田曉光 周東輝

摘要：本文對(duì)制動(dòng)器檢測(cè)平臺(tái)進(jìn)行設(shè)計(jì)，闡述平臺(tái)構(gòu)成、硬件設(shè)計(jì)與軟件設(shè)計(jì)等內(nèi)容，并對(duì)飛輪、電動(dòng)機(jī)與轉(zhuǎn)矩等參數(shù)和類型的選擇進(jìn)行介紹。最后在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上進(jìn)行訓(xùn)練和實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，實(shí)驗(yàn)結(jié)果與仿真結(jié)果一致，該檢測(cè)平臺(tái)確實(shí)可提高制動(dòng)器的檢測(cè)效率。

關(guān)鍵詞：礦用車(chē)輛;濕式制動(dòng)器;檢測(cè)平臺(tái);設(shè)計(jì)方法

0 ?引言

在礦用車(chē)輛運(yùn)行中，制動(dòng)器性能對(duì)其具有重要影響。通常情況下，井下作業(yè)環(huán)境復(fù)雜，不但要求制動(dòng)器具有制動(dòng)力，還應(yīng)具備抗污染、防水、防爆等性能。濕式制動(dòng)器采用多片全盤(pán)式結(jié)構(gòu)，摩擦面積較大，可放置在車(chē)輪減速器中，并設(shè)計(jì)出專用的檢驗(yàn)設(shè)備，使工作質(zhì)量得到進(jìn)一步提升。

1 ?濕式制動(dòng)器檢測(cè)平臺(tái)構(gòu)成

該平臺(tái)包含內(nèi)容較多，如電動(dòng)機(jī)、飛輪、傳動(dòng)軸、離合器、滾筒等等，各元件參數(shù)經(jīng)過(guò)精準(zhǔn)計(jì)算，電動(dòng)機(jī)在離合器的驅(qū)動(dòng)下使飛輪旋轉(zhuǎn)，飛輪輸出端與轉(zhuǎn)速傳感器相連，由傳動(dòng)軸將傳感器輸出端與驅(qū)動(dòng)鼓聯(lián)系起來(lái)，驅(qū)動(dòng)鼓設(shè)置在制動(dòng)器動(dòng)殼中，并將加載油缸放在驅(qū)動(dòng)鼓的上方，順著驅(qū)動(dòng)鼓半徑方向，為制動(dòng)器提供模擬加載。飛輪轉(zhuǎn)速與其實(shí)際轉(zhuǎn)速相等，旋轉(zhuǎn)動(dòng)能與車(chē)輛運(yùn)行動(dòng)能相等，當(dāng)飛輪轉(zhuǎn)速與設(shè)定值相同時(shí)，斷開(kāi)電源，電動(dòng)機(jī)暫停工作，飛輪仍然依靠慣性旋轉(zhuǎn)，此時(shí)開(kāi)啟制動(dòng)閥，使其產(chǎn)生制動(dòng)力矩，飛輪制動(dòng)開(kāi)始，對(duì)車(chē)輛制動(dòng)全過(guò)程進(jìn)行模擬。與此同時(shí)，制動(dòng)力矩的運(yùn)行時(shí)間、油溫等數(shù)值與車(chē)輛運(yùn)行的參數(shù)一致，由傳感器將制動(dòng)作用力矩傳遞給主機(jī)，并將圖表數(shù)據(jù)在顯示器中展示出來(lái)[1]。

2 ?濕式制動(dòng)器檢測(cè)平臺(tái)的設(shè)計(jì)

在以往的研究中，學(xué)者將重心放在制動(dòng)器狀態(tài)監(jiān)測(cè)與可靠性分析方面，部分學(xué)者曾利用虛擬儀器技術(shù)對(duì)提升機(jī)性能進(jìn)行檢測(cè)，但未在LabVIEW環(huán)境下利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度進(jìn)行檢測(cè)。對(duì)此，本文在LabVIEW環(huán)境下，調(diào)動(dòng)MATLAB人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建制動(dòng)器檢測(cè)平臺(tái)。

2.1 硬件設(shè)計(jì)

在制動(dòng)器檢測(cè)平臺(tái)中，檢測(cè)系統(tǒng)主要包括傳感器、上位機(jī)與信號(hào)調(diào)理三項(xiàng)內(nèi)容，硬件結(jié)構(gòu)如圖1所示。在硬件系統(tǒng)中包括信號(hào)采集卡、主機(jī)、信號(hào)調(diào)理、傳感器與供電系統(tǒng)等等。

2.2 軟件設(shè)計(jì)

