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    截齒截割載荷譜重構(gòu)的正則參數(shù)優(yōu)化策略

    2013-03-17 01:27:34劉春生任春平魯士鉑萬(wàn)豐
    關(guān)鍵詞:煤巖正則準(zhǔn)則

    劉春生,任春平,魯士鉑,萬(wàn)豐

    (黑龍江科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,哈爾濱150022)

    0 引言

    截齒截割破碎煤巖是采煤機(jī)的主要工作過(guò)程,其截割過(guò)程產(chǎn)生的截割阻力是決定截割效率的重要參數(shù)。因此,探索煤巖截割的動(dòng)態(tài)過(guò)程及截割特性,對(duì)提高截割質(zhì)量及截割效益顯得至關(guān)重要。由于鎬型截齒具有自銳性好、強(qiáng)度高、拆裝方便可靠等優(yōu)點(diǎn),目前鎬型截齒大都被應(yīng)用在強(qiáng)力滾筒上,其所消耗的功率大部分用于克服煤巖體破碎時(shí)產(chǎn)生的截割阻力。截齒在截割煤巖的過(guò)程中,由于煤巖體的性質(zhì)不同,常常突遇夾石層及硬質(zhì)包裹體,產(chǎn)生隨機(jī)的動(dòng)載荷,引起截齒較強(qiáng)的振動(dòng),使其極易出現(xiàn)破壞失效狀況,導(dǎo)致截齒截割載荷譜不能客觀真實(shí)地反映截齒截割性能。因此,為提高煤巖破碎效率,對(duì)其載荷譜特征進(jìn)行表征和評(píng)估都是非常必要的。以往對(duì)截齒截割載荷譜的研究主要為建立截割載荷模型的正問(wèn)題,然而反問(wèn)題近年來(lái)越來(lái)越得到學(xué)者廣泛的關(guān)注[1-4]。由于截割載荷譜蘊(yùn)含豐富的截割信息,目前有關(guān)截齒截割載荷定量反演的分析研究還不夠具體和深入。因此,筆者根據(jù)有限的實(shí)驗(yàn)載荷譜及結(jié)構(gòu)參數(shù)和運(yùn)動(dòng)參數(shù),利用Tikhonov正則化方法對(duì)其重構(gòu),進(jìn)而表征和評(píng)估其特征,以此優(yōu)化截齒結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),提高煤巖破碎效率。

    1 載荷譜重構(gòu)模型

    截割實(shí)驗(yàn)載荷譜表現(xiàn)出無(wú)規(guī)則性、非周期性,難以單一地根據(jù)原始觀察數(shù)據(jù)來(lái)作解釋和直接應(yīng)用,因此需要對(duì)其重構(gòu),提取截割載荷特征來(lái)表征煤巖破碎過(guò)程。

    設(shè)z(t)為重構(gòu)截割載荷譜,f(t)為實(shí)驗(yàn)截割載荷譜,根據(jù)Cadzow提出的重構(gòu)算法建立下述的弗雷德霍姆(Fredholm)方程[5-7]。

    因?yàn)闇y(cè)試得到的實(shí)驗(yàn)載荷譜f(t)含有一定噪聲e(t)的測(cè)量值,即fδ(t)=f(t)+e(t),t∈(a,b)。其中,fδ(t)∈L2,即fδ(t)屬于Hilbert空間,且設(shè)誤差函數(shù)e(t)的能量有限:

    因此,與方程(1)等價(jià)的方程:

    由于方程(2)屬于第一類(lèi)Fredholm方程,典型的不適定性問(wèn)題,即方程(2)的解z(t)對(duì)于fδ(t)的微弱變化十分敏感,如果此時(shí)采用Cadzow算法將得不到穩(wěn)定的解。為求解方程(2)的穩(wěn)定數(shù)值解,則需要對(duì)其離散化。設(shè)采樣間隔為為采樣點(diǎn)數(shù)目tk=τk=kΔT,k=1,2,…,n,對(duì)其離散近似時(shí)采用矩形公式,得下述方程:

    由方程(3),建立實(shí)驗(yàn)與重構(gòu)的截割載荷譜之間的關(guān)聯(lián)模型:

    2 Tikhonov正則化

    由方程(4)可知,當(dāng)ΔT達(dá)到足夠小的狀態(tài),重構(gòu)模型系數(shù)矩陣A趨于零,其解極不穩(wěn)定,因此需要對(duì)其正則化處理。由于截齒破碎煤巖載荷譜重構(gòu)具有反問(wèn)題的求解特征,采用Tikhonov正則化方法,可取得較好的重構(gòu)效果。對(duì)方程(4)采用Tikhonov正則化,把其解轉(zhuǎn)化為求解下述問(wèn)題的最小值:

