含液压泵故障的液压回路压力脉动建模方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种含液压泵故障的液压回路压力脉动建模方法及系统，包括：利用压力传感器采集“泵

【技术实现步骤摘要】
含液压泵故障的液压回路压力脉动建模方法及系统


[0001]本专利技术涉及液压泵监测诊断领域，具体地，涉及含液压泵故障的液压回路压力脉动建模方法及系统，更为具体地，涉及基于反瞬态分析含柱塞泵故障的液压回路压力脉动建模方法
。

技术介绍

[0002]液压泵广泛应用于工程机械，航天，农业机械等领域
。
正排量泵
(
例如柱塞泵
、
齿轮泵
)
通过旋转组件捕获并压缩固定量的流体，并将捕获流体压入管道
。
因此，输出的流量并不是连续的，在液压回路中产生了流量脉动，该流量脉动与连接的液压回路相互作用产生压力脉动
。
流量脉动和压力脉动是泵的特性，而泵的健康状态信息也会反应在液压回路上的压力脉动和流量脉动上面
。
流量脉动由于流量传感器的限制，难以直接测量
。
高频的压力脉动信号相对容易得到
。
但在工程实际中，例如飞机
、
工程装备
、
农业机械等，由于空间的限制，液压回路中的管路通常十分复杂，通常可能有多段不同直径
、
材料的管路连接形成
。
而管路系统的参数影响流体传输过程
(
例如：压力波的波速
)
，复杂系统的不确定性较高，建立的模型不准确，与实测压力脉动信号偏差较大
。
而对于液压泵故障情况下，液压回路中的流体噪声
(
流量脉动
、<br/>压力脉动
)
进行描述和建模，对于液压泵监测诊断领域提供分析与手段
。
因此本文提出了基于反瞬态分析的方法，利用液压泵健康状态下的回路中压力脉动信号，对建立的管道流体输运模型的参数进行校准，消除系统的不确定性
。
在通过三维流体模拟得到故障情况下液压泵出口的流量脉动信号，输入到校准后管道模型中，得到液压泵故障情况下的液压回路的压力脉动信号
。
该方法为建立与实测信号匹配性较好的模型提供了手段，有助于液压泵监测诊断分析，是基于模型的液压泵诊断方法的基础
。
[0003]专利文献
CN114810572B(
申请号：
202210411004.3)
公开了一种液压泵故障诊断方法及装置，涉及液压泵故障诊断
，方法包括：获取液压泵出口的空载压力
、
空载流量
、
实际压力
、
实际流量以及液压泵性能参数；液压泵性能参数包括液压泵的排量
、
最高转速
、
理论流量和额定压力；根据实际流量和理论流量，得到液压泵的容积效率；根据空载压力和空载流量，得到液压泵的空载功率；根据排量
、
最高转速和额定压力，得到液压泵的测试功率；根据实际压力和实际流量，得到液压泵的实际功率；根据容积效率
、
空载功率
、
测试功率和实际功率，进行液压泵故障诊断，得到故障诊断结果
。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种含液压泵故障的液压回路压力脉动建模方法及系统
。
[0005]根据本专利技术提供的一种含液压泵故障的液压回路压力脉动建模方法，包括：
[0006]步骤
S1
：在液压泵健康状态下，利用压力传感器采集“泵
‑
管路
‑
阀”液压回路中不同位置的压力脉动信号；
[0007]步骤
S2
：建立液压泵的三维流体仿真模型，获得泵出口流量脉动仿真信号；
[0008]步骤
S3
：对建立的液压泵的三维流体仿真模型进行故障软注入，得到含故障的液压泵三维流体仿真模型，获取故障下泵出口流量脉动仿真信号；
[0009]步骤
S4
：建立“泵
‑
管道
‑
阀”液压回路的仿真模型，利用采集到的液压泵健康状态下管路中不同位置的压力脉动信号优化“泵
‑
管道
‑
阀”液压回路的仿真模型；运行优化后的“泵
‑
管道
‑
阀”液压回路的仿真模型得到仿真压力脉动信号，利用仿真压力脉动信号与实测压力脉动信号校准优化后的“泵
‑
管道
‑
阀”液压回路的仿真模型；
[0010]步骤
S5
：将校准后的“泵
‑
管道
‑
阀”液压回路的仿真模型中泵连接的边界条件替换为获得的故障情况下泵出口的流量脉动仿真信号，并运行当前管道流体运输模型得到液压泵故障情况下，管路上不同位置的压力脉动仿真信号；
[0011]所述“泵
‑
管道
‑
阀”液压回路的仿真模型包括管道流体输运模型
、
管道流体输运模型与泵连接的边界条件以及管道流体输运模型与阀连接的边界条件
。
[0012]优选地，所述步骤
S1
采用：在测试的“泵
‑
管道
‑
阀”的液压回路上安装多个高频压力传感器；在液压泵健康状态下，利用多个高频压力传感器基于默认采样频率采集管路中不同位置的压力脉动信号；
[0013]采样频率设置及高频压力传感器带宽大于压力脉动信号的最高频率
。
[0014]优选地，所述步骤
S3
采用：对建立的液压泵的三维流体仿真模型添加包括液压泵磨损以及泄露故障得到新的泄露通道的流体域，得到故障下泵出口流量脉动仿真信号
。
[0015]优选地，所述步骤
S4
采用：
[0016]步骤
S4.1
：建立“泵
‑
管道
‑
