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    基于貪心算法的雙盤異步磨床砂輪動平衡策略

    2022-11-25 12:34:12孫榮坤胡王平周???/span>張志新
    關(guān)鍵詞:雙盤不平磨床

    孫榮坤,胡王平,周???,張志新

    (浙江大學(xué)能源工程學(xué)院,杭州 310000)

    0 引言

    磨床是一種重要的精加工設(shè)備,砂輪不平衡引起的振動會嚴(yán)重影響磨床的磨削質(zhì)量,引起砂輪不平衡的主要因素有:砂輪顆粒系分布不均、安裝砂輪的主軸存在剩余不平衡、砂輪安裝誤差導(dǎo)致的偏心、附著在砂輪上的冷卻液不均勻。上述不平衡因素伴隨著整個(gè)磨削過程,砂輪的不平衡狀態(tài)不斷在發(fā)生變化,因此通過常規(guī)離線式動平衡儀實(shí)現(xiàn)“一次平衡,長期使用”的方法對高精度磨床顯然是不行的。

    對于高速旋轉(zhuǎn)系統(tǒng),可通過球式、擺錘式、環(huán)裝液體式被動自動平衡系統(tǒng)[1-2]實(shí)現(xiàn)無額外能量輸入的自動平衡,但其結(jié)構(gòu)復(fù)雜,在低于臨界轉(zhuǎn)速時(shí)會加劇不平衡,影響磨床磨削精度,因此不適用于磨床系統(tǒng)。隨著磨削精度地不斷提高,砂輪在線自動平衡系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生,該系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)磨床運(yùn)行全程監(jiān)測,并根據(jù)一定的自動控制策略自動補(bǔ)償不平衡量。磨床砂輪自動平衡系統(tǒng)的兩個(gè)核心為動平衡執(zhí)行結(jié)構(gòu)以及自動平衡算法,磨床用動平衡頭主要有機(jī)械式、噴液式、電磁式等[3-4];其中機(jī)械式、噴液式動平衡頭由于結(jié)構(gòu)可靠、控制簡單在精密磨床上得到了廣泛應(yīng)用;而動平衡算法經(jīng)過多年的發(fā)展,出現(xiàn)了不少可用的動平衡算法。

    經(jīng)典的自動平衡策略有影響系數(shù)法自動平衡法[5]及其改進(jìn)策略,如極小化最大殘余振動的MINMAX影響系數(shù)法[6]、攝動影響系數(shù)法[7]、基于嶺估計(jì)的影響系數(shù)法[8]、基于遺傳算法優(yōu)化的影響系數(shù)法[9]等,影響系數(shù)法具有平衡速度快,精度高的優(yōu)點(diǎn);但該方法需要采集振動相位,對于出廠前未預(yù)埋霍爾元件的磨床,只能貼反光紙通過光電器件獲取鍵相信號,進(jìn)而測得相位,而反光紙易被冷卻液腐蝕,導(dǎo)致該方法難以長周期運(yùn)行;該方法還需對平衡盤轉(zhuǎn)動角度精確控制,需采用步進(jìn)或伺服電機(jī),這樣會大大增加動平衡頭的軸向尺寸,甚至改變磨床的振動特性。坐標(biāo)輪換法[10-11]則僅需要測定軸承處的振動大小,具有信號采集容易、無需精確控制平衡盤相位,更適應(yīng)簡單緊湊結(jié)構(gòu)的特點(diǎn);但坐標(biāo)輪換法在有高精度需求時(shí),須保證兩平衡質(zhì)量嚴(yán)格同步旋轉(zhuǎn),這在結(jié)構(gòu)簡單緊湊的磨床砂輪平衡頭上很難實(shí)現(xiàn),且坐標(biāo)輪換尋優(yōu)分為相位尋優(yōu)和幅值尋優(yōu)兩步,兩步尋優(yōu)的誤差互相疊加更進(jìn)一步影響了平衡的最終精度?;ぷ兘Y(jié)構(gòu)平衡算法[12]屬非線性控制,具有平衡精度高,魯棒性好的特點(diǎn),但在滑膜面附近存在“抖振”現(xiàn)象,易引起執(zhí)行器不必要的磨損以及發(fā)熱。粒子群算法[13]以及遺傳算法[14-15]等屬智能控制算法,具有魯棒性好,不易陷入局部最優(yōu)的特點(diǎn),但存在計(jì)算量大,實(shí)時(shí)性稍差的問題,不適用于磨床砂輪動平衡。

