基于混合优化算法的销轴传感器温度补偿及应用*

陈洪月,张 坤,王 鑫,李恩东,宋秋爽

(1.辽宁工程技术大学机械工程学院,辽宁 阜新 123000;2.煤炭工业协会高端综采成套装备动力学测试与大数据分析中心,辽宁 阜新 123000;3.中国煤矿装备有限责任公司,北京 100011)

基于混合优化算法的销轴传感器温度补偿及应用*

陈洪月1,2,张 坤1,王 鑫1,李恩东1,宋秋爽3

(1.辽宁工程技术大学机械工程学院,辽宁 阜新 123000;2.煤炭工业协会高端综采成套装备动力学测试与大数据分析中心,辽宁 阜新 123000;3.中国煤矿装备有限责任公司,北京 100011)

针对应变片式销轴传感器井下工作过程中温度发生变化产生温度漂移,导致测量精度降低的问题,提出一种果蝇算法优化RBF神经网络的温度补偿模型,采用果蝇算法对神经网络的扩展参数进行全局优化,利用应力测试平台实测参数及神经网络非线性映射能力训练温度补偿模型。为验证温度补偿模型补 偿效果及训练效率,对35 ℃下传感器进行实验测试。结果表明:35 ℃下,温度补偿模型补偿平均误差远小于单一算法补偿效果,验证了此方法具有较高的训练效率及补偿效果,能够提高传感器在不同温度、载荷作用下测量精度,同时将本文模型应用采煤机截割煤壁工作中,得到导向滑靴在采煤机行走截割煤壁过程中受力,为导向滑靴结构优化及提高采煤机可靠性和使用寿命提供依据。

果蝇算法;RBF神经网络;销轴传感器;温度补偿;应变片

应变片式传感器应用于各个领域,但是应变片式传感器存在零点温漂这一缺点,且在工作环境温度变化时,对应变片式传感器测量精度影响较大。在煤矿井下工作环境温度变化较大,使用应变片式销轴传感器,测量精度会受井下温度的影响,因此我们必须对应变片式销轴传感器进行温度补偿。

目前,为了消除环境温度对传感器测量精度的影响,国内外专家学者对传感器的温度补偿方法进行了深入研究:文献[1]通过对遗传算法的编码方式、适应度函数和参数进行改进,利用改进的遗传算法对BP神经网络的初始权值、阈值进行优化,避免局部收敛。文献[2]建立改进型ANFIS的温度补偿系统,采用附加动量算法不断修正ANFIS中的前提参数以避免使用梯度下降算法易陷入局部极小,提高系统的忽略网络中微小变化能力。文献[3]提出了一种利用最小二乘支持向量机补偿算法的温度补偿模型。文献[4]提出了一种具有温度自补偿无需额外的温度传感器。文献[5]提出了基于改进自适应遗传算法优化的最小二乘支持向量机的温度补偿方法,与传统LS-SVM相比,改进后的温度补偿方法对温度数据的建模均方根误差减小了0.007。文献[6]提出了应用RBF神经网络强非线性逼近能力进行非线性补偿,具有误差小、精度高、可在线标定、鲁棒性强的特点。文献[7]提出基于最小二乘曲面拟合的温度补偿算法,建立温度与流量之间的非线性映射温度补偿模型。文献[8]建立基于粒子群优化算法POS的BP神经网络温度补偿模型,克服了BP网络收敛速度慢和易于陷入局部极值的缺陷。

本文通过对国内外现有研究状况,提出一种果蝇算法优化RBF神经网络温度补偿方法,利用此方法对销轴传感器在不同温度、不同载荷下误差进行迭代训练,相比单一的果蝇算法和RBF神经网络算法,其迭代效率高,温度补偿效果好。

图1 电阻应变片式销轴传感器工作原理

1 销轴传感器工作原理及温度补偿原理

1.1 工作原理

电阻应变式销轴传感器采用Wheatstone电桥电路[9],工作原理如图1所示,R1、R2为应变仪高精密电阻,R3为工作应变片,R4为补偿应变片;如果在桥路中施加输入电压UAB,则输出电压UCD为:

