关键词： 飞机液压系统   FMEA   故障树   模糊故障Petri网   故障传播  

摘要： 飞机液压系统是飞机系统的重要组成,它是否能正常工作对飞机整体的安全与可靠性起着重要作用,因此对飞机液压系统的故障诊断是飞机维护的一个重要部分。但是由于飞机液压系统是一个包含机、电、液、气的大型复杂系统,其故障具有层次性和相关性,一个故障的发生很可能会引起别的故障的发生,因此还有传播性和不确定性等特点,使得故障诊断愈发困难,传统的故障诊断方法越来越无法满足需求,需要进一步研究故障传播机理,提高故障诊断的效率。本文在研究飞机液压系统结构和功能的基础上,对飞机液压系统的故障传播及诊断方法开展研究,为飞机液压系统的维修和维护提供依据,并选取油滤系统为例进行方法验证。本文主要研究内容如下:(1)对飞机液压系统的结构和工作原理进行分析,把液压系统划分成若干子系统。根据故障数据对其进行FMEA分析,根据FMEA分析结果建立飞机液压系统的故障树。(2)对飞机液压系统进行故障传播建模方法进行研究。本文以传统Petri网为基础,把模糊Petri网与故障Petri网相结合,提出基于模糊故障Petri网的建模方法,建立飞机液压系统的故障传播模型。(3)在飞机FFPN模型上开展故障传播推理,对飞机液压系统的FFPN模型进行正向推理和逆向的推理算法研究。通过正向推理,可以得到故障的传播路径和系统状态,实现对故障状态的评价;在逆向推理中,采取最小割集法进行故障源追溯,并引入故障易发率来确定最小割集的诊断顺序。(4)最后以油滤系统为例进行分析,验证以上模型和推理算法的正确性。并建立系统的仿真模型,寻找故障注入点,验证“油液污染”故障传播的途径和结果。

关键词： 多功能洗井车   清洗槽搬运装置   运动力学分析   液压系统   AMESim仿真  

摘要： 在油气开采过程中,后期需要对抽油杆、油管内外壁上积存的结蜡和污垢进行及时清除,以保证井筒的顺畅,提高采油效率。以往抽油杆及油管的清洗方法会造成地面严重污染。多功能洗井车自身带有清洗槽,将油管放入清洗槽中,利用高压喷射水流冲洗,既避免了地面污染,又增加了油管清洗的灵活性,提高油管清洗的效率。由于清洗槽重量大,人工搬运效率低,需要设计清洗槽搬运装置。本文设计了一种清洗槽搬运装置,可实现清洗槽在车厢与地面之间的搬运,其整体采用机械液压结构,通过设计相应的液压控制系统,使其能够稳定、可靠的运行,并使清洗工作更具安全性。本文主要完成以下几个方面的工作:(1)查阅相关文献资料与现场查看,根据多功能洗井车的空间特点,对清洗槽搬运装置进行结构设计,主要包括底座、立柱、伸缩臂、加强筋、支架、液压马达、卷筒以及滑轮组部分;(2)对清洗槽搬运装置的运动学及力学进行理论分析。在水平移动过程中,伸缩液压缸运动时活塞杆的位移为800mm。对清洗槽搬运装置伸缩臂利用ANSYS进行有限元分析,分析结果最大应力为66.01MPa,最大变形发生在伸缩臂前端,最大变形量为3.456 mm;(3)根据清洗槽搬运装置的运动要求,对其液压控制系统的回路进行设计,回路主要包括垂直起降液压控制系统和水平移动液压控制系统两部分。对关键液压元件进行参数计算选取,完成液压系统的设计;(4)参考液压控制系统原理图,在AMESim中构建液压仿真模型,对清洗槽搬运装置液压系统进行仿真分析。在10～30 s,伸缩液压缸与液压马达联合运动,液压马达转速稳定在9.5 r/min,压力稳定在9.0 MPa;伸缩液压缸移动800 mm,计算速度为0.04 m/s,流量为12.012 L/min,可以实现联合运动。当节流阀孔径为3.5 mm时,伸缩液压缸的进口压力、流量和速度曲线的振荡较小,其产生液压冲击较小,噪声也较小。综合以上分析结果:清洗槽液压系统能够稳定可靠地工作。

