礦用車輛濕式制動器檢測平臺設計

田曉光 周東輝

摘要：本文對制動器檢測平臺進行設計，闡述平臺構成、硬件設計與軟件設計等內容，并對飛輪、電動機與轉矩等參數和類型的選擇進行介紹。最后在人工神經網絡的基礎上進行訓練和實驗，結果表明，實驗結果與仿真結果一致，該檢測平臺確實可提高制動器的檢測效率。

關鍵詞：礦用車輛;濕式制動器;檢測平臺;設計方法

0 ?引言

在礦用車輛運行中，制動器性能對其具有重要影響。通常情況下，井下作業環境復雜，不但要求制動器具有制動力，還應具備抗污染、防水、防爆等性能。濕式制動器采用多片全盤式結構，摩擦面積較大，可放置在車輪減速器中，并設計出專用的檢驗設備，使工作質量得到進一步提升。

1 ?濕式制動器檢測平臺構成

該平臺包含內容較多，如電動機、飛輪、傳動軸、離合器、滾筒等等，各元件參數經過精準計算，電動機在離合器的驅動下使飛輪旋轉，飛輪輸出端與轉速傳感器相連，由傳動軸將傳感器輸出端與驅動鼓聯系起來，驅動鼓設置在制動器動殼中，并將加載油缸放在驅動鼓的上方，順著驅動鼓半徑方向，為制動器提供模擬加載。飛輪轉速與其實際轉速相等，旋轉動能與車輛運行動能相等，當飛輪轉速與設定值相同時，斷開電源，電動機暫停工作，飛輪仍然依靠慣性旋轉，此時開啟制動閥，使其產生制動力矩，飛輪制動開始，對車輛制動全過程進行模擬。與此同時，制動力矩的運行時間、油溫等數值與車輛運行的參數一致，由傳感器將制動作用力矩傳遞給主機，并將圖表數據在顯示器中展示出來[1]。

2 ?濕式制動器檢測平臺的設計

在以往的研究中，學者將重心放在制動器狀態監測與可靠性分析方面，部分學者曾利用虛擬儀器技術對提升機性能進行檢測，但未在LabVIEW環境下利用人工神經網絡對數據精準度進行檢測。對此，本文在LabVIEW環境下，調動MATLAB人工神經網絡構建制動器檢測平臺。

2.1 硬件設計

在制動器檢測平臺中，檢測系統主要包括傳感器、上位機與信號調理三項內容，硬件結構如圖1所示。在硬件系統中包括信號采集卡、主機、信號調理、傳感器與供電系統等等。

2.2 軟件設計

該系統在LabVIEW環境下設計研發，首先為開始界面，點擊“數據采集”按鈕便可直接進入主界面，共計包括三個模塊，即數據采集、故障診斷、監測系統。其中，數據采集系統針對油溫、油壓、制動壓力、空動時間等信息進行采集，尤其是空動時間，通過檢測位移傳感器的開始與停止時間差進行計算，剩余元素可通過采集卡對數據直接檢測。在MATLAB中人工神經故障系統借助BP網絡工具箱對故障數據進行處理，剖析故障的成因與情況，便于事故過程與原因的合理判斷，該模塊是利用MATLAB腳本節點調用BP網絡工具箱來運行，具體流程為：利用MATLAB將計算算法編譯完整，直接導入LabVIEW中，也可以將MATLAB程序段寫入程序框圖中，然后運行。在制動系統中，制動器屬于重要裝置之一，對其進行故障診斷與分析十分重要。現階段，礦山企業應用最多的便是盤形制動器，由蝶形彈簧為驅動力。當處于制動狀態時，閘瓦壓向制動盤的正向壓力對缸內油壓起到決定作用，可見對彈簧力與油壓的檢測十分必要[2]。

2.3 元部件選型

2.3.1 飛輪選型

在臺架實驗中，應始終保持飛輪與車輛行駛速度間的對應關系，公式為：

1000/60·v=2πnr

式中，v代表的是車輛行駛速度，單位為km/h;r代表車輪半徑，單位為m;n代表飛輪轉速，單位為r/min。將單位統一換算后，得出飛輪轉速為：

n=（v/r）2.65

式中，v取值為30km/h，r取值0.386m，由此計算出飛輪轉速為200r/min，單功能計算公式為：

（1/2）mu2=（1/2）Iw2

式中，w代表的車輪角速度，單位為rad/s;I代表的是車輛等價轉動慣量，單位為kg·m2;m代表的是質量，單位為kg;由上述公式可對試驗臺動能與車輛實際動能間的關系進行推導，公式為：

