高速電主軸驅動系統(tǒng)性能評價研究

范麗婷， 賈正偉， 司志鵬， 劉繼智

（沈陽建筑大學 機械工程學院， 遼寧 沈陽 110168）

0 引言

高速電主軸是集機電液與一體的加工制造基礎設備，高速電主軸朝著高轉速、高精度的方向發(fā)展，為提高設備可靠性， 對高速電主軸健康狀況進行監(jiān)測是研究的重點內容，為實現(xiàn)2025 年中國制造的計劃，對數(shù)控機床性能研究成為重點研究領域。

1 控制系統(tǒng)數(shù)學模型

高速電主軸轉速、 轉矩解耦控制的思想是按照轉子定向矢量控制的，實現(xiàn)直流控制的效果。高速電主軸驅動控制系統(tǒng)數(shù)學模型為電壓方程、磁鏈方程和轉矩方程[1]。

2 控制系統(tǒng)評價指標建立

高速電主軸驅動系統(tǒng)存在閉環(huán)反饋環(huán)節(jié)， 系統(tǒng)退化過程特征無法直接通過輸出檢測獲得， 選擇參數(shù)辨識的方法，即對控制系統(tǒng)傳遞函數(shù)參數(shù)進行辨識，將其作為隱含退化特征。運用距離分析方法建立性能評價值[2，3]。健康評價指標建立方法見圖1。

圖1 健康評價流程圖

2.1 控制系統(tǒng)隱含退化量

控制系統(tǒng)在運行過程中不可避免會出現(xiàn)性能衰退的現(xiàn)象，隨著運行時間的增加，系統(tǒng)的健康程度越來越低，由于系統(tǒng)退化過程無法通過系統(tǒng)的輸出變量進行判斷，稱系統(tǒng)退化過程不可測。系統(tǒng)隱含退化不可測的量為隱含退化量。 自動控制系統(tǒng)輸入為y，輸出為u，系統(tǒng)性能特征參數(shù)為a1，a2…an；b1，b2…bm，自動控制系統(tǒng)一般表達式：

2.2 評價指標建立

評價指標建立的過程分為指標特征提取及建立，選擇參數(shù)特征辨識的方法提取特征。 特區(qū)的特征參數(shù)值為a1，a2…an；b1，b2…bm，特征提取的步驟見圖2，選擇的輸入信號為激勵信號，選擇的階數(shù)為3 階，選擇的模型為ARX模型，分別進行正常系統(tǒng)和退化系統(tǒng)的特征提取，選擇的特征最優(yōu)估計的方法為最小二乘法最優(yōu)估計法[4-5]。

圖2 辨識流程圖

通過上述流程獲得系統(tǒng)的特征向量，需要將特征向量進行特征處理得到評價指標， 當前評價指標建立的方法多種， 歐式距離、 馬式距離及支持向量數(shù)據(jù)等[6]，本文選擇歐式距離的方法確定評價指標， 將特征向量進行歐式距離值求取，公式如下：

2.3 健康等級劃分

本文研究的退化過程是界于系統(tǒng)正常狀態(tài)與失效狀態(tài)之間的情況， 按照仿真分析的方法進行確定系統(tǒng)的劃分等級界線。 將正常狀態(tài)下測試的評價值作為等級的上限，將失效臨界值作為評價等級的下限，結合加工制造的技術經(jīng)驗設值中間等級的界線。 性能隱含退化參數(shù)a1，a2…an；b1，b2…bm，通過求取距離獲得系統(tǒng)評價指標[7-8]，進一步確定性能評價等級表，系統(tǒng)等級表見表1。

表1 等級評價劃分表

3 實驗驗證及分析

本文對控制系統(tǒng)不可測性能指標進行提取， 運用退化指標判斷當前狀態(tài)系統(tǒng)的健康程度，運用實驗平臺驗證方法的正確性。對于變流器失效率較高的元器件為IGBT， 加速IGBT 的方法為模擬鍵合線脫落及加速功率循環(huán)， 本文實驗選用第一中加速退化的方法[9]。 實驗平臺選用的高速電主軸型號為100MD60Y4。

實驗設計的輸入信號為偽隨機信號， 選擇的輸入信號的個數(shù)為500，采樣時間為0.1s，設置偽隨機信號帶寬為[0 0.3]，設計的輸入轉速為5950r/min，通過實驗發(fā)現(xiàn)能夠滿足加速退化的實驗要求。 加速退化實驗輸入輸出信號，見圖3。

圖3 實驗輸入激勵信號

高速電主軸實驗平臺見圖4 所示，實驗設備包括電主軸，控制系統(tǒng)，潤滑系統(tǒng)，示波器，信號發(fā)生器等。 通過停機加速退化，搜集信息，參數(shù)辨識的步驟進行實驗。

圖4 實驗平臺

按照本文實驗的方法搜集數(shù)據(jù)進行參數(shù)特征辨識，獲得如表2 的特征值數(shù)據(jù)信息，可發(fā)現(xiàn)辨識過程選擇的階數(shù)為3 階，特征值分別為a0至b2。

表2 系統(tǒng)特征值統(tǒng)計表

由上述參數(shù)數(shù)據(jù)可知，在系統(tǒng)性能變化時，系統(tǒng)參數(shù)不斷的發(fā)生變化，可將其作為性能狀況的特征，能夠驗證參數(shù)特征提取方法的正確性， 可很好的應用于高速電主軸驅動系統(tǒng)中。

聚類分析方法中，選擇距離的求取方法較為方便，因特征值量綱一致，選擇使用廣泛的歐式距離進行求距離。將上述每種狀態(tài)下的參數(shù)構成特征向量， 建立相互之間的距離值， 運用Matlab 獲得距離值及退化程度與距離值關系曲線見圖5。

圖5 特征向量距離變化趨勢圖

剪斷根數(shù)從1～4 根變化過程中， 特征向量之間的距離值不斷的增大， 當剪斷根數(shù)為4 根時， 距離值為0.1244， 呈現(xiàn) 不斷上升的趨勢。

4 結束語

本文提出的隱含退化量性能評價方法對退化階段的高速電主軸驅動系統(tǒng)作出可靠的性能評價。 面對驅動系統(tǒng)隱含退化的過程， 運用參數(shù)辨識可提取出系統(tǒng)不可測特征，距離聚類分析方法可作為系統(tǒng)健康評價指標。高速電主軸驅動系統(tǒng)加速退化實驗驗證了本文方法的正確性及可靠性。本文方法為數(shù)控機床健康評價研究奠定基礎。