特种车辆液压装置综合诊断与健康管理系统设计

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液 装置是大型设备的重要组成部分，无论在军事还是民用领域均发挥着巨大的作用，液压装置的健康状态直接关系到整个设备能否发挥良好的功能。预测与降管理技术(PHM，Prognostic and Health Man。

agement) 。。 作为实现设备基于状态的维修、自主式保障等新思想、新方案的关键技术，主要包括两项功能，-是预先诊断部件和系统完成其功能的状态，确定所处的降状态；二是根据诊断/评估信息、可用资源和使用需求对维修活动做出适 当决策 的能力～PHM技术应用到液压装置的维修保障中，是保持液压系统T作可靠性的有效途径，对实现大型设备基于状态的维修、自主式保障等保障新方式具有重要作用。

目前，国外应经成功的开发了-些相关 PHM系，随着 PHM技术及相关理论的不断发展与成熟，国内的部分科研院所正在逐步开展 PHM系统的设计开发工作 ，但是相对国外而言，国内的 PHM系统开发仍处于初级阶段，与硬件设计结合的整套 PHM系统开发较少。而且，从 目前 PHM技术发展来看，故障预测技术 是限制 PHM技术发展的瓶颈问题，既使在国外也尚未很好地解决这个问题。

鉴于故障预测技术发展的滞后性，本文以某型特种车辆液压装置(包括电站)为例，不以故障预测为主要支撑技术，充分发挥降评估与综合诊断的作用，设计了液压装置的综合诊断与降管理系统，并对其进行了实现。这里的综合诊断定义为通过考虑和综合测试性、自动和人工测试、维修辅助手段 、技术信息 、人员和培训等构成诊断能力的所有要素，使设备诊断能力达到最佳的结构化设计和管理过程。

1 系统总体设计某型特种车辆是我军主战装备之-，其液压装置综合诊断与降管理系统(HMS)是针对车辆的战时任务、实际训练进行设计的，整个 HMS分为l二大部分：Web端、地面 HMS以及车载 HMS，其中地面 HMS车载 HMS是完成整个系统功能的主体。系统的总体设计如图 1所示。

2 系统硬件设计传感器是硬件系统最重要的组成部分，除了某特种车辆本身 自带的部分传感器外，还需要在存液装置上加装部分其他传感器。传感器采集电站中的电站柴油机、叶片，液压系统中齿轮泵 、分动箱、分流集流阀、平衡阀，底盘总成中的发动机、液力变矩器等各设备/部件的状态监测数据，并由数据采集卡获取并传输到车载终端，而后再通过局域网的方式将数据传送至收稿 日期 ：2012-07-02基 金 项 目：国家 部委 预研 基金 (9140A19030811JBI401：9140A270201 lOJB1404)作者简介：陈伟(1977-)，男，河南洛阳人，T程师，博十，丰要从事装备管理方面的工作。

2013年第 1期 液压与气动 57Web端地面HM SI j： --------0系 玩 垤 仃 1爵恳 ·系统降信息·维修计 量l·诊断和预测结果·特征提取信息·维修执行信息·管理器运行信息 ·-··-·车瓤端I l 訾室 蛰 H M S旧 旧 。

硬件系统组成部分有：① 新增传感器(加速度传感器、声音传感器(传声器)、转速传感器、压力传感器)；② 信号采集卡(电流模拟信号采集卡、电压模拟信号采集卡(两种)和数字信号采集卡)；③ cDAQ机箱；④ 电源系统；⑤ 车载终端；⑥ 地面数据中心。

如图2所示，在该硬件系统中，分为现有监测信号采集、新增传感器信号采集和车载平板电脑、地面数据现有信号采集部分中，NI 9205电压模拟信号采集卡用来采集已有的电压模拟信号，NI 9421数字信号采集卡用来采集已有的数字信号。

