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        加速度傳感器靈敏度計算數(shù)學(xué)模型及其求解算法

        2020-03-03 13:10:28吳發(fā)明
        設(shè)備管理與維修 2020年4期
        關(guān)鍵詞:壓電式壓電元件

        吳發(fā)明

        (廈門乃爾電子有限公司,福建廈門 361000)

        0 引言

        壓電加速度傳感器是一種將力學(xué)量轉(zhuǎn)換為電學(xué)量的檢測裝置,可用于振動沖擊和線加速度的測量,在導(dǎo)彈飛行試驗和高速碰撞測試中,均要進(jìn)行加速度歷程測試[1]。對于高溫應(yīng)用場合的壓電加速度傳感器,由于耐溫高的客觀條件限制,高溫電荷型輸出的壓電加速度傳感器通常采用壓電元件堆棧式的軸向壓縮型結(jié)構(gòu),該傳感器結(jié)構(gòu)通常在裝配成部件后,再通過機加切削調(diào)整慣性質(zhì)量塊的重量,最終調(diào)整傳感器靈敏度至目標(biāo)值區(qū)間內(nèi)。該方式的組裝過程及靈敏度調(diào)整較為繁瑣且效率低下,此外,傳感器易因伴隨機加工產(chǎn)生的振動及切削熱造成慣性質(zhì)量塊與壓電元件間產(chǎn)生相對轉(zhuǎn)動,使壓電元件存在碎裂或部件結(jié)構(gòu)內(nèi)部存有內(nèi)應(yīng)力等不良缺陷乃至報廢。為解決該問題,提高該結(jié)構(gòu)型式的壓電加速度傳感器在裝配前的靈敏度計算及慣性質(zhì)量塊重量調(diào)整的研究十分必要。

        1 電荷靈敏度計算數(shù)學(xué)模型

        由于在工程設(shè)計采取的措施和高溫應(yīng)用場合的要求,壓縮型壓電式加速度傳感器結(jié)構(gòu)如圖1 所示[1-2],由基座、壓電元件、導(dǎo)電片、上絕緣片、下絕緣片、慣性質(zhì)量塊、預(yù)緊螺母組成。當(dāng)傳感器在被測物體上隨被測物運動時,其慣性質(zhì)量塊在加速度的作用下產(chǎn)生慣性力作用在壓電元件上,壓電元件產(chǎn)生與此作用力成比例的變形,由于壓電元件的壓電效應(yīng),便產(chǎn)生與壓電元件形變成比例的電荷。

        如圖1 所示,對于第i 個壓電元件而言,其慣性質(zhì)量塊由質(zhì)量塊、上絕緣片、(i-1)個壓電元件、(i-1)個導(dǎo)電片組成。故第i個壓電元件所產(chǎn)生的電荷靈敏度為:

        因此,壓縮型壓電式加速度傳感器的靈敏度計算表達(dá)式為:

        式中,mblock為慣性質(zhì)量塊的質(zhì)量,單位為g;minsulator為絕緣片的質(zhì)量,單位為g;mcondutor為電極片的質(zhì)量,單位為g;mp為壓電元件的質(zhì)量,單位為為第i 個壓電元件的壓電參數(shù),單位為pC/N。

        由靈敏度計算表達(dá)式可知,實際裝配時,若將壓電參數(shù)值大的壓電元件裝配在越靠近基座,則傳感器靈敏度值越高,反之則越小。

        圖1 軸向堆棧式壓縮結(jié)構(gòu)示意

        1.1 靈敏度定義

        壓縮型壓電式加速度傳感器靈敏度的數(shù)學(xué)定義可表示為:

        式中,mblock為慣性質(zhì)量塊的質(zhì)量,minsulator為絕緣片的質(zhì)量,mcondutor為電極片的質(zhì)量,mp為壓電元件的質(zhì)量,為第i 個壓電元件的壓電系數(shù)d33。由于實際生產(chǎn)存在差異性,難以保證任意兩個壓電元件的壓電系數(shù)d33均相等,即,因此壓縮型結(jié)構(gòu)壓電加速度傳感器所用的n 個壓電元件,存在組裝順序約束。壓縮型結(jié)構(gòu)壓電加速度傳感器的靈敏度集可表示為:

        該靈敏度集的壓電元件的壓電參數(shù)序列可表示為:

        1.2 目標(biāo)函數(shù)

