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        基于遺傳算法的凸輪柱塞泵流量脈動分析及優(yōu)化*

        2022-11-28 06:26:28駱科技董小杏劉彪杰楊加星
        機械研究與應(yīng)用 2022年5期
        關(guān)鍵詞:優(yōu)化

        駱科技,董小杏,劉彪杰, 楊加星

        (1.成都宇亨智能科技有限公司,四川 成都 611930; 2.成都師范學(xué)院 物理與工程技術(shù)學(xué)院, 四川 成都 611130)

        0 引 言

        隨著精密分析儀器行業(yè)的發(fā)展,國內(nèi)分析儀器的精度正在不斷提高,與國外同類產(chǎn)品的技術(shù)差距也在逐漸縮小,其中體外診斷分析儀正在逐步替代國外的產(chǎn)品。 精密分析儀器的關(guān)鍵技術(shù)在于液路系統(tǒng),液路系統(tǒng)主要由凸輪柱塞泵、閥、壓力傳感器及管路等組成。 液路系統(tǒng)中的凸輪柱塞泵性能決定了儀器的檢測結(jié)果的精度,凸輪柱塞泵在工作過程中,其流量和壓力理論上是基本恒定的,但由于是雙柱塞往復(fù)運動,在兩個柱塞交替運動過程中,其流量是脈動的。流量脈動遇到管路中的阻力時,又會以壓力脈動形式表現(xiàn)出來[1]。

        流量大的軸向柱塞泵的流量脈動可以通過軟件進行仿真,國內(nèi)對軸向柱塞泵的分析和應(yīng)用研究比較多,但是凸輪柱塞泵的流量非常小,一般單位都是mL/min 或者μL/min,用仿真軟件是很難真實反應(yīng)其流量的脈動特性。 所以目前對于凸輪柱塞泵的流量測量方法及規(guī)律還沒有發(fā)現(xiàn)相關(guān)文獻報道,只有一些相關(guān)的流量測試平臺的開發(fā)文獻。 張聰?shù)劝l(fā)表了流體微/納流量測量方法的研究論文。 很多學(xué)者研究了引起柱塞泵流量脈動的原因,這些研究為解決流量脈動問題提供了參考。 研究表明導(dǎo)致凸輪柱塞泵流量脈動的主要原因是凸輪的曲線精度不高,其中隋振等研究過基于遺傳算法的凸輪升程誤差修正;玄冠濤等分析過凸輪輪廓NURBS 重構(gòu)與工作特性優(yōu)化[2]。

        筆者通過微型流量計建立實驗平臺,分析和測試凸輪柱塞泵的流量脈動規(guī)律,通過遺傳算法進行優(yōu)化流量性能,從而達到減小流量脈動的目的,提高分析儀的穩(wěn)定性。

        1 恒壓恒流柱塞泵的工作原理

        恒壓恒流雙柱塞泵主要由步進電機、行星減速機、柱塞桿、泵頭、單向閥及凸輪組成[3],如圖1、2 所示。 其工作原理為步進電機帶動行星減速機,進行減速后,把動力傳給凸輪,凸輪作旋轉(zhuǎn)運動。 雙柱塞桿通過軸承與凸輪輪廓面接觸并且相切,柱塞桿隨著凸輪的旋轉(zhuǎn)運動做往返運動,將單向閥吸入的液體打進系統(tǒng)中進行樣本的檢測。 由于雙柱塞在交替運動過程中對流量有影響,凸輪的曲線也很難達到理想值,所以流量的脈動是必然存在的[4]。

        圖1 結(jié)構(gòu)原理圖

        圖2 圓柱曲面凸輪柱塞泵

        2 遺傳算法流量脈動修正

        凸輪柱塞泵的流量脈動是必然存在的, 但是如何將其減小或者達到最優(yōu)解是一個難點。 傳統(tǒng)的方式是將多個目標轉(zhuǎn)換為一個目標,再用軟件分析工具進行仿真來求解問題。 此方法存在一些局限性,原因是其只能得到一個結(jié)果。

