模拟加载范文

模拟加载范文（精选5篇）

模拟加载 第1篇

关键词：软起动,软制动,带式输送机,模拟加载

1 概述

近年来,国内外对大功率带式输送机的传动要求以及驱动设备进行了大量的研究,由于大功率、长距离带式输送机的输送带是弹性体,电机启动,输送带上产生摩擦力,输送带会产生一定的变形,胶带越长、反应时间越短,对输送带的伤害越大,因此,为了提高大功率、长距离带式输送机的设备可靠性,延长其使用寿命,改善受力状况,对于输送机的驱动系统,需要尽量降低对设备的冲击,因此就需要系统可以提供无冲击、可靠平滑的启动与制动力矩。

通过带式输送机的软起动装置与软制动装置来改善带式输送机的受力状况,目前该类装置的种类较多,装置选择的首要问题,主要体现在对软启动装置的可靠性以及软制动装置的安全性和可靠性上。因此有必要建立一套模拟加载实验装置,以实现先进带式输送机进行科学的研究与应用。

2 主要研究内容

根据带式输送机在实际工作状况,对其进行模拟而提出的模拟加载实验系统,由于输送机启动与运转情况下的恒转矩特点,因此在模拟加载技术中,模拟负载也需要尽量为恒转矩。该模拟加载实验系统采用盘式加载装置和交流发电机来实现软启动实验的模拟加载,通过液黏软起动装置来实现软制动实验的模拟加载,笔者对上述装置的加载原理,结合工作过程分别进行介绍说明。

3 软起动实验的模拟加载技术原理

可以通过盘式加载装置、交流发电机加载或者二者结合的复合加载来进行软启动实验。

3.1 盘式加载装置

盘式加载装置即为盘式制动器,其加载原理与制动原理相同,在综合实验系统中,可以作为制动器来进行各种软制动的试验,也能够作为模拟加载装置,在软起动实验中供模拟负载。其结构如图1所示。

加载盘和加载器是盘式加载装置的主要组成部件,加载器包括碟形弹簧、活塞和闸瓦。在油缸中的油压和碟形弹簧的共同作用下,闸瓦和加载盘之间产生盘式加载装置的摩擦制动力矩,启车时,解除制动,通过高压油管,压力油进入制动器内的活塞腔内,碟形弹簧被压缩,闸瓦与加载盘离开,启动输送机。在需要加载的情况下,根据所需加载转矩,调节比例阀,降低制动油压,经过碟型弹簧的弹力以及油腔中压力油的共同作用,在碟簧压力的推动下,活塞带动闸瓦压向加载盘,并对加载盘产生一定正压力。利用闸瓦与加载盘二者之间的摩擦产生模拟加载的制动力,从而产生加载转矩。该装置相当于带载运行条件下的输送机,完成现场工况的模拟。加载过程中,加载盘受力分析如图2所示。

在加载过程中,正压力N为:

式中:F2:碟簧压力,N;

W:制动器的运行部分的阻力,N。

F:压力油产生的压力,Pa;

加载力矩与正压力的关系为:

式中:Mz:加载力矩,Nm;

n:制动器副数;

N:盘式加载装置对加载盘施加的正压力,N;

R:平均摩擦半径。

f:摩擦系数,取0.3-0.4;

将式(2)代入式(1)中,得到加载力矩与制动油压的关系:

根据式(3)可知:

加载转矩Mz与闸瓦副数成正比,因此能够通过增加制动器副数来大幅提高加载转矩的能力,但如果制动器副数过多,控制系统将变得复杂,造成加载盘升温过快,因而制动器副数不宜过多。

加载转矩Mz与平均摩擦半径R成正比,因此经过增大平均摩擦半径,加载转矩也会相应增大,然而摩擦半径的增大必然会导致加载盘的半径增大,导致成本的增加,另一方面加载盘半径的最大值也受到允许的径向尺寸限制。

加载转矩Mz与闸瓦对加载盘的正压力成正比,由于正压力与碟簧压力、压力油产压力以及制动器部分阻力相关,并且对特定的加载装置,碟簧压力与加载器部分阻力是不变的,因此,改变加载力矩可以通过改变油压来实现。

加载力矩Mz与油压P呈线性关系,通过控制油压的变化,就可以控制加载力矩。

3.2 交流发电机加载

对于倾角比较大的下运带式输送机,在满负载条件下有可能处于发电状态,因此在带式输送机的尾部设置一台交流发电机,来模拟下运带式输送机发电工况。在交流电动机处于发电状态下模拟负载给输送机。

