火電廠熱能動力設備軸承同步伺服控制方法

摘 要：為增強軸承的旋轉位置和速度控制精度，本文研究火電廠熱能動力設備軸承同步伺服控制方法。對采集的異常數據進行預處理，得出譜峭度最大值，運用濾波器進行降噪處理。采用時域分析方法提取振動信號特征參數。設計軸承轉動的同步控制系統，將軸承轉子各自由度為控制目標。引入神經元，提升控制系統的自適應性，運用PID控制器進行控制。通過阻尼系數反映超調的抑制程度，修正阻尼函數，實現控制器的伺服控制。試驗結果表明，使用該方法進行精確控制僅需0.06s，軸承轉速為28r/min以內，結果符合預期，取得了良好的控制效果。

關鍵詞：火電廠；熱能動力設備；軸承；伺服控制

中圖分類號：TM 383 " " " " " 文獻標志碼：A

軸承同步伺服控制是火電廠熱能動力設備中的重要技術，通過精確的軸承同步伺服控制，可以減少設備運行過程中的能量損失，提高設備的運行效率，有助于降低能源消耗，提高火電廠的發電效率，還有助于減少設備故障和維修成本，提高設備的可靠性和穩定性。采用先進的軸承控制算法和技術，需要實時監測設備的運行狀態并進行調整，以提高控制的實時性。因此，火電廠熱能動力設備軸承同步伺服控制方法具有能提高設備運行效率、增強設備穩定性、適應性強和實時性好等優點，對提高火電廠的發電效率和降低能源消耗具有重要意義。

目前，傳統的控制方法對不同工況和不同設備型號的適應性較差，需要針對不同的設備進行參數調整和優化，增加了維護和調試的難度[1]，因此本文研究了火電廠熱能動力設備軸承同步伺服控制方法。

1 軸承同步伺服控制

1.1 火電廠熱能動力設備軸承異常特征提取

使用振動傳感器采集軸承振動信號數據，采樣率設置為10kHz。根據采集的火電廠熱能動力設備軸承信號數據提取異常特征進行同步伺服控制。利用譜分析法對采集的異常數據進行預處理[2]。運用譜峭來提升譜分析的頻率分辨率，從而提升異常信號的識別效果。對非平穩過程分解，所得譜峭度信號的表達式如公式（1）所示。

y（t）=∫ej2πtH（t，f）dx （1）

式中：H（t，f）為原始信號；y（t）為時間t時的復包絡；e為白噪聲。

通常平穩高斯過程中的譜峭度為0，通過設計濾波器來增加信號中的沖擊成分，對頻率分辨率進行控制。帶通濾波器如公式（2）所示。

（2）

式中：H（t）為濾波信號；f0為中心頻率；Q為品質因數，決定了濾波器的帶寬。

在給定的頻率范圍內，通過遍歷中心頻率f0和品質因數Q，計算每個組合下的譜峭度值，進而找到使譜峭度最大的中心頻率和品質因數。根據找到的每個頻段下的譜峭度值繪制一個二維彩色圖像。顏色的明暗表示當前頻段下的譜峭度值，可直觀地觀察到譜峭度的分布。將找到的最優中心頻率和品質因數作為濾波器的參數，對原始信號進行濾波處理。處理后的信號所含的噪聲成分更少，從而達到了降噪的目的。

運用時域分析的方法對振動信號進行時域波形分析，獲得振動信號中的有用信息[3]，有效值特征的均值計算方法如公式（3）所示。

（3）

式中：N為分布特性的數值統計量；xi為脈沖因子。

通過特征計算公式進行特征參數提取，對于不同信號，需要靈活調整參數來獲得差異化更大的特征參數。同時，當軸承故障時，會出現信號缺失的問題，將軸承正常工況下的數據作為輸入數據，向軸承異常信號進行映射，加入軸承異常時的特性，能夠補充完成信號特征，獲得更真實的異常信號。以上過程應用頻域插值法實現，具體過程如下。

使用傅里葉變換方法將時域信號轉換到頻域，生成頻譜圖，表示振動信號在不同頻率上的能量分布。在頻域上可觀察到頻譜的峰值、波峰和波谷等特征。通過分析正常工況下的頻譜特征，確定信號的主要頻率成分和幅值范圍。再根據正常工況下的頻譜特征確定信號缺失部分的頻域數據，并進行線性插值處理，根據缺失數據點周圍已有數據的頻譜特征進行插值計算。

