基于混合優(yōu)化算法的銷軸傳感器溫度補償及應(yīng)用*

陳洪月,張 坤,王 鑫,李恩東,宋秋爽

(1.遼寧工程技術(shù)大學(xué)機械工程學(xué)院,遼寧 阜新 123000;2.煤炭工業(yè)協(xié)會高端綜采成套裝備動力學(xué)測試與大數(shù)據(jù)分析中心,遼寧 阜新 123000;3.中國煤礦裝備有限責(zé)任公司,北京 100011)

基于混合優(yōu)化算法的銷軸傳感器溫度補償及應(yīng)用*

陳洪月1,2,張 坤1,王 鑫1,李恩東1,宋秋爽3

(1.遼寧工程技術(shù)大學(xué)機械工程學(xué)院,遼寧 阜新 123000;2.煤炭工業(yè)協(xié)會高端綜采成套裝備動力學(xué)測試與大數(shù)據(jù)分析中心,遼寧 阜新 123000;3.中國煤礦裝備有限責(zé)任公司,北京 100011)

針對應(yīng)變片式銷軸傳感器井下工作過程中溫度發(fā)生變化產(chǎn)生溫度漂移,導(dǎo)致測量精度降低的問題,提出一種果蠅算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度補償模型,采用果蠅算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擴展參數(shù)進行全局優(yōu)化,利用應(yīng)力測試平臺實測參數(shù)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性映射能力訓(xùn)練溫度補償模型。為驗證溫度補償模型補 償效果及訓(xùn)練效率,對35 ℃下傳感器進行實驗測試。結(jié)果表明:35 ℃下,溫度補償模型補償平均誤差遠(yuǎn)小于單一算法補償效果,驗證了此方法具有較高的訓(xùn)練效率及補償效果,能夠提高傳感器在不同溫度、載荷作用下測量精度,同時將本文模型應(yīng)用采煤機截割煤壁工作中,得到導(dǎo)向滑靴在采煤機行走截割煤壁過程中受力,為導(dǎo)向滑靴結(jié)構(gòu)優(yōu)化及提高采煤機可靠性和使用壽命提供依據(jù)。

果蠅算法;RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);銷軸傳感器;溫度補償;應(yīng)變片

應(yīng)變片式傳感器應(yīng)用于各個領(lǐng)域,但是應(yīng)變片式傳感器存在零點溫漂這一缺點,且在工作環(huán)境溫度變化時,對應(yīng)變片式傳感器測量精度影響較大。在煤礦井下工作環(huán)境溫度變化較大,使用應(yīng)變片式銷軸傳感器,測量精度會受井下溫度的影響,因此我們必須對應(yīng)變片式銷軸傳感器進行溫度補償。

目前,為了消除環(huán)境溫度對傳感器測量精度的影響,國內(nèi)外專家學(xué)者對傳感器的溫度補償方法進行了深入研究:文獻[1]通過對遺傳算法的編碼方式、適應(yīng)度函數(shù)和參數(shù)進行改進,利用改進的遺傳算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值、閾值進行優(yōu)化,避免局部收斂。文獻[2]建立改進型ANFIS的溫度補償系統(tǒng),采用附加動量算法不斷修正ANFIS中的前提參數(shù)以避免使用梯度下降算法易陷入局部極小,提高系統(tǒng)的忽略網(wǎng)絡(luò)中微小變化能力。文獻[3]提出了一種利用最小二乘支持向量機補償算法的溫度補償模型。文獻[4]提出了一種具有溫度自補償無需額外的溫度傳感器。文獻[5]提出了基于改進自適應(yīng)遺傳算法優(yōu)化的最小二乘支持向量機的溫度補償方法,與傳統(tǒng)LS-SVM相比,改進后的溫度補償方法對溫度數(shù)據(jù)的建模均方根誤差減小了0.007。文獻[6]提出了應(yīng)用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強非線性逼近能力進行非線性補償,具有誤差小、精度高、可在線標(biāo)定、魯棒性強的特點。文獻[7]提出基于最小二乘曲面擬合的溫度補償算法,建立溫度與流量之間的非線性映射溫度補償模型。文獻[8]建立基于粒子群優(yōu)化算法POS的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)溫度補償模型,克服了BP網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢和易于陷入局部極值的缺陷。

