[发明专利]一种采煤机摇臂振动传感器优化布置方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种采煤机摇臂振动传感器优化布置方法，尤其是一种联合采用功率流和粒子群优化算法相结合的摇臂振动传感器优化布置方法，主要应用于采煤机状态监测和故障诊断领域。

背景技术

采煤机作为实现煤矿机械化开采的重要设备，是一个集机械、电气和液压为一体的大型复杂系统，其故障出现将导致整个采煤工作的中断，造成巨大的经济损失。现有的采煤机上只配备有检测摇臂电机的温度传感器，并无监测摇臂振动的振动传感器，从振动的角度来监测摇臂的工作状态是一种有效的途径，现有的摇臂振动传感器的布置方法都是凭借着经验将传感器放置于轴承座附近，并未考虑到单个传感器采集到信号的有效性和多个传感器间信号的优化问题。

功率流描述的是振动能量在结构中的传递路径，在研究一连续结构上振动传递时仅仅通过单独测量传递函数是不能确定振动在结构中的传递路径的。运用功率流方法来描述结构中的振动传递路径同时考虑到了结构上的力和速度两个量值，因而同时也考虑到了结构的阻抗特性。分析结构中功率流的分布特性首先要根据结构的受力特性求出每个节点上的受力和速度，然后根据功率流的定义求出每个节点上的功率流，通过结构中的功率流就可以知道结构中振动的强弱情况，从而得知传感器的布置区域。

用模态置信准则来确定传感器布置点不需要考虑结构的质量矩阵和刚度矩阵，并且能够很多好地评价振动向量间的夹角。从理论上来讲结构各节点的固有振型是相互正交的，但是由于在实际测量中的自由度远小于结构模型的自由度，另外还受到传感器的测量精度和环境噪声的影响，实际测得的模态向量很难保证其正交性，有时甚至会出现因向量间的空间交角过小而丢失重要的模态信息。因而在传感器布置点的选取方面首先要保证到各个测点的模态向量有较大的空间交角，尽可能保留原模型的特性。初选一组测点然后往这组测店里添加测点，根据模态置信准则，使得模态置信度MAC矩阵非对角元素最小的那个测点则为最后添加进去的测点，如此往复知道选到满意的检测点数。但是运用模态置信准则无法确定初始测点的位置和添加进去测点的位置。

粒子群优化算法（PSO）是一种基于全局搜索的随机类优化算法，PSO算法首先在可解析空间中初始化一群粒子，每个粒子代表极值优化问题的一个潜在最优解，用位置、速度和适应度值三项指标表示该粒子特征，适应度值由适应度函数计算得到，其值的好坏表示粒子的优劣。到目前为止，PSO的分析方法还很不系统，如何用有效的数学工具对PSO的运行行为、收敛性、收敛速度、参数选择、参数鲁棒性及计算复杂性进行分析还有待进一步研究。

发明内容

本发明综合考虑传感器的数量及其布置位置，提供一种联合使用功率流理论和模态置信准则，并使用粒子群优化算法对传感器进行优化选择的采煤机摇臂振动传感器优化布置方法。通过对摇臂的壳体的功率流传递分析可以得出传感器的最优布置区域，结合模态置信准则使得传感器的数量及布置位置进一步得到优化，并且最终选择出的传感器测出的振动信号间可保证较大的空间交角。

本发明的技术解决方案是：

一种采煤机摇臂振动传感器优化布置方法，包括以下步骤：

（1）建立摇臂壳体的有限元模型；

（2）基于功率流方法的可布置区域划分；

21）运用有限元分析软件对摇臂壳体进行谐响应分析，得到每个单元的受力；

22）提取每个单元的受力，根据板壳功率流理论计算出摇臂壳体中功率流分布；

23）根据功率流计算结果，划分出振动传感器的可布置区域；

（3）基于粒子群算法的传感器数量及位置优化

31）根据步骤21）分析出的传感器可布置区域选取m个监测点作为初始监测点；

32）运用有限元分析软件对摇臂壳体进行模态分析，得到m个监测点的各阶模态振型，并将所得到的各阶振型组成模态向量矩阵；

33）根据模态置信准则MAC，从m个监测点中选取n个监测点作为摇臂壳体的监测点。

所述的方法，步骤21）的谐响应分析中可把其它轴对壳体施加的力看成是一种预应力，对壳体先进行有预应力的静态分析后，再进行有预应力的谐响应分析。

所述的方法，步骤32）中所组成的模态向量矩阵维数根据期望传感器数目确定。

所述的方法，步骤33）根据模态置信准则优化传感器监测点，以MAC矩阵非对角元素最大值作为优化对象，以测点数为粒子，应用粒子群优化算法进行传感器位置寻优。

所述的方法，板壳单元横向振动的功率流表达式如下所示：