基于ADAMS的盘形轧制零件结构优化与故障诊断方法.pdf
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1、Microcomputer Applications Vol.39,No.10,2023文章编号:10 0 7-7 57 X(2 0 2 3)10-0 0 56-0 5基于ADAMS的盘形轧制零件结构优化与故障诊断方法基金项目微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第10 期陶文东(杨凌职业技术学院,机电工程学院,陕西,杨凌7 12 10 0)摘要:为研究在不新建轧制生产线的情况下实现小批量盘形零件的快速生产的方法,运用机械系统动力学自动分析(AD-AMS实现盘形轧制零件结构建模,并利用交叉相关能量比炳与融合门控周期装置与双向门控周期装置的BiGRU-GRU网络,提出盘形轧制结构零件早期故障诊断
2、方法,并验证结构优化与故障诊断效果。实验结果表明,结构优化分析中的5mm螺杆在0.11.0 s存在频繁的波动。早期故障诊断方法分析中,交叉相关能量比炳优于其他指标方法,BiGRU-GRU网络均方误差为7.6 910-3,平均绝对误差为5.0 6 X10-3,均低于对比网络。综合来看,提出的结构优化方案具有科学性,而早期故障诊断方法具备有效性,对于盘形轧制零件生产具有重要意义。关键词:ADAMS;盘形轧制零件;故障诊断方法;交叉相关能量比熵;结构优化中图分类号:TG335Structural Optimization and Fault Diagnosis Method for Plate Ro
3、lling Parts(College of Electromechanical Engineering,Yangling Vocational&Technical College,Yangling 712100,China)Abstract:In order to achieve rapid production of small batch plate shaped parts without building a new rolling production line,the automatic dynamic analysis of mechanical systems(ADAMS)i
4、s used to construct a structural model for plate shaped rollingpart.By the cross correlation energy ratio entropy and the BiGRU-GRU network that integrates the gated periodic device andthe bidirectional gated periodic device,a method for early fault diagnosis of disk rolling structural part is propo
5、sed,and the ef-fectiveness of structural optimization and fault diagnosis is verified.The experimental results indicate that there are frequentfluctuations in the 5 mm screw between O.1 s and 1.O s in structural optimization analysis.In the methods of early fault diagnosis,the cross correlation ener
6、gy ratio entropy is superior to other indicator methods,the mean square error of BiGRU-GRUnetwork is 7.69X 10-3,the average absolute error is 5.06 X10-3.These indicators are all lower than the comparison network.Overall,the structural optimization scheme proposed is scientific,and the early fault di
7、agnosis method is effective,which is ofgreat significance for the production of plate rolling parts,Key words:ADAMS;disc rolled part;fault diagnosis method;cross correlation energy ratio entropy;structural optimization提出零件早期故障诊断方法,其目的是制造小批量的小零0引言件,并兼有适应性广、投资低等优势,以此提高生产效率。轧制成形在零部件加工运用中具备较高的效率,这种制1盘形轧