該系統(tǒng)在LabVIEW環(huán)境下設(shè)計(jì)研發(fā)，首先為開(kāi)始界面，點(diǎn)擊“數(shù)據(jù)采集”按鈕便可直接進(jìn)入主界面，共計(jì)包括三個(gè)模塊，即數(shù)據(jù)采集、故障診斷、監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。其中，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)針對(duì)油溫、油壓、制動(dòng)壓力、空動(dòng)時(shí)間等信息進(jìn)行采集，尤其是空動(dòng)時(shí)間，通過(guò)檢測(cè)位移傳感器的開(kāi)始與停止時(shí)間差進(jìn)行計(jì)算，剩余元素可通過(guò)采集卡對(duì)數(shù)據(jù)直接檢測(cè)。在MATLAB中人工神經(jīng)故障系統(tǒng)借助BP網(wǎng)絡(luò)工具箱對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，剖析故障的成因與情況，便于事故過(guò)程與原因的合理判斷，該模塊是利用MATLAB腳本節(jié)點(diǎn)調(diào)用BP網(wǎng)絡(luò)工具箱來(lái)運(yùn)行，具體流程為：利用MATLAB將計(jì)算算法編譯完整，直接導(dǎo)入LabVIEW中，也可以將MATLAB程序段寫(xiě)入程序框圖中，然后運(yùn)行。在制動(dòng)系統(tǒng)中，制動(dòng)器屬于重要裝置之一，對(duì)其進(jìn)行故障診斷與分析十分重要?，F(xiàn)階段，礦山企業(yè)應(yīng)用最多的便是盤(pán)形制動(dòng)器，由蝶形彈簧為驅(qū)動(dòng)力。當(dāng)處于制動(dòng)狀態(tài)時(shí)，閘瓦壓向制動(dòng)盤(pán)的正向壓力對(duì)缸內(nèi)油壓起到?jīng)Q定作用，可見(jiàn)對(duì)彈簧力與油壓的檢測(cè)十分必要[2]。

2.3 元部件選型

2.3.1 飛輪選型

在臺(tái)架實(shí)驗(yàn)中，應(yīng)始終保持飛輪與車(chē)輛行駛速度間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，公式為：

1000/60·v=2πnr

式中，v代表的是車(chē)輛行駛速度，單位為km/h;r代表車(chē)輪半徑，單位為m;n代表飛輪轉(zhuǎn)速，單位為r/min。將單位統(tǒng)一換算后，得出飛輪轉(zhuǎn)速為：

n=（v/r）2.65

式中，v取值為30km/h，r取值0.386m，由此計(jì)算出飛輪轉(zhuǎn)速為200r/min，單功能計(jì)算公式為：

（1/2）mu2=（1/2）Iw2

式中，w代表的車(chē)輪角速度，單位為rad/s;I代表的是車(chē)輛等價(jià)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，單位為kg·m2;m代表的是質(zhì)量，單位為kg;由上述公式可對(duì)試驗(yàn)臺(tái)動(dòng)能與車(chē)輛實(shí)際動(dòng)能間的關(guān)系進(jìn)行推導(dǎo)，公式為：

式中，G0代表的是車(chē)輛在空載狀態(tài)下的質(zhì)量，單位為kg;Ga代表的是車(chē)輛在滿載狀態(tài)下的質(zhì)量，單位為kg;r代表的是車(chē)輪半徑，單位為m;v0代表的是制動(dòng)初期車(chē)速，單位為m/s;v1代表的是制動(dòng)完畢的車(chē)速，單位為m/s;δ代表的是空車(chē)質(zhì)量值。當(dāng)G0的數(shù)值為50000g，Ga的數(shù)值為80000g，δ的數(shù)值為0.07，r值為0.386m時(shí)，整車(chē)等效轉(zhuǎn)動(dòng)慣量的計(jì)算公式為：

將各項(xiàng)數(shù)值代入公式后，得出最終I的數(shù)值為1244kg·m2。與整車(chē)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量相比，飛輪的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量?jī)H為1/4，數(shù)值為311kg·m2，總質(zhì)量值為1200kg。

2.3.2 電動(dòng)機(jī)選型

由上述飛輪選型計(jì)算結(jié)果可知，飛輪轉(zhuǎn)動(dòng)慣量為311kg·m2，飛輪轉(zhuǎn)速與車(chē)輪轉(zhuǎn)速的數(shù)值相等，二者均為30kW/h，飛輪的角速度為21.6rad/s，根據(jù)實(shí)際需求，飛輪在啟動(dòng)60s后便應(yīng)達(dá)到規(guī)定轉(zhuǎn)速，由計(jì)算可知電動(dòng)機(jī)的輸出轉(zhuǎn)矩為112N·m。在礦用制動(dòng)器構(gòu)件中，磁調(diào)速電動(dòng)機(jī)為無(wú)極變速類型，調(diào)速范圍較廣，速度調(diào)節(jié)較為平滑，啟動(dòng)轉(zhuǎn)矩較大，控制功率較小，額定功率為30kW，轉(zhuǎn)矩為189N·m，轉(zhuǎn)速范圍在132-1320r/min之間。