阀”液压回路的仿真模型，包括：基于流体连续性方程和动量守恒方程构建管道流体输运模型；管道与泵连接的边界条件为三维流体仿真模型中获得的泵出口流量脉动信号；管道与阀连接的边界条件为孔口方程，通过可变节流孔模拟阀的动态；
[0017]步骤
S4.2
：确定“泵
‑
管道
‑
阀”液压回路的仿真模型中的待估计参数；
[0018]步骤
S4.3
：基于反瞬态分析方法，利用采集到的液压泵健康状态下管路中不同位置的压力脉动信号优化“泵
‑
管道
‑
阀”液压回路的仿真模型中的待估计参数；
[0019]步骤
S4.4
：采用多目标优化算法，利用仿真压力脉动信号与实测压力脉动信号校准优化后的“泵
‑
管道
‑
阀”液压回路的仿真模型
。
[0020]优选地，所述管道流体输运模型；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种含液压泵故障的液压回路压力脉动建模方法，其特征在于，包括：步骤
S1
：在液压泵健康状态下，利用压力传感器采集“泵
‑
管路
‑
阀”液压回路中不同位置的压力脉动信号；步骤
S2
：建立液压泵的三维流体仿真模型，获得泵出口流量脉动仿真信号；步骤
S3
：对建立的液压泵的三维流体仿真模型进行故障软注入，得到含故障的液压泵三维流体仿真模型，获取故障下泵出口流量脉动仿真信号；步骤
S4
：建立“泵
‑
管道
‑
阀”液压回路的仿真模型，利用采集到的液压泵健康状态下管路中不同位置的压力脉动信号优化“泵
‑
管道
‑
阀”液压回路的仿真模型；运行优化后的“泵
‑
管道
‑
阀”液压回路的仿真模型得到仿真压力脉动信号，利用仿真压力脉动信号与实测压力脉动信号校准优化后的“泵
‑
管道
‑
阀”液压回路的仿真模型；步骤
S5
：将校准后的“泵
‑
管道
‑
阀”液压回路的仿真模型中泵连接的边界条件替换为获得的故障情况下泵出口的流量脉动仿真信号，并运行当前管道流体运输模型得到液压泵故障情况下，管路上不同位置的压力脉动仿真信号；所述“泵
‑
管道
‑
阀”液压回路的仿真模型包括管道流体输运模型
、
管道流体输运模型与泵连接的边界条件以及管道流体输运模型与阀连接的边界条件
。2.
根据权利要求1所述的含液压泵故障的液压回路压力脉动建模方法，其特征在于，所述步骤
S1
采用：在测试的“泵
‑
管道
‑
阀”的液压回路上安装多个高频压力传感器；在液压泵健康状态下，利用多个高频压力传感器基于默认采样频率采集管路中不同位置的压力脉动信号；采样频率设置及高频压力传感器带宽大于压力脉动信号的最高频率
。3.
根据权利要求1所述的含液压泵故障的液压回路压力脉动建模方法，其特征在于，所述步骤
S3
采用：对建立的液压泵的三维流体仿真模型添加包括液压泵磨损以及泄露故障得到新的泄露通道的流体域，得到故障下泵出口流量脉动仿真信号
。4.
根据权利要求1所述的含液压泵故障的液压回路压力脉动建模方法，其特征在于，所述步骤
S4
采用：步骤
S4.1
：建立“泵
‑
管道
‑
阀”液压回路的仿真模型，包括：基于流体连续性方程和动量守恒方程构建管道流体输运模型；管道与泵连接的边界条件为三维流体仿真模型中获得的泵出口流量脉动信号；管道与阀连接的边界条件为孔口方程，通过可变节流孔模拟阀的动态；步骤
S4.2
：确定“泵
‑
管道
‑
阀”液压回路的仿真模型中的待估计参数；步骤
S4.3
：基于反瞬态分析方法，利用采集到的液压泵健康状态下管路中不同位置的压力脉动信号优化“泵
‑
管道
‑
阀”液压回路的仿真模型中的待估计参数；步骤
S4.4
：采用多目标优化算法，利用仿真压力脉动信号与实测压力脉动信号校准优化后的“泵
‑
管道
‑
阀”液压回路的仿真模型
。5.
根据权利要求4所述的含液压泵故障的液压回路压力脉动建模方法，其特征在于，所述管道流体输运模型；
其中，
p
表示管道中压力
p(x,t)
，
x
表示沿管道轴线的坐标，
ρ
表示流体密度，
A
表示管道横截面积，
t
表示时间，
Q
表示管道中的流量
Q(x,t)
，
a
表示压力波波速，
f(Q)
表示摩擦项；所述管道流体输运模型与泵连接的边界条件为建立的泵的三维流体仿真模型获得的泵出口的高精度流量脉动仿真信号；
Q
L
＝
Q
s
(t)
其中，
Q
s
为建立的泵的三维流体仿真模型获得的泵出口的高精度流量脉动仿真信号；所述管道流体输运模型与阀连接的边界条件为节流口方程；其中，
C
d
表示流量系数；
D0表示小孔直径；
p
out
表示管道末端出口瞬态压力；
p0表示大气压
。6.
根据权利要求4所述的含液压泵故障的液压回路压力脉动建模方法，其特征在于，所述步骤
S4.4
采用：基于仿真信号与实测信号的距离构建目标函数，采用多目标优化算法，包括
ToP
，
NSGAII
或
CCMO
对目标函数进行优化；
f(
Θ
)
＝
[f1(
☉
),f2(
☉
),...,f
N
(
☉
)]
T
其中，
Θ
为优化的参数；为优化出的参数；
P
j
为实测压力脉动信号，为仿真压力脉动信号；通过多目标优化得到的是一组
Pareto
解集
P...

【专利技术属性】
技术研发人员：董畅，陶建峰，孙浩，魏齐，刘成良，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：