        而在實際中通常需要多種優(yōu)化方案找到最優(yōu)解。近年來,遺傳算法慢慢嶄露頭角,具有代表性的有HLGA、NPGA、MOMOGA、INSGA 等。 經(jīng)過試驗證明,INSGA 的優(yōu)化結(jié)果比較好,因此文中采用INSGA 遺傳算法進行凸輪柱塞泵流量脈動的優(yōu)化[5]。

        2.1 確定優(yōu)化目標

        凸輪柱塞泵流量的脈動的大小取決于凸輪的曲線精度,凸輪的升程曲線與流量的脈動及流量的脈動率都有關(guān)系,所以建立的目標函數(shù)為[6-7]:

        式中:x為設(shè)計變量;gi(x)為不等式約束,一般為對某些特定值的限定;hj(x)為等式約束,一般為起始點和終點對s、v、a等參數(shù)的要求。

        2.2 INSGA 算法求解

        對于INSGA 算法的求解需要建立一個閉環(huán)的流程,該流程如圖3 所示。

        圖3 INSGA 算法流程

        (1) 初始化種群及編碼

        對于優(yōu)化連續(xù)函數(shù),一般都采用實數(shù)編碼,所謂的實數(shù)編碼,就是指個體的每個基因值表示某一范圍內(nèi)的浮點數(shù),其編碼的長度與決策變量的個數(shù)相等。其編碼形式是把一個實參數(shù)向量對應(yīng)成一個染色體,其中的一個實數(shù)就對應(yīng)一個基因[8]。 由于INSGA 曲線的控制頂點w和權(quán)因子d屬于多維變量,將其兩個進行關(guān)聯(lián),可以得出一個可行的編碼為[w0d0w1d1…wndn]。

        (2) 約束條件處理

        約束條件可以分為兩種,一種是等式約束,另外一種是不等式約束。 其中等式約束是降維法,可以降低變量維數(shù),并且可以消除等式約束。 如果節(jié)點的重復(fù)度為k+1,限定權(quán)因子wi≠0,那么凸輪曲線首末剛好是控制點。 因此凸輪曲線的無量綱軌跡等式約束為S(0)=0,S(1)=1,并且可以得出d0=0,d1=1。所以降維后的編碼形式變?yōu)閇w3d3w4d4…wndn]。

        (3) 目標達到選擇

        INSGA 遺傳算法采用多目標優(yōu)化得到目標函數(shù),然后得出最優(yōu)解集,所以其優(yōu)化凸輪曲線是為了保證良好的綜合特性,其目標值為f'(x)附近的最優(yōu)值:

        其具體算法如圖4 所示,F(xiàn)0為多目標優(yōu)化的最優(yōu)解集;Fi、Fi+1分別為經(jīng)過i次與i+1 次進化后得到的非支配集。 圖4 中以O(shè)Y為中心軸線及半錐角α的錐體內(nèi)來限定目標函數(shù)的值域,而某一個體的目標函數(shù)設(shè)置為向量Z,并且OY與OZ的夾角設(shè)為β。 目標函數(shù)按如圖4 所示達到最優(yōu)的選擇[9]。

        圖4 目標達到法選擇策略

        (4) 局部搜索方法

        局部搜索的定義為:把前面通過遺傳算法得到的最優(yōu)解作為初值,通過傳統(tǒng)的多目標函數(shù)優(yōu)化方法進一步優(yōu)化。 INSGA 遺傳算法選用評價函數(shù)進行局部搜索,那么就需要建立一個評價函數(shù)h(f(x)),并使其滿足以下約束條件:

        建立評價函數(shù)的方法主要有:平方和加權(quán)分、理想點法、線性加權(quán)法。 在INSGA 遺傳算法中,大部分都是采用線性加權(quán)法進行計算。 在前面n個目標函數(shù)中根據(jù)其重要程度賦予合適的權(quán)系數(shù),并滿足:

