设备设计/诊断维修/再制造
现代制造工程2010年第4期
基于扩展卡尔曼滤波的液压马达故障诊断
李胜，邓华
（中南大学机电工程学院现代复杂装备设计与极端制造教育部重点实验室，长沙410083）
摘要：针对液压马达在实践中经常出现的故障模式，从液压马达的模型出发，抽取重点关心的状态方程，采用扩展卡尔曼滤波(EKF)器的状态估计方法，对液压马达故障进行诊断研究，较好地提高了故障诊断的效率与精度。经某型液压马达
故障诊断仿真结果表明，该方法可以准确地对液压马达的故障进行诊断，是一种有效的故障诊断方法。关键词：液压马达；故障诊断；扩展卡尔曼滤波；非线性估计
中图分类号：TH137.5文献标识码：A文章编号：1671—3133(2010)04—0145—05
Hydraulicmotorfaultdiagnosisusing extendedKalmanfilter
LI Sheng,DENG Hua
(Key Laboratory of Design for Moderm Complex Equipment and ExtremeManufacturing
Ministry of Education,School of Mechanical and Electrical Engineering,Central South University,Changsha 410083,China)
Abstract: Aimed at the failure mode of the hydraulic motor in practice,from the model of the hydraulic motor,taked the focus of the state equation concemed,using the method of extended Kalman filter state estimation, can realize accurate diagnosis of the failure of the hydraulic motor, can improve the efficieney and accuracy of the fault diagnosis, A certain type of hydraulic motor fault diagnosis simulation results show that the method can achieve accurate fault diagnosis of hydraulic motor,is an effective method of fault diagnosis.
Key words:hydraulic motor;fault diagnostics; Extended Kalman Filter( EKF) ;nonlinear estimation
液压系统是一个典型的高度非线性系统，其失效形式、故障机理复杂多样；内部动力传递封闭，参数可测性差，故障信息难以提取，导致系统故障诊断困难。液压系统故障诊断最初主要依靠简单的诊断仪器，凭借经验，通过感观诊断、抽样分析及故障树等分析方法诊断系统故障。文献[1]应用方框图、鱼刺图等分析方法，对主要液压元件（如泵、马达等）的故障模式及诊断策略做了详尽的研究，这类方法一般只能对系统故障进行简单的定性分析。随着信号处理技术、人工智能技术和控制理论等基础学科的迅速发展，液压系统故障诊断在国内外得到了重视并取得重要进展。从发展方向16]来分，诊断方法可归纳为：基于信号处理的方法、基于人工智能的方法和基于解析模型的方法，这些方法分别在故障监测、故障特征提取和故障模式识别等方面取得了显著的成果。在基于模型的方法中,文献[11]应用非线性观测器对液压缸失压进行故障诊断，但易受过程噪声、建模误差等不确定性
●国家973重点基础研究发展计划资助项目（2006CB705404）万方数据
因素影响，导致诊断结果出现虚警或漏警现象。而卡尔曼滤波是广泛用于控制与传感器系统模型的故障诊断方法，具有较好的鲁棒性和准确性。文献[10]应用卡尔曼滤波对液压伺服驱动系统的渗漏故障进行研究。
本文利用扩展卡尔受滤波对液压马达进行故障诊断，通过对液压马达控制与传感器状态健康参数的非线性估计，实现对故障位置的快速诊断，解决了可测量参数偏少导致故障诊断困难的回题，提高了故障诊断方法的效果。通过某型液压马达控制与传感器
故障诊断的仿真实例，验证了该算法的有效性。 1液压马达工作结构与状态方程
锻造操作机夹钳旋转的液压驱动系统机构如图1所示。液压马达运转工况如下：液压马达正转时，电液比例节流阀1的输入电压山得高电压，液压油从电液比例节流阀1的口P通过口A，进入液压马达输人腔，做功之
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