变量化设计范文

变量化设计范文（精选7篇）

变量化设计 第1篇

模具工业是国民经济的基础工业, 模具生产的重要特点是生产效率高、材料利用率高、生产互换性好, 其技术水平的高低已成为衡量一个国家制造业水平的重要标志之一, 但是模具设计技术含量高, 设计过程具有多环节、多反复的特点, 且各环节之间关系错综复杂、关系密切、相互制约, 这样要设计高质量的模具就会有诸多问题。鉴于变量化技术的巨大优势, 本文将其应用到模具设计开发当中, 并利用SolidWorks的API函数对SolidWorks进行二次开发, 实现了模具的变量化设计, 并建立了挤压模CAD/CAPP系统。

(一) SolidWork及变量化技术

1. SolidWorks简介

SolidWorks是一套基于Windows的CAD/CAE/CAM/PDM桌面集成系统, 是由美国SolidWorks公司在总结和继承了大型机械CAD软件的基础上, 在W indows环境下实现的第一个机械三维CAD软件。它全面采用非全约束的特征建模技术, 其设计过程全相关性, 可以在设计过程的任何阶段修改设计, 同时牵动相关部分的改变;它还可以动态模拟装配过程, 进行静态干涉检查、计算质量特征等。它集成了设计、分析、加工和数据管理的整个过程, 具有较好的开发性接口和功能扩充性, 能轻松实现各种CAD软件之间的数据转换传送。为了适合特定企业的特定要求, 使SolidWorks在企业中更有效地发挥作用, SolidWorks还提供了几百个API (应用程序接口) 函数, 这些API函数是SolidWorks的OLE (对象的嵌入与链接) 或COM (组件对象模型) 接口, 用户可以使用VB/VBA/VC/Delphi等高级语言对SolidWorks进行二次开发, 建立适合用户需要的、专用的SolidWorks功能模块。SolidWorks是简单易学、技术发展最快、性价比最优的三维CAD软件, 已被广泛应用于国内外制造业。

2.变量化技术

变量化技术是在参数化的基础上又做了进一步改进后提出的设计思想。参数化设计是一种基于用户操作层次的设计方法, 它的主要特点是:基于特征、全尺寸约束、全数据相关、尺寸驱动设计修改。它的全尺寸约束要求设计者在设计全过程中, 必须将尺寸和形状联合起来考虑, 通过尺寸来驱动形状的改变, 一切以尺寸参数作为出发点, 当所设计的零件形状较复杂时, 通过尺寸来控制形状就比较困难。而变量化设计是一种比参数化设计更先进的实体造型技术, 它是基于用户设计层次的设计方法。变量化技术既保持了参数化技术的基于特征、全数据相关、尺寸驱动设计等优点, 同时又克服了参数化设计的不足之处, 它在约束定义方面做了根本性改变。它允许尺寸欠约束的存在, 设计者可以采用先形状后尺寸的设计方式, 将满足设计要求的几何形状放在第一位而暂不用考虑尺寸细节, 设计过程相对宽松。变量化设计可以用于公差分析、运动机构协调、设计优化、初步方案设计选型等, 尤其在做概念设计时更显得得心应手, 比参数化设计具有更大的自由度, 可以充分发挥设计者的创造力和想象力, 是CAD技术的又一次飞跃。

变量化设计时, 可定义若干个关键变量, 其它变量通过一定的函数建立与关键变量的关系。关键变量修改后, 其它相关变量重新计算, 生成新的变量。图1所示可简要说明变量化设计过程。

图1中是模具设计中卸料用的顶杆, 可将顶杆工作部分直径RD1处设为关键变量, 顶杆端部直径为可设为RD1+10, 当直径RD1改变时, 端部直径将随之改变。

下面将以SolidWorks 2006为基础, 提出变量化设计实现方法, 并利用VB 6.0对其进行二次开发, 建立了复杂的挤压模CAD/CAPP系统。

(二) 变量化设计的实现方法

1. 利用Solid Works的方程式实现变量化设计

在SolidWorks的工具栏中提供了一个可供用户操作的方程式 (通过“工具方程式”调用) , 使用方程式可以给任何特征的草图尺寸或参数进行控制, 实现变量化设计。如图1所示的模具顶杆, 端部直径 (RD2) 为工作部分直径RD1+10, 在SolidWork中的变量化设计过程为:

(1) 三维实体建模。

利用SolidWorks的三维绘图能, 实现零件的三维实体建模, 如图1所示。由于用变量化功能设计模型, 只需按常规方法绘制出零模型, 其尺寸不需要准确无误。

(2) 标注尺寸添加方程式。

对草图进行尺寸标注, 添加如图2所示的方程式进行变量化设计。

(3) 重建模型。

改变模具顶杆工作部分直径, 单击“重建模型”就可以得到不同尺寸的新模型。

在SolidWorks中应用方程式实现变量化设计, 用户可直接在方程式列表中添加约束方程式就可以控制零件模型的形状和尺寸, 操作简单, 但是, 该方法一般用于变量的数量较少, 且各变量及尺寸之间的关系较为简单的场合, 对于复杂的图形, 该方法较难处理。

2. 通过SolidWorks的二次开发实现变量化设计

SolidWorks支持ActiveX Automation技术, 在VB环境下建立客户程序可以直接访问SolidWorks提高的API函数, 通过调用这些对象属性的设置和方法, 就可以在用户自己开发的程序中实现与SolidWorks相同的功能, 通过这些函数, 将零件模型的结构和尺寸全部附以变量的形式, 由程序控制零件模型的设计计算和特征构建。程序设计时无需考虑零件尺寸的大小, 全部用变量表示, 最后通过一个用户界面获得用户输入的数据, 由程序驱动SolidWorks得到所需的三维模型。

利用VB开发SolidWorks时必须在VB环境下完成对象的引用, 即通过“启动VB 6.0工程引用”, 选中“SldWorks2006 Type Library”, 完成对SolidWorks对象的引用。然后定义对象变量[1]:

然后使用画线对象Part.CreateLine2完成草图绘制, 使用Part.FeatureManager.FeatureRevolve完成旋转, 即可获得图2所示的实体模型, 改变关键变量, 可获得新模型。

采用SolidWorks二次开发程序进行零件设计, 是一种完全的变量化设计, 一个应用程序可以生成一系列相似的零件, 且界面清晰、操作方便。同时利用SolidWorks提供的宏功能, 所需编写的代码较少, 且简单, 可以充分发挥SolidWorks强大的绘图功能, 故此种方法应用非常广泛。

3. SolidWorks中宏的应用

宏功能可以录制使用SolidWorks用户界面执行的操作, 然后使用SolidWorks宏重新执行这些操作。宏所包含的调用相当于使用用户界面执行操作时对API函数的调用。宏可以记录鼠标单击、菜单选择和键击, 以便以后执行。以下为宏录制操作:

(1) 单击宏工具栏上的录制暂停宏或单击工具宏 (A) 录制。

(2) 操作结束后, 单击宏工具栏上的停止宏, 或单击工具宏 (A) 停止。

(3) 在对话框中为文件名称输入宏, 并单击保存。 (.swp扩展名会自动添加到文件名中。)

(4) 欲在录制宏时暂停:可单击录制暂停宏, 或单击工具宏 (A) 暂停。再次单击录制暂停宏可以继续录制。

通过SolidWorks创建零件模型并录制其创建过程, 然后在VB环境中编译运行宏, 即可调用SolidWorks创建相似零件, 从而避免重复建模达到提高效率的目的。

