液压信号采集装载机液压系统工作齿轮泵压力信号通过安装在工作齿轮泵口的压力传感器来采集，经过二次仪表的调整和放大传送到采集仪器。连续的压力信号离散化以后，采集仪器可以按照多种文件格式输出数据。输出的离散数据经过数字信号处理、特征分析、故障特征量提取*终形成故障特征量。

　　前端数据来源选用自行研制的压力传感装置，将实测数据通过CAN总线导入存储器中，通过对数据接口的访问，再以GPRS方式将相关数据导入服务器端的数据库中。故障比对系统将比对结果回送至相关终端（如手机、二级维护机构的计算机）。

　　为确保无故障标准数据的可靠性，结合专家经验，在规定相同工况条件的前提下，经过10次数据采样，通过分析计算所得结果见1.

　　装载机动臂举升周期包括动臂无动作、举升、保持平稳、下降等4个状态。设备采集的无故障压力信号曲线如（a）所示，油箱少油压力信号曲线如（b）所示。压力信号曲线表明压力的大小随着动臂状态的变化而变化。动臂无动作时，压力接近于0MPa.当压力大于0.8MPa时，动臂开始举升，压力逐渐上升到*大值。动臂上升到*高点保持平稳，压力值在*大值以下的某个数值范围内浮动。动臂下降的时候，压力慢慢减小至0MPa.

　　本文主要对动臂前3种状态对应的压力信号进行处理与特征分析。

　　液压信号滤波处理采集装载机液压系统工作齿轮泵压力信号过程由于受到系统中压力脉冲，以及周期振动等因素在动臂举升周期内产生的压力冲击的干扰，使得从压力信号中准确地提取故障特征量具有相当的难度，故而本文选用Savitzky-Golay低通滤波器（S-G滤波器）对压力信号进行滤波。S-G滤波器对每个点cn，利用*小二乘方拟合，对该窗口内所有点拟合成一个多项式，然后令滤波后数据点gi为多项式在i点的值。S-G滤波器的关键是存在一组特殊的滤波系数fi，能自动完成活动窗口内的*小二乘方拟合。以下为S-G滤波器的定义公式：Aij=ij（1）cn=Mm=0{（ATA）-1}0mnm（2）gi=nRn=-nLcnfi+n（3）式中：nR+nL为窗口宽度；M为多项式*高阶数；i=-nL，，nR；j=0，，M.为更有效地分析处理故障，我们在整个智能分析处理系统中专门设计了一个S-G滤波器处理模块，并将滤波窗口宽度及滤波阶数设计为可调的。经优化组合后，给出滤波后的无故障压力信号曲线（如（a）所示），以及滤波后的油箱少油压力信号曲线（如（b）所示）。通过与（a）、图2（b）比较，认为滤波效果十分理想。

　　通过10组无故障和油箱少油压力信号滤波后曲线的比对，发现无故障压力信号和油箱少油压力信号的装载机动臂举升时间存在差异，动臂保持平稳对应的无故障压力信号压力稳定而对应的油箱少油压力信号压力不稳定，因此可以对两种压力信号的动臂举升时间和动臂保持平稳对应的压力信号的特征信息进行特征分析。

　　液压信号时频分析频谱分析是数字信号处理与分析的重要手段，通过将信号变换到频域空间，经常能很好地体现出信号的特征。傅立叶变换是时域到频域互相转化的工具，它实质上是把信号分解成为许多不同频率的正弦波的叠加和。本文利用快速傅立叶变换分别将装载机动臂举升各状态对应的压力信号转换成频域空间的信号。通过10组装载机动臂举升各状态对应的无故障和油箱少油压力信号频谱的比对，发现装载机动臂保持平稳对应的无故障和油箱少油压力信号频谱在低频区域存在差异，各频谱高频区域在固定频率范围内都存在波峰。结合柳工装载机专家的实践经验，得知高频区域出现的波峰是由工作齿轮泵中齿轮冲击造成，在装载机液压系统油箱少油工况下不属于故障特征信息，因此可以对装载机动臂保持平稳对应的无故障和油箱少油压力信号频谱低频区域特征信息进行特征分析。

　　故障特征分析和提取装载机液压系统工作齿轮泵压力信号的特征分析以信号时域和频域上的特征信息为对象，通过比对10组无故障压力信号和油箱少油压力信号，总结规律。时域特征信息包括装载机动臂保持平稳状态对应压力信号的压力*大值、*小值、平均值、方差、均方差、有效值，装载机动臂举升时间。频域特征信息有装载机动臂保持平稳状态对应压力信号频谱的低频区域幅值大于100的波峰数量。2为特征分析的结果。

　　从2的特征分析结果可以得出以下结论：（1）无故障压力信号的举升时间小于7s，油箱少油压力信号的举升时间大于7s.（2）无故障压力信号的平均值大于19MPa，油箱少油压力信号的平均值小于19MPa.（3）无故障压力信号的方差小于0.100，油箱少油压力信号的方差大于0.100.（4）无故障压力信号频谱的低频区域幅值大于100的波峰个数为0，油箱少油压力信号频谱的低频区域幅值大于100的波峰个数大于0.根据以上结论，可以提取油箱少油压力信号的故障特征量。列举了提取的故障特征量以及它们对应的所有可能故障和装载机外表现象。