基于人工神经网络技术的环块试验机智能测控系统

　　由于摩擦学系统行为的复杂性，要想通过建立线性数学模型的方法来求解摩擦学问题是比较困难的[1]。近年来，人们采用概率设计方法[2]、人工神经网络[3]、灰色理论预测[4]和分形几何[5]等方法对摩擦学问题进行了数值预测或计算，期望对摩擦学的复杂问题取得定量描述，目前已取得较好的研究成果。但目前能够预测摩擦学参数的走势，且能对试验参数进行实时调控的摩擦磨损试验机设计还鲜有报道。

　　本文作者在环块摩擦磨损试验机的基础上，在系统软件中添加神经网络算法优化模块，开发出一种基于人工神经网络技术的智能测控系统，既能满足温度、载荷、摩擦力、线速度和摩擦因数等参数的实时检测，又能实现线速度的实时调控。

　　1 试验机介绍

　　该环块试验机主要用于对测试样品使用寿命及摩擦磨损特性作出报告，其运动原理简图见图 1。为达到试验规定的要求，测控系统具备了以下功能: 可满足不同载荷、不同温度、不同转速下的测试要求; 能完成试验过程中的转速、载荷、温度等试验参数的设定及摩擦力、转速、温度、磨损间隙等参数的测量;可实现线速度的实时调控; 对测量参数与其设定值进行比较，形成闭环控制，使转速、压力和温度维持在试验要求范围内; 能实时显示、记录试验过程中的相关数据并生成报表。

　　2 试验机测试系统的硬件设计

　　测试系统的硬件构成见图 2。

　　将对多功能数据采集卡采集到的多路信号进行数据实时分析，并通过转速反馈给摩擦学测试系统，进而实现智能控制。

　　2. 1 传感器

　　为了精确地完成各类数据的测量，完成各个环节的测试，装置中设置了 3 个参数测量传感器，其具体参数见表 1。

　　2. 2 数据采集卡

　　该系统采用 NI 公司的 PCI-6281 数据采集卡，如图 3 所示。

　　数据采集卡主要有 3 个功能: 一是由多路转换开关完成对多点多通道信号的分时采样; 二是将信号的采样值由 A/D 转换器转为幅值离散化的数字量，或由 U/f 转换器转换为脉冲信号以适应计算机工作; 三是通过采集卡上的模拟输出口对电机的目标转速和负载进行控制。

　　3 试验机测试系统的软件设计

　　3. 1 试验机系统的程序流程

　　试验机测控系统的控制流程如图 4 所示。将磨损测试的数据输送到人工神经网络模块预测下一阶段的转速并进行磨损测试。与前期试验结果相比，磨损量若降低，则表明转速得到优化。若磨损量未降低，则继续调整人工神经网络模型。