4 软制动模拟研究

带式输送机由于在制动过程中具有恒定转矩,因此通过加载变化很小或者恒定的负载来模拟软制动实验,而在综合试验系统中,是通过液黏软起动装置来模拟加载量。

通过液体黏性传动来传递液体黏性软起动装置的转矩。液体黏性传动属于流体传动,但与传统的液压传动和液力传动相比,它在概念和工作原理上都有着本质上的不同。液压传动是基于帕斯卡定律,依靠液体的压能传递动力的;而液力传动则基于欧拉方程,根据液体动量矩的变化而传递动力;液体黏性传动则是根据牛顿内摩擦定律,通过油膜的剪切力或者液体的黏性传递动力。其工作原理如图3所示。

两块平板平行放置,其间充满黏性流体,其中油膜的厚度h,保持下板固定,当上板平行下板并以速度v运动时,板间流体会受到剪切。在速度不高时,流体相邻层间的流动状态可视作相互平行的层流,下板表面流分子此时的速度为零,而黏附在上板表面流分子的速度则为v,两板之间流体速度的变化符合线性规律。此时如果要保持上板的速度恒定为v,则所需的力与板的面积A与速度梯度成正比。

上式中,τ:油膜的剪切应力,N/m2;μ:动力黏度,Pas;v:两板的相对运动速度;h:油膜的厚度,m;A:平均有效面积,m2;F:油膜的剪切力,N。

根据式(4)、式(5)可得:剪切应力τ与流体动力黏度μ以及剪切速度v成正比,而与油膜厚度h成反比。因此为对F实现控制,需要对油膜厚度h进行选择。对于特定黏性的液体,在速度v一定的条件下,F会随着h增大而减小,反之则增大。

设液体黏性传动装置具有圆盘油膜n个,摩擦面的内半径为r1,外半径r2,摩擦片的间隙h,主动轴和从动轴的转速分别为ω1、ω2。当用圆盘油膜进行转矩传递时,圆盘油膜半径r处任一微小圆(面积d A=2πrdr),其切应力τ=μr(ω1-ω2)/h,剪切力为d F=τd A,传递转矩d M=rd F,则有式(6):

计算简图如图4所示。

整个液体黏性传动装置所能传递(加载)的转矩:

即:

式中:M:所传递的转矩(Nm);N:圆盘的油膜数;ω1:主动摩擦片角速度(rad/s);ω2:从动摩擦片角速度(rad/s);u:动力黏度(Pa S);r1:圆盘油膜的内半径(m);r2:圆盘油膜的外半径(m);h:油膜的厚度(m);i:传动比,i=ω2/ω1。

根据式(7)可得,摩擦副数与转矩成正比,可利用增加黏液软起动装置传递转矩的能力,但是如果摩擦片数目过多,则会增大液黏软启动装置的轴向尺寸增大,而在液黏软起动实验中,由于最小输出转矩较大,并且最小输出的转速较高,因此会影响实验,因此摩擦片数目不宜太多。传递转矩M与圆盘油膜的外径r2、内径r1的4次方之差成正比,增大r2或者减小r1都会较大改变传递矩。传递转矩M随着油的动力黏度μ的增大而增大,但是μ的增大会增大润滑阻力和控制系统阻力,增加油泵功耗,油温升高过快,因此液压油的动力黏度不宜很高。对于液体黏性传动装置,其传动矩、摩擦片转速以及摩擦片间油膜的厚度之间,存在着耦合关系。力矩M随着摩擦片间隙h的减小而增大,但由于输出转矩增大会导致动摩擦片转速增加,反而又会减小传动转矩。对于特定的液黏软起动装置,其r1、r2、n、μ恒定,当ω1为常数时,加载转矩M的大小与传动比和油膜厚度相关,其关系见式(7)。当油膜厚度h为定值时,传动比i减小,M增大。当传动比为定值时,油膜厚度减小,M增大。因此,可以通过改变油压的大小实现调节油膜厚度h,从而起到调节加载转矩的作用。

5 结语

通过以上对软起动、软制动模拟加载实验装置的研究,文章提出了实验系统的主体方案,介绍了组成及工作原理,为带式输送机软起动和软制动技术提供性能对比以及特性研究,并对软起动与软制动装置在实际应用中的选择提供借鉴。

由于受时间及水平限制,带式输送机模拟加载实验技术还需进一步深入研究完善,并注意以下问题:(1)需通过不断的实验来对关键部件进行详细的分析、研究与改进。(2)对数据采集系统进行引用和开发,使实验数据以及变化趋势在实验过程可实现动态监视及采集。

参考文献

[1]于岩,李维坚.运输机械设计[M].徐州:中国矿业大学出版社,1998.