    針對上述不足,提出一種硬件要求低、平衡精度高、平衡速度快的基于貪心算法的雙盤異步動平衡策略,以滿足開發(fā)低成本高精度的磨床砂輪在線動平衡系統(tǒng)的需要。

    1 自動平衡原理

    動平衡頭是磨床在線自動平衡系統(tǒng)的執(zhí)行機(jī)構(gòu),國內(nèi)外多個(gè)研究機(jī)構(gòu)[16-20]對此進(jìn)行了研究,目前主要有機(jī)械式、噴液式、電磁式等多種平衡頭,如圖1所示。但其本質(zhì)上還是利用兩個(gè)或兩個(gè)以上的等效偏心質(zhì)量相等的旋轉(zhuǎn)來校正磨床的不平衡量,動平衡過程原理如圖2所示,其中m為系統(tǒng)等效偏心質(zhì)量,ma、mb為兩平衡盤的等效偏心質(zhì)量,設(shè)ma=mb=M,三者的相位分別為φa、φb、φ。

    (a) 機(jī)械式外部平衡頭 (b) 機(jī)械式內(nèi)部平衡頭

    圖2 動平衡原理圖

    則總體不平衡量mt為:

    mt=M·eiφa+M·eiφb+m·eiφ

    (1)

    令系統(tǒng)原有不平衡量的相位固定于直角坐標(biāo)系的y軸負(fù)半軸,兩平衡盤的相對位置任意轉(zhuǎn)動,則總體不平衡量幅值|mt|滿足以下關(guān)系式:

    (2)

    2 基于貪心算法的雙盤異步動平衡策略

    2.1 貪心算法簡介

    貪心算法[21]是求解最優(yōu)化問題的重要方法之一,該算法將復(fù)雜最優(yōu)化問題分解成規(guī)模較小的子問題,并求解子問題的局部最優(yōu)解,最后組合全部的局部最優(yōu)解得出全局最優(yōu)解。貪心算法的基本過程為:①建立數(shù)學(xué)模型來描述問題;②把求解的問題分成若干個(gè)子問題;③對每個(gè)子問題求解,得到子問題的局部最優(yōu)解;④把子問題的解局部最優(yōu)解合成原來問題的全局最優(yōu)解。

    2.2 基于貪心算法的雙盤異步尋優(yōu)策略設(shè)計(jì)

    2.2.1 雙盤異步動平衡貪心算法數(shù)學(xué)模型

    自動平衡尋優(yōu)過程本質(zhì)上是在一定的約束條件下,以總體不平衡量最小為目標(biāo)的最優(yōu)化問題,該過程的可以用數(shù)學(xué)模型描述為:

    (3)

    式中,φi為第i個(gè)獨(dú)立的等效平衡質(zhì)量塊的相位列向量;φij為第i個(gè)獨(dú)立的等效平衡質(zhì)量塊在j時(shí)刻所處的相位;gm(x)、hn(x)為平衡過程的約束函數(shù);f(φ1,φ2,…,φi)為在約束條件下的最優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。

    而貪心算法是求解該類問題的有效方法之一,在滿足無“后效性”條件下,或在通過正確性證明的前提下,具備找到全局最優(yōu)解的條件,可有效避免陷入局部最優(yōu)解,最終實(shí)現(xiàn)完全平衡。

    2.2.2 貪心算法子問題分解

    (4)

    M[1-sin(α-β)]=m·sinα

    (5)

    從上式可以得出,第一次單盤異步尋優(yōu)的局部最優(yōu)解是以固定盤相位為邊界條件的局部最優(yōu)解,可以顯式的表示為:

    (6)

    第一次尋優(yōu)的停止位置實(shí)際上是在固定B盤所處的相位下的以總不平衡量最小為目標(biāo)的局部最優(yōu)解,接下來應(yīng)固定A盤,尋找下一個(gè)新的局部最優(yōu)解,該過程的數(shù)學(xué)描述為:

    (7)

    M[1+sin(α-β)]=m·cosβ

    (8)

    該解實(shí)際上是在上一次尋優(yōu)結(jié)束的基礎(chǔ)上,以不平衡量最小為目標(biāo)的局部最優(yōu)解,根據(jù)貪心算法思想,需要多次交替異步迭代,根據(jù)式(5)和式(8)可得基于貪心算法的雙盤異步尋優(yōu)過程的最優(yōu)解遞推方程組:

    (9)

