[发明专利]一种基于主振模态预测的带锯条振动主动抑制装置及方法

权利要求书

1.一种基于主振模态预测的带锯条振动主动抑制装置，包括第一电涡流传感器、第二电涡流传感器、第三电涡流传感器、第四电涡流传感器，第一传感器支架、第二安装支架、第三安装支架，一个薄壁液压缸，一个活塞杆耳环，一个滚轮及一个液压缸安装架；

其特征在于：所述的第一电涡流传感器和第二电涡流传感器通过第一传感器支架安装在金属带锯床的第一导柱上，且第一电涡流传感器和第二电涡流传感器在同一竖直平面内并正对带锯条侧面，第三电涡流传感器和第四电涡流传感器分别通过第二安装支架、第三安装支架安装在第二导柱上，其中第三电涡流传感器设置在带锯条的侧面，第四电涡流传感器设置在带锯条的正上方，薄壁液压缸通过法兰固定在液压缸安装架上，所述的薄壁液压缸的输出杆顶端固定设置有活塞杆耳环，活塞杆耳环内设置有可自由滚动的滚轮，滚轮的轴线方向与带锯条的运动方向垂直。

2.一种基于主振模态预测的带锯条振动主动抑制装置方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：

步骤一、数据的采集、放大及A/D转换；

在带锯床运行过程中，所述的第一电涡流传感器、第二电涡流传感器、第三电涡流传感器、第四电涡流传感器检测带锯条横向、纵向及扭矩方向上的颤振偏移量，分别输出模拟量信号值p₁（t）、q₁（t）、x₁（t）、y₁（t）；采集卡通过外接电缆，接收转换板的模拟信号,并进行模拟信号的高速A/D转换，输出的数字信号为p₂（t）、q₂（t）、x₂（t）、y₂（t）；

步骤二、提取主振型模态参数

该步主要分为窗函数截断、EMD筛分、FFT变换；以x₂（t）为例：

在将x₂（t）用窗函数截断后进行EMD筛分；

(1)

式中，u₁（t）是用三次样条曲线连接x₂（t）的所有极大值点构成上包络线，d₁（t）是用极小值点构造出下包络线

若h₁满足IMF的两个条件，那么h₁就是x₂（t）的第一个分量；

两个条件分别是：

1) IMF的波形必须足局部对称的，即IMF信号的由极大值点构成的上包络线和由极小位点构成的下包络线在任意时刻的均值都为零；

2)要求整个IMF信号中，过零点的个数与极点个数相等或最多相差一个；

(2)如果h₁不满足IMF的条件，把h₁视为原始数据，重复步骤(1)，得到上下包络线的平均值m₁₁，求h₁₁

看h₁₁是否满足IMF的条件，如不满足，则重复步骤(2)k次，直到得到的基本满足IMF的条件时，得到c₁ = h_1k 为x₂（t）的一个IMF分量；

(3)将r₁做为步骤1中的原始数据进行判断r₁是否还能继续分解，如果不能，筛分结朿；如果能继续分解，则把r₁作为原始数据重复步骤（1)、（2)，得到x₂（t）的第二IMF分量C₂，如此重复n次，得到n个满足IMF条件的分量；

当r_n的上下包络线均值曲线为一单调函数时，不能再从中提取满足IMF条件的分量，筛分循环结束， 可得

如此EMD筛分结束，从c₁ 至c_n 分中选择周期最大的一组函数c_j做为主振型，对c_j做FFT变换得c_j（f），从其幅频特性中选择最大的幅值，并记为s₃；所得s₃即为x₂（t）对应的主振型模态参数；

以此类推可分别求得p₂（t）、q₂（t）、x₂（t）、y₂（t）的主振型模态参数s₁ 、s₂、 s₃、 s_4.

步骤三、计算抑振控制参数

基于上述的主振型模态参数，采用PID控制算法，计算控制抑制参数；

第k次采样，其计算公式为

式中，k₁、k₃、k₄是自整定参数，分别代表带锯条扭矩方向、横向及纵向振动的控制比例参数；

Δs_p(k)=k_p*[e(k)-e(k-1)]

Δs_i(k)=k_i*e(k)

Δs_d(k)=k_d*[e(k)-2*e(k-1)+e(k-2)]

Δs(k)=Δs_p(k)+Δs_i(k)+Δs_d(k)

s(k)=s(k-1)+Δs(k)

式中 s（k）为第k次采样的抑振控制输出；

     e（k-1）为第k-1次采样计算所得值，当k-1<1，则e（k-1）=0；

k_p、k_i、k_d为自整定参数，需用户根据带锯床运行情况自行调整；

步骤四、抑振控制

将抑振控制参数通过模拟信号接口模块输入到快速响应阀，通过快速响应阀控制液压缸活塞的进给量，从而达到抑振的目的。