專利名稱：一種延長回轉(zhuǎn)支承使用壽命的智能運動控制方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種回轉(zhuǎn)支承控制方法，尤其涉及一種延長回轉(zhuǎn)支承使用壽命的智能運動控制方法。
背景技術(shù)：
回轉(zhuǎn)支承是廣泛應(yīng)用于工程機械、風力發(fā)電機、海洋平臺、軍用裝備等大型機械結(jié)構(gòu)中需要作相對回轉(zhuǎn)運動的基礎(chǔ)部件，它尺寸較 大又類似于軸承，所以又稱之為轉(zhuǎn)盤軸承，但它有著不同于普通軸承的特性要求同時承受軸向力、傾覆力矩和徑向力，低速重載，采用齒輪傳動，工作環(huán)境極其惡劣?；剞D(zhuǎn)支承相當于設(shè)備的運動關(guān)節(jié)，一旦失效將造成整機失效，甚至重大事故，而由于回轉(zhuǎn)支承尺寸大，價格昂貴，通常不存?zhèn)浼?，且需要將上部幾十噸甚至幾百噸的東西提升一定高度后才能維修，導(dǎo)致維修難度大，費用高，停機時間長，損失大。因此研究如何提高回轉(zhuǎn)支承可靠性，有效延長使用壽命具有重要意義。其一，很多研究人員從圓周載荷分布模型、滾動體與滾道的接觸模型等方面開展研究工作，期望掌握回轉(zhuǎn)支承壽命計算模型，優(yōu)化設(shè)計結(jié)果，提高因有可靠度，從而達到延長使用壽命的目的，而建立回轉(zhuǎn)支承完善的壽命計算模型用于優(yōu)化設(shè)計，有待在建模方法和模型完善方面進一步的理論和大量的實驗研究。再者，一些研究人員專注于故障診斷方法的研究，期望通過建立健康監(jiān)測系統(tǒng)，在回轉(zhuǎn)支承出現(xiàn)重要損傷前及時發(fā)現(xiàn)并維修來延長使用壽命，避免重大事故的發(fā)生。而故障診斷方法在環(huán)境惡劣的低速部件使用上還有待方法研究和實驗驗證，并且在特殊環(huán)境應(yīng)用上意義得不到體現(xiàn)。近年來，有部分人員曾嘗試采用智能方法構(gòu)建控制系統(tǒng)實現(xiàn)使用壽命延長。如吉林大學研究人員在抽油機中采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)控制系統(tǒng)，根據(jù)油井實際負荷控制抽油機抽取能力，使抽油機的壽命延長了 30%;中科院合肥智能所研究人員嘗試將人工智能技術(shù)引入自動換擋控制系統(tǒng)，研究最佳換擋規(guī)律，提高變速器的使用壽命。但是這方面研究還處于起步階段，研究問題較簡單，尚有許多理論、技術(shù)和實驗上的問題需要解決。

發(fā)明內(nèi)容
為解決上述問題本發(fā)明提供了一種延長回轉(zhuǎn)支承使用壽命的智能運動控制方法。目的是實現(xiàn)回轉(zhuǎn)支承機械結(jié)構(gòu)的精確力與位置控制，從而降低功率損耗，有效減少損傷的發(fā)生機率和減緩發(fā)展速度，延長使用壽命。本發(fā)明為解決以上技術(shù)問題，所采用的技術(shù)方案是一種延長回轉(zhuǎn)支承使用壽命的智能運動控制方法，包括如下步驟步驟一將期望軌跡Q減，$輸入至阻抗控制器1，其中乏為Θ r的微分，表示角速度成為4·的微分，表不角加速度；步驟二通過力傳感器7測出回轉(zhuǎn)支承機械結(jié)構(gòu)末端與環(huán)境的相互作用力Fy利用轉(zhuǎn)盤軸承大齒輪處的位置傳感器8測出回轉(zhuǎn)支承實際角位移Θ，將Fe，Θ導(dǎo)入在線辨識器3，在線辨識器用以辨識機械結(jié)構(gòu)末端與環(huán)境接觸產(chǎn)生的慣性力M，阻尼系數(shù)P，剛性系數(shù)R，這些參數(shù)間滿足關(guān)系為
1[.=ΜΘ + ΡΘ + \θ式中焱為慣性力在線估計值，#為阻尼系數(shù)在線估計值，左為剛性系數(shù)在線估計值；步驟三將摩擦阻力矩補償器4補償信號輸入至阻抗控制器1，由于機械結(jié)構(gòu)受到的外負載的變化會使回轉(zhuǎn)支承中滾珠與滾道間存在摩擦阻力矩，所以需要補償阻力矩，阻力矩公式可以表示為
(I 4 44,/Ti = μ — (~~ + 22Fr + Fa)
