某型发射车底盘动力系统多故障诊断研究

王 赛，曹继平，李 峰，周永涛，张 毅

(火箭军工程大学 装备管理工程系，陕西 西安 710025)

发射车是导弹作战的核心要素之一，担负着极其重要的导弹运输和发射任务，其状态的好坏，直接关系到整个导弹武器系统战斗力的形成。据统计，2013～2014年，某型发射车发生故障的75%以上都位于底盘系统。发射车底盘系统结构复杂、功能多样，主要由动力系统、制动系统、传动系统、行驶系统、转向系统和电气系统等组成。对2013～2014两年的底盘系统故障数据进行分析，底盘系统中动力系统故障占比高达47.5%，严重影响着发射车的安全性和可靠性，制约着导弹武器装备作战性能的发挥，是当前发射车故障诊断迫切需要解决的问题。

当前国内外用于多故障诊断的方法主要有：刘芬等对粒子群算法优化后的小波神经网络进行研究并应用于传动箱的多故障诊断[1]；王向红等运用小波包分析与独立分量分析的多源故障信号提取方法对旋转机械设备的裂纹、摩擦等多故障源信号进行检测和分离[2]；梁威等采用小波包和进化支持向量机融合技术对机载燃油泵进行多故障诊断[3]；王宏超对稀疏分解和图像稀疏表征技术进行了研究并应用于滚动轴承微弱故障诊断[4]；王敏改进了形态分量分析方法并应用于齿轮箱多故障诊断[5]；王毅等将多小波能量和粒子群优化的RBF神经网络进行融合，实现了水电机组的多故障诊断[6]；李辉等综合利用了双树复小波包变换和经验模态分解技术对轴承的多故障类型进行了识别诊断[7]。

以上研究中，多故障诊断研究方法多且应用领域广，但针对发射车底盘的研究尚不多见。小波分析理论能实现非平稳信号的低频成分和短时高频成分分析，多小波变换具备正交性、高阶消失矩、紧支性和对称性特点，能够最大限度减少失真，应用更广[8-9]。鉴于发射车底盘燃油滤清器、机油滤清器、空气滤清器堵塞多故障振动信号的非线性、非平稳性，笔者合理设置传感器进行动力系统振动信号采集，采用多小波分解方法进行信号分析和处理，提取小波包能量谱故障特征信息，最后运用RBF神经网络进行学习、训练和测试，以实现发射车底盘多故障诊断。

1 发射车底盘动力系统多故障分析

结合2013～2014年某型发射车底盘动力系统故障数据，对该型发射车动力系统故障部位、故障现象和故障原因进行统计，如表1所示。

表1 某型发射车底盘动力系统故障分析

由表1可知，在动力系统故障中，柴油滤清器、机油滤清器、空气滤清器堵塞故障共计44次，占比达71%，迫切需要对发射车底盘动力系统“三滤”多故障进行分析，以寻求最佳故障诊断策略。

1.1 “三滤”功能分析

空气滤清器是发射车底盘进气系统的重要组成部分，如图1所示，其主要功用为滤除空气中的杂质和尘埃，使清洁的空气进入燃烧室，预防管路堵塞，减小活塞和缸套摩擦，使发动机保持正常工作效率以延长寿命。燃油滤清器位于发射车底盘供油系统中，如图2所示，其主要功能为滤除燃油中的杂质。机油滤清器位于发射车底盘润滑系统中，如图3所示，其主要对来自油底壳的机油中有害杂质进行滤除，以洁净的机油供给曲轴、凸轮轴、活塞环和连杆等零部件，起到润滑、冷却及清洗作用。

1.2 “三滤”故障对发动机气缸振动的影响分析

针对发射车底盘动力系统故障中最具代表性的发动机动力不足现象，利用专家经验可以判断为空气滤清器堵塞、柴油滤清器堵塞、机油滤清器堵塞多故障，实际维修过程中需要确定诊断顺序，逐个进行排查和验证，在一定程度上造成了维修时间和资源的浪费，不利于战时迅速恢复装备战斗力。根据发射车动力系统工作原理，柴油和新鲜空气燃烧发生爆炸对发动机缸体产生振动，通过燃烧膨胀的动力推动活塞运动，对缸体产生冲击。当空气滤清器堵塞时，发动机气缸进气量不足，导致燃烧不充分，排气不畅且伴有黑烟，发动机气缸和排气管振动异常；当燃油滤清器堵塞时，气缸内供油量不足，导致燃烧功率下降，对缸体的冲击减弱，振动幅度下降；当机油滤清器堵塞时，发动机润滑系统供油不足，零部件磨损加剧，机械元件磨损产生的振动与缸内能量冲击混合，发动机气缸振动信号呈显著异常。因此，发动机气缸振动信号能很好反映出“三滤”的工作情况，通过发动机的缸盖振动信号的分析可以诊断出“三滤”是否正常。文献[10-13]通过设置柴油机故障工况，采集振动信号并进行分析处理，有效实现了柴油机多故障诊断，为发射车“三滤”故障诊断提供了思路。

2 实验设计

2.1 故障工况设置

根据发射车底盘故障数据，结合动力系统多故障诊断试验需要，实验模拟底盘动力系统常见的4种工况：正常工况、空气滤清器堵塞工况、燃油滤清器堵塞故障工况和机油滤清器堵塞故障工况，3种故障均为人为设定故障，如表2所示。

