基于逆虛擬激勵法的掘進機截割機構(gòu)的載荷識別.pdf

1、掘進機在高速重載條件下工作，其良好的性能是煤礦安全生產(chǎn)的保障，而其安全性與截割機構(gòu)的運行狀態(tài)有很大關(guān)系。通過對掘進機截割機構(gòu)的載荷分析研究，及時精確識別其承受動態(tài)載荷，能夠為故障預(yù)示和演化、壽命預(yù)測等提供技術(shù)支持。然而截割機構(gòu)的載荷通常又無法直接測試得到，因此就有必要通過間接手段求解其載荷，載荷識別技術(shù)是一種非常有效的方法。
　　本文首先對載荷識別技術(shù)進行了研究，載荷識別技術(shù)包括頻域法、時域法和人工智能方法，由于掘進機截割機構(gòu)受到

2、的是隨機載荷，隨機載荷識別一般采用頻域法，而其中的逆虛擬激勵法計算簡單，精度也較高，因此本文通過逆虛擬激勵法對掘進機截割機構(gòu)載荷進行識別。
　　逆虛擬激勵法需要得知系統(tǒng)的頻響函數(shù)逆矩陣，鑒于頻響函數(shù)求逆存在病態(tài)問題，本文引入改進Tikhonov正則化法來改善識別效果，用GCV準則來求解正則參數(shù)，并用該方法做了懸臂梁的MATLAB仿真，得出其可以將載荷識別誤差降低2.3dB，在改善精度方面較之前方法有較理想的效果。
　　本文通

3、過實驗驗證了該方法的可行性。由于礦井中的響應(yīng)測試環(huán)境比較復(fù)雜，很難順利和高效地進行測試振動信號的工作，因而本文搭建即地面假巖壁的載荷試驗平臺，在井上進行了切割假巖壁的試驗。要測得掘進機截割機構(gòu)上的振動響應(yīng)，必先須對傳感器進行優(yōu)化布置。本文根據(jù)模態(tài)置信準則建立了傳感器的適應(yīng)度函數(shù)，利用粒子群優(yōu)化算法求解其適應(yīng)度值作為評價傳感器組合優(yōu)劣的依據(jù)，得出了傳感器的優(yōu)化布置方式，進而測得了截割機構(gòu)的振動響應(yīng)。
　　此外還需要獲得掘進機截割機構(gòu)

4、的頻響函數(shù)，本文通過ANSYS中進行瞬態(tài)分析求得頻響函數(shù)。在掘進機截割機構(gòu)的有限元模型上根據(jù)測點布置原則選擇激勵點施加載荷，根據(jù)瞬態(tài)動力學(xué)分析獲得了截割機構(gòu)上響應(yīng)測點的位移信號。在MATLAB中寫入載荷，和測點位移，分別對它們作傅里葉變換，然后據(jù)此求出系統(tǒng)的頻響函數(shù)。
　　獲得其頻響函數(shù)后，由改進正則化法求解其廣義逆矩陣。然后采用逆虛擬激勵法，通過實測振動信號建立響應(yīng)功率譜矩陣，構(gòu)造虛擬響應(yīng)向量，求解各虛擬激勵向量，合成載荷功率譜