(三) 开发实例

挤压工艺是一种经验性要求很强的加工工艺, 考虑到目前的各种大型的CAD软件难以满足这种专业化设计的要求, 我们把专家丰富的知识与经验集成起来, 设计了一套挤压模计算机辅助专家系统。该系统以VB为开发平台, 对SolidWorks进行二次开发作为该系统的图形输入、输出子系统, 完成了挤压力计算、挤压工艺分析、压力机选择和模具设计模块的设计。该系统对适用于挤压加工的零件进行了分类编码, 针对特定类的零件进行相应的工艺分析和模具设计, 是对我们挤压行业专家的经验总结, 大大提高了挤压工艺分析与模具设计的效率。本系统具有的功能及工作流程如图3所示。

图4为根据系统运行自动生成的三维装配模型, 图5为生成的装配图。

1-导套2-上模板3-上垫板4-垫板5-螺钉6-凸模固定圈7-特形螺母8-凸模9-凹模内圈10-凹模中圈11-凹模外圈12-小模座13-顶杆14-导柱15-模座16-螺钉17-下模板18-下垫板19-大顶杆

(四) 结束语

变量化设计技术一种简单高效的设计方法, 可以轻而易举的为用户提供新颖的造型技术, 提高设计者的设计效率和设计水平, 同时降低工作强度、难度、周期, 节约了成本, 又能提高设计图样的准确性, 同时让更多的设计人员从重复劳动力中解放出来, 投入新的产品开发当中, 使CAD设计能力上一个新阶段。文中基于变量化设计思想, 利用VB和SolidWorks为开发平台, 建立一套挤压模CAD/CAPP系统, 对同类产品的开发该方法同样适用。

参考文献

[1]SolidWorks公司著.SolidWorks API二次开发[M].生信实业公司, 编译.北京:机械工业出版社.

[2]梁士红, 张耀宗, 高颖颖.基于SolidWorks的变量化设计及其实现方法[J].机床与液压, 2006, 81-82.

[3]杨宁, 基于SolidWorks的目标驱动优化设计方法[J].煤矿机械, 2007, 28 (8) , 18-20.

[4]董庆伟, 商建东, 李济顺.基于变量化设计的仪表参数化零件图库的开发及应用[J].工具技术.2005, 39 (1) , 38-40.

多变量机械故障诊断系统模型设计 第2篇

故障诊断技术是识别和确定设备运行状态的技术。故障诊断的关键是实现从故障征兆空间到故障空间的映射, 从而实现对故障的识别和诊断。传统的方法是采用基于符号推理的专家系统, 但是这种专家系统用于故障诊断时存在知识获取困难、组合爆炸和匹配冲突等难以克服的问题, 使其应用达不到期望的效果。本文主要提出了径向基 (RBF-Radial Basis Function) 多变量的神经网络专家系统, 它模拟了人脑中局部调整、相互覆盖接受域的多变量神经网络, 是一种局部逼近网络, 能以任意精度逼近任意非线性函数, 将其应用于机械故障诊断中, 实验结果表明该方法大大提高了诊断过程的快速性和准确性, 取得了较好的效果。

二、多变量神经网络专家系统的基本结构

多变量神经网络专家系统的目标是利用神经网络的学习功能、大规模并行分布式处理功能、连续时间非线性动力学和全局集体作用实现知识获取自动化;克服“组合爆炸”和“推理复杂性”及“无穷递归”等困难, 实现并行联想和自适应推理;提高专家系统的智能水平、实时处理能力及鲁棒性。神经网络专家系统的推理机制与传统专家系统的基于逻辑演绎方法推理机制不同, 它的推理机制为并行数值计算过程, 以正向推理。

三、多变量神经网络专家系统的控制原理

多变量控制系统 (MIMO) 属于复杂过程控制系统, 由于系统有多个输入和输出, 内部结构比较复杂, 往往存在一定程度的耦合, 常需要对系统进行解耦。通过对多变量非线性时变系统进行辨识, 获得系统辨识模型, 用该模型的预测输出来取代系统的实际输出, 再在此基础上进行PID参数在线自整定, 实现了系统的解耦控制。基于改进型RBF神经网络的PID控制器由两部分构成:PID控制器和改进型RBF神经网络辨识器。PID控制器直接对被控对象进行闭环控制, 3个参数根据辨识器提供的信息由梯度下降法在线进行整定;辨识器利用改进型RBF神经网络强大的非线性映射能力和快速、准确跟踪被控对象变化的优点, 获得PID参数在线自整定所需的Jacobin辨识信息 (即被控对象的输出对控制输入的灵敏度信息) , 适应了系统运行状态的变化。

四、多变量机械故障诊断模型的建立及设计

目前, 神经网络的大小只是根据需要来确定。多少个故障现象, 对应多少个输入节点;多少个故障部位, 对应多少个输出节点。中间层隐节点数量的选取不是固定的, 需要经过实际训练的检验来不断调整。在机械运行中轴承故障的监测与诊断一向是机械故障诊断技术中的重要内容。据统计, 约30%的旋转机械的故障是由于轴承的损坏所造成的。由于设计不当, 或零件的加工和安装工艺不好, 或轴承的服役条件欠佳, 或突加载荷的影响, 使轴承在承载运转一段时间后会产生各种各样的缺陷, 并且在继续运行中其缺陷还会进一步扩展, 使轴承运转状态逐渐恶化以致完全失效。因此, 为了说明问题, 现以7216圆锥轴承在试验台上所测取的数据进行特征参数选择试验。完好和有故障的轴承分别标记。试验是转速为1, 200 r/min, 轴承径向负荷为599.76 N/cm2, 轴向负荷为499.8 N/cm2, 采用截至频率为2 k Hz的低通滤波器对振动信号进行滤波处理, 轴承分别选用内圈故障、外圈故障、滚动体故障及完好的样品。特征参数依次为峰值MAX、有效值RMS、方差DAL、轴承外圈、内圈和滚动体特征频率幅值VOF、VIF、VBF, 对应6种输入。输出模式为:无故障 (0 0 0 0) ;滚动体故障 (0 0 0 1) ;内圈故障 (0 0 1 0) ;外圈故障 (0 1 0 0) ;经归一化处理后的部分学习样本如表1所示。

五、多变量故障诊断模型仿真结果与分析

基于三层BP神经网络的圆锥轴承故障诊断系统中输入层神经元节点数N为6, 输出层神经元节点数Q为4。由公式P= (N+Q) 0.5+L, 其中L为0到10间的常数, 可得隐含层神经元节点数P取3~13之间的数。引入对应于故障识别特征类型的标准训练样本集和对应于故障输出的标准样本集, 在输入/输出、网络学习率及其训练步长相同的情况下, 改变隐层节点数进行网络训练, 可以发现隐层节点数取12时神经网络的训练误差平方和最小。因此, 在一般情况下, 倾向于选取较小的学习速率来保证系统的稳定性。经过反复比较, 选取学习速率为0.1。横坐标为训练次数, 纵坐标为误差函数E (x) 。其中粗实线为指定误差精度0.000 1。LM算法在训练中能够迅速收敛避免陷入局部极小值;本例中该算法只用了11次迭代就达到了预定误差精度0.001并获得满意的诊断结果。而常规BP算法虽然经过64, 191次的迭代计算达到了预定误差精度, 但耗时太长, 收敛速度慢。

多变量神经网络训练完成后, 满足要求的故障诊断专家系统就以网络结构、权值、阀值的形式存在于网络中。将知识分布存储于每个神经元上, 学习效率高, 容错能力强, 富于联想, 对没有遇见过的故障也有良好的推理能力;即使输入部分故障现象不准确甚至是错误信息时, 系统进行综合判断, 也能给出较为理想的结果。当输入任意故障识别特征值时, 通过故障诊断专家系统, 即可判读轴承相应的故障类型。表2所示为6组检验样本故障特征参数值, 将其输入训练好的神经网络诊断模型, 得到的诊断结果如表2所示。从表中仿真结果可以看出:经网络诊断后, 可识别圆锥轴承内圈、外圈、滚动体的故障, 这和预先选定的轴承故障情况相符合, 允许范围内与实际故障一致。因此网络训练是成功的, 具有较高的诊断准确性。

