基于动态信号检测的装配式钢桁架桥动力系统故障诊断

徐 磊，何晓晖，王 强，陈华明，张 涛

(陆军工程大学 野战工程学院， 南京 210007)

装配式钢桁架桥是一种能快速架设、撤收，且灵活机动的桥梁，具有结构简单、能够承受的最大载荷级别高、互换性好以及地形适应能力强[1-3]。装配式钢桁架桥不仅在军事运输、抢险救灾等方面具有重要作用，在平时的交通工程建设保障中也发挥着重要作用。而动力系统作为装配式钢桁架桥的重要组成部分，其工作状况直接影响桥梁是否正常工作[4-5]。随着计算机技术的普及，对动力系统故障诊断越来越多与数字技术相结合。李清川基于小波包和最小二乘法支持的向量对异步电机进行了故障诊断，能够很好地消除噪声[6-7]。程思嘉,张昌宏针对数/模混合电路故障的特点，采用将粒子群算法与最小二乘支持向量机相结合的故障诊断方法，在保证诊断过程准确率的基础上，实现多类故障的快速诊断。在诊断过程中，支持向量机的参数寻优过程存在随意性、盲目性和效率低等问题，采用改进的粒子群算法优化支持向量机的参数，建立基于支持向量机的故障分类模型。实验结果表明，与其他方法相比，该方法提高了故障诊断的精度，具有明显的实用价值[8]。

神经网络的应用使得故障诊断结果更为精确，司景萍等在进行发动机故障诊断时运用模糊神经网络的智能诊断专家系统，给出了一种较为精确和快速的诊断方法[9]。

本文基于动态信号检测技术对装配式钢桁架桥动力系统进行故障诊断，先采用加速度传感器对动力系统在不同的工作状态下进行数据采集，再对通过加速度传感器采集的数据进行时域分析，然后运用测试信号分析原理进一步分析，最终得到故障诊断结果。

1 动态信号检测技术

动态信号检测的基本流程如图1所示，首先确定诊断对象为装配式钢桁架桥的动力系统，然后确定传感器的类型和位置，通过其信号输出线输入到数据分析采集系统里，之后把试验数据以文件的形式存储于硬盘中，等采集结束后对数据进行分析处理，运用动态信号分析方法得到诊断结果[10-12]。

布置好传感器收集到数据后，进行数据分析，从而判断发动机故障情况。如图2所示，为了大大提高诊断效率，对所测发动机机体振动信号与气缸振动信号进行相关分析，确定气缸疑似故障；然后对疑似故障气缸信号进行时域分析、频域分析和小波分析，提取出振动信号故障特征参量，最后依据这些故障特征对发动机进行故障诊断。

装配式钢桁架桥的动力系统是一个多层系统，由配气机构、曲柄连杆机构、燃气系统、启动系统、增压系统、冷却系统、润滑系统等组成，具有子系统级、系统级、零件级及部(组、件)级四个层次。由于传递路径复杂，激振源多等因素，所以测点选择要尽量接近需要检测的诊断部件，这样才能充分反映部件的状态信息，而所测的信号应具有对故障敏感、信噪比高等特点，而且还要有利于传感器的安装，尽量不干扰机器运行状态，这样便能在生产实际中应用[13-15]。

根据机器不同待测点的部位检测分析，可知最为敏感的振动地方为机身上靠近缸的待测点和各缸的缸盖，而且缸盖上紧固的螺钉离气阀较近且利于传感器安装，所以振动诊断待测点选为缸盖上的紧固螺钉和机身上靠近缸头的地方。传感器布置如图3所示。

正常与故障的幅值比对的时域波形区别不明显，故障不易分辨。因此，应该对所测得的振动信号时域特征进行时域分析，得到正常情况下的时域特征图，然后用故障情况下的时域特征参量与其对比，判断发动机的故障所在的位置。

2 实装试验研究

对某型装配式钢桁架桥的动力系统进行实装试验研究。传感器实装布置如图4所示。

布置好传感器收集到数据后，对采集到的数据进行时域分析，判断发动机故障情况。图5～图7为发动机正常工作时4个测点分别在600、1 000、1 500、2 000和2 300 r/min时振动加速度的总趋势信号图的一部分。

3 数据结果分析

通过进一步对四个测点的数据进行分析整理得到的结果如表1所示。

将表中数据作进一步分析绘成图像如图8和图9所示。

由图8可知，各测点最大加速度、最小加速度和平均加速度的数值大小均随转速的提高而增加，其增加趋势满足一定的线性规律，可以作为故障发动机振动信号进行比较的标准。发动机工作正常时，各个测点的平均加速度可上下浮动20%，如超过此值，即认为发动机有故障。对图中的数据进行计算可得各测点最大浮动值为15.51%，故无故障。另一方面，由图9可知，四个测点的平均加速度值也随发动机转速的增大而增大，其实测值均低于发动机的下限阈值，表明此次对发动机的故障诊断的结果为：该发动机工作状况良好，无故障[16-18]。

表1 发动机各测点在不同转速下的振动幅值

测点转速/(r·min-1)最大加速度/g最小加速度/g平均值/g最大浮动/%测点360011.12-10.6710.902.111 00016.82-12.3514.5915.351 50020.87-16.3718.6212.082 00028.51-38.1733.3413.892 30030.90-41.2036.0514.01测点460011.90-8.9710.4414.081 00012.66-10.8711.777.651 50013.04-15.0514.057.122 00018.73-21.8820.317.732 30028.98-24.1626.569.04

4 结论

对采用动态信号检测结果进行时域分析可以有效反应动力系统当前的运行状态，通过对各个测点的数据进一步分析可得出当前测点位置上系统运行状况，得出装配式钢桁架桥动力系统诊断的最终结果，为装配式钢桁架桥的动力系统的故障诊断提供了一个有效且应用性强的方法。