zl10装载机驱动桥设计说明书(修改版).doc

zl10装载机驱动桥设计说明书(修改版).doc ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 ZL10装载机驱动桥(主传动)设计 摘要 本次设计内容为ZL10装载机驱动桥设计，大致分为主传动的设计，差速器的设计，轮边减速器设计，半轴的设计四大部分。其中主传动锥齿轮采用35 º螺旋锥齿轮，这种类型的齿轮的基本参数和几何参数的计算是本次设计的重点所在。将齿轮的几个基本参数，如齿数，模数，从动齿轮的分度圆直径等确定以后，用大量的公式可计算出齿轮的所有几何参数，进而进行齿轮的受力分析和强度校核。了解了差速器，半轴和最终传动的结构和工作原理以后，结合设计要求，合理选择它们的形式及尺寸。本次设计差速器齿轮选用直齿圆锥齿轮，半轴采用全浮式 ，最终传动采用单行星排减速形式。 关键词 装载机，驱动桥，设计 I ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 ZL10 Loader Drive Bridge Design And Main Drive Design Abstract This design was a ZL10 loader drive axle design, broadly divided into the main drive design, the differential design, final drive design and the axle design. One main drive bevel gear used 35 º Spiral bevel gear, the basic parameters and the calculation of geometry parameters for this type of gear is the focus of this design. When the gears of a few basic parameters, such as number of teeth, module, driven gear such as sub-degree diameter were determined , all geometric parameters of gears can be calculated using a large number of formulas, and then the gear stress analysis and strength check can be operated . Understanding the structure and working principles of the differential, half shaft and final drive of the future, combined with the design requirements, their form and size were rightly selected. Straight bevel gear was selected for differential gear, full floating for axle and a single row of slow form planetary for final drive. Keywords: shovel loader , drive bridge , design II ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 目录 摘要 .................................................... 错误～未定义书签。III Abstract ................................................................... IV 1 概述 ..................................................................... 1 2 动力机与液力变矩器匹配 ................................................... 5 3 传动比计算及其分配 ....................................................... 7 4 主传动器设计 ............................................................ 12 4(1 主传动器的结构形式 ................................................ 12 4(2 主传动器的基本参数选择与计算 ...................................... 11 4(3 主传动器的轴承校核 ................................................ 28 5 差速器设计 .............................................................. 31 5(1 差速器的差速原理 .................................................. 31 5(2 锥齿轮差速器的结构 ................................................ 31 对称式圆锥行星齿轮差速器的设计 .................................... 