统因具有功率质量比大、运动平稳、易于实现自动化控制和使用寿命长等优点，广泛应用在工农业机械、交通运输、武器装备等方面，在设备的驱动、传动和控制中发挥了重要作用。然而，液压系统也存在自身缺点，如故障的隐蔽性、多样性和因果关系复杂性，一旦发生故障便会出现诊断困难、损失严重和维修费用高等问题。目前，状态监测与视情维修已经成为液压系统保障的新模式[1]，有利于早期发现故障与预防维修，现有研究成果多集中在液压系统故障监测与诊断方面[2-3]，状态评估[4-5]和故障预测[6-7]主要在元件级，而在回路级或系统级的健康状态评估对开展液压系统视情维修具有重要的参考意义。

本文针对液压系统的状态评估问题，提出了一种基于观测器的液压系统健康状态评估方法，及时准确掌握设备的健康状态，对设备性能及变化情况作出正确的评估，为元件级的故障预防和视情维修提供支持。

1 基于观测器的健康状态评估原理

根据液压系统实际情况和状态评估需要，本文设计的基于状态观测器的健康状态评估原理如图1所示，评估过程主要包括以下几步：

图1 基于观测器的健康状态评估原理图

1)系统建模，对液压系统进行解析模型的构建是实现基于状态观测器的健康状态评估方法的核心，利用液压系统各元件之间的流量特性、压力特性和控制特性建立系统状态观测器模型，模型中的变量包括电流，油液压力、流量、温度，以及机械位移、转速、加速度等，包含的变量根据系统的具体情况、健康评估目标和其他约束条件具体而定。

2)生成残差，根据输入信号的变化观测传感器采集信号的变化，同时将采集信号与建立观测器模型的理论输出进行比较，形成残差，当残差为0时表示系统健康；当残差不为0时，用残差向量表示。

3)残差分析，对得到的残差向量进行分析，由残差向量的不同特征判断液压系统的故障情况，包括故障类型、故障位置等。残差向量的不同代表不同的故障，残差向量中的不同元素对不同故障的诊断贡献也不同，可以利用加权法进行故障诊断。

4)计算健康度，对残差向量按照对应故障的重要度、危害性和发生频率进行权值分配，最后计算出归一化的健康度，用来表征整个液压系统的健康状态。

2 观测器的建立与残差生成

由于本文是对这种方法的探索性研究，暂时不考虑建模误差和噪声的处理问题，考虑简单的信号状态观测器，观测器如式(1)所示。

(1)

图2 液压系统状态观测模型

解析模型虽然是最为理想的观测对象，但由于系统的复杂性，往往难以建立准确的系统模型，可结合经验数据构建和仿真手段进行互补，从而提高观测器质量。

3 残差分析与健康度计算

通过观测器得到的残差包含有丰富的特性信息，可以直接用来进行故障诊断，也可以通过一定的处理手段对残差向量进行处理，获取更为直观的特征信息，为故障诊断提供服务。对于残差向量的处理主要有模式识别、统计决策、专家系统和神经网络等方法，其中神经网络具有自适应、自学习能力，比较适合于进行残差处理，开展故障诊断与定位。

由于通过残差向量获取的特征量能够对应于不同的故障，而不同故障对液压系统的健康状态影响不同，因此可以借鉴前面章节研究的故障重要度评价、权重分配方法等成果，为特征量分配权重，最终实现归一化的计算，所计算得到的结果便表征了液压系统的健康度。

4 应用实例

以某型装备的起竖液压系统为例，起竖模块液压原理如图3所示。

1.换向阀;2. 平衡阀; 3.分流集流阀; 4.液控锁;5. 单向节流阀; 6. 起竖油缸; 7. 继电器.
图3 液压起竖系统原理图

4.1 观测模型的建立

在这一液压系统中，外界输入的参数包括泵源提供的油液压力、流量和液压缸的负载，能够控制的是换向阀的位移量、节流阀的开度，用电信号作为输入信号。根据液体力学原理，不考虑油液的压缩性，液压系统中的状态关系可以依次建立。

1)换向阀的流量状态方程如式(2)所示：

Q1=KqKuqu1-KpP1

(2)

式中，Q1为换向阀流量，Kq为流量增益，Kuq为电压-流量增益，u1为控制电压，Kp为压力增益，P1为换向阀出口压力。

2)节流阀的流量状态方程如式(3)所示：

(3)

式中，Q2为集流阀流量，Cd为流量系数，KuA为电压-通流面积增益，u2为控制电压，ρ为油液密度，P2和P3分别表示节流阀进出口压力。

3)液压缸的流量状态方程如(4)所示，受力平衡方程如式(5)所示：

(4)

(5)

