液压设备具有的响应速度快、输出平稳、功率密度大、易实现无级调速以及对复杂工况的适应性强等优点,使其在工程建设、国防、冶金矿山、材料加工等工况复杂的装备中被广泛采用。近年来,为了适应现代工业生产过程中高精度、智能化的要求,液压设备开始向精细化、复杂化、集成化、信息化方向发展。随着液压设备结构越来越复杂,各种传感器的布置、环境工况的复杂化,液压设备的信息在传递过程中受多种复杂的耦合效应和非线性因素的影响,使得传统的基于流量、压力、振动、噪声等信息源的运行状态监测和故障诊断方法难以满足液压设备向智能化发展的需要,尤其当液压设备处于性能退化状态的早期故障阶段时,将会出现一系列诸如低速稳定性变差、响应速度减慢、效率降低等问题。传统的分析方法在强耦合和强环境噪声的影响下,特征信息会变得十分微弱,难以识别,使得液压设备运行状态监测和故障诊断技术研究成为当今热点。与传统的压力、流量、振动、噪声等监测信号源相比,液压设备瞬时转速信号具有不介入系统运行、信噪比高、可直接反映系统运动学信息等优势。课题组在前期液压设备动能刚度以及瞬时转速波动等基础性研究工作中发现,环境工况通过机、液、电参数的耦合作用,导致转速、转矩、压力、流量、电压、电流等多能域参数的变化,这些变化对内影响系统动能刚度的变化,对外则表现为瞬时转速波动的变化。因此,本文以液压动力系统为研究对象,以其瞬时转速信号为信息源,研究以Vold-Kalman时变滤波器为基础的瞬时转速波动分量提取方法,并通过此方法提取液压系统的转速波动分量,揭示液压设备运行状态与转速波动分量之间的联系,为研究以转速波动信号为信息源的液压设备运行状态监测与早期故障诊断技术提供新方法。论文的主要研究内容如下:(1)Vold-Kalman时变滤波数学模型及快速算法研究。通过构建信号模型、结构方程和数据方程,使用最小二乘滤波法解耦,然后通过预处理共轭梯度法对复杂矩阵方程进行求解的技术路线,完成了对于Vold-Kalman时变滤波方法和算法的研究,并通过Matlab软件平台实现Vold-Kalman时变滤波器设计。通过模拟仿真实验,验证了VoldKalman时变滤波器的有效性与精确性,为后续基于Vold-Kalman时变滤波器的转速波动分量提取方法的研究奠定理论基础。(2)基于Vold-Kalman时变滤波器的旋转设备转速波动分量提取方法研究。结合短时傅里叶变换、时频脊线提取和二值细化搜索等多种算法,实现了瞬时频率估计方法,并在此基础上实现了基于Vold-Kalman时变滤波器的转速波动分量特征提取。通过仿真与实验相结合的方法,验证了该转速波动分量提取方法的有效性和精确性,为后续以液压设备状态监测为目的的转速波动分量提取试验提供了技术支持。(3)将基于Vold-Kalman时变滤波器的转速波动分量提取方法和已有的基于零相位阶比滤波器的转速波动阶比分量提取方法进行技术性能对比分析。分析了VoldKalman时变滤波器的两个重要参数——滤波器阶数和权重因子r对滤波效果的影响,并从方法原理、处理过程、参数选取、实际效果等方面对两种提取方法进行全方位的比较。使用同一转速信号分别通过两种方法进行对比分析实验,得出结论:基于VoldKalman时变滤波器的转速波动分量提取方法可以保留更多的与液压系统运行状态相关的细节信息,精度更高。(4)液压动力系统转速波动分量提取试验研究。在变转速泵控液压马达试验平台上分别进行恒转速工况与变转速工况试验,测量液压动力系统柱塞泵的瞬时转速,验证本文提出方法的有效性。结果表明,使用本文提出的方法可以从变转速泵控马达闭式液压系统的柱塞泵输出转速信号中分别提取到由柱塞马达、柱塞泵的转子不平衡以及柱塞泵配流盘磨损导致的转速波动分量的时域波形和特征频率分量,分析了这三个分量随转速和负载的变化规律,为开展以瞬时转速波动为信号源的液压设备运行状态监测和故障诊断研究提供了新方法。