基于特征参数和功率谱分析的液压滑阀内漏声发射检测实验研究

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(海军工程大学动力工程学院， 湖北武汉 430033)

引言

液压滑阀属于液压系统的核心控制元件，应用十分广泛，主要用于控制油路的通断和改变油液的流动方向[1-2]。液压滑阀使用率高，开启频繁，同时长期工作在高温高压的环境， 这些因素都对密封面有着非常大的损伤，阀芯磨损会增大间隙，进而增加滑阀和系统的内泄漏量。内泄漏的发生通常较为隐蔽，不仅影响系统的工作效率，同时耗费大量的生产资源，污染环境[3-4]。

传统检测滑阀内漏的方法有两种，采集流量和压力信号对比分析，判断有无异常下降的情况。两种方法都属于介入式检测技术，即通过拆解液压油路，将传感元件直接接入油路进行测量，此方法不仅步骤复杂，而且效率较低，操作中也存在泄漏风险[5-6]。声发射检测属于非介入式检测的一个分支，在气体和石油管道泄漏领域应用较为广泛，但因涉及到内部液体流动状态的复杂性以及固液耦合的信号衰减问题，很少见到此技术应用于液压滑阀的泄漏检测。本研究采用声发射技术检测液压滑阀内漏，以5组不同间隙尺寸的滑阀为研究对象搭建内漏实验台，在不拆解油路的情况下采集声发射数据，从特征参数和波形分析两个角度找出了内漏信号和正常信号的区别，发现了特征频率随滑阀内泄漏量的偏移规律，实现了滑阀内漏的非介入式检测。

1 声发射检测原理

在材料变形、断裂、液体泄漏时，能量会在故障点迅速释放，产生瞬态弹性波，这个过程即叫做声发射，通过专业仪器采集、分析信号，评价声发射源位置、状态等特征的技术即是声发射检测技术[7-8]。当滑阀中液体泄漏时，间隙中的液体会在前后压力差的作用下高速喷射而出形成湍射流，与阀体相互作用形成波动的压力场，进而产生声发射信号[9-11]，内漏模型如图1所示。

图1 滑阀内漏模型

相比其他检测方法，声发射检测技术的优点在于能进行实时动态监测；信号来自被检测物本身；而且对构件外形尺寸要求不高，能检测形状复杂的物体；不用很接近被检工件，更加安全[12]。

声发射信号分析方法分为特征参数分析和波形分析。特征参数分析是根据采集到的信号快速计算得到参数值，用于信号的初步归纳、整理、识别，通过对比分析找到能反映信号特点的关键参数[13]，常用的特征参数如图2所示。

图2 声发射信号特征参数

波形分析可以对采集到的声发射信号从时域和频域两个方面进行特征提取，进而找出故障源关键信息[14-15]。目前常用的波形分析方法有谱分析、小波分析以及分形理论等。

2 实验系统搭建

以实验室现有5组液压滑阀对基础搭建声发射检测实验台，如图3、图4所示。

图3 滑阀内漏声发射检测实验台

1、3.油箱 2.溢流阀 4.液压泵 5.单向阀 6.蓄能器 7.温度传感器 8.压力传感器 9.声发射传感器 10.泄漏装置 11.量筒 12.前置放大器 13.数据采集卡 14.计算机图4 实验系统示意图

声发射检测设备由湖南鹏翔电子科技有限公司提供，主要分为声发射传感器、前置放大器、数据采集卡以及数据分析软件四个部分。传感器型号为PXR03RMH，测量的频率范围为20～100 kHz。前置放大器采用PXPA5，放大增益40 dB。数据采样频率1.25 MHz，24为A/D转换器。

泄漏实验测得的滑阀间隙和公称压力下的泄漏量如表1所示。

表1 滑阀泄漏实验结果

实验所用的液压滑阀在出厂时规定了标准间隙，间隙在0.005～0.007 mm属于正常，根据实验结果，1～3号阀由于使用过程中的磨损间隙已经超出了规定值，且泄漏量明显大于4号、5号阀。

