基于振动烈度的液压泵故障多信息特征提取方法研究

刘思远， 李晓明， 刘建勋， 张建姣， 赵静一

(1. 燕山大学 河北省重型机械流体动力传输与控制重点实验室，河北 秦皇岛 066004；2. 燕山大学 先进锻压成形技术与科学教育部重点实验室，河北 秦皇岛 066004)

由于液压泵的元件封闭性和结构复杂性，在工作过程中常伴有大幅度的固有机械振动和强噪声背景干扰，使得液压泵的故障机理变得复杂，故障特征提取十分困难。仅利用单一振动信号的故障特征信息来进行故障分析，往往得不到准确的诊断结果。信息的不完备性和模糊性给液压泵的状态评估与故障诊断带来了极大的困难[1-3]。液压泵的泵端盖振动信号、泵出口流量信号和压力信号均是判别和评估液压泵工作状态的重要参数，对其进行多传感器信息的综合分析，可以增加特征信息的完备性，并提高液压泵状态监测和故障诊断的准确率。目前，振动信号的特征提取方法较多，较易提取出对故障反映敏感的特征因子，但如何从流量信号和压力信号中进行有效的特征提取是目前需要迫切解决的问题，也是多传感器信息特征提取方法应用于液压泵状态评估研究的关键[4]。

在国内，液压泵振动信号的特征提取方法研究取得了丰硕的研究成果，主要是以小波包分析理论、数学形态学理论和信息熵理论等为理论基础。唐曦凌等[5]提出了一种结合小波变换和多约束非负矩阵分解振动信号特征提取方法，有效提取信噪比较高的故障特征；舒思材等[6]提出了基于多尺度最优模糊熵的特征提取方法，有效地提取液压泵振动信号的特征；李锋等[7]提出了一种基于 CEEMDAN 与信息熵相结合的故障特征提取方法，计算出重构信号的多域熵来构造特征向量。也有学者对泵出口压力信号进行特征提取。王少萍等[8]对振动信号和压力信号进行小波消噪处理，并从振动信号和压力信号中提取球头松动故障特征；高英杰等[9]提出一种利用液压泵出口压力进行液压泵故障诊断的方法，对压力信号进行频谱分解，提取液压泵出口处压力信号的故障特征。在国外，Wang等[10]提出了基于数控组合消噪法和Hilbert-Huang变换的故障特征提取方法，提取了泵振动信号的故障特征；Liu等[11]将统计特性用于描述动态的压力信号，分析了泵出口压力信号的动态特性。目前，从对国内外文献调研的结果来看，对泵出口流量信号进行特征提取的研究成果鲜有文献报道，而利用振动烈度理论，通过提取液压泵振动信号、流量信号和压力信号烈度特征因子的方法来分析液压泵故障程度的研究更是少之又少。

振动烈度是能够反映机器振动状态简明综合、实用有效的特征量，目前在大型机械装备的振动监测和状态评估研究中已取得成功应用[12-13]，其基础理论比较成熟，利用该理论开展液压泵状态评估研究工作是完全可行的。本文在这些研究成果基础上，提出一种基于振动烈度的多传感器信息特征提取方法。通过实验采集液压泵滑靴不同程度磨损故障状态的泵壳振动信号、泵出口流量信号和压力信号进行滤波降噪；利用振动烈度理论的频域计算方法对降噪后的信号进行烈度特征提取，并对三种信号的烈度特征进行故障敏感性分析，为液压泵的状态评估提供更多且有效的特征信息，进一步加强故障特征信息的完备性，为液压泵健康状态评估方法的研究奠定理论基础。

1 振动烈度的基本理论

1.1 振动烈度的频域计算方法[14]

振动烈度是指机械振动速度的均方根值，即振动速度的有效值，它反映了包含各次谐波能量的总振动能量的大小，其表达式为：

(1)

式中:T为所测信号的长度；v(t)为物体的振动速度。

若试验中所测得的信号为离散信号，则式(1)可以写为：

(2)

式中：N为离散信号总数；v(n)为第n个离散速度信号。

利用离散傅里叶变换(DFT)理论，可得频域上信号X(k)的表达式：

(3)

式中：x(n)为实测N点振动信号。

进而求得信号的单边幅值谱Ak和谐波频率fk为

(4)

(5)

根据信号x(n)的类型，分以下3种情况来计算频率在fa～fb范围上的位移、速度和加速度信号振动烈度。

若x(n)为振动位移信号，单位为mm，则在频率范围fa～fb上的振动烈度为：

(6)

若x(n)为振动速度信号，单位为mm/s,则在频率范围fa～fb上的振动烈度为：

(7)

若x(n)为振动加速度信号,单位为mm/s2,则在频率范围fa～fb上的振动烈度为：

(8)