    2.2.3 貪心算法正確性證明

    貪心算法不是對所有問題都能得到整體最優(yōu)解,首先選擇的貪心策略必須具備無后效性,即某個(gè)狀態(tài)以后的過程不會影響以前的狀態(tài),只與當(dāng)前狀態(tài)有關(guān)。其次,貪心算法最終能否找到全局最優(yōu)解的關(guān)鍵就是能否通過正確性的證明,常用的方法有歸納法和交換論證法,這里用數(shù)學(xué)歸納法進(jìn)行證明:

    假設(shè)第k步時(shí),貪心算法全局最優(yōu)解存在,則根據(jù)式(9)可知,第k步的全局最優(yōu)列向量為:

    (10)

    那么在第(k+1)步時(shí),根據(jù)式(9)可得:

    (11)

    從中可解出βk+1、αk+2,兩者組成第k+1步的全局最優(yōu)解向量為:

    (12)

    根據(jù)式(10)和式(12)可知,在k+1步,貪心算法依然能夠找到全局最優(yōu)解,因此,在k∈N*時(shí),貪心算法均能找到全局最優(yōu)解。綜上所述,基于貪心算法的雙盤異步尋優(yōu)算法能夠通過正確性證明。根據(jù)貪心算法的性質(zhì)可知,在通過正確性證明前提下,全局最優(yōu)解αopt、βopt必存在于A、B盤異步迭代局部最優(yōu)解的全集Φ*中,即:

    (13)

    式中,αopt、βopt是以{mt|minmt=M·eiφa+M·eiφb+m·eiφ}為目標(biāo)的全局最優(yōu)解,即兩平衡盤合成不平衡量與被平衡對象的原有不平衡量等大反相,此時(shí)被平衡對象達(dá)到完全平衡狀態(tài)。

    2.2.4 雙盤異步尋優(yōu)策略程序框圖

    根據(jù)以上分析,可以歸納出基于貪心算法的雙盤異步動平衡策略,式(4)和式(9)多次反復(fù)迭代的過程實(shí)際上是兩偏心質(zhì)量多粗異步轉(zhuǎn)動尋優(yōu)的過程。依據(jù)貪心思想,單次異步尋優(yōu),偏心盤相位轉(zhuǎn)動至振動局部最優(yōu)相位即可,在滿足無后效性前提下,所有局部最優(yōu)的組合即為全局最優(yōu),則整個(gè)尋優(yōu)策略的程序框圖如圖3所示。

    圖3 雙盤異步動平衡策略程序框圖

    3 基于貪心算法的雙盤異步尋優(yōu)策略的數(shù)值模擬

    動平衡頭的平衡能力與平衡精度,跟平衡盤質(zhì)量與砂輪實(shí)際平衡量之比密切相關(guān),存在一個(gè)最佳的匹配比,根據(jù)Schmmit公司SBS系列動平衡頭產(chǎn)品手冊給出的選型建議,平衡盤質(zhì)量與被平衡砂輪的適宜質(zhì)量比一般控制在1~3.3之間。以此為依據(jù),利用MATLAB對基于貪心算法的雙盤異步尋優(yōu)策略進(jìn)行數(shù)值模擬分析,令A(yù)、B平衡盤的質(zhì)量為被平衡對象偏心質(zhì)量的2倍,具體模擬實(shí)驗(yàn)參數(shù)如表1所示。

    表1 數(shù)值模擬實(shí)驗(yàn)參數(shù)表

    基于以上實(shí)驗(yàn)參數(shù),用MATLAB仿真基于貪心算法的雙盤異步尋優(yōu)全過程,其結(jié)果如圖4所示。

    從圖4中可以得出,自動平衡開始后,兩平衡盤與被平衡對象的總不平衡量快速下降,表明本策略具有對惡劣工況快速調(diào)節(jié)的特點(diǎn);在步進(jìn)次數(shù)為23步左右時(shí),總體不平衡量開始出現(xiàn)震蕩,總體趨勢為震蕩下降,最終在47步進(jìn)次數(shù)處實(shí)現(xiàn)了幾乎完全平衡。

    圖4 基于貪心算法的雙盤異步尋優(yōu)仿真 圖5 尋優(yōu)過程中狀態(tài)信號切換

    為了更直觀的了解雙盤異步尋優(yōu)過程中,兩盤異步轉(zhuǎn)動方向以及兩盤轉(zhuǎn)動狀態(tài)切換時(shí)間節(jié)點(diǎn),繪制尋優(yōu)切換信號圖,如圖5所示,切換信號用sig表示,sig=0表示當(dāng)前時(shí)刻未進(jìn)行A/B盤切換或轉(zhuǎn)動方向切換;sig=1表示當(dāng)前時(shí)刻進(jìn)行了A/B盤切換;sig=2表示當(dāng)前時(shí)刻進(jìn)行了轉(zhuǎn)動方向切換。

