張明 高志彬 陳守佳 郝大亮 蔣紅敏
摘 要:貨車在長(zhǎng)下坡和重載運(yùn)輸時(shí)頻繁制動(dòng)使制動(dòng)器溫度急劇升高,制動(dòng)系統(tǒng)失效引發(fā)事故。根據(jù)對(duì)市場(chǎng)制動(dòng)系統(tǒng)輔助裝置的實(shí)際調(diào)研,兼顧經(jīng)濟(jì)性與實(shí)用性,設(shè)計(jì)一種以微控制器為控制單元,水冷與風(fēng)冷相結(jié)合的智能輔助制動(dòng)冷卻系統(tǒng)。駕駛員控制臺(tái)選擇的運(yùn)行工況和冷卻裝置及制動(dòng)盤溫度作為控制系統(tǒng)輸入量,應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制動(dòng)態(tài)調(diào)整水流量、風(fēng)速和工作時(shí)長(zhǎng),在保證制動(dòng)效率和駕駛安全性的同時(shí),延長(zhǎng)制動(dòng)盤的使用壽命。關(guān)鍵詞:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);制動(dòng)器;PID溫度控制;冷卻系統(tǒng);霧化噴水中圖分類號(hào):U462.1 ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A ?文章編號(hào):1671-7988(2020)08-114-03
Abstract: The high frequency brake increases the brake temperature sharply during the long downhill course of the truck, and the brake system is liable to fail and cause accidents.According to the actual demand of the market for the auxiliary device of the braking system, an intelligent water-jet cooling system for the brake is designed, which takes the microcont?-roller as the control unit, the brake disc temperature as the input of the control system, and USES the neural network(NN) PID to control and dynamically adjust the water jet flow, so that the brake temperature tends to the critical value set by the system.Extend the service life of the brake disc, improve driving safety and braking efficiency.Keywords: BP NN;?Brake;?PID temperature control;?Cooling system;?Atomizing sprayCLC NO.:?U462.1 ?Document Code: A ?Article ID: 1671-7988(2020)08-114-03
1?引文
制動(dòng)系統(tǒng)對(duì)貨車特別是掛車型重載貨車的安全運(yùn)行發(fā)揮至關(guān)重要的作用,響應(yīng)駕駛員的制動(dòng)激勵(lì),通過(guò)反向摩擦力將動(dòng)能轉(zhuǎn)化為熱能,以控制運(yùn)動(dòng)速度。貨車在持續(xù)制動(dòng)過(guò)程中產(chǎn)生的熱量取決于車輛質(zhì)量、減速率和制動(dòng)操作頻率,尤其是在車速過(guò)快或車輛重載使得車輛動(dòng)能增大情況下,制動(dòng)器在單位時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生巨大熱能導(dǎo)致制動(dòng)器溫度升高。
實(shí)驗(yàn)表明[1]在制動(dòng)接合的瞬間其溫度迅速升高至150℃。當(dāng)制動(dòng)器的溫度高于某一臨界值,制動(dòng)部件材料和制動(dòng)結(jié)構(gòu)的微觀特性可能發(fā)生變化,材料的摩擦系數(shù)降低,摩擦力大幅下降;制動(dòng)鼓和襯片之間逐漸形成一層潤(rùn)滑層,會(huì)使制動(dòng)踏板在制動(dòng)操作中感到松軟;制動(dòng)蹄片和輪鼓在高溫影響下較易發(fā)生極為復(fù)雜的變形,容易產(chǎn)生制動(dòng)衰退和振抖現(xiàn)象[2],引起制動(dòng)效率下降;制動(dòng)系統(tǒng)中的高溫也會(huì)導(dǎo)致熱磨損問(wèn)題,制動(dòng)器襯片過(guò)熱會(huì)引起一些化學(xué)反應(yīng),形成機(jī)械強(qiáng)度損失;此外,高溫還會(huì)對(duì)制動(dòng)鼓產(chǎn)生熱應(yīng)力,熱應(yīng)力和機(jī)械強(qiáng)度的損失將導(dǎo)致熱磨損的逐漸增加,通常由表面點(diǎn)蝕、劃痕演變?yōu)橹囟饶p,熱磨損效應(yīng)將導(dǎo)致制動(dòng)部件過(guò)早失效。