式中：fs为信号采样频率；ka为大于Nfa/fs的最小整数；kb为小于Nfb/fs的最大整数。

相对于振动烈度的时域计算方法，频域计算方法对信号类型的适用性强，能提取出位移、速度和加速度信号的烈度特征，避免了利用微积分进行信号类型转换等处理过程，且频率范围可根据实际需要来自行划分。

1.2 信号烈度特征提取的物理量转换

液压泵端盖的振动信号可以直接用振动烈度的频域计算方法提取烈度特征因子，而泵出口流量信号和压力信号则需通过物理量转换法转换成速度信号和加速度信号才能提取出与其相对应的烈度特征因子。

1.2.1 泵出口流量信号的物理量转换

已知液压泵输出端的瞬时流量为qsh，输出端液压管路内径为D，根据流体连续性方程，可得液压泵出口油液瞬时流速vsh为：

(9)

通过物理量转换法将流量信号转换成流速信号，就可以用振动烈度的频域计算方法提取泵出口流量信号的烈度特征因子。

1.2.2 泵出口压力信号的物理量转换

压油过程中作用在柱塞底部的瞬时轴向液压力Fb可通过下式计算：

(10)

式中：Pb为泵出口的瞬时压力；d为液压泵的柱塞直径。

该瞬时轴向液压力Fb能表征柱塞泵故障时带有压力脉动液体对柱塞的作用力波动情况。

设柱塞的质量m，根据牛顿定律可得，该瞬时轴向液压力Fb对柱塞产生的瞬时加速度a为：

(11)

振动烈度的频域计算法可以处理液压泵输出端压力信号转换后的瞬时加速度信号，相当于间接分析了柱塞泵输出端的压力信号，从而能用该方法提取压力信号的烈度特征值。

2 多传感器信息烈度特征提取方法

用单一故障信号来评估液压泵的工作状态，其评估结果存在较大的模糊性，采用多传感器信息进行综合分析能提高故障评估的准确性。为此，本文将对采集的液压泵端盖振动信号、泵出口流量信号和压力信号三路传感器信息进行烈度特征因子的提取，以增加液压泵故障烈度特征信息的完备性。

多传感器信息烈度特征提取方法的实现如图1所示。

图1 多传感器信息烈度特征提取流程图Fig.1 Multi-sensor information intensity feature extraction flow chart

多传感器信息烈度特征提取方法具体步骤如下：

(1)对采集的三种信号分别进行小波包消噪，去除强噪声背景的干扰，得到消噪后的振动信号、流量信号和压力信号。

(2)利用物理量转换的方法将消噪后的流量信号和压力信号分别转换成速度信号和加速度信号，以满足振动烈度的频域计算方法的条件。

(3)利用DFT方法计算三路信号的单边幅值谱Ak和谐波频率fk，并给出位移、速度和加速度三类信号的烈度计算公式。

(4)判定给定信号类别，选择相对应的振动烈度计算公式，分别提取出振动、流量和压力烈度特征。

3 液压泵故障多传感器信息特征提取及烈度特征因子的敏感性分析

本实验是在变工况液压泵故障模拟及状态检测综合试验台上完成的，试验台实物如图2所示，试验台原理，如图3所示。

图2 液压泵故障模拟及状态检测综合试验台Fig.2 Hydraulic pump fault simulation and state detection comprehensive test bench

图3 试验台原理图Fig.3 Schematic diagram of test bench

以10MCY14-1B型号轴向柱塞泵为研究对象,电机额定转速设为1 500 r/min，调定工作压力为10 MPa。该实验台在液压泵端盖上安装了加速度传感器，在泵出口安装了流量传感器和压力传感器。

人为设计轴向柱塞泵单柱塞滑靴磨损故障3种样本，共设置了四种工作状态：正常状态、磨损1(滑靴外边缘磨损量为1.5 mm)、磨损2(滑靴外边缘磨损量为2 mm)和磨损3(滑靴外边缘磨损量为2.5 mm)，滑靴磨损情况如图4所示。设置采样频率为10 kHz，进行信号采集。

图4 单柱塞滑靴外边缘磨损情况Fig.4 Wear condition of outer edge of single plunger slipper

3.1 多传感器信息振动烈度的特征提取

3.1.1 振动信号的烈度特征提取

液压泵滑靴在正常状态、磨损1、磨损2和磨损3四种工作状态下的原始振动信号时域波形，如图5所示。从图中可以看出，随着滑靴工作过程中磨损量的增大，泵的振动加速度幅值变大，造成液压泵振动激烈程度的增加。但是从时域图中无法得到滑靴磨损故障的明显特征。

