基于磁流变触觉反馈的采煤机恒功率控制.pdf

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此论文完成之际，特向付家才老师表示衷心的感谢和诚挚的敬意 在论丈工作期间，我得到了边莉，刘丹丹老师，汤春瑞博士的帮助，他们 宝贵的建议，使我从中受益匪浅，在此深表感谢 感谢我的同学们，感谢他们 的支持和鼓励，与他们的共处学习与生活中都给我留下了美好的回忆。感谢所 有帮助过我的老师同学，是她们的支持与鼓励，使得本论文得以顺利完成。感 谢黑龙江科技学院的老师们在我学习期间给予我的教导和帮助 感谢养育我多年的父母亲，他们给予我无私的奉献；感谢丈夫、女儿对我 的理解与支持 在这三年中，是他们给我坚定的信心和勇气，让我顺利的走完 三年的求学路 他们浓浓的亲情和深深的理解给我无限的动力，谢谢 最后， 再一次感谢所有帮助过我的老师、同学、家人，祝他们永远幸福安康 ■■●■■■■F L●L-■I 摘要 目前，国内的采煤机大部分都是通过调整牵引速度来达到恒额定功率的控 制。由操作者根据相关的参数及经验通过调节操作器的按钮设定牵引速度后， 机器自动调节，满载运行。实际应用中由于煤层的复杂及操作者的经验差异导 致采煤机经常处于欠载、偶尔过载的状态，这样会导致故障的发生，不能提高工 作效率。 针对此问题，本文结合传统的恒功率控制，研究了基于磁流变触觉反馈技 术的采煤机功率控制方法。设计中主要通过提取采煤机截割电机的电流信号， 经过控制器处理输出P W M 控制信号，控制磁流变触觉力反馈装置的输出力，操 作者根据操作杆阻力，调节采煤机的牵引速度，使截割电机接近额定功率工作。 本文主要通过磁流变阻尼器来实现触觉反馈，磁流变阻尼器采用剪切工作模 式，以B i n g h a m 模型进行建模，通过理论分析和研究计算，得到磁流变阻尼器 的力学模型。根据触觉反馈所需要的阻尼力大小，设计磁流变阻尼器的参数， 并分析参数对输出阻尼力的影响。 为了更好地发挥磁流变阻尼器的特性，准确地了解其动力性能模型，本文 应用B P 神经网络对磁流变阻尼器动态特性进行了神经网络辨识试验，建立了 磁流变阻尼器的神经网络模型，在M A T L A B 中对阻尼器进行仿真分析，验证了 所建模型能够准确、快速地识别磁流变阻尼器的动态特性。 通过D S P 智能控制器，设计采煤机功率控制系统的主要硬件电路和软件流 程。硬件电路包括磁流变阻尼器的电流控制器，P W M 电路的输出和驱动，数据 采集电路。其中，主要研究了电流控制器的主电路和驱动电路，通过仿真试验 得出输出P W M 波占空比与电流的关系，电流与阻尼力之间的关系。硬件电路 能够实现依据截割电机电流信号，经处理转换为相应阻尼力输出，再对变频器 进行速度调节。研究证明基于磁流变触觉反馈的采煤机功率控制，结构简单， 有效的利用了操作者手部的触觉反应速度，有效调整采煤机功率，适合采煤机 的工作环境。 关键词磁流变阻尼器触觉反馈；神经网络；采煤机；功率控制 ■■■■■■■J．●，I■T 、 t 0 7 裘 ．是 ’ ‘， A b s t r a c t al a r g ea m o u n to fs h e a r e r sc o n t r o lc o n s t a n tp o w e rt h r o u g h a d j u s t i n gh a u l a g e s p e e d i no B rc o u n t r y ．O p e r a t o rs e th a u l a g es p e e dt h r o u g h o p e r a t i n gp r e s sb u t t o n w i t ht h er e l a t e dp a r a m e t e r so re x p e r i e n c e T h e ns h e a r e r c o n t r o la u t o m a t i c a l l yt oo p e r a t et h r o u g h o u t n e a r b yt h er a t e dp o w e r ．I nt h er e a lw o r k ， t h es h e a r e ro f t e no p e r a t e so nl o wl o a do ro v e r l o a dc o n d i t i o nb e c a u s eo f t h ec o m p l e x c o a ll a y e ra n dt h ed i f f e r e n te x p e r i e n c e ．T h i sc o n d i t i o nc a nr e s u l ti nf r e q u e n tf a u l t s a n dl o we f f i c i e n c y ． T os o l v et h i sp r o b l e m ，t h ep o w e rc o n t r o lm e t h o do fs h e a r e ro fh a p t i cf e e d b a s e do nM Rd a m p e rw a sp r e s e n t e d ．