实现液压泵信息融合故障诊断的相关策

略

本文通过液压泵出口的振动信号和压力信号，通过小波消噪处理有效提取故障特征，
利用

PCA 分析很大程度上减少了信息融合特征向量的维数，通过可诊断性检验证明

PCA 重新组合的特征向量可以实现多故障诊断。在 BP 算法中引人附加动量项，获得最
优学习率，通过改进

BP 算法实现不同间隙大小球头松动故障的有效诊断。

　　液压泵是液压系统的心脏，其故障诊断是液压系统故障诊断的重要部分。由于流体

的压缩性、泵源与伺服系统的流固耦合作用及液压泵本身具有大幅度的固有机械振动，使得
液压泵的故障机理复杂，故障特征提取困难，故障诊断的模糊性强。大量的液压泵故障诊断
数据表明，通过泵源出口检测到的故障信号常被干扰信号淹没，单一故障检测信号常呈现
出强的模糊性，采用常规的信号处理方法难以提升有效的故障特征。

　　从故障诊断学的角度来看，任何一种诊断信息都是模糊的、不精确的，对任何一种

诊断对象，用单一信息来反映其状态行为都是不完整的，如果从多方面获取同一对象的多
维故障冗余信息加以综合利用，就能对系统进行更可靠更精确的监测和诊断。本文针对柱塞
泵球头松动故障模式，通过在液压泵出口配置振动传感器和压力传感器进行故障检测，通
过小波分析进行信号消噪处理，利用主成分分析提取有效融合信息，采用改进算法的

BP

神经网络实现液压泵微弱信号或多故障的有效诊断。

　　

1、液压泵球头松动故障机理分析

　　由于制造误差或液压泵在工作过程中的压力冲击，常常使柱塞球头与球窝沉凹变

形使球头与球窝间隙增大，从而产生柱塞球头松动的故障。

　　

1.1 基于振动信号的故障机理分析

　　液压泵缸体在转动过程中，柱塞在油缸中往复运动。当缸体转过一定角度时，经过

上死点柱塞进人吸油区，球头与柱塞发生一次碰撞

;当缸体转动经过上死点后，球头开始向

柱塞方向运动，球头与柱塞发生相对运动

;当转过排油区时，高压油作用在柱塞上，使柱塞

迅速向球头方向运动，从而又一次产生冲击。缸体转动一周，球头与柱塞发生两次碰撞，经
过传动轴和轴承将能量传递到壳体上，故球头松动故障的振动频率为轴频率的

2 倍。

　　

1.2 基于压力信号的故障机理分析

　　球头松动对液压泵出口的压力脉动也有影响。当缸体转过上死点时，球头向柱塞方

向运动，当油缸的排油进入卸荷区时，球头与柱塞还未发生碰撞，这时在高压油的作用下
柱塞又向球头方向运动，球头与球窝发生碰撞，产生振动冲击的同时，碰撞通过柱塞作用
在高压油上从而产生一个压力脉动，所以球头松动引起泵出口的压力脉动频率与泵的轴频
率相同，由上述分析可知，如果球头与球窝的间隙很小时，球头与柱塞的相对速度不大，
产生的碰撞能量很小。当间隙增大时，产生的振动能量就会增大，且具有周期变化的时变特
性，壳体检测的振动能量通常分布于

2 倍轴频率处;对于压力脉动信号，能量主要分布在轴

频率处。