新增传感器信号采集部分：3个传声器实时采集叶片的声音信号，1个加速度传感器用于采集电站采用机的振动信号，2个加速度传感器用于采集分动箱两个径向方向的振动信号，2个加速度传感器用于采集齿轮泵两个径向方向的振动信号，其中-块 IPEP加速度传感器信号采集卡用来采集 3个传声器的信号和电站柴油机的振动信号，另-块 IEPE加速度传感器信号采集卡用来采集安装在液压齿轮泵和分动箱上的振动传感器的信号，通过这些数据可分析叶片、电站柴油机、齿轮泵和分动箱各部件的降状态及故障信息。

转速传感器实时采集分动箱的转速信号，数字信号采集卡获取该信号，通过转速信号可判断分动箱的转速是否稳定即对分动箱进行工况判稳。压力传感器 1和压力传感器 2共同采集分流集流阀的压力信号，压力传感器 3和压力传感器 4共同采集平衡阀的压力信号，电流模拟信号采集卡NI 9203获取以上四路压力信号，通过压力信号的分析处理，可监测分流集流阀和平衡阀的降状态并获取其故障信息。电压模拟信号采集卡获取三联装起落架的起竖回平信号，为压力信号数据的分析提供工作阶段信息。

车载平板电脑部分 ：车载平板电脑通过以太网线接收来 自cDAQ机箱采集的数据，并且将数据进行预处理，然后将关键数据实时显示出来，进行状态监测；将预处理后的数据进行储存，汇总到地面数据中心；同时，车载平板电脑接收来 自地面数据中心的维护维修信息，显示当日维护维修计划。

地面数据中心部分：地面数据中心的服务器接收图2 系统硬件总体方案设计示意图58 液压与气动 2013年第 l期来 自各个车的车载平板电脑发送过来的数据，将数据进行汇总，结合已有资源，对各车进行调度，同时可实现故障诊断以及降管理的功能；生成维护维修计划，并传送到各个车的车载平板电脑。

3 系统功能及软件设计3.1 系统功能及软件组成系统功能及软件组成见表 1。

限于篇幅的关系，本文只对功能拈中最核心的降评估与诊断拈进行功能实现分析〉评估与诊断拈构成如图4所示。

牟载 HMS与地面 HMS都会安装降评估与诊断拈，其业务流程为：(1)读揉测数据：完成监测数据的获取，为后续操作提供数据支持。

(2)T况稳定判断：利用转速等参数判断 况是否稳定，为后续的降评估与诊断提供前提 、(3)确定降度：通过调用液乐系统降评 j诊断子拈、电站降评估与诊断子拈、装备级降评估与诊断子拈，分别获取特种车辆的装备级、没备级、部件级降度〉度表征产品持续应对所处环境，并完成规定任务的能力程度。

