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      液壓振動(dòng)臺(tái)非線性摩擦力測量與參數(shù)辨識(shí)*

      2017-09-12 07:07:16凌明祥朱長春
      振動(dòng)、測試與診斷 2017年4期
      關(guān)鍵詞:振動(dòng)臺(tái)活塞桿液壓缸

      凌明祥,朱長春

      (1.中國工程物理研究院總體工程研究所 綿陽,621900)(2.西安交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院 西安,710049)

      液壓振動(dòng)臺(tái)非線性摩擦力測量與參數(shù)辨識(shí)*

      凌明祥1,2,朱長春1

      (1.中國工程物理研究院總體工程研究所 綿陽,621900)(2.西安交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院 西安,710049)

      電液伺服振動(dòng)試驗(yàn)系統(tǒng)低速和換向時(shí)的非線性摩擦力測量和補(bǔ)償是提高運(yùn)輸環(huán)境試驗(yàn)和地震模擬試驗(yàn)等控制精度的重要途徑。為了定量獲取液壓振動(dòng)臺(tái)的非線性摩擦力,基于Stribeck效應(yīng)建立了改進(jìn)的電液伺服振動(dòng)試驗(yàn)系統(tǒng)非線性摩擦力理論模型,并結(jié)合液壓振動(dòng)臺(tái)的力平衡方程建立了非線性摩擦力待辨識(shí)參數(shù)的目標(biāo)函數(shù)。提出一種基于位移閉環(huán)控制的簡便方法對(duì)不同速度下的液壓振動(dòng)臺(tái)油缸壓力差進(jìn)行測量,得到振動(dòng)臺(tái)液壓缸與活塞桿之間的摩擦力隨速度變化的數(shù)值規(guī)律。采用基于擬隨機(jī)序列的混合遺傳算法對(duì)非線性摩擦力理論模型的4個(gè)參數(shù)進(jìn)行了辨識(shí)。試驗(yàn)結(jié)果證明了本研究方法的可行性,為液壓振動(dòng)試驗(yàn)系統(tǒng)加速度波形失真補(bǔ)償提供了一定參考。

      電液伺服振動(dòng); 摩擦力; 遺傳算法; 非線性

      引 言

      液壓振動(dòng)試驗(yàn)系統(tǒng)作為武器、裝備運(yùn)輸環(huán)境或地震模擬的重要試驗(yàn)設(shè)備,其性能是制約環(huán)境試驗(yàn)控制精度的重要因素之一,尤其是低頻段的加速度波形失真與液壓振動(dòng)試驗(yàn)系統(tǒng)中諸如摩擦和流量非線性等因素密切相關(guān)[1-3]。

      筆者在振動(dòng)環(huán)境試驗(yàn)和相關(guān)試驗(yàn)設(shè)備研制過程中發(fā)現(xiàn),振動(dòng)臺(tái)活塞桿與液壓缸之間的摩擦力在低速、換向時(shí)對(duì)加速度響應(yīng)的失真影響較為嚴(yán)重,且低速段的摩擦力表現(xiàn)出強(qiáng)烈的非線性特征。對(duì)非線性摩擦進(jìn)行補(bǔ)償控制的有效方式之一是通過動(dòng)力學(xué)建模和參數(shù)辨識(shí)獲得真實(shí)振動(dòng)臺(tái)的摩擦力,再進(jìn)行逆模型補(bǔ)償控制[4]。目前,國內(nèi)外對(duì)機(jī)電系統(tǒng)的摩擦測量和辨識(shí)研究較多,但主要是針對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)的摩擦力測量和辨識(shí)[5-7],這主要由于摩擦力一般表現(xiàn)為速度的函數(shù),而旋轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)的轉(zhuǎn)速可方便地由光電編碼器等進(jìn)行測量。然而,對(duì)于液壓振動(dòng)臺(tái)等線振動(dòng)臺(tái)很難采用線速度傳感器來測量活塞運(yùn)動(dòng)速度,也就很難定量測量振動(dòng)臺(tái)活塞桿與液壓缸之間的摩擦力,尤其是低速段的非線性摩擦。目前,液壓系統(tǒng)摩擦力理論模型采用庫侖摩擦和黏性摩擦模型較多[8],但不能反映液壓振動(dòng)臺(tái)低速和換向時(shí)的摩擦非線性特性。Lugre摩擦力模型和Karnopp摩擦力模型等雖然能夠反映摩擦力的各種靜、動(dòng)態(tài)特性[9-10],但是這些理論模型中的動(dòng)態(tài)參數(shù)辨識(shí)困難,很難直接用于工程實(shí)際。因此,如何建立一個(gè)能夠反映液壓振動(dòng)臺(tái)換向和低速特性的非線性摩擦動(dòng)力學(xué)模型,且準(zhǔn)確測量、辨識(shí)出模型中的參數(shù)是工程實(shí)際中需要解決的基本問題。

