程雪利,劉 剛

(1.河南工學院 機械工程學院,河南 新鄉(xiāng) 453003;2.河南工學院 車輛與交通工程學院,河南 新鄉(xiāng) 453003)

0 引言

大型機械設備運行過程中,零部件磨損始終是影響設備正常運行的關鍵因素,有數(shù)據(jù)統(tǒng)計表明,大型機械設備80%的零件破損是由磨損造成的[1]。加拿大每年機械設備磨損造成的損失達到50億美元以上[2];日本有36%以上的大型設備由于器件磨損造成設備故障[3],我國則高達55%—60%[4]。

潤滑系統(tǒng)可以向大型機械設備的潤滑點添加潤滑脂或潤滑劑。整個潤滑系統(tǒng)包括輸送、分配、冷卻以及壓力、溫度參數(shù)發(fā)送等多個模塊。國內(nèi)大多數(shù)大型機械多采用集中潤滑系統(tǒng)或人工潤滑,在成本和潤滑效果方面均不太理想。

目前潤滑系統(tǒng)存在以下問題:(1)集中式潤滑系統(tǒng)管路復雜、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)冗雜;(2)摩擦點分散,導致集中潤滑系統(tǒng)注脂和監(jiān)控功能較差;(3)基于有線網(wǎng)絡的潤滑系統(tǒng)可靠性差,后期維護成本較高。因此,本文設計了基于Zigbee無線傳感器網(wǎng)絡的分布式智能潤滑控制系統(tǒng)。

1 分布式智能潤滑控制系統(tǒng)總體設計

分布式智能潤滑控制系統(tǒng)設計充分考慮了風電機組等大型機械設備的潤滑位置多且分散的問題,整個系統(tǒng)如圖1所示。

圖1 分布式智能潤滑控制系統(tǒng)架構(gòu)圖

分布式潤滑控制系統(tǒng)采用分層結(jié)構(gòu),上層主要是依靠Zigbee無線傳感器網(wǎng)絡獲得機械設備多點的溫度、轉(zhuǎn)速、力矩等數(shù)據(jù),上位機根據(jù)采集到的數(shù)據(jù),利用灰關聯(lián)度理論分析數(shù)據(jù)的關聯(lián)度,并通過神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型建立非牛頓流體的精準注脂模型。上位機依靠精準注脂模型計算機械設備多個注脂點的注脂量,并利用Zigbee將不同注脂點的注脂量發(fā)給下層分布式潤滑節(jié)點。

下層主要是由基于Zigbee無線傳感器網(wǎng)絡技術的注脂和數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡構(gòu)成。單個基于Zigbee的注脂節(jié)點結(jié)構(gòu)圖如圖1下層網(wǎng)絡所示,Zigbee節(jié)點接收到上層網(wǎng)絡精準注脂量的控制信號后,由STM32F104單片機將控制指令發(fā)送給直流電動機,由直流電動機驅(qū)動潤滑泵,潤滑泵通過分配器將潤滑脂注入各個潤滑點。當單個基于注脂節(jié)點的分配器被堵塞時,潤滑泵停止工作,分配器會將報警信號發(fā)給單片機,由單片機將報警信息通過Zigbee發(fā)送給上層網(wǎng)絡,待分配器維修完畢,注脂節(jié)點恢復工作。潤滑泵和分配器等潤滑器件的結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

圖2 分布式智能潤滑執(zhí)行機構(gòu)結(jié)構(gòu)圖

2 系統(tǒng)硬件設計

單個基于Zigbee的注脂節(jié)點硬件設計架構(gòu)圖如圖3所示。系統(tǒng)的微控制器采用STM32F104單片機?；魻杺鞲衅髫撠煵杉瘽櫥c的齒輪轉(zhuǎn)速信號,信號經(jīng)過信號調(diào)理電路調(diào)整后輸入單片機。溫度傳感器負責采集當前各潤滑點的準確溫度,并及時反饋給上位機的精準注脂計算模型,由上位機中精準計算模型根據(jù)采集數(shù)據(jù)及時調(diào)整各個潤滑點的注脂量指令;同時上位機將注脂量控制指令通過無線網(wǎng)絡發(fā)送給單片機,單片機控制柱塞潤滑泵改變當前潤滑點的注脂量。圖3中的分配器檢測電路主要負責監(jiān)控當前分配器是否出現(xiàn)堵塞現(xiàn)象。Zigbee模塊采用CC2530,由Zigbee構(gòu)成無線傳感器網(wǎng)絡。