I nt h ep a p e r , c o n t r o l l e ro u t p u tc o n t r o ls i g n a l s a c c o r d i n gt os a m p l i n gc u r r e n ts i g n a l so fc u t t i n gm o t o ro fs h e a r e r , a n dc o n t r o l l e d t o u c hs e n s i n gf o r c e ．f e e d b a c kd e v i s ew h i c hb a s e do nM Rd a m p e r ．T h em a n i p u l a t o r a d j u s t sh a u l a g es p e e do f s h e a r e rt of o r c et h em o t o r st oo p e r a t ea p p r o x i m a t e l yw i t h r a t e dp o w e ra c c o r d i n gt oh a n d l er e s i s t a n c e ． T h ep a p e rc o m et r u eh a p t i cf e e dt h r o u g hM Rd a m p e r ．M Rd a m p e rw i t hs h e a r w o r km o d e li sa d o p t e da n dm o d e l e dw i t hB i n g h a mm o d e ．T h e nt h ep a p e rr e a c h e sa m e c h a n i c sm o d e lb yt h e o r ya n a l y s i sa n dc a l c u l a t i o n ．A c c o r d i n gt ot h er e q u i r e d d a m p i n gf o r c eo fh a p t i cf e e ds y s t e md e s i g np a r a m e t e r so f M R d a m p e r , t h e na n a l y z e t h ei n f l u e n c ew h i c ha r ef r o mp a r a m e t e r s ． T oe v a l u a t et h ep o t e n t i a lo fM Rd a m p e r sa n ds t u d yt h ea c c u r a t em o d e lt o r e p r o d u c et h eb e h a v i o r , t h i sp a p e re s t a b l i s h e st h en e u r a ln e t w o r km o d e lo fM R d a m p e rb a s e do nB Pn e u r a ln e t w o r k t oi d e n t i f yt h ed y n a m i c a lc h a r a c t e r i s t i c so fM R ． A n de s t a b l i s h e st h en e u r a ln e t w o r km o d e lo fM Rd a m p e rw i t hs i m u l a t i o nb y M A T L A B ．I ti sf o u n di nt h i sp a p e rt h a tt h en e u r a ln e t w o r km o d e lC a l li d e n t i f yt h e d y n a m i c a lc h a r a c t e r i s t i c so fM Rd a m p e rr a p i d l ya n da c c u r a t e l y ． T h ep a p e rd e s i g n st h em a i nh a r d w a r ec i r c u i t sa n ds o f t w a r eo ft h ep o w e r c o n t r o ls y s t e mo fs h e a r e rb yD S P ．T h eh a r d w a r em a i n l yc o n s i s t so fc u r r e n t c o n t r o l l e ro fM Rd a m p e r , P W Mo u t p u ta n dd r i v e r , s i g n a l ss a m p l i n gc i r c u i ta n dS O o n ．I tm a i ns t u d ya n da n a l y z et h ec u r r e n tc i r c u i ta n dc o n c l u d et h a tr e l a t i o n so fd u t y r a t i oo fP W M ．