液压泵的故障诊断装置的制作方法

本发明涉及液压泵的故障诊断装置。

背景技术：

专利文献1中记载了一种检测液压泵异常的异常检测装置。专利文献1的异常检测装置包括：对从旋转中的液压泵流出的工作油的压力进行检测的压力检测部、以及使用所述压力检测部检测出的压力来分析从液压泵流出的工作油的压力的脉动频率的频率分析单元。该频率分析单元利用时间轴来分析从液压泵流出的工作油的压力的脉动频率。专利文献1的异常检测装置通过使用所述频率分析单元得出的脉动频率的分析结果，提取出液压泵的旋转频率的分量，并判定该提取出的旋转频率的分量是否为正常值，由此来判断液压泵是否发生了异常。

专利文献1的异常检测装置如上所述地由频率分析单元利用时间轴来分析从液压泵流出的工作油的压力的脉动频率，并使用该分析结果来判断液压泵是否发生了异常。

然而，工作油的压力脉动会随着液压泵的旋转相位而发生变化，因此专利文献1的异常检测装置有可能无法正确地判断液压泵中的异常发生情况。在利用时间轴来分析工作油的压力的脉动频率的情况下，若压力检测部检测工作油压力时液压泵的转速没有保持固定，则工作油压力的脉动与时间轴的关系会发生偏差。即，对于专利文献1的异常检测装置来说，由于频率分析单元得出的脉动频率的分析结果会随着液压泵的转速变化而变化，因此，有可能无法正确判断液压泵中的异常发生情况。

专利文献1：日本专利公开公报特开2013-170509

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种能够诊断液压泵的故障而不会受到该液压泵的转速偏差影响的故障诊断装置。

本发明是液压泵的故障诊断装置，对液压泵的故障进行诊断，该液压泵具有多个沿周向排列的活塞，并且伴随着该周向的旋转喷出液体，所述液压泵的故障诊断装置包括：压力检测部，对从旋转中的所述液压泵喷出的液体的压力值进行检测；旋转相位检测部，对所述压力检测部检测所述液体的压力值时的所述液压泵的旋转相位进行检测；以及建模部，通过对所述压力检测部检测出的所述液体的压力值与所述旋转相位检测部检测出的所述液压泵的旋转相位之间的关系进行建模，从而提取脉动波形数据。

附图说明

图1是表示本实施方式的液压泵的故障诊断装置的简要结构图。

图2是表示本实施方式的液压泵的简要主视图。

图3是表示本实施方式的液压泵的故障诊断装置的工作步骤的流程图。

图4是表示将与压力传感器检测出的工作油的压力值对应的多个点绘制在时间轴上而得到的图。

图5是表示将液压泵的每次旋转的相位叠加来提取工作油的压力值与液压泵的旋转相位之间的关系，并将其投影到以液压泵旋转一周所定义的频率的空间而得到的图。

图6是通过将液压泵的旋转次数的整数倍频率的波叠加来对由图5提取出的图进行建模后得到的图。

图7是从图6建模后的图中分离出9个活塞通用的分量后得到的图。

图8是从图6建模后的图中分离出9个活塞固有的分量后得到的图。

具体实施方式

下面，参照附图对本发明的一实施方式进行说明。以下的实施方式是将本发明具体化的一个示例，并不是对本发明的技术范围的限定。

另外，在以下所参照的各图中，为了便于说明，将本发明一实施方式的构成部中用于说明本实施方式所需的主要部分简化后表示。因此，本发明所涉及的液压泵的故障诊断装置可以具备本说明书所参照的各图中未示的任意的构成部。

图1表示本实施方式的液压泵的故障诊断装置X1。该故障诊断装置X1被用于包含在液压回路Y1中的液压泵2的故障诊断。

液压回路Y1例如搭载在液压挖掘机等工程机械上。液压回路Y1能够利用工作油使该工程机械的构成部件工作。液压回路Y1具有液压泵2、驱动源3、第1～第2液压配管41～43、液压缸6、控制阀7。液压泵2喷出工作油。驱动源3驱动液压泵2。驱动源3例如是发动机等。第1～第3液压配管41～43是工作油的循环油路。油箱5用于储存工作油。液压缸6接受工作油的供给而进行伸缩。

