基于电机运行状态的电静压伺服机构内泄漏检测方法

贺青川　刘慧　潘骏　陈文华

摘要：针对电静压伺服机构存在的内泄漏难以直接观测且缺乏有效间接检测方法的问题，利用电机运行状态变化与闭式循环液压系统内泄漏之间的关联关系，提出了一种基于电机电流、转速数据的电静压伺服机构内泄漏检测方法。为从运行状态数据中精准提取微弱故障特征，基于深度学习建立了一种能够定向提取数据特征的卷积神经网络算法。经故障植入实验验证，所提方法的内泄漏检测的准确率高达98.7%，从而为解决电静压伺服机构内泄漏检测难题提供了有效方法。

关键词：电静压伺服机构；内泄漏；故障检测；液压系统；卷积神经网络

中图分类号：TP137

DOI：10.3969/j.issn.1004-132X.2023.12.003

Detecting Internal Leakage in Electro-Hydraulic Actuators Based on Operational States of Motor

HE Qingchuan LIU Hui PAN Jun CHEN Wenhua

Abstract： Internal leakage in an electro-hydraulic actuator（EHA） could not be identified by observation and also there were no effective methods for online detecting by using operational data. According to the relationship between state parameters of motor and leakage in closed hydraulic system， a detecting method of internal leakage by using motor current and speed signals was proposed. Based on deep learning algorithm， a convolution neural network was proposed which could be used to extract targeting weak features from monitoring data. A fault injection experiment was designed and the results show that the detection accuracy of internal leakage reaches 98.7% by using the proposed method， which provides an effective method for internal leakage detection in EHAs.

Key words： electro-hydraulic actuator（EHA）; internal leakage; fault detection; hydraulic system; convolutional neural networks

0 引言

電静压伺服机构（electro-hydrostatic actuators，EHA）在飞机、舰艇等武器装备的运动控制中得到较多应用［1-2］。EHA采用的是闭式循环液压系统，轴向柱塞泵吸油口与液压缸排油口直通，无冷却器，工作条件苛刻［2-3］。随着运行时间的推移，EHA会出现轴向柱塞泵零件磨损以及液压缸密封件磨损、老化等问题，导致液压系统高压腔的油液向低压腔泄漏（简称内泄漏），影响飞机、舰船等武器装备的作战性能［2-4］。但是针对尚不足以导致EHA无法工作的微弱内泄漏，目前既无法直接观测，也缺乏有效的间接检测方法。

为降低甚至消除内泄漏故障风险，保证装备作战性能，笔者针对EHA内泄漏故障检测开展了研究。笔者在研究中发现EHA的内泄漏会影响电机的运行状态，据此，提出一种通过分析电机电流、转速变化进行内泄漏检测的方法，并利用故障注入技术，对所提出的EHA内泄漏检测方法进行了实验验证。

1 基础理论方法

1.1 数据特征定向提取算法

近年来，深度学习以其超强的数据特征自适应提取能力以及与分类器一体化的训练模式在故障检测领域获得广泛关注［5］。研究者通过建立一个深度神经网络模型，从监测的状态数据中可自适应地提取数据特征并建立与设备状态之间的关联，从而实现故障检测。其中，一维卷积神经网络更适用于设备运行状态数据特征提取及相关性表征，其典型结构包括卷积层、池化层、全连接层和激活层。在进行卷积运算过程中，通过卷积核在输入数据上滑动提取数据特征，常规运算过程如下［6-7］：

1.2 多尺度数据特征定向学习模型

针对n个原始数据特征（x1，x2，…，xn），可能需要建立多个式（2）所示的回归模型，计算与xn、xn-1等对应的x^n、x^n-1等状态数据。为了能够学习（x1，x2，…，xn，x^n）、（x1，x2，…，xn-1，x^n-1）等数据特征之间的映射关系，需要依据输入数据特征数量采用相应尺度的卷积核进行特征提取。本文构建了图2所示的多尺度数据特征定向学习模型。将增广后的数据集{x1，x2，…，xn，x^n｝输入图2所示的计算模型。模型包括多个通道，每个通道包括2个图1所示的计算模型；通过采用C1、C2等不同大小的卷积核提取不同信号特征组之间的映射关系（卷积层数为K）。

在处理输出特征时，采用全连接网络对多特征提取结果进行分类［5］；采用Softmax激活函数对特征向量进行归一化处理，对比分析预测结果和实际结果，求得每个类输出的条件概率，实现多类数据特征的分类。

