Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Tối ưu hóa bầy đàn có giới hạn cho việc bảo trì sức khỏe trong hệ thống điều khiển servo cộng hưởng ba khối với mô hình ma sát LuGre
Tóm tắt
Đối với hệ thống cộng hưởng khối lượng, việc vận hành trong thời gian dài gây ra sự suy giảm hệ thống, dẫn đến độ rung của hệ thống và ảnh hưởng đến độ chính xác điều khiển của hệ thống. Một số phương pháp điều khiển hồi tiếp dựa trên mô hình đã được phát triển để bù đắp cho lỗi điều khiển hệ thống này. Tuy nhiên, các tham số của hệ thống điều khiển phức tạp và phi tuyến cần được xác định trong quá trình suy giảm để đảm bảo kiểm soát tốc độ chính xác cũng như rút ra trạng thái sức khỏe của hệ thống cơ khí. Nghiên cứu này đề xuất một khung bảo trì sức khỏe thiết bị trong hệ thống điều khiển servo cộng hưởng ba khối với mô hình ma sát LuGre, thực hiện ước lượng tham số dựa trên mô hình và bù đắp hồi tiếp. Do các phương pháp truyền thống yêu cầu quét tần số ngoại tuyến dẫn đến thời gian ngừng hoạt động trong dây chuyền sản xuất, chúng tôi gợi ý sử dụng tối ưu hóa bầy đàn có giới hạn (CPSO) để ước lượng các tham số cơ khí nhằm cho phép máy móc hoạt động đồng thời. Cụ thể hơn, với việc nhúng các ràng buộc mềm về tần số chống cộng hưởng trong hệ thống cộng hưởng khối lượng, CPSO cho phép khu vực khả thi thu hẹp lại và độ rung được giảm thiểu. Đặc biệt, chúng tôi xử lý các ràng buộc này bằng cách đạt được phương pháp bảo toàn khả thi với các ràng buộc động và thư giãn. Một nghiên cứu thực nghiệm của một công ty sản xuất điện tử hàng đầu tại Đài Loan đã được thực hiện để xác minh phương pháp đề xuất với một thí nghiệm thiết kế hệ thống truyền động bằng băng. Kết quả cho thấy hệ thống cộng hưởng khối lượng với mô hình ma sát LuGre thông qua CPSO phản ánh thành công các hiệu ứng chính của sự biến đổi dòng điện trong hệ thống cơ khí.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
Al-Bender, F. (2010) “Fundamentals of friction modeling,” in Proceedings, ASPE Spring Topical Meeting on Control of Precision Systems, MIT. pp. 117–122.
Amontons, G. (1699) “On the resistance originating in machines,” in Proc. French R. Acad. Sci., pp. 206–222.
Barbosa, H. J. C., Lemonge, A. C. C., & Bernardino, H. S. (2015). A critical review of adaptive penalty techniques in evolutionary computation. In R. Datta & K. Deb (Eds.), Evolutionary Constrained Optimization Infosys Science Foundation Series (pp. 1–27). Springer.
Cao, M., Wang, K. W., Fujii, Y., & Tobler, W. E. (2004). A hybrid neural network approach for the development of friction component dynamic model. Journal of Dynamic Systems, Measurement and Control, 126(1), 144–153.
Clerc, M. (2006) “Stagnation Analysis in Particle Swarm Optimisation or What Happens When Nothing Happens Reminder of classical PSO,” Tech. Rep. CSM-460.
de Coulomb, C. A. (1785), “Troisieme mémoire sur l’Électricité et le Magnétisme,” Hist. l’Académie R. des Sci., pp. 612–638.
Dahl, P. R. (1968) “A solid friction model,” Aerospace Corp El Segundo Ca.
De Wit, C. C., Olsson, H., Astrom, K. J., & Lischinsky, P. (1995). A new model for control of systems with friction. IEEE Transaction on Automatic Control, 40(3), 419–425.
Deb, K. (2000). An efficient constraint handling method for genetic algorithms. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 186(2–4), 311–338.
Hamamoto, K., Fukuda, T., & Sugie, T. (2003). Iterative feedback tuning of controllers for a two-mass-spring system with friction. Control Engineering Practice, 11(9), 1061–1068.
Hong, S. W., & Lee, C. W. (1991). Identification of linearised joint structural parameters by combined use of measured and computed frequency responses. Mechanical Systems and Signal Processing, 5(4), 267–277.
Hu, L., Wang, Z., Rahman, I., & Liu, X. (2016). A constrained optimization approach to dynamic state estimation for power systems including PMU and missing measurements. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 24(2), 703–710.
Huang, R., Xi, L., Li, X., Liu, C. R., Qiu, H., & Lee, J. (2007). Residual life predictions for ball bearings based on self-organizing map and back propagation neural network methods. Mechanical Systems and Signal Processing, 21(1), 193–207.
Iwasaki, M., Miwa, M., & Matsui, N. (2005). GA-based evolutionary identification algorithm for unknown structured mechatronic systems. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 52(1), 300–305.
Jiang, M., Huang, Z., Qiu, L., Huang, W., & Yen, G. G. (2017). Transfer learning-based dynamic multiobjective optimization algorithms. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 22(4), 501–514.
Kennedy, J., Eberhart, R. (1995) Particle swarm optimization (PSO), in Proc. Int. Conf. Neural Networks, Perth, Australia, pp. 1942–1948.
Kharoufeh, J. P., Cox, S. M., & Oxley, M. E. (2013). Reliability of manufacturing equipment in complex environments. Annals of Operations Research, 209, 231–254.
