舒　陵

(中冶集團(tuán)銅鋅集團(tuán)公司資源開(kāi)發(fā)有限公司，北京 100028)

?

基于模糊數(shù)學(xué)的液壓挖掘機(jī)故障診斷

舒陵

(中冶集團(tuán)銅鋅集團(tuán)公司資源開(kāi)發(fā)有限公司，北京 100028)

摘要：為快速診斷出液壓挖掘機(jī)產(chǎn)生的故障原因，構(gòu)建了液壓挖掘機(jī)故障診斷的模糊數(shù)學(xué)模型.通過(guò)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)隸屬度矩陣和專家優(yōu)序數(shù)隸屬度矩陣計(jì)算出故障診斷原因向量，由最大隸屬度原則得到最終故障原因.將此方法運(yùn)用于SWE50型挖掘機(jī)液壓系統(tǒng)故障中，順利找出故障原因是液壓泵磨損，泵油壓力偏低.

關(guān)鍵詞：液壓挖掘機(jī)；故障診斷；模糊數(shù)學(xué)；隸屬度矩陣

在眾多大型工程機(jī)械設(shè)備中，液壓挖掘機(jī)廣泛運(yùn)用于土石方工程施工.據(jù)統(tǒng)計(jì)，60%以上的土方工程量是由液壓挖掘機(jī)完成的[1].因此，液壓挖掘機(jī)的故障診斷尤為重要.作為一款復(fù)雜的機(jī)電一體化產(chǎn)品，液壓挖掘機(jī)的故障類型繁多，產(chǎn)生原因復(fù)雜.多種征兆可由同一故障原因引起，同一故障征兆的產(chǎn)生原因也可以是多方面的，由此構(gòu)成故障征兆與原因之間復(fù)雜的隸屬關(guān)系[2-3].在液壓挖掘機(jī)故障排除工作中，診斷故障所用時(shí)間約為70%，而維修的時(shí)間僅占30%[4]，所以，快速診斷液壓挖掘機(jī)產(chǎn)生故障的原因是縮短其故障排除工作的重點(diǎn).筆者將模糊數(shù)學(xué)理論及方法引入液壓挖掘機(jī)故障診斷中，為液壓挖掘機(jī)故障診斷提供新的思路與方法.

1模糊數(shù)學(xué)理論

1.1 隸屬度函數(shù)

隸屬度函數(shù)的確定方法主要包括模糊統(tǒng)計(jì)法和二元比較對(duì)比法.模糊統(tǒng)計(jì)法參考了概率統(tǒng)計(jì)的方法，對(duì)所考慮的幾項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行論域的劃分，相當(dāng)于將論域U進(jìn)行{A,A′}的劃分，A′是A的余，每做一次實(shí)驗(yàn)，便對(duì)A進(jìn)行一次劃分.確定論域后，對(duì)所統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)形成調(diào)查表，然后根據(jù)調(diào)查表的內(nèi)容建立頻數(shù)分布表，再根據(jù)頻數(shù)關(guān)系建立隸屬度函數(shù).二元比較對(duì)比法利用2個(gè)因素之間的影響程度比值關(guān)系確定排序，定量指標(biāo)的排序與定性指標(biāo)的排序一般分開(kāi)進(jìn)行，其中定性指標(biāo)的排序需要先統(tǒng)一成定量指標(biāo)再排序.

1.2 模糊集合

對(duì)論域上U上的模糊集合A，指定一個(gè)從U到[0,1]的映射為

μA:U→[0，1]，

u→μA(u∈[0，1]).

其中：μA就是A的隸屬度函數(shù)；μA(u)為u對(duì)A的隸屬度，當(dāng)μA(u)=1時(shí)，u∈A;當(dāng)μA(u)=0時(shí)，u?A，當(dāng)μA(u)僅取0,1這2個(gè)值時(shí)，隸屬度函數(shù)μA退化為普通集合的特殊函數(shù)，A退化為普通集合.

1.3 模糊關(guān)系

2故障模糊診斷模型

2.1 初始定義的建立

定義1假設(shè)某種故障發(fā)生時(shí)出現(xiàn)m種征兆，則第i種征兆的狀態(tài)變量為xi(i=1,2,…,m)，故障征兆模糊向量為X={μx1(x1),μx2(x2),…,μxm(xm)}.

定義2設(shè)產(chǎn)生某類型故障的原因個(gè)數(shù)為n，則故障原因?yàn)閥j(j=1,2,…,n)，故障原因模糊向量為Y={μy1(y1),μy2(y2),…,μyn(yn)}.

2.2 診斷矩陣的構(gòu)造

隸屬度的確立方法如下：

(1)由經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)確定.

(1)

(2)初始隸屬度值Sij由專家法確定.設(shè)某故障征兆xi由y1,y2,…,yn這n種原因引起，分析對(duì)比這n種原因，分析引起故障征兆xi的重要性，將最容易引起故障征兆的一種對(duì)比原因記一次優(yōu)先序.設(shè)在所有相互對(duì)比中，原因yj的優(yōu)先序數(shù)為tj，同時(shí)tk=max{tj|j=1,2,…,n}，則原因yj的故障征兆xi的初始隸屬度為

(2)

(3)設(shè)專家經(jīng)驗(yàn)的權(quán)重為W1，經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)權(quán)重為W2，且W1,W2≥0，W1+W2=1，則由W1和W2可得綜合模糊隸屬度為

rij=W1Sij+W2Viji=1,2,…，m;j=1,2,…,n.