本文通過對國內(nèi)外現(xiàn)有研究狀況,提出一種果蠅算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)溫度補償方法,利用此方法對銷軸傳感器在不同溫度、不同載荷下誤差進行迭代訓(xùn)練,相比單一的果蠅算法和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,其迭代效率高,溫度補償效果好。

圖1 電阻應(yīng)變片式銷軸傳感器工作原理

1 銷軸傳感器工作原理及溫度補償原理

1.1 工作原理

電阻應(yīng)變式銷軸傳感器采用Wheatstone電橋電路[9],工作原理如圖1所示,R1、R2為應(yīng)變儀高精密電阻,R3為工作應(yīng)變片,R4為補償應(yīng)變片;如果在橋路中施加輸入電壓UAB,則輸出電壓UCD為:

(1)

沒有外加載荷及溫度變化時R1、R2、R3、R4阻值相同為R0,電橋平衡,輸出電壓UCD為0。由文獻[9]可知當(dāng)外界施加載荷或環(huán)境溫度發(fā)生變化時,R3阻值隨載荷或溫度的變化而變化,R4的阻值隨溫度的變化而變化,則輸出電壓UCD為:

(2)

式中:ΔRT1為溫度變化引起工作應(yīng)變片阻值變化;ΔRF為載荷引起工作應(yīng)變片阻值變化;ΔRT2為溫度變化引起補償應(yīng)變片阻值變化。

溫度對應(yīng)變片銷軸傳感器的影響主要表現(xiàn)為ΔRT1、ΔRT2是與溫度有關(guān)的函數(shù)關(guān)系,隨溫度的升高而增大,隨溫度的降低而減小。同時,當(dāng)環(huán)境溫度變化時會對傳感器輸出值產(chǎn)生附加的熱輸出[10],從而造成測量精度的降低。

1.2 導(dǎo)向滑靴銷軸受力分析

采煤機工作過程中,導(dǎo)向滑靴承受銷軌對采煤機的支撐力及行進摩擦力,行走輪承受銷軌的行走反作用力及徑向分力。由圖2可知,行走輪、驅(qū)動輪及導(dǎo)向滑靴通過銷軸將力傳遞給采煤機行走部殼體,因此,對銷軸的受力進行分析及監(jiān)測即可獲知導(dǎo)向滑靴的受力情況[11]。

圖2 導(dǎo)向滑靴銷軸受力

導(dǎo)向滑靴與行走輪及驅(qū)動輪通過銷軸連接在一起,銷軸兩端固定在行走部殼體上。設(shè)定垂直銷軸方向為Z向,沿采煤機行走方向為Y向,沿銷軸軸向方向為X向。導(dǎo)向滑靴的軸向受力相對較小,因此只考慮導(dǎo)向滑靴Y、Z向受力不考慮X向受力。

由圖2銷軸受力可知,在采煤機行走截割煤壁過程中,銷軸主要受到安裝座左側(cè)板、右側(cè)板作用力分別為RZ1、RY1、RZ2、RY2;導(dǎo)向板左側(cè)、右側(cè)作用力分別為FZ1、FY1、FZ4、FY4;行走輪及惰輪軸承左側(cè)、右側(cè)作用力分別為FZ2、FZ3,各作用力間關(guān)系如式(3)、(4)所示。由受力可知,測試過程中應(yīng)變片應(yīng)貼于銷軸各級中部。

FY2+FY4+FY1+RY1=0

(3)

FZ1+FZ4-RZ1-RZ2-FZ2-FZ3=0

(4)

安裝座左、右板,導(dǎo)向板左側(cè)、右側(cè),行走輪左側(cè)、右側(cè)與測力銷軸間在Y軸方向上作用力間關(guān)系如式(5)所示。

(5)

式中:FCi為應(yīng)變片Y向輸出電壓,i=1,2,3,4;FY(ΔT)、RY(ΔT)為Y方向的溫度補償值;α、b、c、d、e表示各力間的距離。

則安裝座左、右板,導(dǎo)向板左側(cè)、右側(cè),行走輪左側(cè)、右側(cè)與測力銷軸間在Z軸方向上作用力間關(guān)系如式(6)所示。

(6)

式中:FMi為應(yīng)變片Z向輸出電壓i=1,2,3,4;FZ(ΔT)、RZ(ΔT)為Z方向的溫度補償值。

則采煤機導(dǎo)向滑靴在行走方向受力如式(7)所示。

(7)