圖3 單個注脂節(jié)點硬件系統(tǒng)框圖

霍爾傳感器負責采集柱塞泵電機的轉(zhuǎn)速信號,信號數(shù)據(jù)輸出后,需要濾波調(diào)理電路進行噪聲信號修正,因此本文采用LM158芯片設計電路,進行信號的前期濾波處理。濾波調(diào)理電路如圖4所示。柱塞潤滑泵額定工作電壓為24V、額定功率42W,需要外加驅(qū)動芯片,本文采用德國英飛凌的高邊驅(qū)動芯片BTT6020,驅(qū)動電路如圖5所示。

圖4 霍爾傳感器濾波調(diào)理電路

圖5 柱塞潤滑泵驅(qū)動電路設計

3 注脂節(jié)點注脂量控制算法

工業(yè)上注脂多采用PLC控制器,利用傳統(tǒng)PID算法控制氣缸完成,此類控制存在無法及時響應外界干擾、負載變化、潤滑脂出現(xiàn)壁滑移的現(xiàn)象等問題[5-6]。為了避免這些問題,本文潤滑點的注脂由單片機控制柱塞泵電機完成,柱塞泵電機轉(zhuǎn)速控制采用模糊免疫PID算法,以確保電機轉(zhuǎn)速控制的準確性,達到精準注脂的目的。

3.1 免疫控制算法

免疫系統(tǒng)根據(jù)人體免疫學原理推導而來,人體的免疫系統(tǒng)依靠抗體和抗原相結(jié)合,由抗體吞噬抗原的方式來消滅抗原?？贵w和淋巴細胞構(gòu)成人體免疫系統(tǒng),細胞T和B構(gòu)成淋巴細胞,可以表示為Th和Ts,這兩個細胞相當于控制系統(tǒng)中的正反饋環(huán)節(jié)和負反饋環(huán)節(jié)。抗原由外部入侵人體時,如果當前抗原較多,Th會促進產(chǎn)生B細胞,以此產(chǎn)生更多的抗體抵抗抗原對人體的危害。到免疫末期,抗原濃度逐步減少,Ts細胞會抑制B細胞的產(chǎn)生,從而降低抗體數(shù)量,使得人體免疫系統(tǒng)的各個細胞濃度保持平衡。免疫原理可以參考文獻[7-8]。針對免疫原理規(guī)則,利用數(shù)學方法可以表示為:假設在第k個時刻,抗原的個數(shù)為φ(k),此時Th個數(shù)為:

Th(k)=k1φ(k)

(1)

式中,k1為刺激因子參數(shù),是正數(shù),表示當前Th細胞產(chǎn)出的個數(shù)與抗原個數(shù)φ(k)成正比例。

Ts細胞的產(chǎn)出數(shù)量表示為:

Ts(k)=k2f[S(k),ΔS(K)]φ(k)

(2)

式中,k2同為正數(shù),表示抑制參數(shù);S(k)表示圖6中B細胞的刺激量總數(shù);ΔS(k)則表示刺激量總數(shù)在k時刻的變化數(shù)量;函數(shù)f()是值域在[0,1]之間的非線性函數(shù)。

B細胞的刺激量總數(shù)表示為:

S(k)=Th(k)-Ts(k)

=k1φ(k)-k2f[S(k),ΔS(K)]φ(k)

=k1{1-η[f(S(k),ΔS(k))]}φ(k)

(3)

圖6 免疫算法原理

3.2 基于模糊算法的免疫PID算法結(jié)構(gòu)

本文所采用的模糊免疫PID算法以增量式比例-積分-微分控制算法為基礎,同時增加了免疫算法和模糊控制算法。算法結(jié)構(gòu)如圖7所示。

本文假設圖7中的控制算法的比例系數(shù)為kp1,根據(jù)式(3)可得:

kp1=k1{1-η[f(u(k),Δu(k))]}

(4)