液压泵2具有向液压缸6喷出工作油的作用。具体而言，液压泵2经由第1液压配管41与油箱5相连。此外，液压泵2还经由第2液压配管42与液压缸6相连。而且，液压泵2连接至驱动源3的输出轴，该驱动源3驱动液压泵2。

从油箱5通过第1液压配管41吸入到液压泵2的工作油从被驱动源3驱动的该液压泵2喷出到第2液压配管42。然后，从液压泵2喷出到第2液压配管42的工作油经由控制阀7提供给液压缸6。

所述液压泵2是活塞型的泵。液压泵2如图2所示地具有9个活塞M1～M9。各活塞M1～M9沿着液压泵2的周向等间隔地排列配置。液压泵2根据来自驱动源3的驱动信号沿周向旋转。液压泵2沿周向旋转时，各活塞M1～M9依次做活塞运动，由此从液压泵2喷出工作油。

本实施方式中，液压泵2具有9个活塞M1～M9，但并不限于此，液压泵2所具有的活塞个数可以是任意的，可根据该液压泵2的使用方式进行适当变更。

液压缸6具有例如使工程机械的构成部件工作的作用。液压缸6具有活塞部和工作缸部。液压缸6经由控制阀7连接至第2液压配管42和第3液压配管43。从第2液压配管42向液压缸6提供了工作油的情况下，该工作油经由控制阀7和第3液压配管43被送至油箱5。

接下来，参照图1，对本实施方式的故障诊断装置X1的结构进行说明。

故障诊断装置X1包括压力传感器30、速度传感器40、运算部100、判定部90。压力传感器30检测工作油的压力值。速度传感器4检测液压泵2的转速。运算部100根据各传感器30、40的检测值进行各种运算。判定部90根据运算部100的运算结果进行故障的判定。

压力传感器30是相当于本发明的压力检测部的构件。压力传感器30具有检测液压泵2喷出的工作油的压力值的作用。压力传感器30连接至工作油的循环油路中位于液压泵2下游侧的第2液压配管42，对该第2液压配管42中的工作油的压力值进行检测。压力传感器30将该压力传感器30检测出的工作油的压力值发送至运算部100。

速度传感器40具有检测液压泵2的转速的作用。速度传感器40连接至例如液压泵2与使液压泵2旋转的驱动源3的连接点。速度传感器40将该速度传感器40检测出的液压泵2的转速发送至运算部100。

运算部100具有基于压力传感器30检测出的工作油的压力值和速度传感器40检测出的液压泵2的转速来进行用于该液压泵2的故障诊断的各种运算的作用。运算部100由例如CPU、ROM、RAM或EEPROM等构成。

运算部100在功能上具备相位运算部50、建模部60、分离部70和特征量运算部80。

相位运算部50计算压力传感器30检测出压力值之时的液压泵2的旋转相位。相位运算部50从压力传感器30接受压力值的检测信号，并从速度传感器40接受液压泵2的转速信息。从压力传感器30接收到所述压力值的检测信号的相位运算部50对至接收到该检测信号为止的液压泵2的转速进行累计，并将该累计值乘以规定的校正系数。由此，计算出压力传感器30检测出压力值之时的液压泵2的旋转相位。

本实施方式中，如上所述，利用速度传感器40和相位运算部50来计算液压泵2的旋转相位，因此，该速度传感器40和相位运算部50相当于本发明的旋转相位检测部。也可以设置旋转相位传感器对压力传感器30检测出压力值之时的液压泵2的旋转相位进行直接检测，以代替速度传感器40和相位运算部50。

建模部60相当于本发明的建模部。建模部60如后述那样对压力传感器30检测出的压力值与相位运算部50计算出的在检测出所述压力值之际的液压泵2的旋转相位之间的关系进行建模，从而提取出以液压泵2旋转一周所定义的频率的脉动波形数据。

分离部70相当于本发明的分离部。分离部70将建模部60提取出的脉动波形数据分离，得到各活塞M1～M9通用的分量和各活塞M1～M9固有的分量。分离部70也可以从建模部60提取出的脉动波形数据仅分离出各活塞M1～M9固有的分量。

特征量运算部80根据分离部70从脉动波形数据分离出的各活塞M1～M9固有的分量，计算该固有的分量的特征量。

相位运算部50、建模部60、分离部70和特征量运算部80各自相应的功能可以通过软件实现，也可以通过硬件来实现。另外，相位运算部50、建模部60、分离部70和特征量运算部80各自相应的功能可以通过独立的功能元器件来实现，也可以通过通用的功能元器件来实现。

