基于贝叶斯网络和AMESim仿真的液压系统故障诊断方法

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Fault Diagnosis M ethod of Hydraulic System Based on Bayesian Network andAMESim SimulationYAO Chengyu ，LIU Wenjing ，ZHAO Jingyi ，FENG Zhongkui(1.Key lab of Industrial Computer Control Engineering of Hebei Province，Yanshan University，Qinhuangdao Hebei066004，China：2.Key Lab of Heavy Machinery Fluid Power Transmission and Control of Hebei Province，Yanshan University，Qinhuangdao Hebei 066004，China)Abstract：In order to consider the multi-attribute information and verify fault analysis result，the fault diagnosis method of hy-draulic system based on Bayesian network and AMESim simulation was proposed. T-S fault tree was established by hydraulic under-steering symptoms SO as to calculate T-S criticality importance of basic events. Bayesian network topology structure of fault searchingdeterm ination was established，the multi-atribute of searching costs，comprehensive maintenance costs and T-S criticality importan ceof basic events were considered，and the sequence of fault diagnosis was obtained by the comprehensive evaluation value. Fault simu-lation was completed by using of AMESim according to the sequence of fault diagnosis. Therefore fault diagnosis is accomplished underguidance by comparing the pressure and flow characteristics obtained from simulation with the actual fault symptoms。

Keywords：Hydraulic system；Fault diagnosis；Bayesian network；T-S fault tree；AMESim simulation液压系统是载重车的主要动力总成，其可靠性问题对整车有至关重要的影响。因此，研究有效的液压系统故障诊断方法，实现现踌速定位故障、检查处理及修复使用，具有重要的现实意义。

贝叶斯网络以概率的形式定量地描述不确定问题，以因果图的形式有效地处理诊断过程中的各种信息 。文献 [2]通过系统分析建造贝叶斯网络模型，根据贝叶斯网络推理计算，完成了系统的故障检测，并验证了该法的可行性。文献 [3]利用贝叶斯网络结构与概率分布表达装备中各部件故障状态及关联关系，结合贝叶斯网络推理能力进行了故障诊断，并验证了该模型的有效性。文献 [4]利用基于贝叶斯网络和策略优化算法的混合快速诊断算法进行故障诊断，并以电控发动机为例验证了该法的正确性和有效性。但上述诊断方法并没有考虑对故障分析结果进行验证。

AMESim是多学科复杂工程系统高级建模和仿真平台，通过设置系统模型在异常状态下的参数，可以方便地模拟系统故障，得到相应的故障样本曲线，从而对故障分析结果进行验证 。文献 [6]利用AMESim建立了液压泵的故障仿真模型，对液压泵在正常及常见故障状况下的流量和压力曲线进行分析，实现了液压泵故障诊断。文献 [7]采用 AMESim进行液压系统故障仿真，通过修改系统模型的下级子模型参数来注入系统故障信息，验证了该仿真模型的正确性。文献 [8]根据 AMESim故障仿真的结果，对收稿日期：2012-06-05基金项目：国家 自然科学基金资助项 目 (50905154)；河北省自然科学基金资助项目 (E2012203015)；河北侍育厅资助科研项 目 (ZH2012062)；秦皇岛市科技支撑计划项目 (2012021A078)作者简介：姚成玉 (1975-)，男，教授，博士 (后)，研究方向为液压系统故障诊 断及可靠性。E-mail：chyyao###ysu.edu.en。

第 13期 姚成玉 等：基于贝叶斯网络和AMESim仿真的液压系统故障诊断方法 ·173·可观测到的异常状况进行分类和逆向推理归纳出故障诊断方法，并利用数学公式对-些故障量化评估，实现了故障部件的定位。

为此，提出基于贝叶斯网络和AMESim仿真的液压系统故障诊断方法。首先，利用 T.s故障树求得T-s关键重要度；然后，利用 贝叶斯网络拓扑，考虑 T-S关键重要度、搜索成本和维修综合代价等属性进行故障诊断排序；最后，基于排序结果，利用 AMESim进行故障仿真，验证故障分析结果，为进行现场故障诊断提出指导性方法。主要思路及流程如图 1所示。

图 1 故障诊断流程图1 载重车液压转向系统1.1 系统概述液压载重车-般是指具有液压驱动 、转向及提升装置的多轴线、多悬挂、多轮驱动的专用运输车辆，由发动机、液压系统、微机电控制系统、车架及辅助操控装置组成。载重车液压系统-般包括液压驱动系统、液压转向系统、液压悬挂系统和液压支腿系统。

针对载重车对发动机功率匹配、差速和差力等技术要求，液压驱动系统采用闭式容积调速，即用双向变量泵调节油路中液压油的流量和方向，实现载重车的前进、后退、驻车和制动等运动模式。

为实现全方位转向，完成复杂的现场作业任务，载重车转向系统-般采用独立转向，即每个悬挂都有单独 的转向驱动。

载重车-般采用单泵给多个执行机构供油的开式回路模式，图2为-个 悬挂 的液压转向系统原理图。该载重车采用 A11VO145变量柱塞泵，为恒功率控制方式，并带有压力切断阀和负载敏感阀进行相应的控制。