根據(jù)圖6可得免疫算法輸出為:

u(k)=kp1e(k)

(5)

免疫算法本質(zhì)上是一個非線性控制算法,將PID算法與之串聯(lián),可得模糊免疫PID算法,算法推導過程如下。

傳統(tǒng)比例-積分-微分控制算法表示為:

u(k)=u(k-1)+Δu(k)

(6)

Δu(k)=kp[e(k)-e(k-1)]+kie(k)+

kd[e(k)-2e(k-1)+e(k-2)]

(7)

式(7)聯(lián)合式(4)可得:

Δu(k)=u(k-1)+k1{1-η[f(u(k),Δu(k))]}

(8)

式中,f[S(k),ΔS(k)]是利用模糊算法推理得到的,由于模糊算法的維數(shù)越多,算法結(jié)構(gòu)就越復雜,對應的f[S(k),ΔS(k)]逼近精度就越高,而且算法架構(gòu)難度越高,算法時長越長,因此本文采用二維模糊算法逼近非線性函數(shù)f[S(k),ΔS(k)]。

圖7 模糊免疫PID控制器原理圖

3.3 柱塞泵電機的數(shù)學模型

柱塞泵電機的數(shù)學模型為:

(9)

式中,Tj為柱塞泵電機時間常量,Td為電磁常量,n為柱塞泵電機轉(zhuǎn)速,ku為電壓常量,Ua為電動勢。式(9)經(jīng)過拉普拉斯變換:

TjTds2n(s)+Tjsn(s)+n(t)=kuUa(s)

(10)

再由式(10)可得柱塞泵電機的傳遞函數(shù)為:

(11)

4 注脂量控制效果測試

為了驗證模糊免疫PID算法用于柱塞泵電機的控制效果,利用Matlab軟件編寫仿真程序,并與傳統(tǒng)PID控制效果進行仿真比較。算法中式(11)中的ku、Tj、Td三個系數(shù)設置為ku=1、Tj=5、Td=3/5。

仿真中柱塞泵電機的目標值設定為2000r/min,驗證結(jié)果如圖8所示。圖8顯示,本文采用的模糊免疫PID算法控制的柱塞泵轉(zhuǎn)速,從0s開始,沒有超調(diào),一直快速準確地跟蹤目標值2000r/min,而PID算法則在初期出現(xiàn)超調(diào),柱塞泵電機轉(zhuǎn)速在2000r/min附近震蕩,逐漸接近于2000r/min。在仿真條件設置500ms時,增加擾動信號,從控制量變化曲線可以看出,PID算法控制的柱塞泵轉(zhuǎn)速在500-600ms期間波動較大,而本文算法則在克服擾動后迅速穩(wěn)定在目標值,且未出現(xiàn)PID算法中的控制變量波動問題。

(a) 狀態(tài)量變化曲線

(b) 控制量變化曲線圖8 仿真控制結(jié)果圖

5 結(jié)論

目前,大型機械設備潤滑系統(tǒng)多依靠人工潤滑或者集中式潤滑模塊,無法實現(xiàn)分布式潤滑注脂。本文設計了一種新型的基于Zigbee無線傳感器網(wǎng)絡的分布式智能潤滑系統(tǒng)。首先,設計了基于分層控制的分布式智能潤滑系統(tǒng),上層控制模塊主要依靠Zigbee無線傳感器網(wǎng)絡接收下層網(wǎng)絡注脂節(jié)點的數(shù)據(jù),上層上位機根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)處理,并將控制指令依靠Zigbee發(fā)送到下層控制網(wǎng)絡。下層控制模塊主要是由若干注脂節(jié)點構(gòu)成,主控制器為STM32F104,主控制器利用模糊免疫PID算法來控制潤滑點的柱塞泵電機實現(xiàn)精準注脂。然后采用Matlab軟件對模糊免疫PID算法進行了仿真驗證,并將模糊免疫PID算法和傳統(tǒng)PID算法進行了仿真比較,仿真結(jié)果表明本文算法在調(diào)節(jié)速度、穩(wěn)定性、準確性方面均優(yōu)于傳統(tǒng)PID算法。