六、结语

多变量故障诊断模型系统与传统的专家系统相比具有高度的容错性、鲁棒性、实时性和自适应性;同时机器可以自组织、自学习及联系记忆, 可在工作中不断学习、发展和创新。本文建立了一种新的机械故障诊断模型, 通过对仿真结果的分析和比较, 表明该算法极大地提高了运算速度, 只需经过几十次迭代便能获得预定的收敛效果, 同时具有很高的准确性, 达到了预期的效果。该系统经过适当的扩充和改造也可以适用于各种械故障诊断, 具有一定的应用价值。

摘要：本文对多变量机械故障诊断系统模型设计进行了研究, 在分析多变量故障诊断模型系统与传统的专家系统诊断的基础上, 提出了对多变量机械故障诊断系统模型的设计方案和实际运行, 结果表明该系统经过适当的扩充和改造也可以适用于各种械故障诊断, 具有一定的应用价值。

关键词：多变量,故障诊断,神经网络,系统模型设计

参考文献

[1] .吴凌云, 王华.BP神经网络专家系统在故障诊断中的应用[J].信息技术, 2003

变量机油泵的设计与试验研究 第3篇

发动机润滑系统是由众多的部件以及局部结构组成的,包括机油箱、机油泵、机油滤清器、机油散热器、各机油管路、主轴承、凸轮轴承及各附件润滑轴承等。发动机润滑系统的油路主要由主油道之前的供油系统以及主油道之后的耗油系统两大部分组成。

机油泵向各摩擦表面连续不断地强制供油,使内燃机润滑系统机油压力升高并保证一定油压,减少零件的摩擦与磨损,确保内燃机得到可靠的润滑。

汽车发动机对机油泵理想的要求是:在低转速下,机油泵满足最低供油量;而在高转速时,保证最小油压。

目前汽车润滑系总布置设计时,一般依赖设计师成功发动机设计经验和样机试验中确定的合适结构及参数,来确定发动机所需供油量Ve,进而要求机油泵设计的实际供油量Vp。主要有依据全速循环油量计算的RICARDO经验设计法、依据润滑间隙总量计算的AVL经验设计法、依据功率计算的经验设计法;我国现今大多采用的是依据功率计算的经验设计法。[1]

现代内燃机的机油约要带走燃料总发热量的1.5%~3%,目前国内采用的依据功率计算的经验设计法推荐各种机型循环流率为:汽油机20 L/(k Wh)~35 L/(k Wh);柴油机25 L/(k Wh)~45 L/(k Wh);用机油冷却活塞的柴油机45 L/(k Wh)~55L/(k Wh)。增压柴油机由于向增压器供给机油,所以仍可以功率来计算机油的循环流率。

一般的非变量调节机油泵,在一定机油温度、一定出油压力下,机油泵的出油量大小随其转速的增加而增加,二者呈线性关系;在一定转速、一定机油温度下,出油压力增加到一定值时,由于机油泵泄漏增加或旁通阀开启,机油泵供油量缓慢下降。

图1所示为非变量调节机油泵转速特性试验曲线。

为保证发动机在各种油温下机件磨损、轴承间隙增大后,为能保证机油仍保持一定的压力,保证低速状态下最低供油量和高转速时最小油压,非变量调节机油泵一般设计很大;目前国内的经验设计法推荐的循环流率值已经达到实际从各润滑点与冷却点泄露出循环油率的2倍~3.5倍。非变量调节机油泵在高转速时供油量大大超出了实际需求。在高转速时,多余润滑油一般从调压阀和限压阀直接泄出返回油箱,致使发动机功率消耗增加、机油老化加速。

图2所示非变量调节机油泵压力特性试验曲线。非变量调节机油泵理想的限压阀,应在限压阀开启后,Q值曲线下降越陡越迅速越好。

润滑系统要求机油泵供油量既要满足实现可靠润滑的最大需求,又不能供油过多。变量机油泵按需供油保证内燃机工作的可靠性,对提高其环保性和经济性具有重大意义。

2. 变量机油泵设计

变量机油泵的供油量确定应是:

在怠速下,按AVL经验设计方法确定机油泵需提供的最低供油量;以此确定计算机油泵齿轮或转子参数,设计机油泵。

据AVL推荐,在最低工作转速时,每平方毫米间隙面积需机油泵供油量为3 L/(mm2h),因此有Vp=bS

式中,b润滑单位间隙面积的油量,取为3 L/(rnm2h);S为内燃机需要润滑的各种轴承最大间隙总面积。

所谓最大间隙,即指孔取最大值和轴取最小值时间隙。对喷油冷却活塞机型还要计入冷却喷嘴的流量,可以用试验比较的方法或估算的方法获得流量数值。

AVL推荐的内燃机活塞冷却喷嘴总油量为5.44L/(k Wh),并规定增压发动机以不增压时功率计算。

汽车润滑系总布置确定并给出发动机怠速下机油泵供油设计指标。

以1.6升5v的发动机机油泵为例,发动机与机油泵传动速比为1.625:1;汽车润滑系总布置要求设计机油泵低低速时,n=400±10r/min、P=3±0.2bar、Q>5.5L/min.限压阀P全开=15~12bar。

以此确定计算机油泵齿轮或转子参数,qth=16.3cm3/r,转子厚20mm,进口直径22.5mm,出口直径15mm。

试验数据如下:

在高转速下,按RICARDO经验设计法确定,为保证发动机全速最小油压需提供的循环油量。以此确定变量机油泵调节压力限定点和调节转速限定点,设计计算变量结构。

对于活塞不采用喷油冷却机型,Ve/Pe范围为22 L/(k Wh)~26 L/(k Wh);对于活塞采用喷油冷却的机型Ve/Pe范围为25 L/(k Wh)~30 L/(k Wh)。对于增压柴油机,按不增压时的功率来计算循环油量,机油泵的实际供油量Vp为Ve的1.5~2倍。

图3为1.6L 5v发动机的扭力功率图。

继续以1.6升5v的发动机机油泵为例,发动机在5600r/min时具有最大功率75KW。发动机标定转速5600r/min时,机油泵标定转速为5600/1.625≈3446r/min,110%机油泵标定转速约为3790r/min。125%机油泵标定转速约为4300 r/min。设计要求机油泵高转速最低压力应保持5bar。

按RICARDO经验设计法取发动机需求供油量与发动机功率比为:Ve/Pe=25 L/(k Wh);则Ve=25 X 75/60=31.25L/min。RICARDO经验设计法计算发动高转速时需求供油量最小应为31.25L/min。

由机油泵实际供油量为理论供油量与机油泵容积效率之积,变量机油泵调节流量点机油泵理论供油量应为QL=31.25/η。由n=QL/qth推算变量机油泵调节流量点机油泵转速,据此设计变量机油泵变量调节结构。

对于1.6升5v的发动机,变量机油泵调节压力限定点应设计为5bar,按RICARDO经验设计计算发动机5600r/min时高转速需求流量最小31.25L/min,保险起见,变量机油泵调节流量点设计略高一些,变量机油泵调节转速限定点可设定为2500r/min。

变量机油泵应设计成在调节压力与调节转速限定点之前,转速与供油量呈线性关系上升;在调节压力与调节转速限定点之后,供油量做变量调节,供油量呈水平缓慢上升,甚至呈水平无上升。变量机油泵应具有类似如图4所示的转速特性。

一个1.6升5v的发动机非变量机油泵试验数据如下:

