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滑动轴承性能数据的建模分析

供稿:中国工控网 2016/12/6 15:55:13

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  • 关键词: 滑动轴承
  • 摘要:滑动轴承性能数据的建模分析。通过大量的计算实例明。基于遗传编程的数据进化建模方法能够从大量的工程数据中发现其数学模型,代替数据进行计算。在定程度上反映数据的趋势。将大量的数据归纳为些实用的经验公式。为系统设计和工程应用提供方便。

滑动轴承性能数据的建模分析 

这些都需要事先输入大量的性能数据,数据的存储给系统兑带来沉重的负担,这些数据或者规范化的数据无法满足实际应用。因为实验或数伉计算所提供的是在特记条件下的离,数,而,枵中还需要别于实兑条件的光滑数虬因此。面大量的工程数据库,如滑动轴承的线忭汕膜力数据痄。静态性能数据库和稳定性能数据库等。对其进丁模彻化处5里,得到描述数据的数学模型,为系统设计分析和工程应用等提供依据。

木文提出对数伉计兑结汜进步分析,采用种站于遗传编程算法的数据进化述模方法。实观数值1兑结果的模哦化分祈=将大以的相关数据归纳为函数1数据的建模分析数据的建模分析是将大量的数据按照定拟合精度要求纳为简洁的数学模型。使其能够进步解释所研宄系统的规律。给定组变量,其中自变量为义相应的爪姐观测数据,厂2.XhrIVi其中1.2.17.在模吧圯找到个,允变射的数学模型少=0,使测量数据按照定的指标函数满足下式,指标函数选用加权均方误差或者最大加权偏差。

数学模彻具有明确的数学达式。可以是多顶式函数代数函数差分方程或微分方程等,进而可以把发现的结果用于系统分析。常的方法有插值法回归分析131人工智螗41和遗传编程算法13等。

插值法要求准确通过这些数据点。虽有,好的数位特忧但是,要存放大的参数胃又没有个统的数学公式。另外,如果个别数据的误差较大时,会弓起捕值函数发生严重地波动,从而影响逼近的精度。

1归分析需要人为地假定和修改模型的结构。限制复杂模型的发现。选择合适的数学模型是比较困难还可以根据拟合数据的散点阁从数7上加以选择近年来出现的基于遗传编程算法3的符号回归技术是种非线性系统的结构优化方法,获得函数的结构,成功地实现数据建模过程的自动化。

2基于遗传编程的数据进化建模遗传编打;法是叱,提出的坫户遗传算法圯想的动代序设1兑法,模拟生物进化过程的优胜劣汰的自然选择机制和遗传信息的传递规律,用于解决科学和工程实际中的复杂问。遗传编程算法个体评价和终止判定,实质上是个迭代计算过程。I个本,码行数据建模时,函数模型稂成进化的个体。将函数编码成叉树的形式,如1的结构。

以这种分层结构问的解空间,而且其结构与大小都是动态自适应调整。叶结点由端点集组成,包括问的原始变量参数和无参闲数=1=义,兄,中间结点为组合变量的函数集,包括算术运算符等和函数,2群体初始化遗传编程算法是对群体的操作,在进化的开始必须产生进化的初始群体从函数集中随机选,个儿素。作为个体生成的起点依次加入从端点免和闲数集中随机选出的元素,重复上述过程直至生长为满足要求的个体。初始群体通常是随机构造的,也可以在初始群体中加入领域的先验模型,以加速算法向全局最优解的收敛。

3遗传操作选择操作体现适者生存,不适者淘汰的生物进化机理。使性状优良的个体良打较多的机会被选进交配池产生后代。交叉与变异是最常用的遗传操作,交叉体现了同群体中不同个体之间的信息交换,具体操作如阁2所不。从繁殖池中1姐机选抒两个个体作为交叉操作的父体。在两个父体中独立地选取为交义点。交换父体中以交叉点为根结点的相应子树得到两个子代。为了避免在进化过程中陷入局部极值,增加个体的多样性。实厅变异操作3所不。改变义树的某个结点的元素。

令本评价评价决定进化的方向,通过适应度函数,将同群体的个体按定指标量化,为选择操作提供客观依据。适应度函数的确定主要依赖于所要求解的问,对于数据建模问适应疫函数为式2.

终止判定进化终止有两个判定条件,用给定的进化最大代数6作为终止判据条件。另外的终止条件是最大无进化代数,当进化代数还没达到进化最大代数时,群体中的最好个体的适应度连续保持从代无著变化,即解的质量没有明显提高,则终止进化进程。

先组织需要建模的数据,确定进化的控制参数。随机生成进化的初始群体。利用遗传编程生成新群体。从由许多叉树形可行解组成的搜索空间中,寻找出个具有最洼适应度的。义树;通过遗传编程构造的数学模型打备种形式。而且参数的维数也不同记。传统勺模型罗数估1方法,如阿0说邮7法。叼31 91算法和变尺度法等要求模型连续或者可微,没有通用性,这里采用粜士厂肘单纯形法优化模型遍历。以中缀达式的形式不所生成的函数式。最终得到能够描述数据特征的数值规律。数据进化建模方法的流程4.