判定部90具有根据特征量运算部80算出的特征量来判定液压泵2有无故障的作用。具体而言，判定部90通过将特征量运算部80发送来的特征量与规定阈值进行比较，来判定液压泵2有无故障。判定部90与运算部100相同，可由例如CPU、ROM、RAM或EEPROM等构成。本实施方式中，图1中运算部100和判定部90用不同的模块来表示，但判定部90也可以用与运算部100共用的功能元器件来实现。

这里，参照图3，对故障诊断装置X1的动作步骤进行详细说明。

当驱动源3开始驱动液压泵2时，随着液压泵2的旋转，从该液压泵2向第2液压配管42喷出工作油。压力传感器30检测从液压泵2排至第2液压配管42的工作油的压力值(Op1)，并将该压力值的信息发送至运算部100。速度传感器40随着时间检测自驱动源3开始驱动液压泵2之后该液压泵2的转速(Op2)，并将该转速的信息发送至运算部100。然后，相位运算部50根据发送至运算部100的液压泵2的转速的信息，对至压力传感器30检测出工作油的压力值的时刻为止的转速进行累计，并将该累计值乘以规定的校正系数。由此，相位运算部50计算出压力传感器30检测出压力值之时的液压泵2的旋转相位(Op3)。关于上述校正系数的计算方法，将在后文中阐述。

压力传感器30如图4所示那样，以规定的采样间隔检测从液压泵2排至第2液压配管42的工作油的压力值。这里，若将压力传感器30检测压力值的采样次数设为N，则根据上述Op1～Op3，作为N点的压力值和该各压力值所对应的旋转相位的时间序列数据，可得到下述数据。

[数1]

旋转相位，p(1)：压力值

另外，本实施方式中，液压回路Y1中包含了单个液压泵2，但该液压回路Y1中包含有多个液压泵的情况下，各传感器30、40对压力值和转速的检测优选为对所述多个液压泵分别独立地进行。具体而言，在检测所述多个液压泵中的一个液压泵的压力值和转速时，除这个液压泵以外的液压泵优选为最小倾倒的无负载状态。

建模部60根据所述时间序列数据，对从液压泵2喷出的工作油的压力值与该液压泵2的旋转相位之间的关系进行建模(Op4)。

具体而言，首先，建模部60通过将压力传感器30检测N次压力值的期间的液压泵2每次旋转的相位进行叠加，从而将图4所示的各点投影到以液压泵2旋转一周为基本频率的空间。由此，在图5中示出投影到以液压泵2旋转一周所定义的频率的空间而得到的所述时间序列数据的图。

接着，建模部60通过将投影到以液压泵2旋转一周所定义的频率的空间而得到的所述时间序列数据与液压泵2的旋转次数的整数倍即L倍频率的波进行叠加来进行建模。具体而言，建模部60根据作为建模公式的下述算式，对投影到以液压泵2旋转一周所定义的频率的空间而得到的所述时间序列数据进行建模。

[数2]

另外，上述建模公式中L的值设定为例如液压泵2所具有的活塞数量为M时的(M×5)～(M×10)左右的值。本实施方式中，液压泵2具有9个活塞M1～M9，因此，L的值设定为45～90左右的值。另外，如果可以高精度地对压力值和旋转相位的关系进行建模，L的值也可以设定为小于上述值。另外，若压力值的采样次数即N是足够大的值，则L的值也可以设定为大于上述值。

上述建模公式中的系数的值可通过将所述时间序列数据应用到下述算式中求出。

[数3]

Θ＝[a₁ b₁ a₂ b₂ … a_L b_L c]^T＝(X^TX)^-1X^TP

通过将根据上述算式求出的系数应用到上述建模公式中，能够导出下述表示脉动波形数据的算式。

[数4]

由此，建模部60通过利用上述建模公式对投影到以液压泵2旋转一周所定义的频率的空间而得到的所述时间序列数据进行建模，来计算出所述脉动波形数据。

图6中示出所述脉动波形数据的图。在图6所示的图中，液压泵2旋转一周出现的脉动峰个数为9。这是因为液压泵2有9个活塞M1～M9。本实施方式中，9个脉动峰按照相位从小到大的顺序分别对应各活塞M1～M9。

