基于 LabVIEW 的电液伺服阀测试台开发

开发了一种基于 LabVIEW 图形编程语言的自动测试系统，能够完成电液伺服阀的空载流量特性、压力增益特性、内泄漏特性等静态特性的自动测试。针对测试过程中干扰信号频段与正常信号频段接近，普通数字滤波器滤波效果不佳的问题，采用迭代滤波分解算法处理原始信号，并将该算法应用到实际测试系统中，通过与普通数字滤波器对比，验证了迭代滤波器对信号的处理效果更佳。

电液伺服控制在控制领域中占据重要地位，其性能优劣直接影响控制系统质量。伺服阀结构精密且价格昂贵，在使用前和使用过程中，对其进行空载流量测试、压力增益测试、内泄漏测试等性能测试，有助于了解其性能状况，为维修提供指导。

为此，本文提出并设计了一种适用于各种伺服阀测试的系统，该系统借助上位机实现对整个测试过程的控制，并能对采集到的信号进行曲线绘制、信号分析、数据存档、输出报表等操作。在信号分析过程中，发现测试系统会受到各类噪声信号干扰，故而对不同滤波器的降噪效果展开对比研究，最终选用效果更优的迭代滤波器。

测试系统的组成

能源系统

系统主要参数为最大流量 100L/min，最高工作压力 31.5MPa。泵入口安装带报警装置的蝶阀，提升实验安全性；出口配置压油过滤器，保障被测伺服阀产品及各元件可靠工作；油箱配备温度和液位报警系统。供油回路压力通过电磁溢流阀远程控制调整。

测试试验台

试验台为待测元件、仪表和传感器提供安装平台。采用可靠性较高的无泄漏电磁开关阀实现不同油路的切换控制，降低故障发生率；运用集成油路简化油路结构，减少外部油路连接。

测控系统

数据采集处理及电气控制系统由动力电控柜、试验操作控制台、上位机台、软件及人机界面、数字显示屏组成。数据采集控制分别采用美国 NI 公司数据采集系统及西门子 S7 - 200 型 PLC。

PLC 控制系统

电控柜引入试验台总电源，为液压动力系统的电动机供电并控制其起停运行或变频调速。PLC 向上位工控机提供电动机运行状态信号，为油源系统、试验台操作控制台、工控机柜和其他用电点供电，并处理油路系统中各阀的报警信号、油箱液位信号、温度报警信号、油路切换信号及控制信号，确保设备可靠稳定运行。采集控制柜置于封闭式台架中。

CAT 系统

CAT 系统基于 NI 公司的 LABVIEW 开发，其图形化编程和丰富通讯方式使其具有出色的可读性与交互性，能快速组建虚拟仪器系统，满足测试系统需求，缩短软件开发周期。该测试程序可自动采集压力、流量等参数，根据不同测试项目进行数据处理、存储备份，自动生成试验曲线及报告，并以 XLS 格式保存数据，便于与其他软件兼容，方便后续数据分析处理。测试前需根据不同测试项目设置系统参数，如空载流量特性测试时，要对模拟输入、模拟输出、采样时钟的采样率和采样点数、输出信号类型等进行设置。在信号输出模块的开始和结束阶段分别加入归零信号，校正信号，确保阀芯初始和结束位置均为中位，采样点数、波形采样率、波形个数、信号周期满足公式N=T⋅n⋅FS+N0⋅2 。

电液伺服阀静态测试原理

空载流量特性测试

当伺服阀处于空载工作状态（A、B 口之间无负载）时，模拟输入电压信号与采集到的流量信号之间的对应关系曲线即为空载流量特性曲线。测试时，通过工控机控制电磁截止阀 10、18 得电开启，电磁三通换向阀 11 得电开启，电磁截止阀 19 失电关闭；设定电磁溢流阀 6 的溢流压力后启动油泵；利用测试软件模拟输出模块输出幅值为 ±V 的完整三角波信号；采集模拟输出信号和流量传感器 8 的流量信号，生成空载流量特性曲线。