恒功率控制是调节泵的工作压力和输出流量，且不超过预定的功率，可以得到很好l-油箱 2-变量柱塞泵3-压力切断阀 4负载敏感阀5-比例多路阀 6转向油缸图2 液压转向系统原理图的功率利用；压力切断阀控制是指，当系统压力达到泵的预定压力时泵的摆角变小，起到保护泵和系统的作用；负载敏感阀控制可根据负载压力调节泵的排量，从而使泵的压力达到系统要求。同时，带负载敏感的比例多路阀为液压转向系统的控制阀，通过控制转向油缸带动双摇杆铰接四连杆控制整车的转向，其中，比例多路阀带Ls压力反馈，先将转向油缸的所需压力通过梭阀进行比较，然后将最高压力反馈给泵。

1.2 故障征兆及初步分析在载重车转向系统调试过程 中，空载时转向正常，重载时转向沉重，即转向速度慢且转不到位≌载时转向正常表明液压转向系统能够实现空载时的正常工作机能，重载时转向沉重表明转向液压缸获得的转向压力不足。出现此故障的原因可能为变量柱塞泵供油不足，或是油箱液位过低，也有可能是转向油缸泄漏量过大或比例多路阀故障等原因造成。

载重车液压系统故障诊断问题有其自身的特点：工作环境恶劣且属于地面移动设备，液压故障率高；闭式回路与开式回路相结合，构成复杂、空间狭小，不利于排查故障；限于成本考虑，现有系统均未安装故障检测系统。因此，基于知识推理的诊断方法是主要的故障诊断方法，且利于在现巢装调试、系统维护中使用。

2 T.S故障树及 T-S关键重要度计算2.1 T-S故障树的建造根据上述分析，建造以转向沉重为顶事件 的T.s故障树如图3所示。其中，基本事件 -‰代表的部件名称及故障率见表1，中间事件 Y 、Y2分别代表油源和控制阀。

图3 液压转向系统T。s故障树表 1 基本事件名称及其故障率· 174· 机床与液压 第 41卷设 。 、Y 、Y2、T的常见故障程度为 (0，0.5，1)，且 的故障状态为0.5的故障率与为1的故障率相同。构建T.S门规则如表2-4所示。

表 2 T.S门 1规则2.2 T.S关键重要度计算假设模糊可能性P( T，)，P( ； )，，P( ： )分别用来描述基本事件出现各种故障状态的发生概率，则规则 z执行的可能性为：P'oP( )P( )P( ： ) (1)因此，上级事件Y的模糊可能性为：P(y )tPZoP (y )P( ) pt(y (2)iP(y )l毫尸 y基本事件 故障状态为 的模糊可能性 P(x7)(f 1，2，，k )对系统顶事件 为 的T-s概率重要度片(x7)为：哆( )P( ，P( 。)1)-P( ，P(x'i )0))(3)其中：P( ，P( )1)表示当基本事件 故障状态为 的模糊可能性；P( )为1时引起系统顶事件为 的模糊可能性；P(Tq，P( )0)表示P( )为0引起系统顶事件 为 的模糊可能性。

基本事件 的故障状态 的模糊可能性P( )( 1，2，，k )对系统顶事件 为 的T-s关键重要度 ( )为 ：啦 (4)其中：P(TTq)表示顶事件 故障状态为 的概率。

基本事件 对系统顶事件 为 的T-S关键重要度审( )为：： (5)其中：k：表示第i个基本事件的非0故障程度的个数，若故障程度用模糊数 0、0.5、1描述，则 k 为2。

由表 14，利用式(1)-(5)求得基本事件的T-S关键重要度见表 5。

表5 基本事件的T.s关键重要度3 贝叶斯网络拓扑决策根据上述液压转向沉重的T.S故障树分析，选择基本事件 - 作为备选方案，考虑基本事件的搜索成本、维修综合代价和T-S关键重要度作为备选方案的属性 口1、02、03。

第l3期 姚成玉 等：基于贝叶斯网络和AMESim仿真的液压系统故障诊断方法 ·175·搜索成本n。、维修综合代价。：、T-S关键重要度 表7 节点n 的条件概率表o 和故障维修时间 t受方案 的影响，同时，维修综合代价还受故障维修时间的影响。由此建造故障搜索决策的贝叶斯网络拓 扑结构 如图 4所示 。

图4 贝叶斯网络拓扑结构在给定上述信息的情况下，在备选方案中选择最优方案或对这些方案进行排序，属于不确定多属性决策问题9 。第i个备选方案的综合评价值 为：n K。

r 蓦 f， 0 kP(0；lP( )1) (6)其中： ，为第个属性的权重；a (k1，2，， )为第 i个备选方案的第 个属性的评价值 o 的第 k个取值；P(a：l P( )1)表示采取方案 的前提下，o的条件概率。

语言变量非常适于常规定量表达中的那些太复杂或定义不完善因而不能合理加以描述的现象，可使用语言值集合 低，中等，高、 短，中等，长等来表示属性的语言评价，这里用模糊数 L，M，H统-描述♂合液压系统的特点及专家经验，选用代表语言值的模糊数如图5所示。