c u r r e n ta n dc u r r e n t - d a m p e rf o r c eb ys i m u l a t i o nt e s t ．T h eh a r d w a r e c i r c u i tC a nr e a l i z et h a tc u r r e n ts i g n a lo fc u t t i n gm o t o rc o n v e r tt h ed a m p e rf o r c et o T T f o rs h e a r e ro ne n v i r o n m e n t ． ． K e y w o r d s M Rd a m p e r ；h a p t i cf e e d ；n e u r a ln e t w o r k ；s h e a r e r ；p o w e r c o n t r o l I I I 一氛 A j 喝 奎 镰 一 - 、 ‘ f 摘要⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯．．⋯．．．．．．．．．．．．．．．．．．⋯．⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯I A B S T R A C T ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。I I 目录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．．．⋯⋯．．⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1 1 0 ， 1 绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯．．．．⋯．．．．．．．．．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．1 1 ．1 本文的研究目的与意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．1 1 ．2 磁流变触觉反馈技术的发展与应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。2 1 ．2 ．1 触觉反馈技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2 1 ．2 ．2 磁流变液技术的发展⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3 1 ．2 ．3 磁流变阻尼器触觉反馈设备的研究与发展⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．4 1 ．3 磁流变阻尼器控制技术的研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．6 1 ．3 ．1 神经网络控制技术的发展⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯6 1 ．3 ．2 神经网络控制在磁流变阻尼器技术中的应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．6 1 ．4 本文的主要研究内容和创新点⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．7 2 采煤机功率控制原理和控制方案的研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。9 2 ．1 采煤机技术的发展⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．9 2 ．2 采煤机的牵引调速特性分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1 0 2 ．3 采煤机恒功率控制的总体设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1 1 2 ．4 传统采煤机的功率控制原理分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1 2 2 ．4 ．1 模拟电子功率控制结构及原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1 2 2 ．4 ．2 数字控制器实现的功率控制原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1 3 2 ．5 基于磁流变触觉反馈的采煤机恒功率控制原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．1 5 2 ．6 本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1 6 3 采煤机磁流变触觉反馈装置的设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。