33 5(3 6 驱动半轴的设计 .......................................................... 41 6(1半轴的结 式分析 .................................................... 41 6(2半轴的结构设计 .................................................... 41 6(3半轴的材料与热处理 ................................................ 42 6(4 全浮式半轴的强度计算 .............................................. 42 7 最终传动设计 ............................................................ 46 7(1齿圈式行星机构中齿轮齿数的选择 .................................... 44 7(2行星齿轮传动的配齿计算 ............................................ 44 7(3行星齿轮传动的几何尺寸和啮合参数计算 .............................. 45 7(4行星齿轮传动强度计算及校核 ........................................ 51 8 驱动桥壳设计 ........................................................... 548 8(1 铸造整体式桥壳的结构 ............................................. 548 8(2 桥壳铸件结构设计时注意事项 ....................................... 559 8(3 润滑 .............................................................. 55 9 各主要花键螺栓的选择与校核 ............................................... 60 9.1 花键螺栓的选择校核 ................................................. 60 9.2 螺栓的选择与校核 .................................................. 63 结论 ....................................................................... 60 参考文献 ................................................. 错误～未定义书签。67 致谢 ....................................................................... 62 附录 ....................................................................... 64 III 太原科技大学毕业设计(论文) 1 . 概述 装载机是一种广泛用于公路、铁路、矿山、建筑、水电、港口等工程的土石方工程施工机械，它的作业对象是各种土壤，砂石料、灰料及其他建筑路用散装物料等。主要完成铲、装、卸、运等作业，也可对岩石、硬土进行轻度铲掘作业。它具有作业速度快，效率高，操作轻便等优点。 此处设计的Zl10装载机与对与其他中大装载，即属工程型装、运机具，不仅需要铲装块度较大的松散物料，还需要挖掘I、II级土壤的能力，ZL10装载机属工程辅助型和生产生活服务型的装、运料机具，它的作业对象是粒度不大的松散物料。 此处的ZL10装载机采用的是液力机械传动，液力机械传动是一种采用变矩器与动力换挡变速器组合传动装置，以液力为工作介质，利用液体动能来传递能量，可随外阻力变化自动调整牵引力和速度的一种传动方式。其与机械传动相比有如下优点: 1.从设计上看，液力传动系统比机械传动系统先进，其柔性传动连接更适合装载机的铲装工况。 2.从使用上看，其换挡、换向操纵比机械传动系统的快速、轻巧，因而其单位循环生产率比机械传动型的高。 3.由于变矩器利用液体作为传递动力的介质，输入轴与输出轴之间无刚性的机械联系，因而减小了传动系及发动机零件的冲击载荷，提高车辆的使用寿命 4(能在规定范围内根据外界阻力的变化，自动进行无级变速，这不仅提高了内燃机的功率利用率，而且大大减少换档次数，降低驾驶员的劳动强度。 5.由于变矩器的自动变速能力，对于同样的变速范围，可减少变速箱的档位数，简化变速箱的结构。 虽然液力机械传动同时存在了诸如成本过高，维修困难等缺点，但是介于如上的优点和以人为本的原则我们在此处选用液力机械传动。 ZL10的驱动桥处于动力传动系的末端，主要有主传动器、差速器、半轴、轮边减速器和驱动桥壳等部件。其基本功能是(1)将万向传动装置传来的发动机转矩通过主传动器、差速器、半轴等传到驱动车轮，实现降低转速、增大扭矩。(2)通过主传动器圆锥齿轮副改变转矩的传递方向。(3)通过差速器实现两侧车轮差速作用，保证内、外侧车轮以不同转速转向，将动力合理的分配给左、右驱动车轮(4)承受作用于路面和车架或车身之间的垂直力、纵向力和横向力。 1 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 设计驱动桥时应满足如下基本要求: 1)选择适当的主减速比，以保证汽车在给定的条件下具有最佳的动力性和燃油经济性。 