        假設(shè)某壓縮型壓電式加速度傳感器采用n 個壓電元件,其靈敏度期望值為,可接受靈敏度偏差值為。如何合理安排壓電元件的組裝順序,使傳感器靈敏度最接近其期望值即為靈敏度最優(yōu)求解問題,則靈敏度集Sv尋優(yōu)的數(shù)學(xué)模型為:

        1.3 評價函數(shù)

        為衡量算法迭代新解的優(yōu)化程度,給定第i 次迭代計算評價函數(shù)的數(shù)學(xué)定義為:

        式中,Δgi稱為第i 次迭代的函數(shù)代價差,為第i 次迭代的初始解為第i 次迭代的新解,g(SPE)為SPE的代價函數(shù)。若Δgi<0 或滿足Metropolis 概率接受準(zhǔn)則[3],則稱新解優(yōu)于初始解

        1.4 最優(yōu)求解

        由式(6)可知,傳感器靈敏度最優(yōu)求解問題的主要因素為壓電元件的壓電參數(shù)序列D33和慣性質(zhì)量塊質(zhì)量mblock的尋優(yōu)問題。

        基于初始質(zhì)量塊的質(zhì)量mblock,求解得到壓電元件的壓電參數(shù)迭代最優(yōu)序列,其對應(yīng)的靈敏度為則壓電參數(shù)迭代最優(yōu)序列作為最終最優(yōu)序列輸出;否則,基于壓電參數(shù)迭代最優(yōu)序列求解得到慣性質(zhì)量塊的質(zhì)量

        2 算法

        2.1 算法流程

        對于壓電元件數(shù)量較多的壓縮型壓電式加速度傳感器靈敏度規(guī)劃問題,若采用窮舉法求解,則計算量隨壓電元件個數(shù)n 呈指數(shù)級增長,耗時長且計算效率低。由于模擬退火算法具有全局最優(yōu)的理論特性[4],本文采用混沌模擬退火算法求解壓縮型壓電式加速度傳感器靈敏度最優(yōu)規(guī)劃數(shù)學(xué)模型,收斂到全局最優(yōu)解的效率明顯比標(biāo)準(zhǔn)模擬退火算法高。

        混沌模擬退火算法流程如圖2 所示[5],該算法相比標(biāo)準(zhǔn)模擬退火算法,增加了記憶當(dāng)前最優(yōu)解的功能、補充了回火升溫過程并引入混沌隨機序列生成函數(shù),其中:①定義及初始化。定義并初始化冷卻進(jìn)度參數(shù)(退火起始溫度ts及終止溫度te、冷卻系數(shù)Q 和MapKob 鏈長MapKobL)、玻爾茲曼常數(shù)kB、回火系數(shù)At以及新解的接受次數(shù)AccecptNum,并選定初始迭代解;②對當(dāng)前t 和i=1,2,…,MapKobL,重復(fù)執(zhí)行③~⑤;③對當(dāng)前解混沌隨機產(chǎn)生新解;④計算函數(shù)代價差Δgi;⑤若Δgi<0,則接受為(i+1)次迭代的初始解;否則計算Metropolis 概率值A(chǔ)ccept(Δgi,t)=exp(-Δgi/1.5t),并在閉區(qū)間[0,1]上混沌產(chǎn)生隨機數(shù)randVal,若滿足Accept(Δgi,t)>randVal,則否則⑥在次迭代之后,若新解的接受次數(shù)AcceptNum 大于預(yù)設(shè)值,則退火降溫;否則回火升溫,重新執(zhí)行②~⑤;⑦若滿足迭代終止條件,則輸出迭代最優(yōu)解;否則返回②,繼續(xù)迭代計算。本文的迭代終止條件為連續(xù)3×MapKobl 個迭代新解未被接受或當(dāng)前溫度t≤te;⑧若迭代最優(yōu)解滿足期望偏差條件,則輸出壓電元件的參數(shù)序列迭代最優(yōu)解,結(jié)束程序;否則基于壓電元件的參數(shù)序列迭代最優(yōu)解,求解得到慣性質(zhì)量塊的質(zhì)量,結(jié)束程序。

        2.2 控制參數(shù)

        基于混沌模型具有遍歷性、初值條件敏感性等特點[6],本文采用一維Logistic 映射的常用混沌模型作為混沌隨機序列的生成函數(shù),其數(shù)學(xué)模型[6]為:

        圖2 算法流程

        其中x∈[0,1],μ∈[0,4],為混沌控制參數(shù)。當(dāng)μ=4,該系統(tǒng)無穩(wěn)定解,是區(qū)間的滿映射,呈現(xiàn)完全混沌狀態(tài)。因此,本文取μ=4。