另外，本实施方式中，建模部60将图4所示的图转换为图5所示的图之后，将该图5所示的图建模成图6所示的图，但并不限于此，也可以将图4所示的图直接建模成图6所示的图。

这里，相位运算部50中与液压泵2的转速的累计值相乘的规定的校正系数可通过例如下述方式来求出。首先，使用旋转相位Φ和压力值P来求出上述建模公式中的系数Θ。然后，将上述表示脉动波形数据的算式中的计算值p与实测值P进行比较，通过最优化计算来求出使建模误差达到最小的校正系数。所述建模误差可以是计算值p与实测值P的误差的平方和。所述最优化计算可以使用PSO之类的方法，也可以使校正系数在0.99～1.01之间以0.00001为单位离散地取值，并采用建模误差最小时的校正系数作为最优解。

接下来，分离部70将所述脉动波形数据分离成各活塞M1～M9通用的分量和各活塞M1～M9固有的分量。

具体而言，分离部70将建模部60导出的所述脉动波形数据分离为下述两式。

[数5]

[数6]

式A表示各活塞M1～M9通用的分量。式B表示各活塞M1～M9固有的分量。

式A中的系数按照下述条件分为不同的情况。

[数7]

另外，式B中的系数按照下述条件分为不同的情况。

[数8]

上述M的值相当于液压泵2具有的活塞M1～M9的数量。本实施方式中，液压泵2具有9个活塞M1～M9，因此M＝9。即，分离部70将建模部60导出的所述脉动波形数据分离成9倍频率的波的分量和其它波的分量，从而提取出各活塞M1～M9通用的分量与各活塞M1～M9固有的分量。

这里，从所述脉动波形数据分离出的各分量中，各活塞M1～M9通用的分量如图7所示，各活塞M1～M9固有的分量如图8所示。图7中示出各活塞M1～M9通用的分量，液压泵2旋转一周会形成9个振幅相同的脉动峰。图8中示出各活塞M1～M9固有的分量。

在各活塞M1～M9呈现出相同举动的正常状态下，所述脉动波形数据仅由各活塞M1～M9通用的分量形成。因此，在各活塞M1～M9处于正常状态的情况下，各活塞M1～M9的脉动波形中只有因制造时的偏差造成的微小差异，因此，在泵2的旋转相位是0～2.0π中的任意一个相位的情况下，各活塞M1～M9固有的分量都应当是接近0的数值。

而在图8的表示各活塞M1～M9固有的分量的图中，在图7所示的9个脉动峰中按照旋转相位从小到大的顺序排列下来的第1个峰所对应的旋转相位的范围内，可以看到中等程度的波变。该中等程度的波变是由活塞M1引起的。另外，在图8的表示各活塞M1～M9固有的分量的图中，在图7所示的9个脉动峰中按照旋转相位从小到大的顺序排列下来的第7个峰所对应的旋转相位的范围内，可以看到很大的波变。在第7个峰所对应的旋转相位的范围内，可以看到很大的波变。该很大的波变是由活塞M7引起的。

接下来，特征量运算部80根据分离部70从所述脉动波形数据分离出的各活塞M1～M9固有的分量，计算出能够使判定部90判定液压泵2故障的特征量J(Op6)。该特征量J通过例如与各活塞M1～M9固有的分量的平方面积相当的下述算式计算出。

[数9]

利用上述算式计算特征量J的情况下，在计算该特征量时无需使用各活塞M1～M9通用的分量，因此分离部70也可以不从所述脉动波形数据分离出各活塞M1～M9通用的分量。

特征量J也可以通过例如与各活塞M1～M9固有的分量和各活塞M1～M9通用的分量之比相当的下述算式计算出。根据本特征量J，由于分子除以分母后压力的单位变成无量纲的单位，因此无需根据液压泵2喷出液体的压力大小来调整判定的阈值。

[数10]

另外，特征量J还可以通过例如与各活塞M1～M9固有的分量和所述脉动波形数据的全部分量之比相当的下述算式计算出。根据本特征量J，由于分子除以分母后压力的单位也变成无量纲的单位，因此也无需根据液压泵2喷出液体的压力大小来调整判定的阈值。

[数11]

另外，特征量J还可以通过例如与各活塞M1～M9固有的分量的各个频率的最大振幅相当的下述算式计算出。

[数12]

另外，特征量J还可以通过例如与各活塞M1～M9固有的分量的总振动波形的最大振幅相当的下述算式计算出。

[数13]