2)差速器除了保证左、右驱动车轮差速滚动外，还能将转矩连续平稳的传递给驱动轮 3)当左、右驱动轮与路面的附着条件不一致时，能充分的利用汽车的驱动力 4)外廓尺寸小，保证汽车具有足够的离地间隙，以满足通过性的要求。 5)齿轮及其他传动件工作平稳，噪声小。 6)在各种载荷和转速工况下有较高的传动效率。 7)具有足够的强度和刚度，以承受和传递作用于路面和车架或车身间的各种力和力矩;在此条件下，尽可能降低质量，尤其是簧下质量，减少不平路面的冲击载荷，提高汽车的平顺性。 8)结构简单，加工工艺性好，制造容易，维修，调整方便。 2 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 2. 动力机与液力变矩器匹配 [1] 根据查表24.3-1与原始数据相比较可知495K1发动机数据较吻合，查表可知zl10 装载机，及此次选用的发动机选单涡轮液力变矩器YJ265，有效直径为265mm。与其匹配较为合适。 [1][1]YJ265原始数据如图2.1和表2.2所示. 表2.1 液力变矩器原始数据 , i K N.m MB，，10000 3.35 0 24.7 0.1 2.92 0.292 25.5 0.2 2.50 0.500 26.2 0.3 2.17 0.650 26.5 0.4 1.838 0.735 26.8 0.5 1.59 0.795 26.3 0.6 1.383 0.830 25.7 0.65 1.288 0.837 25.2 0.7 1.186 0.830 24.4 0.79 1.00 0.790 22.0 0.81 0.975 0.780 21.6 0.9 0.706 0.635 15.7 3 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 图2.1 YJ260液力变矩器原始数据 对于ZL10小型装载机，为满足对插入力(牵引力)的要求，用以全功率匹配为主。发动机与液力变矩器匹配时，为保证涡轮具有最大输出功率，以液力变矩器的最高效率工 **况来传递柴油机的最大功率，即液力变矩器对应的,(即)的负荷抛物线通过柴油机i M标定工况点扭转。同时也能获得较高的作业生产率。 eH 将原始发动机曲线扣除发动机辅助装置，扣除工作装置油泵和转向油泵空转是消耗的的扭矩，变速操纵泵消耗的扭矩，得全功率匹配时的发动机扭矩 [1]MP 由可知对于每一个i值，从液力变矩器的公称特性曲线上查相应的和B(1000)24,66 2n,,123BMKninnnn;用一系列泵轮转速，，„„根据式=,=,=MMK.M,,B(1000)BiiBBbBTB1000,, 123123123MMMnnnMMM计算得响应的一系列,,„„，，„„,,值将发动机全功TTTTTTBBB 率匹配的特性曲线与变矩器i=0时的变矩器输入特性曲线画在一起，可得发动机全功率匹 MBn配时与液力变矩器，共同工作点(,)，此点为(2007.13，165)此点在额定点附件b i负荷匹配条件，故所选液力变矩器合理。该液力变矩器与发动机全功率曲线相交于0 MBN.m=187。 4 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 3. 传动比计算及其分配 因其传动平稳，冲击小，适合于高速重载的环境，固在此处ZL10变速箱采用的是斜 齿轮。 在此处我们选用的轮边减速器的设计太阳轮主动(由半轴驱动)、齿圈用花键和驱动 壳体固定连接、行星架和车轮轮毂用螺栓连接。这种 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 的传动比为。为齿圈和，，1，,,太阳轮的齿数比。传动简图如图4-1所示 图3.1 ZL10轮边减速器传动简图 [4]传动系机械效率 nnn123,,,,,,,,,,, (3-1) mmmmcl123 ——————直齿轮啮合对数，=1; nn11 ------------斜齿轮啮合对数，=4; nn22 nn-----------锥齿轮啮合对数，=1; 33 ,,-----------差速器效率，=0.9; cc ,,-----------轮边减速器效率，=0.98。 ll nnn1234,,,,,,,,,,,=。 1，0.97，0.96，0.98，0.9,0.75mmmmcl123 5 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 [11]动力半径: dH，，,m (3-2) r,，,B0.0254(1,)d,,B2，， 式中:d-----------轮缘高度;in B-----------轮辋宽度;in H--------轮胎断面高度;in，此初所给出的轮胎通过查资料可知此类轮胎为 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 H胎，=1.0; B ,,------轮胎径向变形系数，对标准胎或款断面胎=0.12-0.16;对超低压拱形轮 ,,胎，=0.2-0.3，此处取0.12。 dH18，，，，r,，,B=m 0.0254(1,)0.0254，，9.75，0.88,0.4465d,,,,B22，，，， [4]r,(1,,),r (3-3) gd ,,------滑转率，此处的去在额定工况(对装载机来说通常以最大生产率工况为额定 工况)下的生产率较高且经济性较好，对于轮式装载机来说此处的=30%-35%。在此处,H =30%。 ,H r,(1,,),r70%，r,70%，0.4465,0.3126m= gdd 对于装载机来说一档为其工作时的档位，这个档位为其主要的受力档位，固在此我们 [1]只验算一档(工作档)的情况。