图5 代表语言值的模糊数假设维修综合代价 o 分为低、高两种情况，分别用 。 o： 描述；故障维修时间 t分为短、中等、长3种情况，分别用 t tM、t 描述，确定各个节点的条件概率表如表6-7所示。

表 6 节点 t的条件概率表假设属性 o 、o。、a 的权重分别为： 0.3、 0.2、伽，0.5，搜索成本口 的评价值为：口：0.4、o 0.6，维修综合代价 o 的评价值为：。 0.3、o 0.7，以基本事件对系统故障程度为 1的T-S关键重要度作为属性。根据式 (6)求得的综合评价值见表8。

表 8 综合评价值根据综合评价值对备选方案进行排序： 、 、， 、 ： 、 、 。 ， 即故障诊断顺序为：比例多路阀、负载敏感阀、压力切断阀、变量柱塞泵、转向油缸、油箱。

4 AMESim故障仿真及结果分析基于求得的故障诊断顺序，可依次对液压转向系统的组成部件利用AMESim进行故障仿真。

4.1 模型建立及参数设置(1)建立液压转向系统模型在 AMESim的 Sketch mode”模式下，根据液压转向系统原理，运用液压库、液压元件设计库和机械库构建液压系统的仿真模型如图6所示。

· 176· 机床与液压 第 41卷图6 液压转向系统仿真模型图6中连杆机构模型建立后，对连杆机构设置相应参数，确定机构的位置以及每个构件的长度，为了验证模型的合理性，双击平面机构图标可以查看所建立模型的平面机构图，如图7所示。 图7 转向机构平面机构图(2)设定模型参数进入 Submodel mode”模式，为仿真模型中的每个图形拈选取子模型。即选用 AMESim提供的Premier submodel”模型。

在 Parameters mode”模式下，设定系统正常运行参数如表9所示。

表9 液压转向系统主要仿真参数4.2 AMESim故障仿真(1)无故障情况下的压力和流量仿真进入 Run mode”模式，设置仿真时间15 s、仿真步长0.01 s，运行仿真模型得到泵出口压力曲线和图8 泵出口压力输出曲线-9所示。

20言-s茸s0厂---、/0 2 4 6 8 10 12 14 16时间，s图 9 转向油缸流量输出曲线(2)设置比例多路阀故障的压力和流量仿真比例多路阀中的溢流阀是-个插装阀，人为设置溢流阀的预紧力为6 MPa，来模拟溢流阀弹簧故障，导致系统无法达到工作压力。在重载下得到的泵出口4如图10-l1所示。

图10 故障模式下泵出 图11 故障模式下转向油口压力输出曲线 缸流量输出曲线4.3 仿真结果分析由图8岫9可知，在运行8 s左右，转向油缸到达终点，此后压力保持在32 MPa左右，系统处于压力切断状态，油缸到达行程后流量变为零，即油缸完成转向动作后停止运行。

由图10-11可知，由于溢流阀弹簧故障，泵出口压力达到溢流压力后油液经溢流阀直接回油箱 ，因而，泵出口压力仅为6.5 MPa左右。同时，在系统工作中随着负载增大系统压力升高，系统无法建立起所需的工作压力，而达到溢流压力后，转向油缸没有流量输入即流量逐渐变为零，最终造成转向动作停止。

通过分析可知，溢流阀弹簧故障后的压力流量特性与载重车调试过程中遇到的重载时转向沉重故障征兆-致，因此，最终确定转向比例多路阀中的溢流阀弹簧出现故障。比例多路阀及其安全阀如图l2所示。

第 l3期 姚成玉 等：基于贝叶斯网络和AMESim仿真的液压系统故障诊断方法 ·177·a) l bJ图12 比例多路阀及其安全阀如果对比例多路阀仿真得到的压力流量特性与实际故障征兆不-致，则按照故障诊断顺序继续对其他部件进行仿真，直到诊断出系统的故障部件为止。

5 结论(1)建造以故障征兆为顶事件的 T-s故障树并构建 T.s门规则，求得基本事件的T-s关键重要度，为更准确地确定故障诊断顺序提供了前提条件。

(2)通过系统分析建造故障搜索决策的贝叶斯网络拓扑结构，考虑备选方案的搜索成本、维修综合代价和T.s关键重要度等属性，根据求得各方案的综合评价值确定故障诊断顺序。

(3)提出了基于故障诊断顺序进行 AMESim仿真的方法，如果对某部件故障仿真得到的特性与实际故障征兆不-致，则按照故障诊断顺序继续对其他部件进行仿真，直到诊断出系统的故障部件为止，从而提高了故障诊断的效率。

(4)以 机制分析计算-诊断顺序求解-故障仿真分析验证-现场故障诊断”为主线，提出了基于贝叶斯网络和AMESim仿真的载重车液压系统故障诊断方法。该方法不仅能够处理复杂系统在不确定、不完整信息下的故障诊断，而且增强了故障诊断的可信度，具有重要的现实意义。