基于小波分析的野战叉车液压泵泄漏故障诊断

张珂宁，苏欣平，王荔军

(1.军事交通学院 研究生管理大队，天津 300161; 2.军事交通学院 军事物流系，天津 300161)



● 车辆工程 Vehicle Engineering

基于小波分析的野战叉车液压泵泄漏故障诊断

张珂宁1，苏欣平2，王荔军1

(1.军事交通学院 研究生管理大队，天津 300161; 2.军事交通学院 军事物流系，天津 300161)

为快速诊断野战叉车液压系统的液压泵泄漏故障，运用小波分析方法对野战叉车行走机构液压系统中的液压泵泄漏故障进行研究。通过故障试验得到正常状况和泄漏状况下的压力信号曲线，对曲线进行小波包分解，针对压力上升速度、小波包能量值、小波包能量熵以及小波包能量方差展开分析，得到不同泄漏程度下的参数特征。试验表明：该方法诊断结果可靠，可作为野战叉车行走机构液压传动系统故障诊断的有效方法。

小波分析；野战叉车；液压系统；故障诊断

野战叉车，又称越野叉车，具有较强的越野能力、快速的机动能力和高效的保障能力，适合在野战条件下进行货物的装卸载、堆码垛、短途搬运等工作。某新型野战叉车是近年来我军为适应野战条件下物资装卸作业需求，在借鉴吸收国外野战叉车先进技术的基础上研制成功的新型装卸装备，该新型野战叉车的液压系统包括行走机构液压传动系统、工作装置及转向液压系统。其中行走机构液压传动系统采用了先进的液压传动行走系统，其核心部分由力士乐A4VG90型变量柱塞泵和力士乐A6VM107型变量马达组成[1]。

由于野战叉车通常工作于野外环境下，地形复杂，路况较差，所以对动力性要求更高。液压泵作为其动力装置，一旦出现故障，则会直接影响到野战叉车的工作性能，因此对野战叉车液压泵故障诊断非常重要。液压泵发生故障时，常伴有异常噪声、振动、发热、动力不足等现象，在一般机械的液压泵的故障诊断中，经常通过采集液压泵的噪声信号、振动信号、温度信号、压力信号等进行分析[2]，但是由于野战叉车的工作环境较为复杂，受外界环境干扰很大，对于声音信号、振动信号，采集后不容易排除干扰。

目前，小波分析在液压故障诊断领域中已经得到广泛应用。它由法国地球物理学家J.Morlet提出，后来很多数学家又相继提出小波基、多分辨度分析理论、正交小波函数、小波包算法等理论。小波分析非常适合于分析非平稳信号，作为故障诊断中较理想的信号处理工具，可构造故障诊断所需的特征或直接提取对诊断有用的信息[3]。

本文以野战叉车行走机构液压传动系统的液压泵泄漏故障诊断为主要研究对象，依托雷诺CHPM系列智能液压测试仪对液压系统进行故障测试，通过在试验中设置典型故障，结合小波分析的方法实现野战叉车行走机构液压传动系统液压泵泄漏故障的特征信号提取。

1 小波和小波包分析基本理论与小波基函数的选取

1.1 小波分析基本理论

小波变换是在Fourier变换出现后理论数学与应用数学成功结合的新的典范，被誉为“数学显微镜”[4]。小波变换作为分析信号的一种时间—尺度方法，以其多分辨率分析的特性，且有在时域和频域均能表现信号局部特征的特点，是一种窗口大小固定不变但窗口形状可变、频率窗和时间窗都可变化的信号时频局部化分析法。当低频时它的频率分辨率较高、时间分辨率较低，当高频时时间分辨率较高、频率分辨率较低，非常利于检测正常信号中夹杂的瞬态反常信号并显示其成分。

把Ψ(t)称作一个母小波或者基本小波。把Ψ(t)经过平移和伸缩可得到一个小波序列：

式中：a为伸缩因子；b为平移因子[5]。

存在任意函数f(t)，当其满足f(t)∈L2(R)时，其连续小波变换可写做：

1.2 小波包分析基本理论

一般来说，运用小波方法分析信号时，信号的低频部分能够得到分解，但对高频部分往往不能很好地进行分析。为了克服这一缺点，出现了小波包理论。小波包理论相比小波理论的进步之处在于对信号中的高频部分有更强的分析能力。小波包方法是将每层分解得到的高、低频信号均进行分解。并且，小波包的自适应性使它能够挑选出合适的频带和信号的频谱进行匹配，因此小波包有很高的时—频分辨率，实用价值更高。

