余志鵬

（臥龍電氣南陽防爆集團股份有限公司，河南 南陽473000）

0 引 言

礦用裝載機是煤炭裝載和卸料的主要工作裝置，其性能決定煤炭裝卸效率。裝載機的連桿機構(gòu)在工作裝置整機結(jié)構(gòu)和銷軸位置等條件的限制下，各連桿長度成為系統(tǒng)設(shè)計中最為重要的可變參數(shù)。本文采用鯨魚算法和混沌優(yōu)化技術(shù)優(yōu)化最優(yōu)的銷軸位置，實現(xiàn)合理的連桿長度，從而得到最大的傳力比，提高裝載機工作裝置的工作效率和經(jīng)濟性能。

1 混沌鯨魚算法的優(yōu)化方法

1.1 混沌鯨魚算法的基本思想

鯨魚算法（WOA）具有結(jié)構(gòu)簡單、尋優(yōu)能力強等特點，在求解精度等性能上優(yōu)于粒子群算法[1]。但是WOA 算法的收斂性與初始群體有很大關(guān)系，迭代后期易出現(xiàn)早熟陷入局部最優(yōu)。具有隨機性、全局搜索性的混沌優(yōu)化技術(shù)在基于鯨魚算法求解搜索過程中，按混沌自身優(yōu)化的特點進行不重疊的求解搜索。同時，由于混沌優(yōu)化技術(shù)具有遍歷性的特點，使得鯨魚算法計算可充分利用混沌變量在其求解過程中加入微小的擾動變量，并且可自適應(yīng)調(diào)整擾動幅度的大小，使鯨魚優(yōu)化算法不易陷入局部極值，從而更易求得全局最優(yōu)解[2]。

1.2 基于混沌優(yōu)化技術(shù)的鯨魚算法

1.2.1 初始群體的生成

鯨魚算法全局最優(yōu)解的計算效率與初始種群的質(zhì)量有重要的關(guān)系。通常鯨魚優(yōu)化算法初始種群采用隨機生成方式，這樣很難判斷有效種群的數(shù)量及種群分布情況。本文采用混沌優(yōu)化技術(shù)的Logistic 映射產(chǎn)生具有混沌序列的初始種群，從而提高鯨魚算法初始種群的有效值和多樣性。Logistic 映射方法的表達式為：

1.2.3 鯨魚算法

鯨魚算法包括包圍捕食和氣泡襲擊尋找食物[1]等2個階段。

1）包圍捕食階段。

鯨魚在捕食前對食物的位置并不清楚，它們依靠群體間的信息傳遞得到目標食物的具體位置，其中距食物最近的鯨魚個體被認為是鯨魚算法局部的一個最優(yōu)解[3-4]。明確目標食物的位置后，其他鯨魚個體會以局部最優(yōu)位置為中心進行收縮包圍，其過程可用數(shù)學(xué)模型表示，如式（4）所示：

2 裝載機工作裝置連桿機構(gòu)的數(shù)學(xué)模型

以礦用裝載機挖掘裝置各鉸接點建立挖掘裝置模型圖，如圖1所示。建立裝載機工作裝置連桿機構(gòu)的數(shù)學(xué)模型目的主要是對連桿和搖桿長度進行優(yōu)化[5]。具體為圖1中HK、HJ、KM、JM的長度，長度的求取可以轉(zhuǎn)化為圖中的X、Y坐標的參數(shù)值。裝載機動臂采用液壓缸進行控制，鏟斗利用轉(zhuǎn)斗油缸控制，從而完成物料的裝載或卸料。如果鏟斗與動臂的位置角固定，裝載機挖掘裝置的運動就變成唯一的[6]。

2.1 裝載機挖掘裝置優(yōu)化變量

裝載機挖掘裝置的標定工況為其裝置位于地面裝載機鏟掘時的作業(yè)工況。當裝載機挖掘裝置的各銷軸位置值固定后，各連桿機構(gòu)的長度及它們之間的位置角也成為唯一的值，因此裝載機挖掘裝置的變量優(yōu)化為各銷軸位置變量，即J、H、M、K點的坐標值，具體如式（7）所示：

式中：[DV1,DV2]為J點坐標值；[DV3,DV4]為H點坐標值；[DV5,DV6]為M點坐標值；[DV7,DV8]為K點坐標值。

2.2 優(yōu)化連桿機構(gòu)的目標函數(shù)

當裝載機挖掘裝置工作時，挖斗液壓缸輸出的力一定時，對挖斗作用的挖掘力主要取決于挖斗連桿機構(gòu)的傳力比，傳動比越大，則輸出的挖掘力越大。因此，將裝載機挖掘裝置的連桿機構(gòu)的傳力比是本文優(yōu)化問題的目標函數(shù)：

圖1 礦用裝載機挖掘裝置模型

其中：r1、r2、r3分別為挖斗液壓缸GH到J點、HK到J點、DF到M點的力臂；lHG為HG的長度；lHK為HK的長度。

2.3 目標函數(shù)的約束條件

連桿機構(gòu)傳動角滿足一定要求，裝載機挖掘裝置就可以正常工作。優(yōu)化連桿機構(gòu)的目的是：使挖斗得到最大的傳動比，輸出最大的挖掘力。連桿機構(gòu)的各部位外部負載相差不大，系統(tǒng)的傳動角不受限制；相差較大時且傳動角也變化不大，這樣連桿機構(gòu)的傳動比將會下降很多。因此，需要對裝載機挖掘裝置的傳動角加以限制，本文將連桿機構(gòu)的傳動角限制為大于30°，挖斗液壓缸的傳動角限制為大于10°。挖斗液壓缸的傳動角可由式（9）計算得到，其約束條件如式（10）所示。連桿機構(gòu)傳動角的傳動角可由式（11）計算得到，其約束條件如式（12）所示：

3 優(yōu)化結(jié)果分析

為驗證上述方法的可行性，文中選取某礦用裝載機為被控對象，采用鯨魚優(yōu)化算法對礦用裝載機傳動比進行優(yōu)化。優(yōu)化前后挖斗挖掘力曲線圖如圖2 所示，傳動比優(yōu)化曲線如圖3 所示。連桿機構(gòu)優(yōu)化前后各變量參數(shù)如表1 所示。

圖2 優(yōu)化前后挖斗挖掘力曲線圖

圖3 傳動比優(yōu)化曲線

表1 連桿機構(gòu)優(yōu)化參數(shù)對比 mm

從表1 優(yōu)化結(jié)果可知，裝載機挖掘裝置的挖斗連桿機構(gòu)的鉸接點值發(fā)生變化，但是變化不是很大。因此，合理設(shè)計各連桿機構(gòu)鉸點布置參數(shù)，可以獲得更好的挖掘性能。由圖2 可知，經(jīng)鯨魚優(yōu)化算法前挖斗的輸出最大挖掘力是8065 N，優(yōu)化后輸出最大挖掘力是8500 N，挖掘力最大值提高了5.4%。由圖3 可知，優(yōu)化后的傳動比得到提高，挖掘裝置性能得到一定的改善。

4 結(jié) 論

本文對裝載機連桿機構(gòu)進行動力學(xué)分析，建立基于連桿機構(gòu)傳力比的礦用裝載機模型，然后采用鯨魚混沌優(yōu)化算法優(yōu)化裝載機模型目標函數(shù)。通過驗證，優(yōu)化連桿機構(gòu)后提高了19%的傳動比，減輕了機構(gòu)的質(zhì)量，對裝載機挖掘裝置設(shè)計具有一定的參考價值。