一種基于仿生小波變換的飛機(jī)液壓泵故障診斷方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于故障診斷方法應(yīng)用領(lǐng)域，具體涉及一種基于仿生小波變換的飛機(jī)液壓 泵故障診斷方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 液壓系統(tǒng)具有廣泛的適應(yīng)性、優(yōu)良的控制性能、反應(yīng)快、輸出力大、可實(shí)現(xiàn)無(wú)級(jí)調(diào) 速且調(diào)速范圍大等優(yōu)點(diǎn)，在現(xiàn)代殲、強(qiáng)、運(yùn)輸?shù)榷喾N型號(hào)飛機(jī)中得到廣泛采用。液壓泵作為 液壓系統(tǒng)的主要附件，其性能安全將會(huì)直接影響飛機(jī)上眾多系統(tǒng)或部件的工作狀態(tài)，如起 落架系統(tǒng)等，起落架的收放均是靠液壓系統(tǒng)的操控來(lái)完成的，假如液壓泵發(fā)生故障，液壓系 統(tǒng)將無(wú)法正常工作，從而使起落架系統(tǒng)無(wú)法正常的收放，輕者將會(huì)增加停機(jī)時(shí)間，提高維修 成本，嚴(yán)重時(shí)將會(huì)造成災(zāi)難事故。因此，亟需研宄飛機(jī)液壓泵故障診斷技術(shù)，時(shí)刻保持液壓 泵處于正常工作狀態(tài)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種具有高可靠性、高準(zhǔn)確性的飛機(jī)液壓泵故障 診斷方法，使飛機(jī)液壓泵故障診斷能力提升一個(gè)新臺(tái)階。
[0004] 本發(fā)明的發(fā)明目的通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：
[0005] 一種基于仿生小波變換的飛機(jī)液壓泵故障診斷方法，包含以下步驟：
[0006] 1)將采集到的飛機(jī)液壓泵振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理后通過(guò)連續(xù)小波變換，得到各 尺度上的小波系數(shù)；
[0007] 2)結(jié)合小波系數(shù)和自適應(yīng)參數(shù)將小波變換轉(zhuǎn)換為仿生小波變換，從而獲得仿生小 波系數(shù)；
[0008] 3)將仿生小波系數(shù)的有效頻率成分轉(zhuǎn)換回常規(guī)小波域，得到信號(hào)的故障特征成 分；
[0009] 4)根據(jù)提取到的故障特征成分，以及對(duì)應(yīng)的故障模式，構(gòu)建故障特征樣本庫(kù)；
[0010] 5)將得到的故障特征成分代入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，從而建模；
[0011] 6)運(yùn)用建好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)飛機(jī)液壓泵進(jìn)行故障診斷，最后得到故障診斷結(jié) 果。
[0012] 本發(fā)明將仿生技術(shù)與小波變換方法相結(jié)合，在小波變換中，一個(gè)復(fù)雜的母函數(shù)在 單一尺度下的所有窗，沿著時(shí)間軸都是固定的，窗的大小隨著分析頻率的改變而改變。但是 在仿生小波變換中，單一尺度下的時(shí)間和頻率分辨率都是可以改變的。仿生小波變換的分 辨率可由調(diào)整因子K(a，t)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié)，從而使之能夠在時(shí)頻域的變換尺度不僅可以 根據(jù)信號(hào)的頻率進(jìn)行調(diào)節(jié)，而且可以隨著信號(hào)的瞬時(shí)幅度以及一階微分系數(shù)自適應(yīng)地進(jìn)行 調(diào)節(jié)，最終解決非平穩(wěn)信號(hào)中的頻帶分離問(wèn)題。仿生小波變換的優(yōu)勢(shì)在于它在時(shí)頻域的變 換尺度不僅可以根據(jù)信號(hào)的頻率進(jìn)行調(diào)節(jié)，而且可以隨著信號(hào)的瞬時(shí)幅度以及一階微分系 數(shù)自適應(yīng)地進(jìn)行調(diào)節(jié)。同時(shí)，通過(guò)優(yōu)化仿生小波變換的參數(shù)并行修改先前的閾值規(guī)則。
【附圖說(shuō)明】
[0013] 圖1為本發(fā)明一種基于仿生小波變換的飛機(jī)液壓泵故障診斷方法的流程示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0014] 下面結(jié)合附圖和【具體實(shí)施方式】對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步說(shuō)明。
[0015] 參見(jiàn)圖1，本發(fā)明一種基于仿生小波變換的飛機(jī)液壓泵故障診斷方法，主要是依據(jù) 采集到的飛機(jī)液壓泵非平穩(wěn)振動(dòng)信號(hào)，采用數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，對(duì)采集到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行預(yù) 處理，得到故障診斷的輸入數(shù)據(jù)；然后，將預(yù)處理過(guò)的數(shù)據(jù)通過(guò)連續(xù)小波變換，將常規(guī)小波 變換轉(zhuǎn)換為仿生小波變換，從而可獲得仿生小波系數(shù)，利用獲得的仿生小波系數(shù)，通過(guò)常規(guī) 小波域轉(zhuǎn)換、逆變換，最終可獲得飛機(jī)液壓泵振動(dòng)信號(hào)中的特征成分；根據(jù)所提取的故障特 征成分，可實(shí)現(xiàn)對(duì)飛機(jī)液壓泵的故障進(jìn)行準(zhǔn)確有效診斷。具體包含以下步驟：
[0016] 1、將采集到的飛機(jī)液壓泵振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理后通過(guò)連續(xù)小波變換，得到各 尺度上的小波系數(shù)。