Kshirsagar, P., Jiang, D., & Zhang, Z. (2016). Implementation and evaluation of online system identification of electromechanical systems using adaptive filters. IEEE Transactions on Industry Applications, 52(3), 2306–2314.
Lee, C.-Y., Chien, C.-F. (2020) Pitfalls and protocols of data science in manufacturing practice. Journal of Intelligent Manufacturing. https://doi.org/10.1007/s10845-020-01711-w
Lee, C.-Y., Huang, T.-S., Liu, M.-K., & Lan, C.-Y. (2019). Data science for vibration heteroscedasticity and predictive maintenance of rotary bearings. Energies, 12(5), 801.
Lee, J., Wu, F., Zhao, W., Ghaffari, M., Liao, L., & Siegel, D. (2014). Prognostics and health management design for rotary machinery systems—Reviews, methodology and applications. Mechanical Systems and Signal Processing, 42(1–2), 314–334.
Levin, R. I., & Lieven, N. A. J. (1998). Dynamic finite element model updating using simulated annealing and genetic algorithms. Mechanical Systems and Signal Processing, 12(1), 91–120.
Li, Q., Xu, Q., & Wu, R. (2016). Low-frequency vibration suppression control in a two-mass system by using a torque feed-forward and disturbance torque observer. Journal of Power Electronics, 16(1), 249–258.
Li, Y., Wei, H., & Billings, S. A. (2010). Identification of time-varying systems using multi-wavelet basis functions. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 19(3), 656–663.
Liang, J. J., Qin, A. K., Suganthan, P. N., & Baskar, S. (2006). Comprehensive learning particle swarm optimizer for global optimization of multimodal functions. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 10(3), 281–295.
Liu, B., Wang, L., Liu, Y., & Wang, S. (2011). A unified framework for population-based metaheuristics. Annals of Operations Research, 186, 231–262.
Liu, R., Yang, B., Zio, E., & Chen, X. (2018). Artificial intelligence for fault diagnosis of rotating machinery: A review. Mechanical Systems and Signal Processing, 108, 33–47.
Liu, Y. F., Li, J., Zhang, Z. M., Hu, X. H., & Zhang, W. J. (2015). Experimental comparison of five friction models on the same test-bed of the micro stick-slip motion system. Mechanical Sciences, 6(1), 15–28.
Łuczak, D. (2014) “Mathematical model of multi-mass electric drive system with flexible connection,” in 2014 19th International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics (MMAR), 2014, pp. 590–595.
Michalewicz, Z., & Schoenauer, M. (1996). Evolutionary algorithms for constrained parameter optimization problems. Evolutionary Computation, 4(1), 1–32.
Morin, A. J. New friction experiments carried out at Metz in 1831–1833 in Proc. French R. Acad. Sci., vol. 4, no. 1, p. 128, 1833.
Mottershead, J. E., & Friswell, M. I. (1993). Model updating in structural dynamics: A survey. Journal of Sound and Vibration, 167(2), 347–375.
Nobari, A. S., Robb, D. A., & Ewins, D. J. (1995). A new approach to modal-based structural dynamic model updating and joint identification. Mechanical Systems and Signal Processing, 9(1), 85–100.
Nowopolski, K. & Wicher, B. (2017) “Parametric identification of electrical drive with complex mechanical structure utilizing particle swarm optimization method,” in 2017 19th European Conference on Power Electronics and Applications (EPE'17 ECCE Europe), 2017, pp. 1–10, 2017.
Orlowska-Kowalska, T., & Szabat, K. (2007). Neural-network application for mechanical variables estimation of a two-mass drive system. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 54(3), 1352–1364.
Popovic, M., R., Gorinevsky, D., M., & Goldenberg, A., A. (1995) “Fuzzy logic controller for accurate positioning of direct-drive mechanism using force pulses,” in Proceedings of 1995 IEEE International Conference on Robotics and Automation, vol. 1, pp. 1166–1171.
Reynolds, O. (1886). IV. On the theory of lubrication and its application to Mr. Beauchamp tower’s experiments, including an experimental determination of the viscosity of olive oil. Philos. Trans. r. Soc. London, 177, 157–234.
Robinson, J., & Rahmat-Samii, Y. (2004). Particle swarm optimization in electromagnetics. IEEE Transactions on Antennas and Propagation, 52(2), 397–407.
Shi, Y., Eberhart, R. C. (1999) “Empirical study of particle swarm optimization,” in Proceedings of the 1999 Congress on Evolutionary Computation-CEC99 (Cat. No. 99TH8406), vol. 3, pp. 1945–1950.
Stribeck, R. (1902) Characteristics of plain and roller bearings, Zeit. VDI, vol. 46.
Szabat, K., & Orlowska-Kowalska, T. (2007). Vibration suppression in a two-mass drive system using PI speed controller and additional feedbacks—Comparative study. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 54(2), 1193–1206.
Wang, C., Yang, M., Xu, D., Wu, H. (2018) A novel integrated identification method of model structure and parameters for drive system,” in 2018 IEEE 27th International Symposium on Industrial Electronics (ISIE) pp. 101–107.
Wenjing, Z. (2007) “Parameter identification of LuGre friction model in servo system based on improved particle swarm optimization algorithm,” in 2007 Chinese Control Conference, 2007, pp. 135–139.
Zhang, X., & Xu, J. (2017). An extended synchronization method to identify slowly time-varying parameters in nonlinear systems. IEEE Transactions on Signal Processing, 66(2), 438–448.