基于磁场干预的摩-磁复合制动性能智能调控方法研究
摩擦制动是机械系统中最常用的制动方式，它依靠摩擦副之间的摩擦作用实现减速或停止。研究表明，摩擦制动器的摩擦学性能容易受到制动工况的影响，从而导致制动性能下降，严重时甚至引起制动失效。磁力制动作为一种非接触式的制动方式能够有效弥补摩擦制动的不足，并逐渐在车辆上得到应用，形成以摩擦制动为主、磁力制动为辅的制动方式，但两者在结构上是独立分开的，这大大增加了制动系统结构的复杂性。因此，将摩擦制动与磁力制动有机结合，研究制动工况对摩-磁复合制动性能的影响规律，并基于此利用人工智能技术建立摩-磁复合制动性能的智能调控系统，对于促进多源制动系统调控技术的快速发展、提高机械设备的制动性能及可靠性都将具有非常重要的理论价值和实际意义。 本研究以汽车盘式制动器为对象，设计并研制了能够产生磁场的摩-磁复合盘式制动器，通过开展制动性能检测试验分析了摩-磁复合制动性能的变化规律，并基于此对摩-磁复合制动性能智能调控方法进行了研究。首先，为了开展摩-磁复合制动性能检测试验，设计并研制了摩-磁复合制动器样机，并从动力驱动系统、惯量载荷系统、液压系统三个方面对制动性能检测试验台的机械硬件进行了设计，并采用STEP7编程软件和iFIX组态软件分别对测控系统的下位机和上位机进行了设计，从而构建了完整的摩-磁复合制动性能检测试验系统。其次，通过开展无磁场作用的制动性能检测试验和磁场作用下的制动性能检测试验，对不同制动初速度、制动压力和磁场条件下的制动性能进行了分析，提取了摩擦制动力矩终值、摩擦制动力矩趋势系数和摩-磁复合制动力矩稳定系数三个表征制动性能的特征参数，并重点对工况参数对制动性能表征参数的影响规律进行了分析。再者，基于制动性能检测试验结果，以实现制动过程恒力矩制动为目标，采用神经网络和模糊PID建立了基于磁场干预的摩-磁复合制动性能智能调控方法。最后，利用iFIX组态软件对摩-磁复合制动性能智能调控软件系统进行了设计，并开展了摩-磁复合制动过程恒力矩制动试验。试验结果表明，所设计的基于磁场干预的摩-磁复合制动性能智能调控系统能够对摩擦制动力矩终值进行有效预测，并通过对电磁制动力矩的调控有效减缓了制动力矩的波动，最终使得制动系统能够在整体上以近似恒制动力矩制动。
机械制动器;磁力制动;摩擦力矩;机械设计
中国矿业大学
硕士
机械电子工程
鲍久圣
2017
中文
TH133.8;TH122.5
111
2018-11-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）