[2]孙可文.带式输送机传动理论与设计计算[M].北京:煤炭工业出版社,1991.。

不同加载面下隧道地震响应数值模拟 第2篇

本文采用ANSYS/LS-DYNA显式动力分析程序, 对不同加载面下隧道的地震响应情况进行分析, 研究不同加载面对隧道围岩响应的影响规律。

1 数值模拟

1.1 建立模型

LS-DYNA是由LSTC公司开发的功能齐全的非线性显式动力分析程序, 能够模拟真实世界各种复杂问题, 适合求解各种非线性结构的碰撞、爆炸和金属成型等动力冲击问题[11], 1996年与ANSYS公司合作推出了ANSYS/LS-DYNA。本文数值模拟即采用ANSYS/LS-DYNA计算分析。

相关研究表明, 在埋深50m以内, 地下结构的破坏率高达58%[12], 结合当前隧道的平均埋深, 模型埋深取50m。模型尺寸为50×100×1m。隧道为圆形隧道, 跨度6m。模型网格划分如图1所示。模型底面和前后左右四个侧面分别施加无反射边界条件。模型材料参数见表1。

1.2 地震波的选取及修正

本文采用1976年11月25日的宁河天津波地震记录 (上下向) , 时长19.12s, 时间间隔0.01s, 选取其中加速度幅值最大的1s作为输入地震波。

根据中国地震烈度表[13], 基本烈度为7、8、9度时地面运动的最大水平加速度a分别为1.25、2.50、5.00m/s2。而实际地震记录的峰值最大加速度与之不符, 必须对其进行修正。修正系数计算方法如下:

式中:α——地震波修正系数;

av——各烈度对应的地面运动的峰值水平加速度;

avmax——实际地震记录的峰值水平加速度。

计算地震烈度为7度, 修正后的地震波加速度时程见图2。

2 隧道地震响应规律分析

地震波是从震源向外辐射的弹性波。地震波按传播方式分为三种:纵波、横波和面波。纵波是推进波, 地壳中传播速度为5.5~7千米/秒, 最先到达震中, 又称P波, 使地面发生上下振动。横波是剪切波, 在地壳中传播速度为3.2~4.0千米/秒, 第二个到达震中, 又称S波, 使地面发生前后、左右振动。本文针对纵波和横波进行分析研究。

对于地下结构而言, 其所受到的地震波并不一定是由结构下方传来, 因此本文考虑实际情况对不同加载面加载地震波进行分析。加载地震波时间为1s, 计算时间3s。选取隧道顶部, 底部和两帮质点为研究对象, 如图3所示。

2.1 不同加载面纵波加载

选取模型的底面和侧面作为加载面, 加载纵波计算得质点加速度如图4所示。

对比可得, 在模型底面加载纵波时, 隧道顶面的振动加速度最大, 两帮的振动加速度近似相同, 底部最小, 但这四者之间差值非常小。最大峰值加速度为2.18m/s-2出现在0.06s。在模型侧面加载时, 隧道左帮的质点振动加速度最小, 右帮的质点振动加速度最大, 而顶面和地面的质点振动加速度相等, 位于两者之间。而最大峰值加速度为1.36m/s-2, 出现在0.78s。

2.2 不同加载面横波加载

选取底面和左侧面, 加载横波计算得所选质点振动加速度时程如图5所示。

当为底面加载时, 隧道顶面的质点振动加速度最大, 底面的质点加速度最小, 两帮的质点振动加速度值近似相等, 居于前两者之间, 与纵波加载相同, 四个质点振动加速度时程相差非常小。最大峰值加速度为0.89m/s-2, 出现在0.12s。当为左侧面加载时, 左帮质点振动加速度最小, 右帮质点振动加速度最大, 顶面和地面的质点振动加速度值近似相同, 居于两者之间, 也与纵波加载时相同。最大峰值加速度为1.68m/s-2, 出现在1.17s。

2.3 小结

当纵波加载时, 采用底面加载所得的计算结果较侧面加载时的计算结果大;而采用侧面加载时, 在地震波加载完成之后, 会出现多个明显的峰值振动加速度。主要是由于模型上表面为地表, 非无反射边界, 地震波在地表多次反射造成的。