也可以例如将旋转相位0～2π分得足够细，对由此得到的相位分别求出式B的绝对值，再用其最大值来代替通过上述算式计算出的最大振幅。

特征量J还可以通过例如与各活塞M1～M9固有的分量的微分值的最大振幅相当的下述算式计算出。

[数14]

当活塞M1～M9出现咯咯作响等故障时，从液压泵2喷出的工作油的压力会呈现出剧烈的变化。在上述算式中，通过在旋转相位轴上对式B进行微分来计算特征量J，因此能够根据该特征量J高精度地判断出活塞M1～M9是否出现了咯咯作响等故障。

由此，特征量J的计算方法可以是任意的，可以根据故障诊断装置X1的使用方式来适当地进行变更。因此，上述各种特征量J的计算方法也可以例如相互组合来使用。也可以用上述各种特征量J的计算方法以外的方法来计算特征量J。

特征量运算部80将该特征量运算部80计算出的特征量J的信息发送至判定部90。

如图3所示，判定部90基于从特征量运算部80接收到的特征量J的信息，判定特征量J是否在判定部90所存储的阈值以上(Op7)。当特征量J仅根据各活塞M1～M9固有的分量计算出时，判定部90例如基于从液压泵2喷出的工作油的压力值的平均值来决定阈值，并将该决定的阈值与特征量J进行比较。而当特征量J是根据各活塞M1～M9固有的分量和各活塞M1～M9通用的分量之比计算出时，判定部90将预先设定为固定值的阈值与特征量J进行比较。

当判定部90判定特征量J在阈值以上时(Op7中为“是”)，该判定部90判定液压泵2发生了故障(Op8)，并将该判定结果显示在例如液晶监视器等上。当判定部90判定特征量J不在阈值以上时(Op7中为“否”)，该判定部90判定液压泵2没有发生故障(Op9)，并将该判定结果显示在例如液晶监视器等上。用户参照显示在例如所述液晶监视器等上的判定结果，来确认液压泵2是否发生了故障。

由此，故障诊断装置X1完成对液压泵2的故障诊断。

如上所述，故障诊断装置X1能够诊断液压泵2的故障，而不受液压泵2的转速变化的影响。具体而言，故障诊断装置X1中，通过对压力值和旋转相位之间的关系进行建模来提取出用于诊断液压泵2故障的所述脉动波形数据。因此，即使在液压泵2的转速偏离了固定速度的情况下，所述脉动波形数据也不会受到该偏差的影响，从而能够正确地诊断液压泵2的故障。

而且，故障诊断装置X1通过对压力值和旋转相位之间的关系进行建模来提取出所述脉动波形数据，因此能够抑制压力传感器30的成本变高。具体而言，故障诊断装置X1中，即使压力传感器30的采样间隔变长，也可以通过使液压泵2反复旋转，并将每次旋转的采样数据叠加，从而能够提取出压力值与旋转相位之间的关系。因此，压力传感器30无需采用以较短的采样间隔来检测液体压力的压力传感器，能够抑制成本增加。

此外，故障诊断装置X1中，通过从所述脉动波形数据分离出各活塞固有的分量，从而能够根据该分离出的数据来诊断液压泵2的故障，并能实现高精度的诊断。具体而言，当所述脉动波形数据中各活塞M1～M9通用的分量比各活塞M1～M9固有的分量大得多的情况下，难以从该脉动波形数据判断是否呈现出了各活塞M1～M9固有的分量。因此，故障诊断装置X1中，通过从所述脉动波形数据分离出各活塞M1～M9固有的分量，并根据该分离出的数据诊断液压泵2的故障，从而能够实现高精度的诊断。

而且，故障诊断装置X1中，判定部90判定特征量运算部80计算出的包含了各活塞M1～M9固有的分量在内的特征量J是否超出了规定的阈值，从而能够根据该判定结果来判断液压泵2是否发生了故障。