根据实验数据1.6升5v发动机非变量机油泵在转速2500r/min,出口压力5 bar时,实测供油量为38.19L/min,容积效率约为93.6%,功率消耗497.65W;在机油泵转速3500r/min,发动机近近似标定转速5600r/min,出口压力5 bar时,实测供油量为52.99 L/min,功率消耗759.09W;在机油泵转速4300 r/min,出口压力5 bar时,实测供油量为61.23L/min,功率消耗976.21 W。

当设计变量机油泵在泵转速2500r/min调节供油量,变量机油泵转速为3500r/min时,可减少循环供油Q≈52.99-38.19=14.8L/min,减小功率消耗P≈759.09-497.65=261.44W,功率消耗减少34.4%。变量机油泵转速为4300r/min时,可减少循环供油Q≈61.23-38.19=23.04L/min,减小功率消耗P≈976.21-497.65=478.56W,功率消耗减少49%。变量机油泵的节能环保效果是显而易见的。

变量机油泵应具有类似如图5所示的压力特性。

3. 变量调节机油泵试验内容与试验方法确定

JB/T 8886-1999《内燃机机油泵试验方法》规定了试验内容与试验方法是:

1、四项出厂试验:a)起动出油时间;b)供油量(含标定工况与最低稳定转速工况);c)密封性;d)限压阀开启压力。

2、机油泵性能试验:a)转速特性:在规定的试验油粘度和规定的泵出压力时,对包括标定转速和110%标定转速在内的六个以上不同转速,运转30 s后测量各工况时的供油量、油温、转速、泵出压力及轴功率等有关参数,并做记录。b)压力特性:在规定的试验油粘度和标定转速(或规定某一转速)时,对包括标定泵出压力在内的六个以上不同的油压,运转30 s后测量各工况时的供油量、油温、转速、泵出压力及轴功率等有关参数,并做记录。c)限压阀工作特性;d)粘度特性;e)通用特性。

3、可靠性试验。

变量调节机油泵试验内容应与JB/T 8886-1999《内燃机机油泵试验方法》规定了试验内容相同。但JB/T 8886-1999《内燃机机油泵试验方法》规定了试验内容未规定压力脉动试验项,在研发变量调节机油泵时,应做压力脉动试验项。

与非变量调节机油泵做对比试验时,应重点做如下几项对比:

1、起动出油时间对比

2、压力脉动试验对比

3、限压阀开启点前后功率消耗与调节压力与调节转速限定点前后功率消耗对比

4、转速特性曲线

5、压力特性曲线

转速特性试验:在规定的试验油粘度和规定的泵出压力时,对包括标定转速和110%标定转速在内的六个以上不同转速,运转30 s后测量各工况时的供油量、油温、转速、泵出压力及轴功率等有关参数,并做记录。

变量调节机油泵转速特性试验,调节压力限定点按非变量调节机油泵限压阀开启压力,调节转速限定点按非变量调节机油泵限压阀开启压力规定转速。对包括标定转速(调节转速限定点)和110%标定转速在内的六个以上不同转速,运转30 s后测量各工况时的供油量、油温、转速、泵出压力及轴功率等有关参数,并做记录。

压力特性试验:在规定的试验油粘度和标定转速(或规定某一转速)时,对包括标定泵出压力在内的六个以上不同的油压,运转30 s后测量各工况时的供油量、油温、转速、泵出压力及轴功率等有关参数,并做记录。

对包括标定泵出压力(调节压力限定点)在内的六个以上不同的油压,运转30 s后测量各工况时的供油量、油温、转速、泵出压力及轴功率等有关参数,并做记录。

试验步骤是:在设计、加工好用于固定机油泵用的夹具,并完成对试验台的检查以后,根据实验要求按照以下步骤进行试验:

a.将待测机油泵安装到试验台上。

b.将清洁的试验用机油按需要量加入油箱。

c.打开加热器电源开关,对机油进行加热,调整到所需温度,使油温稳定。

d.油温稳定以后,启动电机,电机驱动机油泵工作,使机油循环流动,直至使油温再次稳定。

e.调节机油泵转速至预定值调节。

f.当温度计的指示稳定在所需的温度值时,然后开始调节调节阀,测定机油泵在该转速下不同出油压力时通过流量计的流量,在记录每一个试验点的读数时应保持转速、流量和压力稳定。

g.重新调节转速,重复(f)步骤,直至完成所有预定转速。

h.重复(c)~(g),测量各个不同机油温度下机油泵转速、出油压力与供油量之间的关系。

4. 结语

润滑系统要实现可靠润滑,要求组成部件和润滑点在选择和设计上保证机油润滑的品质;供油量合理,既要满足润滑系统实现可靠润滑的最大需求,又不能过多供油。目前,良好的机油冷却过滤系统和合理的润滑部位结构设计已经取得很大进展,但在确定合理供油量的问题上依然偏向保守设计,供油量偏大。

国内外目前主要是对润滑系统各组成部分或者是发动机零部件关键界面上摩擦与润滑现象以及整个润滑系统性能进行研究。终极研究目标是为了合理供油,优化发动机机油分配系统。

系统的选型和布置也与机油泵的供油量密切相关,对一台全新发动机的设计,经验设计法估算与实际情况有较大的差别是不可避免的。目前国内外研究中的确定机油泵合理供油量的方法还有网络法和外部特性法,确定机油泵合理供油量使之满足关键耗油部位的要求依然是目前国内外领域内的研究课题。

参考文献

注入式变量施药控制系统设计 第4篇

关键词：PLC控制,注入式混药,变量施药

0 引言

随着人们对农药残留、环境污染和农药有效利用率的逐步重视,国内外学者对变量施药技术、混药技术等进行了大量研究。其中,变量施药技术根据变量决策信息来源可分为基于处方图和基于传感器两种。美国MICRO-TRAK公司研究生产了MT系列自动变量控制系统[1];邱白晶[2]等研制了一种基于3S技术的变量施药装置;史岩[3]等研制了基于CCD图像采集处理技术的自动对靶压力式变量施药系统。混药方式可分为预混式和在线混药式两种,在线混药技术又分药剂注入式和药剂与水并列注入式两种。普渡大学Ess等提出了药剂注入式控制系统;Womac A R[4] 等设计了药剂与并列式控制系统。

在变量施药技术方面国内尚处于研究阶段,目前应用较多的是美国Spraying Systems公司的变量施药系列产品,该产品采用预混式混药方式,以机具行驶速度作为变量依据,实现均匀施药。为此,本文通过实时传感器采集植被物覆盖率和机具行驶速度,作为系统变量的两个控制因素,同时采用药剂与水并列注入混药方式,设计一套注入式变量施药装置控制系统,并通过试验检测其性能。

1 系统总体设计

系统采用上下位机式控制结构。上位机采用田间监控计算机设置系统工作参数(如系统最大施药量)、监控系统实时工作状态;下位机采用PLC控制模块作为系统控制中心,采集处理植被覆盖率、流量、压力和行走速度等信息,并控制计量泵、调压阀等执行机构实现施药量的变量输出。控制系统总体结构,如图1所示。

2 系统硬件设计

该控制系统与3WZG-650型自走式喷杆喷雾机(现代农装科技股份有限公司制造)配套,控制系统硬件结构框图如图2所示。系统选用美国Trimble公司的GreenSeeker RT150农业光谱系统采集植被覆盖率(含有3个植物信息传感器)。机具喷幅为12m,将喷杆分为3段,每个传感器独立控制一段喷杆。系统采用柱塞计量泵(J-X10)和金属管浮子流量计(CP50H4DN15M2A1)作为药剂注入的控制元件;采用Teejet 344BPR-2FS-03型压力调节阀作为水流量的控制元件。机具作业速度信息采集通过光电转速传感器测量(TL-18N8)实现。

