基于支持向量机的机械活塞疲劳信号检测方法_刘英英.pdf

第 卷第期 年月 收稿日期：基金项目：自然科学类西安欧亚学院校级课题（）作者简介：刘英英（），女，陕西西安人，硕士，讲师，研究方向为物理教育、机械控制与自动化技术。基于支持向量机的机械活塞疲劳信号检测方法刘英英（西安欧亚学院通识教育学院，陕西 西安 ）摘要：为避免机械活塞工作疲劳导致设备出现故障的问题，提出基于支持向量机的机械活塞疲劳信号检测方法。首先对机械活塞结构及工作原理进行分析，了解机械负载状态下活塞产生疲劳信号的原因，获取与疲劳信号相关的参数；然后将这些参数代入活塞理论损伤模型中，建立描述疲劳信号释放过程的疲劳损伤模型；最后在模型拟合端结合支持向量机，对疲劳信号进行分类，实现机械活塞疲劳信号的精准检测。试验结果表明，所提方法检测效率高、检测率高，具有一定应用价值。关键词：活塞；机械负载状态；疲劳信号；疲劳损伤模型；支持向量机中图分类号：文献标志码：文章编号：（）（，）：，：；引言活塞作为直接接触发动机热载荷的机械零件，常由于机械设备高速运转而导致疲劳损伤。若活塞疲劳损伤较重或其存在的位置较为重要，则会降低机械设备的工作效率，甚至造成整体机械设备的运转停滞。因此，深入研究活塞疲劳信号检测方法，对提高活塞工作可靠性和延长其使用寿命具有重要意义。龚京风等通过格点型有限体积方法（）建立兼具活塞最大等效力、辨别能力和活塞疲劳寿命预测能力的高周疲劳数值模型，该模型通过计算一次机械载荷作用力下活塞销孔的周期疲劳度，实现大功率冲击机械活塞高频疲劳信号检测，但该方法存在检测效率低的问题。朱明等通过超声无损检测方法提取活塞在二维轮廓熔合接头未完全损害时的回波信号，该信号承受来自多位置、多边缘的大功率冲击，因此存在较高的信噪比，刘英英：基于支持向量机的机械活塞疲劳信号检测方法自动控制与检测需要结合小波阈值降噪算法对其去噪，将经过优化的小波信号与保证信号完整性的检测方法结合，实现大功率冲击机械活塞高频疲劳信号检测；沈峘等通过变分模态分解提取机械装置内靠近活塞运行端的疲劳信号，并利用布谷鸟搜索优化已提取的疲劳信号，使其从压力信号和振动信号转变为具备故障识别标志的奇异值信号，通过本征模态函数获取奇异值信号特征，并输入粒子群分类算法中分类，实现大功率冲击机械活塞高频疲劳信号检测。上述种方法存在检测率低的问题。为了解决上述方法中存在的问题，提出基于支持向量机的机械活塞疲劳信号检测方法。机械活塞结构与工作原理分析选取某车用活塞式永磁发动机进行研究，根据其机械结构，完成活塞结构及工作原理分析。该活塞式永磁发动机主要由活塞、气缸、燃烧室、挡圈、隔热垫、活塞销、钐钴永磁体、硅钢片、线圈绕组、接线端子、连杆、轴瓦及曲轴组成，通过上述结构，将化学燃料具有的热能转换为机械能，再将机械能转换为电能。该结构如图所示。图活塞式永磁发动机机械结构如图所示，该装置的定子为线圈绕组，动子为活塞及镶嵌在活塞上的永磁体。在活塞运动过程中，其曲轴和连杆装置对其都可起到约束作用，限制其运动、行程。绕组线圈因为活塞带动的永磁体不断移动，内部磁通量发生变化，从而不断产生电能，然后通过曲轴连杆结构向外输出机械动力。在整个过程中，活塞进行直线运动，曲轴进行圆周运动。