而且，故障诊断装置X1中，相位运算部50将液压泵2的转速的累计值与规定的校正系数相乘来计算液压泵2的旋转相位，因此能够高精度地计算该旋转相位。

而且，故障诊断装置X1中，各活塞M1～M9非通用的压力脉动分量被全部取出，从而能够高灵敏度地捕捉到各活塞M1～M9出现的问题。

具体而言，当各活塞M1～M9中的一个活塞发生了故障时，不仅旋转周期的压力脉动分量会受到影响，其它周期的压力脉动分量也会受到影响。因此，在仅取出所述旋转周期的压力脉动波分量的情况下，由于没有考虑其它周期的压力脉动分量受到的影响，因此有可能导致所述活塞的故障检测灵敏度下降。反观故障诊断装置X1，通过取出各活塞M1～M9非通用的所有压力脉动分量，从而能够高灵敏度地发现各活塞M1～M9的故障。

另外，在想要获取随着液压泵2旋转一周而变化一次的特征量的情况下，若相对于该液压泵2的转轴点对称的活塞同时发生劣化，则可能无法高精度地捕捉到各活塞的故障情况。反观故障诊断装置X1，通过取出各活塞M1～M9非通用的所有压力脉动分量，从而能够高灵敏度地发现各活塞M1～M9的故障。

各活塞M1～M9非通用的压力脉动分量不一定要全部取出，也可以大致地全部取出从而高精度地捕捉到各活塞M1～M9的故障情况。

而且，故障诊断装置X1中，通过关注各活塞M1～M9固有的分量的大小相对于各活塞M1～M9通用的分量的大小，即使不设定与液压泵2喷出的工作油的压力值相对应的阈值，也能够捕捉到各活塞M1～M9的故障情况。即，故障诊断装置X1中，能够节省根据液压泵2喷出的工作油的压力值来调整阈值的工夫，因此能够容易地诊断液压泵2有无发生故障。

而且，故障诊断装置X1中，在建模后的所述脉动波形数据或从该脉动波形数据分离出的数据中，能够判断出与各活塞M1～M9中的任一个相对应的波形的峰是否显示出异常。由此，能够确定实际发生了故障的活塞，或者能够确定实际上没有发生故障的候选活塞。

本实施方式中，根据判定部90的判定结果来判断液压泵2有无发生故障，但并不限于此，也可以不使用判定部90。在此情况下，将特征量运算部80计算出的特征量J显示在例如液晶监视器等的显示部上，并由看到所显示的特征量J的用户来判断液压泵2是否发生了故障。

另外，本实施方式中，特征量运算部80根据各活塞M1～M9固有的分量来计算特征量J，从而根据该特征量J判断液压泵2有无发生故障，但并不限于此，也可以不使用特征量运算部80。在此情况下，例如将表示各活塞M1～M9固有的分量的图8显示在液晶监视器等的显示部上，并由看到所显示的图8的用户来判断液压泵2是否发生了故障。此时，液晶监视器等的显示部上也可以例如与图8一同显示表示各活塞M1～M9通用的分量的图7。在此情况下，用户能够确认图8所示的图中波变较大的部分是否对应于图7所示的图中的9个脉动峰之一。由此，能够判断各活塞M1～M9中的哪一个活塞发生了故障。

另外，本实施方式中，分离部70从所述脉动波形数据分离出各活塞M1～M8通用的分量和各活塞M1～M9固有的分量，并根据该分离后的数据来判断液压泵2有无发生故障，但并不限于此，也可以不使用分离部70。在此情况下，例如将表示所述脉动波形数据的图6显示在液晶监视器等的显示部上，并由看到所显示的图6的用户来判断液压泵2是否发生了故障。

也可以将在旋转相位轴上对图6所示的图进行了微分后得到的波形、或者在旋转相位轴上对图8所示的图进行了微分后得到的波形显示在液晶监视器等的显示部上，并由看到所显示的波形的用户来判断液压泵2是否发生了故障。在与图5所示的图存在差分的情况下，不仅外部干扰或噪声的影响会被放大从而难以捕捉到特征，而且由于相邻数据点的间隔不再固定，因此差分的计算变得复杂。因此，如本实施方式所述，通过将图5所示的图建模，并对该建模后得到的图6及图8所示的图所对应的算式进行微分，从而能够通过简单的计算来清楚地捕捉到与波形畸变有关的特征量。

另外，也可以由特征量运算部80根据所述脉动波形数据计算出特征量J，由判定部90对该特征量J与阈值进行比较，从而判定液压泵2有无发生故障。在此情况下，特征量运算部80例如可根据下面的算式来从所述脉动波形数据计算出特征量J。

[数15]

另外，本实施方式中，说明了利用故障诊断装置X1来诊断喷出工作油的液压泵2的故障的粒子，但并不限于此。故障诊断装置X1也可以用于诊断喷出工作油以外的例如温水等液体的液压泵的故障。