每段施药独立单元包含1个植被覆盖率采集传感器、1个药液注入计量泵、1个水流量传感器、1个药液流量传感器、1个水流量调节阀、1个压力传感器以及在线混药器等其它设备。

根据传感器及执行机构的信号输入输出点数,选择PLC型号为DVP-SS2(8I/6O),扩展模块为模拟量输出模块DVP04DA-S,模拟量输入模块DVP04AD-S。控制系统硬件结构框图,如图2所示。

3 系统软件设计

3.1 PLC控制系统功能

PLC 控制系统作为整个变量施药控制的处理核心,其控制逻辑可以大致分为两个控制过程:自动配比浓度控制过程和变量施药控制过程。

1)自动配比浓度控制过程。

系统采用的是注入式在线加药、混药系统,故施药量的大小与调压阀开口大小有关,计量泵的开口大小影响可以忽略,它只用于控制混合液浓度大小。为了保持变量施药时混合液浓度不变,采用了开环控制方式控制药液配比过程。当通过调节调压阀开口大小使施药量发生改变时,根据式(1)计算计量泵理论开度,并通过PLC的D/A转换模块输出命令值控制计量泵相应动作。系统自动配比响应时间与软件系统处理时间、计量泵动作时间(PLC D/A输出模块响应时间)、调压阀动作时间有关。调压阀从全开到全闭的动作时间长达6s,而软件处理时间以及计量泵动作时间均为毫米级,因此系统自动配比响应时间主要与调压阀有关。则

V=cP (1)

式中 V调压阀开度;

C常量;

P计量泵开度。

2)变量施药控制过程。

在本系统中,实施变量施药作业的关键步骤是对施药机行走速度以及植被覆盖率的实时采集。其与施药量的关系可以表示为

Q=cD (2)

undefined (3)

式中 Q施药量(L/hm2);

c常量;

D植被覆盖率(%);

q施药流量(L/min);

v施药机行走速度(m/s);

w施药幅宽(m)。

变量施药控制采用闭环式梯度控制,行走速度决定当前喷头施药流量大小,而施药量则由植被覆盖率大小决定。由式(2)可以看出,施药量大小与植被覆盖率成正比。根据经验和实际试验效果,将植被覆盖率0到1均分为10档,每档分别对应不同大小的施药量,则当植被覆盖率超过梯度限值时系统自动改变调压阀开口大小,以控制当前的施药量大小,适应植被覆盖率变化,实现变量施药,减少农药用量。为植被覆盖率梯度变化与施药量变化的对应关系表。

由式(3)可以看出,施药机行走速度对调节喷头的流量起着至关重要的作用。系统利用光电转速传感器测量输出轴转速,再根据式(4)计算拖拉机速度,其中变速箱减速比r为6∶35,轮胎直径为1m,输出轴每转输出4个脉冲信号。

undefined (4)

式中 v施药机行走速度(m/s);

D轮胎直径(m);

r变速箱减速比;

p脉冲个数(个/s)。

PLC控制系统软件采用台达PLC编程软件WPLsoft2.3开发,完成各控制过程参数的采集以及控制功能的实现。其单路变量施药控制流程,如图3所示。

系统上电首先初始化各控制参数,如当前系统最大施药量设定、配比浓度设定、调压阀自动开启至50%、计量泵系统控制信号输出为0等;其次,调用植被密度采集处理子程序,定时读取植被密度值并分析其所在梯度区间以计算当前施药量大小以及当前每段喷头理论施药流量大小;然后,分别调用调压阀控制子程序和计量泵输出子程序进行配比浓度的开环控制,同时通过混合液流量计读取每段喷头实际施药流量大小并与理论流量比较后对系统误差实现补偿控制。

3.2 计算机监控软件

计算机监控应用程序采用面向对象的可视化编程软件visual basic.net 2010开发。如图4所示,设计采用分层模块化设计方式,将整个软件系统分为人机交互和数据访问两个层次。数据访问层作为底层驱动和通讯组件,采用COM组件技术封装底层与PLC的数据通讯接口;人际交互层设计了简单易用的人机交互接口,用以实现参数设置、实时变量监控以及历史施药记录查询等功能。

4 性能试验

机具在现代农装科技股份有限公司保定分公司进行了性能试验,系统理论施药量设定为260L/hm2,水和药液的配比按200∶1进行混合。在稳定施药状态下(施药压力0.4MPa),根据植被覆盖率的变化分次进行试验,计量每分钟单个喷头的施药量,同时通过药液传感器计量药液的流量平均值。其测试结果如表2所示。

如表2所示,植被覆盖率变化取值涵盖系统施药量发生变化的各梯度段。当植被覆盖率值在0～1之间变化时,实际施药量与理论施药量最大相对误差为2.17%,小于5%,而配比最大相对误差为2.76%,小于3%,能够满足实际生产的需求。

5 结论

1) 本文设计的变量控制系统能够实现自动配比调节和变量施药,配比相对误差小于3%,施药量相对误差小于5%,能够满足实际生产的需求。

2) 本文采用了注入式在线混药系统,减少人与药液的接触,解决了剩余药液的处理难题;减少了药液对环境造成的危害。

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车载喷雾机变量施药控制系统的设计 第5篇

目前,大部分农药喷洒主要以动力机喷洒为主,但常规的喷雾方式并不能保证按照预计的施药量均匀地对一个地块进行喷雾。为此,笔者设计了同步喷雾系统,在所安装的软硬件设备的引导下,根据需要自动地调节喷雾量的大小,其喷雾效果比常规喷雾更加均匀、安全可靠。

我国是一个粮食生产大国,同时也是一个农药的生产和消费大国,我国农药的有效利用率只有30%左右(发达国家为60%～70%)[1],因此带来了环境污染、人员中毒、残留超标等诸多负面问题,严重影响粮食安全和经济的发展。随着农业机械化的发展,作业面积的增大,施药方式的弊端日趋显现,实行变量施药技术,即根据实际需要而采用不同的农药投入量和投入方式,能够达到高产、优质、环保和经济的目的。设计车载喷雾机变量喷雾系统对提高植保效益和减少农药对环境的污染具有重要的理论和实际意义。

1 变量喷雾原理及控制算法

1.1 变量喷雾原理

本设计采用人为给定施药量的方法,即设定一个单位面积施药量,选择和设定相关喷雾量和喷头参数(喷头型号颜色、喷头间距),变量控制系统依据喷雾机田间作业速度,确定喷头目标控制压力;根据输入的喷头间距,计算出喷头每分钟实际施药量,查表并插值获得的控制目标喷雾压力与设定值相比较,自动控制调节阀,改变施药量,使实际施药量与设定值相一致。同时,利用单片机对压力调节电动机进行实时的压力调节控制,从而实现了能够按地块、按需要的精确喷雾。

1.2 控制算法

拖拉机的速度对流量的调节起着至关重要的作用,变量控制系统根据速度的变化动态调节单位时间系统施药量,使单位面积实际施药量与设定值相等。

1)霍尔传感器的工作原理。有

$V=\frac{2\text{π}rn}{zt}3.6$ (1)

其中,r为车轮的半径(m);n为间隔时间内的脉冲数;t为间隔时间(s);z为霍尔传感器一周发出的脉冲数(个/min);V为拖拉机速度(km/h)。

2)系统工作原理。有

q=QVD/600 (2)

喷头压力确定通过给定的喷雾量Q(L/hm2)、喷头型号(颜色)、喷头间距D(m)、测得的机组作业速度V(km/h),计算喷头每分钟喷量q(L/min)。然后查喷头压力参数表获得控制目标值喷雾压力P(PSI)。

