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一种新型的液压泵健康状况监测方法

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液压波动是液压系统中不可回避的现象,强烈的波动会产生噪音并可能损坏系统元件。但是流量的波动也可以用作检测液压元件的途径。该文简要论述了一种新型的通过检测液压泵产生的流量波动来对泵的健康状况进行监控及检测的方法,并展望了此方法的潜在市场价值。

泵源流量波;泵源阻抗;次振源测量法;故障检测;推理流量算法

液压波是液压系统中固有的震动形式。所有的液压泵都会在静流量的基础上产生周期性的液压波动。这种波动是由液压泵离散泵送液压油产生的,比如离散的柱塞腔、齿轮的啮合、油口的开闭和流体的压缩等。这种流量波动会产生沿着系统传播的压力波,造成系统元件的振动和噪音。这种周期性的振动也会反映出液压泵的特性及运行状况,不同的泵的流量波形是不同的,泵在健康状态和受损后的流量波形也是不同的。

目前工业上使用的液压系统健康状况监测方法可分为九大类:人的经验监测、振动监测、超声波检测、油液监测、热监测、泄漏监测、腐蚀监测和静态数据分析。这些方法都无法直接提供泵准确的健康状况。新的监测方法仅使用一个在线压力传感器和一个在线光学传感计,可以提供泵的实时健康状况,在对泵的可靠性要求高的领域有可观的潜在市场价值。

1.液压泵流量波动的测量原理

由于在现今的技术条件下,流量波是几乎无法直接准确的测量的,所以有些学者直接使用压力波对泵的状况进行监测。但是压力波的特性受整个系统的阻抗特性影响很大,而且还取决于压力测点的位置,因为压力波在系统中会反弹,形成驻波甚至是共振。而流量波是不受系统阻抗的影响的。所以Nigel Johnston博士发明了一种间接测量泵发出的流量波的方法,称为次波源法。

次波源法把泵发出的流量波和泵的源阻抗以简谐波谱的形式准确的测量出来,这两个物理量可以准确的表达出泵源的波动特性。

次波源法的实现基于测量在一根连接被测试泵出油口的钢管上一系列位置的压力谐波,通常是用在两点或三点测量的压力波来计算流量波的。图1介绍了这种测试方法的液压原理图。在这项研究中,次波源是一个旋转阀,用来提供高频的压力脉冲。旋转阀的转速决定了压力脉冲的频率。被测试泵的频率和相位由一个光学传感器来记录。

学者们之前的研究证明,液压系统中的压力和流量波动可以用频域的方法来描述,即压力和流量波动都可以被认为是谐波。而泵源可以被类比为电气系统中的电源,泵源流量波可以类比为电流,泵源压力波可以类比为电压,而泵源阻抗可以类比为电源的阻抗。所以泵出油口处的流量波可以用如下公式来表示:

是泵源流量波,是泵源阻抗,这两个物理量取决于泵的设计和工况(如压力、转速),而与系统的特性无关。泵出油口处的压力波和流量波可以通过对硬管上两点以上的压力波的测量结果的计算得到,实际操作中通常使用不等间距的三点压力波测量以消除存在病态矩阵的可能。由于需要对测量到的压力波进行频域分析,所以需要记录压力波的相位。泵源的频率相位由一个光学传感器来记录,三点的压力波被同时记录。三点的压力波和光学传感器的信号被同时采集后,送入微机进行采样和使用FBN软件进行分析。采样的时间长度通常为泵送周期的整数倍,这样可以保证消除泵旋转一圈时不同泵送周期间的差别。

首先同时开动被测试泵和次振源。由于次振源被程序控制以和被测试泵不同的频率提供谐波,在以次振源的基频进行采样计算时,可以被忽略不计,这样公式(1)可以整理为:

由公式(2)即可计算出泵源阻抗。尽管泵源阻抗受泵的工作条件影响很小,但是对于工作状态和静止状态的泵,泵源阻抗差别很大。所以在做次振源测量法的时候,要开启被测试泵。

然后关闭次振源,仅开启被测试泵,因为压力波和流量波可以被测出,根据公式(1)就可以计算出泵源流量波。

次振源测量法有两个难点需要解决。一个是两个振源的谐波相互干扰的问题,这个问题通过让两个振源在完全不同的频率下工作来解决。第二个难点是利用谐波的频率和振幅来求解泵源阻抗的困难,因为在不同频率的此波源下求解到的振源阻抗可能会产生一定的发散。这个问题可以通过多次测量后用一个阻抗数学模型来近行拟合,通常使用Norton模型或者改进后的Parallel Norton模型就可以达到很好拟合效果。

2.泵健康度监测流程

图2介绍了基于推算泵源流量波的泵状况监测的操作流程。首先使用次振源法对完好的新泵进行测试,得到泵源流量波的波谱;然后再新泵的出油口利用一个压力传感器进行压力波的测量,根据公式(1),可以得到与新泵相同型号的所有泵的泵源阻抗。之后在需要被监测的正在实际使用中的泵的出油口的相同位置放置一个位移传感器,来记录被测试泵出油口的压力波的频谱。由于泵的阻抗在使用过程中基本不会产生变化,再根据公式(1),利用之前计算出来的泵的阻抗,计算出被监测的泵的泵源流量波。以上的测量泵源流量波的方法称为推理流量算法。利用推力流量算法计算出来的被监测的泵的泵源流量波和之前用次振源测量法计算出的新泵的泵源流量波进行减法运算,即得到新的波形,可用于泵的健康状况监测的数据。

3.实验数据分析及应用分析

使用推理流量算法监测泵健康状况的实验选取两个平衡式叶片泵作为被测试泵,一个是没有任何损伤的新泵,一个由于气穴现象造成了配流盘的损伤。通过图2所示流程的实验,得到图3所示的泵损伤对泵源流量波造成的影响。不同的损伤对泵源流量波的影响不同,根据测试测到的泵源流量波的变化,可以推断出泵的健康状况。对于叶片泵配流盘上的气穴损伤,根据经验使用一种简单的算法进行判断,即如果泵源流量波的振幅超过泵静流量的0.7%,那么可以初步认定配流盘已经受到气穴损伤。

这种新的监测方法的优势在于首先可以做到在线实时监测,在工作设备上只需要安装一个压力传感器和一个光学传感器,不需要被测系统停机拆卸等影响设备效率的操作,保证了设备的连续运转,可用于停机会造成较大损失的系统中泵的状况监测;再者,对于泵的可靠性要求极高的应用,如飞机的燃油供应系统,此监控方法可以检测到泵受到的早期损伤,这些损伤在早期并不会明显影响泵的工作效率、性能,但是会造成系统污染度的增加和损伤的加速扩大,而普通的检测方法无法检测到这种早期的损伤。而该方法需要数据采集板和微机进行数据的采集和处理,硬件成本较高;需要对不同类型的泵的各种损伤形式进行前期的研究,了解各种损伤对不同类型的泵的泵源流量波的影响形式,以提供监测参考标准,前期投入的研究成本比较高。