当横波加载时, 采用底面加载时所得的计算结果较侧面加载时的计算结果小, 且采用底面加载时, 计算结果较为接近, 各个质点的峰值振动加速度虽然也逐渐收敛, 但有较为明显的波动现象。

因此, 不同加载面计算所得结果并不相同。当为近场地震, 震源位于结构下方时, 可采用底面加载;当为远场地震, 震源与结构相距较远时, 应选用合适的加载面进行地震波的加载。

3 结论

本文采用ANSYS/LS-DYNA有限元分析软件, 模拟隧道在不同加载面加载地震波时的地震响应, 对比分析计算结果, 认为当加载界面不同时, 计算结果和规律有较大差异。因此, 实际工程中应结合工程具体情况, 参照工程结构与地震震源之间的相对位置关系, 选择合适的加载面进行地震的分析计算。

摘要：研究隧道在不同加载面下加载地震波时的地震响应情况, 具有重要的工程意义。本文针对不同地震波、不同加载面下隧道的地震响应情况进行数值模拟计算, 分析两者之间的差异, 得出不同加载面情况下计算结果差别较大, 隧道地震响应规律不尽相同。因而对不同的工况应采用不同的加载方法。

减少启动时加载项目网络技巧 第3篇

减少启动时加载项目网络技巧

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模拟加载 第4篇

工程机械中修、大修后，传统的检验其作业率是否达到检修标准的方法是根据工程机械实际工作状况进行评定[1]。但这种在实际作业条件下的实验验证方法不仅耗时长，耗油多，而且具有一定的模糊性。模拟加载实验能够实现在室内对被检设备所承受的工作载荷的模拟仿真，具有缩短实验周期、节省经费等优点，目前模拟加载技术在液压系统检测中已有广泛的应用[2]。

对模拟加载实验数据的准确识别是评价液压系统性能的关键环节，BP神经网络作为机器学习的一种重要工具，目前已经在各种模式识别系统中得到成功的应用。由于模拟加载系统为典型的非线性系统，实验采集到的油压信号为非平稳信号，若想准确描述信号的特点必须有足够多的特征参量，但随之带来的就是识别模型的计算量增加，而且可能会降低识别准确率等问题。核主元分析方法可以消除特征参数间的冗余以及噪声对特征参数的干扰，达到凝聚分类信息的目的[3,4]。

本文以某型挖掘机斗杆油缸的模拟加载系统为研究对象，采集了该套装置在6种不同工作状态下的油压信号，然后根据油压信号的压力变化率对采集的信号进行不同工作状态分割，提取不同工作状态下的特征值集，研究了基于核主元分析特征提取和BP神经网络的模式识别方法，取得了较好的效果。

1 模拟加载实验

1.1 实验原理

液压工作装置模拟加载系统基于电液比例控制技术，通过计算机发出控制信号，经通道切换，模拟量输出模块输出电流信号，再经过放大板对电流信号放大，调节加载阀开口大小，从而调节液压缸的油腔压力，模拟工作装置外部负载。操作手操作手柄进行工作装置不同工作状态的切换，计算机通过模拟量输入模块采集加载测量块油路中进油、回油压力信号，通过对工作装置不同工作状态的识别，实现工作装置液压系统的整体作业性能评价，实验原理如图1所示，实际实验装置如图2所示。

1.2 数据采集

以斗杆油缸的模拟加载实验为例，试验中通过工控机输出指令，使2个溢流阀的开启压力保持在某一额定数值(以图3中采集的信号为例，由于斗杆油缸的最大工作油压为30 MPa，取最大工作压力的80%即24 MPa)，然后使发动机转速稳定在1 500 r/min的情况下，操作手通过操作换向阀使液压缸完成一定次数的完整伸出与收回动作，在液压缸伸出、缩回过程中，传感器P1记录了与无杆腔相连的油路压力变化情况，传感器P2记录了与有杆腔相连的油路压力变化情况。信号采集器将采集到的数据通过电台2发回给工控机，工控机通过软件来记录不同模拟载荷情况下完成相应动作时压力变化情况。采集到的一组P1、P2端油压波动数据如图3所示。