一档总传动比: 310Frgmaxi (3-4) ,,1n2db(),KMBm0(1000)01000式中:-------一档总传动比; i,1 kNF-------最大牵引力; max r--------滚动半径;m g K--------变矩器i=0工况时的变矩系数; 0 n-------相应动力机的标定功率的转速;rmin db 6 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 3310，30，0.312610Frgmax= i,,38.06,12n2db3.325，24.7，2，0.75(),KMBm0(1000)01000 根据传动部分各部件传动比的分配原则，尽量讲减速比多分配给后面，少分配给前面，以减少传动系大多数传动元件的计算力矩，使转动系结构紧凑。对与轮式装载机来说其减 i速比大部分在12-35之间。固此处分配轮边减速比=5.5，主减速比 =2.5，一档变速ifz 比=2.768。 i1 7 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 4 . 主传动器设计 主传动器的作用是将输入的转矩增大并相应降低转速，增大转矩，并将转矩的旋转轴线由纵向改变为横向后经差速器或转向离合器传出。 4(1 主传动器的结构形式 主传动器的结构形式主要根据齿轮类型、减速形式以及主从动齿轮的安装及支承方式的不同分类。 4(1(1主传动器的齿轮类型 主减速器的齿轮有螺旋锥齿轮，双曲面齿轮，圆柱齿轮和蜗轮蜗杆等形式。主减速器的破坏形式主要表现为主、被动锥齿轮齿轮崩坏，轴承损坏。从上述主要的损坏形式可知，主减速器齿轮由于装载机的工作环境较恶劣，土壤条件不好，使得其主要承受反复重载，固其主要的破坏形式为齿轮折断。所以主减速器齿轮的齿根处要保证较大的弯曲应力。从这个角度看选用双曲面齿轮传动较好，但是双曲面齿轮要用自己特种的润滑油，造价较高不适合与ZL10使用且双曲面主动齿轮有较大的轴向力，使其轴承负荷增大。轴承易破 :22.5:坏。固在此选用螺旋角为，压力角为的螺旋锥齿轮传动。因为螺旋锥齿轮传动的35 主、从动齿轮的轴线垂直交于一点，轮齿不是在齿的全长上同时啮合，而是逐渐有齿的一端连续而平稳的地转向另一端;另外，由于轮齿端面重叠的影响，至少有两个以上的轮齿同时啮合，因此可以承受较大的负荷，所以工作平稳，制造也简单。但是其缺点是齿轮副锥顶稍有不吻合就会使工作急剧变坏，并伴随磨损增大，噪声增大，所以为了保证齿轮副 [4]的正确啮合，必须提高刚度，增大壳体刚度。齿轮的传动形式图4.1 8 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 图4.1 齿轮传动形式 4(1(2主传动器的减速形式 驱动桥按其减速形式分主要有三种:中央单级减速驱动桥，中央双级减速驱动桥和中央单级、轮边减速驱动桥和中央双级驱动桥，轮边减速驱动桥和中央单级、双极轮边减速驱动桥。在此选用中央单级、轮边减速驱动桥，这是因为在工程机械上，要求有较大的主传动比和较大的离地间隙，其根据所分配的转动比可知其主传动比较小，同时相对与中央双级驱动桥，轮边减速驱动桥和中央单级、双极轮边减速驱动桥，其结构更简单。这时就需要将双级主减速器中的第二级减速齿轮机构制成同样的两套，分别安装在两侧驱动车轮的近旁，即成为轮边减速器。这样不仅使驱动桥中间部分主传动器轮廓尺寸减小，增大离地间隙，并可得到大的主减速比，而且半轴、差速器及主传动器从动齿轮零件的尺寸也可减小。其缺点是轮边减速器在一个桥上就需要两套，使驱动桥的结构复杂，成本提高，布置轮毂、轴承、车轮和制动器较困难。 轮边减速器采用单行星排直齿圆柱齿轮。 [7] 4(1(3 主传动器主、从动锥齿轮的支承方式 主传动器主从、动齿轮只有正确的啮合，才能很好的工作，要保证正确的啮合，除与齿轮的加工质量、装配调整及轴承、减速器壳的刚度有关外，还与齿轮的支承刚度密切相关。 (一) 主动锥齿轮的支承 主动锥齿轮的支承形式可以分为悬臂式支承和跨置式支承两种。在此选用悬臂式支承。悬臂式支承结构的特点是只在锥齿轮大端的一侧轴颈较长，上面有两个圆锥滚子轴承支承，如图4.2所示.为了改善轴承刚度，就应减小悬臂长度b和增加两轴承的距离a 9 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 (a>2.5b且比齿轮节圆直径的70%还大)，应使两轴承圆锥滚子的大端朝外，使离锥顶的轴向力向靠近齿轮的轴承承受，反向轴向力由另一轴承承受。为了方便安装，应使靠近的轴承的轴颈比另一轴承的轴颈大些，其支承刚度相对跨置式较差，但其结构简单，布置容易。在此处选用此种形式还有个原因是由与空间有限，在后续设计中，笔者曾经假设采用跨置式，以能利用的极限空间考虑，在锥齿轮小端处如跨置式那样加上圆柱滚子轴承，验算其寿命得出其寿命不足1000h显然轴承刚度不够。证明了在此处设计中不适应采用跨置式的结构。同时若采用跨置式的齿轮支撑，主动锥齿轮有3个轴承定位，由于机加工误差的存在，导致主动锥齿轮安装轴承时或多或少有些固过定位，加速了小端滚柱轴承的磨损与破坏，一旦该轴承早起损坏，锥齿轮传动产生的轴向力冲击比将导致主传动的失效。此外，由于该滚动轴承的存在，反过来又影响差速器壳体的尺寸，限制了差速器机械强度的 [15]提高。同时笔者在翻查相关资料的时候，发现厦工的zl50装载机驱动桥改进方案采用了悬臂式的结构。证明并非装载机中并非都采用的是跨置式的结构。 图4.2 ZL10跨置式结构 (二)从动齿轮的支承 从动锥齿轮的支承，其支承刚度与轴承的形式、支承间的距离及轴承之间的分布比例有关。为了增加支承刚度，两端轴承的圆锥滚子大端向内，以尽量减小 c+b的尺寸。