基于電流信號功率譜特征的液壓動力系統(tǒng)運行狀態(tài)標(biāo)準(zhǔn)模式

基于電流信號功率譜特征的液壓動力系統(tǒng)運行狀態(tài)標(biāo)準(zhǔn)模式

0液壓動力系統(tǒng)運行狀態(tài)識別該設(shè)備在機(jī)械工程和自動化方面發(fā)揮著越來越重要的作用。但功率越大、自動化程度越高,設(shè)備的結(jié)構(gòu)就越復(fù)雜,發(fā)生故障的可能性就越大,故障造成的危害和損失也越大。因此,及時有效地監(jiān)測液壓系統(tǒng)的運行狀態(tài)、準(zhǔn)確判斷發(fā)生故障的原因尤為重要。使用單位都希望設(shè)備的機(jī)電液裝置在運行過程中能運轉(zhuǎn)正常,一旦出現(xiàn)超載、沖擊、卡死等意外故障時能及時處理,否則會導(dǎo)致設(shè)備損壞,給使用單位造成重大經(jīng)濟(jì)損失。因此,各制造廠在設(shè)法提高設(shè)備可靠性的同時,希望能找到一種經(jīng)濟(jì)實用的狀態(tài)監(jiān)測方法,做到防患于未然,實現(xiàn)科學(xué)管理。目前,用于液壓系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷的動態(tài)參數(shù)主要有:油壓、測試、流量、振動、磨屑等。這些參數(shù)容易被干擾、不易獲取,大多屬于非平穩(wěn)信號,在工程應(yīng)用中有一定局限性。我們通過理論分析和大量試驗,發(fā)展了一種基于電流分析的液壓動力系統(tǒng)運行狀態(tài)識別方法,進(jìn)而提出了故障識別的可能性。該方法對冶金、礦山和建筑等大型工程機(jī)械有實用價值和廣闊的應(yīng)用前景。1識別函數(shù)分析1.1u3000數(shù)學(xué)模型的工作原理電動機(jī)—受驅(qū)油泵轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的機(jī)電液耦合模型如圖1所示。電動機(jī)轉(zhuǎn)軸和油泵轉(zhuǎn)子之間用彈性聯(lián)軸器聯(lián)結(jié),電動機(jī)、油泵機(jī)座都視為剛性,系統(tǒng)在運行過程中,由于偏心或不對中的影響,轉(zhuǎn)子系統(tǒng)會發(fā)生相對于地面(x,y)方向的振動,此外在起動、制動、油液沖擊等不平穩(wěn)過程中還會發(fā)生相對于電動機(jī)轉(zhuǎn)軸的扭轉(zhuǎn)振動(δ方向)。發(fā)生扭轉(zhuǎn)振動時,電動機(jī)轉(zhuǎn)軸與油泵轉(zhuǎn)軸的ωr和˙θθ˙會不斷發(fā)生變化。由于不平穩(wěn)過程中電動機(jī)轉(zhuǎn)軸的轉(zhuǎn)速是不斷變化的,這時采用同步恒速旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系(MT)描述電動機(jī)系統(tǒng)的運行狀態(tài)較為方便。油泵轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的運動方程為m¨x+cx˙x+kxx=me(¨θsinθ-˙θ2cosθ)(1)mx¨+cxx˙+kxx=me(θ¨sinθ?θ˙2cosθ)(1)m¨y+cy˙y+kyy-mg=me(-¨θcosθ+˙θ2sinθ)(2)(Jp+me2)¨θ=kδδ-Μp+me¨xsinθ-me(¨y+g)cosθ(3)my¨+cyy˙+kyy?mg=me(?