      1 摩擦力理論模型建立

      目前,摩擦動(dòng)力學(xué)模型多達(dá)數(shù)十種,這些摩擦力動(dòng)力學(xué)模型從不同角度反映了摩擦力的最大靜摩擦特性、Stribeck效應(yīng)、可變靜摩擦效應(yīng)以及摩擦記憶等靜、動(dòng)態(tài)特性[9]。液壓振動(dòng)臺(tái)在低速和換向時(shí)受液壓缸與活塞桿之間的摩擦力影響較嚴(yán)重,實(shí)際測量結(jié)果發(fā)現(xiàn)其低速段的非線性特性及高速段的黏性阻尼特性符合Stribeck曲線特性,如圖1所示。用式(1)所示的Stribeck摩擦理論模型近似描述,該模型屬于唯象模型

      f=fcsign(v)+(fs-fc)e-(v/vs)2sign(v)+σ2v

      (1)

      其中:f為非線性摩擦力;vs為Stribeck速度;v為液壓缸活塞運(yùn)動(dòng)速度;fc為庫侖摩擦力;fs為靜摩擦力;F為驅(qū)動(dòng)外力;σ為黏性阻尼系數(shù);v0為切換速度。

      圖1 Stribeck摩擦力曲線Fig.1 Curves of Stribeck friction force

      由于Stribeck摩擦動(dòng)力學(xué)模型不能反映速度為零時(shí)靜摩擦力隨外力變化的特性,不便于數(shù)值求解,因此筆者基于Karnopp摩擦建模思想,即采用分段的思想將靜摩擦力和動(dòng)摩擦力結(jié)合起來,得到改進(jìn)的Stribeck摩擦動(dòng)力學(xué)模型,用于描述液壓振動(dòng)臺(tái)的靜摩擦力隨外負(fù)載變化、Stribeck非線性效應(yīng)以及黏性阻尼特性,且摩擦參數(shù)辨識(shí)相對(duì)容易。用于系統(tǒng)仿真或補(bǔ)償控制時(shí)通過對(duì)相對(duì)速度v的實(shí)時(shí)判斷,確定使用哪組方程計(jì)算摩擦力。為便于數(shù)值求解和簡化控制算法,采用連續(xù)函數(shù)代替分段的符號(hào)函數(shù),即

      (2)

      其中:f為液壓振動(dòng)臺(tái)活塞桿與液壓缸之間的動(dòng)摩擦力;v為液壓振動(dòng)臺(tái)活塞運(yùn)動(dòng)線速度;v0為切換速度;F為驅(qū)動(dòng)外力。

      參數(shù)a用于調(diào)節(jié)連續(xù)函數(shù)逼近符號(hào)函數(shù)的程度,不同調(diào)節(jié)因子a對(duì)應(yīng)的曲線如圖2所示。a取50時(shí),連續(xù)函數(shù)與符號(hào)函數(shù)基本重合,逼近精度能夠滿足較高精度的數(shù)值計(jì)算。