将5组滑阀泄漏量的实验值、AMESim仿真值、层流公式计算结果汇总如图5～图9所示。

图5 1号阀泄漏量-压力曲线

图6 2号阀泄漏量-压力曲线

对比分析发现，相同压力下，对于1～3号滑阀，层流计算得到的泄漏量与AMESim仿真得到的泄漏量大小基本相同，而通过实验得到的泄漏量明显小于前两者。前人研究表明，圆环缝隙内液体发生湍射流时，实验泄漏量要明显小于仿真和层流模型计算的泄漏量[16]。结合5组滑阀的间隙尺寸，可认定1～3号阀属于内漏滑阀。

图7 3号阀泄漏量-压力曲线

图8 4号阀泄漏量-压力曲线

图9 5号阀泄漏量-压力曲线

在声发射检测实验中，通过溢流阀调节阀前端压力至1 MPa，采集此状态下的背景噪声信号，随后提高声发射信号门槛，确定耦合状况良好后开始采集信号。通过溢流阀调节阀前端压力，从1 MPa起逐步增加1 MPa，一直测量至12 MPa，存储并记录相应压力下的信号，1号阀测量完毕后对2号阀重复相同步骤，直至5组阀全部测量完毕。

3 特征参数分析

本研究实验数据是滑阀处于中位状态下得到的，滑阀内漏的声发射信号属于非平稳连续型随机信号，确保了信号采集的连续性。实验所用的PXR03RMH传感器对噪声信号不敏感，同时通过低噪音信号线(屏蔽线)和采集器连接，模拟滤波器低截止频率20 kHz，高截止频率100 kHz，这些措施均有效屏蔽了噪声信号的干扰，确保了声发射信号的真实性。

3.1 确定最佳测量点

在阀体表面选定了10个待测点，如图10所示，在1 MPa压力下采集信号，对比幅值域参数的大小，选定最佳的测量点。

图10 判定最佳测量点

各点的幅值域参数如图11所示，图中：A为幅值(dB)，E为能量，N为振铃计数，RMS为有效值电压(V)，ASL为平均信号电平(dB)，t为上升时间(μs)，f为平均频率(kHz)。

图11 待测点幅值域参数

对于2号待测点，上升时间较短，说明响应速度最快，而其他各项幅值域参数均大于其他待测点，应将传感器设在此处采集信号，实验所用的滑阀内部结构如图12所示。

图12 滑阀内部结构示意图

在最后拆卸滑阀时，发现2号点正是滑阀回油口(T)所在的位置，得到回油口处的声发射特征信号强度最大，响应速度最快。

3.2 压力对特征参数的影响

实验中针对5组通径16 mm的滑阀分别从1 MPa加压至12 MPa，测量了声发射特征参数，可以以压力为变量，研究压力对滑阀内漏特征参数的影响规律，将5组滑阀的幅值域参数汇总如图13～图16所示。

图13 压力对幅值的影响规律

图14 压力对振铃计数的影响规律

图15 压力对有效值电压的影响规律

图16 压力对平均信号电平的影响规律

根据特征参数参数变化趋势，1～3号内漏滑阀的各项参数值基本维持在同一区间内，且变化趋势基本一致，而4号、5号正常滑阀各参数值随压力的改变变化趋势相同。幅度值、有效值电压、平均信号电平这3个特征参数随着压力的增加都会在一定区间内上下浮动，但总体变化趋势不明显，不能反映压力对特征参数的影响，而内漏滑阀的振铃计数随压力的增加有明显的上升趋势，2类滑阀的变化趋势有明显的差异，因此可以作为幅值域的特征参数来表征压力对于声发射信号的影响，如果振铃计数随压力的增加变化较大，则可初步判断滑阀内漏。

3.3 间隙高度对特征参数的影响

为得到滑阀间隙高度对特征参数的影响规律，整理测量的数据，滑阀在1～12 MPa压力下的特征参数如图17～图20所示。

图17 间隙对幅度值的影响规律

图18 间隙对振铃计数的影响规律

图19 间隙对有效值电压的影响规律

图20 间隙对平均信号电平的影响规律

上述4幅图中横坐标按照滑阀间隙高度的大小排序得到，其中2号间隙最大，4号间隙最小，横坐标由小到大呈递增的规律。

随滑阀间隙高度的变化，幅度值、振铃计数、平均信号电平都有一定的波动，不能很好的反映间隙的变化规律，内漏滑阀(1～3号)和正常滑阀(4号、5号)参数与压力的对应关系不一致。而内漏滑阀的有效值电压随间隙的增加而增加，变化趋势较为稳定，有较强的对应关系，且这种关系对于正常滑阀也适用，故有效值电压可以作为幅值域的特征参数来表征滑阀间隙高度对声发射信号的影响。