小波包的分解算法表示为

小波包的重构算法表示为

式中：k为位置指标；j为尺度指标；n为频率指标；l为变量；h0和h1为用于分解的多分辨率滤波器的系数[6]。

三层小波包的分解示意图如图1所示。其中：S表示原始信号，A表示低频部分，D表示高频部分。

1.3 小波基函数的选取

小波变换的小波系数为如何选择小波基函数提供了依据。小波变换后的小波系数表明了小波与被分析信号之间的相似程度，如果小波变换后的小波系数较大，表明小波和信号的波形相似程度较大。本文所要检测的故障信号本身是连续的高频暂态信号，且其某阶导数具有突变或间断，检测此类信号需选用具有紧支撑和足够阶数消失矩的小波函数[7]。Daubechies小波是最常用的小波基，具有很好的性质，其中，db2和db4小波最适合短时、快速的高频暂态信号的检测，而db8和db10小波更适合于缓慢变化的暂态过程，所以本文选用db8小波。

2 试验过程

2.1 试验方案设计

为获取野战叉车液压泵出口压力信号，试验采用雷诺(LERO)CHPM系列智能液压测试仪，利用测试仪的压力传感器，对液压系统的压力值进行测量和记录。试验过程中，将测试仪的两个油液入口通过塑胶管道和三通接口，分别与液压泵出口油管和油箱连接，通过设置不同泄漏程度的液压泵故障，得到相应的泵出口压力信号。

2.2 液压泵出口压力信号获取

为得到真实的液压泵泄漏状况时的效果，在试验准备阶段，采用给液压泵并联节流阀的方法，分别设置0、1、2、3、4 mm等5种口径的节流孔，对正常工况和不同泄漏程度工况下的液压泵进行故障诊断试验。

试验时，将雷诺液压测试仪、传感器接入待测液压系统，将测试仪与计算机相连，便于采集数据。试验过程如图2所示。对不同程度泄漏工况下的试验得到的液压泵出口压力信号进行提取，获得的压力信号曲线如图3所示。

3 试验结果分析

3.1 泵出口压力上升速度分析

分别针对发动机转速2 400 r/min，负载压力5 MPa，采样频率为1 000 Hz，5种泄漏情况下的液压泵出口压力信号进行三层小波包分解。如图4所示，8组细节信号即为压力信号三层小波包分解结果。提取S3,j(j=0,1，…,7)8个频率成分的细节信号，各细节信号表示的频率范围见表1。

信号频率范围/Hz信号频率范围/HzS3，0[0，125)S3，4[500，625)S3，1[125，250)S3，5[625，750)S3，2[250，375)S3，6[750，875)S3，3[375，500)S3，7[875，1000]

对压力信号小波包分解后，重构低频信号，对低频信号提取压力上升阶段，对其进行最小二乘法直线拟合，得到拟合后直线如图5所示，通过计算直线的斜率可得压力上升的平均速度(见表2)。对不同泄漏程度下压力上升速度作图分析可知，随着泄漏量增加，泵出口压力的上升速度减慢(如图6所示)。

节流阀孔口直径/mmv/(MPa·ms-1)09．785619．536729．092338．162346．6075

3.2 小波包分解频域能量值分析

随着泄漏量增大，液压能损失增大，压力信号在频域上的能量分布会发生变化。对压力信号小波包分解后，提取第三层各频带范围内的信号，得出每一频段的能量值，并进行归一化处理[8]。由于第一个频段的能量值相对于其他频段非常大，不利于进行对比分析，所以不再考虑。表3为不同频段的压力信号能量值，针对数据做出柱状图如图7所示，分析可知，d1频段信号的能量值随着泄漏量增大而减小(如图8所示)。

