陳洪月,張 坤,王 鑫,李恩東,宋秋爽

(1.遼寧工程技術(shù)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,遼寧 阜新 123000;2.煤炭工業(yè)協(xié)會(huì)高端綜采成套裝備動(dòng)力學(xué)測(cè)試與大數(shù)據(jù)分析中心,遼寧 阜新 123000;3.中國(guó)煤礦裝備有限責(zé)任公司,北京 100011)

基于混合優(yōu)化算法的銷(xiāo)軸傳感器溫度補(bǔ)償及應(yīng)用*

陳洪月1,2,張 坤1,王 鑫1,李恩東1,宋秋爽3

(1.遼寧工程技術(shù)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,遼寧 阜新 123000;2.煤炭工業(yè)協(xié)會(huì)高端綜采成套裝備動(dòng)力學(xué)測(cè)試與大數(shù)據(jù)分析中心,遼寧 阜新 123000;3.中國(guó)煤礦裝備有限責(zé)任公司,北京 100011)

針對(duì)應(yīng)變片式銷(xiāo)軸傳感器井下工作過(guò)程中溫度發(fā)生變化產(chǎn)生溫度漂移,導(dǎo)致測(cè)量精度降低的問(wèn)題,提出一種果蠅算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度補(bǔ)償模型,采用果蠅算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展參數(shù)進(jìn)行全局優(yōu)化,利用應(yīng)力測(cè)試平臺(tái)實(shí)測(cè)參數(shù)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性映射能力訓(xùn)練溫度補(bǔ)償模型。為驗(yàn)證溫度補(bǔ)償模型補(bǔ) 償效果及訓(xùn)練效率,對(duì)35 ℃下傳感器進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試。結(jié)果表明:35 ℃下,溫度補(bǔ)償模型補(bǔ)償平均誤差遠(yuǎn)小于單一算法補(bǔ)償效果,驗(yàn)證了此方法具有較高的訓(xùn)練效率及補(bǔ)償效果,能夠提高傳感器在不同溫度、載荷作用下測(cè)量精度,同時(shí)將本文模型應(yīng)用采煤機(jī)截割煤壁工作中,得到導(dǎo)向滑靴在采煤機(jī)行走截割煤壁過(guò)程中受力,為導(dǎo)向滑靴結(jié)構(gòu)優(yōu)化及提高采煤機(jī)可靠性和使用壽命提供依據(jù)。

果蠅算法;RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);銷(xiāo)軸傳感器;溫度補(bǔ)償;應(yīng)變片

應(yīng)變片式傳感器應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域,但是應(yīng)變片式傳感器存在零點(diǎn)溫漂這一缺點(diǎn),且在工作環(huán)境溫度變化時(shí),對(duì)應(yīng)變片式傳感器測(cè)量精度影響較大。在煤礦井下工作環(huán)境溫度變化較大,使用應(yīng)變片式銷(xiāo)軸傳感器,測(cè)量精度會(huì)受井下溫度的影響,因此我們必須對(duì)應(yīng)變片式銷(xiāo)軸傳感器進(jìn)行溫度補(bǔ)償。