    從圖5中可以得出,在動平衡前期,切換信號sig出現(xiàn)頻次很低,說明在該自動平衡階段前期,對轉(zhuǎn)動盤切換以及轉(zhuǎn)動方向的切換需求很小,節(jié)省了切換信號時(shí)間以及動平衡系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間,最終表現(xiàn)出對大振動具有快速下降能力。在動平衡中后期,動平衡過程中對A/B盤切換的需求較大,引起了圖5中的震蕩現(xiàn)象,且越接近完全平衡點(diǎn),A/B盤切換越頻繁。從一定程度上講,A/B盤頻繁切換保證了最終平衡精度,但對平衡速度會有一定的影響。

    4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

    為驗(yàn)證基于貪心算法的雙盤異步動平衡策略的實(shí)際性能,在實(shí)驗(yàn)室的轉(zhuǎn)子振動試驗(yàn)臺進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),試驗(yàn)臺由額定轉(zhuǎn)速1500 r/min的三相異步電動機(jī)、BE-1400A型動平衡頭以及相應(yīng)信號采集、處理、控制系統(tǒng)組成,試驗(yàn)臺及測控系統(tǒng)如圖6和圖7所示。

    圖6 動平衡試驗(yàn)臺圖7 動平衡測控系統(tǒng)

    利用上述的實(shí)驗(yàn)裝置,對雙盤異步尋優(yōu)策略進(jìn)行多次實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果匯總?cè)绫?所示。

    表2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)匯總表

    振動時(shí)域圖如圖8所示。

    圖8 動平衡實(shí)驗(yàn)時(shí)域圖

    從表2中可以得出,基于貪心算法的雙盤異步動平衡策略,在較惡劣的工況下,可在半分鐘左右,將工頻振幅從20.37 μm降至0.192 μm,與Schmitt公司的SBS系列動平衡頭性能參數(shù)對比可以發(fā)現(xiàn),在本自動平衡策略下的動平衡頭在平衡時(shí)間、平衡精度方面達(dá)到了同類前列水平,實(shí)現(xiàn)了對轉(zhuǎn)子不平衡故障的快速、高精度自動平衡。

    從圖8中可以得出,基于貪心算法的雙盤異步動平衡策略在平衡過程中,被平衡對象的振幅呈現(xiàn)“振蕩下降”的特征,同時(shí)在第一次振動實(shí)驗(yàn)時(shí)域曲線中發(fā)現(xiàn)本策略在振動初期概率出現(xiàn)小幅超調(diào)現(xiàn)象,振動幅值最終在半分鐘左右平均從19.45 μm收斂于0.1~0.2 μm之間,滿足精密磨床的精度需要。

    5 結(jié)論

    (1)本文提出的基于貪心算法的雙盤異步尋優(yōu)策略,僅需測定振幅,簡化了信號采集裝置;算法復(fù)雜度小,實(shí)時(shí)性好;無需動平衡頭精確閉環(huán)控制相位,也不需要平衡質(zhì)量的嚴(yán)格同步轉(zhuǎn)動,使得電機(jī)驅(qū)動式動平衡頭可用小型直流電機(jī)代替伺服或步進(jìn)電機(jī),使得該策略適用于結(jié)構(gòu)簡單、緊湊的小型直流電機(jī)驅(qū)動的機(jī)械式動平衡頭。

    (2)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于貪心算法的雙盤異步動平衡策略,在較惡劣的工況下,可在半分鐘左右,將工頻振幅從20.37 μm降至0.192 μm,并與Schmitt公司的SBS系列動平衡頭性能參數(shù)對比后,在本自動平衡策略控制下的動平衡頭在平衡時(shí)間、平衡精度方面均達(dá)到了同類前列水平。

    綜上所述,基于貪心算法的雙盤異步尋優(yōu)策略具有時(shí)間復(fù)雜度低、平衡時(shí)間短、平衡精度高,對動平衡頭以及振動采集系統(tǒng)要求低的特點(diǎn),因此本次策略為研制低成本高精度的砂輪在線自動平衡系統(tǒng)提供了一種實(shí)用控制方案。

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