【摘 要】
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履带行驶系统是连续采煤机（简称连采机）最基础的组成部分。由于履带行驶系统承受较大的冲击载荷以及处于复杂恶劣的工作环境,链板间销轴很容易断裂导致采煤工作中止,严重影响工作可靠性。因此,对履带行驶系统链板间动载荷的研究至关重要。针对履带行驶系统工作环境恶劣,载荷无法直接有效获取这一工程实际问题,提出了基于遗传神经网络的振动信号载荷识别方法和基于相似理论的动载荷估计方法。在基于遗传神经网络载荷识别方面,
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（52075355）—《煤矿掘进机器人履带行驶本体结构多体界面耦合特征及载荷分布机理研究》；
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履带行驶系统是连续采煤机（简称连采机）最基础的组成部分。由于履带行驶系统承受较大的冲击载荷以及处于复杂恶劣的工作环境,链板间销轴很容易断裂导致采煤工作中止,严重影响工作可靠性。因此,对履带行驶系统链板间动载荷的研究至关重要。针对履带行驶系统工作环境恶劣,载荷无法直接有效获取这一工程实际问题,提出了基于遗传神经网络的振动信号载荷识别方法和基于相似理论的动载荷估计方法。在基于遗传神经网络载荷识别方面,采用路试法实验采集了模型小车的5组振动加速度数据和单组应力载荷数据,探讨路面不平度频率和驱动轮啮频等对履带车振动和应力载荷的影响规律;借助快速傅里叶变换（FFT）对原始应力载荷数据进行去噪处理,为了提高载荷识别的精度,依据模型小车行驶平顺性指标,利用sym8小波基函数对采集的原始振动信号5层特征提取,然后将5组小波变换分解的加速度数据和滤波后的应力载荷数据分别作为GA-BP神经网络的输入和输出进行训练及验证,揭示了履带行驶系统运动过程中振动与应力载荷之间的关系。研究结果表明:路面不平度频率、驱动轮啮频及转频为小车振动的主要频率成分,路面不平度引起的振动频率为13.765Hz,驱动轮啮频为68.25Hz,转频为3.25Hz。多组试验得到的BP神经网络最佳隐含层神经元数为63,GA-BP神经网络识别的应力载荷与期望应力载荷具有较高吻合度,相对误差为4.5%,验证了该方法的有效性。在动力学仿真方面,在Solidworks中分别建立模型小车与连续采煤机履带行驶系统（简称原型实车）三维模型,导入Recurdyn中添加驱动、接触和约束等建立模型小车与原型实车的动力学仿真模型。为了得到驱动轮齿根处的应力和车体不同位置处的振动加速度,将驱动轮与车体在Ansys中柔性化,模型小车动力学仿真的准确性通过与实验对比来验证,原型实车动力学仿真的准确性通过理论行驶阻力矩与仿真得到的驱动力矩对比来验证。研究结果表明:模型小车与原型实车动力学模型准确性在允许误差之内,模型小车在平路稳定运行时振动加速度大部分在±2g之间波动,应力载荷主要分布在9k Pa以内,原型实车在平路行驶时应力在6.8MPa之内,越过凸起障碍时,应力峰值为15.4MPa。在基于相似理论的动载荷估计方面,利用实验获取模型小车振动加速度和应力载荷数据,探讨原型实车动载荷识别问题。基于相似准则建立模型小车与原型实车刚柔耦合动力学模型,确定了模型小车与原型实车之间的相似参数,阐明模型小车与原型实车的振动加速度及应力载荷变化规律。研究结果表明:小车动力学仿真得到的振动加速度及应力载荷幅值与模型小车试验结果吻合,原型实车动力学仿真得到的驱动力矩与理论行驶阻力矩接近。根据模型小车试验载荷与相似指标得到原型实车应力载荷为6.83MPa,原型实车动力学仿真得到应力载荷为8MPa,二者相对误差为14.6%,验证了履带行驶系统动载荷估计方法有效性。本文应用于履带行驶系统动载荷的研究降低了试验成本,对煤矿机械履带行驶系统的可靠性研究提供了较好的理论基础。
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