图3中状态1为油路中混有气体时有杆腔进油过程，状态2为无杆腔进油、有杆腔回油的正常工作过程，状态3为有杆腔进油，无杆腔回油的正常工作过程，状态4为活塞杆处于最大行程位置时的油压变化过程，状态5为工作装置状态切换过程，即活塞杆从伸出到缩回的状态切换，状态6为无效操作过程。实验中共采集工作装置在6种不同工作状态下的数据60个(每种状态10个样本)，其中40个数据用于对识别模型的训练，另外20个数据用于测试，各种不同工作状态的油压信号特点以及信号采集过程中的影响因素参考文献[5]。

2 KPCA-BPNN模式识别方法

2.1 核主元分析

主元分析(PCA)是一种最为常用的特征提取方法[6]。但从本质上讲它是一种线性映射算法，在处理非线性问题时，往往不能取得好的效果。Sch9lkopf等人在核概念基础上提出了核主元分析方法[7]。KPCA是借助核方法将输入空间映射到一个非线性特征空间，而且这种非线性映射是在原空间中通过满足Mercer条件的核函数的内积运算来实现，无需知道变换的具体形式，运算简便[8]。

对于输入空间中的M个样本xk(k=1,2，…M),xk∈RN，首先将原始数据做去中心化处理[9]，然后引入非线性映射函数Φ，将原输入空间中的所有样本数据映射到高维特征空间F，形成新的样本点为Φ(x1)，Φ(x2)，…Φ(xM),并假设Φ(xk)是中心化的(即)，则在高维特征空间中的样本协方差矩阵为:

对协方差矩阵C进行特征值分解:

式中λ为矩阵的特征值，v是与λ对应的特征向量，特征值是非负实数，特征向量是正交的，用每一个样本都与式(2)做内积，即:

当λ≠0时，根据再生核理论可知，特征向量v一定由落在由Φ(x1)，Φ(x2)，…Φ(xM)所生成的空间当中，因此必有一组相应的系数，可以用Φ(xi)的线性组合表示如下:

a1,a2，…am为不全为0的常数。

定义一个M×M维对称核矩阵K:

将式(1)、式(4)、式(5)代入式(2)得:

式中a=[a1,a2，…，am]T。

定义一个元素为1/n的n×n常数方阵In:

则式(6)可以表示为:

则式(6)可以转化为:

其中，向量a满足‖a‖2=1/λM，通过对式(9)的求解，即可获得要求的特征值和特征向量。然后求解第i个主成分的贡献率及前m个(m<n)主成分分量累积贡献率。通常使得累积贡献率约为85%-95%，以达到信息损失少且大幅降维的目的。对于新的采样xnew，则k个特征空间中的主分量可通过式(10)计算。

2.2 BP神经网络

人工神经网络(artificial neural network,ANN)是一个有大量简单的处理单元(神经元)广泛连接组成的人工网络，用来模拟大脑神经系统的结构和功能。它能从已知数据中自动归纳规则，获得这些数据的内在规律，具有很强的非线性映射能力[10]。BP网络集成了人工神经网络的精华，它的主要特点是信号前向传递，误差反向传播，其网络模型结构如图4所示。其中隐含层可以是一层，也可以是多层。

在前向传递过程中，输入信号从输入层经隐含层，直至输出层。每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态。在进行网络训练时，如果输出层得不到期望输出，则转入反向传播，按代价函数(实际输出和期待输出的均方误差)最小的准则递归地求解网络的权值和各节点的阈值，从而使BP神经网络预测输出不断逼近期望输出。BP神经网络具有自学习、自组织、自适应和调整网络大小的能力，以及强大的联想记忆功能，而且兼有模式识别和特征提取的作用，具有一定的容错性[11]。目前已在模式识别、系统控制、信号处理等领域得到了广泛应用。BP神经网络的理论及算法实现步骤可参考文献[12]。

2.3 KPCA-BPNN识别过程

从图3中可以看出，工作装置在进行不同工作状态切换时，采集的油压数据波动较大，为了实现对各种不同工作状态的识别，文中首先根据压差变化率的绝对值，取将油压信号分割成段，然后计算不同段信号特征值。考虑到采集的油压信号不具备明显的频率特征信息，因此文中计算其时域特征参数。分别计算每段信号的均值、方差、均方值、峰值、偏度、峭度、波形系数、峰值系数、裕度系数、偏度系数、峭度系数、油压压差等13个时域参数，并进行归一化处理，然后经核主元分析进行特征参数降维，并将降维后的数据提交给BP神经网络进行训练，最后使用训练后的网络对测试集中的数据作分类处理。基于KPCA和BP神经网络的模拟加载系统油压信号识别过程如图5所示。

