王 成 吳增元

（惠而浦(中國(guó))股份有限公司 合肥 230022）

引言

目前，家電行業(yè)快速發(fā)展，洗衣機(jī)技術(shù)也有了很大的提升[1]。滾筒洗衣機(jī)憑借節(jié)能省水、衣物磨損小的特點(diǎn)，占據(jù)了洗衣機(jī)大半個(gè)市場(chǎng)。與此同時(shí)，用戶對(duì)于滾筒洗衣機(jī)的體驗(yàn)感受，也要求越來(lái)越高。洗衣機(jī)脫水振動(dòng)噪聲是洗衣機(jī)用戶體驗(yàn)的重要評(píng)價(jià)指標(biāo)，所以降低滾筒洗衣機(jī)脫水振動(dòng)噪聲，就可以獲得用戶和市場(chǎng)的認(rèn)可，因此脫水過程的脫水振動(dòng)問題一直受到生產(chǎn)廠家重視[2]。脫水控制參數(shù)是控制脫水振動(dòng)噪聲的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，通過合理的參數(shù)設(shè)計(jì)就可以很大程度的提高產(chǎn)品的體驗(yàn)度。

1 脫水控制參數(shù)介紹

由于洗衣機(jī)脫水過程中會(huì)出現(xiàn)很多的工況，每種工況是不同負(fù)載量和偏心量的組合。通過安裝在整機(jī)外桶上的3D振動(dòng)傳感器芯片，檢測(cè)當(dāng)前狀態(tài)下的傳感器位置的最大振動(dòng)位移反饋值（以下簡(jiǎn)稱振動(dòng)值），通過獲得的振動(dòng)值進(jìn)行判斷是否能進(jìn)如下一個(gè)轉(zhuǎn)速階段，以此進(jìn)行逐步判斷并完成全程的脫水控制。

負(fù)載量為均勻分布在洗衣桶內(nèi)的洗衣重量與其吸收水分的總和。本文介紹容量8 kg平臺(tái)，如果按吸水量200 %計(jì)算，則最大濕負(fù)載量為24 kg。偏心量為洗衣脫水過程中產(chǎn)生的不平衡重量。如圖1所示，偏心量可以出現(xiàn)在洗衣桶前部、洗衣桶中部或者洗衣桶后部，以下分別簡(jiǎn)稱為偏心前置、偏心中置和偏心后置。

圖1 偏心位置示意圖

經(jīng)試驗(yàn)得，由0 kg、8 kg、16 kg、24 kg四種負(fù)載和偏心前置、偏心中置、偏心后置三種偏心位置，獲得12種控制參數(shù)?？刂茀?shù)如表1所示，表1中第一個(gè)控制參數(shù)35，即為負(fù)載0 kg、偏心前置，120 rpm轉(zhuǎn)速時(shí)，當(dāng)振動(dòng)值小于35，可以進(jìn)入到400 rpm轉(zhuǎn)速，其他參數(shù)同理。

表1 不同工況下的控制參數(shù)

2 參數(shù)優(yōu)化方案

2.1 振動(dòng)值模型介紹

根據(jù)第1節(jié)所述，4種負(fù)載和3種偏心位置可以組成12組理想控制方案。但是由于部分機(jī)型的芯片性能受到限制，不能進(jìn)行較為復(fù)雜的數(shù)據(jù)運(yùn)算，從而不能進(jìn)行偏心位置檢測(cè)算法和稱重算法處理，就不能多種控制方案配合使用。因此通過遺傳優(yōu)化的方案，把12組不同的控制方案進(jìn)行優(yōu)化整合成1組最佳的控制方案，獲得最佳的脫水性能和證振動(dòng)噪聲性能。

根據(jù)實(shí)驗(yàn)可知，除了120 rpm轉(zhuǎn)速，其他轉(zhuǎn)速下的振動(dòng)值只與負(fù)載、偏心量大小和偏心位置有關(guān)，轉(zhuǎn)速大小影響很小，振動(dòng)值模型見式（1）。因此，120 rpm轉(zhuǎn)速下的控制參數(shù)直接通過經(jīng)驗(yàn)修訂。400 rpm到1 200 rpm轉(zhuǎn)速階段的控制參數(shù)，通過整機(jī)振動(dòng)值模型進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化。

式中：

y—振動(dòng)值；

DL—負(fù)載量；

UB—偏心量。

實(shí)際上每一種負(fù)載量都應(yīng)該有三組控制參數(shù)，分別是偏心前置控制參數(shù)、偏心中置控制參數(shù)和偏心后置控制參數(shù)。