关键词： 飞机起落架   液压系统   卷积神经网络   支持向量机   故障诊断  

摘要： 飞机起落架液压系统是影响飞机安全的重要系统,对起落架液压系统的故障诊断研究工作具有十分重要的意义。传统基于仪器仪表的测量诊断技术受人的经验与知识影响较大,现有的一些基于浅层神经网络的故障诊断技术需要采用复杂的数据处理方法提取故障特征,效率低、故障诊断精度难以保证。随着计算机仿真技术与智能故障诊断技术的发展,基于仿真数据驱动的智能故障诊断技术为研究飞机起落架液压系统的故障诊断方法开辟了新的方向。本文以某型飞机起落架液压系统为研究对象,结合计算机仿真技术与深度学习等智能算法,研究了基于仿真数据驱动的飞机起落架液压系统故障诊断方法。主要研究内容如下:(1)基于AMESim对某型飞机起落架液压系统进行了建模与仿真,并验证了仿真模型的合理性与有效性。对仿真模型注入了几种典型故障模式,并提取了几个关键节点的压力、流量信号来构建后继用于故障诊断研究的数据集。(2)针对起落架液压系统故障特征提取困难、故障诊断精度难以保证的问题,提出了基于卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)的故障诊断方法,采用一维多通道CNN网络结构自适应提取故障信号的特征值,并基于欧几里得范数(L2范数)理论构建特征融合层,将融合特征输入到SVM分类器完成故障分类。结果表明,所提故障诊断算法能够自适应提取起落架液压系统的故障特征,且经融合后的特征具有较好的区分度,相比于传统特征提取方法更有效,故障诊断准确率更高。(3)为实现在多尺度上提取起落架液压系统的复杂深层细节特征,提高故障诊断精度,提出了基于双路特征融合卷积神经网络(TSFFCNN)与粒子群优化支持向量机(PSOSVM)相结合的故障诊断方法,采用一维卷积神经网络(1DCNN)与二维卷积神经网络(2DCNN)并行多通道网络结构自适应提取特征信息,并在融合层将两路故障特征融合,最后通过PSO优化后的SVM分类器进行故障分类。结果表明,该故障诊断算法的泛化能力更好,对起落架液压系统的故障诊断具有更高的精度、更好的稳定性。(4)将AMESim仿真模型应用到某研究单位的PHM平台,再次验证仿真模型的有效性。基于PHM平台构建实验数据集验证所提故障诊断算法的有效性与实用性。结果表明,所搭建的AMESim仿真模型能有效仿真起落架的工作过程,所提故障诊断算法能够实现对起落架液压系统的故障诊断,且具有较好的诊断精度与稳定性。

关键词： 压路机   控制策略   行走系统   振动系统   液压控制  

摘要： 针对传统压路机控制系统因具有液压系统控制器和发动机控制器而存在的两个控制器之间通信节点多，成本高且有干扰风险的不足，提出一种集成式液压控制系统。集成式液压控制系统取消了液压系统控制器HCU，采用发动机控制器ECU同时控制液压系统和发动机电控系统，在节约成本的同时增强了CAN网络的抗干扰能力。以SR26型压路机为例，介绍集成式液压控制系统的控制策略，同时对压路机行走系统和振动系统的响应性和稳定性等性能指标进行实车测试。测试结果表明，采用集成式液压控制系统的压路机能够满足用户的使用要求。

关键词： 水下控制模块   液压系统   故障树   可靠性  

摘要： 由于全世界生产力的大力发展,陆上油气的开采量将难以满足人类的开采,因而各国也开始重视海洋油气的开采。水下生产系统是一套成熟的海洋油气开采系统,水下控制系统是生产系统中重要的控制部分,而水下控制模块又是控制核心。在这个领域国内还与外国有很大差距,水下控制模块的液压系统作为水下阀门执行器的动力驱动部分又是直接影响油气开采的重要一环,因此对水下控制模块的液压系统进行国产化研究具有现实意义。本文根据工程项目技术指标和水下执行元件的控制要求,对水下控制模块设计了一种液压系统总体方案。方案分为高压和低压两部分,可分别用于控制井下安全阀和水下油气开采各阀门;液压系统具有冗余供给,可补偿海水压力,多种传感器可进行生产监测;液压元件大多安装在集成式阀板上,布局紧凑,集成度更高。针对设计的水下控制模块液压系统方案,对其进行了具体的详细设计和仿真分析。分析水下液压执行元件开启过程,得到了水下控制模块液压系统输入流量和压力,使其能够满足开阀要求;考虑金属管流速,得到了各油路连接管线尺寸;采用了皮囊式蓄能器,确定了其预充压力和容积。利用SimulationX软件对水下控制模块液压系统进行了充泄压和开闭阀的仿真,验证了液压系统的合理性。针对提出的水下控制模块液压系统,对其做了可靠性的分析。研究了系统重要液压元件可能发生的故障;基于液压元器件的故障形式,搭建系统故障树,利用故障树方法进行了系统可靠性的定性分析;建立了液压系统元件逻辑框图,计算得到了水下控制模块液压系统可靠度与作业时间的关系式以及其系统平均无故障时间;分析了各元件故障对系统可靠性的影响规律,进行了关键元件的部分故障仿真分析。针对水下控制模块研制样机进行了液压系统的相关实验。主要包括内部静水压力测试、内部泄漏测试以及各关键元件的功能试验,验证了水下控制模块液压系统的密封效果、承压能力,冗余供给和各元件功能。