由于活塞一直进行往复运动，所以其产生的机械疲劳损伤大多存在于销孔、环岸、燃烧室等部位，由于其处于高频运动，且在高温作用下润滑作用较差，易与周围机械结构发生摩擦，从而导致机械损伤的产生。活塞作为机械应力的直接受体，其在运行时所承受的平均温度和平均传热度均与当下机械运行速度和加速度等参数密切相关。采用机械耦合发动机模拟机械运行过程中的负载状态，使活塞应力场分布和温度场分布符合疲劳损伤演化条件。通过观察该状态下的活塞与影响活塞疲劳度的相关因素，建立疲劳损伤模型，为后续检测活塞疲劳信号奠定坚实基础。机械负载状态下活塞运动分析活塞的机械负载状态有别于常规运行状态，主要与液压泵站和伺服驱动器有关。液压泵站内燃烧室的温度在机械负载力不断升高的过程中持续上升，且上升幅度与罚函数法在约束条件近似满足下所表现出的高自由度有关，其罚函数法的表达式为 （）（）为约束条件类满足趋势；为燃烧室内的标准温度；为机械负载力的预计上升空间。燃烧温度的持续上升使得靠近液压泵站的活塞需要连续承受次恶劣工况条件下的燃烧压力。第次恶劣工况是承受贴近液压泵站槽底面垂直向上的燃烧压力，可由拉格朗日乘子算法通过计算活塞销座内侧面位移获取，其计算式为（）为燃烧压力的惯性力；为活塞销座内侧面位移；为燃烧压力的加速度；为液压泵站槽底面的反向预紧力。第次恶劣工况是承受液压动力进入活塞气缸时携带的燃烧压力，可由变形协调方程通过计算活塞气缸作用力与反作用力关系获取，其计算式为 （）（）为燃烧压力的惯性力；为活塞气缸作用力；为活塞气缸反作用力；为活塞往复运动产生的曲轴标定速率；为燃烧压力的加速度。由此可完成活塞二次恶劣工况承受燃烧压力的计算，得到活塞的循环转速，其计算公式为 .（）为次燃烧压力的叠加值；为活塞曲柄半径；为活塞连杆长度；为计算活塞循环转速的固定倍数。活塞总循环次数的表达式为 （）（）为次燃烧压力的叠加值；为活塞初始载荷步数；为计算活塞总循环次数的固定倍数，为常数。伺服驱动器受机械负载力影响，信号波形加载速度和传递频率会统一增快，这使得活塞不得不遵循控制信号的编码程序，通过激光全息二次成像原理更改自动标定参数，以应对负载状态下活跃的机械工况任务。信号波形加载速度预计增快趋势的计算表达式为（）为机械负载脉冲宽度；为初始信号波形加载速度；为控制信号对活塞施加的干扰载荷。信号传递频率预计增快趋势的计算表达式为，（）为控制信号进入活塞循环的闭环节点；为，范围内的一个闭环节点；为初始信号传递频率；为控制信号的公制单位。激光全息二次成像原理的表达式为（）为自动标定参数的实体单元；为控制信号的编码程序；为机械负载力接触面的摩擦力。活塞热能的计算式为（）（）为活塞网格的绝热条件；为活塞杆部两端加力点的变形度；为热膨胀阈值；为活塞热能梯度。由此，完成在机械负载作用下活塞运动状态的分析，获取与疲劳信号相关的参数，以此为基础实现活塞疲劳信号检测。活塞疲劳信号的检测为实现机械活塞疲劳信号的检测，先建立实时监测活塞工作状态的疲劳损伤模型，通过在任意时刻分解该模型，获取当下活塞所释放的信号数据，并将其投入到支持向量机中分类，实现机械活塞疲劳信号的自动检测。建立疲劳损伤模型假定机械设备启动 活塞循环 活塞释放疲劳信号是一个自动化不间断的过程，现以活塞理论损伤模型为基础，向模型内添加影响活塞使用寿命、促使活塞释放疲劳信号的相关参数，其损伤模型的表达式为（）为模型启动 稳定 停止所消耗的时间；为模型的应变能力；为等效参数损伤量。