2.2 目標(biāo)因子介紹

對(duì)于偏心前置時(shí)，負(fù)載分別為0 kg、8 kg、16 kg和24 kg時(shí)，根據(jù)式（1）中的偏心前置條件下振動(dòng)值模型獲得振動(dòng)值與偏心量的關(guān)系曲線（如圖2所示）。

圖2 不同負(fù)載工況下的振動(dòng)值曲線圖

首先設(shè)定偏心前置、負(fù)載0 kg和轉(zhuǎn)速400 rpm的工況，判斷是否能升速至600 rpm。從圖2中，取負(fù)載0 kg的振動(dòng)值與偏心量的關(guān)系曲線（如圖3所示）。從表1中可知負(fù)載0 kg和16 kg的參數(shù)分別為85和100。由圖3中的振動(dòng)值與偏心量曲線關(guān)系可得，振動(dòng)值85和100分別對(duì)應(yīng)的偏心量1 100 g和1 300 g。所以當(dāng)前設(shè)定工況下，如果選用振動(dòng)值100作為控制參數(shù)，那么就會(huì)超出理想偏心控制量200 g，即稱作為風(fēng)險(xiǎn)值，反之則為損失值。那么初始的1組控制參數(shù)，針對(duì)12種不同工況下的12種理想控制參數(shù)，就會(huì)出現(xiàn)相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)值或損失值。由12種工況下獲得的風(fēng)險(xiǎn)值和損失值，分別求和得到風(fēng)險(xiǎn)總值和損失總值。因?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)總值與損失總值的和不變，因此需要設(shè)置設(shè)定的風(fēng)險(xiǎn)總值與損失總值的期望比值h（以下稱為風(fēng)險(xiǎn)損失比），實(shí)際實(shí)際的風(fēng)險(xiǎn)損失比為H，則目標(biāo)因子G為H與h的差值的絕對(duì)值，G值越小越佳。

圖3 風(fēng)險(xiǎn)值和損失值示意圖

實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行4種負(fù)載和3種偏心位置進(jìn)行組合，可以形成12中工況。但是，實(shí)際上負(fù)載量和偏心位置有很多種狀態(tài)，那么就有非常多的工況組合。所以通過12種工況進(jìn)行計(jì)算，獲得的目標(biāo)因子不夠準(zhǔn)確，我們需要更多工況的數(shù)據(jù)。由于相對(duì)于負(fù)載量分布范圍，偏心位置分布范圍較小，故不再作細(xì)分處理。本文把負(fù)載量的分布范圍作細(xì)分處理，例如偏心前置時(shí)，在0 kg、1 kg、2 kg……24 kg的25種負(fù)載下，就會(huì)有25種偏心量與振動(dòng)值的關(guān)系曲線，如圖4所示。這樣偏心前置、偏心中置、偏心后置就會(huì)總共有75種偏心量與振動(dòng)值得關(guān)系曲線。當(dāng)負(fù)載量在0到24 kg范圍內(nèi)無(wú)限細(xì)分的話，就會(huì)有無(wú)限種偏心量和振動(dòng)值得關(guān)系曲線，相對(duì)應(yīng)需要無(wú)限組控制參數(shù)，這樣就可獲得更加準(zhǔn)確的實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)損失比H。

圖4 不同負(fù)載量工況下的振動(dòng)值曲線圖

通過實(shí)驗(yàn)獲得，當(dāng)偏心后置時(shí)，只有0 kg、8 kg、16 kg和24 kg負(fù)載下的4組控制參數(shù)方案。如果進(jìn)行優(yōu)化，需要知道其他負(fù)載下的控制參數(shù)，由于實(shí)驗(yàn)條件有限，不可能每種負(fù)載都進(jìn)行測(cè)試，我們就默認(rèn)0～8 kg、8～16 kg和16～24 kg負(fù)載區(qū)間內(nèi)，控制參數(shù)是線性變化的，例如偏心后置，0 kg負(fù)載和8 kg負(fù)載在400 rpm下的參數(shù)分別是74和83，進(jìn)行線性處理可得0～8 kg負(fù)載范圍內(nèi)任何負(fù)載量DL的控制參數(shù)為k，見式（2）。同理，我們就可以獲得任何負(fù)載量在不同轉(zhuǎn)速下的控制參數(shù)。