θ¨cosθ+θ˙2sinθ)(2)(Jp+me2)θ¨=kδδ?Mp+mex¨sinθ?me(y¨+g)cosθ(3)式中m,Jp——油泵轉(zhuǎn)子的質(zhì)量和轉(zhuǎn)動慣量e——偏心距離cx,cy,kx,ky——x和y方向的阻尼和剛度θ,˙θ,¨θ——油泵轉(zhuǎn)子的機(jī)械轉(zhuǎn)角、角速度和角加速度Mp——油泵的實際轉(zhuǎn)矩根據(jù)液壓傳動理論,油泵的轉(zhuǎn)矩方程為Μp=ppq2πηp(4)式中pp,q——油泵出口的實際壓力和流量ηp——油泵的效率根據(jù)電動機(jī)理論,三相異步電動機(jī)MT坐標(biāo)系下的電壓方程表達(dá)如下[uΜuΤ00]=[rs+ΔLsωsLsΔLmωsLm-ωsLsrs+ΔLs-ωsLmΔLmΔLm(ωs-ωr)Lmrr+ΔLr(ωs-ωr)Lr-(ωs-ωr)LmΔLm-(ωs-ωr)Lrrr+ΔLr]×[iΜiΤimit](5)式中Ls,Lr,Lm——表示定、轉(zhuǎn)子相繞組的自感和定轉(zhuǎn)子相繞組之間的互感ωs,ωr——定、轉(zhuǎn)子的電角速度rs,rr——定子電阻和轉(zhuǎn)子折算電阻uM,uT,iM,iT——電動機(jī)定子電壓和電流分量im,it——轉(zhuǎn)子電流分量Δ——微分算子,Δ=ddt電動機(jī)的電磁轉(zhuǎn)矩方程為Μe=23pLm(iΤim-iΜit)(6)電動機(jī)的轉(zhuǎn)子運動方程為Jepdωrdt=Μe-kδδ(7)式中Je——電動機(jī)轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)動慣量p——電動機(jī)磁極對數(shù)kδ——機(jī)械轉(zhuǎn)子的扭轉(zhuǎn)剛度δ——機(jī)械轉(zhuǎn)軸的扭轉(zhuǎn)角電動機(jī)轉(zhuǎn)軸與機(jī)械轉(zhuǎn)子的角速度存在下述平衡關(guān)系dδdt=ωrp-˙θ(8)將式(4)、(6)、(7)代入式(3)得到(Jp+me2)¨θ=23pLm(iΤim-iΜit)-Jepdωrdt-ppq2πηp+me¨xsinθ-me(¨y+g)cosθ(9)1.2扭振系統(tǒng)的相關(guān)性分析式(1)～(8)構(gòu)成了電動機(jī)—進(jìn)油泵轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的機(jī)電耦合模型。由式(8)容易看出:(1)電動機(jī)—油泵轉(zhuǎn)子系統(tǒng)是一多變量、強(qiáng)耦合、非線性系統(tǒng),不可能用解析方法顯式表達(dá)該系統(tǒng)的運動規(guī)律。(2)結(jié)合轉(zhuǎn)子系統(tǒng)運行機(jī)理綜合分析式(1)～(9),可以歸納出轉(zhuǎn)子系統(tǒng)中各物理參數(shù)的耦合過程:負(fù)載決定油泵出口壓力,當(dāng)油壓升高時,通過機(jī)電耦合,使電動機(jī)定、轉(zhuǎn)子電流增加,同時加劇轉(zhuǎn)子系統(tǒng)(x,y)方向的振動;若由于偏心或安裝不對中造成偏心距e增大時,會通過(x,y)方向的振動耦合到扭轉(zhuǎn)振動系統(tǒng),導(dǎo)致電流、油壓參數(shù)發(fā)生變化;如果油泵發(fā)生故障,會使油泵的壓力、效率、流量發(fā)生變化,同時通過扭振系統(tǒng)的耦合,影響電流和振動參數(shù);若電動機(jī)發(fā)生故障(如短路、斷條等),必使其電感發(fā)生變化,再導(dǎo)致電流變化,也會通過扭振系統(tǒng)的耦合,影響油壓和振動參數(shù)。(3)動力學(xué)模型中,如果考慮扭轉(zhuǎn)振動的影響,即式(8)中dδ/dt≠0時,該系統(tǒng)中的機(jī)、電、液參數(shù)(信號)動態(tài)耦合(相關(guān)性強(qiáng));由此定性得出:該轉(zhuǎn)子系統(tǒng)發(fā)生強(qiáng)烈扭轉(zhuǎn)振動過程中(如油泵在起、停、超載、沖擊等工況時),系統(tǒng)的電流與振動、油壓、流量參數(shù)動態(tài)耦合,即相關(guān)性強(qiáng),見式(9)。