1 7 3 ．1 磁流变液概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1 7 3 ．1 ．1 磁流变液和电流变液⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．1 7 3 ．1 ．2 磁流变液的流变机理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．1 8 I V 3 ．4 采煤机磁流变阻尼器的模型的建立与分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2 5 3 ．4 ．1 磁流变阻尼器的阻尼力的理论分析与计算⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2 5 3 ．4 ．2 磁流变阻尼器参数的设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一2 6 3 ．5 采煤机磁流变阻尼器的M A T L A B 建模和仿真⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。2 8 3 ．5 ．1 磁流变阻尼器的M A T L A B ／S 1 M U L I N K 建模⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2 8 3 ．5 ．2 磁流变阻尼器的仿真性能分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．3 1 3 ．6 本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3 3 4 磁流变阻尼器神经网络建模研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3 4 4 ．1 概j 盎⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3 4 4 ．1 ．1 神经网络的特点与应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一3 4 4 ．1 ．2 神经网络模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．3 5 4 ．2B P 神经网络⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．3 8 4 ．2 ．1B P 网络结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．3 8 4 ．2 ．2B P 学习算法原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3 8 4 ．3 磁流变阻尼器神经网络建模⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4 0 4 ．3 ．1 系统辨识⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．4 0 4 ．3 ．2 磁流变阻尼器神经网络动态模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4 1 4 ．4 本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4 7 5 采煤机恒功率控制系统设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4 8 5 ．1 电流控制器的设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4 8 5 ．1 ．1 电流控制器主电路的设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．4 9 5 ．1 ．2 电流控制器驱动电路的设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．5 0 5 ．1 ．3 电流控制器的性能测试⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．5 2 5 ．2D S P 控制器及主要外围电路的设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯j ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．5 4 5 ．2 ．1D S P 控制器芯片的选择⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．5 4 5 ．2 ．2D S P 最小系统电路的设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．