8、制零件结构优化与故障诊断方法作方法能有效降低整体构件的成型负荷,从而使成形工艺更易于实现自动控制1-3。POURSAFAR等4针对轧制成形中的相关优化修改问题,在人工神经网络的基础上提出了产品回弹的预测方法;毛华杰等5为了解决带纵筋平板轧制成形中的难度问题,提出了新型的轧制成形方法;谢亚琳等6 针对T型环轧制成形中填充困难等问题,利用有限元模型的相关软件提出了解决该问题的方法。然而,诸多轧制成形的方法通常无法兼具适应性,同时投资成本较大。因此,需要研究以不新建轧制生产线为目标。本文利用计算机辅助三维交互A(CATIA)构建三维模型,运用交叉相关能量比熵等基金项目:杨凌职业技术学院科研基金项目(
9、ZK22-39)作者简介:陶文东(198 5一),男,硕士,讲师,研究方向为机械CAD/CAM。56文献标志码:ABased on ADAMSTAO Wendong分析1.1盘形轧制零件结构建模在实际的盘形轧制零件加工过程中,轧制依据方法的不同分为了热轧和冷轧:热轧是一种具有比金属再结晶更高温度的轧制方式,其可以优化钢材料的性能7-9;冷轧指对钢板毛坏进行轧制的金属成型工艺,其主要的轧制工序是在室温下进行的10-11。基于此,研究利用CATIA软件建模后使得在草图设计时,将设计者的空间限制输入作为特性参数保留,然后在以Microcomputer Applications Vol.39,No.1
10、0,2023后的设计中做一些视觉上的修改,以此构建最直接的参数化模型,即能够通过对系统参数的编辑,直接完成草图修正。考虑实际的轧制工作,研究通过优先分析辊棒与轧制部件的滚动式接触构建辊与辊子轧制的简易模型。在变形区内,一些主要参数之间存在着一定的关联性而非孤立的关系,并且这些基础参数都是对各工艺参数综合后得出的。在实际工作中,常常会碰到一些基础参数和变形区间存在着一定的数学关系,若不能准确地把握这种数学关系,将会造成错误。例如,压下量与轧制辊子的半径、咬人角之间的关系表达如式(1):Ag=G-g=2(B-Bcos)=2B(1-cos)(1)式(1)中,g表示压下量,G和g表示轧制前后轧制部件的
11、厚度,B表示轧制辊子的半径,表示咬人角。其中,咬入角的计算如式(2):(2)相对变形量中的计算如式(3):81=g/G302=k/K(o3=Ac/C式(3)中,1.8 2 以及8 3表示相对压下量、宽展量以及延长量,K和k表示轧制前后轧制部件的宽度,C和c表示轧制前后轧制部件的长度。在相对变形量中,轧制的实际变形速度计算如式(4):dd=didXdtgdt1U,da=兰4gCJotg式(4)中,u表示变形的实际速度,U表示平均变形的实际速度,u表示轧制部件轧出的实际速度,t表示时间,表示轧件的总量,其是轧件数m的总数。在CATIA软件三维建模的基础上,研究将ADAMS动力软件应用在之后的仿真和
12、分析中。其中,动力分析是指在满足静态荷载的前提下,对结构在受动荷载时的性能进行分析,并解决荷载的时变效应。通过对盘形轧制零件结构建模,以此了解盘形轧制零件的整体情况,为其运行优化奠定基础,更有利于实施成形的自动化控制。1.2盘形轧制零件早期故障诊断在盘形轧制零件结构建模的基础上可以实施结构优化,以此为后续的自动化生产奠定基础,然而在盘形轧制零件结构运行优化过程中,由于工况环境的原因会使其发生故障,因此需要对其进行必要的早期诊断。研究考虑实际的轧制结构工作环境,融合门控周期装置(GRU)与双向门控周期装置(BiGRU)构建BiGRU-GRU网络,并在交叉相关能量比熵的基础上提出轧制结构零件的早期
13、故障诊断方法。早期故障诊断方法的理论基础包含了小波变换、互相关函数等。连续信号下的小波变换等式如式(5):WT(c,)=基金项目式(5)中,WT(c,)表示连续信号下的小波变换,c表示尺度参数,表示位移参数,f(t)表示基本小波,t表示时间,9 表示复共轭。离散形式化的小波变换如式(6):DWT(i,k)=c-f(t)9(ct-kro)dt式(6)中,DWTi,k)表示离散小波变换,i和k表示归一化后的参数。GRU是长短时记忆网络(LSTM)的变体,具体表达如式(7)式(10):m,=S(Wm-i,)R,=S(Wr 入r-1,a,)入=tanh(WR,入-1,)入=(1一m)入-1+m入式(7
14、)式(10)中,m,表示更新门,S表示S型激励函数,W表示等待训练的相关参数,入t-1表示上一个隐藏层的实际输=Vg/B出值,表示输人值,R,表示重置门,入表示入-1与的汇总。基于此,研究构建了交叉相关能量比熵的性能衰退指(3)数,其中,交叉能量比计算如式(11):JP=2N式(11)中,P表示交叉相关能量比值,J表示交叉相关后的局部最大值,N表示全部数据。另外,在采集到数据要求的dg相关指数后,需要对其进行门限范围设定,研究选择的门限范围设定如式(12):(4)P(IE-l5)1-式(12)中,E表示随机的任意变量,表示数学期望值,表示任意正数,t表示标准差。在BiGRU-GRU网络的基础上
15、构建的早期零件故障诊断流程如图1所示。正常的样品计算衰退指标设定门限一是轴承出现故障指标大于门限?计算衰退指标实施预测囊退趋势BiGRU-GRU网络图1早期零件故障诊断流程从图1可以看出:首先,利用小波变换对收集到的盘形结构零件信号进行去噪,并构造交叉相关能量比熵;其次,使用初始时采集的常规振动信号来限定门限;然后,对采集的振动信号样品进行门限计算,如果计算出的衰退值比设置的门限更大,则可以判断此时盘形结构零件已经发生早期故障。在检测出早期故障的时间点后,根据该时间点的振动数据对其进行指数运算,从而可观测到其性能的衰退趋势。对这些数据重新抽样并进行空间变换,同时输人BiGRU-GRU网络中用于
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