3 实验数据处理与分析

以提取的13个特征参数为研究对象，对其进行核主元分析，核函数选择径向基核函数，经多次对比实验，选择参数σ为0.8。核主元分析结果如表1所示。

从表1中可以看出，前2个主成分的累积贡献率已经达到95.784%，因此文中选用前2个主成分作为新的组合特征进行模式识别，实验数据样本如表2所示。

为了比较特征提取的效果，将本文方法与PCA特征提取方法的分类结果进行比较。用于分类识别的BP神经网络结构为3层，输入层对应所选择的样本综合特征属性值，隐含层节点数经最小误差计算选择，输出为类别标签(即数字1-6)。由于经过PCA和KPCA后的主成分个数不同，因此BP神经网络隐含层的节点也会不同。经过误差对比分析，选择用于KPCA后的数据分类识别的BP神经网络结构为[2,3,1];用于PCA后的数据分类识别的BP神经网络结构为[3,5,1]。网络隐含层神经元的传递函数为tansig，输出层神经元的传递函数为purelin函数，网络的学习函数采用Levenberg-Marquadt反传算法，该训练函数的优点在于收敛速度很快。网络期望训练误差最小值设为0.001，最大循环次数设定为2000，权值修正的学习速率设定为0.05,2种识别方法的结果对比如表3所示。

从表3中可以看出，采用KPCA提取特征的方法识别率为90%，而PCA特征提取的方法识别率仅为75%，即利用KPCA特征提取的识别结果优于利用PCA特征提取的识别结果，这主要是由于KPCA充分利用了样本数据的数据高阶信息，提取了有效的非线性特征的缘故。

4 结语

提出了基于KPCA和BPNN相结合的模拟加载系统油压信号识别方法，与采用PCA相比，KPCA方便表现出了较好的非线性特征提取能力，实验结果验证了该方法的有效性。由于液压系统应用非常广泛，采集的油压信号都比较相似，因此本文提出的模式识别方法对处理其他液压系统的信号具有一定的借鉴意义。

参考文献

[1]梁升,王新晴,雷友春,等.液压模拟加载测控系统设计与应用[J].机械设计,2012,29(5):43-46.

[2]马伟.混合动力液压挖掘机负载模拟系统及其控制方法研究[D].杭州:浙江大学,2008.

[3]关山,石志标,刘炎.基于多特征融合的刀具磨损识别方法[J].振动、测试与诊断,2014,34(3):576-584.

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[5]王新晴,王东,赵洋,等.基于模拟加载系统油压信号的自动测试与识别技术研究[J].振动与冲击,2013,32(2):44-49.

[6]李宏坤,陈禹臻,张志新,等.基于非负矩阵分解与主元分析的时频图像识别方法研究[J].振动与冲击,2012,31(18):169-172.

[7]Schlkopf B,Smola A,Müller K R.Nonlinea component analysis as a kernel eigenvalue problem[J].Neural Computation,1998,10(5):1299-1319.

[8]李太福,易军,苏盈盈,等.基于KPCA子空间虚假邻点判别的非线性建模的变量选择[J].机械工程学报,2012,48(10):192-198.

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模拟加载 第5篇

汽车发动机经常处于变负载、变转速工况运行,因而对发动机动态特性的研究十分重要[1]。而目前对汽车发动机的试验过程一般都在发动机-测功机试验台上进行,这种方法利用测功机直接对发动机加载,因而测量数据准确,但由于该测试系统缺少传动系,因而无法模拟道路实际行驶工况。自行开发研制的汽车发动机道路行驶工况模拟试验台将发动机、变速箱、驱动轮总成固定在台架上,驱动轮置于与电涡流机同轴的滚筒上。当汽车发动机驱动车轮转动时,摩擦力使滚筒转动,通过对电涡流机实现定扭矩、定转速或恒电流控制,可以使滚筒对车轮施加反作用力矩,模拟汽车在道路上行驶时所受到的外部阻力,从而对发动机加载。对于发动机底盘输出功率,利用传感器进行测量。这种测试方法,可使汽车发动机运行工况范围非常大,几乎包括发动机外特性曲线下覆盖的所有运行工况点,因而测量数据对发动机动态特性的研究具有实用价值。