2 数据预处理方法

2.1 数据增广方法

为了获得与xn对应的增广数据x^n，需要利用实测数据建立xn与其他数据之间的函数关系。前馈神经网络（feedforward neural network，FFNN）与传统统计回归方法相比，在理论上可以逼近任意连续函数，具有较强的多维非线性数据回归预测能力。FFNN模型结构包括输入层、隐藏层及输出层三部分，如图3所示。利用实测的正常状态下的数据x1，x2，…，xn训练、建立FFNN模型，然后将不同状态下的监测数据x1，x2，…，xn-1输入FFNN模型，计算出与xn对应的增广数据x^n。

2.2 异常数据剔除方法

在训练FFNN模型时，因训练样本数量有限，难免出现局部过拟合，导致通过模型获取的某些预测值x^n异常，与实际不符。本文采用如下方法剔除异常值：针对增广后的数据，先按照式（3）方法计算实测值与预测值之间的相对偏差Δxn，i（i=1，2，…，N）；然后计算数据Δxn，i的均值Rxn和标准差σn；最后按照3σ准则，将与异常Δxn，i所对应的数据样本（x1，i，x2，i，…，xn，i，x^n，i）剔除。

2.3 数据标准化方法

常用的数据同趋化和量纲一化处理方法有最值归一化、均值方差归一化、小数定标标准化等方法。当各状态数据的数量级差异较大时，若用单一标准化方法，会导致数据特征被弱化，深度学习模型过拟合现象严重、泛化能力不足，最终影响数据分类准确率。为解决上述问题，本文提出如下数据标准化方法：在剔除异常数据的基础上，按照以下计算方法将数据特征约束在［-10，10］之间：

（6）

式中，xn，i为原始数据中第n个特征的第i个数值，i=1，2，…，N；x′n，i为处理后的数据；r表示满足条件的最小正整数。

然后，再应用均值方差归一化方法处理。

3 内泄漏检测原理与试验

3.1 检测原理

典型的EHA组成和工作原理如图4所示［4，8-9］，采用集成化设计，主要由伺服电机（永磁同步电机）、定量轴向柱塞泵、对称液压缸、增压油箱、溢流阀、油滤、单向阀、直线位移传感器（LVDT）等组成。EHA的轴向柱塞泵吸油口、排油口分别与液壓缸排油口、进油口直通，无冷却器。EHA工作时，通过控制伺服电机转速从而实现液压缸活塞杆的速度控制；通过控制伺服电机换向实现液压缸活塞杆的换向。

假设在正常情况下驱动液压缸活塞杆运动一段距离时所需油液流量为qV，柱塞泵吸入和排出流量分别为qV1和qV2（qV1>qV2），出口和入口压力分别为p1和p2，泄漏量为qVL1；液压缸入口和出口流量可分别表示为qV2和qV1，高压腔油液向低压腔的泄漏量为qVL1。当EHA无外泄漏时qV=qV1，此时对柱塞泵而言，出口流量

（7）

对液压缸而言，入口流量

（8）

当柱塞泵出口压力大于入口时（p1>p2），若因柱塞泵零件磨损而导致qVL1增大，则由式（7）可知，必须通过调控转速增大来提高排出流量qV2，从而保持qV不变，即维持活塞杆速度不变。

当因油缸密封圈磨损、老化而导致qVL2增大时，由式（8）可知，也必须通过调控转速增大来维持活塞杆运行速度不变。同理，当柱塞泵出口压力小于入口时（p1

通过分析转速相对正常值（正常状态下测得的数值）的偏离程度就能够实现EHA内泄漏的检测。

根据液压系统的控制原理，可以建立EHA的数学模型［8］：

式中，I、na分别为电机电流和转速；qVL为总泄漏量，qVL=qVL1+qVL2；p为极对数（常数）;Ψ为磁链（常数）；J为电机转动惯量；B为柱塞泵阻尼系数；Δp=|p1-p2|；D为柱塞泵理论排量，D=f（na，Δp）；x、x·和x¨分别为活塞杆位移、速度和加速度；F为载荷；m为负载等效质量；S为活塞有效面积；BC为黏滞阻尼系数；k为负载刚度系数。

依据式（9），可以推导出电机电流与转速和内泄漏量qVL之间的函数关系（J较小，忽略不计）：

分析式（10）和式（11）可知，当内泄漏量增大时，需要调控转速保持活塞杆运动规律不变；相同负载下电流随转速升高而增大。因此，通过分析计算实测电流相对正常值的偏离程度就能够实现内泄漏的检测。