图5 原始振动信号时域波形图Fig.5 Time domain waveform of original vibration signal

利用小波包分析方法对原始振动信号进行消噪处理，得到有用信号，再对有用信号进行功率谱分析，消噪后的振动信号功率谱如图6所示。

从图6中可以看出，随着滑靴磨损量的增大，振动能量值在175 Hz及其2、3、4倍频处会有不同程度的增大。但同样无法找出明确的特征规律。

用振动烈度特征提取方法对液压泵四种工作状态分别提取5组消噪后振动信号的烈度特征值，如表1所示。由表1可得，随着滑靴工作时磨损量的增大，泵振动信号的烈度特征值也在持续增加。因此，可以将振动信号的烈度特征作为滑靴磨损故障的一个敏感性因子来表征液压泵的滑靴工作状态。

图6 消噪后的振动信号功率谱图Fig.6 Power spectrum of vibration signal after denoising

工作状态正常磨损1磨损2磨损3振动烈度特征值/(mm·s-1)0.235 71.063 11.731 42.624 20.241 21.059 41.746 52.624 80.229 71.067 81.734 92.630 20.236 61.071 21.729 82.621 50.240 61.062 41.731 52.623 5

3.1.2 流量信号的烈度特征提取

液压泵在这四种工作状态下的原始流量信号时域波形，如图7所示。从图中可以看出，泵在正常工作状态时输出端流量集中在15 L/min左右，在磨损1时输出端流量集中在13.8 L/min左右，在磨损2时输出端流量集中在12.8 L/min左右，在磨损3时输出端流量集中在12 L/min左右。由此可知，随着滑靴工作时磨损程度的加剧，液压泵输出端流量在不断减少，泵的泄漏量在持续增大，泵的容积效率越来越小。

图7 原始流量信号时域波形图Fig.7 Time domain waveform of original flow signal

对原始流量信号进行消噪处理，得到消噪后的流量信号，再对消噪后的流量信号进行功率谱分析，消噪后的流量信号功率谱，如图8所示。

图8 消噪后的流量信号功率谱图Fig.8 Power spectrum of flow signal after denoising

从图8可以看出，随着滑靴工作时磨损程度的加剧，流量信号能量值在50 Hz及其倍频会有不同程度的降低。这说明，随着滑靴磨损程度的加剧，泵的流量损失越来越大，泵出口流量信号的能量值不断降低，幅值持续减小。

求取5组泵出口流量信号的烈度特征值，如表2所示。由表2可知，随着滑靴磨损程度的加剧，流量信号的烈度特征值在缓慢减小。这说明，流量信号的烈度也可作为滑靴磨损故障的一个敏感特征因子。

表2 流量信号的烈度特征值

3.1.3 压力信号的烈度特征提取

液压泵在这四种工作状态下的原始压力信号时域波形如图9所示。从图中可以看出，泵出口压力信号在10 MPa压力上下波动，且随着液压泵滑靴磨损情况的恶化，泵出口压力幅值逐渐变大。

图9 原始压力信号时域波形图Fig.9 Time domain waveform of original pressure signal

利用小波包消噪方法对原始压力信号进行消噪处理，得到有用信号，再对有用信号进行功率谱分析，消噪后的压力信号功率谱，如图10所示。

图10 消噪后的压力信号功率谱图Fig.10 Power spectrum of pressure signal after denoising

从图10中可以看出，随着液压泵滑靴工作时磨损情况的恶化，压力能量值在50 Hz及其倍频处会有不同程度的增大。这表明，随着液压泵滑靴工作时磨损程度的增加，柱塞底部的轴向冲击程度逐渐加剧。

根据不同工作状态分别求取5组压力信号烈度特征值，如表3所示。由表3可知，随着液压泵滑靴磨损情况的恶化，压力信号的烈度特征值大幅度地增加，表明用压力信号的烈度特征值也能反映液压泵的运行情况。可以用压力信号的烈度特征作为滑靴磨损故障的一个敏感性因子来评估液压泵的工作状态。

表3 压力信号的烈度特征值

3.2 烈度特征因子的敏感性分析

由表1、表2和表3的分析结果可知，这三种信号烈度特征因子对不同程度滑靴磨损状态都有一定的敏感性。为了进一步研究这三种信号烈度特征因子的敏感程度，人为磨损7个不同外边缘磨损量的滑靴磨损样本，每种样件分别采集5组泵端盖振动信号、泵出口流量信号和压力信号，并提取其信号烈度特征值，再分别对这三种信号的烈度特征因子求取平均值，其结果如附表1所示，并用折线描绘磨损量与三种信号烈度特征因子的对应变化规律，如图11所示。