2 控制系统总体设计

同步喷雾机的喷雾系统与一般喷雾机大体相似,其特殊的要求在于以下两点:

1)同步喷雾机要求其执行系统更为灵敏。农用车车速改变是不均匀的,这就要求喷头在车速改变后的最短时间内就能做出反应,即要求执行系统具有最高的时效性,滞后小。

2)同步喷雾机要求其执行系统的喷雾精度一般即可。

控制系统示意图如图1所示。

2.1 硬件设计

主机(如图2所示)采用宏晶公司STC系列单片机STC89C58RD+作为核心控制芯片,时钟电路采用11.592MHz晶振产生时钟信号,选用12864液晶屏显示喷药量、运行方式、车速、压力。通过按键来设定参数和手动控制。设定参数包括喷雾量、喷头型号、喷头间距等。上下位机采用485总线接口通讯模式。芯片采用MAXIM公司的MAX485,它是一款实现RS-485标准串行传送的接口转换芯片。主机通过RS-485通讯实时获得从机传来的数据,包括机组作业速度确定喷头目标控制压力;从机根据上位机计算出的控制量自动调节喷雾压力使其达到控制要求。

从机(如图2所示)也是由宏晶公司STC系列单片机STC12C5410AD作为核心控制芯片,从机主要功能是对两个直流电机的控制,一个是对总阀门的控制,另一个用于控制调节阀实现喷雾量控制。采用PWM方式对其进行速度调节,直流电机的驱动采用双H桥驱动,由于电机驱动电流很大可达4A以上,普通的驱动芯片无法实现(如L298,LTM18200和L293驱动电流比较小),故而双H桥采用8个场效应管搭建,下位机采集的信号有压力信号、车速信号等。电机的行程通过限位开关进行检测。模拟信号采用STC12C5410AD自带10位A/D转换器进行采样。

本系统由主、从位机构成,主机采用宏晶公司STC系列单片机STC89C58RD+作为核心控制芯片,完成参数的设定查询、从机采集量的显示,通过RS485总线实现主、从机的信息传输。从机采用宏晶公司STC系列单片机STC12C5410AD作为核心控制芯片,负责对车载喷雾机运行信息的采集和喷雾量的控制。整个系统的结构如图2所示。

由图2可以看出,整个系统由主、从机两部分构成,主要由以下几部分构成:

1)电源部分。本系统主机需要+5V供电;从机需要两路+12V,+5V的直流电源。其中,一路+12V专向传感器供电,另一路用于驱动电机供电;+5V用于向单片机及附属电路供电。

2)单片机最小系统。包括中央处理单元及其外围扩展单元。

3)模拟量采集处理单元。从机需要采集两路压力信号即喷雾压力的检测和药箱剩药量的检测。

4)人机交互接口单元。主机由按键完成整定参数的输入设定、参数查询,喷雾机运行信息的显示用液晶中文显示,直观方便;下位机采用数码管显示。

5)通讯接口。采用RS-485接口进行主、从机通讯,从而实现数据传输功能。

6)开关量输入单元。开关量输入信号、车速信号、总阀门行程信号和调压阀行程信号。

7)电机驱动单元。对总阀门电机和调压阀电机进行控制,从而实现喷雾控制。

2.2 软件设计

主机主程序流程图如图3所示。主机安放在拖拉机驾驶室内,系统开机后首先对系统进行初始化。系统初始化包括I/O初始化和看门狗初始化、液晶屏初始化、定时器初始化、异步通讯初始化等。初始化完成之后随即在液晶显示屏上出现带有“WOER2000型喷雾机控制系统”等信息的开机画面,随即读取E2PROM中参数,然后进入程序扫描;程序对按键实时进行扫描1次,程序运行每100ms对参数设定程序进行扫描。如有按键操作则进入对系统参数设定界面,系统每1s向从机发送设定数据,为了人眼观看得舒服,对显示内容1.5s刷新1次。

从机的主程序流程图如图4所示。系统开机后,系统进行初始化。初始化包括标志位和变量的赋初值、启动定时器、开中断、串行通信设置、读取系统的工作参数、设置各接口芯片的工作方式等。接着进入主循环:首先进行判断2s定时时间,启动数据采集程序,进行PID计算,调整PWM输出占空比参数,控制输出,当接收到主机设定参数后向从机进行测量参数传输。程序实时扫描键盘,若有键按下则进行按键服务程序,根据键值执行参数设定等,执行后一个工作循环。

3 试验分析

本控制系统和巴西JACTO农机有限公司生产的MAQ.AGR.JACTO S.A.型号变量喷雾装置一并安装在自走式机车上,该系统能够通过自动控制系统调节压力从而改变喷雾量。

试验时,压力传感器、液位传感器和流量传感器同时接喷雾控制系统上,通过上位机上的液晶屏和下位机上的数码管显示车速、喷雾量、喷雾压力和剩药量;控制系统通过下位机传感器获得的喷雾压力和车速的实际值,通过控制系统自动调节分配阀调节喷雾压力来控制喷雾机喷量,从而与设定值相一致,满足实际生产的需求。表1即所测数值和参考值之间的对照表以及计算出来的相对误差。

从表1 试验数据可知,本喷雾机控制系统能够准确地测量各参数,行走速度和药液余量测量的相对误差分别只有0.8 %和0.7 % ,喷雾压力和流量测量的相对误差分别达3.4 %和3.1 %。试验结果表明,系统运行可靠,测量精度符合使用要求,为实现精确农药喷施奠定了基础。

4 结束语

本设计将单片机技术应用于农业生产过程中,通过软件和硬件的设计达到了车载喷雾机变量喷雾控制系统的目的。该控制装置的设计提高了农药的利用率,减少了农药的残留和对环境的污染。经试验证明,该控制系统设计合理、操作简单,具有潜在的市场应用前景。

摘要：将基于单片机的控制系统应用于农业生产过程中,实现了变量施药作业,提高了农药利用率,减少农药残留和环境污染。该系统采用单片机作为控制核心,能够根据需要自动地调节喷雾量。为此,阐述了施药系统的变量原理,重点介绍了控制系统硬件电路和软件程序的设计。仿真和田间实验表明,该系统稳定可靠,可操作性好,能够满足农业生产的要求。

关键词：变量喷雾,喷雾控制,单片机,自动控制

参考文献

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基于H∞的船舶多变量控制系统设计 第6篇

船舶上舵机的主要作用是航向保持,但是它也可以产生一用横摇运动,舵减摇是利用操舵所产生的横摇运动来抵消波浪产生的横摇,从而达到减摇的目的。用舵来减摇可以不再安装减摇鳍等主动减摇装置,或者是与减摇鳍配合来加强减摇效果。

舵减摇控制系统的设计指标是既不能影响系统的航向(艏摇角),又要保证较高的减摇率。通过对舵减横摇控制回路和艏摇控制回路进行分析,提出可以对两个回路先分别单独设计,最后再进行综合。对舵减横摇控制回路,由于对象存在一个非最小相位零点(NMP),将会引起很大的相角滞后,常规的H∞设计理念不能应用,本文提出了一种新的H∞设计方案。设计过程中还要考虑性能的设计限制,进行一定的折衷设计,给出了权函数选择的详细过程。艏摇控制回路采用常规的负反馈控制理念进行了设计,最后对整个闭环控制系统进行了综合仿真。仿真结果验证了本文提出的设计方案确实满足设计要求。

2 系统模型

船舶舵减横摇控制系统的结构如图1所示。图中r1和r2分别为横摇和航向给定值;d1是波浪引起的横摇干扰,d2是波浪引起的艏摇干扰;u为舵角;y1表示横摇角,y2表示艏摇角(航向角)。K1是横摇控制器,K2是艏摇控制器,G1和G2分别表示舵角到横摇角和艏摇角之间的传递函数。