通過(guò)自然對(duì)流進(jìn)行傳遞可以散失部分熱量,但在制動(dòng)器高溫且持續(xù)工作時(shí),有必要采用更快的散熱技術(shù)。目前貨車駕駛員流行的制動(dòng)策略存在以下問(wèn)題:通過(guò)加大制動(dòng)氣路的過(guò)氣量使制動(dòng)鼓承受更大作用力,然而破壞其機(jī)械強(qiáng)度;強(qiáng)化掛車制動(dòng)同時(shí)削弱主車制動(dòng),使掛車制動(dòng)鼓負(fù)荷過(guò)大,同樣容易導(dǎo)致制動(dòng)器過(guò)早失效;采用無(wú)智能控制的普通水冷系統(tǒng)輔助制動(dòng)裝置,固定流量的持續(xù)淋水不僅造成水資源浪費(fèi),在冬季多余水分灑落路面結(jié)冰還會(huì)造成安全隱患,且加水后水箱自重大,降低載貨量。因此有必要設(shè)計(jì)一種基于智能控制風(fēng)冷與水冷結(jié)合的制動(dòng)系統(tǒng)輔助裝置來(lái)降低制動(dòng)能量保證行車安全。
2?系統(tǒng)設(shè)計(jì)
2.1 總體設(shè)計(jì)
制動(dòng)冷卻系統(tǒng)主要組成硬件有STC89C52型微控制器[3]、紅外溫度傳感器、液位傳感器、繼電器、電磁閥、高壓水泵、水霧噴頭、橡膠軟管、水箱、直流風(fēng)機(jī)和安裝在駕駛室的顯示屏、選擇運(yùn)行工況與冷卻裝置的控制臺(tái)。駕駛員踩下制動(dòng)踏板時(shí)觸發(fā)制動(dòng)冷卻系統(tǒng)開(kāi)關(guān)。
駕駛員可以通過(guò)控制臺(tái)實(shí)時(shí)顯示的系統(tǒng)工作狀態(tài)和水箱水位及實(shí)際情況,合理選擇風(fēng)冷與水冷兩套冷卻裝置。
為解決貨車在下坡路段進(jìn)行停車制動(dòng)過(guò)程中因制動(dòng)時(shí)間與距離過(guò)長(zhǎng)及制動(dòng)器的工作負(fù)荷而導(dǎo)致制動(dòng)系統(tǒng)失效的問(wèn)題,增強(qiáng)制動(dòng)系統(tǒng)輔助裝置的使用效能,針對(duì)長(zhǎng)下坡和重載特殊行車工況,在控制臺(tái)設(shè)置下坡與重載兩個(gè)運(yùn)行工況選擇按鍵。駕駛員可以根據(jù)溫度傳感器持續(xù)反饋的溫度信息,選擇不同運(yùn)行工況模式提高輔助制動(dòng)系統(tǒng)效能。根據(jù)運(yùn)行工況和冷卻裝置選擇及紅外溫度傳感器探測(cè)到的制動(dòng)器溫度,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制理論輸出控制信號(hào),動(dòng)態(tài)調(diào)整噴水器水流量、風(fēng)機(jī)風(fēng)速和工作時(shí)長(zhǎng)使制動(dòng)器冷卻降溫。當(dāng)檢測(cè)到制動(dòng)器溫度過(guò)高超過(guò)系統(tǒng)調(diào)節(jié)能力可能造成制動(dòng)系統(tǒng)失效時(shí),冷卻系統(tǒng)在保持工作的同時(shí)發(fā)出建議停車的安全提示信息。
圖1 ?制動(dòng)冷卻系統(tǒng)控制電路
通過(guò)電磁閥和繼電器控制噴水開(kāi)關(guān),采用微型電動(dòng)高壓水泵控制水箱出水,出水管口處加裝濾芯,防止雜質(zhì)堵塞淋水噴頭,選用霧化噴頭提高對(duì)水的利用率,合理布局噴頭使其盡可能向整個(gè)制動(dòng)鼓表面淋水,噴頭的安裝位置應(yīng)避免影響換胎操作。
固然水冷具有很好的散熱能力,但當(dāng)水與制動(dòng)鼓和制動(dòng)襯片的摩擦面接觸,水將起到潤(rùn)滑劑的作用,減少制動(dòng)部件之間的摩擦力,部分地區(qū)限制使用噴水降溫,因此制動(dòng)冷卻系統(tǒng)還包括風(fēng)冷裝置。貨車的運(yùn)行速度較低,因此通過(guò)空氣動(dòng)力學(xué)設(shè)計(jì)外形,加快制動(dòng)鼓空氣流速進(jìn)行自然對(duì)流散熱的方法并不能取得顯著效果,選用經(jīng)過(guò)特殊葉片和出風(fēng)口設(shè)計(jì)的直流高壓風(fēng)機(jī)增加空氣流速。風(fēng)機(jī)出風(fēng)口與制動(dòng)鼓夾角的安裝角度不超過(guò)15°以達(dá)到最好的風(fēng)冷降溫效能。
2.2 控制策略