为了使从动锥齿轮背面的差速器壳处有足够空间设置加强筋，提高齿轮强度，并且使两个轴承之间的载荷尽可能均匀分布，尺寸b应接近于c，且距离 c+b 应不小于从动齿轮大端分度圆直径的70%。其支撑形式如图4.3所示 10 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 图4.3 从动锥齿轮支撑形式 在具有大的主传动比和大的从动锥齿轮的主减速器中，有齿面上的轴向力形成的力矩使从动锥齿轮产生较大的偏移变形，这种变形时危险的。为了减小此变形，可在从动锥齿轮的背面靠近主动齿轮的地方设计一个止推螺栓。当从动锥齿轮受载变形超过允许值0.25mm左右时，止推螺栓开始起作用，阻挡从动齿轮继续变形。 4(1(4主传动器的润滑 驱动桥零件所受的载荷较大，主减速器及其差速器的齿轮和它们的轴承都需要有良好的润滑，否则极易引起早期磨损。其中尤其注意主减速器主动锥齿轮的前轴承，该轴承距离油面及齿轮都很远，又有后轴承相隔。润滑条件极差，其润滑是不能靠润滑油的飞溅来实现，而必须采取加强润滑的专门措施。通常的办法是在从动齿轮的前端近主动锥齿轮处的主减速器壳处的内壁上设一专门的集油槽，后者将飞溅到壳体内壁上的部分润滑油收集起来再经过进油孔引至前轴承圆锥滚子的小端处。由于圆锥滚子在旋转时的泵油作用，使润滑油由圆锥滚子的小端通向大端，所以在主动齿轮的前轴承的前面应有回油孔，使经过前轴承的润滑油在流回驱动桥壳中间的油盆中。这样，由于润滑轴承的进、出油孔畅通无阻，使润滑油得到循环，不但可使轴承得到良好的润滑、散热和清洗，而且可以保护前端的油封不被损坏。 4(2 主传动器的基本参数选择与计算 11 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 [4]4(2(1主传动器计算载荷的确定 P(1)最大牵引力是指牵引元件在克服自身行驶阻力之后输出的平行于路面并沿着行f 驶方向的推力，它受发动机发出的动力，附着力，及路面条件的影响。故可以理解为即是路面给驱动桥的最大负载即是最大牵引力，而它也就是发动机与附着力施加给驱动桥的负载的中的较小值。故此处以最大牵引力来设计进行驱动桥的尺寸的设计。由于装载机前桥为其工作时的主要载重桥，根据查相关的资料前桥占了装载机满载时载重量的70%，固在此仅仅验算前桥。而装载机为全桥驱动，固最大牵引力因为前后桥产生的牵引力之和。 主减速器最大载荷计算: 3Fr70%，10dmax M (4-1) ,maxi,ff kN式中:F-------最大牵引力，; max i --------轮边减速比; f r ---------动力半径，; mmd , -------轮边减速效率。 f 3Fr70%，1070%，30000，0.4465dmax,1739.5N.mM= ,maxi,5.5，0.98ff (2)平均载荷 对锥齿轮的疲劳强度计算，应以经常作用的载荷为依据。但工程车辆种类多，工况复杂，不同的车辆在不同的工况下载荷的变化很大，而且带有随机性质，要确定一个能代表实际情况的疲劳强度计算载荷还有一定困难。 在此处我们以下式来确定其的平均载荷: 3Gr，10ad，，M,f，sin, (4-2) PiZ,ff GakN 式中:——满载时的总重量，在此取60; r---------动力半径; d ,-------轮边减速效率; f 12 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 i--------轮边减速比; f f----------滚动阻力系数，f=0.020—0.035,在此处根据装载机的常用工作环境此处去f=0.03; sin,sin,sin,-------坡道阻力系数，=0.09—0.30，在此处去=0.21。 Z——计算驱动桥数，在此取2。 3Gr，1060000，0,4465ad，，，，0.03，0.21,596.437N.m所以 = M,f，sin,P0.98，5.5，2iZ,ff 驱动桥锥齿轮的最大载荷在强度计算中用于验算最大应力，不能作为验算疲劳强度的依据，但是在选择锥齿轮的主要参数时，为了便于同类车辆进行比较，可按最大载荷作为计算扭矩代入经验公式来选择主要参数。 4(2(2主传动器锥齿轮主要参数的选择 主传动器锥齿轮的主要参数有主、从动齿轮的齿数和，从动锥齿轮大端分度圆zz12 b1b2m直径、端面模数、主从动锥齿轮齿面宽和、中点螺旋角、法向压力角等。 D,,t2 1.主、从动锥齿轮齿数和 zz12 选择主、从动锥齿轮齿数时应考虑如下因素: 1)为了磨合均匀，，之间应避免有公约数。 zz12 2)为了得到理想的齿面重合度和高的轮齿弯曲强度，主、从动齿轮齿数和应不小于 40。 3)为了啮合平稳，噪声小和具有高的疲劳强度对于商用车一般不小于6。 z1 i4)主传动比较大时，尽量取得小一些，以便得到满意的离地间隙。 z01 5)对于不同的主传动比，和应有适宜的搭配。 zz12 [4]z根据以上要求参考表2-4-1，取=13,=33，+=46〉40 zzz1212 dm2.从动锥齿轮大端分度圆直径和端面模数的选择 2t 对于单级主减速器，从动锥齿轮的尺寸大小除影响驱动桥壳的离地间隙外，还影响差速器的安装。一般从动锥齿轮的分度圆直径可以根据从动锥齿轮上的最大扭矩进行初步选定。 [4]d可根据经验公式初选，即 2 13 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 3 (4-3) d,KDM22max 式中，——从动锥齿轮大端分度圆直径，mm d2 KD2——直径系数，一般取2.8,3.48 N,cmM ——从动锥齿轮的计算转矩， max 3所以 =(2.8,3.48)=(156,194.26) 173950dmm2 m初选=181.5 则=/=181.5/33=5.5 ddz2mmmmt22 主动锥齿轮d,mz,5.5，13,71.5 mm1t1 3.