根据文献[1]中的船舶参数,可以得到

这个系统的特点是:G1有一个非最小相位零点(NMP),G2包含一个纯积分环节。从G1和G2的频率特性可以看出,艏摇特性主要呈低频特性,而横摇的动特性则处在中频段,二者存在一定的频带分离,使得二者之间的耦合作用可以忽略,所以两个回路可以先分别单独进行设计,最后再进行综合。

3 舵减横摇控制回路设计

本文的舵减横摇系统采用H∞混合灵敏度方法来设计。混合灵敏度(S/KS/T)问题的框图如图2所示。图中W1为灵敏度权函数,W2为控制量灵敏度权函数,W3为补灵敏度权函数;K1要设计的H∞控制器,G1如式(1)所示,d1表示外部扰动输入,z=[z1 z2 z3]T为系统输出向量;y1是控制器输入(也就是横摇角输出),u是控制器输出(舵角)。

S/KS/T问题所要求解的是如下的H∞优化问题:

式中S是系统的灵敏度,T是闭环传递函数。

式(3)中的1W S反映了系统的性能要求。对舵减摇系统来说,控制器K1(s)的设计要求是使系统开环特性的峰值出现在船横摇的自然频率ω0处,且此峰值应落在正实轴上,使1+K1(jω0)G1(jω0)的幅值最大,达到最大的减摇效果[2]。本例中ω0=0.892 rad/sec,所以H∞设计中的性能权函数W1取为

其中ρ1是可调参数,设计中应尽量区最大的ρ1值,以保证系统的性能要求,设计中1ρ还要受到最大舵角δmax及最大舵速δ&m a x的限制,所以不能太大。

式(3)第二行中的K1S在高低频段(此时S1)反映了控制器K1(s)的特性,所以在H∞混合灵敏度问题中常利用这一项来指定K1(s)的性能。本例中要求K1(s)在低频段呈微分特性以消除舵减摇系统与艏摇之间的耦合,故要求权函数W2在低频段呈积分特性。W2的高频段特性则是用来限制K1(s)的增益不要过大以避免舵机饱和,故W2应由这两部分来构成。考虑到H∞设计中要求函数是真有理函数和对纯积分环节的限制,故W2取为

其中ρ2也是可以根据设计需要进行调节的。

式(3)中第三行的W3是对未建模动态的限制。因为K(jω0)G(jω0)在0ω处为零相位,系统的闭环频率特性T(jω)在0ω处也是零相位的,所以限制T(jω)的不确定性权函数W3在0ω也应是零相位才能起到约束作用。本例中W3取为

根据H∞设计中性能要求,在保证闭环系统范数g∞1的条件下,应该尽可能的压低船舶横摇的自然频率附近的灵敏度特性|S|,所以ρ1应该尽可能的大。但是实际设计中,灵敏度函数要受到下面的B o d e积分定理的制约[3,4,5]

上式说明,在0～Ωα的频段内ln|S(jω)|的正负面积是相等的。也就是说灵敏度特性S在某频带内压得越低,即它在0dB线下面的面积(负面积)越大,那么在该频带外的峰值也就越大,因此控制器的输出u=KS相应的就越大。u表示舵角δ,因为舵机存在一定的饱和非线性限制(本例中要求最大舵角δmax=35o,最大舵速δ&max=8o/s),所以在设计时,不能只追求性能(灵敏度最低值Smin)最小,要在性能和控制输出u之间进行折衷选择。经过多次设计对比,最终选定权函数参数ρ1=4,ρ2=3。

根据对象G1[式(1)]和式(6)、(7)、(8)的权函数进行H∞设计,设计所得闭环系统的H∞范数在去掉控制器中对系统特性无实质影响的高频成分后,得到降阶的H∞控制器为:

式(4)的对象特性中还有一个非最小相位零点,(0.1334-jω)这一项在0ω处带来-81.5o的很大的负相移。注意到K1(s)中1/(s+0.04246)这一项在ω=ω0=0.892 rad/sec处相当于是一个积分环节。这样一来,这个非最小相位的负相移,由于这个积分环节的作用,又增加了一个近似90o的负相移,整个频率特性顺时针又转了90o而使峰值落在正实轴上,保证了稳定性。这种设计结果也符合正实性的设计思想,将系统的特性安排在右半平面,使系统具有很强的鲁棒性。

图3中实线是系统灵敏度函数S的Bode图,虚线是灵敏度权函数倒数1/W1的幅频特性,可以看出,在船舶的自然频率附近的一段频带内,灵敏度函数S的幅频特性都比较低,且在0ω点处,S的幅值达到最小(0.433=-7.27dB)。

4 艏摇控制回路设计

对艏摇控制回路,因为不存在非最小相位零点带来的相位滞后问题,可以按常规的负反馈设计理念来设计。这里仍采用H∞混合灵敏度问题来设计,灵敏度权函数选择低通特性,这里取为

考虑舵机的饱和非线性和对控制器高频增益的限制后,控制灵敏度权函数取为

因为横摇回路和艏摇回路之间在高频可能存在未建模的耦合作用,补灵敏度权函数3W′选高通特性,而且要通过它来限制系统闭环传递函数T的高频特性以限制系统的带宽或者保证系统的鲁棒稳定性,最终选为

根据对象G2[式(2)]及式(10)、(11)、(12)的权函数参数进行H∞设计,考虑到被控对象G2中带有纯积分环节,不满足H∞设计中秩的条件,所以在设计中将对象的极点s=0用s=0.0001来代替。设计所得闭环系统的H∞范数所得H∞控制器为:

5 综合仿真

下面根据前面的H∞设计结果,对图1的舵减摇控制系统进行综合仿真。现在来考察所设计的舵减摇系统在海浪干扰下的横摇减摇情况和航向(艏摇)角。仿真针对海况等级为5,遭遇角为90o的情形,此时有义波高Hs=3.25m,Tz=7.1s,船速为U=14节。

图4中实线减摇后系统的横摇角输出,虚线是未减摇时的横摇角输出,经计算可得减摇率为59%。如果不考虑艏摇回路对横摇回路的耦合作用,单独对横摇减摇回路进行仿真(图略),可以得到减摇率为57%,这说明艏摇回路对横摇回路的耦合作用反而增强了横摇回路的扰动抑制能力。图5是给定航向为0o时的艏摇角输出曲线,可以看出由于横摇回路的耦合作用所产生的艏摇角不超过0.45o,没有太大的影响。

6 结束语

本文针对舵减摇系统的特点,采用新的H∞设计理念,分别设计了舵减横摇的控制器和艏摇控制器。通过分析系统的扰动抑制要求,舵机的饱和非线性和模型不确定性等,给出了权函数选择的详细过程。系统综合仿真的结果表明,在不影响航向的情况下,系统能够达到很高的横摇减摇率。

参考文献

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变量化设计 第7篇

稳健设计[1]的基本思想就是利用质量特性与设计因素、噪声因素之间的非线性关系, 对设计因素及其容差进行优化, 使产品的输出质量特性对噪声因素的影响具有最小的灵敏度, 并通过适当的调整与优化, 使质量特性的均值等于或接近设计目标值。现有的稳健设计方法基本上是针对连续变量进行优化的, 而对混合离散变量的稳健设计问题探讨甚少。为此, 本文在蚂蚁算法[2]基本原理的基础上, 对蚂蚁算法进行了改进, 用MATLAB语言编制了求解混合离散变量优化设计问题的蚂蚁算法程序Ls-Ant, 并结合支持向量回归机[3] (Support Vector Regression, 简称SVR) 的应用, 给出了平面尺寸链离散公差的稳健优化设计实例。