(3)

2.3 故障的模糊診斷及分析

設(shè)故障征兆X=(x1,x2,…,xn)，故障原因Y=(y1,y2,…,yn)，則由模糊合成變換可得

(4)

3故障診斷實(shí)例

以SWE50型挖掘機(jī)液壓系統(tǒng)故障為例，采用模糊數(shù)學(xué)模型進(jìn)行故障診斷.設(shè)液壓系統(tǒng)故障征兆為xi，故障原因?yàn)閥i，詳見(jiàn)表1[7].

表1　故障征兆及其原因

根據(jù)以往排除SWE50型挖掘機(jī)液壓系統(tǒng)故障經(jīng)驗(yàn)，得出故障征兆隸屬故障原因見(jiàn)表2.

表2　挖掘機(jī)液壓系統(tǒng)故障征兆隸屬故障原因統(tǒng)計(jì)

將表3數(shù)據(jù)帶入(1)式得經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)診斷矩陣為

由(2)式得到初始隸屬度值矩陣為

專家經(jīng)驗(yàn)權(quán)重設(shè)為W1=0.6，經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)權(quán)重設(shè)為W2=0.4，代入(3)式得到綜合模糊隸屬度矩陣為

假設(shè)SWE50型挖掘機(jī)液壓系統(tǒng)出現(xiàn)x4(系統(tǒng)外泄漏)，x5(振動(dòng)過(guò)大)，x6(噪聲過(guò)大)這3種故障征兆，則其故障征兆向量X=(000111).將X代入(4)式得診斷原因向量Y=(0.270.720.40

0.071.440.10)，由最大隸屬度原則yt=max{yj|j=1,2,…,n}可得y5為故障原因.對(duì)照表1可知，故障診斷結(jié)果為液壓泵磨損，泵油壓力偏低.

4結(jié)語(yǔ)

針對(duì)液壓挖掘機(jī)故障診斷，提出了基于模糊數(shù)學(xué)模型的故障診斷方法.通過(guò)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)隸屬度矩陣和專家優(yōu)序數(shù)隸屬度矩陣計(jì)算得出故障診斷原因向量，由最大隸屬度原則得到最終故障原因.該方法可以應(yīng)用于其他工程機(jī)械的故障診斷，具有較為廣闊的應(yīng)用前景.

參考文獻(xiàn)：

[1] 李孝明．中國(guó)小型液壓挖掘機(jī)市場(chǎng)及其發(fā)展趨勢(shì)和預(yù)測(cè)[J]．建設(shè)機(jī)械技術(shù)與管理，2006(7)：56-58.

[2] 錢錦武.液壓挖掘機(jī)液壓系統(tǒng)的故障分析與診斷[J].筑路機(jī)械與施工機(jī)械化，2007(6)：47-49.

[3] 張鐵．液壓挖掘機(jī)結(jié)構(gòu)、原理及使用[M]．青島：中國(guó)石油大學(xué)出版社，2002.

[4] 王慶海．液壓挖掘機(jī)故障診斷系統(tǒng)的方案設(shè)計(jì)和推理方法研究[D]．杭州：浙江大學(xué)機(jī)械與能源學(xué)院，2002.

[5] 李安貴,張志宏,段鳳英.模糊數(shù)學(xué)及其應(yīng)用[M].北京：冶金工業(yè)出版社,1994.

[6] 莫智文,舒蘭.模糊數(shù)學(xué)理論及其應(yīng)用評(píng)述[J].四川師范大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,1998,21(3):330-335.

[7] 賀湘宇.挖掘機(jī)液壓系統(tǒng)故障診斷方法研究[D].長(zhǎng)沙：中南大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，2008.

(責(zé)任編輯陳炳權(quán))

Fault Diagnosis of Hydraulic Excavator Based on Fuzzy Mathematics

SHU Ling

(Copper￣Zinc Resource Development Corporation,China Metallurgical Group Corporation,Beijing 100028,China)

Abstract:For rapid diagnosis of the fault cause of hydraulic excavator,this article,based on the fuzzy mathematical model,presents a new fault diagnosis method.This method first gets vector of fault diagnosis by means of the combination of membership degree matrix through experience data and the expert optimal ordinal membership degree matrix,and then uses the maximum membership degree principle to get the final cause of the problem.The fault cause of hydraulic excavator SWE50 (hydraulic pump wear and lower pump oil pressure) is successfully diagnosed by this method.

Key words:hydraulic excavator;fault diagnosis;fuzzy mathematics;membership matrix

作者簡(jiǎn)介：舒陵(1975—)，男，湖南長(zhǎng)沙人，中冶集團(tuán)銅鋅集團(tuán)公司資源開(kāi)發(fā)有限公司工程師，主要從事鉆機(jī)鉆具等產(chǎn)品設(shè)計(jì)研究.

收稿日期：2015-03-10

中圖分類號(hào)：TH137.7

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

DOI:10.3969/j.cnki.jdxb.2015.03.012

文章編號(hào)：1007-2985(2015)03-0052-04