关键词： 静液压传动   装载机   AMESim仿真   控制策略  

摘要： 装载机的传动系统主要包括液力传动、机械传动和静液压传动等类型。液力传动具有良好的自适应性,但高效区较窄。机械传动结构简单,传动效率高,但换挡操作繁琐,且换挡过程伴随着功率流的中断,对于变速和换向频繁的机械的生产率有不利影响。静液压传动采用容积调速的方式,液压泵流出的液体输入到液压马达,不会发生溢流损失,比液力传动具有更高的效率、结构布置更灵活且操作相对简便。本文针对某7吨装载机确定了一种单泵—双马达静液压传动系统方案,基于该静液压传动系统制定了一种调速控制策略,在AMESim环境中进行了基于此调速控制策略的整机系统仿真,通过试验验证了静液压传动系统仿真和控制策略的正确性。本文主要研究内容和结论如下。（1）确定了某7吨装载机单泵—双马达静液压传动方案。通过对装载机行驶阻力和铲装阻力的计算实现对发动机的选型,分析了所选发动机的外特性与万有特性曲线,以此为基础搭建出发动机数学模型,对发动机调速特性方程进行了拟合,得到了发动机的动力性调速曲线与经济性调速曲线。对比了单泵—等排量双马达回路系统与单泵—不等排量双马达回路系统的工作特性,分析了泵控双马达闭式液压回路的转速特性和转矩特性。确定了静液压传动系统的工作压力,对静液压传动系统方案中的液压泵、液压马达等主要液压元件进行选型匹配。在AMESim环境下,针对某7吨装载机静液压传动系统回路搭建出整体仿真模型。（2）针对装载机V型作业工况提出了一种调速控制策略。对装载机静液压传动系统的调速特性进行了分析,结合装载机V型作业工况的特点将整个作业分为空载前进阶段、铲掘阶段、满载倒车阶段、满载前进阶段、以及空载倒车阶段,制定出一种针对装载机V型作业工况的调速控制策略,分析了装载机车速与变量泵排量控制信号、变量马达排量控制信号之间的关系,借助AMESim—Statechart工具完成控制算法的编译实现对装载机V型作业工况下的控制。（3）利用在AMESim平台中搭建的静液压传动系统整体模型对装载机V型作业工况进行了仿真分析。在V型作业工况下,采用提出的单泵—双马达静液压传动系统调速控制策略,结合整体模型进行了仿真,得到了装载机在此工况下各系统参数的变化情况,包括装载机车速、发动机转速、牵引力、系统流量、泵排量比、马达排量比和系统压力等。（4）在V型作业工况下对装载机进行了基于调速控制策略的循环试验。将制定的控制策略和算法写入控制器,对静液压装载机的V型作业工况完成情况进行了测试,采集了装载机的车轮转速、发动机转速、系统流量、泵排量比、马达排量比和系统压力等数据。对比了装载机V型作业工况下各参数的仿真结果与整机试验数据,发现发动机转速、装载机车速、液压系统的压力与流量、泵和马达排量比及牵引力等参数的仿真与试验结果基本吻合,证明了调速控制策略的合理性。