其他元件主要是按照相应的关系也可以建立状态方程，观测器中的建立可以在对上述方程进行拉普拉斯变换得到。

4.2 故障模式分析

起竖液压系统开展系统级状态评估时，表现的主要故障模式包括液压缸不动作、液压缸不同步和液压缸运动不平稳几种，如表1所示。利用实际参数偏离理想参数的程度，可以描述识别故障类型，并评估故障的严重程度，联合起来可用于评估系统级健康状态。

表1 起竖系统故障模式分析

因此，根据故障模式及涉及的观测参数，可设计出该液压系统参数变量空间。由于在液压系统中的分流集流阀之后就分为两路，分析对应成立，且合并相同参数。利用泵源提供的油压P0、FL、u1和u2组成输入向量u,Q1、Q2、PA、PB、PM、PN、P1、P2、P3、P4、P5和xp组成状态信号空间，PA、PB、PM、PN、xp组成输出向量，Kq、Kuq、Kp、KuA、Cd、Cφ、ρ、M和ω视作已知参数，可由专家知识和系统条件得到。

4.3 残差向量生成与应用

在液压系统运行过程中，通过监测对应的参数信号，与观测模型建立残差生成机制，该系统生成的残差向量如式(6)所示。

e=[e1,e2,e3,e4,e5,e6]T=

[PA,PB,PM,PN,xp1,xp2]T

(6)

根据残差向量各元素之间的耦合关系，对起竖液压系统的故障进行识别和定位。再根据对这几个信号重要度的评分，权重分配可以按照物理模型进行理论分析，但是难度非常大，比较可行的方法是利用专家知识和经验，通过专家调查和专家群评分来确定权重分配方案，得到权重向量空间，形成系数向量w=[w1,w2,w3,w4,w5,w6]。从而，所研究液压系统的健康度就可以表示成式(7)所示形式:

(7)

5 结束语

本文介绍了一种基于观测器的液压系统健康状态评估方法，重点对观测器的构建与残差形成进行了研究，提出利用解析模型、仿真模型或数据模型等方式构建观测器，并结合实例介绍了基于解析模型观测器的状态评估原理，并利用残差向量的归一化计算系统健康度，用于评估系统状态，并根据残差向量识别相应的故障模式，对实现液压系统视情维修具有重要意义。

[1] 姚云峰,伍逸夫,冯玉光,等.装备健康状态评估方法研究[J].现代防御技术,2012,40(5):156-161.

[2] 舒思材,韩 东,等.基于WVPMCD和层次模糊熵的液压泵故障诊断方法研究[J].计算机测量与控制,2016,24(1):85-88,98.

[3] 陈 伟,滕克难,李 伟.导弹发射车液压系统在线监测与状态评估系统研究[J].机床与液压,2013,41(19):29-32.

[4] 路广勋,李建增,李鹏俊.基于云中心法的发射场液压泵的健康状态评估[J].计算机测量与控制,2014,22(3):800-802.

[5] 陈小虎,丁 遥,阳能军,等.基于AHP的液压泵健康状态模糊综合评估[J].机床与液压,2013,41(23):169-172.

[6] 何庆飞,陈桂明,陈小虎,等. 基于改进灰色神经网络的液压泵寿命预测[J].中国机械工程2013,24(4):500-506.

[7] 贾振元,马建伟,刘 巍,等.多几何要素影响下液压阀特性的混合神经网络预测模型[J].机械工程学报,2010,46(2):126-131.

Reseach on Hydraulic System’s Health State Evaluation Method based on Observer

Li Wei，Cui Weicheng，Meng Fanlei，Liu Linmi

(Department of Airborne Vehicle Engineering, Naval Aeronautical Engineering Institute , Yantai 264001, China)

In order to evaluate the health status of the hydraulic system in real time, an observer-based health assessment principle was put forward. In this principle, the analytic model, simulation model, data model and cooperation method were used to build the hydraulic system standard model, The state observer of hydraulic system is constructed. Combined with the monitoring data of the actual hydraulic system, the state observer of the hydraulic system can be constructed. In the state observer, actual system parameters were used as input data. The output of the actual monitoring point and the output of the standard model were analyzed and compared, and the residual error and its vector were formed by data processing. Then calculate the system health degree, and analysis of the elements and their coupling mapping of the fault type and fault degree, to achieve the fault location and evaluation of hydraulic system. Finally, an example of the vertical hydraulic system of a certain type of equipment was introduced, and the methods of model construction, fault mode and parameter selection, residual composition and health degree calculation were introduced. The method of state evaluation has reference value for real-time evaluation and the maintenance of hydraulic system.

hydraulic system, state observer, health management, state evaluation

2016-09-14；

2016-10-29。

国家部委预研基金项目(9140A27020214JB14436)。

李 伟(1980-)，男，山东曹县人，博士，讲师，主要从事流体机械及工程专业的教学与研究。

1671-4598(2017)04-0237-03

10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.04.064

TP206.3

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