MRO科研团队成果展示4

MRO科研团队研究成果展示（四）

基于监测数据的液压系统性能建模及应用方法研究

（2015年8月8日）

液压系统作为工程机械设备的重要组成部件，它的性能直接影响设备整体的动力效率。为了提高液压系统效率和可靠性，不少研究人员对液压系统动力传动效率进行了机理建模研究或基于专用传感器的试验建模研究。但由于试验数据质量较高、分析设备量少，机理与试验建模环境的单一性，两种方式均具有不足：分析成本高、通用性差，不能反应液压系统实际工作性能和不具有实时性。随着状态监测技术的发展，可以获得大量设备实际工作状态数据；但与以往的监测数据与实验数据相比，其具有数据量大、维度高和质量较差等特点，传统建模方法难以适用。为了分析液压系统实际性能，及时发现异常，急需研究基于监测数据的液压系统性能建模、相应应用以及验证等问题。本项目的主要工作如下：

（1）设计了基于监测数据的液压系统性能基线模型。基于一定机理知识，结合工况，从液压系统内部组织结构和外部影响因素对基线模型相关因素进行分析，并给出了模型相关概念的定义。其中基线定义为：通过多个关键工况监测数据之间的共同规律，描述一定工作时间内，工作性能相同的设备群，在相同工作环境和相同工作状态下的工作性能。基线是基线模型的一个实例。本文还提出了基线模型构建中的核心流程：数据预处理、相关因素的特征提取和基线提取方法。

（2）针对监测数据特点和业务需求，提出了一种多工况监测数据预处理流程和一种基于滑动窗口的多工况监测数据对齐补全算法。由于建模对数据精准性要求高，该方法考虑不同类型的监测数据特点，运用若干统计指标对其质量进行评估，并针对监测数据数值特点和质量，采用算法，在满足数据准确性的同时，提高建模数据量。由于采用了滑动窗口的方式，效率较高，适用于数据量大、维度高的监测数据，为多维数据融合分析建模奠定基础。

（3）基于工业实际作业环境中质量较差的监测数据，给出了一种基于统计学的多工况监测数据稳态分析方法和基于多段线性回归的基线模型构建方法。充分考虑了液压系统工作环境和工作状态因素，通过数据稳态的分析，对稳定的工作环境和工作状态的监测数据进行特征提取构建模型，从而降低建模的复杂度，提高了模型的准确度。相比传统部署特定传感器、针对高精度数据进行分析的方式，该方法成本低、实用性强，为后续实时监控、故障预警提供了可行性。

（4）基于基线模型，提出一种异常检测的应用方法和验证方法。相比传统实验环境中利用一种传感器回传的数据进行故障诊断，本文基于基线模型，运用多维数据融合的方式进行异常检测，并使用实际监测数据，更加可靠和实用。

（5）设计并实现了液压系统性能建模与分析工具，并利用实际数据对方法进行了验证，效果良好。基于所研究的方法理论基础，实现了相应工具。利用工具，针对某机械设备制造企业泵车实际监测数据进行大量实验，实验结果表明监测数据构建的基线模型效果良好，基于基线模型的异常检测方法可以检测出液压系统泄漏故障，证明了理论研究结论的正确性、方法的有效性和基线模型的应用价值。

（本文摘编自同题目硕士生毕业论文 / 作者 姚欣歆 / 导师 王建民教授 / 编辑 严进军 ）