陳 偉，孫 陽

（1.海軍航空工程學(xué)院，山東煙臺264001；2.中國人民解放軍總裝備部綜合計劃部，北京100034）

液壓系統(tǒng)具有功率質(zhì)量比大、動作靈敏、布局靈活、運(yùn)動平穩(wěn)、易于實(shí)現(xiàn)自動化控制和過載保護(hù)、使用壽命長等優(yōu)點(diǎn)，目前廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代化制造、重型機(jī)械設(shè)備、航空航天等領(lǐng)域。其在導(dǎo)彈發(fā)射車上的應(yīng)用，主要是完成導(dǎo)彈發(fā)射車的支撐與調(diào)平、發(fā)射架的起豎和鎖緊等功能，是順利完成預(yù)定發(fā)射任務(wù)的先決條件。由于液壓系統(tǒng)是通過封閉管道內(nèi)的受壓介質(zhì)實(shí)現(xiàn)能量的轉(zhuǎn)換和傳遞，因而其故障具有隱蔽性、多樣性、不確定性和因果關(guān)系復(fù)雜等特點(diǎn)[2]，很難準(zhǔn)確地判斷故障發(fā)生的具體部位。液壓系統(tǒng)一旦發(fā)生故障，便會造成發(fā)射車無法完成發(fā)射任務(wù)。因此，如何及時發(fā)現(xiàn)和處理出現(xiàn)的故障，對于液壓系統(tǒng)的安全可靠運(yùn)行具有重要意義。

為了提高發(fā)射車液壓系統(tǒng)的可靠性，本文針對某型發(fā)射車液壓系統(tǒng)的實(shí)際情況，研究考慮液壓系統(tǒng)健康狀態(tài)評估的在線監(jiān)測與故障診斷方法。

1 發(fā)射車液壓系統(tǒng)分析

本文以實(shí)現(xiàn)起豎/回平動作的起豎液壓系統(tǒng)為例，分析某型導(dǎo)彈發(fā)射車液壓系統(tǒng)組成和工作原理，如圖1所示。

圖1 起豎液壓系統(tǒng)原理圖

通常情況下，液壓泵工作時，由底盤發(fā)動機(jī)提供動力，當(dāng)滿足起豎條件后，啟動底盤發(fā)動機(jī)，通過取力器帶動機(jī)動泵轉(zhuǎn)動，為系統(tǒng)提供一定壓力和流量的液壓油，發(fā)射車進(jìn)行三聯(lián)裝起落架起豎動作。通過手動或車控設(shè)備，控制PSL型多路換向閥組中的起豎油缸控制閥，使油液從換向閥片流出后通過平衡閥、分流集流閥、液控單向閥和節(jié)流閥，推動起豎油缸伸出，完成起豎動作，其中疊加式液控單向閥用以保持起豎后的精度?；仄綍r，通過手動或電氣系統(tǒng)控制PSL型多路換向閥組中的起豎油缸控制閥，控制起豎油缸縮回。由平衡閥保證其液壓缸下落時的平穩(wěn)性和安全性。其中，分流集流閥保證兩個液壓油缸在實(shí)際系統(tǒng)中的同步，避免設(shè)備受力不平衡而損壞。

針對圖1 所示液壓系統(tǒng)，可按照三級層次結(jié)構(gòu)分析故障模式，分別是系統(tǒng)級、模塊級和元件級。系統(tǒng)級的故障主要表現(xiàn)為對外輸出的總體特性，包括無法起豎、起豎不穩(wěn)定、起豎后姿態(tài)不能保持、回平不穩(wěn)定；模塊級主要包括動力源模塊的油溫過高、輸出油壓過低，起豎模塊的兩缸不同步、液壓鎖失效、節(jié)流閥失效、分流集流閥失效、平衡閥失效、換向閥失效；元件級更為具體，針對不同元件表現(xiàn)出多種多樣的故障模式，利用FMEA 的分析思想，可以針對每一元件進(jìn)行詳細(xì)分析，示例如表1所示。

表1 元件級故障模式及影響分析示例

2 狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷流程設(shè)計

針對液壓系統(tǒng)的故障診斷方法已有較多研究，本文是在傳統(tǒng)故障診斷的基礎(chǔ)上，考慮系統(tǒng)、模塊和元件的健康度，在故障診斷的同時評判系統(tǒng)狀態(tài)，同時考慮了在線信息和歷史狀態(tài)數(shù)據(jù)，有利于盡早發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的劣變，及時評估和診斷出故障所在，保證系統(tǒng)運(yùn)行的安全性和可靠性。流程如圖2所示。