由于外界環(huán)境溫度和路面狀況,以及制動(dòng)頻率和行駛狀態(tài)的影響,無(wú)法準(zhǔn)確建立制動(dòng)器的溫度調(diào)節(jié)的溫度變化數(shù)學(xué)模型。PID控制是一種經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期工程實(shí)踐的控制策略,廣泛應(yīng)用于存在時(shí)變性和非線性的溫度控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模仿生物神經(jīng)系統(tǒng)以多個(gè)神經(jīng)元為節(jié)點(diǎn)組成拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò),在非線性和不確定性控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)中表現(xiàn)出良好的實(shí)時(shí)性和魯棒性[4]。構(gòu)建僅有一層隱含層的三層網(wǎng)絡(luò)利用反向傳播算法(BP算法)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),傳感器采集的制動(dòng)器溫度經(jīng)輸入端傳入控制器,檢測(cè)溫度高于臨界值時(shí),實(shí)際輸出與期待輸出的誤差值[5]沿網(wǎng)絡(luò)各層向輸入層逆向傳輸,各層沿函數(shù)自變量下降最快的負(fù)梯度方向計(jì)算誤差信息修改權(quán)值動(dòng)態(tài)調(diào)整PID控制器的比例P、微分I、積分D參數(shù),實(shí)輸出控制信號(hào)的調(diào)節(jié)噴水量和噴水時(shí)間。
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自主訓(xùn)練學(xué)習(xí)過(guò)程如下:
①初始化權(quán)值,制動(dòng)器檢測(cè)溫度歸一化處理,提供訓(xùn)練樣本,即輸入量與期望輸出。
②前向傳遞計(jì)算隱含層和輸出層神經(jīng)元的輸出[6]。定義神經(jīng)元第p次迭代時(shí)當(dāng)前層第j個(gè)神經(jīng)元的凈輸入netpj與輸入值yapi、權(quán)值wij與閾值θpj的關(guān)系式為:
⑤若神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差值尚未滿足誤差容限,則重復(fù)迭代過(guò)程。
利用Matlab訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值通過(guò)“Fixed-point Tool”浮點(diǎn)數(shù)定點(diǎn)轉(zhuǎn)換為整形數(shù),“Code Generation”生成代碼導(dǎo)入微控制器[8]。
3 結(jié)論
制動(dòng)冷卻系統(tǒng)基于運(yùn)輸工況和冷卻裝置選擇的控制方式解決了貨車在長(zhǎng)下坡路段和大重載運(yùn)輸時(shí)制動(dòng)器失效的
難題。
水冷與風(fēng)冷相結(jié)合的方式使冷卻系統(tǒng)的降溫效果更加顯著,適用性更強(qiáng)。霧化噴水提高了水資源利用率,避免冬季多余水流造成路面結(jié)冰為后車造成安全隱患,駕駛員實(shí)現(xiàn)溫度和水位監(jiān)測(cè),掌握行車狀態(tài),特別是在制動(dòng)器溫度迅速升高時(shí)可以有效做出風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避。
參考文獻(xiàn)
[1] 佟廷友.基于ANSYS汽車鼓式制動(dòng)器的有限元分析[J].裝備制造技術(shù),2016(11):237-239.
[2] 孫蛟.車輛制動(dòng)系統(tǒng)的研究與CAD[D].上海:同濟(jì)大學(xué),2006:63-65.
[3] 陳富堅(jiān),鄭峰,徐培培.基于貨車制動(dòng)安全的公路長(zhǎng)大下坡可靠性設(shè)計(jì)方法[J].北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2017,43(07):1100-1107.
[4] 夏陽(yáng),陸余良.基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主機(jī)安全量化評(píng)估研究[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì),2005(06):1478-1480.
[5] 馮玉婷. 基于云平臺(tái)的胎兒體征信號(hào)數(shù)據(jù)挖掘的研究[D].杭州:杭州電子科技大學(xué),2018.
[6] 張寶堃,張寶一.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性函數(shù)擬合[J].電腦知識(shí)與技術(shù),2012,8(27):6579-6583.
[7] 江永紅.深入淺出人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[M].北京:人民郵電出版社,2019.6:?108-113.
[8] 鄭峰.基于貨車制動(dòng)安全的公路長(zhǎng)大下坡可靠性設(shè)計(jì)方法研究[C].桂林:桂林電子科技大學(xué),2016:52-53.