目前,為了消除環(huán)境溫度對(duì)傳感器測(cè)量精度的影響,國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者對(duì)傳感器的溫度補(bǔ)償方法進(jìn)行了深入研究:文獻(xiàn)[1]通過(guò)對(duì)遺傳算法的編碼方式、適應(yīng)度函數(shù)和參數(shù)進(jìn)行改進(jìn),利用改進(jìn)的遺傳算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值、閾值進(jìn)行優(yōu)化,避免局部收斂。文獻(xiàn)[2]建立改進(jìn)型ANFIS的溫度補(bǔ)償系統(tǒng),采用附加動(dòng)量算法不斷修正ANFIS中的前提參數(shù)以避免使用梯度下降算法易陷入局部極小,提高系統(tǒng)的忽略網(wǎng)絡(luò)中微小變化能力。文獻(xiàn)[3]提出了一種利用最小二乘支持向量機(jī)補(bǔ)償算法的溫度補(bǔ)償模型。文獻(xiàn)[4]提出了一種具有溫度自補(bǔ)償無(wú)需額外的溫度傳感器。文獻(xiàn)[5]提出了基于改進(jìn)自適應(yīng)遺傳算法優(yōu)化的最小二乘支持向量機(jī)的溫度補(bǔ)償方法,與傳統(tǒng)LS-SVM相比,改進(jìn)后的溫度補(bǔ)償方法對(duì)溫度數(shù)據(jù)的建模均方根誤差減小了0.007。文獻(xiàn)[6]提出了應(yīng)用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)非線性逼近能力進(jìn)行非線性補(bǔ)償,具有誤差小、精度高、可在線標(biāo)定、魯棒性強(qiáng)的特點(diǎn)。文獻(xiàn)[7]提出基于最小二乘曲面擬合的溫度補(bǔ)償算法,建立溫度與流量之間的非線性映射溫度補(bǔ)償模型。文獻(xiàn)[8]建立基于粒子群優(yōu)化算法POS的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)溫度補(bǔ)償模型,克服了BP網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢和易于陷入局部極值的缺陷。

本文通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有研究狀況,提出一種果蠅算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)溫度補(bǔ)償方法,利用此方法對(duì)銷(xiāo)軸傳感器在不同溫度、不同載荷下誤差進(jìn)行迭代訓(xùn)練,相比單一的果蠅算法和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,其迭代效率高,溫度補(bǔ)償效果好。

圖1 電阻應(yīng)變片式銷(xiāo)軸傳感器工作原理

1 銷(xiāo)軸傳感器工作原理及溫度補(bǔ)償原理

1.1 工作原理

電阻應(yīng)變式銷(xiāo)軸傳感器采用Wheatstone電橋電路[9],工作原理如圖1所示,R1、R2為應(yīng)變儀高精密電阻,R3為工作應(yīng)變片,R4為補(bǔ)償應(yīng)變片;如果在橋路中施加輸入電壓UAB,則輸出電壓UCD為:

(1)

沒(méi)有外加載荷及溫度變化時(shí)R1、R2、R3、R4阻值相同為R0,電橋平衡,輸出電壓UCD為0。由文獻(xiàn)[9]可知當(dāng)外界施加載荷或環(huán)境溫度發(fā)生變化時(shí),R3阻值隨載荷或溫度的變化而變化,R4的阻值隨溫度的變化而變化,則輸出電壓UCD為:

(2)

式中:ΔRT1為溫度變化引起工作應(yīng)變片阻值變化;ΔRF為載荷引起工作應(yīng)變片阻值變化;ΔRT2為溫度變化引起補(bǔ)償應(yīng)變片阻值變化。

溫度對(duì)應(yīng)變片銷(xiāo)軸傳感器的影響主要表現(xiàn)為ΔRT1、ΔRT2是與溫度有關(guān)的函數(shù)關(guān)系,隨溫度的升高而增大,隨溫度的降低而減小。同時(shí),當(dāng)環(huán)境溫度變化時(shí)會(huì)對(duì)傳感器輸出值產(chǎn)生附加的熱輸出[10],從而造成測(cè)量精度的降低。

1.2 導(dǎo)向滑靴銷(xiāo)軸受力分析

采煤機(jī)工作過(guò)程中,導(dǎo)向滑靴承受銷(xiāo)軌對(duì)采煤機(jī)的支撐力及行進(jìn)摩擦力,行走輪承受銷(xiāo)軌的行走反作用力及徑向分力。由圖2可知,行走輪、驅(qū)動(dòng)輪及導(dǎo)向滑靴通過(guò)銷(xiāo)軸將力傳遞給采煤機(jī)行走部殼體,因此,對(duì)銷(xiāo)軸的受力進(jìn)行分析及監(jiān)測(cè)即可獲知導(dǎo)向滑靴的受力情況[11]。