[0017] 將預(yù)處理之后的飛機(jī)液壓泵振動(dòng)信號(hào)帶入下述公式（1)中，得到各尺度上的小波 系數(shù)XCWT(a，T);
[0019] 式中：x(t)為待處理信號(hào)；!Ht)為母小波函數(shù)，a和T分別表示小波函數(shù)的尺度 因子和時(shí)移變量。
[0020] 在小波變換中引入自適應(yīng)參數(shù)T(a，T)，則仿生小波變換（BWT)可以表示為：
[0022]式中：
[0024] a，t分別表示尺度因子和時(shí)移變量，表示母小波的包絡(luò)函數(shù)，GJPG2為主動(dòng) 因子，Gs為飽和因子，XBWT(a，t)表示時(shí)間t和尺度a下的仿生小波系數(shù)，x(t)為待處理 信號(hào)。
[0025] 2.結(jié)合小波系數(shù)和自適應(yīng)參數(shù)將小波變換轉(zhuǎn)換為仿生小波變換，從而獲得仿生小 波系數(shù)。
[0026] 將步驟1所得到的小波系數(shù)X"T(a，t)并結(jié)合自適應(yīng)參數(shù)K(a，t)，可計(jì)算出仿生 小波系數(shù)XBWT(a,t):
[0027]XBffT (a,t) =K(a,t)Xwt(a,t) (3)
[0029] 式中，XBWT(a，t)表示時(shí)間t和尺度a下的仿生小波系數(shù)。
為自適應(yīng)參數(shù)的計(jì)算方法，I；代表母小波函數(shù)的 常量。
[0030] 3、將仿生小波系數(shù)的有效頻率成分轉(zhuǎn)換回常規(guī)小波域，得到信號(hào)的故障特征成 分。
[0031] 將步驟2得到的仿生小波系數(shù)帶入到公式（1)中，進(jìn)行逆變換，可以在常規(guī)小波變 換中得到其有效信息成分，從而提取飛機(jī)液壓泵振動(dòng)信號(hào)中的故障特征成分；
[0032] 4、根據(jù)提取到的故障特征成分，以及對(duì)應(yīng)的故障模式，建立飛機(jī)液壓泵故障特征 樣本庫(kù)；
[0033] 5、根據(jù)提取的特征樣本庫(kù)，將特征樣本作為輸入，對(duì)應(yīng)的故障模式作為輸出，訓(xùn)練 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；
[0034] 6.、運(yùn)用訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將采集到的飛機(jī)液壓泵振動(dòng)信號(hào)作為輸入，進(jìn)行故 障診斷，從而得到飛機(jī)液壓泵故障診斷結(jié)果。
[0035] 可以理解的是，對(duì)本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，可以根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案及其發(fā) 明構(gòu)思加以等同替換或改變，而所有這些改變或替換都應(yīng)屬于本發(fā)明所附的權(quán)利要求的保 護(hù)范圍。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于仿生小波變換的飛機(jī)液壓泵故障診斷方法，包含以下步驟： 1) 將采集到的飛機(jī)液壓泵振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理后通過(guò)連續(xù)小波變換，得到各尺度 上的小波系數(shù)； 2) 結(jié)合小波系數(shù)和自適應(yīng)參數(shù)將小波變換轉(zhuǎn)換為仿生小波變換，從而獲得仿生小波系 數(shù)； 3) 將仿生小波系數(shù)的有效頻率成分轉(zhuǎn)換回常規(guī)小波域，得到信號(hào)的故障特征成分； 4) 根據(jù)提取到的故障特征成分，以及對(duì)應(yīng)的故障模式，構(gòu)建故障特征樣本庫(kù)； 5) 將得到的故障特征成分代入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，從而建模； 6) 運(yùn)用建好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)飛機(jī)液壓泵進(jìn)行故障診斷，最后得到故障診斷結(jié)果。
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于仿生小波變換的飛機(jī)液壓泵故障診斷方法，包含以下步驟：將采集到的飛機(jī)液壓泵振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理后通過(guò)連續(xù)小波變換，得到各尺度上的小波系數(shù)；結(jié)合小波系數(shù)和自適應(yīng)參數(shù)將小波變換轉(zhuǎn)換為仿生小波變換，從而獲得仿生小波系數(shù)；將仿生小波系數(shù)的有效頻率成分轉(zhuǎn)換回常規(guī)小波域，得到信號(hào)的故障特征成分；根據(jù)提取到的故障特征成分，以及對(duì)應(yīng)的故障模式，構(gòu)建故障特征樣本庫(kù)；將得到的故障特征成分代入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，從而建模；運(yùn)用建好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)飛機(jī)液壓泵進(jìn)行故障診斷，最后得到故障診斷結(jié)果。本發(fā)明提供了一種具有高可靠性、高準(zhǔn)確性的飛機(jī)液壓泵故障診斷方法，使故障診斷能力提升一個(gè)新臺(tái)階。
【IPC分類】F04B51/00
【公開(kāi)號(hào)】CN104989633
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510304435
【發(fā)明人】林澤力, 鄭國(guó) , 王景霖, 何泳, 唐林牧, 單添敏, 何召華
【申請(qǐng)人】中國(guó)航空工業(yè)集團(tuán)公司上海航空測(cè)控技術(shù)研究所
【公開(kāi)日】2015年10月21日
【申請(qǐng)日】2015年6月4日