(4)如果不考慮扭轉(zhuǎn)振動的影響(即δ為常數(shù)),系統(tǒng)中的電流與振動、油壓、流量參數(shù)靜態(tài)耦合,即相關(guān)性弱。1.3電流和振動信號的模擬分析液壓動力系統(tǒng)一般采用三相異步電機(jī)驅(qū)動,運行中其電流隨油泵負(fù)荷正比變化,因此在電控柜中一般都配備電動機(jī)電流監(jiān)測裝置—電流互感器,通過它能隨時觀察到電動機(jī)運行過程中電流變化的有效值。從式(1)～(9)的分析已知,由于轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的耦合作用,電流中攜帶著許多反映設(shè)備運行狀態(tài)的有用信息,若采用合適的信號處理方法,會給狀態(tài)監(jiān)測乃至故障識別工作帶來極大方便。在電流互感器輸出端并上一個電阻R后就構(gòu)成一個電流傳感器,R兩端的電壓U是電流傳感器的輸出電壓,模擬電壓U經(jīng)A/D轉(zhuǎn)換后可送到數(shù)字信號處理系統(tǒng)進(jìn)行信息處理。圖2是在圖3所示的試驗系統(tǒng)上同時測取的電流、油壓、振動位移以及加速度信號隨時間的變化過程。由圖可見(1)超載溢流過程中,電流始終超過額定值,且最大峰值比油壓最大峰值滯后20～30ms,振動參數(shù)亦增大,這說明油泵轉(zhuǎn)子系統(tǒng)發(fā)出的機(jī)、電、液信息具有強(qiáng)耦合特性;(2)額定載荷下運轉(zhuǎn)時,電流、油壓、振動信號變化平穩(wěn),具有弱耦合特性。綜上所述,由于轉(zhuǎn)子系統(tǒng)機(jī)電液參數(shù)的耦合作用,電流信號中蘊(yùn)藏著反映電動機(jī)、液壓泵以及機(jī)械裝置運行狀態(tài)的信息。2試驗與研究2.1試驗系統(tǒng)設(shè)計液壓系統(tǒng)運行時,會產(chǎn)生多種動態(tài)信息。為了研究各類動態(tài)信息的關(guān)系、特點,以便找到適合液壓動力系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測方法,我們按機(jī)械工程中液壓動力系統(tǒng)的常見模式以及運行特點設(shè)計了如圖3所示的試驗系統(tǒng)。圖3中,電動機(jī)13通過彈性聯(lián)軸器11帶動齒輪泵9轉(zhuǎn)動,油泵的出口壓力由溢流閥4調(diào)節(jié),依靠調(diào)節(jié)溢流閥工作壓力使油泵和電動機(jī)承受沖擊載荷,其載荷大小與溢流閥工作壓力成正比。針對該試驗裝置發(fā)出的機(jī)電液信息,分別安裝了電渦流和壓電測振傳感器,油液壓力、溫度、流量傳感器,聲級計,電流互感器等共8種獲取機(jī)電液信息的傳感器。通過對電動機(jī)和油泵的故障設(shè)置以及安裝位置的改變,可以在該試驗系統(tǒng)上模擬出液壓動力系統(tǒng)常見故障,以便觀察、分析各傳感器輸出信號特征的變化。2.2液壓動力系統(tǒng)故障識別盡管在該試驗系統(tǒng)上能獲取電流、油壓、振動位移、振動加速度、溫度、流量、油液磨屑、噪聲共8種動態(tài)信號,但經(jīng)反復(fù)試驗并按文獻(xiàn)給出的計算方法證明:當(dāng)液壓系統(tǒng)承受沖擊或超載的條件下,電流、油壓、振動位移信號特征對系統(tǒng)狀態(tài)以及典型故障最敏感,且具有冗余和互補(bǔ)特性。