表2 发射车底盘动力系统实验工况

2.2 振动传感器布置

以某型发射车底盘动力系统为诊断对象，试验平台如图4所示。

实验中通过安装振动传感器，采集发动机总成振动信号。由于该型发射车底盘动力系统发动机缸盖不能拆卸，因此将振动传感器安装在发动机侧面机体上，布置方式如图5所示，信号采集时发动机运行转速为1 500 r/min。

3 振动信号采集与故障特征提取

3.1 振动信号采集

实验采集了正常工况、空气滤清器堵塞故障、燃油滤清器堵塞故障和机油滤清器堵塞故障4种状态下的振动信号，每种状态各提取60组信号，共240个。为方便表述，将4种实验数据记录为Ai、Bi、Ci和Di，i=1,…,60，发动机不同状态下的实测振动波形如图6～9所示。

3.2 故障特征提取

根据小波分析理论，小波包分解可以将采集的振动信号进行多尺度、低高频信号同步的正交分解，使分解系数呈现不相关性且有白化趋势，能有效区分振动信号中的突变部分和噪声，使分离出来的信号的频带能量互相独立且无冗余。小波包能量谱可以有效表征信号的能量分布情况，不同状态下小波包能量谱具有不同的能量分布，可以作为故障诊断的依据，因此笔者对振动信号的小波包能量谱进行分析，作为故障特征信息提取的来源。

结合发射车动力系统振动信号的频域特性，通过多次取值实验分析及对比，笔者对每组振动信号均采用德比契斯(db10)小波基函数，分解层数为4层，由此得X1,X2,…,X16共16个频带，信号分析频率为10 kHz，动力系统各状态下振动信号小波包能量谱分布如图10所示。由图10可知，动力系统不同状态下振动信号小波包能量谱分布各不相同：在正常状下，X9和X10频带所占能量比例最大，分别占总能量的24.6%和28.07%；空气滤清器堵塞故障下，X16所占能量比例最大，为25.99%；燃油滤清器堵塞故障下，X10所占的能量比例仍较大且相对增加为32.47%，但X9处能量比例相对下降，为15.5%，同时X15频带能量比例大幅增加，为12.94%；机油滤清器堵塞故障下能量分布较为分散，X9和X10频带所含能量比例较大，分别为16.65%和17.15%。可见空气滤清器堵塞和机油滤清器堵塞故障下，信号能量分布比较分散，正常状态和燃油滤清器堵塞

故障下，振动信号能量分布较为集中，某一频段内能量占比很大。

将各频段内信号所占能量百分比作为该状态下故障特征信息，以空气滤清器堵塞故障为例，其小波包能量谱特征值如表3所示。

表3 空气滤清器堵塞工况小波包能量谱值

4 基于RBF神经网络的故障诊断

径向基函数(Radial Basis Function，RBF)网络[14]具有任意精度的泛函逼近能力和最佳逼近特性，且不受BP(Back Propagation)网络及其改进算法存在的收敛速度慢、局部极小值和网络结构难以确定等缺点制约。

RBF神经网络结构如图11所示，包括输入层、输出层和隐含层，隐含层神经单元的作用函数为具有局部响应特性的非单调的高斯基函数(Gaussian basis function)，不同于BP神经网络的全局响应函数。在功能实现上，RBF神经网络的神经元个数设定需比BP网络多，但训练时间会有效减少。

4.1 RBF神经网络参数选取

表4 各样本应得到的神经网络理想输出

4.2 RBF神经网络训练与测试

在获取的240组振动信号中，选取160组作为训练样本，对RBF神经网络进行学习和训练。经样本学习后，网络的结构确定为17×11×4，网络的部分训练结果如表5所示。

表5 RBF神经网络的训练结果

将4种工况下剩余的各20组数据作为RBF神经网络的测试样本，共80组。神经网络训练完毕后，从80组测试样本中任取一个样本，如燃油滤清器堵塞故障C48，该样本输入为X=(1.127 7，1.320 5,1.627 1，1.878 6，1.468 3，0.897 3，2.470 9，1.731 6，15.533 6，32.455 7，11.377 9，10.142 2，2.284 5，1.196 2，12.917 8，1.650 1，26.418 3)。将C48样本特征值输入到训练好的RBF神经网络，得到诊断结果与理想输出如表6所示。

表6 测试样本的诊断结果

将剩余79组测试样本输入到训练好的RBF神经网络进行故障诊断验证，其结果如表7所示。

表7 RBF网络故障诊断性能测试 %

注：诊断精度=识别率/(1-拒绝率)

从表7可以看出，基于RBF神经网络的发射车底盘动力系统多故障诊断具有良好的诊断性能。

5 结束语

根据发射车底盘动力系统多故障机理及振动信号产生机制进行了实验设计，采集了发射车在正常状态、空气滤清器堵塞、燃油滤清器堵塞和机油滤清器堵塞4种状态下的振动信号，对振动信号进行小波包能量谱分析并提取出故障特征信息，基于RBF神经网络对特征信息进行学习和训练，并对训练好的诊断网络进行了验证。结果表明，训练好的RBF神经网络具有较高的诊断精度，笔者所提方法可以有效应用于发射车底盘动力系统的多故障诊断。