圖2 導(dǎo)向滑靴銷(xiāo)軸受力

導(dǎo)向滑靴與行走輪及驅(qū)動(dòng)輪通過(guò)銷(xiāo)軸連接在一起,銷(xiāo)軸兩端固定在行走部殼體上。設(shè)定垂直銷(xiāo)軸方向?yàn)閆向,沿采煤機(jī)行走方向?yàn)閅向,沿銷(xiāo)軸軸向方向?yàn)閄向。導(dǎo)向滑靴的軸向受力相對(duì)較小,因此只考慮導(dǎo)向滑靴Y、Z向受力不考慮X向受力。

由圖2銷(xiāo)軸受力可知,在采煤機(jī)行走截割煤壁過(guò)程中,銷(xiāo)軸主要受到安裝座左側(cè)板、右側(cè)板作用力分別為RZ1、RY1、RZ2、RY2;導(dǎo)向板左側(cè)、右側(cè)作用力分別為FZ1、FY1、FZ4、FY4;行走輪及惰輪軸承左側(cè)、右側(cè)作用力分別為FZ2、FZ3,各作用力間關(guān)系如式(3)、(4)所示。由受力可知,測(cè)試過(guò)程中應(yīng)變片應(yīng)貼于銷(xiāo)軸各級(jí)中部。

FY2+FY4+FY1+RY1=0

(3)

FZ1+FZ4-RZ1-RZ2-FZ2-FZ3=0

(4)

安裝座左、右板,導(dǎo)向板左側(cè)、右側(cè),行走輪左側(cè)、右側(cè)與測(cè)力銷(xiāo)軸間在Y軸方向上作用力間關(guān)系如式(5)所示。

(5)

式中:FCi為應(yīng)變片Y向輸出電壓,i=1,2,3,4;FY(ΔT)、RY(ΔT)為Y方向的溫度補(bǔ)償值;α、b、c、d、e表示各力間的距離。

則安裝座左、右板,導(dǎo)向板左側(cè)、右側(cè),行走輪左側(cè)、右側(cè)與測(cè)力銷(xiāo)軸間在Z軸方向上作用力間關(guān)系如式(6)所示。

(6)

式中:FMi為應(yīng)變片Z向輸出電壓i=1,2,3,4;FZ(ΔT)、RZ(ΔT)為Z方向的溫度補(bǔ)償值。

則采煤機(jī)導(dǎo)向滑靴在行走方向受力如式(7)所示。

(7)

1.3 溫度補(bǔ)償原理

電阻應(yīng)變片式銷(xiāo)軸傳感器溫度補(bǔ)償原理如圖3所示,銷(xiāo)軸傳感器輸出值及測(cè)試環(huán)境溫度作為優(yōu)化后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,施加載荷作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的期望輸出,利用果蠅優(yōu)化后RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全局優(yōu)化能力、良好的非線性映射能力及實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。

圖3 應(yīng)變片傳感器溫度補(bǔ)償系統(tǒng)工作原理

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出值u0與施加載荷期望值u之間比較得到誤差e,利用誤差不斷訓(xùn)練修復(fù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層間權(quán)值,直到輸出滿足傳感器精度要求逼近網(wǎng)絡(luò)期望值,從而達(dá)到銷(xiāo)軸傳感器溫度補(bǔ)償。

2 不同溫度、載荷作用下銷(xiāo)軸傳感器實(shí)驗(yàn)研究

為了驗(yàn)證溫度變化對(duì)電阻應(yīng)變片式銷(xiāo)軸傳感器的影響,本文利用銷(xiāo)軸傳感器和動(dòng)態(tài)應(yīng)變儀等動(dòng)載測(cè)試工具完成試驗(yàn)驗(yàn)證。傳感器采用江蘇東華測(cè)試技術(shù)股份有限公司SG403/404銷(xiāo)軸傳感器,誤差精度≤0.5%如圖4所示。