5 5 V 喁参 似◆黔， ， ．．．．．．．．．．．．．．．．．5 7 ⋯⋯⋯⋯．．5 8 ⋯⋯⋯⋯⋯一5 8 ．⋯⋯．⋯⋯．．．6 0 ⋯⋯⋯⋯一6 l ⋯．⋯．⋯⋯⋯6 2 ．⋯．．⋯⋯⋯．．6 4 ⋯⋯⋯⋯．．6 5 ⋯⋯⋯⋯．．6 6 参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯6 8 作者简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．7 l 学位论文原创性声明⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。7 2 学位论文数据集⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．7 3 1 套 佃掺 r ，● 厶 拓 女 ● l 绪论 1 绪论 1 ．1 本文的研究目的与意义 随着工业技术及能源工业的发展，采煤机技术的发展是很快的。从二十世 纪四十年代末至今，采煤机在我国经历了几次大的更替，其效率越来越高，性 能越来越好。采煤机的功率在7 0 初年代仅为1 5 0 k W ；N 8 0 年代艾克霍夫公司在 液压牵引采煤机的基础上研制成功了电牵引采煤机，采煤机的功率一下便提高 到9 5 0 k W ，供电电压有5 0 0 0 V ，目前已达到两三千千瓦。一般情况下，电牵引 采煤机的功率控制是指为了充分发挥电动机效能，当采煤机截割电动机功率超 过6 0 0k W 时，其电动机应工作在额定功率下，或接近额定功率运转。但是由于 煤矿井下地质结构复杂，采煤机工作时截割电机负荷是随时变化的，且变化的 幅度较大。为防止电机过负荷而烧毁，一般的电控系统中都有过载保护电路， 只要一过载就停机。但这样一来，电机会频繁停机，而频繁起动对电网的冲击 较大。同时带来的另一个问题是，当负荷变轻时，由于采煤机牵引速度不能随 着变化。截割电机又处于欠载工作状态，采煤机的工作效率降低。因此对电动 机功率需进行自动控制，减少电动机的过载或欠载。 目前，国内大部分传统的采煤机是采用功率传感检测器和微机 c P u 进行 自动控制，即通过自动调节牵引速度来实现恒功率控制的。自动调速前先给定 采煤机牵引速度，一般是通过司机根据经验给定牵引速度限定值后，机器自动 调节速度，使采煤机满载运行。但是由于井下能见度低、粉尘大、噪声大等客 观实际条件的影响，现有的基于操作器的视觉操控存在一定的局限性，工作能 见度低时，司机无法看清楚操作屏上的参数，就不能依据参数做出适当的调整。 这样的话，采煤机就不能及时的根据煤层的变化做出正确的调整，截割电机就 不能更好的工作，效率也自然不好。从另一个方面来说，根据工作人员的经验 的不同，及煤层的复杂程度的不同，采煤司机很难预料工作面煤质变化情况， 设定的牵引速度或大或小，导致采煤机经常工作在欠载、偶尔过载的状态。经 常欠载会影响采煤机发挥应有的效应；如果长期过载又会加速采煤机的老化， 还会经常的导致采煤机故障的发生。因此，寻找一种更为人性化的操作方式 才能使上述问题得到根本的解决。 本设计是基于国家自然基金项目所建立的研究，目前国内外仍然没有文献 记载关于磁流变阻尼器和触觉技术在采煤机功率控制方面的研究，所以本文的 研究具有丌拓性。通过磁流变触觉再现技术的应用能够找到一种采煤机恒功率 l 一个主要的途径，与视觉反馈相比，触觉不仅能够辨别物体的大小、形状、还 能辨别物体表面的硬度及光滑程度等，它是一种非常复杂的感知功能，是人类 认识坏境并进行交互的重要手段。例如P a t r i c k 采用简单的两个电磁线圈套在操 作者的手上作为触觉再现装置uJ ；H u l l 大学研制成功率高密度被动触觉再现装 置，它是通过电极点施加电场而使电流变体在要求的部位变硬，试图在其表面 重构远处物体的轮廓；T i n iA l l o y 公司采用形状记忆合金开发出了阵列触觉再现 装置，空间分辨率达到了毫米；美国两所大学研制的硅基底静电触觉再现装置 是在硅片上制作电极阵列，当施] J 1 ] 2 0 0 ～6 0 0 V 电压时，通过对触摸该硅片的手指 产生静电吸引力，使操作者在相应的位置上感觉到接触力【2 】。 随着人机系统的发展和壮大，虚拟现实技术的发展，人机交互式遥感操作 技术的广泛应用，触觉反馈装置已经成为研究的新兴技术，触觉反馈是一种非 常重要的感知模式。与目前常见键盘、鼠标、轨迹球和操纵杆等人机接口一样， 触觉反馈装置负责将操作者的位置或动作传送给虚拟环境的同时，也反馈作用 力给操作者，使得操作者能够从触觉上操纵感知虚拟环境。触觉反馈最先由美 国觚o I l l l e 国家实验室开发，把力反馈集成到机器人遥操作系统用于核环境【3 】。 接着，北卡罗来纳州大学采用了同样的机电手臂在虚拟分子对接中实现力反馈 1 4 1 。后来，9 0 年代末大概只售1 0 0 美元的便宜触觉操作杆在计算机游戏中得到普 遍使用。触觉反馈装置成为当今非常重要的一种人机接口。 传统触觉反馈装置发展较早，其动力直接作用于人手等器官。