(1)

没有外加载荷及温度变化时R1、R2、R3、R4阻值相同为R0,电桥平衡,输出电压UCD为0。由文献[9]可知当外界施加载荷或环境温度发生变化时,R3阻值随载荷或温度的变化而变化,R4的阻值随温度的变化而变化,则输出电压UCD为:

(2)

式中:ΔRT1为温度变化引起工作应变片阻值变化;ΔRF为载荷引起工作应变片阻值变化;ΔRT2为温度变化引起补偿应变片阻值变化。

温度对应变片销轴传感器的影响主要表现为ΔRT1、ΔRT2是与温度有关的函数关系,随温度的升高而增大,随温度的降低而减小。同时,当环境温度变化时会对传感器输出值产生附加的热输出[10],从而造成测量精度的降低。

1.2 导向滑靴销轴受力分析

采煤机工作过程中,导向滑靴承受销轨对采煤机的支撑力及行进摩擦力,行走轮承受销轨的行走反作用力及径向分力。由图2可知,行走轮、驱动轮及导向滑靴通过销轴将力传递给采煤机行走部壳体,因此,对销轴的受力进行分析及监测即可获知导向滑靴的受力情况[11]。

图2 导向滑靴销轴受力

导向滑靴与行走轮及驱动轮通过销轴连接在一起,销轴两端固定在行走部壳体上。设定垂直销轴方向为Z向,沿采煤机行走方向为Y向,沿销轴轴向方向为X向。导向滑靴的轴向受力相对较小,因此只考虑导向滑靴Y、Z向受力不考虑X向受力。

由图2销轴受力可知,在采煤机行走截割煤壁过程中,销轴主要受到安装座左侧板、右侧板作用力分别为RZ1、RY1、RZ2、RY2;导向板左侧、右侧作用力分别为FZ1、FY1、FZ4、FY4;行走轮及惰轮轴承左侧、右侧作用力分别为FZ2、FZ3,各作用力间关系如式(3)、(4)所示。由受力可知,测试过程中应变片应贴于销轴各级中部。

FY2+FY4+FY1+RY1=0

(3)

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

(4)

安装座左、右板,导向板左侧、右侧,行走轮左侧、右侧与测力销轴间在Y轴方向上作用力间关系如式(5)所示。

(5)

式中:FCi为应变片Y向输出电压,i=1,2,3,4;FY(ΔT)、RY(ΔT)为Y方向的温度补偿值;α、b、c、d、e表示各力间的距离。

则安装座左、右板,导向板左侧、右侧,行走轮左侧、右侧与测力销轴间在Z轴方向上作用力间关系如式(6)所示。

(6)

式中:FMi为应变片Z向输出电压i=1,2,3,4;FZ(ΔT)、RZ(ΔT)为Z方向的温度补偿值。

则采煤机导向滑靴在行走方向受力如式(7)所示。

(7)

1.3 温度补偿原理

电阻应变片式销轴传感器温度补偿原理如图3所示,销轴传感器输出值及测试环境温度作为优化后神经网络的输入,施加载荷作为神经网络的期望输出,利用果蝇优化后RBF神经网络全局优化能力、良好的非线性映射能力及实测数据对神经网络进行训练。

图3 应变片传感器温度补偿系统工作原理

神经网络实际输出值u0与施加载荷期望值u之间比较得到误差e,利用误差不断训练修复神经网络各层间权值,直到输出满足传感器精度要求逼近网络期望值,从而达到销轴传感器温度补偿。

2 不同温度、载荷作用下销轴传感器实验研究

为了验证温度变化对电阻应变片式销轴传感器的影响,本文利用销轴传感器和动态应变仪等动载测试工具完成试验验证。传感器采用江苏东华测试技术股份有限公司SG403/404销轴传感器,误差精度≤0.5%如图4所示。