4 AR功率谱分析

4.1 功率谱模型的选择

声发射特征参数可以表征滑阀的内漏状态，并能初步判断滑阀是否内漏，但是特征参数方法数据分析量较大，结果不够直观。本节拟从功率谱分析的角度提取声发射信号的特征频率，找出内漏信号和正常信号的区别。

实验采集的信号通过转化都是在时域上的电压-时间信号，由于泄漏的声发射信号属于这种非平稳连续型的随机信号，很难从中找到有规律的特征信息，更不能达到辨别滑阀内漏的目的，因此需要将时域信号变换到频域上寻找特征。

根据各类分析方法的优缺点，选择周期图法、相关法、Welch法和AR(自回归)模型法研究1号阀在公称压力10 MPa时的功率谱，效果如图21所示。

对比分析可以发现，周期图法得到的功率谱具有锯齿形状，曲线粗糙，色散大；自相关法曲线光滑，说明方差处理的结果要比周期图法处理的结果小，但是功率谱幅值有所降低，而且丢失了一些低幅值的特征频率；Welch法虽然曲线更加光滑，但是边瓣较大，不能直观的看出特征频率值， 分辨率不高；AR模型法和前三种方法相比，曲线光滑度有一定程度的提升，说明使用该模型对窗口外的数据假设合理，而且保留了所有特征频率的波动情况，更能反映曲线最原始的状态，功率谱幅值差值大，特征频率明显。

图21 各类分析方法对比图

4.2 AR功率谱分析结果

实验数据是针对5组滑阀分别从1～12 MPa加压所测得的，数据量较大，为节省篇幅，只列出了4， 8， 12 MPa压力下5组滑阀的AR模型功率谱。

从图22～图24，压力从4 MPa增加到12 MPa，就每一组滑阀而言，特征频率并没有改变，说明特征频率始终稳定存在，与压力无关。压力增大滑阀内漏功率谱的幅值并没有增大，因此幅值不能作为判断内漏的因素。

当压力相同时，1号、2号、3号滑阀特征频率都小于40 kHz，4号、5号滑阀特征频率都大于40 kHz，而1～3号阀属于泄漏阀，4号、5号阀属于正常阀，其中2号泄漏量最大，4号泄漏量最小，因此在功率谱上40 kHz 可作为判断泄漏的临界点。将5组滑阀的特征频率列于表2中。

图22 4 MPa压力下5组滑阀内漏功率谱

图23 8 MPa压力下5组滑阀内漏功率谱

图24 12 MPa压力下5组滑阀内漏功率谱

滑阀序号12345特征频率/kHZ39.8,79.834.3,68.739.3,78.645.7,91.641.8,83.5

分析发现：泄漏量越大，特征频率越向低频方向偏移，且特征频率呈现倍频的关系。泄漏滑阀的功率谱曲线比较粗糙，除了在40 kHz附近和80 kHz附近处幅值最大外，在20～30 kHz和50～60 kHz均有小幅度的响应信号，而正常的滑阀功率谱曲线较为光滑，除了两个特征频率外，没有明显的响应信号。

使用AR模型求得滑阀内漏的功率谱曲线，通过比较特征频率的大小和曲线的变化趋势，能够很好地判断滑阀是否泄漏，并能判断不同滑阀泄漏量的大小顺序。

5 结论

(1) 首次将声发射技术应用在液压滑阀的内漏检测上，利用声发射技术能有效检测液压滑阀的内漏状态，为构建滑阀内漏诊断数据库提供了数据支撑；

(2) 振铃计数可以表征压力对于声发射信号的影响，同时可以根据其与压力的对应关系初步判断滑阀是否内漏；有效值电压可以表征滑阀间隙高度对声发射信号的影响；

(3) 通过AR功率谱分析发现：滑阀内漏的声发射信号基频为40 kHz，泄漏量越大，特征频率越向低频方向偏移；特征频率呈现倍频的关系，有内漏的滑阀功率谱曲线有小幅波动，正常滑阀功率谱曲线光滑。