主，从动锥齿轮齿面宽和 bb12 锥齿轮齿面过宽并不能增大齿轮的强度和寿命，反而会导致因锥齿轮轮齿小端齿沟变窄引起的切削刀头顶面过窄及刀尖圆角过小，这样不但会减小了齿根圆角半径，加大了集中应力，还降低了刀具的使用寿命。此外，安装时有位置偏差或由于制造、热处理变形等原因使齿轮工作时载荷集中于轮齿小端，会引起轮齿小端过早损坏和疲劳损伤。另外，齿面过宽也会引起装配空间减小。但齿面过窄，轮齿表面的耐磨性和轮齿的强度会降低。 11A1~b110m对于从动锥齿轮齿面宽，推荐为节锥距的倍，算出的与比较取较bt13.53 小者: sin,[5] (4-4) tan,,,,,,,,121，cos,, 式中:、----------分锥角; ,,12 ,--------------传动比; ,90:--------------轴交角，此处去; ,sin90,1,,,,=，= ,,arctan,21.890,21.8,68.212,2.5，cos90 d[5]1 (4-5) A,12sin,1 d71.51,96.265 = A,1,2sin21.82sin,1 14 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 11A1~=()x=27~32 bmm13.53 取32 bmm1 一般习惯使锥齿轮的小齿轮齿面宽比大齿轮稍大，使其在大齿轮齿面两端都超出一 b2些，通常小齿轮的齿面加大10%较为合适，在此取=29 mm 4.中点螺旋角 , 螺旋角沿齿宽是变化的，轮齿大端的螺旋角最大，轮齿小端螺旋角最小，弧齿锥齿轮副的中点螺旋角是相等的，选时应考虑它对齿面重合度，轮齿强度和轴向力大小的影,, 响，越大，则也越大，同时啮合的齿越多，传动越平稳，噪声越低，而且轮齿的强,,F 应不小于1.25，在1.5,2.0时效果最好，但过大，会导致轴向力增大。 度越高，,,F 轮式装载机上螺旋锥齿轮的平均螺旋角为35?,40?以采用35?较为普遍。 b3[10]，，,,0.3865tan,,0.0171tan, (4-6) Fm 式中:---------轴向重叠系数: ,F b-----------齿宽，mm; m------------断面模数，mm。 b293,3,，，，，,,0.3865tan,,0.0171tan,0.3865，tan35,0.0171tan35,1.50,1.25= Fm5.5且在1.5~2.0的范围内，传动平稳。 5. 螺旋方向 齿的螺旋方向和轴的旋转方向决定了锥齿轮传动的轴向力方向，设计时应这样选择，使得在工作负荷时，轴向力的方向力图使大小锥齿轮相互推开，以便在轴承有游隙时，不致使轮齿卡住，加速齿面的磨损，甚至引起轮齿的折断。在一对螺旋锥齿轮传动中，大小锥齿轮的螺旋方向相反。因此，若单纯从齿轮的寿命考虑，则后驱动桥的一对锥齿轮的螺旋方向应当和前驱动桥的螺旋方向相反，以使前、后驱动桥在带负荷工作时螺旋锥齿轮副所产生的轴向力都使大小锥齿轮互相推开，从而提高齿轮的使用寿命。但在四轮驱动的装载机中，为了提高产品的通用化，减少零部件的品种，采用前后驱动桥通用的部件，这样常常使后驱动桥主传动器在工作时轴向力方向与上述方向相反，而使齿轮的使用寿命有所降低。在此处设计中我们遵循以上原则，定主动锥齿轮为左旋，从锥顶看主动锥齿轮为逆时针，从动锥齿轮为右旋， 从锥顶看从动锥齿轮为顺时针。 15 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 6. 法向压力角 圆弧锥齿轮的压力角是以法向截面的压力角来标志的。加大压力角可以提高齿轮的强度，减少齿轮不产生根切的最小齿数，但对于尺寸小的齿轮，大压力角易使齿顶变尖及刀尖宽度过小，并使齿轮的端面重叠系数下降，所以在轻载荷工作的齿轮中一般采用小压力角，可使齿轮运转平稳，噪音低，螺旋齿轮标准压力角20?，在轮式装载机上，为了提高轮齿的弯曲强度，一般采用22.5?的压力角。 [1]7、齿高参数的选择 轮式装载机主传动器的螺旋锥齿轮采用短齿制和高度修正，这样可以消除小锥齿轮可能发生的根切现象，提高轮齿的强度。高度修正的实质是小锥齿轮采用正移距，此时小锥齿轮齿顶高增大，而大锥齿轮采用负移距，并使其齿顶高减低。小锥齿轮齿顶高的增高值与大锥齿轮齿顶高的减低值是相等的。 *,[1]ch从机械设计手册可查得:螺旋锥齿轮的齿顶高系数0.85，顶隙系数=0.188 ;径=a 向变位系数=0.33(i=2.38,2.58) x,,x12 所以螺旋锥齿轮齿顶高为: ,h,，，h，xm,(0.85，0.33)，5.5,6.49 mma1a1 ,h,(h，x)m,(0.85,0.33)，5.5,2.86 mma2a2 ,*h,(2,h，c)m,(2，0.85，0.188)，5.5,10.34齿全高: mma h,h,h,10.34,6.49,3.85齿根高 : mmf1a1 h,h,h,10.34,2.86,7.48 mmf2a2 ,顶隙: mmc,cm,0.188，5.5,1.03 [1]8、齿厚参数的选择 除了采用高度变位增加小齿轮的强度以外，还采用切向变位修正，使小齿轮的齿厚增加，而相应地减少大齿轮的齿厚，大齿轮的齿厚减少量与小齿轮齿厚增加量相等，这样修正以[1]后可以使一对相啮合的齿轮轮齿强度接近相等，切向变位系数查图7-4得x,,x,0.48 t1t2 16 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 图4.4 齿轮切向变位系数 ,,,2xtan,,,2，0.33，tan22.5,,1,,,,S,m,，，x,5.5，，，0.48,13.115弧齿厚 