        由公式構(gòu)建的評價函數(shù)為:

        建立了新的目標函數(shù)后,再把INSGA 遺傳算法得到的解作為初值,通過局部搜索,最終得到逼近最優(yōu)解,優(yōu)化后的凸輪曲線如圖5 所示(其中L1是優(yōu)化前的凸輪曲線,L2是優(yōu)化后的凸輪曲線),并且將其解通過搭建實驗平臺進行測試得出結(jié)果[10-13]。

        圖5 凸輪軌跡曲線

        3 實驗驗證

        建立實驗平臺,該實驗平臺包括計算機、凸輪柱塞泵、壓力表、流量計、負載及管路接頭等,其中流量計是關(guān)鍵元器件,在國內(nèi)市場上找不到這么小的流量計,因此采用荷蘭進口的微量流量計,其型號為Bronkhorstμ-flow,流量的范圍為0.5~10 μL/min。 該流量計還自帶軟件,與計算機進行連接后可以實時監(jiān)測系統(tǒng)的流量,通過流量的脈動測量,反饋出基于INSGA 遺傳算法的優(yōu)化結(jié)果是否達到優(yōu)化設(shè)計的目的,該實驗平臺的原理圖和實物圖如圖6 所示[14-16]。

        圖6 實驗平臺

        在接通凸輪柱塞泵前,要把空氣排出,可以用注射器抽取凸輪柱塞泵里面的空氣,待凸輪柱塞泵穩(wěn)定后,接通壓力表以及流量計,然后打開計算機里面相應(yīng)的軟件進行測試工作。 計算機將記錄凸輪柱塞泵的流量脈動曲線,觀察優(yōu)化前與優(yōu)化后的流量脈動結(jié)果,如圖7 所示,曲線L1是優(yōu)化前的流量,曲線L2是優(yōu)后的流量,后者明顯要比前者脈動小,而且運動更有規(guī)律,重復(fù)性非常好,達到優(yōu)化的目的。

        圖7 流量脈動曲線

        為了準確評價凸輪柱塞泵的流量脈動情況,定義了流量脈動率δL來評價凸輪柱塞泵的瞬時流量的脈動,流量脈動率計算的公式:

        式中:Lmax為最大瞬時流量值,μL/min;Lmin為最小瞬時流量值,μL/min;ˉL為流量平均值,μL/min。

        如圖8 所示,優(yōu)化后的流量脈動率為曲線L4,優(yōu)化前的為L3。 很明顯可以看出優(yōu)化后的流量脈動率小,通過兩者的對比,發(fā)現(xiàn)基于INSGA 遺傳算法后的計算結(jié)果達到預(yù)計目標的選擇,同時也驗證該遺傳計算方法是正確的。

        圖8 流量脈動率曲線

        4 結(jié) 語

        文中通過分析新型的凸輪柱塞泵的工作原理和結(jié)構(gòu)原理得知,雙柱塞在交替運動過程中,由于凸輪軌跡曲線在過渡區(qū)間不光滑,導(dǎo)致流量脈動很大。 為了減小其流量脈動,提出了一種INSGA 遺傳算法來優(yōu)化凸輪軌跡曲線,INSGA 遺傳算法采用多目標優(yōu)化得到目標函數(shù),然后得出最優(yōu)解集,經(jīng)過計算后得出了最優(yōu)解,最后建立了凸輪柱塞泵的測試實驗平臺,對其流量進行實時監(jiān)測,并且在計算機中能夠清楚地反應(yīng)出流量脈動特性,根據(jù)其流量脈動進一步計算了流量脈動率的曲線,發(fā)現(xiàn)優(yōu)化后的流量脈動很小,流量脈動率很平穩(wěn),達到了凸輪柱塞泵在生化分析儀使用中的性能要求,進一步提高了檢驗結(jié)果的準確性,為國產(chǎn)化精密器械的研發(fā)提供了相關(guān)的參考借鑒。

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