假設需要補充的缺失數據點位于頻譜上2個已知頻率點間，并且這2個頻率點具有已知能量值，分別為f1和f2。設缺失數據點位于這2個頻率點間的相對位置為L（范圍為0～1），可以采用線性插值的方法計算缺失數據點的頻譜能量，如公式（4）所示。

Emissing=E1+L（E2-E1） （4）

式中：Emissing為需要補充的缺失數據點的頻域能量值，E1、E2分別為已知頻率點處的能量值。

公式（4）表示在2個已知頻率點的能量值間，根據其線性關系和根據位置比例L進行插值。通過線性插值對缺失數據點進行估計和補充，保持頻域特征的連續性和一致性。

將插值后的頻域數據進行反變換，轉換回時域。這樣，缺失部分的信號數據恢復為完整的異常信號。

上述過程將軸承正常工況下的數據作為輸入數據并向軸承異常信號進行映射，通過加入軸承異常時的特性，對信號進行了補充和修復，獲得了更真實的異常信號。

1.2 軸承轉動模糊整定伺服控制

設計軸承轉動的模糊整定伺服控制系統[4]。設定n維非線性動態系統，定義系統狀態變量的函數為ψ（c，t），根據控制目標要求進行選擇。對于多個控制輸出的系統，需要定義n+1個宏變量。運用同步控制系統進行目標控制前，需要在有限時間內從初始狀態開始收斂，使流形趨向被控系統的平衡點。用動態方程描述流形收斂的過程，如公式（5）所示。

Tψ+ψ=0 （5）

式中：T為設計參數；ψ為系統的流形。

由于宏變量是狀態變量的函數，因此對函數進行求導可以得到控制量解。在控制過程中，系統將從初始狀態趨近流形ψ=0，并一直保此狀態。由此可提升控制系統的穩定性，使系統能在流形收斂過程中找到平衡點。

對于軸承轉子系統，通常使用動力學方程來描述其動態行為。轉子的運動狀態由位移、速度和加速度等參數決定，并通過公式（6）來建立系統的數學模型。

（6）

式中：M為轉子的質量；D為阻尼系數；K為剛度系數；x為轉子的位移；F為外部激勵力；x'為x的導數，表示速度；x\"為x的二階導數，表示加速度。

公式（6）描述了轉子受外部激勵力和阻尼作用下的動態響應，確定了系統的動態行為。

控制目標為轉子位移、速度或加速度的精確跟蹤，從而提高了系統穩定性，控制目標計算方法如公式（7）所示。

（7）

式中：xd、xd'和xd\"分別表示期望的位移、速度和加速度。

為了實現這些控制目標，需要設定相應的性能指標，本文設計為誤差的二次范數，如公式（8）所示。

（8）

式中：ex=x-xd；ex'=x'-x'd；ex\"=x\"-x\"d。

誤差的二次范數可衡量系統跟蹤期望軌跡的能力。通過優化誤差的二次范數，可進行更精確的跟蹤和控制。

在本文設計的軸承轉動同步控制系統中，需要減少控制過程中產生的超調，使伺服系統能夠穩定工作[5]。當系統輸出值接近目標值時，需要控制回路開環，抑制反向超調，增加伺服系統的阻尼量，達到合理控制的目的。本文引入神經元來提升控制系統的自適應性，優化誤差的二次范數e，運用PID控制器進行生成并獲得控制信號，如公式（9）所示。

e（t）=ke（t）+Df [e（t+1）] （9）

式中：f [e（t+1）]為阻尼含糊。

通過運用阻尼系數來反映超調的抑制程度。當系統發生反向超調現象時，其特征關系應通過映射至單輸出的模糊控制器來進行調整與優化。設定允許誤差為3Q，輸入變量論域，其集為I={x，y，z}。分析輸出論域與輸入論域的符號是否相異[6]。存在異常時，產生反向超調V。其中V越大，表示抑制程度就越大。當3Q超過設定閾值時，減少阻尼系數并提高控制信號的增益。采用模糊加權法進行去模糊化。設定m（n）為超調數量，對阻尼函數進行修正可以實現控制器的伺服控制[7]，其修正過程如公式（10）所示。

（10）

式中：β為修正系數。

當β＞1時，需要通過α×β來增加阻尼量，從而防止超調量繼續增加；當β＜1時，需要加入補償系數，使e（t）=0，釋放多余能量。

運用控制器對系統的動態特性進行控制，確保軸承參數在設定范圍內，以完成多模態控制。其中主軸轉動調控系統的負載能夠為設備進行關節軸承提供摩擦力矩，其所受負載的轉矩如公式（11）所示。

