一种液压泵多工况故障识别方法和装置与流程

本申请涉及液压泵故障检测，尤其涉及一种液压泵多工况故障识别方法和装置。

背景技术：

1、随着航空技术的飞速发展，飞机机电系统在飞机的整体运行中发挥着至关重要的作用。当前，飞机机电系统的结构日益复杂，涵盖众多组成部件，如液压泵、电机、传动装置、传感器等，各部件之间相互协作且动态特征显著。可知的是，在现代航空运输中，飞机的安全性和可靠性备受关注，且机电产品的稳定运行成为关键因素。然而，当前机电产品故障频发的问题给航空领域带来了严峻挑战。特别是机载液压泵，作为飞机机电系统的核心动力源之一，其运行状况直接影响飞机的飞行安全和性能。

2、为了确保机电产品的正常运行，行业内已经开展了一系列关于状态监测与故障诊断技术的研究与应用。对于机载液压泵，目前主要采用基于监测参数的方法来进行状态评估。通过在液压泵上安装各类传感器，实时采集诸如压力、流量、温度、振动等监测参数，并依据这些参数的变化来判断液压泵的工作状态。同时，也有一些基于经验阈值的诊断方法，即预先设定某些参数的正常工作范围，当监测到参数超出该范围时，则认为可能存在故障。

3、然而，机载液压泵在实际使用过程中，运行情况复杂，受外界输入和系统耦合影响，工况多变。工况的实时变化会导致监测参数变化，此时变化的特征仍属于产品正常运行的范畴，将会与故障变化的特征发生重叠，无法通过简单特征阈值界定该参数是由工况变化导致还是由故障产生导致，极易造成误诊，难以适应机载等复杂非线性时变任务场景的高精度故障诊断需求。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请提供一种液压泵多工况故障识别方法和装置，可适应工况变化下的液压泵故障诊断场景，提升诊断精度。

2、具体地，本申请是通过如下技术方案实现的：

3、本申请第一方面提供一种液压泵多工况故障识别方法，所述方法包括：

4、获取液压泵在不同运行状态下的监测数据，记录监测数据对应的工况信息；

5、提取各工况下所述监测数据的特征，得到各工况下监测信号的特征分布；

6、基于所述特征分布进行敏感性分析，确定敏感特征；

7、基于所述敏感特征判断每个敏感特征与工况的相关性，确定无关的第一特征集和有关的第二特征集；

8、根据所述第一特征集构建第一故障诊断模型，识别对应的故障，其中，所述第一故障诊断模型用于对所述第一特征集进行解耦，提取解耦后的特征，基于提取到的特征识别对应的故障；

9、根据所述第二特征集确定当前工况，基于确定的工况匹配对应的第二故障诊断模型，并将所述第二特征集输入所述第二故障诊断模型进行故障识别；

10、融合第一特征集的识别结果和第二特征集的识别结果，得到综合的故障诊断结果。

11、本申请第二方面提供一种液压泵多工况故障识别装置，所述装置包括获取模块、提取模块、分析模块、确定模块和识别模块；

12、所述获取模块，用于获取液压泵在不同运行状态下的监测数据，记录监测数据对应的工况信息；

13、所述提取模块，用于提取各工况下所述监测数据的特征，得到各工况下监测信号的特征分布；

14、所述分析模块，用于基于所述特征分布进行敏感性分析，确定敏感特征；

15、所述确定模块，用于基于所述敏感特征判断每个敏感特征与工况的相关性，确定无关的第一特征集和有关的第二特征集；

16、所述识别模块，用于根据所述第一特征集构建第一故障诊断模型，识别对应的故障，其中，所述第一故障诊断模型用于对所述第一特征集进行解耦，提取解耦后的特征，基于提取到的特征识别对应的故障；

17、所述识别模块，还用于根据所述第二特征集确定当前工况，基于确定的工况匹配对应的第二故障诊断模型，并将所述第二特征集输入所述第二故障诊断模型进行故障识别；

18、所述识别模块，还用于融合第一特征集的识别结果和第二特征集的识别结果，得到综合的故障诊断结果。

19、本申请提供的液压泵多工况故障识别方法和装置，通过获取液压泵在不同运行状态下的监测数据并记录工况信息，能够涵盖液压泵实际工作中可能遇到的各种工况，为后续准确识别故障提供了丰富的信息基础，有助于适应液压泵在复杂工作环境下工况多变的特点，避免因工况单一而导致故障诊断的局限性。提取各工况下监测数据的特征，得到特征分布，不同工况下的特征分布能够反映出液压泵在不同工作条件下的性能表现，有助于发现潜在的故障模式，进而基于特征分布进行敏感性分析确定敏感特征，能够聚焦于对故障状态变化反应明显的特征，可有效减少无关信息的干扰，提高故障诊断的准确性和效率。

20、此外，将敏感特征分为与工况无关的第一特征集和有关的第二特征集，并分别构建相应的故障诊断模型。对于与工况无关的特征，构建的第一故障诊断模型可直接用于故障识别，避免了工况变化对这些特征的影响，提高了诊断的稳定性；对于与工况有关的特征，通过确定当前工况来匹配对应的第二故障诊断模型，实现了根据具体工况进行针对性诊断，提高了诊断的准确性。最后，通过融合第一特征集和第二特征集的识别结果得到综合故障诊断结果，在变工况的情况下，充分考虑了不同类型特征对故障诊断的贡献，直接选择与监测信号特点最为匹配、最为快速、最为准确的识别方法，使最终的诊断结果更加全面、可靠，能够更准确地反映液压泵的实际健康状况，有助于及时采取有效的维修保障措施，降低设备故障率，提高设备运行的可靠性和安全性。

技术特征：

1.一种液压泵多工况故障识别方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一故障诊断模型的构建方法包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述敏感特征判断每个敏感特征与工况的相关性，确定无关的第一特征集和有关的第二特征集，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二特征集确定当前工况，基于确定的工况匹配对应的第二故障诊断模型，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预先建立的多个第二故障诊断模型的训练过程包括：

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预先建立的多个第二故障诊断模型的训练过程包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取液压泵在不同运行状态下的监测数据，包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述若工况识别结果无效，则保留所述第二监测数据集上一次去除单个维度信号之前的监测数据集作为工况识别的监测信号最优集合，包括：

9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将所述第二特征集输入所述第二故障诊断模型进行故障识别，包括：

10.一种液压泵多工况故障识别装置，其特征在于，所述装置包括获取模块、提取模块、分析模块、确定模块和识别模块；

技术总结
本申请提供一种液压泵多工况故障识别方法和装置，属于液压泵故障检测领域。所述方法包括：获取液压泵在不同运行状态下的监测数据；提取各工况下监测数据的特征，得到各工况下监测信号的特征分布；基于特征分布确定敏感特征；基于敏感特征确定无关的第一特征集和有关的第二特征集；根据第一特征集构建第一故障诊断模型，识别对应的故障；根据第二特征集确定当前工况，基于确定的工况匹配对应的第二故障诊断模型，并将第二特征集输入第二故障诊断模型进行故障识别；融合第一特征集的识别结果和第二特征集的识别结果，得到综合的故障诊断结果。本申请提供的液压泵多工况故障识别方法和装置，可适应工况变化下的液压泵故障诊断场景，提升诊断精度。

技术研发人员：郭文军,孙凌云,陈玉羲,常诚,姚叶明,陈丽君,王小平
受保护的技术使用者：中国航空工业集团公司金城南京机电液压工程研究中心
技术研发日：
技术公布日：2025/1/28