图4 采煤机导向滑靴销轴传感器

图5 应力测试实验平台示意图

实验中搭建如图5所示应力测试试验平台,根据导向滑靴销轴在采煤机截割煤壁过程中主要受到安装座两侧、导向板两侧、行走轮两侧与测力销轴作用力,应变片组Ⅰ～Ⅳ分别安装于各级销轴中部。

实验中,首先在室温23 ℃条件下对采煤机行走方向Y方向进行测试,固定好4个支撑点,在二级支撑点相对位置施加力F1,在三级销轴(轴径最小端为一级)两端施加力F2、F3,在三级支撑点相对位置施加力F4,保证施加4个力的大小方向相同,分别施加30 kN～70 KN压力,每次变化10 kN。通过动态应变仪将输出信号传输到计算机进行处理,得到室温条件下各应变片输出力及误差值如表1所示。

表1 室温下Ⅰ～Ⅳ应变片组输出力及误差值

图6 不同温度、载荷作用下各应变片输出误差

由表1可知,应变片组在室温下进行测试实验,输出力误差满足销轴传感器出厂要求,通过数据拟合得到应变片Ⅰ～Ⅳ输出信号与输出力间标定拟合式(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为应变片组Ⅰ输出电压;C2为应变片组Ⅱ输出电压;C3为应变片组Ⅲ输出电压;C4为应变片组Ⅳ输出电压。

依次将温度降低到15 ℃,升高到30 ℃、40 ℃、50 ℃、60 ℃后,更换4组工作应变片重新对销轴传感器进行加载试验,得到4组应变片的输出信号,根据标定拟合式(5)～(8)计算得出对应温度下不同应变片输出力及输出误差,如图6所示。

则测力销轴输出力为:

F测力销轴=F测试+F(ΔT)

(12)

式中:F(ΔT)为温度变化需补偿值。

由图6所示,当温度降低或升高时应变片Ⅰ～Ⅳ输出误差变大,且随着温度升高误差越大,当温度升高到60 ℃时误差最大达到21.652 8%。

3 果蝇算法优化的RBF网络温度补偿模型

3.1 RBF神经网络

RBF神经网络,即径向基神经网络(Radial Basis Function Neural Network),是一种多层前馈网络,具有很强非线性映射能力、泛化能力和容错能力,RBF神经网络模型由输入层、隐层和输出层三部分组成,其网络拓扑结构如图7所示。

图7 神经网络拓扑结构

图7中,xn为网络输入信号,wpq为隐层到输出层各节点间的权值,bq为隐层各节点的阈值,yp为网络输出信号。

依据RBF神经网络拓扑结构可知,其隐层输出为:

(13)

式中:Ci为基函数的中心,σi为基函数的方差。

输出层为:

(14)

3.2 果蝇算法优化RBF神经网络

果蝇优化算法FOA(Fruit Fly Optimization Algorithm)是台湾教师潘文超提出的基于果蝇觅食行为推演出寻求全局最优化的新方法,利用果蝇本身在感官知觉上,尤其在嗅觉与视觉上的优势搜寻漂浮在空气中的各种气味,通过果蝇之间的相互作用,使用发现味道浓度最高的果蝇。

采用果蝇算法优化的RBF神经网络[12]相比传统的RBF神经网络提高了网络训练速度,并且果蝇算法为全局优化算法,有效的避免了RBF神经网络进行局部逼近的弊端,果蝇算法优化RBF神经网络流程如图8所示。所建立的果蝇算法优化的RBF神经网络中,输入层节点数为2个,输出层节点数为1个,隐含层节点数为10个。

网络训练样本中以温度、输出电压值为输入,以输出力为输出值。因应变片使用同一型号,所以以应变片组Ⅰ为例进行训练。样本中输入值数据是通过销轴传感器测试实验实测得到,样本输入值、输出值如表2、表3所示。

