PSO寻优VMD的衬板测厚超声回波信号噪声的压制

针对复杂环境下破碎机衬板超声测厚的回波信号噪声难以压制的问题,提出一种基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)寻优变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的噪声压制方法。首先研究分解尺度[K]和惩罚因子[α]两个初始参数对VMD算法分解效果的影响;然后通过PSO算法对VMD算法中的最佳参数组合进行寻优;再将该组最佳参数组合代入VMD算法中进行信号分解,通过互相关系数法选取本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)进行信号重构,得到降噪后的信号。仿真与实测结果表明,PSO寻优VMD的噪声压制方法在提高信噪比、降低均方误差、提高波形相似系数等性能指标方面效果显著,能有效压制衬板超声回波信号中的噪声,提高破碎机衬板测厚超声回波信号的可靠性。

超声载荷下矿物组分界面裂纹扩展特征研究

为研究多组分包裹性矿物受超声振动载荷作用下其界面处裂纹萌生演化过程及宏观破坏特征,以某黑钨矿石为研究对象,对其矿物组分界面开展超声振动试验;在此基础上,引入黏聚力单元构建符合矿物真实破裂特征的模型,采用试错法根据矿物组分界面原位静态加载试验获取的宏观力学参数及破碎形式对所构建模型的细观参数进行标定;并基于此模型探究振动参数对矿物组分界面裂纹扩展特征的影响。结果表明,随着超声载荷作用时间的增加,石英矿物内部微裂纹优先扩展进而产生宏观破裂,硅质岩矿物损伤较小。试验数据与模拟试验结果具有较高的吻合性,所构建的黏聚力模型能够较好地模拟矿石在超声振动下的破坏过程。矿物组分界面破碎分为裂纹萌生—裂纹聚集—裂纹扩展—宏观破坏四个阶段;矿物在加载端面主要以剪切破坏为主,并最终以拉伸破坏产生宏观裂纹;矿物组分界面破碎速率随振动频率或振幅的增加而增大,矿物组分界面破碎能耗随振动频率或振幅的增大而增大。

基于相空间重构和PSO-K-means的球磨机负荷状态识别方法

针对球磨机振动信号具有强随机性、非平稳性和非线性等内在特性导致负荷状态难以识别的问题,提出一种基于相空间重构和PSO-K-means的球磨机负荷状态识别方法。首先,利用改进前后的自相关系数算法对Lorenz与Rossler两种混沌时间序列进行数值模拟,得出延迟时间和嵌入维数精准有效的计算方法;其次,验证出球磨机筒体振动信号具有混沌特性后对其时间序列进行相空间重构,恢复出等价的混沌吸引子;接着,针对3种不同负荷状态下的相空间吸引子进行特征提取,分析了关联维数特征量的变化规律;最后,将关联维数作为特征向量输入PSO-K-means聚类模型中对球磨机负荷状态进行分类与识别。结果表明,PSO-K-means聚类模型在负荷状态识别时有较高的精准性,欠负荷、正常负荷、过负荷下识别精度分别为94.2%、96.3%、94.8%。以上结果证实了该方法能够实现对球磨机负荷状态的有效识别。

改进的VMD-ITD岩石声发射信号联合降噪方法

针对岩石破裂声发射信号具有非线性、非平稳以及大样本的特点和传统VMD、ITD算法对降噪处理时存在一定局限性的问题,提出一种改进VMD-ITD联合降噪方法。以钨岩为研究对象,首先采用分量能量比作为VMD的终止条件,将岩石破裂声发射信号分解得到多个IMF分量,将各分量与原始信号的互信息量作为各分量的加权因子进行重构信号,再对重构信号进行ITD分解以达到二次降噪的目的,最后以均方根误差与信噪比为去噪效果评价指标,对比分析VMD、ITD以及改进VMD-ITD联合降噪算法降噪效果。通过试验验证,改进VMD-ITD联合降噪算法在抑制非平稳信号噪声中,其均方根误差为4.5521,信噪比为10.0128。相比单一的VMD、ITD算法,降噪效果更好。