        相關(guān)控制參數(shù)的具體取值如表1 所示,取值說明:①退火起始溫度ts及退火終止溫度te。以退火溫度t 為混沌隨機序列生成的迭代初值,因此t∈[0,1],結(jié)合退火過程的充分性及計算效率而確定具體取值;②冷卻系數(shù)Q。本文采用指數(shù)式降溫,結(jié)合熱力學(xué)退火過程,為豐富系數(shù)Q 的取值、增強算法的適應(yīng)性并提高迭代計算速度而確定Q 在各個溫度區(qū)間內(nèi)的具體取值;③MapKob鏈長MapKobL。增加算法自適應(yīng)性,充分退火并提高收斂到全局最優(yōu)解的可靠程度而確定其具體取值;④波爾茲曼常數(shù)kB。依據(jù)Metropolis 概率接受準(zhǔn)則,提高算法避免陷入局部最優(yōu)的能力而確定其具體取值;⑤回火系數(shù)At。統(tǒng)籌兼顧計算速度及退火充分程度的影響而設(shè)定此參數(shù)值;⑥新解的接受次數(shù)AcceptNum。結(jié)合退火充分程度及迭代解優(yōu)化程度而設(shè)定具體取值。

        3 算例驗證

        3.1 測試實例

        如圖1 所示的軸向堆棧式壓縮結(jié)構(gòu),實際驗證的傳感器由1 個預(yù)緊螺母,1 個質(zhì)量塊,2 個絕緣片,12 個導(dǎo)電片,13 個壓電元件和1 個基座組成,具體參數(shù)見表2。由此可見,對于壓電元件數(shù)量較多的壓縮型傳感器,若采用人工交互方式規(guī)劃壓電元件的裝配順序,效率低且易出錯。

        表1 算法參數(shù)

        3.2 驗證結(jié)果

        以VB 語言編寫實現(xiàn),進(jìn)行30 次實例測試。測試用的電腦配置為雙核,CPU 主頻3.30 GHz,內(nèi)存8 GB。針對壓縮型傳感器壓電元件的壓電參數(shù)序列以D33={20.6,20.1,20.7,20.5,10.2,20.4,10.8,20.2,20.8,10.4,20.3,20.9,10.6}作為初始序列,則初始靈敏度值為67.82 Pc/g。30 次測試的迭代計算結(jié)果統(tǒng)計內(nèi)容包括最大靈敏度最小靈敏度如表3 所示。其中對應(yīng)的壓電元件的壓電參數(shù)序列={10.2,10.4,10.6,10.8,20.1,20.2,20.3,20.4,20.5,20.6,20.7,20.8,20.9}對應(yīng)的壓電元件的壓電參數(shù)序列={20.9,20.8,20.7,20.6,20.5,20.4,20.3,20.2,20.1,10.8,10.6,10.4,10.2}。

        表2 傳感器參數(shù)

        由表3 計算結(jié)果可知,基于當(dāng)前的壓電元件的壓電參數(shù)序列D33,必須調(diào)整慣性質(zhì)量塊的質(zhì)量方能確保組裝后所得的靈敏度滿足其期望值及其偏差的要求。慣性質(zhì)量塊的質(zhì)量調(diào)整區(qū)間為[20.16,21.90]。

        由以上實例驗證結(jié)果可知,構(gòu)建的壓縮型壓電式加速度傳感器靈敏度優(yōu)化規(guī)劃數(shù)學(xué)模型及其求解算法,在傳感器靈敏度尋優(yōu)時,具有計算用時少、自動化水平高的特點,優(yōu)化所得的壓電元件裝配序列及靈敏度計算結(jié)果令人滿意,可應(yīng)用于堆棧式壓縮型結(jié)構(gòu)的壓電式加速度傳感器的實際組裝生產(chǎn)指導(dǎo)。

        表3 測試結(jié)果

        4 結(jié)論

        通過壓縮型壓電式加速度傳感器靈敏度規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型及其求解算法,建立壓縮型PE 加速度傳感器靈敏度自動優(yōu)化方法。通過實例驗證結(jié)果,表明該方法可解決壓縮型壓電式加速度傳感器組裝過程及靈敏度調(diào)整較為繁瑣費時且效率低的問題。該自動優(yōu)化方法與實際裝配后再通過車削質(zhì)量塊進(jìn)行減重的傳統(tǒng)方法相比,可滿足實際裝配工藝需求,且具有效率高、尋優(yōu)質(zhì)量穩(wěn)定、可提前預(yù)警等優(yōu)點。

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