1 测功系统工作原理

试验台加载及测功系统机械结构简图如图1所示。加载装置是风冷式电涡流机,电涡流机定子由励磁线圈、铁心、极靴等组成。当励磁线圈通过直流电时,形成磁场,该磁场在转子上产生感应电流(即电涡流)。电涡流与其所产生的磁场相互作用对转子形成制动力矩(M0),其作用力方向与串接于滚筒上的转子旋转方向相反。M0使车轮圆周上产生切向力F0(其受力状况与汽车在道路上行驶相同),与此同时,外壳(定子)也受到一个与M0大小相等、方向相反的力矩M,M便迫使外壳连同固定其上的力臂转动,力臂就对S型拉压力传感器产生拉力或压力F,利用传感器输出信号及后级信号处理电路,可测得F。另外,与滚筒同轴的测速装置可以测量滚筒的转速。而加载装置所吸收的功率、力矩和转速之间的关系如下[2]:

式中,P为加载装置所吸收的功率,kW;F为测得的作用于定子的反力,N;L为测力臂长度,m;M为加载装置吸收的力矩,N·m;n为滚筒转速,r/min。

2 测功控制系统设计

根据测功系统工作原理,该系统运行过程中需要实现加载控制,实时测量加载压力、滚筒转速并计算功率。本测功控制系统框图如图2所示。图中PC机是主控制节点,实现人机接口,可设定加载量、加载方式以及实现加载的启动、停止控制。各种命令通过RS-232串口送入数据采集与通信节点,而该节点一方面将加载控制信息传送到后级加载控制节点,另一方面将采集并进行处理后的压力、速度信息送回到主控制节点,PC机进一步经过计算处理后以图表或数字方式实时、动态显示功率测量结果。数据采集与通信节点与加载控制节点处于工业现场,周围电磁干扰严重,为保证两节点间数据通信的可靠性,采用CAN总线通信。加载控制节点主要是根据上位机的加载控制信息实现电涡流机的励磁控制,其控制电路以及控制算法的实现是本研究的重点。

3 加载控制电路设计

加载控制节点硬件电路如图3所示。电路主要由微处理器、加载电路、同步电路、电流测量电路、CAN通信电路等组成。

3.1 微处理器选择及外围电路设计

为实现加载控制节点功能,选择Microchip公司生产的PIC18F458单片机作为该节点微处理器。PIC18F458采用16位的类RISC指令系统,指令周期短、处理能力强、运算能力高,可以不用外扩存储器就能很好地完成大量的数据通信和满足通信协议的要求。PIC18F458单片机片内集成了A/D转换器、内部E2PROM存储器、比较输出、捕捉输入、PWM输出、I2C和SPI接口、异步串行通信(USART)接口电路[3]。特别是其片内集成的CAN控制模块可以方便地实现工业现场的数据通信功能,满足本系统设计要求。

PIC18F458总共有8路10位A/D转换器,通过编程设置加载电流测量信号由RA0输入,内部A/D转换器参考电压输入端为RA3,采用基准电压源LM336-5得到稳定+5V参考电压。

PIC18F458单片机内部带有CAN模块,不需要外部扩展,只需加一个总线驱动芯片即可,方便了通信调试,提高了系统的抗干扰能力。C A N总线驱动器是PCA82C250,它是Philips推出的CAN控制器和物理总线接口芯片,可提供对总线数据的差分发送和接收。

PIC18F458单片机支持在线调试和编程功能,图中J1即为编程下载端口。

3.2 加载与同步电路设计

PIC18F458单片机中的定时/计数器TMR1用来作移相定时,即根据PC机发来的控制信息和同步信号的时刻,来确定发往晶闸管的触发脉冲的时刻。为提高快速性和简化程序设计,内部定时/计数器TMR0专门用来作晶闸管触发脉冲的脉宽定时。

PIC18F458单片机的PROTD.7口作为晶闸管的触发脉冲输出,与一个脉冲放大电路相连接,脉冲信号经放大后送往晶闸管。功率放大器采用MOSFET,为加快其开关速度,用由PNP-NPN晶体管构成的互补式电路驱动MOSFET的栅极[4]。PROTD.7口输出高电平时MOSFET导通,脉冲变压器将触发脉冲送往晶闸管的栅极。PROTD.7口输出低电平时,MOSFET关断,触发脉冲消失。VHF36为单相桥式半控整流模块,内部集成续流二极管。励磁线圈为感性负载,L和R分别为等效电感和等效电阻。

来自同步变压器的同步信号为一正弦波,经过零比较器整形后变为方波,整形后的信号接PIC18F458单片机的外部中断0即INT0,外部中断0设置为边缘触发方式,正弦波正半周的开始,PIC18F458响应外部中断0,此即为正弦交流电自然换向点(过零点)。