图11 三种烈度特征因子的比较Fig.11 Comparison of three intensity characteristic factors

从图11中可知，随着柱塞泵滑靴磨损程度的加剧，振动信号、流量信号和压力信号的烈度特征因子都有不同程度的变化，压力信号和振动信号的烈度特征因子随柱塞泵滑靴磨损程度的增大均呈现上升趋势，而流量信号的烈度特征因子却呈现下降趋势。

为了比较这三种信号烈度特征因子对滑靴磨损故障的敏感程度，引入了敏感度系数的概念[15]，将某信号烈度特征因子随滑靴磨损量变化曲线斜率的绝对值定义为烈度特征敏感度系数S，其计算公式为：

(12)

式中:ΔC为磨损量的变化量；ΔVms为对应ΔC的信号烈度特征变化量。

根据附表1的实验数据，通过相邻磨损量对应的烈度因子坐标值，分段计算出对应磨损量区间变化的烈度因子敏感度系数，如表4所示。用阶梯折线描绘敏感度系数的变化规律，如图12所示。由图可知，压力烈度特征因子的敏感度系数明显高于振动烈度特征因子和流量烈度特征因子，而振动烈度特征因子的敏感度系数又略高于流量烈度特征因子。因此，压力烈度特征因子对滑靴磨损故障的敏感性最佳，其次是振动烈度特征因子，而流量烈度特征因子的敏感性较弱。

表4 不同磨损量的烈度因子敏感度系数

图12 烈度特征因子的敏感度系数Fig.12 Sensitivity coefficient of intensity characterization factor

在液压泵的故障特征提取研究中，从幅值域的角度我课题组曾进行过5种无量纲指标的特征提取研究，分析了单一指标对液压泵不同故障的敏感性[16]。从时频域的角度又针对滑靴磨损不同程度故障研究了频带能量特征信息的变化规律，发现随着故障程度的增加频带能量特征的幅值变化并不十分显著[17]。而本文从频域角度研究了振动烈度特征的提取方法和敏感性，通过烈度特征的分析发现烈度特征指标对滑靴磨损故障反映较为敏感，通过三种烈度特征的综合分析不仅可以找到某一故障的烈度特征发展规律，而且还能用烈度特征指标反映出液压泵的运行状态，为液压泵的故障诊断和状态评估方法的研究均能提供可靠的知识信息。从图11可以发现烈度特征值和磨损量有直接关系，能够通过烈度特征因子的变化判断出液压泵的滑靴磨损程度，进而能够判断液压泵所处的工作状态。

4 总 结

(1)提出了多传感器信息的振动烈度特征提取方法，首次利用振动烈度理论提取出流量信号和压力信号的烈度特征。

(2)提取出了反映液压泵滑靴不同磨损程度的泵端盖振动信号、泵出口流量信号和压力信号的烈度特征因子，增加了液压泵滑靴磨损故障特征信息的完备性。

(3)对多传感器信号烈度特征进行了敏感性分析，结果表明：压力信号的烈度特征因子敏感性最好，其次是振动信号，而流量信号的敏感性较差。

附录

表1多信号烈度特征值

Tab.1Multisignalintensityeigenvalue

磨损量/mm00.511.522.533.5振动烈度0.236 50.642 11.064 81.436 01.734 82.246 02.624 83.281 9特征值/0.231 60.647 81.052 41.467 91.742 32.264 82.645 63.269 4(mm·s-1)0.240 50.642 91.069 61.401 61.752 42.225 62.607 83.316 50.229 80.639 61.048 61.459 61.724 52.179 82.634 53.279 60.234 50.637 81.076 41.423 61.727 82.456 42.617 53.201 5平均值0.234 60.642 01.062 41.437 71.736 42.274 52.626 03.269 8流量烈度1.019 70.845 60.797 60.721 60.640 60.548 70.427 20.392 7特征值/1.148 50.867 50.768 40.720 40.624 80.541 60.431 60.387 5(mm·s-1)1.085 40.839 60.796 00.724 50.657 80.534 80.418 50.408 51.007 50.857 60.784 80.723 60.647 50.561 40.423 60.389 41.048 90.853 60.801 60.721 00.634 50.546 50.428 50.391 6平均值1.062 00.852 80.789 70.722 20.641 00.546 60.425 90.393 9压力烈度0.550 53.065 24.011 06.321 09.416 511.245 412.944 614.213 1特征值/0.652 43.485 64.656 26.482 59.248 511.058 612.845 314.486 5(mm·s-1)0.547 63.048 54.256 46.513 69.368 511.425 312.768 314.136 50.585 42.948 24.028 66.279 89.848 611.248 013.012 514.234 60.524 83.204 54.148 66.378 69.678 411.416 512.865 814.156 3平均值0.572 13.150 44.220 26.395 19.512 111.278 812.887 314.245 4