关键词： 数字孪生   矿用设备   状态监测   故障预测   预测性维护  

摘要： 传统的矿用设备维护一般是根据以往经验制定周期性巡检计划,维修方法依赖于经验丰富的技术人员现场勘查、检修。但随着矿山智能化程度和测控水平不断提高,对矿用设备有效检修提出了更高要求。采煤机作为综采工作面的核心设备,提高其检修效率尤为重要。因此,本文对采煤机液压系统的状态监测、故障预测以及预测性维护方案进行研究。分析采煤机液压系统常见故障特征,制定采煤机液压系统数字孪生体搭建方案,明确预测性维护系统机理与实现流程,提出基于液压状态信号的状态监测、故障预测方法,构建采煤机液压系统数字孪生体,实现预测性维护系统功能,保障采煤机安全稳定运行。针对传统状态监测方法存在图表复杂难懂的应用难点,综合考虑采煤机液压系统常见故障囊括范围,研究基于状态监测模型的设备动态数据直观获取方法,以较小的数据通道和通用的开发引擎,搭建三维可视化设备状态监测平台,在虚拟空间自主选择观察目标,对应展示采煤机液压系统组成结构与状态参数。针对故障预测过程中出现的数据集冗杂问题,研究基于灰色粗糙集的双向数据约简方法,建立—种适用于采煤机液压系统的优化人工神经网络预测模型,带入煤矿工作面实际数据进行网格训练,获得采煤机液压系统各关键部件预测故障率,并对比四种常见预测方法给出的预测结果准确度,验证了该方案适用于本系统。针对预测结果给出采煤机液压系统巡检、小修建议,在保证常态巡检的情况下,若将该系统应用于当前煤矿,可望在两年内减少43.6%巡检和27.1%停机小修。最后,根据采煤机液压系统实际维修流程,制定了基于混合现实(Mixed Reality,MR)的采煤机液压系统预测性维护策略。采用Matlab-MySQL-Unity3D联合编程方式,将预测结果推送至故障对策库,进而驱动辅助维修流程部署至HoloLens眼镜,操作人员佩戴眼镜进行预测性维护操作,实现虚拟空间与现实设备的维修交互。该系统已针对状态监测、故障预测与预测性维护功能进行实验验证,结果表明各模块均实现预期功能。

关键词： 喷杆式喷雾机   结构分析   液压系统   姿态控制系统   性能试验  

摘要： 宽幅喷杆式喷雾机以其喷幅宽、作业效率高、续航时间长和对作物损伤率低等优点逐渐应用到农业生产中,但其在田间作业时,由于受到地面不平整激励,易引起车身侧倾、俯仰等,导致喷杆不规则运动,降低喷杆稳定性,影响施药效果。仅仅依靠喷雾机本身的被动悬架已无法满足现代农业对植保作业喷雾均匀性的要求。目前,国内对喷杆悬挂架的研究滞后于欧美国家,高端宽幅喷雾机技术水平难以满足现代化精准农业和绿色农业的发展。为了提高喷杆稳定性,保证药液喷施均匀性,本文基于喷幅达到24m的3WP-3000型牵引式喷杆喷雾机,对其姿态控制系统进行研究,主要研究内容如下:(1)对喷雾机各机械结构进行分析,包括喷杆悬架、被动减振机构、升降装置主动梯形机构和折叠机构。其中,对于被动悬架中的阻尼器进行了深入分析,分析了液压阻尼器的工作原理以及阻尼力与位移的关系。通过数学计算获得了喷杆高度变化行程,并对升降机构进行受力分析,求出工作时所承受的最大拉力,并以此确定了升降油缸的关键参数。对主动梯形机构进行分析,得出了角度调节油缸主动动作时与喷杆倾角之间的关系,对用于初步试验的静态试验台进行了简单介绍,并运用ANSYS软件对喷杆进行了静力学分析。(2)通过对喷杆悬挂架装置液压系统工况要求的分析,阐述了液压系统的基本工作原理。对喷雾机整体液压系统进行了设计,详细介绍了喷杆悬挂架液压系统中同步回路、比例控制回路的设计,保证了整个液压系统能达到该悬挂架作业要求,其次对喷杆悬挂架装置液压系统中关键液压部件进行介绍。(3)对喷雾机姿态控制系统进行设计,叙述了姿态控制的工作原理,其次对高度和角度调节液压系统进行了介绍并进行了硬件的设计,包括对测距传感器、角度传感器、比例电磁阀、转换模块和触摸屏等元件的选择,最后进行了软件系统的设计,包括数据的转换、检测模式的设计、控制方法的选用以及高度调节、角度调节和报警程序的设计。(4)基于上述研究,对姿态控制系统进行了相关性能试验。通过对超声波传感器的实际数据测试,得出超声波测距传感器检测数值与实际值误差小于0.5%,满足控制系统需要。高度调节试验表明,当高度调节阈值设置为30mm时,可以很好地保证喷杆高度调节的准确性和快速响应。阶跃响应角度调节试验表明,姿态控制系统开启后,相较于无控制系统状态时,喷杆稳定性增加,并且喷杆恢复稳定的时间明显缩短,喷杆最终状态更接近于水平状态。