与活塞疲劳程度相关的参数包括液压动力、燃烧压力、控制信号、活塞循环转速、活塞总循环次数、控制信号波形加载速度、控制信号传递频率、活塞循环载荷力以及功率冲击强度等。利用 方法将上述参数的权重转化为符合活塞理论损伤模型权重的参数向量，并代入该模型中，实现活塞疲劳损伤模型的建立。方法的表达式为（）为参数的初始权重；为活塞理论损伤模型的弹性模量；为活塞蠕变速率。支持向量机支持向量机作为具有复杂样本深度挖掘和学习能力的自动化分类方法，其分类核心是将样本数据映射至三维空间，并在最优分类超平面作用下自动分类样本数据。在疲劳损伤模型的拟合端连接支持向量机，蠕变响应函数会求取该模型在任意时间节点下的解，并输入支持向量机中。作为样本数据输入疲劳损伤模型的解，即活塞释放的疲劳信号，会在支持向量机的作用下由核函数映射至三维空间。此时空间中的最优分类超平面由聚类分级估计方法计算单位疲劳信号的聚类中心，并分散至空间中所得。蠕变响应函数的表达式为（）为参与分类的疲劳信号量；为疲劳信号的负荷值；为疲劳信号的密度。核函数的表达式为 （）为疲劳信号在三维空间中的覆盖面积；为映射误差。聚类分级估计方法的表达式为，（）为信号聚类中心在三维空间中的适应度；为最优分类超平面占三维空间的百分比；为，范围内最优分类超平面。刘英英：基于支持向量机的机械活塞疲劳信号检测方法自动控制与检测根据支持向量机输出的疲劳信号的分类结果，可实现机械活塞疲劳信号的自动化检测。试验与结果为了验证本文方法的整体有效性，需要对其测试。选择种型号的机械活塞作为试验对象，具体如图所示。图试验对象试验对象的相关参数如表所示。表试验对象的相关参数相关参数型号型号型号型号气缸用气量（）转速（）电机功率 缸直径缸数 质量 检测效率现分别采用本文方法、文献 方法和文献方法检测型号、型号活塞在机械负载状态下的疲劳信号，通过观察不同方法的检测结果，判断不同方法对疲劳信号的检测性能。不同方法的检测结果如图所示。由图可知，采用本文方法检测机械负载状态下的疲劳信号，其信号幅值在 内就开始出现，说明本文方法对机械负载状态下的活塞疲劳信号检测效率较高。这是由于本文方法通过将与疲劳信号形成有关的参数代入活塞理论损伤模型中，建立描述疲劳信号释放过程的疲劳损伤模型，并在模型拟合端结合支持向量机，根据支持向量机对疲劳信号的分类结果，实现机械活塞疲劳信号的检测，这样最终获取的检测结果可信度更高、效率更高。采用文献 方法和文献 方法检测大功率冲击状态下的疲劳信号，二者疲劳信号幅值均在 后才开始出现，说明文献 方法和文献 方法对大功率冲击机械活塞疲劳信号的检测效率低。由此可证明，本文方法对大功率冲击机械活塞疲劳信号的检测效率明显优于传统方法。图不同方法对型号、型号的检测结果 检测率以上述试验对象中型号和型号为例，规定机械负载状态维持在活塞疲劳损伤的临界值，即功率冲击较大，且活塞代偿即将失效。此时的活塞处于轻度疲劳损伤状态，且释放出的疲劳信号幅值不易检出。分别采用本文方法、文献 方法和文献 方法检测此时活塞的疲劳信号，通过观察疲劳损伤程度较低时，不同方法对疲劳信号的检测率，判断不同方法的检测性能。结果如图所示。由图可知，采用本文方法检测疲劳损伤程度较低的活塞，其检测率高于，说明所提方法即使面对活塞代偿即将失效的疲劳损伤临界状态，对疲劳信号的检测效果仍然较好。