大型機(jī)械設(shè)備分布式智能潤(rùn)滑控制系統(tǒng)研究*

程雪利,劉 剛

(1.河南工學(xué)院 機(jī)械工程學(xué)院,河南 新鄉(xiāng) 453003;2.河南工學(xué)院 車(chē)輛與交通工程學(xué)院,河南 新鄉(xiāng) 453003)

0 引言

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

潤(rùn)滑系統(tǒng)可以向大型機(jī)械設(shè)備的潤(rùn)滑點(diǎn)添加潤(rùn)滑脂或潤(rùn)滑劑。整個(gè)潤(rùn)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(gè)模塊。國(guó)內(nèi)大多數(shù)大型機(jī)械多采用集中潤(rùn)滑系統(tǒng)或人工潤(rùn)滑,在成本和潤(rùn)滑效果方面均不太理想。

目前潤(rùn)滑系統(tǒng)存在以下問(wèn)題:(1)集中式潤(rùn)滑系統(tǒng)管路復(fù)雜、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)冗雜;(2)摩擦點(diǎn)分散,導(dǎo)致集中潤(rùn)滑系統(tǒng)注脂和監(jiān)控功能較差;(3)基于有線網(wǎng)絡(luò)的潤(rùn)滑系統(tǒng)可靠性差,后期維護(hù)成本較高。因此,本文設(shè)計(jì)了基于Zigbee無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的分布式智能潤(rùn)滑控制系統(tǒng)。

1 分布式智能潤(rùn)滑控制系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

分布式智能潤(rùn)滑控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)充分考慮了風(fēng)電機(jī)組等大型機(jī)械設(shè)備的潤(rùn)滑位置多且分散的問(wèn)題,整個(gè)系統(tǒng)如圖1所示。

圖1 分布式智能潤(rùn)滑控制系統(tǒng)架構(gòu)圖

分布式潤(rùn)滑控制系統(tǒng)采用分層結(jié)構(gòu),上層主要是依靠Zigbee無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)獲得機(jī)械設(shè)備多點(diǎn)的溫度、轉(zhuǎn)速、力矩等數(shù)據(jù),上位機(jī)根據(jù)采集到的數(shù)據(jù),利用灰關(guān)聯(lián)度理論分析數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)度,并通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型建立非牛頓流體的精準(zhǔn)注脂模型。上位機(jī)依靠精準(zhǔn)注脂模型計(jì)算機(jī)械設(shè)備多個(gè)注脂點(diǎn)的注脂量,并利用Zigbee將不同注脂點(diǎn)的注脂量發(fā)給下層分布式潤(rùn)滑節(jié)點(diǎn)。

下層主要是由基于Zigbee無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的注脂和數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成。單個(gè)基于Zigbee的注脂節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)圖如圖1下層網(wǎng)絡(luò)所示,Zigbee節(jié)點(diǎn)接收到上層網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)注脂量的控制信號(hào)后,由STM32F104單片機(jī)將控制指令發(fā)送給直流電動(dòng)機(jī),由直流電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)潤(rùn)滑泵,潤(rùn)滑泵通過(guò)分配器將潤(rùn)滑脂注入各個(gè)潤(rùn)滑點(diǎn)。當(dāng)單個(gè)基于注脂節(jié)點(diǎn)的分配器被堵塞時(shí),潤(rùn)滑泵停止工作,分配器會(huì)將報(bào)警信號(hào)發(fā)給單片機(jī),由單片機(jī)將報(bào)警信息通過(guò)Zigbee發(fā)送給上層網(wǎng)絡(luò),待分配器維修完畢,注脂節(jié)點(diǎn)恢復(fù)工作。潤(rùn)滑泵和分配器等潤(rùn)滑器件的結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

圖2 分布式智能潤(rùn)滑執(zhí)行機(jī)構(gòu)結(jié)構(gòu)圖

2 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

單個(gè)基于Zigbee的注脂節(jié)點(diǎn)硬件設(shè)計(jì)架構(gòu)圖如圖3所示。系統(tǒng)的微控制器采用STM32F104單片機(jī)?；魻杺鞲衅髫?fù)責(zé)采集潤(rùn)滑點(diǎn)的齒輪轉(zhuǎn)速信號(hào),信號(hào)經(jīng)過(guò)信號(hào)調(diào)理電路調(diào)整后輸入單片機(jī)。溫度傳感器負(fù)責(zé)采集當(dāng)前各潤(rùn)滑點(diǎn)的準(zhǔn)確溫度,并及時(shí)反饋給上位機(jī)的精準(zhǔn)注脂計(jì)算模型,由上位機(jī)中精準(zhǔn)計(jì)算模型根據(jù)采集數(shù)據(jù)及時(shí)調(diào)整各個(gè)潤(rùn)滑點(diǎn)的注脂量指令;同時(shí)上位機(jī)將注脂量控制指令通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給單片機(jī),單片機(jī)控制柱塞潤(rùn)滑泵改變當(dāng)前潤(rùn)滑點(diǎn)的注脂量。圖3中的分配器檢測(cè)電路主要負(fù)責(zé)監(jiān)控當(dāng)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(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)。