式中，G0代表的是車輛在空載狀態下的質量，單位為kg;Ga代表的是車輛在滿載狀態下的質量，單位為kg;r代表的是車輪半徑，單位為m;v0代表的是制動初期車速，單位為m/s;v1代表的是制動完畢的車速，單位為m/s;δ代表的是空車質量值。當G0的數值為50000g，Ga的數值為80000g，δ的數值為0.07，r值為0.386m時，整車等效轉動慣量的計算公式為：

將各項數值代入公式后，得出最終I的數值為1244kg·m2。與整車轉動慣量相比，飛輪的轉動慣量僅為1/4，數值為311kg·m2，總質量值為1200kg。

2.3.2 電動機選型

由上述飛輪選型計算結果可知，飛輪轉動慣量為311kg·m2，飛輪轉速與車輪轉速的數值相等，二者均為30kW/h，飛輪的角速度為21.6rad/s，根據實際需求，飛輪在啟動60s后便應達到規定轉速，由計算可知電動機的輸出轉矩為112N·m。在礦用制動器構件中，磁調速電動機為無極變速類型，調速范圍較廣，速度調節較為平滑，啟動轉矩較大，控制功率較小，額定功率為30kW，轉矩為189N·m，轉速范圍在132-1320r/min之間。

2.3.3 轉軸選型

根據制動器額定制動力矩可知，力矩的最大值為6000N·m，沖擊系數為1.5，轉軸傳遞轉矩的最大值為9000N·m，工作轉速為206r/min。轉軸采用型號為40Cr的鋼制造，調質處理。由轉軸結構可知，危險截面時矩形花鍵的根部，計算可知，該處的安全系數為1.44，與強度要求相符[3]。

2.3.4 其他元件選型

當飛輪、電動機與轉軸等元件類型均確定后，與制動器廠家實際生產情況相結合，對檢測平臺中的剩余元件類型與數值進行確定，如液壓離合器的最大扭矩為1544N·m，最大轉速為2200r·min-1;萬向聯合軸的最大扭矩為17000N·m，最大轉速為5000r·min-1;鼓形齒式聯軸器的最大扭矩為32000N·m，最大轉速為3550r·min-1;轉矩轉速傳感器的最大扭矩為10000N·m，最大轉速為4000r·min-1。

3 ?基于人工神經網絡的制動器故障診斷

在制動器檢測平臺中，具有LabVIEW的支持，操作簡單方便，有助于人機交互，同時還可在人工神經網絡的基礎上進行故障診斷。神經網絡算法不但可被訓練，還具有自適應性、自修改功能，在信息并列處理與推理方面具有較大優勢，與傳統方法不可同日而語。因此，可在神經算法的基礎上進行網絡故障診斷，使制動器的故障問題得到有效診斷。

3.1 故障診斷流程

在制動器故障診斷中，人工神經網絡具有十分重要的作用，可在故障識別、診斷、圖像處理與系統管理等方面得到廣泛應用。在利用神經網絡法進行故障診斷時，首先應獲取相應的信息，由專家提供各類制動器的故障現象與成因實例為學習樣本，數據劃分為兩個部分，一部分用來訓練網絡，剩下部分用來測試。將訓練數據根據一定順利編碼后，分別賦予網絡傳入、傳出節點，利用神經網絡學習法進行樣本學習。通過網絡內部對自適應算法的不斷修正，使學習精度滿足規定要求。同時，專家知識與經驗在眾多神經元之間分布開來。待到訓練結束后，將測試數據由原始狀態進行推理，將故障結果與實際數據對比，如若誤差較小，意味著網落權重確立準確;如若誤差增加，意味著網絡權重構建有誤，應再次開展網絡訓練。待到樣本訓練結束后，便可對制動器故障情況進行診斷，當實際輸入與某一訓練樣本輸入模式相似時，可產生與之相近的學習樣本結果，這便是自聯想功能的實現。同時，網絡計算還可同時進行，一旦機器出現異常情況，網絡學習受到不確定因素影響，系統同樣會得出準確的分類結果。此時將新得到的數據輸入網絡，便可實現系統自適應。通常情況下，學習故障實例樣本數量越多，故障診斷便越精準[4]。