依据上述分析结果可知，通过对电流和转速相对正常值的偏离程度进行计算和分析，可以实现对EHA内泄漏的检测。但在实际中，EHA的每次工作条件不同，无法将实测数据与之前测得的正常值进行一一对比，进而导致无法直接计算实测值相对正常值的偏离程度。

通过对式（9）～式（11）的进一步分析发现，活塞杆速度和液压缸压力是自变量，电流和转速为因变量，它们之间存在的函数关系可表示为：I=fI（x·，p1，p2）和na=fω（x·，p1，p2）。依此关系，本文提出如下方法解决实测电流和转速相对正常值偏离程度的计算难题：先利用正常状态下的电流、转速、活塞杆速度和液压缸压力数据，建立电流和转速的FFNN预测模型；然后将每次监测的活塞杆速度、压力数据输入已经建立的FFNN模型，计算出正常状态下的电流I^和转速n^a；最后，利用实测和预测的电流、转速数据，计算偏离程度。

3.2 内泄漏故障注入实验

依据图4工作原理，设计了内泄漏试验台，如图5所示。采用的柱塞泵排量为1 mL/r，电机额定扭矩和额定功率分别为1.27 N·m和400 W。本研究通过在液压缸进出管路之间（即图4中管路A、B点之间）安装一个微量针型调节阀的方式实现内泄漏故障注入；通过调节针型调节阀的开度进行内泄漏量调节。

考虑到内泄漏量受转速、压力、油温等多种因素影响，本研究使用量杯测量法测得通过调节阀的实际流量（内泄漏量），具体操作过程如下。如图4所示，首先断开调节阀与A点之间的连接，控制电机以3000 r/min运行50转，改变调节阀开度，使其排出油液达到3 mL、5 mL和8 mL，分别标定为轻微、中等和严重内泄漏。然后，恢复调节阀与A点连接，在不同内泄漏状态下，控制EHA按照正弦位移指令运行，确保活塞杆位移运动规律满足控制要求；同时监测电流和转速，以及活塞杆位移和速度、液压缸两腔压力等数据。由于电流为正弦波，因此每隔四分之一转，利用监测的电流信号进行一次有效值计算，其他状态数据则按照相同间隔进行一次均值计算。

图6给出了4种状态下的监测数据示例。图中，数据标签0、1、2和3分别代表正常、轻微、中等和严重4种内泄漏状态。由图6a和图6d可以看出，若液压缸压力p1>p2，则电机转速基本呈现随内泄漏量增大而增大的关系；若液压缸压力p1

4 实验数据分析

4.1 数据预处理

本文基于MATLAB软件平台，首先利用正常状态下的数据训练电流和转速的FFNN预测模型，模型参数优化采用BR算法；然后，将不同内泄漏状态下的速度和压力数据集｛x·i，p1，i，p2，i｝分别输入电流和转速的预测模型，计算出理想状态下的电流和转速数据集｛I^i，n^ai｝；最终将数据集增广为{xi，x·i，p1，i，p2，i，Ii，nai，I^i，n^ai}。

图7和图8分别给出了对正常状态和轻微内泄漏状态下转速和电流的预测结果。与图7a相比，图7b～图7d中的实测与预测转速间的偏差呈现随内泄漏程度增大而增大的趋势。总体而言，当p1>p2时，实测转速增大；当p1

当电机启动、停止时，因监测的转速数据为零，导致FFNN模型过拟合。为剔除异常数据，首先按照式（3）分别计算4种状态下电流和转速实测值与预测值之间的相对偏差ΔIi和Δnai；然后计算均值RI和Rω与标准差σI和σna;最后按照3σ准则，将异常数据样本剔除。为了对比数据处理的效果，按下式分别计算剔除异常值前后的综合偏差RIna，i：