3.3 加载电流测量电路设计

为实现加载电流的闭环控制,需要测量加载电流。加载电流测量选用TBC-PS5闭环霍尔电流传感器,其输出电压经过仪表放大器AD620放大后,送入微处理器进行A/D转换。AD620反向输入端由基准电压源LM336-2.5提供2.5V基准电压。

4 加载控制电路程序设计

加载控制电路包括CAN总线数据通信程序、A/D转换程序、加载控制程序等。其中,加载控制程序是实现加载控制的关键。

4.1 控制角的确定

P C机的加载控制信息是反映晶闸管电路输出电压Ud大小的量,可以理解成是最大输出电压Udmax与当前应输出电压Ud的比值。由PIC18F458单片机构成的晶闸管触发电路应首先根据这一信息确定出控制角α,然后转换成TMR1定时器的时间常数,确定晶闸管触发脉冲的发出时间。对于8位单片机PIC18F458,这个输出量通常是一个字节Dk,预先将Ud在整个取值范围分为255等份,并求出每等份中间值对应的控制角α,编制一个255字节的Dk对应于α的表格存入程序存储器中。根据PC机的加载控制信息采用查表的方法转换成α,这样有利于提高系统响应的快速性,同时查表本身又是一种很好的线性化方法[5]。

4.2 相移的实现

相控整流电路的控制角α是从正弦交流电自然换向点(过零点)计起的。延时移相控制方法由同步环节提供自然换向点,TMR1由自然换向点开始计时,以控制角α对应的延时时间确定触发脉冲产生的时刻。在第一个触发脉冲的触发时刻TMR1再重新计时,计时10ms(180°)后,得到交流电负半周的第二个触发脉冲。周而复始,可得到一系列触发脉冲。

4.3 脉宽形成

内部定时/计数器TMR0专门用作触发脉冲宽度的定时。在每一次TMR1定时终了,使PROTD.7口为高电平发出触发脉冲的同时,也启动TMR0。TMR0定时终了时使PROTD.7口为低电平结束触发脉冲,TMR0的定时时间即为触发脉冲宽度。一般双窄脉冲的宽度要求在5°~15°之间,本电路选取脉宽为9°,对于50Hz的交流电,对应的时间为0.5ms。

4.4 控制方法

控制节点按照PC机的要求选择闭环控制模式,可以选择定扭矩、定转速或恒电流控制方式。若选择电流闭环控制,控制节点读取数据采集节点中的电流大小,然后再读取PC机设定的电流大小,将2个电流进行比较之后送入PID调节器,通过PID调节器调节励磁输出电流。其余的2路闭环控制过程与电流闭环控制过程类似。

5 实验结论

试验台制作完成后,进行了加载控制、功率测量等一系列实验。其中,加载控制实测波形如图4、图5所示。图4中通道1波形为同步变压器的正弦波同步信号,通道2波形为经过零比较器整形后的同步方波信号。图5中通道1波形为同步方波信号,通道2波形为控制角α=90°时的触发脉冲信号。

该试验台已投入实际运行,实验及运行结果表明,该加载控制系统具有控制精度高、稳定度高、实时性好的特点。而其加载控制电路作为数字式晶闸管触发电路,充分地利用了PIC18F458单片机资源及其运算功能,使晶闸管-触发器环节线性化,提高了控制系统的控制质量并简化了电路设计。该电路可应用于其他相应电力电子控制系统,有一定的实用价值。

摘要：汽车发动机道路行驶工况模拟试验台利用电涡流机对汽车发动机加载以实现道路行驶工况模拟。在各种道路行驶工况下,测功系统可测量发动机底盘输出功率。介绍了该试验台测功系统工作原理及控制系统组成,详细分析了加载控制电路设计。

关键词：道路行驶工况,汽车发动机,功率测量,加载控制

参考文献

[1]Junzhi Zhang,Qingchun Lu.Study on the Engine Dy-namic Testbed[J].Vehicle Electronics,1999,(l):406-409

[2]田国华,张学利,何勇,等.汽车动力性检测[M].北京:人民交通出版社,2002

[3]刘和平,刘林,余红欣,等.PIC18Fxxx单片机原理及接口程序设计[M].北京:北京航空航人大学出版社,2004

[4]孙朴树,李明,王旭光,等.电力电子技术[M].徐州:中国矿业大学出版社,2000