矿用车辆湿式制动器检测平台设计

田晓光 周东辉

摘要：本文对制动器检测平台进行设计，阐述平台构成、硬件设计与软件设计等内容，并对飞轮、电动机与转矩等参数和类型的选择进行介绍。最后在人工神经网络的基础上进行训练和实验，结果表明，实验结果与仿真结果一致，该检测平台确实可提高制动器的检测效率。

关键词：矿用车辆;湿式制动器;检测平台;设计方法

0  引言

在矿用车辆运行中，制动器性能对其具有重要影响。通常情况下，井下作业环境复杂，不但要求制动器具有制动力，还应具备抗污染、防水、防爆等性能。湿式制动器采用多片全盘式结构，摩擦面积较大，可放置在车轮减速器中，并设计出专用的检验设备，使工作质量得到进一步提升。

1  湿式制动器检测平台构成

该平台包含内容较多，如电动机、飞轮、传动轴、离合器、滚筒等等，各元件参数经过精准计算，电动机在离合器的驱动下使飞轮旋转，飞轮输出端与转速传感器相连，由传动轴将传感器输出端与驱动鼓联系起来，驱动鼓设置在制动器动壳中，并将加载油缸放在驱动鼓的上方，顺着驱动鼓半径方向，为制动器提供模拟加载。飞轮转速与其实际转速相等，旋转动能与车辆运行动能相等，当飞轮转速与设定值相同时，断开电源，电动机暂停工作，飞轮仍然依靠惯性旋转，此时开启制动阀，使其产生制动力矩，飞轮制动开始，对车辆制动全过程进行模拟。与此同时，制动力矩的运行时间、油温等数值与车辆运行的参数一致，由传感器将制动作用力矩传递给主机，并将图表数据在显示器中展示出来[1]。

2  湿式制动器检测平台的设计

在以往的研究中，学者将重心放在制动器状态监测与可靠性分析方面，部分学者曾利用虚拟仪器技术对提升机性能进行检测，但未在LabVIEW环境下利用人工神经网络对数据精准度进行检测。对此，本文在LabVIEW环境下，调动MATLAB人工神经网络构建制动器检测平台。

2.1 硬件设计

在制动器检测平台中，检测系统主要包括传感器、上位机与信号调理三项内容，硬件结构如图1所示。在硬件系统中包括信号采集卡、主机、信号调理、传感器与供电系统等等。

2.2 软件设计

该系统在LabVIEW环境下设计研发，首先为开始界面，点击“数据采集”按钮便可直接进入主界面，共计包括三个模块，即数据采集、故障诊断、监测系统。其中，数据采集系统针对油温、油压、制动压力、空动时间等信息进行采集，尤其是空动时间，通过检测位移传感器的开始与停止时间差进行计算，剩余元素可通过采集卡对数据直接检测。在MATLAB中人工神经故障系统借助BP网络工具箱对故障数据进行处理，剖析故障的成因与情况，便于事故过程与原因的合理判断，该模块是利用MATLAB脚本节点调用BP网络工具箱来运行，具体流程为：利用MATLAB将计算算法编译完整，直接导入LabVIEW中，也可以将MATLAB程序段写入程序框图中，然后运行。在制动系统中，制动器属于重要装置之一，对其进行故障诊断与分析十分重要。现阶段，矿山企业应用最多的便是盘形制动器，由蝶形弹簧为驱动力。当处于制动状态时，闸瓦压向制动盘的正向压力对缸内油压起到决定作用，可见对弹簧力与油压的检测十分必要[2]。

2.3 元部件选型

2.3.1 飞轮选型

在台架实验中，应始终保持飞轮与车辆行驶速度间的对应关系，公式为：

1000/60·v=2πnr

式中，v代表的是车辆行驶速度，单位为km/h;r代表车轮半径，单位为m;n代表飞轮转速，单位为r/min。将单位统一换算后，得出飞轮转速为：

n=（v/r）2.65

式中，v取值为30km/h，r取值0.386m，由此计算出飞轮转速为200r/min，单功能计算公式为：

（1/2）mu2=（1/2）Iw2

式中，w代表的車轮角速度，单位为rad/s;I代表的是车辆等价转动惯量，单位为kg·m2;m代表的是质量，单位为kg;由上述公式可对试验台动能与车辆实际动能间的关系进行推导，公式为：