图8 果蝇算法优化RBF神经网络流程图

图9 训练曲线

经图8果蝇算法优化RBF神经网络流程图进行全局优化,设置迭代次数max-gen=50,种群规模size pop=30,输入层2,输出层1,训练精度10-5。图9是FOA进行50次迭代过程中不同温度及不同载荷作用下的误差训练图像。由仿真结果可知,迭代19次时,训练精度达到1.057 7×10-5,最佳Spread为0.099 6。得到样本输出值如表2所示。

由图9可以看出,单一RBF神经网络训练,迭代23次,训练精度达到5.429×10-5,果蝇算法训练,迭代46次,训练精度达到2.027 6×10-5,果蝇优化RBF神经网络训练,迭代19次,训练精度达到1.057 7×10-5,由图9可以看出,单一RBF神经网络训练,迭代23次,训练精度达到5.429×10-5,果蝇算法训练,迭代46次,训练精度达到2.027 6×10-5,果蝇优化RBF神经网络训练,迭代19次,训练精度达到1.057 7×10-5,说明不论迭代次数及训练精度,果蝇优化RBF神经网络都比其他两种优越。论迭代次数及训练精度,果蝇优化RBF神经网络都比其他两种优越。

表2 样本输入值

表3 样本输出值 单位:kN

由表4补偿前后误差对比可知,补偿前误差均值为8.437 2%,补偿后误差均值为0.001 022%,远小于补偿前误差均值,说明果蝇算法优化RBF神经网络温度补偿模型能够很好的对电阻应变片式销轴传感器进行温度补偿。

为验证果蝇优化RBF神经网络温度补偿模型的精度,依然使用应力测试试验台进行试验测试。将测试温度升高至35 ℃,且保证温度恒定,更换4组应变片后重新对销轴传感器进行加载试验,得到4组应变片的输出信号,取其中一组输出信号利用RBF神经网络、果蝇算法、果蝇算法优化RBF神经网络进行优化,得到传感器测量误差值如表5所示。

表4 补偿前后误差对比 单位:%

表5 温度补偿作用下传感器测量误差 单位:%

图10 销轴传感器安装及实验

由表5可知在不同载荷作用下,没有采用补偿的误差均值为8.6%,RBF神经网络优化补偿误差均值为0.005 451%,果蝇算法补偿优化后误差均值为0.002 028 4%,果蝇算法优化RBF神经网络补偿优化误差均值为0.001 058 4%。因此使用果蝇算法优化RBF神经网络补偿方法比单一的果蝇算法、RBF神经网络能更好的提高整体温度补偿效率。

同理,按照采煤机行走方向Y轴方向测试方法对垂直方向Z轴方向进行测试,得到应变片组Ⅰ～Ⅳ对应的拟合公式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为应变片组Ⅰ输出电压;M2为应变片组Ⅱ输出电压;M3为应变片组Ⅲ输出电压;M4为应变片组Ⅳ输出电压。

4 温度补偿模型应用

实验地点为国家能源中心重点实验室:煤矿采掘机械装备研发实验中心。实验中心能够1∶1模拟煤矿井下煤岩的开采过程,实验中的模拟煤壁硬度f3、高度为3 m、长度为70 m,采煤型号为MG500/1180,刮板输送机型号为SGZ1000/1050,整个实验系统能够实时在线测量综采成套装备的力学特性,为了保证实验过程的安全可靠,实验中的数据采集系统为Beedate无线采集系统,销轴传感器的安装位置及实验现场如图10所示。实验中采煤机截割速度为4 m/min,滚筒截深500 mm,滚筒转速28 r/min。

将销轴传感器安装在导向滑靴处,采煤机行走3 min截割煤壁,经信号采集系统将信号处理传输到笔记本存储,数据经果蝇优化RBF神经网络温度补偿模型进行全局优化,经式(5)进行数据计算,得到导向滑靴水平方向受力,如图11所示。