压力增益特性测试

在阀的额定供油压力下，关闭 A、B 之间回路，通过压力传感器分别检测 A、B 两个油口的压力 PA 和 PB，得到的压力信号与模拟输入电压信号的关系曲线即为压力增益特性曲线。测试流程为：工控机控制电磁截止阀 10、18 失电关闭，电磁三通换向阀 11 得电开启，电磁截止阀 19 失电关闭；设定电磁溢流阀压力并启动油泵；测试软件模拟输出模块输出幅值为 ±V 的完整三角波信号；通过采集卡采集模拟输出信号和 A、B 口压力信号，生成压力增益特性曲线。

内泄漏特性测试

内泄漏特性是指在额定供油压力下，关闭 A、B 之间的供油回路，模拟输入电压信号与采集到的回油口流量信号之间的对应关系曲线。测试步骤如下：工控机控制电磁截止阀 10、18、19 失电关闭，电磁三通换向阀 11、12 失电处于常位；设定电磁溢流阀压力并启动油泵；测试软件输出正负值均为测试阀额定信号大小的线性信号；采集输出信号和流量计 21 的信号，生成内泄漏特性曲线。

测试系统中的滤波研究

迭代滤波分解原理

液压系统工作环境复杂，机械振动、电气干扰、液压介质温度特性等因素会干扰正常信号，影响测试结果准确性。普通数字滤波器在处理与正常信号频段接近的干扰时效果不佳，存在峰值衰减问题。因此，本测试系统采用迭代滤波分解算法（IFD）。该算法基于 foker - planck 方程构造滤波函数，通过内、外循环迭代运算，将复杂信号自适应分解为若干相互独立的内禀模态分量和一个趋势项之和，有效剥离干扰信号，提高信号降噪精度。

内循环过程

内循环过程中，计算待分解信号z(t)与滤波函数g(t)的卷积得到滑动算子Γ(z(t))，滤波区间l(z)根据公式l(z)=2[mNλ]确定（其中λ取值 1.6 - 2，m为分解信号极值点数，N为信号长度）。从信号z(t)中提取滑动算子得到波动算子k(z(t)) ，若k(z(t))满足 IMF 条件，则为提取到的 IMF 分量。但初次计算结果通常无法得到固定频率的 IMF 分量，需反复筛选，重复相关计算过程。实际计算中，因时间限制，采用基于泰勒级数等价后的公式Ei=∥ki,n−1∥2∥ki−ki,n−1∥2作为第i个波动算子的 IMF 判据，直至满足条件，完成一次 IMF 分量提取。

外循环过程

外循环用于停止内循环对 IMF 的提取进程，从分解信号z(t)中移除已识别的 IMF 分量I(t)，计算剩余分量r(t)=z(t)−I(t) 。当r(t)呈现明显趋势特征时，迭代终止，完成整个迭代滤波分解过程；否则，将r(t)赋值后重复内循环。

实际滤波效果

分别采用巴特沃斯数字滤波器（低通滤波器，通带为 (0 - 10) Hz）和迭代滤波分解算法对空载流量特性曲线、压力增益特性曲线、内泄漏特性曲线原始信号进行处理。

空载流量信号处理

空载流量原始信号存在明显噪声干扰，影响曲线滞环判断与流量增益计算。经巴特沃斯数字滤波器处理后，毛刺虽有所改善，但控制流量为零时电压信号毛刺仍影响滞环判断。采用迭代滤波算法，经五次迭代提取 IMF 分量，发现噪声信号集中在 IMF1 到 IMF3 分量，且 IMF4 存在与正常信号频段接近的谐波干扰。去除 IMF1 - IMF4 干扰信号后，空载流量特性曲线毛刺明显减少，光滑性提升，数据准确度提高。对 IMF4 特征分量和剩余信号分量 IMF5 进行 FFT 变换，结果显示迭代滤波算法有效剥离了频率接近的干扰信号，避免普通数字滤波器的频率混叠问题。