式中，G0代表的是车辆在空载状态下的质量，单位为kg;Ga代表的是车辆在满载状态下的质量，单位为kg;r代表的是车轮半径，单位为m;v0代表的是制动初期车速，单位为m/s;v1代表的是制动完毕的车速，单位为m/s;δ代表的是空车质量值。当G0的数值为50000g，Ga的数值为80000g，δ的数值为0.07，r值为0.386m时，整车等效转动惯量的计算公式为：

将各项数值代入公式后，得出最终I的数值为1244kg·m2。与整车转动惯量相比，飞轮的转动惯量仅为1/4，数值为311kg·m2，总质量值为1200kg。

2.3.2 电动机选型

由上述飞轮选型计算结果可知，飞轮转动惯量为311kg·m2，飞轮转速与车轮转速的数值相等，二者均为30kW/h，飞轮的角速度为21.6rad/s，根据实际需求，飞轮在启动60s后便应达到规定转速，由计算可知电动机的输出转矩为112N·m。在矿用制动器构件中，磁调速电动机为无极变速类型，调速范围较广，速度调节较为平滑，启动转矩较大，控制功率较小，额定功率为30kW，转矩为189N·m，转速范围在132-1320r/min之间。

2.3.3 转轴选型

根据制动器额定制动力矩可知，力矩的最大值为6000N·m，冲击系数为1.5，转轴传递转矩的最大值为9000N·m，工作转速为206r/min。转轴采用型号为40Cr的钢制造，调质处理。由转轴结构可知，危险截面时矩形花键的根部，计算可知，该处的安全系数为1.44，与强度要求相符[3]。

2.3.4 其他元件选型

当飞轮、电动机与转轴等元件类型均确定后，与制动器厂家实际生产情况相结合，对检测平台中的剩余元件类型与数值进行确定，如液压离合器的最大扭矩为1544N·m，最大转速为2200r·min-1;万向联合轴的最大扭矩为17000N·m，最大转速为5000r·min-1;鼓形齿式联轴器的最大扭矩为32000N·m，最大转速为3550r·min-1;转矩转速传感器的最大扭矩为10000N·m，最大转速为4000r·min-1。

3  基于人工神经网络的制动器故障诊断

在制动器检测平台中，具有LabVIEW的支持，操作简单方便，有助于人机交互，同时还可在人工神经网络的基础上进行故障诊断。神经网络算法不但可被训练，还具有自适应性、自修改功能，在信息并列处理与推理方面具有较大优势，与传统方法不可同日而语。因此，可在神经算法的基础上进行网络故障诊断，使制动器的故障问题得到有效诊断。

3.1 故障诊断流程

在制动器故障诊断中，人工神经网络具有十分重要的作用，可在故障识别、诊断、图像处理与系统管理等方面得到广泛应用。在利用神经网络法进行故障诊断时，首先应获取相应的信息，由专家提供各类制动器的故障现象与成因实例为学习样本，数据划分为两个部分，一部分用来训练网络，剩下部分用来测试。将训练数据根据一定顺利编码后，分别赋予网络传入、传出节点，利用神经网络学习法进行样本学习。通过网络内部对自适应算法的不断修正，使学习精度满足规定要求。同时，专家知识与经验在众多神经元之间分布开来。待到训练结束后，将测试数据由原始状态进行推理，将故障结果与实际数据对比，如若误差较小，意味着网落权重确立准确;如若误差增加，意味着网络权重构建有误，应再次开展网络训练。待到样本训练结束后，便可对制动器故障情况进行诊断，当实际输入与某一训练样本输入模式相似时，可产生与之相近的学习样本结果，这便是自联想功能的实现。同时，网络计算还可同時进行，一旦机器出现异常情况，网络学习受到不确定因素影响，系统同样会得出准确的分类结果。此时将新得到的数据输入网络，便可实现系统自适应。通常情况下，学习故障实例样本数量越多，故障诊断便越精准[4]。