1.3 溫度補償原理

電阻應(yīng)變片式銷軸傳感器溫度補償原理如圖3所示,銷軸傳感器輸出值及測試環(huán)境溫度作為優(yōu)化后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,施加載荷作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的期望輸出,利用果蠅優(yōu)化后RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全局優(yōu)化能力、良好的非線性映射能力及實測數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練。

圖3 應(yīng)變片傳感器溫度補償系統(tǒng)工作原理

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實際輸出值u0與施加載荷期望值u之間比較得到誤差e,利用誤差不斷訓(xùn)練修復(fù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層間權(quán)值,直到輸出滿足傳感器精度要求逼近網(wǎng)絡(luò)期望值,從而達到銷軸傳感器溫度補償。

2 不同溫度、載荷作用下銷軸傳感器實驗研究

為了驗證溫度變化對電阻應(yīng)變片式銷軸傳感器的影響,本文利用銷軸傳感器和動態(tài)應(yīng)變儀等動載測試工具完成試驗驗證。傳感器采用江蘇東華測試技術(shù)股份有限公司SG403/404銷軸傳感器,誤差精度≤0.5%如圖4所示。

圖4 采煤機導(dǎo)向滑靴銷軸傳感器

圖5 應(yīng)力測試實驗平臺示意圖

實驗中搭建如圖5所示應(yīng)力測試試驗平臺,根據(jù)導(dǎo)向滑靴銷軸在采煤機截割煤壁過程中主要受到安裝座兩側(cè)、導(dǎo)向板兩側(cè)、行走輪兩側(cè)與測力銷軸作用力,應(yīng)變片組Ⅰ～Ⅳ分別安裝于各級銷軸中部。

實驗中,首先在室溫23 ℃條件下對采煤機行走方向Y方向進行測試,固定好4個支撐點,在二級支撐點相對位置施加力F1,在三級銷軸(軸徑最小端為一級)兩端施加力F2、F3,在三級支撐點相對位置施加力F4,保證施加4個力的大小方向相同,分別施加30 kN～70 KN壓力,每次變化10 kN。通過動態(tài)應(yīng)變儀將輸出信號傳輸?shù)接嬎銠C進行處理,得到室溫條件下各應(yīng)變片輸出力及誤差值如表1所示。

表1 室溫下Ⅰ～Ⅳ應(yīng)變片組輸出力及誤差值

圖6 不同溫度、載荷作用下各應(yīng)變片輸出誤差

由表1可知,應(yīng)變片組在室溫下進行測試實驗,輸出力誤差滿足銷軸傳感器出廠要求,通過數(shù)據(jù)擬合得到應(yīng)變片Ⅰ～Ⅳ輸出信號與輸出力間標(biāo)定擬合式(8)～式(11)。

FC1=31.8016×C1-0.0115

(8)

FC2=34.6444×C2-0.5656

(9)

FC3=35.0556×C3-0.4283

(10)

FC4=25.2937×C4-0.1059

(11)

式中:C1為應(yīng)變片組Ⅰ輸出電壓;C2為應(yīng)變片組Ⅱ輸出電壓;C3為應(yīng)變片組Ⅲ輸出電壓;C4為應(yīng)變片組Ⅳ輸出電壓。

依次將溫度降低到15 ℃,升高到30 ℃、40 ℃、50 ℃、60 ℃后,更換4組工作應(yīng)變片重新對銷軸傳感器進行加載試驗,得到4組應(yīng)變片的輸出信號,根據(jù)標(biāo)定擬合式(5)～(8)計算得出對應(yīng)溫度下不同應(yīng)變片輸出力及輸出誤差,如圖6所示。

則測力銷軸輸出力為:

F測力銷軸=F測試+F(ΔT)

(12)

式中:F(ΔT)為溫度變化需補償值。

由圖6所示,當(dāng)溫度降低或升高時應(yīng)變片Ⅰ～Ⅳ輸出誤差變大,且隨著溫度升高誤差越大,當(dāng)溫度升高到60 ℃時誤差最大達到21.652 8%。

3 果蠅算法優(yōu)化的RBF網(wǎng)絡(luò)溫度補償模型

3.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Radial Basis Function Neural Network),是一種多層前饋網(wǎng)絡(luò),具有很強非線性映射能力、泛化能力和容錯能力,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型由輸入層、隱層和輸出層三部分組成,其網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖7所示。