RIna，i=R2I，i+R2na，i（12）

式中，RI，i为利用FFNN模型预测的电流相对实测电流值之间的相对偏差；Rna，i为利用FFNN模型预测的转速相对实测转速之间的相对偏差。

图9给出了剔除异常值前后的数据分布特征。其中，数据标签0～3分别表示正常、轻微、中等和严重内泄漏状态下原始综合偏差分布特征，对应的中位数为4.94、6.58、7.57、8.65，对应的四分位距为5.90、8.05、6.39、6.67。数据标签0*～3*分别表示剔除异常值后的数据分布特征，对应的中位数为3.82、5.14、6.02、8.18，对应的四分位距为3.22、5.87、7.04、4.18。中位数均随内泄漏程度的增大而增大，表明通过分析电流和转速的实测与预测值之间偏离程度实现内泄漏检测的方法可行。分析结果还表明，中位数和四分位距受到异常数据影响较大；在实际工程中，若仅依据相对偏差数据的简单统计分析（如箱线图）结果鉴别内泄漏程度，依然存在较大误判风险。

4.2 多尺度定向数据特征学习模型验证

为了获得较高的内泄漏检测准确率，本文基于第1节提出的特征提取算法，构建了图10所示的网络结构用于内泄漏检测。图中包含两个多尺度定向特征学习模块，分别进行电流和转速数据特征的运算。由于输入每个定向学习模块的数据特征数量均为5，因此两个通道的卷积核尺度也均为5，卷积层数K设置为16。在标准化数据时，将速度、压力、电流和转速单位设定为mm/s、MPa、A、kr/min，从而将数值约束在［-10，10］之间。最后，应用均值方差归一化方法进行标准化处理。经预处理后的数据样本量分别为297、313、300、303。

網络模型参数可分为基本参数与超参数。其中，卷积核权值、偏置等基本参数在模型训练过程中自动寻优。批处理量、学习率以及卷积核数目等超参数与卷积神经网络的性能优劣密切相关，本文采用先进的麻雀搜索算法进行超参数的优化。基于麻雀搜索算法对超参数寻优时［10］，设置种群数为5，迭代次数M为10，发现者与警戒者占比分别为20%和10%，安全阈值取0.8。模型的超参数寻优区间及其优化结果如表1所示。

为了直观地评估网络训练效果，图11给出了160次迭代过程中网络在训练集的分类准确率以及损失值变化情况。当迭代次数达到140之后，网络逐渐收敛，损失值和准确率趋于稳定。网络模型在训练中不断优化，稳定性也不断增加，最终在训练集上的准确率为98.7%，损失值为0.021。这表明，通过对模型参数的优化可使得模型性能达到最佳。

4.3 检测结果准确率分析

通过混淆矩阵直观展示利用所提出方法对4种内泄漏状态下的数据分类准确率，如图12a所示，模型准确率达到了98.7%。同时，利用BP神经网络、支持向量机、一维卷积神经网络［4］和传统多尺度深度残差网络［5］等方法对4种内泄漏状态下的数据进行分类，获得的准确率分别为93.7、94.5、96.2和96.7，均低于98.7%。其中，利用传统多尺度深度残差网络获得的混淆矩阵如图12b所示。分析结果表明，先利用本文检测方法进行数据特征增广和标准化处理，再利用前述卷积神经网络算法进行数据分类，能够获得更高的检测准确率。

为了更直观地看出不同模型的检测效果以及差异，采用T-SNE技术将分别利用本文方法和多尺度深度残差网络［4］计算的输出特征进行可视化对比，结果如图13所示。通过对比可知，利用本文提出的网络结构获得的分类效果更好，

4类特征之间几乎不存在重叠，从而也验证了本文方法的有效性和先进性。

5 结论

（1）通过分析内泄漏对电机运行状态的影响，发现可以利用电机运行状态变化与内泄漏之间的关联检测内泄漏，进而提出一种通过分析电机电流、转速变化进行内泄漏检测的方法。

（2）利用不同数据特征之间的映射关系，通过施加特征提取约束条件，建立了一种能够定向提取数据特征的卷积神经网络算法，实现了状态数据中微弱故障特征的精准提取。

（3）故障注入实验分析结果表明，本文所提出内泄漏检测方法的准确率达到了98.7%，有效解决了电静压伺服机构内泄漏检测难题。

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（編辑 卢湘帆）

作者简介：

贺青川，男，1984年生，讲师、博士。研究方向为机电产品可靠性试验评估、故障预测与健康管理等。发表论文20余篇。E-mail：heqingchuan@zstu.edu.cn。

陈文华（通信作者），男，1963年生，教授、博士研究生导师。研究方向为机械设计、可靠性试验分析、评估等。发表论文220余篇。E-mail：chenwh@zstu.edu.cn。

收稿日期：2023-04-04

基金项目：装备预先研究领域基金（80902010302）；国家自然科学基金（51875529）；浙江省科技创新领军人才项目（2021R52036）