圖2 健康評估與診斷模塊

1）在線獲取監(jiān)測數(shù)據(jù)。通過傳感器和信號采集元件等，在線動態(tài)獲取系統(tǒng)運(yùn)行監(jiān)測信號。通過適當(dāng)處理后，為系統(tǒng)的健康狀態(tài)評估和故障診斷定位提供數(shù)據(jù)支持。

2）工況穩(wěn)定判斷。為確保監(jiān)測數(shù)據(jù)有效準(zhǔn)確，必須在系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定時采集數(shù)據(jù)。否則，對數(shù)據(jù)的干擾較大，可能會出現(xiàn)錯誤的評估結(jié)果。為此，需要利用轉(zhuǎn)速等參數(shù)判斷工況是否穩(wěn)定，為后續(xù)的健康評估與診斷提供有效數(shù)據(jù)。

3）確定健康度。根據(jù)確定的健康度計算算法，對獲取的有效數(shù)據(jù)進(jìn)行計算，給出表征健康水平的綜合性指標(biāo)數(shù)值，用健康度表征系統(tǒng)持續(xù)應(yīng)對所處環(huán)境，并完成規(guī)定任務(wù)的能力程度。

4）確定健康等級。利用由專家知識確定的健康度閾值，根據(jù)上一環(huán)節(jié)計算的健康度，將健康狀態(tài)劃分為4個等級。

①健康，指設(shè)備/部件的健康處于非常良好的狀態(tài)，沒有出現(xiàn)性能衰退或性能衰退不顯著。

②亞健康，指設(shè)備/部件出現(xiàn)了潛在故障，性能出現(xiàn)部分降級，但仍能正常使用。

③危險，指設(shè)備/部件的性能已經(jīng)接近功能性失效，功能喪失非常嚴(yán)重。

④失效，指設(shè)備/部件已經(jīng)發(fā)生功能性失效，徹底喪失完成任務(wù)的能力，處于失效/故障狀態(tài)。

故障判斷與定位。通常情況下，故障診斷是在現(xiàn)行故障出現(xiàn)后啟動的一種活動，而本文所設(shè)計的流程中，一旦監(jiān)測到潛在故障，同樣啟動故障判斷與定位活動，這有利于及早發(fā)現(xiàn)、消除故障。

3 基于健康度的健康狀態(tài)評估方法

健康度是一個綜合定量指標(biāo)，是對液壓系統(tǒng)健康狀況的定量度量[3-4]，通過考慮現(xiàn)有各元件健康狀態(tài)、模塊健康狀態(tài)、歷史狀態(tài)變化趨勢等信息，綜合歸一化處理，用0～1 之間的數(shù)值進(jìn)行表示，并將健康狀況劃分為4 個健康等級，分別運(yùn)用專家知識確定4 個等級的分界值。其中，健康度越接近于1 表明系統(tǒng)越健康，而健康度的下降表明系統(tǒng)健康狀態(tài)發(fā)生退化，連續(xù)退化時就要考慮系統(tǒng)發(fā)生故障的可能性。

針對圖1 所示液壓系統(tǒng)的健康度求解問題，可運(yùn)用自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)（SOM，Self—Organizing Maps）算法，SOM 算法是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種類型，它以無監(jiān)督競爭學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，具有自組織的功能，適于用做最近鄰分類器[5-6]。通過對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，能夠自動地對網(wǎng)絡(luò)的輸入進(jìn)行分類，從而達(dá)到聚類的效果。

對于每一實(shí)時特征數(shù)據(jù)X，在SOM網(wǎng)絡(luò)中都會有一個最佳匹配單元（BMU）與其相對應(yīng)。通過計算所輸入實(shí)時特征數(shù)據(jù)X與BMU之間的距離即最小量化誤差（MQE），可定量得出實(shí)時數(shù)據(jù)與正常數(shù)據(jù)的偏離狀況。

運(yùn)用歸一化，將所得MQE轉(zhuǎn)化為CV（Confidence Value，CV）值（0～1），此時的CV值就能表征設(shè)備當(dāng)前的健康狀態(tài)。

具體包括2個階段：

1）觀測器的建立。由于液壓元件的數(shù)學(xué)模型在不同工況下難以確定，需要建立RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器進(jìn)行監(jiān)測閥的健康狀況。觀測器的建立只需要用到起豎時的正常輸入和輸出數(shù)據(jù)，確定訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練再測試，看精度和泛化是否滿足要求，流程如圖3所示。

2）CV值的確定。由正常時觀測器得到的殘差與實(shí)測數(shù)據(jù)通過觀測器得到的殘差分別經(jīng)過GMM（Gaussian mixture model，GMM）算法[7]，得到各自GMM 模型的概率密度函數(shù)，即可根據(jù)公式得到CV值，具體流程如圖4所示。