以上说明的本实施方式中的所有内容应当认为都是举例，而不是限制。本发明的范围并非由本实施方式的说明给出，而是由权利要求书给出，而且在与权利要求书同等的意义及范围内的所有变更也包括在本发明的范围内。

上述的实施方式中包含了具有以下结构的发明。

本发明是对液压泵的故障诊断装置，对液压泵的故障进行诊断，该液压泵具有多个沿周向排列的活塞，并且伴随着该周向的旋转喷出液体，所述液压泵的故障诊断装置包括：压力检测部，对从旋转中的所述液压泵喷出的液体的压力值进行检测；旋转相位检测部，对所述压力检测部检测所述液体的压力值时的所述液压泵的旋转相位进行检测；以及建模部，通过对所述压力检测部检测出的所述液体的压力值与所述旋转相位检测部检测出的所述液压泵的旋转相位之间的关系进行建模，从而提取脉动波形数据。

上述液压泵的故障诊断装置能够诊断该液压泵的故障而不会受到液压泵的转速变化的影响。具体而言，在上述液压泵的故障诊断装置中，通过对压力值和旋转相位之间的关系进行建模，从而提取出用于诊断液压泵故障的脉动波形数据。因此，即使在液压泵的转速偏离固定速度的情况下，脉动波形数据也不会受到该偏差的影响，从而能够正确地诊断液压泵的故障。

较为理想是，所述建模部通过将所述液压泵每次旋转的相位叠加，从而提取所述压力检测部检测出的所述液体的压力值与所述旋转相位检测部检测出的所述液压泵的旋转相位之间的关系，并将该提取出的关系投影到以所述液压泵旋转一周所定义的频率的空间，并将所述液压泵的所述旋转次数的整数倍频率的波进行叠加来建模，由此提取所述脉动波形数据。

在利用时间轴分析工作油压力的脉动频率的情况下，压力检测部检测工作油压力的采样间隔需要设定得短至能够在所述时间轴上捕捉到工作油压力的脉动波形的程度。因此，需要有能够以较短的采样间隔检测工作油压力的压力检测部，成本会变高。

而在上述液压泵的故障诊断装置中，通过对压力值与旋转相位之间的关系进行建模来提取脉动波形数据，因此能够抑制压力检测部的成本变高。具体而言，在上述液压泵的故障诊断装置中，即使压力检测部的采样间隔较长，也可以通过使液压泵反复旋转，并按照该旋转次数将采样数据叠加，从而能够提取出压力值与旋转相位之间的关系。因此，无需使用能够以较短的采样间隔来检测液体压力的压力检测部，能够抑制该压力检测部的成本增加。

较为理想是，还具备分离部，从所述建模部提取出的脉动波形数据分离出各所述活塞固有的分量。

在上述液压泵的故障诊断装置中，通过从脉动波形数据分离出各活塞固有的分量，能够根据该分离出的数据诊断液压泵的故障，并能实现高精度的诊断。所述脉动波形数据通过各活塞通用的分量和各活塞固有的分量的叠加来表现。各活塞固有的分量是在各活塞中的任意一个发生故障时表现出来的分量。这里，当脉动波形数据中各活塞通用的分量比各活塞固有的分量大得多时，从该脉动波形数据难以判断是否呈现出了各活塞国有的分量。因此，在上述液压泵的故障诊断装置中，从脉动波形数据分离出各活塞固有的分量，并根据该分离出的数据来诊断液压泵的故障，从而能够实现高精度的诊断。

较为理想的是，还具备判定部，判定与所述分离部分离出的各所述活塞固有的分量相关的特征量是否超过了规定的阈值。

在上述液压泵的故障诊断装置中，判定与各活塞固有的分量相关的特征量是否超出了规定的与之，根据该判定结果能够判定液压泵是否发生了故障。

所述旋转相位检测部也可以通过对将所述液压泵的转速累计而得到的累计值乘以规定的校正系数来计算所述压力检测部检测出液体的压力值时的所述液压泵的旋转相位。

在上述液压泵的故障诊断装置中，即使旋转相位检测部没有直接检测出液压泵的旋转相位，该旋转相位检测部也可以通过将液压泵的旋转速度的累计值乘以规定的校正系数，从而高精度的计算出旋转相位。