圖3 單個(gè)注脂節(jié)點(diǎn)硬件系統(tǒng)框圖

霍爾傳感器負(fù)責(zé)采集柱塞泵電機(jī)的轉(zhuǎn)速信號(hào),信號(hào)數(shù)據(jù)輸出后,需要濾波調(diào)理電路進(jìn)行噪聲信號(hào)修正,因此本文采用LM158芯片設(shè)計(jì)電路,進(jìn)行信號(hào)的前期濾波處理。濾波調(diào)理電路如圖4所示。柱塞潤(rùn)滑泵額定工作電壓為24V、額定功率42W,需要外加驅(qū)動(dòng)芯片,本文采用德國(guó)英飛凌的高邊驅(qū)動(dòng)芯片BTT6020,驅(qū)動(dòng)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(rùn)滑泵驅(qū)動(dòng)電路設(shè)計(jì)

3 注脂節(jié)點(diǎn)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(lèi)控制存在無(wú)法及時(shí)響應(yīng)外界干擾、負(fù)載變化、潤(rùn)滑脂出現(xiàn)壁滑移的現(xiàn)象等問(wèn)題[5-6]。為了避免這些問(wèn)題,本文潤(rùn)滑點(diǎn)的注脂由單片機(jī)控制柱塞泵電機(jī)完成,柱塞泵電機(jī)轉(zhuǎn)速控制采用模糊免疫PID算法,以確保電機(jī)轉(zhuǎn)速控制的準(zhǔn)確性,達(dá)到精準(zhǔn)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(xué)原理推導(dǎo)而來(lái),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(lái)消滅抗原。抗體和淋巴細(xì)胞構(gòu)成人體免疫系統(tǒng),細(xì)胞T和B構(gòu)成淋巴細(xì)胞,可以表示為T(mén)h和Ts,這兩個(gè)細(xì)胞相當(dāng)于控制系統(tǒng)中的正反饋環(huán)節(jié)和負(fù)反饋環(huán)節(jié)。抗原由外部入侵人體時(shí),如果當(dāng)前抗原較多,Th會(huì)促進(jìn)產(chǎn)生B細(xì)胞,以此產(chǎn)生更多的抗體抵抗抗原對(duì)人體的危害。到免疫末期,抗原濃度逐步減少,Ts細(xì)胞會(huì)抑制B細(xì)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(gè)細(xì)胞濃度保持平衡。免疫原理可以參考文獻(xiàn)[7-8]。針對(duì)免疫原理規(guī)則,利用數(shù)學(xué)方法可以表示為:假設(shè)在第k個(gè)時(shí)刻,抗原的個(gè)數(shù)為φ(k),此時(shí)Th個(gè)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(dāng)前Th細(xì)胞產(chǎn)出的個(gè)數(shù)與抗原個(gè)數(shù)φ(k)成正比例。

Ts細(xì)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(xì)胞的刺激量總數(shù);ΔS(k)則表示刺激量總數(shù)在k時(shí)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(xì)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(chǔ),同時(shí)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(shè)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(gè)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(dǎo)過(guò)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(fù)雜,對(duì)應(yīng)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(shí)長(zhǎng)越長(zhǎng),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(jī)的數(shù)學(xué)模型

柱塞泵電機(jī)的數(shù)學(xué)模型為:

(9)

式中,Tj為柱塞泵電機(jī)時(shí)間常量,Td為電磁常量,n為柱塞泵電機(jī)轉(zhuǎn)速,ku為電壓常量,Ua為電動(dòng)勢(shì)。式(9)經(jīng)過(guò)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(jī)的傳遞函數(shù)為:

(11)

4 注脂量控制效果測(cè)試

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

仿真中柱塞泵電機(jī)的目標(biāo)值設(shè)定為2000r/min,驗(yàn)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(kāi)始,沒(méi)有超調(diào),一直快速準(zhǔn)確地跟蹤目標(biāo)值2000r/min,而PID算法則在初期出現(xiàn)超調(diào),柱塞泵電機(jī)轉(zhuǎn)速在2000r/min附近震蕩,逐漸接近于2000r/min。在仿真條件設(shè)置500ms時(shí),增加擾動(dòng)信號(hào),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(dòng)較大,而本文算法則在克服擾動(dòng)后迅速穩(wěn)定在目標(biāo)值,且未出現(xiàn)PID算法中的控制變量波動(dòng)問(wèn)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(jī)械設(shè)備潤(rùn)滑系統(tǒng)多依靠人工潤(rùn)滑或者集中式潤(rùn)滑模塊,無(wú)法實(shí)現(xiàn)分布式潤(rùn)滑注脂。本文設(shè)計(jì)了一種新型的基于Zigbee無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的分布式智能潤(rùn)滑系統(tǒng)。首先,設(shè)計(jì)了基于分層控制的分布式智能潤(rùn)滑系統(tǒng),上層控制模塊主要依靠Zigbee無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)接收下層網(wǎng)絡(luò)注脂節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù),上層上位機(jī)根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)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(luò)。下層控制模塊主要是由若干注脂節(jié)點(diǎn)構(gòu)成,主控制器為STM32F104,主控制器利用模糊免疫PID算法來(lái)控制潤(rùn)滑點(diǎn)的柱塞泵電機(jī)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)注脂。然后采用Matlab軟件對(duì)模糊免疫PID算法進(jìn)行了仿真驗(yàn)證,并將模糊免疫PID算法和傳統(tǒng)PID算法進(jìn)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(zhǔn)確性方面均優(yōu)于傳統(tǒng)PID算法。