对辊破碎机层压破碎过程的DEM-MBD联合仿真与试验

通过控制合理的入料粒径能够有效提高对辊破碎机层压破碎效率,但在分析物料破碎过程时存在腔内物料不可视、破碎数据难采集等问题。为了提高对辊破碎机的破碎效率,优化其破碎过程的分析方法,采用离散元法(discrete element method,DEM)与多体动力学(multibody dynamics,MBD)建立联合仿真模型,探究对辊破碎机层压破碎过程中物料的破碎规律;并进行对辊破碎机层压破碎试验,分析不同入料粒径配比时矿石物料的孔隙率对破碎效率的影响,并试验验证联合仿真模型的准确性。结果表明:对辊破碎机的物料破碎由单颗粒破碎和层压破碎组成,破碎过程分为料层密实、物料破碎和结团排料3个阶段;为提高对辊破碎机破碎效率需要控制入料粒径不小于辊隙的40%,在此条件下,通过混入尺寸大小为入料粒径50%~100%的矿石降低物料孔隙率可以提高破碎效率;DEM-MBD联合仿真与试验结果的碎后粒径分布曲线基本吻合,从而验证建立的联合仿真模型的可靠性。

改进箕舌线函数的LMS和BAS-LSSVM的衬板磨损状态预测

针对破碎机衬板磨损难以预测的问题,提出一种改进箕舌线函数的LMS和BAS-LSSVM的衬板磨损状态预测方法。首先,在最小均方误差算法(LMS)的基础上,引入改进的箕舌线函数,提出改进箕舌线函数的LMS算法,将其用于衬板超声回波信号的声时(TOF)的计算中;其次,通过TOF计算出衬板厚度,并根据衬板磨损前后的厚度变化得出磨损量;最后利用天牛须算法(BAS)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的惩罚因子γ和其核函数中的标准化参数σ,将磨损量作为预测模型的输入,衬板磨损阶段作为输出,建立BAS-LSSVM衬板磨损预测模型。结果表明,该方法对动锥衬板和定锥衬板的识别准确率分别达到了94.44%和95.56%,能够有效预测出衬板的磨损状态。

基于自适应VMD-Hilbert的球磨机负荷参数预测

提出一种自适应变分模态分解(VMD)—希尔伯特(Hilbert)边际谱样本熵和最小二乘支持向量机(LSSVM)提取球磨机振动信号组合特征并预测负荷参数的方法。首先,使用自适应VMD的振动敏感信号调制来分解振动,得到反映振动特性的本征模态函数(IMF)分量;之后,进行Hilbert变换,得到边际谱样本熵;最后,将其作为输入特征向量输入到LSSVM,实现球磨机负荷参数预测。试验结果表明:该方法可以有效地提取球磨机的非线性不稳定的信号特征,较为精确地预测球磨机负荷参数。

领域对抗与分类差异的变工况球磨机负荷识别

在变工况球磨机负荷识别过程中,针对域适应方法在源域和目标域的特征迁移中没有考虑目标域样本而导致域适应效果不好的问题,本文提出一种基于领域对抗与分类差异的域适应方法。该方法使用域对抗训练方式实现源域和目标域之间的特征的对齐;同时,引入两个分类器用于检测远离目标域中的样本,利用最大化和最小化分类器之间的不一致性,实现目标域和源域特征的自适应匹配,达到更好的域适应效果。为了验证训练分类器误差的方法能够考虑类内边界提高目标域上的负荷识别准确率,设计了迁移实验分析其差异损失函数对模型迁移性能的影响,实验表明,当分类器损失值大于0.02时预测模型的准确率会下降0.8%~1.2%,且较未引入分类器差异损失模型的负荷精度高,可达到95.78%。通过与两类经典的迁移方法进行对比,验证了该方法在变工况下磨机负荷识别应用中的优势。