圖4 采煤機(jī)導(dǎo)向滑靴銷(xiāo)軸傳感器

圖5 應(yīng)力測(cè)試實(shí)驗(yàn)平臺(tái)示意圖

實(shí)驗(yàn)中搭建如圖5所示應(yīng)力測(cè)試試驗(yàn)平臺(tái),根據(jù)導(dǎo)向滑靴銷(xiāo)軸在采煤機(jī)截割煤壁過(guò)程中主要受到安裝座兩側(cè)、導(dǎo)向板兩側(cè)、行走輪兩側(cè)與測(cè)力銷(xiāo)軸作用力,應(yīng)變片組Ⅰ～Ⅳ分別安裝于各級(jí)銷(xiāo)軸中部。

實(shí)驗(yàn)中,首先在室溫23 ℃條件下對(duì)采煤機(jī)行走方向Y方向進(jìn)行測(cè)試,固定好4個(gè)支撐點(diǎn),在二級(jí)支撐點(diǎn)相對(duì)位置施加力F1,在三級(jí)銷(xiāo)軸(軸徑最小端為一級(jí))兩端施加力F2、F3,在三級(jí)支撐點(diǎn)相對(duì)位置施加力F4,保證施加4個(gè)力的大小方向相同,分別施加30 kN～70 KN壓力,每次變化10 kN。通過(guò)動(dòng)態(tài)應(yīng)變儀將輸出信號(hào)傳輸?shù)接?jì)算機(jī)進(jìn)行處理,得到室溫條件下各應(yīng)變片輸出力及誤差值如表1所示。

表1 室溫下Ⅰ～Ⅳ應(yīng)變片組輸出力及誤差值

圖6 不同溫度、載荷作用下各應(yīng)變片輸出誤差

由表1可知,應(yīng)變片組在室溫下進(jìn)行測(cè)試實(shí)驗(yàn),輸出力誤差滿足銷(xiāo)軸傳感器出廠要求,通過(guò)數(shù)據(jù)擬合得到應(yīng)變片Ⅰ～Ⅳ輸出信號(hào)與輸出力間標(biāo)定擬合式(8)～式(11)。

FC1=31.8016×C1-0.0115

(8)

FC2=34.6444×C2-0.5656

(9)

FC3=35.0556×C3-0.4283

(10)

FC4=25.2937×C4-0.1059

(11)

式中:C1為應(yīng)變片組Ⅰ輸出電壓;C2為應(yīng)變片組Ⅱ輸出電壓;C3為應(yīng)變片組Ⅲ輸出電壓;C4為應(yīng)變片組Ⅳ輸出電壓。

依次將溫度降低到15 ℃,升高到30 ℃、40 ℃、50 ℃、60 ℃后,更換4組工作應(yīng)變片重新對(duì)銷(xiāo)軸傳感器進(jìn)行加載試驗(yàn),得到4組應(yīng)變片的輸出信號(hào),根據(jù)標(biāo)定擬合式(5)～(8)計(jì)算得出對(duì)應(yīng)溫度下不同應(yīng)變片輸出力及輸出誤差,如圖6所示。

則測(cè)力銷(xiāo)軸輸出力為:

F測(cè)力銷(xiāo)軸=F測(cè)試+F(ΔT)

(12)

式中:F(ΔT)為溫度變化需補(bǔ)償值。

由圖6所示,當(dāng)溫度降低或升高時(shí)應(yīng)變片Ⅰ～Ⅳ輸出誤差變大,且隨著溫度升高誤差越大,當(dāng)溫度升高到60 ℃時(shí)誤差最大達(dá)到21.652 8%。