    式中:λ——正則參數(shù)。

    整理式(5)得到

    對(duì)式(6)微分,得到

    整理上式,得到

    對(duì)矩陣A進(jìn)行奇異值分解(SVD),得

    式中:A∈Rm×n;

    U——正交矩陣,U=[u1,u2,…,um]∈Rm×m;

    V——正交矩陣,V=[v1,v2,…,vm]∈Rn×n;

    Σ——m×n階偽對(duì)角陣,Σ=diag{σ1,σ2,…,σn};

    σi——奇異值,滿足σ1≥σ2≥σ3,…,≥σn;

    ui、vi——左右奇異向量。根據(jù)式(9)及其轉(zhuǎn)置,得:

    將式(9)、(10)帶入式(8),整理后,

    由于Picard準(zhǔn)則成立為重構(gòu)模型的最佳近似解存在的充分必要條件,即重構(gòu)模型的傅里葉系數(shù)趨于零的速度比矩陣A的奇異值趨于零的速度要快一些,若不滿足該條件,則模型的解不存在。因此,基于該準(zhǔn)則,給出奇異值σi和傅里葉系數(shù)|uiF|的關(guān)系,如圖1所示。

    圖1 Picard曲線Fig.1 Curves of Picard

    從圖1可以看出,當(dāng)矩陣A的奇異值σi的序數(shù)i<7時(shí),重構(gòu)模型的傅里葉系數(shù)|uiF|下降的速度比奇異值σi下降速度快;當(dāng)i=7~10時(shí),兩者下降的速度幾乎相同;當(dāng)i>10時(shí),奇異值迅速趨于零,而傅里葉系數(shù)在一定范圍內(nèi)上下波動(dòng),原因可能在于該截割載荷重構(gòu)模型中實(shí)驗(yàn)載荷譜在測(cè)量過(guò)程中混有一定的噪聲。該情況下的重構(gòu)模型在一定程度屬于部分滿足Picard準(zhǔn)則條件,故可以通過(guò)Tikhonov正則化方法,求解重構(gòu)模型的穩(wěn)定數(shù)值解。

    3 正則參數(shù)的選取策略

    由式(11)可知,采用Tikhonov正則化算法,求得截割載荷譜重構(gòu)模型的解與正則參數(shù)λ密切相關(guān)。正則參數(shù)λ的取值,將決定著正則解的逼近程度和穩(wěn)定性。當(dāng)λ取較大值時(shí),得到的數(shù)值解其范數(shù)較小,數(shù)值穩(wěn)定性較好,但控制殘差的范數(shù)相對(duì)較大;當(dāng)λ取較小值時(shí),控制殘差的范數(shù)較小,其逼近程度高,但不能使得正則解的范數(shù)達(dá)到最小。因此,如何選取最優(yōu)的正則參數(shù),達(dá)到模型正則解既滿足逼近條件,又滿足其穩(wěn)定條件,成為求解問(wèn)題的關(guān)鍵。據(jù)此,筆者給出了下面兩種正則參數(shù)的選取策略,從中選取最優(yōu)的正則參數(shù)。

    3.1 L-曲線準(zhǔn)則

    拐點(diǎn)處的取值是L-曲線準(zhǔn)則選取正則參數(shù)的關(guān)鍵。以‖AZ-F‖為橫坐標(biāo),以‖Z‖為縱坐標(biāo),獲得(‖AZ-F‖,‖Z‖)一系列的坐標(biāo)點(diǎn)的數(shù)值,經(jīng)過(guò)曲線擬合,得到一條近似趨于字母L型的曲線,則拐點(diǎn)處對(duì)應(yīng)的點(diǎn)即為正則參數(shù)值。其中,‖AZ-F‖和‖Z‖都是正則參數(shù)λ的函數(shù)。根據(jù)實(shí)驗(yàn)載荷譜參數(shù)及L-曲線準(zhǔn)則,給出了相應(yīng)的L-曲線圖,見(jiàn)圖2。曲線的拐點(diǎn)比較明顯,且曲線形狀類(lèi)似L型,滿足L-曲線準(zhǔn)則,但曲線的收斂性不好,拐點(diǎn)處對(duì)應(yīng)的正則參數(shù)λ=0.10。

    圖2 L-曲線準(zhǔn)則Fig.2 Criterion of L-curve

    3.2 廣義交叉法(GCV)