2.3.3 轉(zhuǎn)軸選型

根據(jù)制動(dòng)器額定制動(dòng)力矩可知，力矩的最大值為6000N·m，沖擊系數(shù)為1.5，轉(zhuǎn)軸傳遞轉(zhuǎn)矩的最大值為9000N·m，工作轉(zhuǎn)速為206r/min。轉(zhuǎn)軸采用型號(hào)為40Cr的鋼制造，調(diào)質(zhì)處理。由轉(zhuǎn)軸結(jié)構(gòu)可知，危險(xiǎn)截面時(shí)矩形花鍵的根部，計(jì)算可知，該處的安全系數(shù)為1.44，與強(qiáng)度要求相符[3]。

2.3.4 其他元件選型

當(dāng)飛輪、電動(dòng)機(jī)與轉(zhuǎn)軸等元件類型均確定后，與制動(dòng)器廠家實(shí)際生產(chǎn)情況相結(jié)合，對(duì)檢測(cè)平臺(tái)中的剩余元件類型與數(shù)值進(jìn)行確定，如液壓離合器的最大扭矩為1544N·m，最大轉(zhuǎn)速為2200r·min-1;萬(wàn)向聯(lián)合軸的最大扭矩為17000N·m，最大轉(zhuǎn)速為5000r·min-1;鼓形齒式聯(lián)軸器的最大扭矩為32000N·m，最大轉(zhuǎn)速為3550r·min-1;轉(zhuǎn)矩轉(zhuǎn)速傳感器的最大扭矩為10000N·m，最大轉(zhuǎn)速為4000r·min-1。

3 ?基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的制動(dòng)器故障診斷

在制動(dòng)器檢測(cè)平臺(tái)中，具有LabVIEW的支持，操作簡(jiǎn)單方便，有助于人機(jī)交互，同時(shí)還可在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上進(jìn)行故障診斷。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法不但可被訓(xùn)練，還具有自適應(yīng)性、自修改功能，在信息并列處理與推理方面具有較大優(yōu)勢(shì)，與傳統(tǒng)方法不可同日而語(yǔ)。因此，可在神經(jīng)算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)故障診斷，使制動(dòng)器的故障問(wèn)題得到有效診斷。

3.1 故障診斷流程

在制動(dòng)器故障診斷中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有十分重要的作用，可在故障識(shí)別、診斷、圖像處理與系統(tǒng)管理等方面得到廣泛應(yīng)用。在利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法進(jìn)行故障診斷時(shí)，首先應(yīng)獲取相應(yīng)的信息，由專家提供各類制動(dòng)器的故障現(xiàn)象與成因?qū)嵗秊閷W(xué)習(xí)樣本，數(shù)據(jù)劃分為兩個(gè)部分，一部分用來(lái)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，剩下部分用來(lái)測(cè)試。將訓(xùn)練數(shù)據(jù)根據(jù)一定順利編碼后，分別賦予網(wǎng)絡(luò)傳入、傳出節(jié)點(diǎn)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)法進(jìn)行樣本學(xué)習(xí)。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部對(duì)自適應(yīng)算法的不斷修正，使學(xué)習(xí)精度滿足規(guī)定要求。同時(shí)，專家知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)在眾多神經(jīng)元之間分布開(kāi)來(lái)。待到訓(xùn)練結(jié)束后，將測(cè)試數(shù)據(jù)由原始狀態(tài)進(jìn)行推理，將故障結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)比，如若誤差較小，意味著網(wǎng)落權(quán)重確立準(zhǔn)確;如若誤差增加，意味著網(wǎng)絡(luò)權(quán)重構(gòu)建有誤，應(yīng)再次開(kāi)展網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。待到樣本訓(xùn)練結(jié)束后，便可對(duì)制動(dòng)器故障情況進(jìn)行診斷，當(dāng)實(shí)際輸入與某一訓(xùn)練樣本輸入模式相似時(shí)，可產(chǎn)生與之相近的學(xué)習(xí)樣本結(jié)果，這便是自聯(lián)想功能的實(shí)現(xiàn)。同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)計(jì)算還可同時(shí)進(jìn)行，一旦機(jī)器出現(xiàn)異常情況，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)受到不確定因素影響，系統(tǒng)同樣會(huì)得出準(zhǔn)確的分類結(jié)果。此時(shí)將新得到的數(shù)據(jù)輸入網(wǎng)絡(luò)，便可實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)自適應(yīng)。通常情況下，學(xué)習(xí)故障實(shí)例樣本數(shù)量越多，故障診斷便越精準(zhǔn)[4]。