采用文献 方法和文献 方法检测疲劳损伤程度较低的活塞，二者最终检测结果均与本文方法存在一定差距，且检测率均低于，说明文献 方法和文献 方法在面对活塞代偿即将失效的疲劳损伤临界状态时检测效果较差。经上述对比，进一步验证了本文方法对机械负载状态下活塞疲劳信号的检测效果好。（）图不同方法对疲劳信号的检测率结束语为提升对机械活塞工作疲劳信号的检测质量，本文提出了基于支持向量机的机械活塞疲劳信号检测方法。该方法先分析机械活塞的机械结构和工作原理，获取与疲劳信号产生的相关参数，然后将其代入损伤模型，完成活塞疲劳损伤模型的建立，最后结合支持向量机，实现机械活塞疲劳信号的精准检测。试验结果表明，本文方法对活塞疲劳信号的检测效率较高，可实现对活塞疲劳信号的稳定检测，具有更优的检测效果。参考文献：苏春阳，孙晓帮，王天利，等基于机器视觉的活塞杆表面微裂 纹 查 数 系 统 设 计 机 床 与 液 压，（）：龚京风，徐宗著，宣领宽基于格点型有限体积法的活塞高周疲劳分析 武汉科技大学学报，（）：朱明，张虎龙，陈昱宇，等 活塞杆摩擦焊接头的超声检测及缺陷二维重构 兰州理工大学学报，（）：沈峘，赵飞，毛建国，等 小型航空活塞发动机喷油异常的故障诊断航空动力学报，（）：支萌辉，尹泉，吕松垒，等基于 的数字交流伺服驱动器设计电气传动，（）：王俊霞，申倩影，王川龙符号矩阵填充的修正增广拉格朗日乘子算法工程数学学报，（）：祁祥洲，邢红杰基于中心核对齐的多核单类支持向量机计算机应用，（）：孙殿柱，沈江华，汪思腾，等复杂型面点云的法向特征聚类分级估计方法计算机集成制造系统，（）：（上接第 页）参考文献：彭继慎，孙礼鑫，王凯，等基于模型压缩的 电力巡检无人机避障目标检测算法仪器仪表学报，（）：周振宇，陈亚鹏，潘超，等面向智能电力巡检的高可靠低时延移动边缘计算技术高电压技术，（）：马希青，王金义基于复杂地形的四足机器人路径规划算法研究机床与液压，（）：曾德全，余卓平，熊璐，等 结构化道路下基于层次分析法的智能车避障轨迹规划 华南理工大学学报（自然科学版），（）：杨彬，宋学伟，高振海考虑车辆运动约束的最优避障轨迹规划算法 汽车工程，（）：王川伟，马宏伟，薛旭升，等煤矿履带巡检机器人多体动力学建模及越障仿真西安科技大学学报，（）：李小彭，尚东阳，李凡杰，等 输电线巡检机器人位姿变化的柔性关节控制策略东北大学学报（自然科学版），（）：刘德庆，张杰，金久才 基于三维激光雷达的无人船障碍物自适应栅格表达方法中国激光，（）：刘冰雁，叶雄兵，王新波，等基于改进人工势场的无人地面车辆路径规避算法中国惯性技术学报，（）：杜婉茹，王潇茵，田涛，等面向未知环境及动态障碍的人工势场路径规划算法 计算机科学，（）：张大海，武传健，和敬涵，等 利用测量波阻抗欧几里得距离的柔性直流输电线路后备保护方案电网技术，（）：郭一聪，刘小雄，章卫国，等基于改进势场法的无人机三维路径规划方法西北工业大学学报，（）：罗贤程，尹建川，李宏宾基于动态分阶势场法的船舶自动避碰系统 上海海事大学学报，（）：张家旭，王晨，赵健 基于改进人工势场法的汽车弯道超车路径 规 划 与 跟 踪 控 制 汽 车 工 程，（）：徐小强，刘芃辉，冒燕 改进人工势场法和 融合算法的无人艇路径规划研究武汉理工大学学报，（）：