3.2 提取故障模式特征

由于制動器故障類型不同，應制定故障模式與機制，對各類故障的原因進行深入分析。故障模式包括兩種，一是制動正壓力不足，用X1表示;原因為摩擦系數降低，記為Y1;閘瓦間隙過大，記為Y2;制動彈簧失效，記為Y3;制動油缸卡缸，記為Y4;殘壓過高，記為Y5;液壓站失壓，記為Y6;二是制動力矩過大，記為X2，產生原因為殘壓過低，記為Y7。通過理論研究可知，三層神經網絡可對常規機器故障模式進行診斷，對故障位置進行識別。在制動器故障機理中，主要故障模式為X1與X2，尤其是X1對制動器應用效率產生極大影響。對此，將不同故障成因作為訓練樣本進行學習，構建故障模式與成因間的映射關系，使特征參數與成因間相互映射，通過輸出節點數值計算故障發生概率，在三層神經網絡基礎上進行故障診斷與特征提取。

通過上述分析可知，神經網絡輸入特征參數用P表示，包括P1至P6，輸出故障成因用Y表示，包括Y1至Y6，故而輸入與輸出神經元的數量均為6個。按照Hebb公式進行計算，神經網絡中的隱層節點數量為：

H=（N+M）0.5+Q

式中，N代表的是輸入節點數量;M代表的是輸出節點數量;Q代表的是常數值，范圍為從1至10的任意一個，由此可計算出隱層神經元數量范圍，在4-13之間。

3.3 仿真訓練

借助MATLAB神經網絡工具箱進行樣本訓練與仿真。根據仿真結果可知，當訓練至295步時，與目標要求相符合，因此收斂速度相對較快。同時，在訓練中還應采用學習算法，以動量梯度下降法為主，學習效率為自適應，此種方式在系統中具有一定的適應性，當輸入值為0.36、0.09、0.89、0.50時，輸出值為0.97、0.004、0.009、0.010。由此可見，對應故障為Y1，診斷結果正確。在行車制動過程實驗中，將踏板力設置為500N，制動時間為1s，制動頻率為10，剩余參數不便。對行車制動過程進行仿真實驗，此時前橋制動器未參與其中，可認為其發生故障，在實驗結束后，取前6s的實驗結果，由仿真結果可知，3次行車制動壓力均在3MPa左右，壓力最大值為3.1MPa，后橋制動器不受前橋影響，可正常運行，實驗結果與仿真結果相同，滿足使用要求[5]。

4 ?結束語

綜上所述，在煤礦企業發展中，通過構建制動器動力模型，對路面工礦進行分析與模擬加載，使濕式制動器的測試要求得以滿足，測試工藝與流程更加精簡，測試成本降低，測試效率與制動綜合性能得到顯著提升，與當前市場需求充分符合，為企業節省大量投資，獲得更多的經濟效益。

參考文獻：

[1]郝亞星，陳賢忠，王治偉.礦用車輛濕式制動器檢測平臺設計[J].煤礦機電，2019（6）：83-85.

[2]王淵，苗旺.礦用膠輪車濕式制動器液壓系統設計[J].煤礦安全，2019（06）：121-124.

[3]苗旺.礦用膠輪車全液壓多功能濕式制動器控制系統研究[D].天津大學，2018.

[4]胡江平，楊務滋，彭國普，等.300t礦用自卸車全液壓濕式制動系統研究[J].鄭州大學學報（工學版），2018，32（3）.

[5]劉暢.礦用膠輪車濕式制動器ABS控制策略研究與仿真[D].南京南開大學，2019.

基金項目：“焦作市物料輸送設備關鍵件制造工藝與裝備工程技術研究中心”資助項目;焦作市2019年焦作市科技計劃項目“礦用車輛濕式防爆制動裝置的研制”資助項目。

作者簡介：田曉光（1978-），女，河南平頂山人，碩士，黃河交通學院機電工程學院，副教授，研究方向為機械設計制造、高等教育研究;周東輝（通訊作者）（1976-），男，河南鄭州人，碩士，鄭州日產汽車有限公司，工程師，研究方向為汽車產品設計與制造。