3 果蠅算法優(yōu)化的RBF網(wǎng)絡(luò)溫度補(bǔ)償模型

3.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Radial Basis Function Neural Network),是一種多層前饋網(wǎng)絡(luò),具有很強(qiáng)非線性映射能力、泛化能力和容錯(cuò)能力,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型由輸入層、隱層和輸出層三部分組成,其網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖7所示。

圖7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

圖7中,xn為網(wǎng)絡(luò)輸入信號(hào),wpq為隱層到輸出層各節(jié)點(diǎn)間的權(quán)值,bq為隱層各節(jié)點(diǎn)的閾值,yp為網(wǎng)絡(luò)輸出信號(hào)。

依據(jù)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)可知,其隱層輸出為:

(13)

式中:Ci為基函數(shù)的中心,σi為基函數(shù)的方差。

輸出層為:

(14)

3.2 果蠅算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

果蠅優(yōu)化算法FOA(Fruit Fly Optimization Algorithm)是臺(tái)灣教師潘文超提出的基于果蠅覓食行為推演出尋求全局最優(yōu)化的新方法,利用果蠅本身在感官知覺(jué)上,尤其在嗅覺(jué)與視覺(jué)上的優(yōu)勢(shì)搜尋漂浮在空氣中的各種氣味,通過(guò)果蠅之間的相互作用,使用發(fā)現(xiàn)味道濃度最高的果蠅。

采用果蠅算法優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[12]相比傳統(tǒng)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高了網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度,并且果蠅算法為全局優(yōu)化算法,有效的避免了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行局部逼近的弊端,果蠅算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)流程如圖8所示。所建立的果蠅算法優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為2個(gè),輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為1個(gè),隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為10個(gè)。

網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本中以溫度、輸出電壓值為輸入,以輸出力為輸出值。因應(yīng)變片使用同一型號(hào),所以以應(yīng)變片組Ⅰ為例進(jìn)行訓(xùn)練。樣本中輸入值數(shù)據(jù)是通過(guò)銷(xiāo)軸傳感器測(cè)試實(shí)驗(yàn)實(shí)測(cè)得到,樣本輸入值、輸出值如表2、表3所示。

圖8 果蠅算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)流程圖

圖9 訓(xùn)練曲線

經(jīng)圖8果蠅算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)流程圖進(jìn)行全局優(yōu)化,設(shè)置迭代次數(shù)max-gen=50,種群規(guī)模size pop=30,輸入層2,輸出層1,訓(xùn)練精度10-5。圖9是FOA進(jìn)行50次迭代過(guò)程中不同溫度及不同載荷作用下的誤差訓(xùn)練圖像。由仿真結(jié)果可知,迭代19次時(shí),訓(xùn)練精度達(dá)到1.057 7×10-5,最佳Spread為0.099 6。得到樣本輸出值如表2所示。

由圖9可以看出,單一RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,迭代23次,訓(xùn)練精度達(dá)到5.429×10-5,果蠅算法訓(xùn)練,迭代46次,訓(xùn)練精度達(dá)到2.027 6×10-5,果蠅優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,迭代19次,訓(xùn)練精度達(dá)到1.057 7×10-5,由圖9可以看出,單一RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,迭代23次,訓(xùn)練精度達(dá)到5.429×10-5,果蠅算法訓(xùn)練,迭代46次,訓(xùn)練精度達(dá)到2.027 6×10-5,果蠅優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,迭代19次,訓(xùn)練精度達(dá)到1.057 7×10-5,說(shuō)明不論迭代次數(shù)及訓(xùn)練精度,果蠅優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都比其他兩種優(yōu)越。論迭代次數(shù)及訓(xùn)練精度,果蠅優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都比其他兩種優(yōu)越。