(4)确定降等级：根据jI-步确定的降度，fJ以确定设备/部件当前的降等级，共计有4种降等级 (见图 5)。

① 降，指设备/部件的降处于非常良好的状态，没有出现性能衰退，或性能衰退不 著；② 亚降，指设备/部件出现 潜存故障，性能jl现部分降级，但仍能正常使用；表 1 综合诊断与降管理系统软件配置清单序号 软件名称 安装设备 数量 功能描述数据采集 与预处 通过新增传感器及已有的传感器信息，对车底盘总成、液 系统、电站的l 车载终端 1 拈 重要状态数据进行采集， 实现初步的数据预处状态临测与智能 将已采集的数据进行分析，提取m能够反映fJ被 洲对象降状态的2 车载终端 1 测参数，斤与闽值进行比较，如超限，则触发监测参数超限报警，斤进什基 诊断拈于知识推理的智能诊断，给出相应的故障原因以及占殳障消除措施降评估与诊断 车载终端、地面 接收临测信息，结合被临测时象的运行T况信息，逐级升腮装备纵、系统3 l 级、设备级、部件级的降评估，对被监测对象的降状况给定 的描 拈 数据中心述，为后续决策支持提供依据装备降信息 可 装备降信息可视化能够将任务 降信息统 综合考虑 ，合理渊度现4 地面数据中心 l 视化拈 有资源以顺利完成任务，并及时为需要维修的乍提供保障条什维护维修辅助 决 基于降评估与诊断结果，结合已有的常规维护维修计划 ，牛成合 的维5 地面数据中心 1 护维修建议 ；同时实现维护维修提醒与指导、维护维修任务调整、 备维 策拈护维修计划查看等功能，J 已供关于携带备品备什的建议维护维 修提醒与 维护维修提醒 与指导根据维护维修辅助决策所制定的维护维修 计划，埘6 车载终端 l 指导拈 特种车辆的现场操作人员进行维修提醒， Jt指导其完成相应的维修仟务数据记录 与管理 车载 终端、地 面 数据记录与管理完成各个功能拈与车载数据库千几地 面数据库之川、17 2 载数据库 与地面数据库之问的数据交 ，对车裁数据库 地而数据 的 拈 数据中心数据进行管理等功能午 载 ，J÷管 理8 午载终端 1 完成车载 HMS的人机交互功能 拈地 而 示 管 理9 地面数据中心 l 完成地面 HMS的人机交互功能 拈1O 报表生成拈 地面数据中心 l 为综合诊断与降管理系统生成信息报表2013年第 1期 液压与气动 59健康管理系篓r./3蚕F1.1.液压系统数据采集与预处理F1.数据采集与预处理 F1.2.电站数据采集与预处理F2.状态监测与智能诊断F1.3.现有监测数据采集F2.1.状态监测： F2.2.智能诊断F3.1.液压系统降评估与诊断F3降评估与诊断F4.装备降信息可视化F3.2.电站降评估与诊断：：： F3.3.装备级降评估与诊断F5.1.维护维修计划生成F5.2.备品备件建议生成F5.维护维修辅助决策F6.维护维修提醒与指导： ：丝 丝堡盐型塑墼预 画F7.1.车载数据库管理F7.数据记录与管理 !!： ：些亘 塑星笪堡i 甄 F8.车载显示管理!!：些亘里 壁里而磊 -图3 系统功能全视图图4 降评估与诊断拈1 2 降 / 、. 警戒；- 亚降 /j。 危险- 危险 失效. 失效 0 50 100 150 200样本序号1.降稳定 2.开始衰退，但仍属于降区3.退化率续增 ，出现明显性降级，直至失败图5 降等级示意图③ 危险，指设备/部件的性能已经接近功能性失效，功能丧失非常严重；④ 失效，指设备/部件已经发生功能性失效，彻底丧失完成任务的能力，处于失效/故障状态。

由于目前该型特种车辆缺乏设备/部件的全寿命数据，甚至不具备故障数据，因此要客观的选鹊度三阈值几乎是不可能的。鉴于此，本系统先初步给出较为常见的降度三阈值的默认值，待系统运行过-段时间后，用户可根据统计数据，结合 自己的需求，在设计人员的指导下修正该阈值。

降评估与诊断结果存储：将降评估与诊断结果进行存储，以实现装备降信息可视化，并为维护维修辅助决策提供依据。

如图6所示，液压系统降评估与诊断拈大致可分为：分动箱降评估与诊断子拈、液压齿轮泵健康评估与诊断子拈、平衡阀降评估与诊断子拈、分流集流阀降评估与诊断子拈，即对每个液压系统的组成要素进行降评估与诊断，并用这些评估结果 ，生成液压系统降雷达图。

齿轮箱健康评估与诊断子模块启动获取设备状态数据齿轮泵健康评估与诊断子模块平衡阀健康评估与诊断子模块液压系统雷达图生成储存数据集流阀健康评估与诊断子模块( 望里 )图6 液压系统降评估与诊断拈3.3 分动箱降评估与诊断子拈功能实现以下以分动箱的降评估与诊断进行具体分析，图7为分动箱的结构图。