2 dm式中M為回轉(zhuǎn)支承所受傾覆力矩；Fr為回轉(zhuǎn)支承所受徑向力；Fa為回轉(zhuǎn)支承所受軸向力；dm為滾動體直徑；μ為回轉(zhuǎn)支承選型系數(shù)；步驟四將參考軌跡0jt)，9r(t-l), 0jt-2)輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償器2，其中0jt-l)為Θ Jt)前一時刻值，其中Θ Jt-2)為Θ Jt-I)前一時刻值。將誤差訓(xùn)練函數(shù)V輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器2，其中V滿足如下公式V = E +M ' ( ) ‘: +『仆:-FJ式中Ε為 Θ「Θ ；通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線修改內(nèi)部參數(shù)，在每個時間單位輸出補償信號爐至阻抗控制器，神經(jīng)網(wǎng)路補償?shù)哪康氖茄a償由于建模不精確引起的誤差，同時降低外界對系統(tǒng)的干擾，增強控制系統(tǒng)魯棒性；步驟五由阻抗控制器I得到的驅(qū)動力矩信號T導(dǎo)入力矩電機5，由力矩電機驅(qū)動回轉(zhuǎn)支承及機械結(jié)構(gòu)6。所述步驟一中阻抗控制器由由阻抗控制律F所得，阻抗控制律為
F = Kl-(U+ φ) +εθ+Tf+Fe式中K1為回轉(zhuǎn)支承及機械結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)動慣量，Κ2為力矩電機作用力半徑，c為回轉(zhuǎn)支承阻尼系數(shù)，Tf為回轉(zhuǎn)支承摩擦阻力矩，F(xiàn)e為回轉(zhuǎn)支承機械結(jié)構(gòu)末端與環(huán)境的相互作用力；式中U表示為υ = θ+Μ ^Ρ θ,.- θ) + !}^ -0)-Fe)式中4為Θ微分，表示回轉(zhuǎn)支承實際轉(zhuǎn)速。所述步驟二中在線辨識器采用最小二成算法通過在線擬合Fe，Θ計算出慣性力在線估計值M，阻尼系數(shù)在線估計值# ,剛性系數(shù)在線估計值左。所述步驟四神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償器采用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；該網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱含層、輸出層三部分組成。所述輸入層輸入為Xi = [ Θ r ⑴ Θ r (t-Ι) Θ r (t-2) ]τ ；隱含層為每個輸入加權(quán)與之對應(yīng)的W1u,并在每個隱含層節(jié)點相加，其中每個隱含層節(jié)點具有一個非線性激活函數(shù)F ( ·)，稱為S型函數(shù)，其幅值在-I到I之間=
I+ e_xp(-(·))隱含層輸出值為
I - exp(-([ Xi W1v + bl j)) φ} =-γ-
l+ exp(—(之 K. +blj))
i-l式中=W1u為輸入層與隱含層間的權(quán)重值，b1,.為隱含層中第j個神經(jīng)單元的偏置值，輸出層輸入為Φ」，這樣經(jīng)過線性輸出節(jié)點可以得到4 =jk + h\)
j-i式中=W2jk為隱含層與輸出層間的權(quán)重值，bk2為輸出層中第k個神經(jīng)單元的偏置值，選取訓(xùn)練參數(shù)V的二次型作為訓(xùn)練的性能函數(shù)J = ^V1V為使性能函數(shù)J最小化采用反向傳播的動量改進式，可以得到更新規(guī)律為
f η\Ab1J- (O = 14 C1 - 4 )χ, Σ Vtw2 Jk + Y^b1 J (t-1)
Kt=I JAb2k (t) = λ VY Ab2k (t-1)
n\Sj {t) = λφΑ\ - φ ζ)X、VkW2jk + /Aw1if (t -1)