3.2 提取故障模式特征

由于制動(dòng)器故障類型不同，應(yīng)制定故障模式與機(jī)制，對(duì)各類故障的原因進(jìn)行深入分析。故障模式包括兩種，一是制動(dòng)正壓力不足，用X1表示;原因?yàn)槟Σ料禂?shù)降低，記為Y1;閘瓦間隙過(guò)大，記為Y2;制動(dòng)彈簧失效，記為Y3;制動(dòng)油缸卡缸，記為Y4;殘壓過(guò)高，記為Y5;液壓站失壓，記為Y6;二是制動(dòng)力矩過(guò)大，記為X2，產(chǎn)生原因?yàn)闅垑哼^(guò)低，記為Y7。通過(guò)理論研究可知，三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可對(duì)常規(guī)機(jī)器故障模式進(jìn)行診斷，對(duì)故障位置進(jìn)行識(shí)別。在制動(dòng)器故障機(jī)理中，主要故障模式為X1與X2，尤其是X1對(duì)制動(dòng)器應(yīng)用效率產(chǎn)生極大影響。對(duì)此，將不同故障成因作為訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，構(gòu)建故障模式與成因間的映射關(guān)系，使特征參數(shù)與成因間相互映射，通過(guò)輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)值計(jì)算故障發(fā)生概率，在三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上進(jìn)行故障診斷與特征提取。

通過(guò)上述分析可知，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入特征參數(shù)用P表示，包括P1至P6，輸出故障成因用Y表示，包括Y1至Y6，故而輸入與輸出神經(jīng)元的數(shù)量均為6個(gè)。按照Hebb公式進(jìn)行計(jì)算，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)量為：

H=（N+M）0.5+Q

式中，N代表的是輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)量;M代表的是輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)量;Q代表的是常數(shù)值，范圍為從1至10的任意一個(gè)，由此可計(jì)算出隱層神經(jīng)元數(shù)量范圍，在4-13之間。

3.3 仿真訓(xùn)練

借助MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱進(jìn)行樣本訓(xùn)練與仿真。根據(jù)仿真結(jié)果可知，當(dāng)訓(xùn)練至295步時(shí)，與目標(biāo)要求相符合，因此收斂速度相對(duì)較快。同時(shí)，在訓(xùn)練中還應(yīng)采用學(xué)習(xí)算法，以動(dòng)量梯度下降法為主，學(xué)習(xí)效率為自適應(yīng)，此種方式在系統(tǒng)中具有一定的適應(yīng)性，當(dāng)輸入值為0.36、0.09、0.89、0.50時(shí)，輸出值為0.97、0.004、0.009、0.010。由此可見(jiàn)，對(duì)應(yīng)故障為Y1，診斷結(jié)果正確。在行車(chē)制動(dòng)過(guò)程實(shí)驗(yàn)中，將踏板力設(shè)置為500N，制動(dòng)時(shí)間為1s，制動(dòng)頻率為10，剩余參數(shù)不便。對(duì)行車(chē)制動(dòng)過(guò)程進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，此時(shí)前橋制動(dòng)器未參與其中，可認(rèn)為其發(fā)生故障，在實(shí)驗(yàn)結(jié)束后，取前6s的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，由仿真結(jié)果可知，3次行車(chē)制動(dòng)壓力均在3MPa左右，壓力最大值為3.1MPa，后橋制動(dòng)器不受前橋影響，可正常運(yùn)行，實(shí)驗(yàn)結(jié)果與仿真結(jié)果相同，滿足使用要求[5]。

4 ?結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，在煤礦企業(yè)發(fā)展中，通過(guò)構(gòu)建制動(dòng)器動(dòng)力模型，對(duì)路面工礦進(jìn)行分析與模擬加載，使?jié)袷街苿?dòng)器的測(cè)試要求得以滿足，測(cè)試工藝與流程更加精簡(jiǎn)，測(cè)試成本降低，測(cè)試效率與制動(dòng)綜合性能得到顯著提升，與當(dāng)前市場(chǎng)需求充分符合，為企業(yè)節(jié)省大量投資，獲得更多的經(jīng)濟(jì)效益。

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作者簡(jiǎn)介：田曉光（1978-），女，河南平頂山人，碩士，黃河交通學(xué)院機(jī)電工程學(xué)院，副教授，研究方向?yàn)闄C(jī)械設(shè)計(jì)制造、高等教育研究;周東輝（通訊作者）（1976-），男，河南鄭州人，碩士，鄭州日產(chǎn)汽車(chē)有限公司，工程師，研究方向?yàn)槠?chē)產(chǎn)品設(shè)計(jì)與制造。