      圖2 符號(hào)函數(shù)的連續(xù)函數(shù)等效Fig.2 Equivalent curves of Sign function

      2 液壓振動(dòng)臺(tái)非線性摩擦測量與辨識(shí)

      2.1 目標(biāo)函數(shù)建立

      為了獲取實(shí)際液壓振動(dòng)試驗(yàn)系統(tǒng)的非線性摩擦參數(shù),通過測量不同恒速度下摩擦力的輸入輸出曲線,采用一定的優(yōu)化策略即可辨識(shí)出摩擦理論模型的4個(gè)參數(shù)。具體辨識(shí)過程是采用PD控制液壓缸活塞桿作恒速運(yùn)動(dòng),不考慮活塞桿的位移怎么變化,測量液壓缸兩腔壓力,得到液壓缸不同恒速度下的壓力差?;钊麠U恒速運(yùn)動(dòng)時(shí)可以認(rèn)為加速度為零,此時(shí)液壓驅(qū)動(dòng)力主要用于克服活塞和臺(tái)體的黏性阻尼、活塞桿與液壓缸之間的摩擦力以及負(fù)載重力。因此,根據(jù)液壓缸力平衡方程(不考慮彈性負(fù)載),有

      F-Bev-mg=f

      (3)

      其中:F為液壓缸兩腔壓力差,即式(2)中的驅(qū)動(dòng)外力;m為振動(dòng)臺(tái)負(fù)載質(zhì)量;Be為活塞及臺(tái)體的黏性阻尼系數(shù)。

      令σ2+Be=σ3,σ3為負(fù)載和油液的等效黏性阻尼系數(shù)。將摩擦力理論模型代入式(3),得到

      F-mg=fc+(fs-fc)e-(v/vs)2+vσ3

      (4)

      由式(3)可知,只要能夠測量出振動(dòng)臺(tái)恒速運(yùn)動(dòng)時(shí)的液壓缸兩腔壓力差F,即可獲得液壓振動(dòng)臺(tái)的摩擦力f,通過式(4)辨識(shí)出摩擦力唯象模型中的4個(gè)摩擦參數(shù)。參數(shù)辨識(shí)過程可以描述為在解空間搜索一組最佳參數(shù)x=[fc,fs,vs,σ3],使式(4)中方程兩邊的值盡量相等,即使摩擦力理論模型與實(shí)測速度-壓力差之間的誤差最小,筆者采用二者的平方和最小。

      目標(biāo)函數(shù)可以設(shè)計(jì)為

      (5)

      其中:n為液壓缸活塞桿恒定速度-兩腔壓力差測量總點(diǎn)數(shù);Fi為第i個(gè)恒定速度測量點(diǎn)對(duì)應(yīng)的液壓缸兩腔壓力差實(shí)測值。

      根據(jù)實(shí)測數(shù)據(jù),采用非線性全局優(yōu)化算法搜索出使目標(biāo)函數(shù)J為最小值時(shí)的摩擦參數(shù)x=[fc,fs,vs,σ3],完成對(duì)液壓振動(dòng)試驗(yàn)系統(tǒng)非線性摩擦理論模型參數(shù)的辨識(shí)。

      2.2 速度-壓力差測量

      考慮到液壓缸恒速運(yùn)動(dòng)控制需要采用速度傳感器進(jìn)行閉環(huán)控制,而液壓振動(dòng)試驗(yàn)系統(tǒng)一般是通過液壓缸的位移傳感器進(jìn)行位移閉環(huán),線速度閉環(huán)控制實(shí)現(xiàn)較困難而且測量噪聲一般較大,因此筆者提出將液壓振動(dòng)試驗(yàn)系統(tǒng)的控制參考輸入信號(hào)設(shè)置為一定幅值、一定頻率的三角波位移輸入,通過三狀態(tài)控制和PID控制,讓液壓振動(dòng)臺(tái)跟蹤上三角波信號(hào)。理論上,位移三角波對(duì)應(yīng)的微分為方波信號(hào),代表一定幅值的恒值速度信號(hào)。液壓振動(dòng)試驗(yàn)系統(tǒng)輸入波形如圖3所示,對(duì)應(yīng)的液壓缸活塞桿速度為

      v=4A/T

      (6)