V*=i JΔ w2Jk (t) = λ Vk Φ k+ Y Δ w2Jk(t-l)式中λ為更新率，Y為動量項系數(shù)。本發(fā)明的有益效果是本發(fā)明的一種延長回轉(zhuǎn)支承使用壽命的智能運動控制方法實現(xiàn)了回轉(zhuǎn)支承機械結(jié)構(gòu)的精確力與位置控制，從而降低功率損耗，有效減少損傷的發(fā)生機率和減緩發(fā)展速度，延長使用壽命。其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的阻抗控制器能使回轉(zhuǎn)支承自我感受內(nèi)部和外部環(huán)境，自主改善可控的運行環(huán)境，優(yōu)化自身運動狀態(tài)，從而提高環(huán)境適應(yīng)能力和魯棒性，優(yōu)于傳統(tǒng)的PID、阻抗等閉環(huán)控制。本發(fā)明的一種延長回轉(zhuǎn)支承使用壽命的智能運動控制方法要比組建健康監(jiān)測系統(tǒng)或者掌握回轉(zhuǎn)支承壽命計算模型更容易實現(xiàn)，具有良好的實用性。


圖I是本發(fā)明的回轉(zhuǎn)支承機械控制系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)原理圖。
圖2是本發(fā)明的阻抗控制器內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖。圖3是本發(fā)明的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償器結(jié)構(gòu)圖。圖4是本發(fā)明的回轉(zhuǎn)支承機械結(jié)構(gòu)簡化圖。圖5是本發(fā)明的回轉(zhuǎn)支承機械控制系統(tǒng)技術(shù)流程圖。圖6是本發(fā)明的回轉(zhuǎn)支承機械結(jié)構(gòu)力跟蹤示意圖。圖7是本發(fā)明的回轉(zhuǎn)支承機械結(jié)構(gòu)位置跟蹤示意圖。圖8是本發(fā)明的回轉(zhuǎn)支承機械結(jié)構(gòu)功率跟蹤示意圖。圖中1為阻抗控制器、2為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償器、3為在線辨識器、4為摩擦阻力矩補償器、5為力矩電機、6為回轉(zhuǎn)支承機械結(jié)構(gòu)、7為力傳感器、8為位置傳感器。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖對本發(fā)明進一步說明。如圖I至8，一種延長回轉(zhuǎn)支承使用壽命的智能運動控制方法，包括如下步驟步驟一將期望軌跡、及0,'，武輸入至阻抗控制器1，其中0力Θ r的微分，表示角速度表
為武的微分，表不角加速度。步驟二通過力傳感器7測出回轉(zhuǎn)支承機械結(jié)構(gòu)末端與環(huán)境的相互作用力Fe，利用轉(zhuǎn)盤軸承大齒輪處的位置傳感器8測出回轉(zhuǎn)支承實際角位移Θ，將Fe，Θ導(dǎo)入在線辨識器3，辨識器用以辨識機械結(jié)構(gòu)末端與環(huán)境接觸產(chǎn)生的慣性力M，阻尼系數(shù)P，剛性系數(shù)R，這些參數(shù)間滿足關(guān)系為
Fe=Me + P0+lW式中M為慣性力在線估計值，#為阻尼系數(shù)在線估計值，i為剛性系數(shù)在線估計值。步驟三將摩擦阻力矩補償器4補償信號輸入至阻抗控制器，由于機械結(jié)構(gòu)受到的外負載的變化會使回轉(zhuǎn)支承中滾珠與滾道間存在摩擦阻力矩，所以需要補償阻力矩，阻力矩公式可以表示為
// Λ A Α,/fTi = μ — (― + 2,2Fr + Fa)
2dm式中M為回轉(zhuǎn)支承所受傾覆力矩；Fr為回轉(zhuǎn)支承所受徑向力；Fa為回轉(zhuǎn)支承所受軸向力；dm為滾動體直徑；μ為回轉(zhuǎn)支承選型系數(shù)。步驟四將參考軌跡9r(t), 9r(t-l), Θ Jt-2)輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償器2，其中9r(t-l)為Θ Jt)前一時刻值，其中Θ Jt-2)為Θ Jt-I)前一時刻值。將誤差訓(xùn)練函數(shù)V輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器2，其中V滿足如下公式V = E^-M iUHFJ式中E為 Θ「Θ。