图11 采煤机导向滑靴水平分力

由图11可知,采煤机行走方向安装座左、右侧板,导向板左、右侧,行走轮左、右侧与导向滑靴间Y向作用力均值、最大值、最小值、标准差如表6所示。

表6 采煤机导向滑靴Y方向受力 kN×104

由表6可知,采煤机在截割煤壁过程中,导向滑靴在水平方向受力最大处为安装座左侧与销轴接触处最大值为27.997 4×104kN,说明在采煤机行走截割煤壁过程中导向滑靴安装座左侧与销轴接触处更容易损坏。

将经果蝇优化的RBF神经网络模型温度补偿处理数据,利用式(6)计算得到采煤机导向滑靴Z向受力图,如图12所示。

图12 采煤机导向滑靴垂直方向分力

由图12可知,采煤机行走方向安装座左、右侧板,导向板左、右侧,行走轮左、右侧与导向滑靴间Z向作用力均值、最大值、最小值、标准差如表7所示。

表7 采煤机导向滑靴Z方向受力 kN×104

由表7可知,采煤机在截割煤壁过程中,导向滑靴在垂直方向受力最大处为安装座右侧与测力销轴接触处,其值为72.738 4×104kN,且安装座右侧与测力销轴接触处受力最小值30.927 6×104kN,说明采煤机在行走截割煤壁过程中导向滑靴安装座右侧与测力销轴作用力最大,最容易发生损坏。

经式(7)对Y、Z向分力进行计算得到,采煤机导向滑靴各截面合力,如图13所示。

图13 采煤机行走方向前侧导向滑靴销轴4个截面的合力

由图13可知,采煤机行走方向安装座左、右侧板,导向板左、右侧,行走轮左、右侧与测力销轴间合力均值、最大值、最小值、标准差如表8所示。

表8 采煤机行走方向各截面合力 kN×104

由表7可知,采煤机行走截割煤壁过程中,导向滑靴受力最大处为安装座右侧与测力销轴接触处,其值为74.677 6×104kN,且接触处最小值为32.144 7×104kN,说明采煤机在行走截割煤壁过程中,导向滑靴安装座右侧与销轴间作用力最大,且最容易发生损伤。

5 结论

①建立应力测试试验台,实测得到温度变化对电阻应变片式销轴传感器的影响。由试验可知:在不考虑电磁干扰及湿度干扰的条件下,环境温度升高、降低越大,应变片产生虚假应变越大,造成的温度误差越大,从而销轴传感器测量精度越低。

②建立果蝇算法优化RBF神经网络温度补偿模型,将试验得到的数据利用温度补偿模型进行迭代训练,并与单一果蝇算法及RBF神经网络优化补偿进行对比,可知果蝇算法优化RBF神经网络温度补偿模型无论在迭代速率和补偿效果上都比单一补偿效果好,能够提高传感器在不同温度、载荷作用下测量精度。

③将文中温度补偿模型应用于现场实验中,基于国家能源中心重点实验室进行采煤机行走截割煤壁实验,通过温度传感器实测得到现场温度,并应用本文温度补偿模型进行了补偿,得到采煤机导向滑靴在行走方向及支撑方向受力,为导向滑靴的结构优化及提高采煤机的可靠性和使用寿命提供依据。

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陈洪月(1982-),男,博士,副教授,博士研究生导师。主要研究方向为橡胶输送带能耗机理与节能运行技术、机械系统动力学建模与仿真,chyxiaobao@163.com;

张坤(1990-),男,博士研究生,主要研究方向为橡胶输送带能耗机理与节能运行技术、机械系统动力学建模与仿真,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

项目来源:国家自然基金项目(514041325,511774162);国家能源研发(实验)中心重大项目(2010_215);辽宁省教育厅项目(L2012118);辽宁省教育厅创新团队项目(LT2013009)

2017-03-23修改日期2017-07-08

10.3969/j.issn.1004-1699.2017.11.025