液壓動力系統(tǒng)運行時經(jīng)常出現(xiàn)換向、沖擊、卡死等超載現(xiàn)象,這會導(dǎo)致液壓系統(tǒng)振動加劇、油溫升高、油泵過載;出于結(jié)構(gòu)布局、控制以及安裝使用方便等方面的考慮,現(xiàn)在流行用一臺電動機(jī)同時驅(qū)動數(shù)個油泵。由此引出的副作用是:電動機(jī)功率大,不對中,不平衡現(xiàn)象嚴(yán)重,主油泵和驅(qū)動電動機(jī)易出故障。上述問題除在設(shè)計、制造、安裝上精益求精外,對液壓動力系統(tǒng)的運行狀態(tài)實施在線監(jiān)測或故障識別是保證其可靠性的最有效方法。為了研究故障識別的有效方法,我們先把液壓動力系統(tǒng)常見故障歸納成四大類,每一類故障定義為一種狀態(tài);針對每一種狀態(tài),再尋找故障識別方法。這樣可以充分利用各種動態(tài)信息的特點,簡化故障識別難度,提高識別精度。狀態(tài)1:電動機(jī)故障。電動機(jī)故障包括:定子繞組匝間、相間短路(簡稱短路)、碰摩(掃膛)、斷條,其中碰摩、短路是最常見和最危險的電動機(jī)故障。狀態(tài)2:機(jī)械故障。主要包括:電動機(jī)與液壓泵安裝不對中、不平衡、軸承壞。狀態(tài)3:液壓泵故障。主要有:油泵內(nèi)泄。狀態(tài)4:正常。液壓系統(tǒng)在額定或超載狀態(tài)下,無故障運行。利用圖3所示的試驗系統(tǒng),通過大量試驗,我們得到了在額定和超載狀態(tài)下,發(fā)生電動機(jī)故障、機(jī)械故障、油泵故障時,電流、油壓、振動位移信號在頻域內(nèi)功率譜圖的標(biāo)準(zhǔn)模式,為進(jìn)一步開展故障識別工作奠定了基礎(chǔ)。2.3故障和機(jī)械故障圖4、圖5和圖6分別為系統(tǒng)發(fā)生電動機(jī)故障、機(jī)械故障和油泵故障時,電流功率譜的8次試驗結(jié)果。表1給出了4種狀態(tài)下,電流功率譜的10個標(biāo)準(zhǔn)特征值(dB)。2.4不同電流功率譜對發(fā)電機(jī)運行狀態(tài)的影響從表1中可以看到:正常狀態(tài)下,電流功率譜中出現(xiàn)了50Hz、150Hz、250Hz的分量值,它們分別是電流頻率(50Hz)的1、3、5次諧波分量;此外在1次諧波(基波)兩側(cè)出現(xiàn)頻率分別為26.6Hz,73.4Hz的邊頻帶,在3次諧波兩側(cè)出現(xiàn)頻率分別為126.4Hz,174.3Hz的邊頻帶,且邊頻帶寬等于電動機(jī)軸頻(電動機(jī)轉(zhuǎn)速);當(dāng)電動機(jī)發(fā)生故障(狀態(tài)2)時,電流功率譜中的邊頻分量增加且左右兩側(cè)邊頻譜值不對稱加劇,左側(cè)譜值明顯大于右側(cè),3次諧波兩側(cè)的邊頻譜值差距最明顯。比較圖4和圖5,機(jī)械故障與電動機(jī)故障最明顯的差別:在3次諧波(150Hz)兩側(cè),右側(cè)譜值明顯大于左側(cè)。由圖6可以看到:當(dāng)油泵發(fā)生內(nèi)泄故障時,1、3次諧波兩側(cè)的邊頻分量消失。上述試驗結(jié)果表明:不同的運行狀態(tài)對應(yīng)不同的電流功率譜,而且在相同試驗條件下的重復(fù)性很好;因此,可以根據(jù)電流譜來識別液壓動力系統(tǒng)的運行狀態(tài),并為進(jìn)一步研究故障診斷方法奠定了基礎(chǔ)。上述結(jié)果從三相電流信號中都能得到。3特征矢量序列計算關(guān)聯(lián)度理論分析表明:由于轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的多變量動態(tài)耦合,使電流信號攜帶轉(zhuǎn)子系統(tǒng)運行狀態(tài)信息;反復(fù)試驗證明:不同的運行狀態(tài)對應(yīng)不同的電流功率譜模式。