图7 分动箱的结构图1 9 8 7 6 5 4 3 2 1 O 0 O O 0 O 0 O O 0 籁 遄掣60 液压与气动 201 3年第 l期分动箱降评估与诊断流程如图8所示： 包络时域的均方差、峰值 、峭度及峰值指标作为部分特图 8 分动箱健 康评估 与诊 断流程 图1)时域特征提取时域分析是指原始时域和包络时域的统计特征值分析。振动信号原始时域的各项指标反映了设备故障的-些重要特征，可以归结为以下两点：① 均方差，反映出平均振动能量；② 峰值、峭度以及峰值指标，在-定程度上反映了该振动信号中是否存在冲击成分。

与原始时域相比较包络时域则反映出以下重要特征：① 包络时域的均方值，直接反映出振动信号的包络大小；② 峰值、峭度和峰值指标，反映出振动冲击信号的尖锐程度。

由以上分析可以得出，原始时域和包络时域的特征值是判断是否存在故障的重要指标。因此在分动箱降评估及诊断过程中若时域各项指标与正常值相比均不超标，则可以直接判断该分动箱工作正常，只有在出现超标的情况下可判断分动箱工作异常或 现故障。

因此在分动箱要素级降评估时选用原始时域和征量。分动箱状态评估时域特征提取如图9所示振动信号 f) - m。rlet小波变换1 。

时域特征原始时域特征： 包络时域特征：均方差朋、峰值 均方差 、峰值x2、峭度 、 X6、峭度 、峰值指标 峰值指b，x8图 9 时域特征提取2)EMD能量特征提取如图 l0所示，分动箱故障振动信号多表现为非线性、非平稳特征，对于这样的信号，时频分析方法是-种有效的特征提取方法。尽管以傅立叶变换为最终理论依据的 STFT、Wigner-Vile分布、小波变换得到r较广应用，但还是存在不足，比如对于多分量信号分析，Wigner-Vile分布存在严重的交叉项干扰。小波分析本质上是窗口可调的傅立叶变换，分析时会产生能量泄漏，而且自适应性较差，这些不足将严重影响故障特征提取的精度。

图 10 EMD方法流程图模态分解(EMD) 是-种新型的信号处理方法，非常适合处理非线性 、非平稳信号。EMD方法基于信2013年第 1期 液压与气动 6l号的局部特征时间尺度，能把复杂的信号函数分解为有限的本征模态函数(IMF)之和，每-个 IMF所能包含的频率成分不仅与分析频率有关，而且随着信号本身的变化而变化，因此，EMD方法是 自适应的信号处理方法。Norden E.Huang等人提出了采用 EMD方法将任意时间序列分解为 IMF的组合，给出了有意义的瞬时频率定义的必要条件：函数对称于局部零均值，且有相同的极值点与过零点。对于不同的数据序列，分解得到的函数必须满足以下两个条件，才能是-个IMF：-是函数在整个时间范围内，局部极值点和过零点的数 目必须相等，或最多相差-个；二是在任意的时刻点，局部最大值的包络(上包络线)和局部最小值的包络(下包络线)平均必须为零。

EMD基于信号的局部特征时间尺度，能把复杂信号函数分解为有限的固有模态函数之和，本征模态函数c1，c2，，C/t分别反映信号中内嵌的简单振荡模式，它们依次包含从高频到低频的信号频率成分，频带宽度由信号本身的特点所决定。IMF分量不但在频域上具有显著的缓变波包特征，也在时域上具有局部化特征，另外，EMD分解是完备的，各本征模态函数间具有较好的正交性，这些特性为将其应用于降评估提供了可能。

针对分动箱的降状态评估需求，选取前 6个本征模态函数 cl，c2，，c6进行分析，通过对 6个 IMF的morlet小波变换，提赛络，计算相应的能量值，从而作为降评估的特征量。EMD能量特征提取过程如图 11所示 。