圖7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

圖7中,xn為網(wǎng)絡(luò)輸入信號,wpq為隱層到輸出層各節(jié)點間的權(quán)值,bq為隱層各節(jié)點的閾值,yp為網(wǎng)絡(luò)輸出信號。

依據(jù)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)可知,其隱層輸出為:

(13)

式中:Ci為基函數(shù)的中心,σi為基函數(shù)的方差。

輸出層為:

(14)

3.2 果蠅算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

果蠅優(yōu)化算法FOA(Fruit Fly Optimization Algorithm)是臺灣教師潘文超提出的基于果蠅覓食行為推演出尋求全局最優(yōu)化的新方法,利用果蠅本身在感官知覺上,尤其在嗅覺與視覺上的優(yōu)勢搜尋漂浮在空氣中的各種氣味,通過果蠅之間的相互作用,使用發(fā)現(xiàn)味道濃度最高的果蠅。

采用果蠅算法優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[12]相比傳統(tǒng)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高了網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度,并且果蠅算法為全局優(yōu)化算法,有效的避免了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行局部逼近的弊端,果蠅算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)流程如圖8所示。所建立的果蠅算法優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,輸入層節(jié)點數(shù)為2個,輸出層節(jié)點數(shù)為1個,隱含層節(jié)點數(shù)為10個。

網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本中以溫度、輸出電壓值為輸入,以輸出力為輸出值。因應(yīng)變片使用同一型號,所以以應(yīng)變片組Ⅰ為例進行訓(xùn)練。樣本中輸入值數(shù)據(jù)是通過銷軸傳感器測試實驗實測得到,樣本輸入值、輸出值如表2、表3所示。

圖8 果蠅算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)流程圖

圖9 訓(xùn)練曲線

經(jīng)圖8果蠅算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)流程圖進行全局優(yōu)化,設(shè)置迭代次數(shù)max-gen=50,種群規(guī)模size pop=30,輸入層2,輸出層1,訓(xùn)練精度10-5。圖9是FOA進行50次迭代過程中不同溫度及不同載荷作用下的誤差訓(xùn)練圖像。由仿真結(jié)果可知,迭代19次時,訓(xùn)練精度達到1.057 7×10-5,最佳Spread為0.099 6。得到樣本輸出值如表2所示。

由圖9可以看出,單一RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,迭代23次,訓(xùn)練精度達到5.429×10-5,果蠅算法訓(xùn)練,迭代46次,訓(xùn)練精度達到2.027 6×10-5,果蠅優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,迭代19次,訓(xùn)練精度達到1.057 7×10-5,由圖9可以看出,單一RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,迭代23次,訓(xùn)練精度達到5.429×10-5,果蠅算法訓(xùn)練,迭代46次,訓(xùn)練精度達到2.027 6×10-5,果蠅優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,迭代19次,訓(xùn)練精度達到1.057 7×10-5,說明不論迭代次數(shù)及訓(xùn)練精度,果蠅優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都比其他兩種優(yōu)越。論迭代次數(shù)及訓(xùn)練精度,果蠅優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都比其他兩種優(yōu)越。

表2 樣本輸入值

表3 樣本輸出值 單位:kN

由表4補償前后誤差對比可知,補償前誤差均值為8.437 2%,補償后誤差均值為0.001 022%,遠(yuǎn)小于補償前誤差均值,說明果蠅算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)溫度補償模型能夠很好的對電阻應(yīng)變片式銷軸傳感器進行溫度補償。

為驗證果蠅優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)溫度補償模型的精度,依然使用應(yīng)力測試試驗臺進行試驗測試。將測試溫度升高至35 ℃,且保證溫度恒定,更換4組應(yīng)變片后重新對銷軸傳感器進行加載試驗,得到4組應(yīng)變片的輸出信號,取其中一組輸出信號利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、果蠅算法、果蠅算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化,得到傳感器測量誤差值如表5所示。

表4 補償前后誤差對比 單位:%

表5 溫度補償作用下傳感器測量誤差 單位:%

圖10 銷軸傳感器安裝及實驗

由表5可知在不同載荷作用下,沒有采用補償?shù)恼`差均值為8.6%,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化補償誤差均值為0.005 451%,果蠅算法補償優(yōu)化后誤差均值為0.002 028 4%,果蠅算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償優(yōu)化誤差均值為0.001 058 4%。因此使用果蠅算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償方法比單一的果蠅算法、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能更好的提高整體溫度補償效率。