R=Ffl （11）

式中：f為軸承相對運動狀態；l為關節軸承時的主軸軸線距離；F為摩擦動力系數。

通過速度反饋可以增加系統的阻尼，從而能更準確地反映超調量[8]。在軸承鉚接過程中，運用傳感器檢測主軸載荷，當輸出載荷達到設定載荷R時，保持設定載荷的極限下壓量并進行保壓，完成軸承轉動模糊整定伺服控制。

2 試驗測試與分析

2.1 搭建試驗環境

搭建火電廠熱能動力設備軸承伺服控制的總體仿真模型，以確定伺服控制參數。在仿真條件下，采用的熱能動力設備參數見表1。

在試驗平臺中，通過調試設備和傳感器等分析軸承的轉動狀態，使用CIT程序來提取軸承特征頻率。在數據采集過程中使用的采集卡的分辨率為25bit，最大電壓采集范圍為-4V～4V，激勵電流為3A，動態范圍為101dB。同時，在硬件參數方面，使用一個帶有數據采集功能的振動傳感器進行數據采集。該傳感器具有高精度和高采樣率，采樣頻率為10kHz，傳感靈敏度為15.8mV/m·s2，最大傳感加速度為100m·s2，諧振頻率為7500Hz，激光轉速測量范圍為15000r/min。使用一個IIR低通濾波器，該濾波器的階數為8，截止頻率設置為500Hz。軸承轉子轉速范圍為1000r/min～2000r/min。為了滿足軸承同步伺服控制分析需求，將lab作為數據采集軟件以實時采集變化的軸承數據。由于通道使用一個時鐘會給結果帶來偏差，因此需要使用DSQ來進行同步測量。安裝激光轉速器，設定合理的采樣頻率，并及時調整試驗位置。

為了驗證軸承轉動同步控制方法的效果，本文設計了一個試驗環境。神經網絡學習率為0.01，遺忘因子為0.001，PID控制器比例系數為0.8，積分系數為0.5，微分系數為0.2，阻尼系數為0.7。整個試驗環境設置完善且精確，確保試驗數據的準確性和試驗結果的可靠性。

2.2 結果與分析

在仿真環境中，在負載轉矩為30%的情況下設置3個小組。使用本文方法的小組為試驗組，使用傳統方法的2個小組為對照1～2組，對負反饋后的伺服控制效果進行分析，所得結果如圖1所示。

由圖1可知，2個對照組的軸承轉矩位置控制存在超調，增加了系統對非連續位置給定的超調，響應速度變慢，無法合理調節伺服電機的轉速和輸出扭矩，存在穩態誤差。而試驗組在0.06s達到了給定位置，對軸承的旋轉位置進行了精確控制，說明運用本文伺服控制方法能夠在不同的負載轉矩條件下合理調整位置的超調，當負載轉矩較小時增大超調，反之則調小，從而減少穩態誤差的產生，更精確地進行系統伺服控制。

為了驗證本文控制方法的跟蹤特性，需要對軸承的旋轉速度進行測試。結合不同的工況，設置10組測試，所得結果見表2。

由表1結果可知，10組測試的軸承轉速均在28r·min-1以內，結果符合預期。說明運用本文控制方法能夠精準控制軸承的旋轉位置和速度，實現高精度的設備運行。通過實時監測軸承的旋轉狀態并調整伺服電機的轉速和輸出扭矩，可有效減少設備運行過程中的振動和噪聲，提高設備的穩定性，取得良好的控制效果。

綜上所述，運用本文軸承同步伺服控制方法，可以根據不同的工況進行自適應調整，具有較強的適應性，原因是本文的軸承同步伺服控制方法綜合運用了振動信號特征參數分析、神經元提升控制、PID控制和阻尼函數修正等方法，使控制方法具備較強的自適應性、控制精度和超調抑制能力，能夠滿足不同工況下的軸承轉動控制需求，并提高系統的穩定性和可信度。該方法可廣泛應用于各種設備，減少設備運行過程中的能量損失和浪費，達到節能環保的目的，并提高火電廠熱能動力設備的運行效率，取得良好的控制效果。

3 結語

本文從火電廠熱能動力設備入手，研究了軸承伺服控制等有關問題，探究了火電廠熱能動力設備軸承同步伺服控制方法。通過確定軸承同步伺服控制的目標，并根據設備的工作原理和結構特點，建立軸承同步伺服控制數學模型。進而實時監測設備的運行狀態，根據控制算法進行相應調整和控制。

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