式中：

DL—負(fù)載量；

k—當(dāng)前負(fù)載量下的控制參數(shù)。

式中：

y—振動(dòng)值；

UB、DL—同式（1）。

初始設(shè)置，偏心前置、偏心中置、偏心后置的概率分別為0.25、0.5、0.25；負(fù)載在0～8 kg、8～16 kg、16～24 kg的概率分別為 0.6、0.3、0.1；400 rpm、600 rpm、800 rpm、1 000 rpm和1 200 rpm轉(zhuǎn)速下風(fēng)險(xiǎn)損失比h的期望比值分別為0.6、0.5、0.5、0.3、0.2。并且設(shè)置初始樣本，通過表1中400 rpm、600 rpm、800 rpm、1 000 rpm、1 200 rpm每個(gè)速度點(diǎn)的控制參數(shù)取平均獲得初始控制參數(shù)： 84 ，75 ，69 ，51 ，32 。

每個(gè)轉(zhuǎn)速的參數(shù)值單獨(dú)優(yōu)化，例如400 rpm轉(zhuǎn)速下的初始參數(shù)為84。通過公式（1），獲得偏心后置時(shí)，不同負(fù)載和不同振動(dòng)值對(duì)應(yīng)的偏心量，如式（3）所示。再由式（2）的控制量k帶入式（3）中的y，獲得0～8 kg范圍內(nèi)任何負(fù)載的理想控制偏心量UB_p，如式（4）所示。將實(shí)際控制量84帶入式（3），獲得不同負(fù)載下的真實(shí)控制偏心量UB_t，如式（3）所示。

由于偏心后置的概率為0.25、0～8 kg負(fù)載的概率為0.6，所以得到在偏心后置的情況下，負(fù)載在0～8 kg范圍內(nèi)的風(fēng)險(xiǎn)值danger和損失值waste，如式（6）所示。

通過積分即可獲得0～8 kg負(fù)載范圍內(nèi)的風(fēng)險(xiǎn)總值danger_總和損失總值waste_總，如式（7）所示。

同理過得偏心前置、偏心中置時(shí)，負(fù)載在0～8 kg范圍內(nèi)的風(fēng)險(xiǎn)總值和損失總值。進(jìn)而也可以得到偏心前置、偏心中置、偏心后置，負(fù)載在8～16 kg和16～24 kg范圍內(nèi)的風(fēng)險(xiǎn)總值和損失總值。由這些風(fēng)險(xiǎn)總值和損失總值，獲得400 rpm轉(zhuǎn)速下目標(biāo)因子G1，如式（3）所示，其中0.6是400 rpm轉(zhuǎn)速下風(fēng)險(xiǎn)損失比的期望值。

同理可以獲得600 rpm、800 rpm、1 000 rpm、1 200 rpm轉(zhuǎn)速下的優(yōu)化因子G2、G3、G4、G5。

2.3 優(yōu)化流程及結(jié)果

通過遺傳優(yōu)化算法，對(duì)優(yōu)化因子G1、G2……G5分別進(jìn)行迭代優(yōu)化，優(yōu)化流程如圖5。其中的遺產(chǎn)優(yōu)化算法原理和遺傳算法代碼不做過多的贅述，最終的經(jīng)過40代的優(yōu)化，獲得各個(gè)轉(zhuǎn)速下的參數(shù)優(yōu)化歷程曲線，如圖6所示。從圖6中可以看出，所有的目標(biāo)因子都趨向于0的方向，即我們的優(yōu)化結(jié)果趨向于我們所期望的風(fēng)險(xiǎn)損失比值。從圖中也看出所有的目標(biāo)因子都可以控制在0.05范圍內(nèi)，是一個(gè)比較理想的優(yōu)化狀態(tài)。最終的優(yōu)化獲得的控制參數(shù)如表2所示。

圖5 優(yōu)化流程圖

圖6 目標(biāo)因子優(yōu)化值

表2 最終的控制參數(shù)值

3 結(jié)論

本文介紹如何通過優(yōu)化控制參數(shù)提升性能的一種方案。首先介紹了控制參數(shù)的含義，再由振動(dòng)模型獲得不同控制方案的風(fēng)險(xiǎn)值和損失值，并設(shè)定風(fēng)險(xiǎn)損失比期望比值，通過實(shí)際參數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)損失比值進(jìn)行迭代優(yōu)化，最終獲得理想控制參數(shù)。本優(yōu)化方案中涉及的負(fù)載量的概率、偏心位置分布概率和風(fēng)險(xiǎn)損失比期望值，對(duì)優(yōu)化結(jié)果又很大的影響作用，所以需要工程師不斷地進(jìn)行積累經(jīng)驗(yàn)和市場(chǎng)調(diào)研。同時(shí)，增加不同狀態(tài)的實(shí)驗(yàn)、改變遺傳算法中的異變大小和增加遺傳迭代量，也可以提高仿真結(jié)果的可靠性。這都是我們后面繼續(xù)努力和探索的方向。