3建模分析出压力分布,然后积分求出阻力和流量等,借助于无形式推广应用到相似的轴承问中。但是,般工况下这个阶偏微分方程没有精确的解析解,为了便于对数据的使用,对数值计算结果进行建模分析。

数据进化建模进化控制参数的设定较多地取决于经验和运行结果,这里选取群体规模,=50,交叉醇为0.7,变异概率为0.最大进化代数6对于径向滑动轴承。在油膜的流态处于层流并且不考虑进油压力和温度场对粘度影响的条件下,偏心率是与宽径比50和承载能力系数5的函数=似,岑。数值计灯结果的曲线如阁5所不,3宽径比方为固定值时,偏心率就取决于承载能力率和承载能力系数乌之间的函数关系=乌。

将系统生成的几个较好模型如1.采用数据进化建模系统,可以得到多个拟合精度较好的数学模型,而且模型的结构形式也是变化的,从模型的拟合精度规模曲线的趋势和可角性等指标考察数据的拟投吧。选抒比较合沾的数掘模型,检验这1个拟合松型的±或范围承栽能力系数r般取值是每0,但是偏心率的取值范围应是01.模型1的值域为0,模型2的值域为00.978,模型3的值域为0.00706 0.977句,模型4的值域为叫+.另外再加上模型的拟合精度选取模型为最优。

55=1.2时间的拟合模型宽径比5和承载能力系数龟之间的函数关系=计算值与此,18方程的数值结果基本吻合。拟合模型相同的宽径比。偏心率随着承载能力忝数知的增加而增加,趋近十1;在相同的承载能力系数下,偏心率随着宽径比的增加而减小。

利用文献7提供的标淮数据对所生成的模型进丁验拟合精,6.5料,最弋相对偏差= 4结论实例计算明,基于遗传编程的数据建模方法能够自动寻找十数据间的数学模型。对于组数可以获得多个拟1粘度较,1的数据模型,而且模型的结构形式多样,并不局限于某种类型。借助于数据进行再处理。以以到描述数倨叫关系的较为简洁的数学模型。

在尤任何先验知识的情况。根据所提供的数据建立满足定拟合粘度要求的统计意义投增。为进步系统分析提供备选模型也可以将系统的先验知识引入到进化过程中,在不完备知识的基础上,生成适当的物理模型数据建模方认公终生成的数学模型不仅满足定精度要求的统计总义的拟合。还应使模型能够解释系统的本质特征。参数几打定的意义严格地讲。对模型的确认最终还处,耍理论上的支持。根据相关领域知识通过严格的证明。才能足真正认识被研究系统模型如径向滑动轴承的忡能,数数据库。将大量的数据归纳为些实用的经验公忒。便十数据的工程应用1张直明主编。滑动轴承的流体动力润滑理论。北京高等教育出版社。1986为了检验模型的有效性,为某推耙机遥控改造后的液压系统。机器中前进后退及各挡速离合器油缸原来由手动阀控制,现在通过与两位通电磁阀并联;左右转向及制动仍由原手控多路阀操纵,遥控时通过电磁换向阀控制油缸,使客路阀芯移动对多路阀进行操纵。汕及熄火装置也由阀控油缸完成。主切换阀不通电时,系统处于手控状态,电控液压回路不起作用;通电即处于遥控状态,声控回路不起作用并联的电磁阀使油缸的两腔在电控时都与油箱相通。其中需要解决的问是如何使在手控操作时所加的电控附加机构不增加较多阻九即使油缸的摩擦系数尽量低,这可以选用新型密封材料完成。在市场选购并不阐难。

2基于时间调节的开关量控制代替模拟量控制设计思想呈,但它们的动作个以迅速完成而是要,过定时间,通过调节单向节流阀的开度可以调节油缸活塞的移动速度,这样就可以在遥控发射端通过调节旋钮对各控制量进行调这种调节方式的优点足不需增加比例控制系统。

这样不仅使液压系统造价低廉而且也使遥控电1系统简单成本降低。这种调节方式的缺点是液压系统复杂不易进行车上的节流阀开度的调节旦调节好锁定谣控器不能叩进行执行机构的速度拧制,也不,于进步进行计算机智能控制。

3基于电液比洌多路阀的模拟量控制设计思想目前。外计算机控制技术传感器技术以及机电体化技术已在工程机械上得到较为广泛的应用。

与此相应地工程机械电液控制技术也得到了长足的发展,电液比例多路阀就是其中的个例子。3是电液比例多路阀应用于某推耙机的液压系统。

先导控制部件与减压式先导阀具有相同的操作方式。

采这种比例控制多路阀的优点是易实现与电7控制接口,也即易与遥控电气输出电路连接方便构成计兑机控制系统实现智能控制。而且具有结构紧凑的特点。缺点是价格贵,可供选择的产品少生产类似产llJhm1ImxDMrfoss.HAWE;基于闭环比洌伺服控制多路阀阀芯位移的模拟量设计思想对现有手控操作液压工程机械进行遥控改造,可自然考虑到如果多路阀的阀芯位移能与输入的电信号成正比,这种控制便可方便地与遥控输出电路相连接,采用比例伺服阀控制油缸的闭环位置系统可以解决这+.这样就必须对汕缸的位移进行检测。这使得整个系统变得复杂庞大,为此可以专门开发集比例阀油缸和传感器为体的专用单元。这种控制单元也便于实现计算机控制,有着良好的应用前景。

4结束语遥控工程机械是有着较好应用前景的实际工程手段,在我国对此进行专门的研究目前还不多,本文从适合于遥控操作的液压系统方法研宄入手进行初步探讨,希望引起同行和工程界的重视,使我国的工程机械和工业遥控技术得到较大程度的进步。

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