改进的运动模糊矿石图像复原方法

针对矿石粒度检测过程中相机与目标矿石之间相对运动造成的图像模糊问题,提出一种模糊矿石图像清晰化的方法。采用维纳滤波进行图像复原是常用方法,因此,采集模糊矿石图像,建立图像复原模型。首先通过傅里叶变换构造频谱图,几何分析法估计模糊角度和微分自相关法估计模糊长度;采用无参考图像清晰度算法校准并确定模糊角度及长度,构造出最为近似的点扩散函数(PSF)参数;再以快速K值估计法获得最佳噪信比值,最后用维纳滤波处理所求,实现运动模糊图像的复原。实验结果表明:该方法能估计并矫正模糊矿石图像的模糊长度和角度,其复原效果比传统方法更优,准确度高、稳定性强,具有一定的实际工程意义。

超声振动作用下矿石破碎后颗粒分形特征

以黑钨矿石为研究对象进行超声振动加载试验,通过筛分实验得到矿石破碎后颗粒的粒度分布曲线,计算颗粒的分形维数,利用分形维数定量描述矿石破碎过程,分析分形维数与静载荷、超声波输出功率及颗粒的平均粒度之间的关系。结果表明:当静载荷由100 N增加至500 N时,颗粒的平均粒度由19.5132 mm减小至5.0400 mm,分形维数由1.7252增大至2.5419;当超声波输出功率由1.56 kW增大至2.60 kW时,颗粒的平均粒度由19.6729 mm减小至5.0400 mm,分形维数由1.9127增大至2.5419;分形维数分别与静载荷、超声波输出功率及平均粒度之间呈现良好的线性相关性,可以直观地定量描述矿石的破碎过程。

对辊破碎机对钨矿石的层压破碎特性研究

针对岩石破碎过程的复杂性以及传统仿真模型的局限性——反映替换颗粒群信息少且无法定位替换颗粒群中某一颗粒,使得所模拟的颗粒无法被连续破碎,导致仿真精度较低等问题,提出了通过离散元应用编程接口开发的改进破碎模型——多次替换的颗粒黏结模型(bonded particle model,BPM)。该方法能实现颗粒在破碎过程中的多次连续替换,更加贴近实际破碎过程,可提升仿真精度。基于对辊破碎机的三维模型与参数标定后的钨矿石颗粒群,对破碎机内的钨矿石颗粒群进行层压破碎可视化仿真分析,并结合室内试验研究了对辊破碎机的层压破碎特性,以验证数值仿真的有效性。结果表明:通过仿真得到的钨矿石颗粒受力与破碎速率的关系说明对辊破碎机可实现层压破碎;钨矿石碎后粒径分布误差为0.889~1.940 mm,且碎后粒径分布满足正态分布,说明仿真分析准确且有效。不同粒径配比下的钨矿石层压破碎试验结果表明,颗粒间相互作用力对破碎效率的影响程度大于颗粒低孔隙率。研究结果为进一步提高对辊破碎机的生产效率提供了依据,且所提出的改进破碎模型为物料的破碎研究提供了一种新方法。

对辊式破碎机岩石破碎特性研究

针对岩石破碎过程的复杂性和传统BPM模型对其仿真的局限性问题,提出一种通过EDEM-API二次开发所建立的改进的BPM模型(颗粒二次替换),从而优化仿真效果的一种改进方法。将对辊破碎机模型分别导入Recurdyn与EDEM中,分别使用传统与改进的BPM模型对物料破碎过程进行仿真模拟。通过试验,分析在辊隙1 mm、频率50 Hz的条件下,入料粒度分别为8~10、10~12、12~14、14~16 mm区间各1 kg矿石颗粒破碎后的粒级分布规律,利用MATLAB将仿真与试验所得碎后粒级进行统计。结果表明,在辊缝和电机频率一定的条件下,不同粒度的物料破碎后粒级质量分布差异较小,优化后模型碎后质量分布仿真与实际结果误差值E,相比优化前降低了3.391,辊子位移量分别为-0.08~0.06、-1.2~0.8 mm,优化后模型仿真效果更好。