振动信Vx(t)特征量 朋 4经验模态分解(EMD)计算能量值E1E6图 11 EMD能量特征提取因此，对分动箱进行整体降状态评估诊断，所提的特征有原始时域和包络时域的均方差、峰值、峭度及峰值指标 . ，以及 EMD能量特征X9.X14，共 14个特征。

3)主成分分析(PCA)如图12所示 ，主成分分析 是将原始数据通过空间映射投影到新的映射空间。原始的高维数据经过映射在新的坐标空间变换为相互之间的线性组合。维数大大降低，同时投影空间统计变量之间相互正交，很好地消除了变量之间的关联问题。

原始数据矩阵将 准化得矩阵yt计算Y的协方差 l矩阵 l求取协方差矩阵的特征向量 (由大到小排列)及其对应的单位特征向量计算累积贡献率主成分设定累计贡献率阈值图 12 主成分分析流程4)SOM降评估算法如图 13所示，SOM(Self-Organizing Maps)算法 J是人工神经网络的-种类型，它以无监督竞争学习的方式进行网络训练，具有 自组织的功能，适于用做最近邻分类器。通过对网络进行训练，能够 自动地对网络的输入进行分类 ，从而达到聚类的效果。

正常特征数据 实时特征数据 正 常数据更新《 由样本数确定 焉 相匿神经元个数要 I I 。

构建SOM I 莛 I MQE I矍l SOlM l设定正常 豳 由 籁 ；她 正常数据的MQE， l硫 明 I 甘 求其均值 念. . l是 ：： - -确定归-化方式图 13 SOM 降评估算法输人实时特征数据进行评估。对于每-实时特征数据 ，在 SOM 网络中都会有-个最佳匹配单元(BMU)与其相对应，通过计算所输入实时特征数据与 BMU之间的距离即最小量化误差(MQE)，可定量得出实时数据与正常数据的偏离状况，运用归-化，将所得 MQE转化为 CV值(0～1)，此时的 CV值就能表征设备当前的降状态，CV值越接近于 1表明设备健康状态量，CV值的下降表明设备降状态处于退化阶段。

5)确定要素级 CV是否超限经过上述操作，得到分动箱要素级的降评估结果(cv)之后，将结果与分动箱所设定的 CV需保养”阈值进行比较，如果当前的 CV小于阈值 ，则认为当前L -m62 液压与气动 2013年第 l期材料性能试验台的理论研究及结构设计孙照富，魏中青，郭文亮Theoretical Research and Structure Design on MaterialPerformance Test BenchSUN Zhao-fu，WE1 Zhong-qing，GUO Wen-liang(北京有色金属研究总院，北京 100088)摘 要：该文对材料性能试验台的非对称液压缸进行了理论分析，根据液压弹簧 质量系统的性能特征，导出了非对称液压缸的固有频率公式，同时，对非对称液压缸固有频率的影响因素进行了分析，在此基础上设计了材料性能试验台，通过实验结果分析表明，提高了材料性能试验台的高频性能。

关键词：材料性能试验台；非对称液压缸；固有频率；高频特性；理论研究中图分类号：TH137 文献标志码：B 文章编号：1000-4858(2013)01.0062-03引言由于电液伺服系统具有动力大、响应快、控制灵活的优点，冈此，在材料性能试验台的试验研究中具有其他系统无法匹敌的优势。其试验台的执行机构通常采用非对称液压缸，此液压缸具有结构紧凑、工作可靠及产成本低等诸多优点，因而被广泛应用于各种液压系统中 。由于材料性能试验台是-执行动作为10 Hz的高频执行机构，根据-般的设计经验，液压系统的固有频率-般要达到执行机构动作频率的 5～10倍，冈此，若液压系统设计不当，很难达到系统所需要的高固有频率。目前，各种