3.2 提取故障模式特征

由于制动器故障类型不同，应制定故障模式与机制，对各类故障的原因进行深入分析。故障模式包括两种，一是制动正压力不足，用X1表示;原因为摩擦系数降低，记为Y1;闸瓦间隙过大，记为Y2;制动弹簧失效，记为Y3;制动油缸卡缸，记为Y4;残压过高，记为Y5;液压站失压，记为Y6;二是制动力矩过大，记为X2，产生原因为残压过低，记为Y7。通过理论研究可知，三层神经网络可对常规机器故障模式进行诊断，对故障位置进行识别。在制动器故障机理中，主要故障模式为X1与X2，尤其是X1对制动器应用效率产生极大影响。对此，将不同故障成因作为训练样本进行学习，构建故障模式与成因间的映射关系，使特征参数与成因间相互映射，通过输出节点数值计算故障发生概率，在三层神经网络基础上进行故障诊断与特征提取。

通过上述分析可知，神经网络输入特征参数用P表示，包括P1至P6，输出故障成因用Y表示，包括Y1至Y6，故而输入与输出神经元的数量均为6个。按照Hebb公式进行计算，神经网络中的隐层节点数量为：

H=（N+M）0.5+Q

式中，N代表的是输入节点数量;M代表的是输出节点数量;Q代表的是常数值，范围为从1至10的任意一个，由此可计算出隐层神经元数量范围，在4-13之间。

3.3 仿真训练

借助MATLAB神经网络工具箱进行样本训练与仿真。根据仿真结果可知，当训练至295步时，与目标要求相符合，因此收敛速度相对较快。同时，在训练中还应采用学习算法，以动量梯度下降法为主，学习效率为自适应，此种方式在系统中具有一定的适应性，当输入值为0.36、0.09、0.89、0.50时，输出值为0.97、0.004、0.009、0.010。由此可见，对应故障为Y1，诊断结果正确。在行车制动过程实验中，将踏板力设置为500N，制动时间为1s，制动频率为10，剩余参数不便。对行车制动过程进行仿真实验，此时前桥制动器未参与其中，可认为其发生故障，在实验结束后，取前6s的实验结果，由仿真结果可知，3次行车制动压力均在3MPa左右，压力最大值为3.1MPa，后桥制动器不受前桥影响，可正常运行，实验结果与仿真结果相同，满足使用要求[5]。

4  结束语

综上所述，在煤矿企业发展中，通过构建制动器动力模型，对路面工矿进行分析与模拟加载，使湿式制动器的测试要求得以满足，测试工艺与流程更加精简，测试成本降低，测试效率与制动综合性能得到显著提升，与当前市场需求充分符合，为企业节省大量投资，获得更多的经济效益。

参考文献：

[1]郝亚星，陈贤忠，王治伟.矿用车辆湿式制动器检测平台设计[J].煤矿机电，2019（6）：83-85.

[2]王渊，苗旺.矿用胶轮车湿式制动器液压系统设计[J].煤矿安全，2019（06）：121-124.

[3]苗旺.矿用胶轮车全液压多功能湿式制动器控制系统研究[D].天津大学，2018.

[4]胡江平，杨务滋，彭国普，等.300t矿用自卸车全液压湿式制动系统研究[J].郑州大学学报（工学版），2018，32（3）.

[5]刘畅.矿用胶轮车湿式制动器ABS控制策略研究与仿真[D].南京南开大学，2019.

基金项目：“焦作市物料输送设备关键件制造工艺与装备工程技术研究中心”资助项目;焦作市2019年焦作市科技计划项目“矿用车辆湿式防爆制动装置的研制”资助项目。

作者简介：田晓光（1978-），女，河南平顶山人，硕士，黄河交通学院机电工程学院，副教授，研究方向为机械设计制造、高等教育研究;周东辉（通讯作者）（1976-），男，河南郑州人，硕士，郑州日产汽车有限公司，工程师，研究方向为汽车产品设计与制造。