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1、塔式起重机钢丝绳工作状态智能监测方法苏州广播电视大学陈洁苏州大学机电工程学院芮延年苏州广播电视大学张健摘要:利用压电材料(PTZ)受力变形电压变化机理,结合人工神经网络方法,对塔式起重机钢丝绳的工作状态进行智能监测,并通过实验对其进行了深入研究,获得了满意的效果。该课题的研究为起重机安全可靠的工作提供)种新的智能监测方法。关键词:塔式起重机;压电材料:钢丝绳;智能监测Abstract:Thispapercoversatowercraneropeworkingstateintelligentmonitoringmethodbasedonpiezoelectricmateri
2、alpropertyandartificialneuralnetworkcontroltechnology.Experimentalstudyofthismethodisconductedandtheresultsaresatis-fying.Keywords:towercrane;piezoelectricmaterial;wirerope;intelligentmonitoring塔式起重机(以下简称塔机)是建筑设备中的效应、剪切效应。一种重要起重运输设备,其钢丝绳的安全可靠性尤压电效应中的应力(应变)和电场强度(电位为重要。传统钢丝绳安全可靠性是靠机械或电气过移)之
3、间的数量关系可以根据热力学理论在绝热和载保护来保证的,塔机机械或电气系统控制失灵现线性的条件下导出象时有发生,传统过载保护方式不但可靠性低,而D1=d11S1+d12S2+d13S3+d14S4+d15S5+d16S6且反应滞后,无预见性。因此,人们一直在研究主(1)动实时、在线、可视、智能可靠的塔机钢丝绳工作D2=d21S1+d22S2+d23S3+d24S4+d25S5+d26S6状态监测方法。(2)本文通过研究利用压电效应,结合人工神经网D3=d31S1+d32S2+d33S3+d34S4+d35S5+d36S6络智能方法,对塔机钢丝绳的工作状态进行智能监(3)测,
4、为其安全可靠运行提供一种新的监测方法。式中Dm)))电位移,m=1,2,31压电机理dmj)))压电应变常量S)))正应力当在压电材料某些特定方向上施加力作用时,m)))电学量方向在与力方向垂直的平面内出现正、负束缚电荷,这j)))力学量方向种现象被称为压电性。由机械能转换成电能的过程,称之为正压电效应。常用的力一电转换方式有3种(见图1),分别称为压电性的纵向效应,横向图2正压电效应示意图(a)拉压应力(b)剪切应图1力)电转换的3种效应因此,电位移与应力的关系可写为(a)纵向效应(b)横向效应(c)剪切效应5起重运输机械62006(5))43)S1Hij=[Xij1,
5、Xij2,+,Xijn]i-1S2因此,Ji可进一步写成D1d11d12d13d14d15d16NS3^p2D2=d21d22d23d24d25d26Ji=E(EYij-6、出对材料具有灵敏度高、结构简单、工作可靠、重量轻(1)输入信号前向传播的特点,能直接迅速反映钢丝绳受力情况,在实时n-1i在线监测方面非常适合塔机钢丝绳工作状况监测。Yij=EXijX(i-1)k(8)k=12人工神经网络原理Yij=f(Yij)(9)(2)输入误差信号后向传播人工神经网络的快速误差向后传播学习FBPO-1输出层Dlj=f(Xlj)-Ylj(10)算法是对BP算法的改进,它可以将非线性优化问ni+1题转化为线性优化问题,从而可以利用线性优化的-1隐层Dij=f(Xij)ED(i+1)kX(i+1)kj(11)许多积极成果,克服BP算法收敛速度慢等问题。k=
7、1(3)计算其网络的结构模型与BP网络模型相似,如图3所T示。Mi+1(k+1)=Pi(k)/(Ki+5i-1Pi(k)5i-1)T-1Pi(k+1)=(Pi(k)-Mi(k+1)5i-1Pi(k))Ki(12)(4)更新权值输出层-1OpHij(k-1)=Hij(k)+Mi(k+1)(f(Xij)-Xij)(13)图3人工神经网络模型隐层FBP算法是对BP算法的修改。即神经元的每Hij(k+1)=Hij(k)+Mi(k+1)L@OpX一层对应一个性能指标,通过对网络权值的改进方fc(Xij)ED(i+1)k(i+1)kj)(