      其中:A為液壓振動(dòng)試驗(yàn)系統(tǒng)輸入位移三角波幅值;T為液壓振動(dòng)試驗(yàn)系統(tǒng)輸入位移三角波周期。

      圖3 液壓振動(dòng)臺(tái)位移輸入Fig.3 Displacement input of hydraulic shaker

      通過設(shè)定位移三角波幅值和頻率,使液壓振動(dòng)試驗(yàn)系統(tǒng)活塞桿速度由0.001 m/s變化到0.8 m/s,對(duì)每一個(gè)速度點(diǎn)通過位移閉環(huán)控制使活塞桿作勻速運(yùn)動(dòng),采集液壓缸兩腔壓力差,得到不同恒定速度下的壓力差值。幅值為5 mm、頻率為1 Hz以及幅值為80 mm、頻率為1Hz時(shí)的液壓缸兩腔壓力差測試結(jié)果如圖4所示??梢?,壓力差近似成方波,與理論分析一致,說明本測量方法是可行的,優(yōu)點(diǎn)為不需要線速度傳感器。

      圖4 液壓缸兩腔壓力差測量結(jié)果Fig.4 Measuring results of pressure difference for hydraulic shaking table

      基于以上活塞桿勻速運(yùn)動(dòng)速度下的n組壓力差測量結(jié)果,采用全局優(yōu)化算法即可對(duì)式(5)所示的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行尋優(yōu),辨識(shí)出4個(gè)非線性摩擦參數(shù)。

      2.3 非線性參數(shù)辨識(shí)算法

      遺傳算法作為智能搜索算法,在非線性參數(shù)辨識(shí)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用,但標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法存在“早熟”和“欺騙”等問題[11],實(shí)際應(yīng)用時(shí)需要進(jìn)行改進(jìn)。筆者對(duì)遺傳算法中的初始群體采用擬隨機(jī)數(shù)來產(chǎn)生,分布均勻性更好,有利于提高遺傳算法的全局搜索能力和避免早熟現(xiàn)象。此外,經(jīng)過種群的選擇、交叉和變異后,個(gè)體不是直接進(jìn)入下一代,而是基于非線性最小二乘法對(duì)種群的部分個(gè)體進(jìn)行局部搜索,快速搜索局部最優(yōu)解。算法流程如圖5所示。非線性最小二乘法采用Levenberg-Marquardt迭代公式。

      圖5 非線性參數(shù)辨識(shí)算法流程Fig.5 Nonlinear parameter identification strategy

      筆者采用目標(biāo)函數(shù)值與其雅克比矩陣的乘積的模長作為迭代參數(shù)

      (7)

      其中:μk為大于零的迭代參數(shù);I為4×4階單位矩陣;f(xk)為殘差函數(shù);J(xk)為雅克比矩陣。

      3 辨識(shí)結(jié)果

      對(duì)于提出的4個(gè)非線性摩擦參數(shù)辨識(shí),由式(1)的Stribeck理論模型和圖1可以看出:速度為零時(shí),對(duì)應(yīng)的外力為靜摩擦力fs,即液壓振動(dòng)臺(tái)極低速度對(duì)應(yīng)的液壓缸壓力差實(shí)測值為靜摩擦力fs的初值;液壓臺(tái)高速段的摩擦力斜率近似為等效黏性阻尼系數(shù)為σ3;液壓臺(tái)高速段的摩擦力直線的延長線與y軸的交點(diǎn)近似為fc。根據(jù)實(shí)測結(jié)果可大致設(shè)定靜摩擦力范圍為2 500~4 000 N、庫倫摩擦力范圍為100~500 N、等效黏性阻尼系數(shù)范圍為2 500~4 000 N/(m·s-1)、Stribeck速度為0.01~0.4 m/s。4個(gè)參數(shù)的辨識(shí)結(jié)果隨遺傳代數(shù)的變化如圖6所示??梢?,大致循環(huán)20步,4個(gè)參數(shù)已經(jīng)達(dá)到穩(wěn)定。從設(shè)置的初值范圍來看,選擇的初始范圍較大,說明了本研究方法的可行性和優(yōu)越性。