mm1t1,,,,,2cos2cos35,,,,, S,,m,S,5.5，,,13.115,4.163mm21 [1],9、齿根角 f hf1,,1acr 小锥齿轮齿根角: ,,tan,2.29f1A hf2,,1acr 大锥齿轮齿根角: ,,tan,4.44f2A 17 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 [1]10、齿顶角 ,,,,,,4.44,,,,2.29， a1f2a2f1 [1],11、顶锥角,和根锥角 fa ,主动锥齿轮顶锥角:,,,，,,26.04 a11a1 ,从动锥齿轮顶锥角:,,,，,,70.69 a21a2 ,,,,,,,19.51主动锥齿轮根锥角: f11f1 ,,,,,,,63.76从动锥齿轮根锥角: f22f2 此次设计的35 º螺旋锥齿轮几何尺寸详见表4.1: 4(2(3 螺旋锥齿轮的几何尺寸的计算 表4.1 主传动器螺旋锥齿轮的几何尺寸计算表 序号 项目 计算公式 计算结果 z11 主动齿轮齿数 13 z22 从动齿轮齿数 33 m3 端面模数 5.5? 4 齿面宽 bb1b2 =33? =29? *5 hg,2hm工作齿高 7.2? hg,a *6 全齿高 hh,，，2ha，cm =10.34? ,=22.5? ,7 法向压力角 8 轴交角 =90? ,,9 d1,71.5? 节圆直径 d= m,z d2=181.5? 10 =21.8? ,1sin, tan,,,,,,,,节锥角 121，cos,,2,=68.2? 11 d2d1= A,A=96.265? 节锥距 002sin,22sin,1 t=3.1416 m12 周节 t=17.28? 18 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 续表4.1 13 mm h,6.49a1,h,，，h，xm 齿顶高 aa h,2.86 mm a214 h,3.85mm f1 h,h,h 齿根高 fa h,7.48mm f215 *径向间隙 c=1.03? c= cm ,16 ,,2.29 f1hf,f,arctan齿根角 0A,,,4.44 f2 ,17 ,,26.04 a1 顶锥角 ,,,，,aa,,,70.69 a2 ,18 ,,19.51 f1 ,,,,, 根锥角 ff,,,63.76 f219 da1=83.55? 齿顶圆直径 da,d，2hacos, da2=183.624? 20 ,,2tanx,,1,, S,m,，，x=13.115m s1t11,,2cos,,,弧齿厚 =4.163mm s2 S,,m,S21 21 , ,压力角 ,,22.522 =35? ,,螺旋角 24 螺旋方向 主动锥齿轮左旋，从动锥齿轮右旋 4(2(4主传动器螺旋锥齿轮的强度计算 在完成主减速器齿轮的几何计算之后，应对其强度进行计算，以保证其有足够的强度 和寿命以及安全可靠性地工作。 1)齿轮材料的选择 19 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 1、齿轮材料的选择 齿轮材料的种类有很多，通常有45钢、30CrMnSi、35SiMn、40Cr、20Cr、20CrMnTi、12Cr2Ni4、20Cr2Ni4等。 齿轮材料的选择原则: 1) 齿轮材料必须满足工作条件的要求。 2) 应考虑齿轮尺寸的大小，毛坯成型方法及热处理和制造工艺。 3) 正火碳钢不论毛坯的制作方法如何，只能用于制作在载荷平稳或轻度冲击下工作 的齿轮，调质碳钢可用于制作在中等冲击载荷下工作的齿轮。 4) 合金钢常用于制作高速重载并在冲击载荷下工作的齿轮。 ,根据以上原则选主传动器齿轮材料20CrMnTi经渗碳+淬火800轮齿表面硬度达到 C 58,,1100MPa,,850MPa,64HRC,心部硬度低，约为300HBW,其强度极限，屈服极限 bs为了防止齿轮副在运行初期产生胶合咬死;圆锥齿轮的传动副在加工后均予与厚度0.005,0.010,0.020的磷化处理或镀铜，镀锡，为了提高其耐磨性，可以进行渗硫处理。渗硫后摩擦系数可以显著降低，可防止齿轮咬死胶合等现象产生。对齿面进行喷丸处理，以提高寿命达25%，为了防止齿轮在淬火时产生变形，采用压淬法。 ,齿轮的热处理工艺如下:热前清洗——预氧化——渗碳——淬火800——环前降温—C—压淬——空冷。 齿轮使用寿命是由齿轮材料，加工精度，热处理形式及工作条件决定的。驱动桥齿轮承受的是交变载荷，损坏的主要形式是疲劳。交变载荷性质和循环次数是齿轮疲劳损坏的主要因素。 [10] 2)主减速器圆弧齿螺旋锥齿轮的强度计算 主减速器锥齿轮的齿根最大弯曲应力为 3PKKK,,102osm ,N/ (4-7) ,mmnKbmJv M2macPP式中:——作用在轮齿中点上的圆周力，,; D平 N.mM ——作用在从动锥齿轮上的计算扭矩，式(4-1); max DD,d,bsin, ——从动锥齿轮平均分度圆直径，; 111平1平 20 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 ——从动锥齿轮齿面宽，mm; b2 K0K0 ——超载系数;与锥齿轮副运转的平稳有关，对轮式装载机可取=1.25-1.5， K0结合zl10的实际情况，此处取=1.25; Ks ——尺寸系数，反映材料的不均匀性，与齿轮尺寸和热处理有关， m5.544 当,时，K，在此,,0.682; s,Ks,1.625.425.4 KmKm ——载荷分配系数，当两个齿轮均用跨置式支承型式时，,1.00,1.10，当 Km,1.25。此出取1.10。 