表2 樣本輸入值

表3 樣本輸出值 單位:kN

由表4補(bǔ)償前后誤差對(duì)比可知,補(bǔ)償前誤差均值為8.437 2%,補(bǔ)償后誤差均值為0.001 022%,遠(yuǎn)小于補(bǔ)償前誤差均值,說(shuō)明果蠅算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)溫度補(bǔ)償模型能夠很好的對(duì)電阻應(yīng)變片式銷(xiāo)軸傳感器進(jìn)行溫度補(bǔ)償。

為驗(yàn)證果蠅優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)溫度補(bǔ)償模型的精度,依然使用應(yīng)力測(cè)試試驗(yàn)臺(tái)進(jìn)行試驗(yàn)測(cè)試。將測(cè)試溫度升高至35 ℃,且保證溫度恒定,更換4組應(yīng)變片后重新對(duì)銷(xiāo)軸傳感器進(jìn)行加載試驗(yàn),得到4組應(yīng)變片的輸出信號(hào),取其中一組輸出信號(hào)利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、果蠅算法、果蠅算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化,得到傳感器測(cè)量誤差值如表5所示。

表4 補(bǔ)償前后誤差對(duì)比 單位:%

表5 溫度補(bǔ)償作用下傳感器測(cè)量誤差 單位:%

圖10 銷(xiāo)軸傳感器安裝及實(shí)驗(yàn)

由表5可知在不同載荷作用下,沒(méi)有采用補(bǔ)償?shù)恼`差均值為8.6%,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化補(bǔ)償誤差均值為0.005 451%,果蠅算法補(bǔ)償優(yōu)化后誤差均值為0.002 028 4%,果蠅算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償優(yōu)化誤差均值為0.001 058 4%。因此使用果蠅算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償方法比單一的果蠅算法、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能更好的提高整體溫度補(bǔ)償效率。

同理,按照采煤機(jī)行走方向Y軸方向測(cè)試方法對(duì)垂直方向Z軸方向進(jìn)行測(cè)試,得到應(yīng)變片組Ⅰ～Ⅳ對(duì)應(yīng)的擬合公式14～17。

FM1=31.3193×M1+0.0665

(14)

FM2=35.1973×M2-0.6587

(15)

FM3=36.6102×M3-0.4863

(16)

FM4=31.8852×M4-0.0718

(17)

式中:M1為應(yīng)變片組Ⅰ輸出電壓;M2為應(yīng)變片組Ⅱ輸出電壓;M3為應(yīng)變片組Ⅲ輸出電壓;M4為應(yīng)變片組Ⅳ輸出電壓。

4 溫度補(bǔ)償模型應(yīng)用

實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)為國(guó)家能源中心重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室:煤礦采掘機(jī)械裝備研發(fā)實(shí)驗(yàn)中心。實(shí)驗(yàn)中心能夠1∶1模擬煤礦井下煤巖的開(kāi)采過(guò)程,實(shí)驗(yàn)中的模擬煤壁硬度f(wàn)3、高度為3 m、長(zhǎng)度為70 m,采煤型號(hào)為MG500/1180,刮板輸送機(jī)型號(hào)為SGZ1000/1050,整個(gè)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)在線測(cè)量綜采成套裝備的力學(xué)特性,為了保證實(shí)驗(yàn)過(guò)程的安全可靠,實(shí)驗(yàn)中的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)為Beedate無(wú)線采集系統(tǒng),銷(xiāo)軸傳感器的安裝位置及實(shí)驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)如圖10所示。實(shí)驗(yàn)中采煤機(jī)截割速度為4 m/min,滾筒截深500 mm,滾筒轉(zhuǎn)速28 r/min。

將銷(xiāo)軸傳感器安裝在導(dǎo)向滑靴處,采煤機(jī)行走3 min截割煤壁,經(jīng)信號(hào)采集系統(tǒng)將信號(hào)處理傳輸?shù)焦P記本存儲(chǔ),數(shù)據(jù)經(jīng)果蠅優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)溫度補(bǔ)償模型進(jìn)行全局優(yōu)化,經(jīng)式(5)進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算,得到導(dǎo)向滑靴水平方向受力,如圖11所示。