      圖6 4個(gè)摩擦參數(shù)隨遺傳代數(shù)的變化Fig.6 Changes of the four friction parameters with genetic times

      對(duì)整個(gè)參數(shù)辨識(shí)過程進(jìn)行10次,取平均值作為液壓振動(dòng)試驗(yàn)系統(tǒng)非線性摩擦力理論模型的4個(gè)參數(shù),如表1所示?;诒孀R(shí)出的4個(gè)非線性摩擦力參數(shù),圖7為建立的非線性摩擦力理論模型與實(shí)測摩擦力的比較。可以看出,理論模型基本能夠描述液壓振動(dòng)試驗(yàn)系統(tǒng)的實(shí)際摩擦現(xiàn)象,尤其是低速非線性段。然而,理論模型與實(shí)測結(jié)果存在一定的誤差,尤其是靜摩擦力差別較為明顯。原因在于筆者的液壓振動(dòng)試驗(yàn)系統(tǒng)摩擦力測量方法是一種簡便的近似測量,活塞桿不是嚴(yán)格意義上的勻速運(yùn)動(dòng),測量精度存在一定局限性。對(duì)于一般的電液伺服振動(dòng)試驗(yàn)及系統(tǒng)研制來說,筆者建立的非線性摩擦力理論模型主要用于系統(tǒng)仿真建模和定量認(rèn)識(shí)非線性摩擦問題,該誤差是可以接受的。

      表1 液壓振動(dòng)臺(tái)摩擦參數(shù)辨識(shí)結(jié)果Tab.1 Friction parameter identification results

      圖7 理論模型與實(shí)測結(jié)果比較Fig.7 Comparison of theoretical model and experimental results

      4 結(jié)束語

      基于Stribeck摩擦理論模型,建立了能夠反應(yīng)線振動(dòng)臺(tái)換向和低速非線性特性且連續(xù)的改進(jìn)摩擦動(dòng)力學(xué)模型,并結(jié)合液壓振動(dòng)臺(tái)的力平衡方程建立了非線性摩擦力待辨識(shí)參數(shù)的目標(biāo)函數(shù)。采用位移傳感器間接測量液壓振動(dòng)臺(tái)動(dòng)態(tài)摩擦力,并結(jié)合非線性最小二乘法和改進(jìn)遺傳算法對(duì)建立的摩擦非線性動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)進(jìn)行了辨識(shí)。遺傳算法的初始種群由均勻性更好的擬隨機(jī)序列產(chǎn)生,而在每代遺傳中采用非線性最小二乘法進(jìn)行局部搜索,避免了遺傳算法“早熟”現(xiàn)象,提高了參數(shù)辨識(shí)的全局收斂性、局部收斂速度和穩(wěn)定性。摩擦力理論模型與測試結(jié)果基本一致,研究結(jié)果可為定量認(rèn)識(shí)以及補(bǔ)償液壓振動(dòng)試驗(yàn)系統(tǒng)中的非線性摩擦力提供一定參考。

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      10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2017.04.008

      * 中國工程物理研究院科學(xué)技術(shù)發(fā)展基金資助項(xiàng)目(2012B0203022)

      2015-06-23;

      2015-09-05

      TH11

      凌明祥,男,1986年10月生,博士、工程師。主要研究方向?yàn)閴弘娭悄芙Y(jié)構(gòu)與振動(dòng)控制。曾發(fā)表《10-6量級(jí)精密離心機(jī)輸出加速度測量模型及不確定度評(píng)定》(《光學(xué)精密工程》2015年第34卷第8期)等論文。 E-mail:ling_mx@163.com

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