这种方式的 优点是能给操作者提供较大范围的触觉反馈；传统触觉反馈装置主要有以下几 个问题首先采用电机、气动、液压驱动，会造成装置的体积过于庞大，但出 力难以满足需要 如电机驱动 ；而且这类触觉反馈装置的响应时间一般较大 如 气、液压驱动 ，容易使触觉再现失真；其次，这类装置存在的摩擦力大，影 响装置的性能；只能在一个较小范围内实现硬度再现，由于用电机输出力受限 制，它们反馈的最大刚度也受影响；安全性能差，出现故障时容易对人体造成 伤害控制实现困难等问题；这些问题阻碍了触觉再现技术在虚拟现实技术和 遥操作机器人技术中的广泛应用，特别是在精细作业如远程手术、虚拟装配等 2 ，★ A 修 ， l 厶 参 一 1 绪论 中的应用受到很大的限制，阻碍了触觉再现技术的进一步的研究与应用。 利用智能材料的相关特性实现触觉反馈的装置，可以利用电流或电压的大 小来产生阻碍人体力觉器官运动的阻尼力。当人没有力作用于装置时，装置也 不会对人有力的作用。这种方式的触觉反馈装置的优点有很多首先，安全性 能较高，不会对操作者造成伤害；其次，装置的体积小，比相同体积大小的传 统触觉反馈装置输出的力范围要大得多，所以容易小型化、便携化，实用化和 普及化。 随着科技的进步，一些智能材料的出现为力触觉反馈装置提供了新的发展 方向，使力触觉装置的研究转向于发展被动力触觉反馈装置。近年来就有很多 智能材料电、磁流变液用于触觉装置的研究成果，并得到良好的反映。电、磁 流变液是一种液体智能材料，它具有独特的流变性和良好的电可控性，利用其 实现的触觉反馈设备用电压或电场强度信号就能控制反馈力的大小，可以与微 控制器相结合，易于实现，响应快，能耗很低。特别是磁流变液具有连续、可 逆、可控、迅速的磁流变效应，应用其制作的装置能够成为电气控制与机械系 统问简单、安静而且响应迅速的磁流变触觉再现装置。 1 ．2 ．2 磁流变液技术的发展 智能材料是现代高科技研究的重要方向之一，它是一种具有感知和驱动功 能的新型材料，如电流变液体、磁流变液体、光纤材料、压电材料、电致伸缩 材料、磁致伸缩材料、形状记忆合金等。采用智能驱动材料可以制作电、磁或 温度等调节的主动控制驱动装置和变阻尼装置。其中，磁流变液和电流变液是 目前应用较多的两种智能材料。 1 9 4 7 年，美国学者W ．W i n s l o w 发现了电流变液 E l e c t r o r h e o l o g i c a l ，E R 。 电流变液的出现，在材料及相关领域掀起了研究热潮【5 6 J 。第二年，R a b i n o w 发 明了磁流变液 M a g e n e t o r h e o l o g i c a l ，M R 。但相对于电流变液的飞速发展，磁 流变技术一直处于停滞不前的状态，很少得到研究人员的注意。从2 0 世纪8 0 年代末期，由于电流变液本身难以克服的难题，才使各国学者将研究重点逐渐 转移到磁流变液上。特别是1 9 9 5 年美国L o r d 公司在第五届国际电流变会议上 展示了高性能的磁流变液和磁流变液装置，引起了学术界的极大震动，从而掀 起了研究磁流变液及其应用装置的热潮。各国都争先恐后的投入磁流变技术相 关器件与系统的研发中，并产生了形形色色的不同用途的磁流变阻尼器相关产 品。上世纪9 0 年代，国外磁流变阻尼技术研究工作就已经有很大的突破，从 事这方面研究的学者和公司有很多。例如L o r d 公司研制设计的磁流变器件、 3 l I 参 一 顾f 学位论文 ■■■●■i i i i i i i i i i i i i i ●i ■i ■i i ■●■●■■■■■■■■●■■■■■■■■■■●■■■■■■■■■■■■■■●■■■一 磁流变液体已经在商业中得到应用，并取得了良好的效果。 磁流变液是一种悬浮液，在外加磁场作用时，磁流变液的有效粘度等特性 会发生变化，从自由流动的液体状态变成低流速的半固态，这种变化称为磁流 变效应【7 】，并且磁流变效应是可逆的、可控的，安全可靠的。这种流变特性使 磁流变液应用十分广泛，在很多领域中都有相关研究与产品的应用。在众多的 产品中，磁流变阻尼器的应用是最为广泛的。 2 0 0 2 年，美国通用汽车公司在凯迪拉克上装备了由D e l p h i 公司开发的的磁 流变悬架系统，它使轿车在不同情况下获得不同的阻尼力，提高了系统的稳定 性【8 】oE r i c k s e n 和F a r a m a r z 对摩托车磁流变阻尼器进行了研究【9 】，并能够成功地 预测阻尼器阻尼力的大小。内华达大学对山地自行车磁流变阻尼器进行研究开 发，实现了阻尼力无级可调。在土木工程中，许多高层建筑、斜拉索桥梁、大 坝中应用大型磁流变阻尼器来抵御地震和强风等给建筑物带来的危害。美国 L o r d 公司等将开发的大型磁流变阻尼器应用于我国湖南的洞庭湖大桥上； K a j i m a 公司将磁流变阻尼器应用于高层建筑物，以减小建筑物的振动【I0 1 。宾夕 法尼亚州立大学的研究人员将磁流变阻尼技术应用在直升机旋翼振动控制中， 他们用磁流变阻尼器代替传统的阻尼器，结果表明磁流变阻尼器更能有效地 控制叶片振动。A h m a d i a n 等研究了磁流变阻尼器在火炮反后坐系统中的动力学 特性；V i r g i n i a 把磁流变阻尼器应用于舰炮的反后坐装置上，研究后坐力的控制； 美国空军和波音公司合作进行研究把磁流变反后坐装置和半主动控制技术结 合应用于阿帕奇直升飞机的火力装置上I l 。 目前，许多国家在进行磁流变液的基础理论研究和应用基础研究的同时， 都在加紧进行应用研究，并取得了很大的进步。