    廣義交叉法由于在求解正則參數(shù)時(shí)具有計(jì)算簡(jiǎn)單、效率高的優(yōu)點(diǎn),近年來(lái)被學(xué)者越來(lái)越關(guān)注。根據(jù)載荷譜重構(gòu)模型,基于Golub提出的廣義交叉法,給出該方法的應(yīng)用公式,即正則參數(shù)λ應(yīng)滿足下列等式:

    式中:A(λ)——系數(shù)矩陣,A(λ)=A(ATA+λ2I)-1AT;

    tr A——矩陣A的跡。

    根據(jù)式(12)及實(shí)驗(yàn)載荷譜參量,給出了GCV曲線,如圖3所示。

    圖3表明,當(dāng)0≤λ≤0.09時(shí),GCV(λ)的值逐漸下降;當(dāng)0.09<λ≤1時(shí),GCV(λ)的值逐漸上升;當(dāng)λ=0.09時(shí),GCV(λ)取得最小值。所以,采用廣義交叉準(zhǔn)則得到的正則參數(shù)λ=0.09。

    圖3 GCV法Fig.3 Method of GCV

    4 載荷譜重構(gòu)與分析

    利用實(shí)驗(yàn)測(cè)試的40°楔入角、截割阻抗為220 kN/m、切削厚度為0.03 m等參數(shù),得到了截割載荷譜曲線[8-9]。根據(jù)兩種正則參數(shù)選取策略,進(jìn)行載荷譜重構(gòu)。L-曲線準(zhǔn)則對(duì)應(yīng)的正則參數(shù)λ=0.10,廣義交叉準(zhǔn)則(GCV)對(duì)應(yīng)的正則參數(shù)λ=0.09。重構(gòu)效果如圖4所示。

    圖4 重構(gòu)效果Fig.4 Reconstruction results

    從圖4可以看出,重構(gòu)載荷譜與實(shí)驗(yàn)載荷譜總體趨勢(shì)相吻合,能夠反映截齒破碎煤巖的總體過(guò)程,且應(yīng)用Tikhonov方法能夠?yàn)V去載荷譜的高頻成分,有用的低頻載荷譜特征易于辨識(shí)和提取。為深入探究L-曲線準(zhǔn)則和廣義交叉準(zhǔn)則(GCV)選取的正則參數(shù)對(duì)重構(gòu)載荷譜的影響程度,確定正則參數(shù)選取的優(yōu)化策略,提取重構(gòu)載荷譜的特征參量,給出兩種策略下的重構(gòu)載荷譜特征參量關(guān)系,見(jiàn)表1。

    表1表明:應(yīng)用廣義交叉準(zhǔn)則(GCV)和L-曲線準(zhǔn)則選取正則參數(shù)重構(gòu)的載荷譜,其特征參量基本與實(shí)驗(yàn)參量值接近,揭示兩種正則參數(shù)選取策略均能得到合理的正則參數(shù)。雖然與測(cè)試誤差相比較小,但相對(duì)兩者比較,廣義交叉準(zhǔn)則(GCV)比L-曲線準(zhǔn)則重構(gòu)的載荷譜更接近實(shí)驗(yàn)值。因此,在應(yīng)用Tikhonov正則化重構(gòu)截割載荷譜,廣義交叉準(zhǔn)則(GCV)優(yōu)于L-曲線準(zhǔn)則。

    5 結(jié)論

    (1)根據(jù)有限的截齒實(shí)驗(yàn)載荷譜及其結(jié)構(gòu)和運(yùn)動(dòng)參數(shù),確定載荷譜的重構(gòu)算法和其波形特征,應(yīng)用Tikhonov正則化方法,建立截割載荷重構(gòu)模型,給出實(shí)驗(yàn)載荷譜與重構(gòu)載荷譜的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。重構(gòu)載荷譜的趨勢(shì)總體與實(shí)驗(yàn)相符合。Tikhonov方法能夠?yàn)V去載荷譜的高頻成分,有用的低頻載荷譜特征易于辨識(shí)和提取,同時(shí)兩種正則參數(shù)選取策略對(duì)載荷譜重構(gòu)效果有一定的影響。

    (2)通過(guò)提取重構(gòu)載荷譜的特征參量,給出選取正則參數(shù)策略上,廣義交叉法(GCV)優(yōu)于L-曲線準(zhǔn)則,其重構(gòu)載荷譜特征易于識(shí)別和提取,且能夠反映煤巖實(shí)際破碎狀態(tài)。該方法能夠?yàn)殒€型截齒破碎煤巖載荷譜特征的識(shí)別及提取提供有效的方法。

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    表1 載荷譜特征值Table 1 Eigenvalues of load spectrum

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