某矿石准静态加载破碎特性试验与模拟研究

为研究某矿石(硅质岩)准静态加载破碎特性,在压筒加载试验的基础上,利用Tavares破碎模型建立了矿石颗粒群破碎模型,对比分析了压筒加载试验与破碎仿真的破碎过程及特征。结果表明:(1)随着加载压力的增加,矿石颗粒群的破碎主要划分为3个阶段:紧密阶段,矿石颗粒群的空隙率减少,逐渐形成几个较为可靠的接触点,基本不会发生矿石颗粒的破碎;破碎阶段,矿石颗粒之间更加密实,矿石之间接触点的受力增大,部分矿石发生破碎;结团阶段,矿石颗粒被压实而产生大量细粉颗粒,进而发生结团现象。(2)在最大加载压力为400 kN的情况下,随着窄粒级(2 mm范围)矿石入料粒度的减小,碎后小颗粒的占比更高,不同入料粒径对破碎后小颗粒的占比有一定影响。(3)通过仿真与试验对比,将破碎仿真可视化,更好地描述破碎特征,同时验证了Tavares模型的有效性,标定了某矿石的仿真参数,为矿石颗粒的破碎仿真提供了新的方法,研究结果为后续破碎机设计提供了新的思路。

低频振动塑性成形粘弹塑性模型的体积效应分析

采用Kirchner对应变时间历程的基本假设,针对振动拉伸建立一个一维粘弹塑性模型;利用MATLAB中的符号计算,推导粘弹塑性本构方程的显式表达式。通过确立粘弹塑性边界并对本构方程进行数值求解,可以确定金属在振动加工过程中,其应力应变在粘弹性与粘塑性之间的变化情况。通过计算瞬时应变的大小与屈服限建立粘弹性变形和粘塑性变形的判断准则。在考虑粘弹塑性本构关系中的后继屈服情况、应变历程、应变率历程及弹性应变等因素后,可以确定单轴振动拉伸时材料变形的动态应力和平均应力。根据所给定的振型参数和材料力学性能参数,结合特定的振动拉伸实例,分别得出金属在准静态拉伸和振动拉伸时的动态应力—时间、动态应力—应变和平均应力—应变率的变化趋势等,实现基于粘弹塑性本构关系的低频振动塑性成形的体积效应机理分析。

预磨机磨矿系统的IMC-PID串联解耦控制

针对预磨机磨矿系统是一个纯迟延、强耦合的多变量系统,传统的单变量PID控制方法无法满足要求的问题,在满足预磨机设备的粒度生产要求及低功耗的前提下,考虑多种不同因素对磨矿系统的影响,设计了二输入二输出的控制系统,对于系统模型中含有的不确定性时滞环节,根据时滞与时间常数比值情况,选择采用一阶Pade模型近似来对其滞后模型进行转化,进而对模型传递函数进行对角矩阵解耦获得对角传递函数矩阵,并作为内部模型设计出IMC-PID控制器,最后对预磨机系统加入解耦环节的内模控制整定的PID控制系统与常规PID控制系统进行阶跃响应对比仿真验证.结果表明:所设计的加入解耦环节的IMC-PID控制系统具有较强的鲁棒性和满意的调节品质,能有效地解决磨矿系统输出间的耦合和时滞问题,且具有更好的动态性能和抗干扰能力,有很好的工程应用价值.