关键词： 风机盘车   电液伺服控制系统   同步控制   模糊控制   粒子群寻优算法  

摘要： 液压式风机盘车是用于风力发电机叶片水平式吊装作业的专用设备,起到驱动风机轮毂转动及轮毂位置保持的作用,以实现叶片与安装孔位的水平式对接组装。该型式风机盘车设备主要由驱动缸组、锁紧缸组、托架、支撑机构、液压系统及智能控制系统等部分组成,可以满足驱动6兆瓦级风力发电机组轮毂旋转的工作要求。文章主要针对盘车设备的液压系统与控制方案的设计进行研究。首先,针对现有的各式风机盘车设备进行了系统性的归纳总结,在吸纳了现有盘车的设计方法基础上提出了一种新型的采用液压缸驱动的风机盘车装置,以提高风机盘车的驱动效率、工况适应性及操作安全性。其次,针对所设计的液压盘车结构特点、技术要求及工作情况,设计了液压控制系统。而且为了分析盘车系统的控制性能,建立了各个元器件的数学模型,并整合成单路驱动缸的电液伺服控制模型和驱动缸组的同步运动控制模型。基于MATLAB软件中的simulink可视化仿真工具,建立系统数学模型,通过仿真评价了单缸系统的动态响应特性、稳定性和同步系统的同步控制性能。并将仿真结果用于引导后续的控制器设计与优化。再有,将PID控制和模糊控制应用于盘车系统,来提升系统的响应性能和同步运动精度。经仿真结果对比,验证了模糊PID具有实时在线调节控制参数的能力,而且它对系统控制性能的提升要强于传统PID。最后,使用粒子群寻优算法对模糊PID控制器进行优化,使得模糊规则可以更充分地指导模糊PID控制盘车同步系统运动。通过仿真结果比对分析,证实了粒子群模糊复合PID控制器对盘车系统的动态响应特性和同步精度具有优异的提升效果。风机盘车设备将液压控制系统与智能控制算法相结合,在极大程度上提高了盘车装置的控制精度、工作效率和可靠性,为相关大型风机装配设备的研发提供了新的思路。

关键词： 机载液压系统   健康管理   深度学习   卷积神经网络   长短期记忆网络   残差结构  

摘要： 液压舵机作为飞控系统的重要的组成部分,其性能直接影响飞机的安全运行,同时在航空公司定期维护中,目前仍以传统的定期维修、事后维修为主,造成严重的人力财力浪费。在液压舵机系统日益发杂的环境下,以数据驱动为核心的健康管理技术成为解决上述问题的关键。故文本以日益成熟的深度学习为基础,对液压系统故障诊断与预测方法进行探究。针对液压系统建模困难、需靠专家经验对数据进行筛选和普通机器学习算法诊断精度不足的问题。本文提出了适用于本文升降舵液压系统数据的改进1D-CNN故障诊断算法。首先,使用一维卷积代替传统二维卷积,有利于原始数据时序特征的保留。并且在卷积层末尾连接全局均值池化层,起到了减少模型参数和降低过拟合风险的作用。其次引入残差结构,经过实验选择合适的跳层连接方式。并且每个残差块加入挤压与激励优化算法,对同一层不同维度特征图进行自适应加权。有效解决了网络层数过高带来的模型性能下降的问题。基于文献与调研数据,利用AMEsim软件实现对故障数据的获取。实验表明本文提出算法有较强的故障诊断准确率,相比同层数普通卷积网络,性能提高6.9%。残差结构、挤压与激励优化算法对模型均起到了提升性能的作用。对比本文网络与普通卷积的T-SNE降维可视化图,本文网络对特征的汇聚明显更集中,且不同类别数据没有发生交叉现象。在不同噪声环境中测试模型的抗噪声能力,结果显示,随着噪声强度的增大,本文模型优势越明显,在含30%噪声的环境中本文模型相较普通网络性能提高8.7%。针对寿命预测算法的特征提取能力不足,本文提出一种基于CNN与LSTM的融合算法。首先利用pearson相关系数、均方误差、随机森林等方法对多维传感器数据进行特征筛选。其次利用CNN的强大特征提取能力,设置4个分支,每个分支使用不同卷积核从不同方向特征提取,将采集到特征输入Bi-LSTM,从前后两端处理信息。由于液压寿命数据集的匮乏,本文采用公共数据聚集C-MAPSS对所提方法进行实验验证,实验表明本文算法的寿命预测精度相比CNN、LSTM,分别提高了14.9%、12.1%。