圖11 采煤機(jī)導(dǎo)向滑靴水平分力

由圖11可知,采煤機(jī)行走方向安裝座左、右側(cè)板,導(dǎo)向板左、右側(cè),行走輪左、右側(cè)與導(dǎo)向滑靴間Y向作用力均值、最大值、最小值、標(biāo)準(zhǔn)差如表6所示。

表6 采煤機(jī)導(dǎo)向滑靴Y方向受力 kN×104

由表6可知,采煤機(jī)在截割煤壁過(guò)程中,導(dǎo)向滑靴在水平方向受力最大處為安裝座左側(cè)與銷(xiāo)軸接觸處最大值為27.997 4×104kN,說(shuō)明在采煤機(jī)行走截割煤壁過(guò)程中導(dǎo)向滑靴安裝座左側(cè)與銷(xiāo)軸接觸處更容易損壞。

將經(jīng)果蠅優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型溫度補(bǔ)償處理數(shù)據(jù),利用式(6)計(jì)算得到采煤機(jī)導(dǎo)向滑靴Z向受力圖,如圖12所示。

圖12 采煤機(jī)導(dǎo)向滑靴垂直方向分力

由圖12可知,采煤機(jī)行走方向安裝座左、右側(cè)板,導(dǎo)向板左、右側(cè),行走輪左、右側(cè)與導(dǎo)向滑靴間Z向作用力均值、最大值、最小值、標(biāo)準(zhǔn)差如表7所示。

表7 采煤機(jī)導(dǎo)向滑靴Z方向受力 kN×104

由表7可知,采煤機(jī)在截割煤壁過(guò)程中,導(dǎo)向滑靴在垂直方向受力最大處為安裝座右側(cè)與測(cè)力銷(xiāo)軸接觸處,其值為72.738 4×104kN,且安裝座右側(cè)與測(cè)力銷(xiāo)軸接觸處受力最小值30.927 6×104kN,說(shuō)明采煤機(jī)在行走截割煤壁過(guò)程中導(dǎo)向滑靴安裝座右側(cè)與測(cè)力銷(xiāo)軸作用力最大,最容易發(fā)生損壞。

經(jīng)式(7)對(duì)Y、Z向分力進(jìn)行計(jì)算得到,采煤機(jī)導(dǎo)向滑靴各截面合力,如圖13所示。

圖13 采煤機(jī)行走方向前側(cè)導(dǎo)向滑靴銷(xiāo)軸4個(gè)截面的合力

由圖13可知,采煤機(jī)行走方向安裝座左、右側(cè)板,導(dǎo)向板左、右側(cè),行走輪左、右側(cè)與測(cè)力銷(xiāo)軸間合力均值、最大值、最小值、標(biāo)準(zhǔn)差如表8所示。

表8 采煤機(jī)行走方向各截面合力 kN×104

由表7可知,采煤機(jī)行走截割煤壁過(guò)程中,導(dǎo)向滑靴受力最大處為安裝座右側(cè)與測(cè)力銷(xiāo)軸接觸處,其值為74.677 6×104kN,且接觸處最小值為32.144 7×104kN,說(shuō)明采煤機(jī)在行走截割煤壁過(guò)程中,導(dǎo)向滑靴安裝座右側(cè)與銷(xiāo)軸間作用力最大,且最容易發(fā)生損傷。

5 結(jié)論

①建立應(yīng)力測(cè)試試驗(yàn)臺(tái),實(shí)測(cè)得到溫度變化對(duì)電阻應(yīng)變片式銷(xiāo)軸傳感器的影響。由試驗(yàn)可知:在不考慮電磁干擾及濕度干擾的條件下,環(huán)境溫度升高、降低越大,應(yīng)變片產(chǎn)生虛假應(yīng)變?cè)酱?造成的溫度誤差越大,從而銷(xiāo)軸傳感器測(cè)量精度越低。