低频脉冲振动条件下金属成形的体积效应分析

将一定频率和振幅的脉冲振动信号施加到金属成形系统中,并对脉冲振动信号进行傅立叶变换,建立了振动拉伸的一维弹塑性本构模型和粘弹塑性本构模型。在计算瞬时应变的大小与屈服极限的基础上建立判断准则,并利用MATLAB对本构方程进行求解,从而确定了脉冲振动拉伸在材料变形时的动态应力和平均应力。按照所给定的振型参数和材料机械性能参数,结合特定的脉冲振动拉伸实例,分别绘制了两种模型的动态应力-时间曲线、动态应力-应变曲线和平均应力-应变率曲线。实验分析表明,在低频振动作用下,金属材料变形可以按照粘弹塑性模型来描述,且实验结果与理论计算结果比较一致,从而实现低频脉冲振动塑性成形粘弹塑性模型和弹塑性模型的体积效应分析。

振动拉拔的非局部摩擦问题的近似求解及表面效应初探

从非局部摩擦定理出发,建立了振动拉拔加工中的力学平衡微分方程。通过确定有关的非局部影响系数,并结合塑性变形应力应变假设,得到了方程的近似解以及非局部条件下振动拉拔摩擦力的解析表达式。根据给定工艺参数、金属材料力学性能参数和非局部影响系数(ρ,α_o,ε_0,C_0),通过Matlab计算发现,振动塑性加工表面效应的形成是有条件的,并且表面效应的影响因素主要是频率、振幅和非局部影响系数,验证了以往对表面效应定性分析的某些假设,从而实现了振动拉拔表面效应机理的理论初探。

改进PSO算法优化的电液位置伺服系统滑模控制

针对电液位置伺服系统因参数不确定性、复杂时变性与非线性而导致控制性能不佳的问题,提出了一种基于改进PSO算法的电液位置伺服系统滑模控制方法。建立电液位置伺服系统的误差状态空间方程,通过设计滑模面和控制律推导出滑模控制器结构,利用李雅普诺夫函数验证了控制器的稳定性,采用柯西变异和自适应速度更新策略改进了PSO算法,并把改进后的PSO算法应用至滑模控制器中进行参数优化,基于AMEsim/MATLAB联合仿真研究了几种方法下系统对位置的跟踪情况。结果表明,相比于PSO算法和APSO算法,改进PSO算法寻优性能更好,从而验证了该方法是有效的;通过对比分析,采用改进PSO算法的滑模控制器极大地提高了系统的控制性能,在抑制抖振的同时实现了系统对状态轨迹的快速精确跟踪。通过现场试验研究,验证了所提方法的应用可行性。

金属板材振动单点渐进成形力学分析

针对板材在单点渐进成形过程中受力不均匀,容易出现失稳,并产生堆积、起皱、破裂等缺陷。若将振动技术引入到这种工艺,其成形机理将发生变化,板材加工的质量也将得到提高。因此,通过对工具头局部成形区域的单元体进行分析,建立力学方程。根据板材塑性成形过程中的拉应力与剪应力关系的假设,可以得到力学方程的近似解。按照给定的工艺参数、材料的机械性能参数和振型参数可以得到相关的应力曲线。模拟实验分析表明,在施加振动后,单点渐进成形过程中的应力发生了显著变化;在相同成形角的条件下,与低频振动相比,高频振动对成形应力的影响更加明显;但在低频振动条件下,存在成形角度条件;在高频振动条件下,存在频率条件。

扭转振动摆动辗压精密成形机理研究

介绍了扭转振动摆动辗压的工作原理和实施方法,分析了扭转振动在摆动辗压塑性成形过程中的作用机理,在对模具———工件系统进行运动分析的基础上,确定了摆辗角速度与振动频率之间的关系,建立了扭转振动摆动辗压应满足的速度条件,计算了单周期内扭转振动摆辗的成形时间、沿圆周方向的成形角位移和成形长度等工艺参数;通过本文的理论推导表明,扭转振动摆动辗压的效率与振动频率和进给速度成正比,扭转振动摆动辗压成形的成形效率比纵向振动摆动辗压成形的成形效率高。