同理,按照采煤機行走方向Y軸方向測試方法對垂直方向Z軸方向進行測試,得到應(yīng)變片組Ⅰ～Ⅳ對應(yīng)的擬合公式14～17。

FM1=31.3193×M1+0.0665

(14)

FM2=35.1973×M2-0.6587

(15)

FM3=36.6102×M3-0.4863

(16)

FM4=31.8852×M4-0.0718

(17)

式中:M1為應(yīng)變片組Ⅰ輸出電壓;M2為應(yīng)變片組Ⅱ輸出電壓;M3為應(yīng)變片組Ⅲ輸出電壓;M4為應(yīng)變片組Ⅳ輸出電壓。

4 溫度補償模型應(yīng)用

實驗地點為國家能源中心重點實驗室:煤礦采掘機械裝備研發(fā)實驗中心。實驗中心能夠1∶1模擬煤礦井下煤巖的開采過程,實驗中的模擬煤壁硬度f3、高度為3 m、長度為70 m,采煤型號為MG500/1180,刮板輸送機型號為SGZ1000/1050,整個實驗系統(tǒng)能夠?qū)崟r在線測量綜采成套裝備的力學(xué)特性,為了保證實驗過程的安全可靠,實驗中的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)為Beedate無線采集系統(tǒng),銷軸傳感器的安裝位置及實驗現(xiàn)場如圖10所示。實驗中采煤機截割速度為4 m/min,滾筒截深500 mm,滾筒轉(zhuǎn)速28 r/min。

將銷軸傳感器安裝在導(dǎo)向滑靴處,采煤機行走3 min截割煤壁,經(jīng)信號采集系統(tǒng)將信號處理傳輸?shù)焦P記本存儲,數(shù)據(jù)經(jīng)果蠅優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)溫度補償模型進行全局優(yōu)化,經(jīng)式(5)進行數(shù)據(jù)計算,得到導(dǎo)向滑靴水平方向受力,如圖11所示。

圖11 采煤機導(dǎo)向滑靴水平分力

由圖11可知,采煤機行走方向安裝座左、右側(cè)板,導(dǎo)向板左、右側(cè),行走輪左、右側(cè)與導(dǎo)向滑靴間Y向作用力均值、最大值、最小值、標(biāo)準(zhǔn)差如表6所示。

表6 采煤機導(dǎo)向滑靴Y方向受力 kN×104

由表6可知,采煤機在截割煤壁過程中,導(dǎo)向滑靴在水平方向受力最大處為安裝座左側(cè)與銷軸接觸處最大值為27.997 4×104kN,說明在采煤機行走截割煤壁過程中導(dǎo)向滑靴安裝座左側(cè)與銷軸接觸處更容易損壞。

將經(jīng)果蠅優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型溫度補償處理數(shù)據(jù),利用式(6)計算得到采煤機導(dǎo)向滑靴Z向受力圖,如圖12所示。

圖12 采煤機導(dǎo)向滑靴垂直方向分力

由圖12可知,采煤機行走方向安裝座左、右側(cè)板,導(dǎo)向板左、右側(cè),行走輪左、右側(cè)與導(dǎo)向滑靴間Z向作用力均值、最大值、最小值、標(biāo)準(zhǔn)差如表7所示。

表7 采煤機導(dǎo)向滑靴Z方向受力 kN×104

由表7可知,采煤機在截割煤壁過程中,導(dǎo)向滑靴在垂直方向受力最大處為安裝座右側(cè)與測力銷軸接觸處,其值為72.738 4×104kN,且安裝座右側(cè)與測力銷軸接觸處受力最小值30.927 6×104kN,說明采煤機在行走截割煤壁過程中導(dǎo)向滑靴安裝座右側(cè)與測力銷軸作用力最大,最容易發(fā)生損壞。

經(jīng)式(7)對Y、Z向分力進行計算得到,采煤機導(dǎo)向滑靴各截面合力,如圖13所示。

圖13 采煤機行走方向前側(cè)導(dǎo)向滑靴銷軸4個截面的合力

由圖13可知,采煤機行走方向安裝座左、右側(cè)板,導(dǎo)向板左、右側(cè),行走輪左、右側(cè)與測力銷軸間合力均值、最大值、最小值、標(biāo)準(zhǔn)差如表8所示。