②建立果蠅算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)溫度補(bǔ)償模型,將試驗(yàn)得到的數(shù)據(jù)利用溫度補(bǔ)償模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練,并與單一果蠅算法及RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化補(bǔ)償進(jìn)行對(duì)比,可知果蠅算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)溫度補(bǔ)償模型無(wú)論在迭代速率和補(bǔ)償效果上都比單一補(bǔ)償效果好,能夠提高傳感器在不同溫度、載荷作用下測(cè)量精度。

③將文中溫度補(bǔ)償模型應(yīng)用于現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)中,基于國(guó)家能源中心重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行采煤機(jī)行走截割煤壁實(shí)驗(yàn),通過(guò)溫度傳感器實(shí)測(cè)得到現(xiàn)場(chǎng)溫度,并應(yīng)用本文溫度補(bǔ)償模型進(jìn)行了補(bǔ)償,得到采煤機(jī)導(dǎo)向滑靴在行走方向及支撐方向受力,為導(dǎo)向滑靴的結(jié)構(gòu)優(yōu)化及提高采煤機(jī)的可靠性和使用壽命提供依據(jù)。

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陳洪月(1982-),男,博士,副教授,博士研究生導(dǎo)師。主要研究方向?yàn)橄鹉z輸送帶能耗機(jī)理與節(jié)能運(yùn)行技術(shù)、機(jī)械系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)建模與仿真,chyxiaobao@163.com;

張坤(1990-),男,博士研究生,主要研究方向?yàn)橄鹉z輸送帶能耗機(jī)理與節(jié)能運(yùn)行技術(shù)、機(jī)械系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)建模與仿真,zhangkunliaoning@163.com。

TemperatureCompensationandApplicationofPinShaftSensorBasedonHybridOptimizationAlgorithm*

CHENHongyue1,2,ZHANGKun1,WANGXin1,LIEndong1,SONGQiushuang3

(1.College of Mechanical Engineering,Liaoning Technical University,Fuxin Liaoning 123000,China;2.China National Coal Association,Dynamic Research for High-End Complete Integrated Coal Mining Equipment and Big Data Analysis Center,Fuxin Liaoning 123000,China;3.China National Coal Mining Equipment Co. Ltd,Beijing 100011,China)

Aiming at the measuring precision will be decreased due to the temperature drift of the strain-gage pin sensor resulted from the temperature variation during the underground working process,a temperature compensation model of the RBF neural network optimized by the drosophila algorithm is proposed. The extended parameters of the neural network are globally optimized by employing the drosophila algorithm,the parameters are measured by using the strain test platform,and the temperature compensation model is trained by employing the nonlinear mapping capability of the neural network. To validate the compensation effect and the training efficiency of the temperature compensation model,the test is performed by using the sensor under 35 ℃. The result shows that the average error of the temperature compensation model is far less than that of the single algorithm compensation,the method is of the high training efficiency and the good compensation effect,the measuring precision of the sensor can be increased under the different temperatures and the different loads. The model of the paper is employed in the shearer working process,and the forces of the guiding sliding boots during the cutting process of the moving shearer are obtained. The research result of the paper provides the basis for the structure optimization of the guiding sliding boots,the shearer reliability improvement and the lifetime of the shearer.

drosophila algorithm;RBF neural network;pin sensor;temperature compensation;strain gage

TP274

A

1004-1699(2017)11-1766-10

項(xiàng)目來(lái)源:國(guó)家自然基金項(xiàng)目(514041325,511774162);國(guó)家能源研發(fā)(實(shí)驗(yàn))中心重大項(xiàng)目(2010_215);遼寧省教育廳項(xiàng)目(L2012118);遼寧省教育廳創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目(LT2013009)

2017-03-23修改日期2017-07-08

10.3969/j.issn.1004-1699.2017.11.025