我国对磁流变液和阻尼器技术 的研究十分薄弱，据不全面的统计，目f j i 『国内磁流变阻尼技术研究主要以大学 和科研院所为主，中科院物理所、中国科技大学、复旦大学、重庆大学、西北 工业大学、哈尔滨建筑大学、武汉理工大学、上海交通大学和电子科技大学等 少数学校相继开展了相关的研究工作。并且重庆大学已经成功地开发了基于混 合工作模式的微型汽车磁流变阻尼器，并投入生产使用。但与国外相比，无论 在机理与材料还是在器件及应用方面均存在一定差距。 1 ．2 ．3 磁流变阻尼器触觉反馈设备的研究与发展 磁流变液在触觉反馈系统中的应用，不仅可以实现智能控制，而且大大加 强了人机系统的功能。磁流变触觉反馈系统由磁流变阻尼装置，传感器和控制 器组成，其中关键的部分，就是磁流变阻尼器。顾名思义，磁流变阻尼器是基 4 ’ ● ▲ 参 ● 1 绪论 于磁流变液技术研制出来的一种阻尼器。磁流变阻尼器是由磁流变液、缸体、 活塞和可控磁场组成。在磁流变技术的多方面研究成果中，磁流变阻尼器是最 集中、进展最快的应用领域。到目前为止，磁流变阻尼器已在汽车悬挂系统、 假肢、卡车座椅、滚筒洗衣机、桥梁斜拉索以及海洋平台等减震方面得到初步 的应用，展现出了巨大的应用潜力。 磁流变效应的转换过程是连续的、可逆的，能够在毫秒级别的时间内完成， 易于实现控制，因此可以在触觉反馈装置中采用磁流变阻尼器。磁流变阻尼器 与其它类型的阻尼器相比具有如下优点【1 2 】准确快速的实时控制；良好的力学 性能，磁流变液的动态屈服应力随磁感应强度的增加而增加，动态屈服应力的 极值可达到5 0 k P a ；输出阻尼力能够实现连续可调；响应速度快；稳定性能佳， 在重力场和离心场作用下，磁流变液中的磁性微粒不会发生明显的相分离现 象；在高温下以及长期工作中，磁流变液不产生变稀现象，具有稳定的性能 控制电流小，磁流变液控制器可以直接通过普通低伏电源 一般的蓄电池 供电； 工作温度范围宽；结构简单、使用寿命长。 L o r d 公司已经将磁流变阻尼器技术应用磁流变转向机和操纵器等产品。 L o r d 公司将设计研制的旁路触觉转向装置安装在汽车上，操作者可以通过转向 轮发出控制动作，执行元件的角度信号由传感器采集并转换成电流，使磁流变 阻尼器产生相等或成比例的反馈阻力，提示操作者转向动作的执行情况，并且 当车速过高时会以较大阻力来防止过度转向，防止意外的发生，保证了安全性 【1 3 l 。华侨大学的黄宜坚、刘晓梅等设计制造了用于汽车的转向控制的双驱动圆 盘式传动装置，该装置能够根据车辆工作条件影响操作者的控制动作l l 引。 为远程手术开发的一维触觉反馈系统主要用于探查人体组织的类型，系统 包括操作者控制的磁流变阻尼器相联的操纵杆，远程端的执行元件机械臂及数 据采集系统。工作时，机械臂位移信号可以被传递到操纵杆，操纵杆的位置编 码被传递到数据采集系统，并向机械臂探头发送电压信号。探头遇到阻碍时被 激发，直流电源根据其旋转角度的变化调整输出电流，从而控制磁流变阻尼器 产生与之相当的反馈阻力。当机械臂探头遇到柔软的组织时，作用于探头上的 力很弱，反馈到操纵杆上的阻力也很小；当机械臂遇到骨一类较硬的组织时， 作用于探头上的力较强，引起的减速大，反馈到操纵杆上的阻力会相应增大引。 一 段 一 硕} j 学位论艾 i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i TrTJm i i 1 ．3 磁流变阻尼器控制技术的研究 1 ．3 ．1 神经网络控制技术的发展 从6 0 年代起，由于空间技术、计算机技术及人工智能技术的发展，研究 人员将人工智能技术与方法用于控制系统，形成了与传统的控制理论不同的现 代智能控制理论。近年来，人们将传统控制理论和模糊逻辑、神经网络、遗传 算法等人工智能技术相结合，充分利用各种新的控制知识对复杂系统进行控 制，其中神经网络理论和应用研究对智能控制的发展起到了重要的促进作用。 目前应用较多的神经网络是智能控制理论之一，由于神经网络具有良好的 自学习、自适应、自组织功能，能有效处理非线性映射问题，并具有很强的容 错性和鲁棒性，因此采用神经网络的方法可以对的磁流变阻尼器的非线性特性 进行有效地辨识。 神经网络控制是指在控制系统中应用神经网络技术，对难以建模的复杂非 线性对象进行神经网络模型辨识，或作为控制器，或优化计算，或进行推理， 或同时兼有上述多种功能。传统基于模型的控制方式，是根据被控对象的数学 模型及对控制系统要求的性质来设计，具有表达知识的特点。而神经网络不善 于显示表达知识，它已经被证明具有逼近任意连续有界非线性函数的能力，这 正是神经网络用于控制的优点。神经网络在自动控制系统中的应用提高了整个 系统的信息处理能力和适应能力，提高了系统的智能水平，并给非线性系统的 控制带来了新的思路，具有独到之处。 8 0 年代中后期，由于神经网络的研究获得重要进展，吸引了众多学者参与 智能控制的研究。此后，神经网络理论及应用成为继模糊系统之后，推动智能 控制的又一重要力量。近年来神经网络飞速发展，并已有效地应用于非线性系 统的识别和控制。例如，高性能的飞行器自动驾驶、飞行轨道模拟、飞行器控 制系统等宇宙飞船的控制。 1 ．3 ．2 神经网络控制在磁流变阻尼器技术中的应用 磁流变阻尼器是利用磁流变液提供可