基于脉动压力信号的液压泵故障诊断方法

发布时间：2021-10-15 20:09

　　针对舰船航行过程中液压泵机组运行环境复杂、泵壳体振动信号易受周围激振源影响的问题,提出一种基于泵出口脉动压力信号的液压泵故障诊断方法。首先,对泵出口脉动压力信号进行小波包分解,滤除背景辐射噪声干扰,提取出包含故障信息的特征频段,进行时域特征分析;然后,利用BP神经网络建立分类器,以泵脉动压力信号时域参数作为输入、泵运行状态作为输出,实现了液压泵磨损故障的自动诊断。实验结果表明:该方法能有效识别液压泵不同运行状态下的内部故障信息,并对故障程度作出评估。 

【文章来源】：海军工程大学学报. 2020,32(06)北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

液压泵故障试验台原理图

实验对象为某型内啮合齿轮泵,其早期故障形式为齿圈端面磨损[7]。结合使用经验,对该泵齿圈端面进行人工故障模拟,表现实际使用过程中出现的不同程度磨损。在齿圈端面切割出宽1 mm、深0.2 mm的环形凹槽作为轻度磨损故障,宽1 mm、深0.4 mm的环形凹槽作为中度磨损故障。实际磨损状态如图2(a)所示,中度磨损故障加工如图2(b)所示。3.2 脉动压力信号分析

在3 MPa负载压力下,分别采集无故障泵、轻度磨损故障泵和中度磨损故障泵的脉动压力信号,泵转速分别设置为600 r/min、900 r/min、1 200 r/min,共9种试验工况。本试验使用B&K设备采集泵出口脉动压力信号,采样频率为51.2 kHz,分析频带设置为0～25.6 kHz,每个工况采集时长为30 s。对测得数据进行傅里叶变换,得到600 r/min转速下泵脉动压力信号功率谱密度图(见图3)。如图3所示,在0～4 kHz频段,液压泵脉动压力信号存在泵轴频、泵基频及其谐倍频等多簇线谱,包含了泵运行状态信息,高频频段下上述线谱幅值逐渐衰减。无故障和轻度磨损故障实验中,受试验场地电气设备干扰,存在频率为4 kHz及其倍频的电磁辐射噪声,对全频段频谱幅值造成影响。为滤除外部电气设备对实验数据造成的干扰,提取能准确反映泵运行状态的有效频段,需对原始采集数据进行小波包分解消噪。分别对9个工况的原始数据进行3层小波包分解,每层小波包频段为3.2 kHz,各小波包节点对应频段如表1所示。

【参考文献】：
期刊论文
[1]小波包分形技术在泵机组故障诊断中的应用[J]. 胡道达,马振利,石文凯.  煤矿机械. 2016(05)
[2]基于鲁棒观测器的船舶舵机伺服系统故障检测[J]. 徐巧宁,喻峰,周华,杨华勇.  华中科技大学学报(自然科学版). 2015(01)
[3]峰值法（Peak Vue）诊断齿轮泵早期故障[J]. 段伦.  机床与液压. 2014(09)
[4]基于小波包分析的液压泵状态监测方法[J]. 高英杰,孔祥东.  机械工程学报. 2009(08)



本文编号：3438556