【摘 要】
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液压阀作为液压系统的控制元件,无论液压系统如何简单,液压控制阀都不可或缺和替代。然而,液压阀常因加工、装配、作业环境及工作机理等原因出现故障或失效现象,从而影响液压系统效率和液压元件服役寿命。由于液压阀处于密封的液压系统中,且液压阀作业环境恶劣、工况复杂,状态信号常会受强噪、强振信号干扰,故障模式和故障征兆之间的相互关系不明朗,且状态信号非线性也会随故障的产生进一步加剧,从而给液压阀的故障诊断工作
【基金项目】
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“国家自然科学基金（51805376,U1709208）； 浙江省高层次人才引进专项支持计划（2018R52034）； 浙江省自然科学基金（LY20E050028）； 温州市基础科学研究基金（G20180021）； 温州市科技创新重点项目（2018
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液压阀作为液压系统的控制元件,无论液压系统如何简单,液压控制阀都不可或缺和替代。然而,液压阀常因加工、装配、作业环境及工作机理等原因出现故障或失效现象,从而影响液压系统效率和液压元件服役寿命。由于液压阀处于密封的液压系统中,且液压阀作业环境恶劣、工况复杂,状态信号常会受强噪、强振信号干扰,故障模式和故障征兆之间的相互关系不明朗,且状态信号非线性也会随故障的产生进一步加剧,从而给液压阀的故障诊断工作带来了挑战。本文以电液换向阀为研究对象,基于加速度振动信号对其磨损故障的诊断进行深入研究。具体工作如下:1.针对电液换向阀内泄漏故障状态信号易受强噪声干扰且往往呈现非线性、非平稳特性,不同严重程度故障特征信息相近而难以分辨等特点,尤其对于电液换向阀故障特征信息定位不明确,冗余分量较大问题。提出了一种基于IMF和加权密集连接卷积网络（WDense Net）的电液换向阀内泄漏故障诊断方法。为了验证该方法的有效性,设计了液压试验台进行研究,研究结果表明该方法不仅能准确高效的对电液换向阀内泄漏故障进行诊断（诊断准确率不低于98%）并且发现液压阀换向前的状态信号包含更多有利于诊断的特征信息。2.针对多重分形去趋势波动分析（MF-DFA）能够有效的揭示隐藏在非线性和非平稳振动信号中的多重分形特征,但其去趋势多项式拟合阶数选择的不确定性及分割点处的不连续导致提取的多重分形特征参数不准确的问题,提出了一种改进MF-DFA和随机森林液压阀故障诊断方法。该改进MF-DFA方法有效的解决了传统方法提取表征故障特征参数（多重分形谱参数）不准确的问题,进而能更准确的实现电液换向阀内泄漏故障的诊断。通过实验验证发现:提出的方法针对电液换向阀内泄漏的诊断准确率可达到96.7%,该方法对非平稳、非线性系统的诊断研究有一定的参考意义。3.针对电液换向阀不同程度和位置的磨损故障表现特征不一致性,仅凭单一故障特征很难对故障特征进行全面的表征,且诊断稳定性不高问题,本文提出了一种基于多维特征提取和证据融合理论的液压阀故障诊断方法。通过提取表征故障状态的多重特征信息,并利用基于熵权的灰色关联分析方法初步诊断,最后将各独立特征的诊断结果依据DS证据理论的融合决策规则作最终的诊断。通过实验结果表明,相比于单一特征的诊断结果,提出的方法在电液换向阀内泄漏故障诊断中诊断准确率更高（98.7%）,且该方法适用于小样本数据,为液压阀等液压在线故障检测提供可能的依据。
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