液压泵故障诊断的小波_神经网络方法

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1、2007年5月机床与液压May2007第35卷第5期MACHINETOOL&HYDRAULICSVol.35No.5液压泵故障诊断的小波-神经网络方法毋文峰,王汉功,陈小虎(第二炮兵工程学院,西安710025)摘要:针对利用压力信号进行故障诊断的液压齿轮泵,分析了液压齿轮泵的压力脉动机理,研究了应用小波分析进行齿轮泵压力信号的特征提取,利用RBF网络进行故障识别和诊断的方法,建立了相应的RBF神经网络,试验表明小波分析-RBF神经网络方法可对液压齿轮泵的常见故障进行识别和诊断。关键词:液压泵;故障诊断;压力信号;小波分析;RBF网络中图分类号:

2、TH137文献标识码:A文章编号:1001-3881(2007)5-230-3WaveletandNeuralNetworkMethodforFaultDiagnosisofHydraulicPumpWUWenfeng,WANGHangong,CHENXiaohu(501Section,TheSecondArtilleryEngineeringCollege,Xi’an710025,China)Abstract:Pressuresignalswereusedforthefaultdiagnosisofgearpump,themechanismo

3、fpressurepulsationwasanalyzed.Thewaveletdecomposition-reconstructionalgorithmofpressuresignalsandthemethodsoffaultpatternidentifyingbyusingRBFnetworkwerestudied,andtheRBFneuralnetworkwasestablished.Theexperimentalresultsindicatethemethodisfeasible.Keywords:Hydraulicpump;Faul

4、tdiagnosis;Pressuresignal;Waveletanalysis;RBFnetwork0引言轮泵啮合频率fm相同。压力脉动源于流量脉动,所在液压齿轮泵故障诊断中,压力信号是重要的状以压力脉动频率fP也同fm。在理想状态下齿轮泵的态参数之一,而且压力信号测取容易,所以研究利用压力脉动波形与图1一致,但在实际工作中,由于齿压力信号进行齿轮泵故障诊断具有很强的现实意义。轮泵故障、泄漏、管路系统共振、外界干扰等影响,液压齿轮泵的工作环境一般比较恶劣,加之流体压力脉动波形将发生变化,有时还会出现较大的压力的压缩性、泄漏等因素,一般在泵出

5、口处由压力传感振荡或波动。器检测的压力信号常被干扰信号淹没,此时采用传统2小波分析与特征提取的信号分析方法不易提取有效的故障特征。本文针对2.1小波分解与重构CB-KP63液压齿轮泵,研究齿轮泵在气穴、齿轮磨2在信号处理中,对于信号f(t)∈L(R),损、侧板磨损等故障模式下,由压力传感器进行检S.Mallat提出了Mallat算法。其基本思想是首先对f测,由小波分析进行信号的特征提取,由径向基函数应用函数fi∈Vj(j取适当大的正整数)逼近,再将(RadialBasisFunction,RBF)网络进行识别和诊断-j分辨率2逼近下的信号fj分

6、解为逼近信号fj-1和细节的方法。信号wj-1。1液压齿轮泵的压力脉动机理-j令φ(t)和ψ(t)分别是函数f(t)在2分辨率逼近液压齿轮泵的出口压力脉动主要源于输出流量的下的尺度函数和小波函数,则有两尺度方程脉动。齿轮泵瞬间排出油液的体积称为瞬时流量Qμ,[1]φ(t)=2∑hkφ(2t-k)(3)经推导知k∈z222根据Mallat算法,有Qμ=Bω(r-R-L)(1)式中:B为齿宽,ω为齿fj=fj-1+wj-1(4)轮角速度,r为齿顶圆半其中:fj-1(t)=k∑∈zcj-1,kφj-1,k(t)径,R为节圆半径,L为wj-1(t)=∑

7、dj-1,kψj-1,k(t)k∈z啮合点至啮合节点的距式中cj,k和dj,k分别称为尺度系数和小波系数,其中离。从瞬时流量公式可图1齿轮泵的瞬时流量cj-1,k、dj-1,k和cj,k之间有见,瞬时流量是随时间cj-1,k=∑hn-2kcjnn∈z变化的,瞬时流量的变化如图1所示。由图可见,齿(5)轮泵的流量是呈脉动变化的,流量脉动频率f为dj-1,k=∑gn-2kcjnQn∈zfQ=frZ(2)cj,k=k∑∈zhn-2kcj-1,k+k∑∈zgn-2kdj-1,k(6)其中,fr=n/60=24.67Hz是齿轮泵旋转频率,Z=10式(5)

8、是著名的Mallat分解算法,式(6)是是齿数,所以f=246.7Hz,可见流量脉动频率与齿[2-4]Q其重构算法。第5期毋文峰等:液压泵故障诊断的小

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