通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線修改內(nèi)部參數(shù)，在每個時間單位輸出補償信號爐至阻抗控制器，神經(jīng)網(wǎng)路補償?shù)哪康氖茄a償由于建模不精確引起的誤差，同時降低外界對系統(tǒng)的干擾，增強控制系統(tǒng)魯棒性。步驟五由阻抗控制器I得到的驅(qū)動力矩信號T導(dǎo)入力矩電機5，由力矩電機驅(qū)動回轉(zhuǎn)支承及機械結(jié)構(gòu)6。其中步驟一中阻抗控制器由附圖2所示，圖2由阻抗控制律F所得，阻抗控制律
為
權(quán)利要求
1.一種延長回轉(zhuǎn)支承使用壽命的智能運動控制方法，其特征是包括如下步驟 步驟一 將期望軌跡K蛾，夕輸入至阻抗控制器(1)，其中4 為吣的微分，表示角速度4'為武的微分，表示角加速度； 步驟二 通過力傳感器(7)測出回轉(zhuǎn)支承機械結(jié)構(gòu)末端與環(huán)境的相互作用力Fy利用轉(zhuǎn)盤軸承大齒輪處的位置傳感器(8)測出回轉(zhuǎn)支承實際角位移0，將^，0導(dǎo)入在線辨識器(3)，在線辨識器用以辨識機械結(jié)構(gòu)末端與環(huán)境接觸產(chǎn)生的慣性力M，阻尼系數(shù)P，剛性系數(shù)R，這些參數(shù)間滿足關(guān)系為Fe = MO +Pd+ R0 式中V力摜性力在線估計值，#為阻尼系數(shù)在線估計值，左為剛性系數(shù)在線估計值； 步驟三 將摩擦阻力矩補償器(4)補償信號輸入至阻抗控制器(1)，由于機械結(jié)構(gòu)受到的外負載的變化會使回轉(zhuǎn)支承中滾珠與滾道間存在摩擦阻力矩，所以需要補償阻力矩，阻力矩公式可以表示為=+ 2.27*> + / V/) 2、dm 式中M為回轉(zhuǎn)支承所受傾覆力矩；Fr為回轉(zhuǎn)支承所受徑向力；Fa為回轉(zhuǎn)支承所受軸向力為滾動體直徑；U為回轉(zhuǎn)支承選型系數(shù)； 步驟四 將參考軌跡er(t), er(t-i), ejt-2)輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償器(2)，其中er(t-i)為9r(t)前一時刻值，其中e Jt-2)為e Jt-I)前一時刻值。將誤差訓(xùn)練函數(shù)V輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器(2)，其中V滿足如下公式 V = IU \Pi:+ RE-Fe) 式中E為0r_0 ； 通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線修改內(nèi)部參數(shù)，在每個時間單位輸出補償信號@至阻抗控制器，神經(jīng)網(wǎng)路補償?shù)哪康氖茄a償由于建模不精確引起的誤差，同時降低外界對系統(tǒng)的干擾，增強控制系統(tǒng)魯棒性； 步驟五 由阻抗控制器(I)得到的驅(qū)動力矩信號T導(dǎo)入力矩電機(5)，由力矩電機驅(qū)動回轉(zhuǎn)支承及機械結(jié)構(gòu)(6)。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的延長回轉(zhuǎn)支承使用壽命的智能運動控制方法，其特征是所述步驟一中阻抗控制器由由阻抗控制律F所得，阻抗控制律為F = Ki-(U + <p) + c&+Tf +F, 式中K1為回轉(zhuǎn)支承及機械結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)動慣量，K2為力矩電機作用力半徑，c為回轉(zhuǎn)支承阻尼系數(shù)，Tf為回轉(zhuǎn)支承摩擦阻力矩，F(xiàn)e為回轉(zhuǎn)支承機械結(jié)構(gòu)末端與環(huán)境的相互作用力； 式中U表示為 u=e+M '(He,. -m+im. -0}—Fe)式中為e微分，表示回轉(zhuǎn)支承實際轉(zhuǎn)速。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的延長回轉(zhuǎn)支承使用壽命的智能運動控制方法，其特征是所述步驟二中在線辨識器采用最小二成算法通過在線擬合Fe，0計算出慣性力在線估計值分，阻尼系數(shù)在線估計值#，剛性系數(shù)在線估計值左。