利用前述四種狀態(tài)作為樣本(即標(biāo)準(zhǔn)模式)識別系統(tǒng)運行狀態(tài)是模式識別問題。使用基于灰色關(guān)聯(lián)度的模式識別方法解決該問題不僅可靠,而且算法簡單、容易掌握。關(guān)聯(lián)度概念實際是把反映狀態(tài)模式的特征矢量序列看作是一維空間的折線,通過計算關(guān)聯(lián)度進(jìn)行幾何相似的比較,從而定量地確定模式間關(guān)聯(lián)程度的大小。關(guān)聯(lián)度是由關(guān)聯(lián)系數(shù)求平均值得到的。設(shè)有標(biāo)準(zhǔn)模式Xi(k)={xi(1),xi(2),?,xi(n)},i=1,2,?,Ν式中i——故障模式的類別k——比較關(guān)聯(lián)性的采樣點數(shù)(模式的特征矢量個數(shù))被比較(待檢)模式為Xj(k)={xj(1),xj(2),?,xj(n)},j=1,2,?,Ν式中j——被檢模式的類別設(shè)xi對xj在k點關(guān)聯(lián)系數(shù)為ξij(k),則ξij(k)=min(j)min(k)Δij(k)+ρmax(j)max(k)Δij(k)Δij(k)+ρmax(j)max(k)Δij(k)(10)式中Δij(k)——第k點xi與xj的絕對差min(j)min(k)Δij(k)——兩級最小差max(j)max(k)Δij(k)——兩級最大差ρ——分辨系數(shù),ρ∈,狀態(tài)識別時一般可取ρ=0.5故xi與xj的關(guān)聯(lián)度γij=1nn∑k=1ξij(k)(11)關(guān)聯(lián)度γij的大小反映了xi與xj的關(guān)聯(lián)程度4液壓動力系統(tǒng)狀態(tài)結(jié)構(gòu)及關(guān)聯(lián)度序列某廠生產(chǎn)的HBT30砼泵因聯(lián)軸器加工不合格,使主電動機(jī)與三聯(lián)油泵轉(zhuǎn)軸連接后同軸度差,造成液壓動力系統(tǒng)運行噪聲、振動以及空載阻力異常。圖7是該砼泵主電動機(jī)A、B二相電流的功率譜圖,每圖有500條譜線。設(shè)在試驗系統(tǒng)獲取的液壓動力系統(tǒng)電流功率譜標(biāo)準(zhǔn)模式特征參數(shù)構(gòu)成的矢量陣為xri=[xr1xr2xr3xr4]=[xr1(1),xr1(2)?,xr1(500)xr2(1),xr2(2)?,xr2(500)xr3(1),xr3(2)?,xr3(500)xr4(1),xr4(2)?,xr4(500)](12)其中下標(biāo)r1,r2,r3,r4分別表示液壓動力系統(tǒng)4種狀態(tài)的標(biāo)準(zhǔn)模式,500表示每種標(biāo)準(zhǔn)模式的特征參數(shù)個數(shù)。設(shè)圖7提供的待檢模式特征矢量為xtA=[xtA(1)?xtA(2)???xtA(500)]xtB=[xtB(1)?xtB(2)???xtB(500)]對xri,xtA,xtB進(jìn)行歸一化處理。通過式(10)計算得到關(guān)聯(lián)系數(shù)ξtAri(k),ξtBri(k)。用式(11)可求出關(guān)聯(lián)度序列γtAri=[γtAr1?γtAr2?γtAr3?γtAr4]=[0.762?0.915?0.821?0.834]γtBri=[γtBr1?γtBr2?γtBr3?γtBr4]=[0.687?0.887?0.843?0.791]把關(guān)聯(lián)度序列從大到小依次排列,即得到4種狀態(tài)的排列順序:γtAr2>γtAr4>γtAr3>γtAr1;γtBr2>γtBr3>γtBr4>γtBr1上