1基本蚂蚁算法及其改进

在自然界, 蚁群通过相互间的协作找到一条通往食物的最短路径。模拟蚁群的觅食行为, 在设计空间随机产生m个点作为“数值”蚂蚁, 用该点的目标函数值度量蚂蚁觅食的虚拟路径的长短。对于极小化问题, 目标函数值越小, 虚拟路径越短。蚂蚁算法由两个基本搜索过程和一个信息素的更新操作构成[4]。研究表明, 只要蚂蚁的个数足够多, 群体搜索次数足够大, 就可以收敛到全局最优点。但由于“数值”蚂蚁个数有限, 且随机生成的初始蚁群在设计空间的分布规律难以控制, 故收敛到局部最优点的概率较大, 且基本蚂蚁算法不适合进行混合离散变量的优化设计。为此, 对蚂蚁算法做了如下改进。

1.1 蚁群“打散”策略

为了提高蚂蚁算法全局搜索能力, 每隔p轮搜索后检测虚拟蚁群是否收敛到局部最优点, 具体方法是, 判断式 (1) 是否成立:

undefined。 (1)

其中:fmean表示蚁群目标函数均值;fmin为蚁群最优蚂蚁目标函数值;p可取10～15;tpop为当前搜索次数。若式 (1) 成立, 则表示蚁群有“聚集”倾向, 可能会造成过早收敛, 此时需对聚集在一起的蚁群进行“打散”。具体策略是:保留蚁群最优蚂蚁, 其余蚂蚁用Logistic混沌模型重新生成;如式 (1) 不成立, 则继续搜索。

1.2 “离散搜索”策略

为了使改进后的蚂蚁算法适合求解混合离散变量优化设计问题, 给每个设计变量定义一个数据类型标识码, 其中:0表示连续变量, 1表示整形变量, 2表示非等距离散变量。类似于遗传算法中的染色体表示方法, 视蚂蚁所在点的设计向量为十进制实数表示的编码。在蚂蚁算法的搜索过程中, 蚂蚁位置按工程化处理后的设计向量进行离散搜索。设计变量的工程化处理方法参见文献[5]。

基于上述改进, 在基本蚂蚁算法的基础上, 用MATLAB语言编制了混合离散变量优化设计的蚂蚁算法程序Ls-Ant。

2设计实例及其数学模型

机械设计中的尺寸链公差分配可视为一个典型的混合离散变量优化设计问题。现研究一箱体零件的孔系尺寸链公差的稳健优化设计问题, 该零件及其尺寸链示意图如图1所示。

该零件以x0=200±0.07作为封闭环, 且要求装配成功率不小于99.9%。组成环的基本尺寸为[y1, y2, y3]T=[100, 70.7, 70.7]T。现要求在保证封闭环尺寸精度及其稳健性的情况下, 确定各组成环的公差, 并使得制造成本最低。

为了评价封闭环质量的好坏, 采用模糊数学中的隶属函数[6], 其表达式确定为:

undefined

。

根据文献[6]中的模糊稳健设计原理, 封闭环的质量优劣可由其模糊优质率表示, 计算公式为:

undefined。

其中:f (x0) 为封闭环的分布密度函数。由图1可知:

undefined。 (2)

设y1、y2、y3的公差分别为T1、T2、T3, 且其偏差为对称分布;按生产中的统计规律, y1、y2、y3可认为服从正态分布, 其分布的标准差可根据“公差等于6倍标准差”的关系确定。根据公差配合的国家标准, T1可在离散值域D1=[22, 35, 54, 87, 140]T内取值, 而T2、T3取值的离散值域为D2=[19, 30, 46, 74, 120]T (D1、D2的单位为μm) , 对应的公差等级为IT6～IT10。已知y1、y2、y3的公差-成本函数为:

undefined

。

综上所述, 箱体平面尺寸链的离散公差模糊稳健优化设计数学模型为:

undefined

。 (3)

式中:undefined表示求表达式 (*) 满足的概率;β为预定的封闭环模糊优质率, 文中取β=0.9。

3基于支持向量机的约束函数替代模型

由式 (2) 可见, 由于x0并不是[y1, y2, y3]T的线性组合, 故x0的分布规律不是正态分布, 其分布密度函数f (x0) 的表达式未知。为了计算式 (3) 中的积分g1与概率g2, 可采用蒙特卡洛随机模拟技术, 但计算效率极低。为了解决这一问题, 用2个支持向量回归机 (SVR) 分别作为式 (3) 中g1和g2的替代模型。以g1为例, 具体算法步骤为:

(1) 在可控因素矢量x=[x1, x2, x3]T=[T1, T2, T3]T各分量的均值的上下界内, 按均匀分布确定具有代表性的样本点集X:

undefined。

其中:l为样本总数;undefined1、undefined2、undefined3表示对应随机变量的均值。

(2) 根据x分量的概率分布密度函数, 在样本点Xi通过随机模拟计算g1, 随机模拟的抽样次数可取105～106, 得到g1i。

(3) 设计并初始化回归机控制参数, 并用{ (Xi, g1i) , i=1, 2, , l}作为学习样本, 对支持向量机进行训练。为了提高训练SVR的稳定性和回归的泛化性, 在训练前, 对Xi进行尺度变化, 即把Xi各个分量的值比例地变化到[-1, +1]区间内。

(4) 用与步骤 (1) 和步骤 (2) 类似的方法生成检验样本, 对经过训练的SVR进行泛化检验。

(5) 如回归精度不够, 则返回 (1) 增大学习样本容量或返回 (3) 改变SVR控制参数, 重新对回归机进行训练。

(6) 将经过训练和泛化检验的SVR作为g1的替代模型, 嵌入式 (3) 中, 进行模糊稳健优化设计的求解。

上述算法采用基于MATLAB的支持向量机工具箱LS-SVMlab实现, 具体实现方法及SVR的参数设置详见文献[7], 在此不再赘述。

4基于蚂蚁算法和支持向量机的稳健优化设计解

用惩罚函数法将数学模型式 (3) 转化为无约束优化设计问题, 并用训练好的两个SVR作为式 (3) 中g1和g2的替代模型, 用本文所设计的离散变量蚂蚁算法程序Ls-Ant求解。蚂蚁算法的参数设定如下:取蚂蚁个数为20, 最大搜索次数为500。连续运行蚂蚁算法程序10次, 均能稳定地收敛到同一最优解, 其优化结果见表1。表1中列出了用极值法求解实例中尺寸链的结论, 具体方法是先确定T1, 然后分配T2与T3。表1中列出的装配成功率为5 000次随机模拟得到的数据。

5结束语

(1) 通过稳健设计所得的封闭环标准差较大, 从而降低了加工难度, 减少了加工成本。

(2) 用本文中基于改进蚂蚁算法的混合离散变量优化设计方法, 其优化设计参数符合机械优化设计中的离散化要求, 可直接用于机械设计与制造实际, 该算法的稳定好, 全局收敛能力强, 具有较好的工程实用价值。

(3) 引入支持向量机作为数学模型中g1和g2的替代模型, 在保证计算精度的情况下, 提高了模糊稳健优化设计数学模型的求解效率。

参考文献

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[2]李士勇.蚁群优化算法及其应用研究进展[J].计算机测量与控制, 2003, 11 (12) :911-913, 917.

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[4]郭惠昕.基于蚂蚁算法的谐波齿轮传动模糊优化设计[J].机械传动, 2006, 30 (2) :28-29, 36.

[5]郭惠昕.混合离散变量优化设计的复合遗传算法[J].机械设计, 2005, 22 (3) :9-11.

[6]郭惠昕.产品质量的模糊稳健性研究及其模糊稳健优化设计方法[J].中国机械工程, 2002, 13 (3) :221-224.