圖3 觀測器的建立

圖4 GMM算法

4 基于故障樹的故障診斷與定位

快速實(shí)現(xiàn)故障診斷與定位，是研究液壓系統(tǒng)在線監(jiān)測與故障診斷的主要目的。經(jīng)驗表明，運(yùn)用故障樹分析法能夠有效進(jìn)行故障診斷和定位，是工程中常用的故障分析方法。該方法在液壓系統(tǒng)的故障診斷中有著廣泛的應(yīng)用[8-9]。

故障樹分析法（Fault Tree Analysis，F(xiàn)TA）是一種評價復(fù)雜系統(tǒng)可靠性與安全性的重要方法。它是可靠性工程的重要分支，是分析系統(tǒng)故障因果關(guān)系的有效技術(shù)[10]。故障樹分析法把所研究系統(tǒng)最不希望發(fā)生的故障狀態(tài)作為研究目標(biāo)，然后尋找直接導(dǎo)致這一故障發(fā)生的全部因素，再找出造成下一級事件發(fā)生的全部直接因素，一直追查到那些原始的、故障機(jī)理或概率分布都是已知的，因而毋需再深追究的因素為止。

針對圖1 所示起豎液壓系統(tǒng)，以無法起豎這一典型故障為例，建立故障樹如圖5 所示。故障樹中底事件含義見表2。

圖5 發(fā)射筒無法起豎故障故障樹

表2 故障樹事件含義表

求故障樹最小割集就是進(jìn)行故障定位的過程，方法很多，常用的有上行法和下行法兩種[11-12]，但這種采用遍歷搜索的方法盲目性較大，且較費(fèi)時，最終可能導(dǎo)致診斷效率低。因此，本文提出基于故障模式及影響分析結(jié)論，綜合考慮故障概率、影響程度和監(jiān)測成本，并結(jié)合故障樹中搜索成本求解故障定位的搜索序列，對故障概率高、搜索成本低及影響程度大的最小事件優(yōu)先排查，可以提高故障定位效率，流程如圖6所示。

圖6 故障搜索方案確定流程圖

如圖6 所示，首先根據(jù)考慮的影響因素確定決策矩陣，這些影響因素包括故障概率、影響程度、搜索成本和監(jiān)測成本等，其屬性值可由數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法、FMECA方法及人工智能方法等確定。由于建立的搜索決策矩陣使用了不同物理維度的性能指標(biāo)，必須按歸一化理論進(jìn)行規(guī)范化，得到規(guī)范化矩陣。根據(jù)各種影響因素對系統(tǒng)的影響程度，確定各影響因素的權(quán)重值，建立影響權(quán)值矩陣，該矩陣一般有專家或?qū)＜蚁到y(tǒng)確定給出。進(jìn)一步可計算出加權(quán)規(guī)范化矩陣，利用逼近理想解的排序方法，確定最接近理想解的最優(yōu)解，并對該方案的貼近度等性能進(jìn)行評估，最終確定搜索方案。

5 方法應(yīng)用

針對某型導(dǎo)彈發(fā)射車實(shí)際情況，通過采集和監(jiān)測液壓泵的振動信號、平衡閥前后壓力狀態(tài)及壓差、集流分流閥的前后壓力狀態(tài)及壓差等信號，通過對特征信號進(jìn)行進(jìn)一步的加工處理，提取其特征參量，包括特征信號的峰值、峰峰值、均方根值、波形指標(biāo)、峰值指標(biāo)、脈沖指標(biāo)、裕度指標(biāo)和峭度指標(biāo)等8 個時域參數(shù)，以及小波包分解后各頻帶的能量作為特征參量。綜合運(yùn)用上述研究方法，開發(fā)輪式導(dǎo)彈發(fā)射車健康管理系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)液壓系統(tǒng)的信號監(jiān)測、狀態(tài)評估和故障診斷功能，如圖7所示。

圖7 狀態(tài)評估顯示

6 結(jié)束語

本文通過研究健康度評估、故障診斷與定位技術(shù)，提出了液壓系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷實(shí)現(xiàn)流程，并開發(fā)了相應(yīng)的健康管理系統(tǒng)。在液壓系統(tǒng)的在線監(jiān)測和故障診斷的過程中，同步實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的健康狀態(tài)評估，通過監(jiān)測健康度的變化捕獲隱含故障，及早發(fā)現(xiàn)故障、定位故障和解決故障，有效的在線監(jiān)測和故障診斷有利于提高發(fā)射車的可靠性。

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