表8 采煤機行走方向各截面合力 kN×104

由表7可知,采煤機行走截割煤壁過程中,導(dǎo)向滑靴受力最大處為安裝座右側(cè)與測力銷軸接觸處,其值為74.677 6×104kN,且接觸處最小值為32.144 7×104kN,說明采煤機在行走截割煤壁過程中,導(dǎo)向滑靴安裝座右側(cè)與銷軸間作用力最大,且最容易發(fā)生損傷。

5 結(jié)論

①建立應(yīng)力測試試驗臺,實測得到溫度變化對電阻應(yīng)變片式銷軸傳感器的影響。由試驗可知:在不考慮電磁干擾及濕度干擾的條件下,環(huán)境溫度升高、降低越大,應(yīng)變片產(chǎn)生虛假應(yīng)變越大,造成的溫度誤差越大,從而銷軸傳感器測量精度越低。

②建立果蠅算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)溫度補償模型,將試驗得到的數(shù)據(jù)利用溫度補償模型進行迭代訓(xùn)練,并與單一果蠅算法及RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化補償進行對比,可知果蠅算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)溫度補償模型無論在迭代速率和補償效果上都比單一補償效果好,能夠提高傳感器在不同溫度、載荷作用下測量精度。

③將文中溫度補償模型應(yīng)用于現(xiàn)場實驗中,基于國家能源中心重點實驗室進行采煤機行走截割煤壁實驗,通過溫度傳感器實測得到現(xiàn)場溫度,并應(yīng)用本文溫度補償模型進行了補償,得到采煤機導(dǎo)向滑靴在行走方向及支撐方向受力,為導(dǎo)向滑靴的結(jié)構(gòu)優(yōu)化及提高采煤機的可靠性和使用壽命提供依據(jù)。

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陳洪月(1982-),男,博士,副教授,博士研究生導(dǎo)師。主要研究方向為橡膠輸送帶能耗機理與節(jié)能運行技術(shù)、機械系統(tǒng)動力學(xué)建模與仿真,chyxiaobao@163.com;

張坤(1990-),男,博士研究生,主要研究方向為橡膠輸送帶能耗機理與節(jié)能運行技術(shù)、機械系統(tǒng)動力學(xué)建模與仿真,zhangkunliaoning@163.com。

TemperatureCompensationandApplicationofPinShaftSensorBasedonHybridOptimizationAlgorithm*

CHENHongyue1,2,ZHANGKun1,WANGXin1,LIEndong1,SONGQiushuang3

(1.College of Mechanical Engineering,Liaoning Technical University,Fuxin Liaoning 123000,China;2.China National Coal Association,Dynamic Research for High-End Complete Integrated Coal Mining Equipment and Big Data Analysis Center,Fuxin Liaoning 123000,China;3.China National Coal Mining Equipment Co. Ltd,Beijing 100011,China)

Aiming at the measuring precision will be decreased due to the temperature drift of the strain-gage pin sensor resulted from the temperature variation during the underground working process,a temperature compensation model of the RBF neural network optimized by the drosophila algorithm is proposed. The extended parameters of the neural network are globally optimized by employing the drosophila algorithm,the parameters are measured by using the strain test platform,and the temperature compensation model is trained by employing the nonlinear mapping capability of the neural network. To validate the compensation effect and the training efficiency of the temperature compensation model,the test is performed by using the sensor under 35 ℃. The result shows that the average error of the temperature compensation model is far less than that of the single algorithm compensation,the method is of the high training efficiency and the good compensation effect,the measuring precision of the sensor can be increased under the different temperatures and the different loads. The model of the paper is employed in the shearer working process,and the forces of the guiding sliding boots during the cutting process of the moving shearer are obtained. The research result of the paper provides the basis for the structure optimization of the guiding sliding boots,the shearer reliability improvement and the lifetime of the shearer.

drosophila algorithm;RBF neural network;pin sensor;temperature compensation;strain gage

TP274

A

1004-1699(2017)11-1766-10

項目來源:國家自然基金項目(514041325,511774162);國家能源研發(fā)(實驗)中心重大項目(2010_215);遼寧省教育廳項目(L2012118);遼寧省教育廳創(chuàng)新團隊項目(LT2013009)

2017-03-23修改日期2017-07-08

10.3969/j.issn.1004-1699.2017.11.025