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的延長回轉(zhuǎn)支承使用壽命的智能運動控制方法，其特征是所述步驟四神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償器采用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；該網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱含層、輸出層三部分組成。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的延長回轉(zhuǎn)支承使用壽命的智能運動控制方法，其特征是所述輸入層輸入為 Xi = [ 9 r (t) 9 r (t_l) 9 r (t_2)]； 隱含層為每個輸入加權(quán)與之對應(yīng)的W1u,并在每個隱含層節(jié)點相加，其中每個隱含層節(jié) 點具有一個非線性激活函數(shù)F ( )，稱為S型函數(shù)，其幅值在-I到I之間l-exp(-()) I + exp(-(-)) 隱含層輸出值為 I - CxpC-C^XiW11J +blj)) =-l-j- l + exp(—+b\j))i-l 式中=W1u為輸入層與隱含層間的權(quán)重值，b1,.為隱含層中第j個神經(jīng)單元的偏置值，輸出層輸入為Ctj，這樣經(jīng)過線性輸出節(jié)點可以得到 51 A =+b2k) j-i 式中=W2jk為隱含層與輸出層間的權(quán)重值，bk2為輸出層中第k個神經(jīng)單元的偏置值，選取訓(xùn)練參數(shù)V的二次型作為訓(xùn)練的性能函數(shù) J = -VrV 2 為使性能函數(shù)J最小化采用反向傳播的動量改進式，可以得到更新規(guī)律為M1HO = M-(I — 4)1,〔Zw2, ) + r^b\, (t -1) Ab\(t)=入 Vy Ab2k(t-i)/ n\Awi ij(t) = /14 (I - AY, Vk jk + r^1 U (t -1) \*=i J A W2jk (t) = A Vk k+ Y A w2Jk (t-1) 式中、為更新率，Y為動量項系數(shù)。
全文摘要
一種延長回轉(zhuǎn)支承使用壽命的智能運動控制方法，其特征是包括如下步驟將期望軌跡θr及輸入至阻抗控制器(1)；通過力傳感器(7)測出回轉(zhuǎn)支承機械結(jié)構(gòu)末端與環(huán)境的相互作用力Fe；將摩擦阻力矩補償器(4)補償信號輸入至阻抗控制器(1)；將參考軌跡θr(t)，θr(t-1)，θr(t-2)輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償器(2)；由阻抗控制器(1)得到的驅(qū)動力矩信號T導(dǎo)入力矩電機(5)，由力矩電機驅(qū)動回轉(zhuǎn)支承及機械結(jié)構(gòu)(6)。本發(fā)明的一種延長回轉(zhuǎn)支承使用壽命的智能運動控制方法實現(xiàn)了回轉(zhuǎn)支承機械結(jié)構(gòu)的精確力與位置控制，從而降低功率損耗，有效減少損傷的發(fā)生機率和減緩發(fā)展速度，延長使用壽命。
文檔編號G05B13/04GK102819219SQ20121019468
公開日2012年12月12日 申請日期2012年6月13日 優(yōu)先權(quán)日2012年6月13日
發(fā)明者王 華, 謝冬華, 陳捷, 洪榮晶 申請人:南京工業(yè)大學, 南京工大數(shù)控科技有限公司