基于模糊神经网络的液压泵故障诊断系统的研究

　　液压传动系统具有广泛的工艺适应性、优良的控制性能和较低廉的成本，在各个领域中获得愈来愈广泛的应用。但由于客观上元、辅件质量不稳定和主观上使用、维护不当，且系统中各元件和工作液体都是在封闭的油路内工作，不象机械设备那样直观，也不象电气设备那样可利用各种检测仪器方便地测量各种参数。液压设备中，仅靠有限的几个压力表、流量计等来指示系统某些部位的工作参数，其他参数难以测量，而且一般故障根源有许多种可能，这给液压系统故障诊断带来一定困难[1 -2]。

　　目前大部分液压系统操作人员并不具备足够的故障诊断专业知识，故障诊断一般采用专家系统进行。模拟人的经验设计专家系统时，专家系统的好坏取决于人的经验和系统的合理设计。为了将专家的经验同具体的系统结合，作者采用 ANFIS 系统，根据专家的经验优化具体的系统。

　　1 液压泵故障诊断系统的结构以及工作原理

　　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、泵源与伺服系统的耦合作用及液压泵本身具有的大幅度的固有机械振动，使得液压泵的故障机制复杂，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，采用常规的方法难以提取出有效的故障特征。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。作者针对液压泵泄漏故障模式，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。在故障诊断系统中，数据采集子系统占据重要地位，如图1 示。

　　数据采集子系统中的主要部分包括: ( 1) 传感器。其是整个状态监测及故障诊断系统的信息监测元件。在选择传感器时除了考虑其自身的各特性参数外，还要结合液压系统各监测量的变化范围、规律、频率来确定传感器。在对液压系统的工作原理及设备工作条件作了深入分析后，选择各监测传感器; ( 2)采集单元硬件。出于稳定性考虑，有的采集单元采用单片机或 PLC 分布式组网结构、CPU、通讯模块和存储器，完成采集数据的存储和同信息处理与监控单元的通讯，从而完成数据采集功能。

　　2 基于模糊逼近的液压系统泄漏的故障诊断

　　一般说来液压泵 ( 定量泵) 的流量Q 主要与系统的压力p 和温度T 有关，温度T 越高，压力p 越低，泵的流量Q 越大，反之越小。对于现实的液压系统，三者的函数关系为: