开放型嵌入式旋转机械自动平衡控制系统的研究

摘要

转子自动平衡系统多年来一直是工程技术研究与开发的热点领域，具有很大的发展潜力。该项技术不仅可以消除运行中随机产生的动不平衡、实时减小设备振动，而且可以有效延长转动设备的运行周期、减少故障停机、降低维修费用，经济效应可观。同时其潜在的应用范围极为广泛，目前已知的应用报道，不仅有压缩机、汽轮机、离心分离机等大型机械设备，而且还有类似于硬盘磁头等高精密旋转机构。事实上，任何需要保持旋转体稳定运行的机械机构都是其潜在应用对象，因而转子自动平衡技术的发展及应用前景非常广阔。
　　 作为国家自然科学基金项目《机械复杂系统建模仿真、运行优化和自愈调控理论与方法》(编号：50635010)的组成部分，本课题在总结数种典型自动平衡系统的基础上，以自愈调控理论为指导，讨论了工业应用中自动平衡控制系统可能遇到的几类实际问题及其解决方案；通过数学建模对自动平衡控制算法与不平衡信号处理算法进行了仿真研究；分别就连续注排式平衡头、单一注入式平衡头以及电磁式平衡头等三类平衡头构造了开放型嵌入式自动平衡控制系统，并利用北京化工大学DSE中心超重力机实验台进行物理验证；作为自动平衡最小系统的补充完善，探讨了可用于嵌入式环境的旋转机械自动推理故障诊断系统；最终逐步完善了具有自主知识产权的开放型嵌入式转子自动平衡控制系统样机，为该项技术的国产化、工业化进行了初步探索。课题主要工作有：
　　 (1)典型自动平衡控制系统分析与总结
　　 对北京化工大学DSE中心现有的三类典型自动平衡系统(连续注排式自动平衡系统、单一注液式自动平衡系统、电磁式自动平衡系统)进行了综述与比较，分析了自动平衡系统中各组成部件的结构，研究了配重原理及平衡原理；在此基础上讨论了自动平衡控制系统在工业现场实际应用中需要解决的几个核心问题。
　　 (2)构建开放型嵌入式自动平衡系统硬件平台
　　 针对工业现场可能存在的粉尘环境、振动环境、污染环境及狭窄空间等多种不利情况，选用PC/104标准总线作为系统硬件开发平台并对系统硬件进行功能划分，通过“从顶至底”的模块化设计，在最小功能系统的基础上，针对不同类型平衡头与传感器，配合相应功能的扩展单元模块，进而实现对多种平衡头的控制，最大限度的匹配与利用现有资源。
　　 (3)控制算法仿真与优化
　　 工业转子自动平衡控制有其特殊性，表现在：1)仅允许极小范围内可预见的控制超调，从安全角度而言，一般要求不存在超调；2)系统过渡过程中的振荡不仅是对转子工况的干扰，而且将降低平衡头的平衡能力，需要尽可能抑制；3)随着生产负荷等外部条件的变化，转子系统的振动范围可能发生变化，平衡控制系统需要在多个设定值之间平滑过渡。另一方面，嵌入式系统中可利用的硬件资源十分有限。根据这些特点，本课题着重研究了基于迭代学习算法的自动平衡控制策略并利用向量几何原理改进了基本算法，从理论上证明了其收敛性、鲁棒性等关键性质；建立了超重力机转子数学模型，在模型振动特性分析基础上，对PI增量控制、基本迭代学习控制以及基于几何分析的迭代学习控制进行了仿真研究，并确立了适于转子自动平衡控制的迭代学习算法结构，给出了相关控制参数范围。
　　 (4)不平衡量信号提取与处理
　　 不平衡量信号的提取是平衡控制系统的核心问题之一，直接影响到最终的控制效果，特别是避免平衡控制中的“错调”现象很大程度上依赖于不平衡信号提取的精度与准确性。结合系统硬件资源较少，而且是时变参数测量对象等因素，本课题着重考察了自适应滤波算法在不平衡振动信号提取中的应用，并对基本LMS算法进行了改进。利用国际开源振动测试数据库中的信号数据作为分析基准，对比了基本LMS算法、基于向量分析的LMS算法、维纳滤波等自适应信号处理方法，结果表明基于向量分析的LMS算法在算法复杂度、系统资源消耗、信号提取精度等方面有着较好的均衡性。
　　 (5)构建旋转机械自动推理故障诊断系统
　　 机械振动原因繁多，不是任意振动均可通过自动平衡系统进行校正。作为本课题最小功能系统的扩展模块，旋转机械自动推理故障诊断系统的设计目标是对于不可进行自动平衡的振动进行判别并提供可能故障原因的排列，通过融合粗糙集约简、规则属性化、信息模糊化等手段，降低人工输入次数，令系统自动推理程度得以大幅提高。
　　 (6)开放型嵌入式自动平衡控制系统样机
　　 结合上述各项工作，逐步完善系统结构，获取开放型嵌入式自动平衡控制系统的原始样机。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1课题来源及研究目的与意义

1.2国内外相关研究和应用综述

1.2.1故障自愈的研究

1.2.2转子自动平衡的研究

1.2.3 PC/104嵌入式系统

1.2.4非线性系统的控制

1.2.5自适应滤波器及算法

1.2.6机械故障诊断推理

1.3研究内容和研究方法

1.3.1研究内容

1.3.2研究方法

1.4研究目标和研究意义

1.4.1研究目标

1.4.2研究意义

1.5本章小结

第二章开放型嵌入式转子自动平衡控制系统

2.1平衡执行器

2.2平衡控制系统

2.2.1封闭式平衡控制系统

2.2.2开放式平衡控制系统

2.2.3嵌入式平衡控制器

2.3 PC/104开放型嵌入式自动平衡控制器

2.3.1 PC/104体系结构

2.3.2 PC/104开放型嵌入式自动平衡控制系统

2.4本章小结

第三章自动平衡控制算法：迭代学习控制

3.1迭代学习控制技术及发展概况

3.1.1迭代学习控制技术发展概况

3.1.2迭代学习控制的研究内容

3.2迭代学习控制

3.2.1迭代学习控制基本描述

3.2.2开、闭环迭代学习控制算法

3.3迭代学习律及其收敛性

3.3.1 P型学习律

3.3.2非线性时滞系统学习律

3.4迭代学习鲁棒性

3.4.1鲁棒收敛性

3.4.2 P型学习律控制鲁棒性

3.5学习速度

3.6 P型学习律初值问题

3.7基于向量分析的迭代学习控制

3.7.1向量图分析及其算法结构

3.7.2新算法的收敛性证明及鲁棒性分析

3.8本章小结

第四章转子建模与自动平衡控制仿真

4.1转子自动平衡控制系统框图

4.2转子自动平衡系统之一阶纯滞后模型(FOPTD模型)

4.2.1 Cohen-Coon法整定标准增量PI控制算法

4.2.2迭代学习自动平衡控制算法

4.2.3振动平衡控制算法数值仿真对比(FOPTD模型)

4.2.4 FOPTD模型控制仿真小结

4.3超重力机转子模型

4.3.1超重力机

4.3.2超重力机转子模型的建立

4.3.3超重力机实验台实时控制测试

4.4本章小结

第五章可自由旋转的双盘电磁型转子自动平衡系统

5.1双盘电磁型自动平衡系统

5.1.1动环结构

5.1.2平衡盘的平衡原理

5.2平衡盘的定位与转动

5.2.1平衡盘定位

5.2.2平衡盘转动方式

5.2.3平衡盘移动仿真

5.3本章小结

第六章自动平衡中振动信号的时域自适应处理

6.1自适应滤波的基本概念

6.2 LMS算法

6.3基于几何分析的自适应滤波算法

6.3.1 LMS算法向量分析

6.3.2向量LMS算法中参数设置研究

6.3.3 LMS算法性能对比研究

6.3.4实际信号处理

6.5振动信号预处理

6.5.1消除多项式趋势项

6.6本章小结

第七章用于转子自动平衡的故障自动诊断系统

7.1基于蚁群算法的转子故障快速聚类

7.1.1蚁群算法的仿生原理

7.1.2基本蚁群算法

7.1.3利用蚁群算法快速聚类转子故障

7.1.4基于蚁群算法的涡轮机械故障聚类实验

7.2面向嵌入式应用的自动推理模型

7.2.1知识的粗糙集约简

7.2.2规则化处理

7.2.3旋转设备自动故障诊断系统

7.3本章小结

第八章结论与展望

8.1论文的创新与研究成果

8.2未来研究的发展方向

参考文献

致谢

研究成果及发表的学术论文

作者简介及导师简介