3.3 小波包能量熵分析

小波熵可以表征信号复杂度在时域上的变化情况，也可以表征信号的诸多频域特征。根据小波能量熵的定义，小波能量熵是对被分析信号在各频段上的能量分布作统计分析，以小波变换尺度系数为基准信号能量进行划分，以一个定量的熵值来反映信号能量在频域上的分布复杂度[9]。因此定义相应的小波能量熵WE为

式中pj为第j个频段在分布中的概率。

表3为各频段压力信号能量值，对表3中的数据求小波包能量熵(计算结果见表4)，可以发现，随着泄漏量增大，油液的流动状态发生变化，小波能量熵值增大，表明油液脉动更加无序。

3.4 小波包能量方差分析

用小波包能量方差可以定量描述小波包能量值的概率分布规律，对表3中的压力信号小波包能量值求方差：

式中：S2为方差；Ei为第i个频段的能量值；Emean为能量平均值；N=7。

求得的方差值见表5，可以发现，随着泄漏量增大，小波包能量值方差减小，进一步证明了泄漏量增大导致油液在管路中的流动更加无序。

表3 各频段压力信号能量值

表4 泵出口压力信号小波能量熵

表5 小波包能量方差

4 结 语

伴随着野战叉车的大量装备，其行走机构液压传动系统作为一种先进的传动方式正在为人们所熟悉和认识。本文研究表明：基于小波分析的行走机构液压传动系统液压泵泄漏故障的诊断方法，能准确地分辨出液压系统正常工况和故障工况时特征量的细微差别，这些特征量可以作为故障诊断的现实依据；文中采用的研究方法，可作为实际液压系统故障诊断研究的有效方法。

[1] 苏欣平,刘士通.工程机械液压与液力传动[M].北京:中国电力出版社,2010:249-251.

[2] 何德虎,谢建.基于小波分析的液压系统故障特征提取研究[J].机床与液压,2011,39(13):145-147.

[3] 葛晓宁.基于小波神经网络的液压泵故障诊断研究[D].南宁:广西大学,2009.

[4] 彭丹.小波分析概述及其应用研究[J].装备技术制造,2014(6):145-146.

[5] 孔玲军.MATLAB小波分析手册[M].北京:人民邮电出版社,2014:110-118.

[6] 王武.基于小波包变换和RBF网络的液压系统泄漏故障诊断[J].组合机床与自动化加工技术,2015(7):77-79.

[7] 张芸芸,王新.故障信号检测时最佳小波基的选择[J].微计算机信息,2012(1):52-54.

[8] XIAO S G, SONG M M. Fault diagnosis of roller bearing based on wavelet packet energy neural network[J]. Journal of Mechanical Strength, 2014,36(3):340-346.

[9] ZHANG H T, WANG Z S, AERONAUTICS S O. Abrupt faults diagnosis for aircraft engine based on wavelet packet energy entropy[J].Measurement & Control Technology,2013,32(10):29-32.

(编辑：张峰)

Leak Fault Diagnosis for Hydraulic Pump of Field Forklift Truck Based on Wavelet Analysis

ZHANG Kening1, SU Xinping2, WANG Lijun1

(1.Postgraduate Training Brigade, Military Transportation University, Tianjin 300161, China; 2.Military Logistics Department, Military Transportation University, Tianjin 300161, China)

To diagnose leak fault for hydraulic pump of field forklift truck rapidly, the paper firstly studies hydraulic pump leak fault in the hydraulic system with the method of wavelet analysis. Then, it obtains pressure signal curves under normal condition and leak condition through fault experiments, and decomposes the curves with wavelet packet. Finally, it obtains parameter characteristics under different leak degrees by analyzing pressure rise speed, wavelet packet energy value, wavelet packet energy entropy, and wavelet packet energy variance. The experiments show that this diagnosis method can be used as the effective method in diagnosing fault of hydraulic transmission system for field forklift truck.

wavelet analysis; field forklift truck; hydraulic system; fault diagnosis

2016-11-15；

2016-12-07．

张珂宁(1993—)，男，硕士研究生； 苏欣平(1961—)，男，博士，教授，硕士研究生导师.

10.16807/j.cnki.12-1372/e.2017.06.008

TH242

A

1674-2192(2017)06- 0031- 05