两个齿轮用悬臂式支承时取1.10 Kv ——质量系数，与齿轮精度(齿距和齿形误差等)及节圆线速度用关，当轮齿接 Kv触良好，节距与同心度精度高时，可取=1.0; J ——计算弯曲应力的综合系数(或几何系数)，它综合考虑了齿形系数。 载荷作用点的位置、载荷在齿间的分布、有效齿面宽、应力集中系数及惯性 系数等对弯曲应力计算的影响。计算弯曲应力时本应采用轮齿中点圆周力与 ,中点端面模数，今用大端模数，而在综合系数中进行修正。对轴交角为、90 [1][1],,压力角、螺旋角,,35用插入法综合图4.5、图4.6选取主动,,22.5 JJ锥齿轮齿轮的,0.23，从动锥齿轮=0.25。 ,,,,,35 图4.5 ，，的弧齿锥齿轮的弯曲应力综合系数 ,,90,,25 21 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 ,,,图4.6 ，，,,35的弧齿锥齿轮的弯曲应力综合系数 ,,90,,20 按上式验算主动锥齿轮的最大弯曲应力 ,D,d,bsin,=59.6 mm ,71.5,32sin21.81111平 M22，1739.5macP ,,,24.322iD,2.5，59.6，0.96zz平 33PK,K,K1024.322，1.25，0.682，1.1，10osm22 N/< 700 N/ ,,,,589.21mmmmn1KbmJ1.0，59.6，5.5，0.23v 同理从动锥齿轮的最大弯曲应力 ,D,d,bsin,= mm ,181.5,29sin68.2,154.52222平 M22，1739.5macP,,,22.507 D154.5平 33PK,K,K1022.507，1.25，0.682，1.1，10osm22N/<700 N/ ,,,,529.42mmmmn2KbmJ1.0，154.5，5.5，0.25v 所以主减速器齿轮满足弯曲强度要求。 (2) 轮齿的表面接触疲劳强度计算 锥齿轮的齿面接触应力为 PKcKc1203m9,c, N/ (4-8) mmC0KbdIv 22 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 2MpP式中:——作用在轮齿中点上的圆周力，; P,i,Dzz平 1 2c——材料的弹性系数，对于钢制齿轮副取234N/mm; 0 K0KvKm ，，——见式(4-7)下的说明; c——尺寸系数，它考虑了齿轮的尺寸对其淬透性的影响，在缺乏经验的情况下，3 可取1.0; c——表面质量系数与光洁度，决定于齿面最后加工的性质(如铣齿，磨齿等)，9 即表面粗糙度及表面覆盖层的性质(如镀铜，磷化处理等)。一般情况下， 对于制造精确的齿轮可取1.0 I——计算接触应力的综合系数(或称几何系数)。它综合考虑了啮合齿面的相对 曲率半径、载荷作用的位置、轮齿间的载荷分配系数、有效尺宽及惯性系数 ,,,的因素的影响，对轴交角为、压力角、螺旋角用插入法,,3590,,22.5 [1][1]I综合图4.7、图4.8选取=0.104. ,,,,,35 图4.7 ，，的弧齿锥齿轮的几何系数 ,,90,,20 23 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 ,,,图4.8 ，，,,35的弧齿锥齿轮的几何系数 ,,90,,25 2M2，596.437p,8.339P,= i,D2.5，0.96，59.6zz平 3PKcKc8.339，1.25，1，1，1.1，1，101303m9,234,,c，10按上式=1700 C0KbdI1，29，59.6，0.105v 22N/〈 1750 N/ mmmm 故主传动器的接触疲劳强度满足强度要求。 4(3.主减速器轴承的计算 1(锥齿轮齿面上的作用力 锥齿轮在工作过程中，相互啮合的齿面上作用有一法向力。该法向力可分解为沿齿 轮切向方向的圆周力、沿齿轮轴线方向的轴向力及垂直于齿轮轴线的径向力。 (1)齿宽中点处的圆周力 2Mp[10] F= (4-9) Di,zz平 式中:F——齿宽中点处的圆周力 24 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 MM——作用在主动齿轮上的平均转矩，经计算=596.437N; ,mpp ——该齿轮齿宽中点处的分度圆直径，由式(6.7)中所算得=59.6 mm DD1平1平 32M2，596.437，10p从而由F1== N，F1/F2=cos可知螺旋锥齿轮副作,/cos,,828312Di,59.6，2.5，0.96zz平 用在主从动齿轮上的圆周力是相等的。 (2)锥齿轮的轴向力和径向力 [7] 图4.8 主动锥齿轮齿面的受力图 如图6.9，主动锥齿轮螺旋方向为左旋，从锥顶看旋转方向为逆时针，F 为作用在T节锥面上的齿面宽中点A处的法向力，在A点处的螺旋方向的法平面内，F分解成两个T相互垂直的力F和，F垂直于OA且位于?OO′A所在的平面，位于以OA为切线NFfNFf的节锥切平面内。在此平面内又可分为沿切线方向的圆周力F和沿节圆母线方向的力Ff Fs。F与之间的夹角为螺旋角，F与之间的夹角为法向压力角，F与之间,,TTFfFfFf的夹角为法向压力角，这样就有: , (4-10) F,FTcos,cos, (4-11) FN,FTsin,,Ftan,/cos, (4-12)FS,FTcos,sin,,Ftan, 25 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 于是，作用在主动锥齿轮齿面上的轴 向力A和径向力R分别为 F (4-13) ，，1Fx,FNsin,，FScos,,tan,sin,，sin,cos,11cos, F (4-14) ，，1Fy,FNcos,,FSsin,,tan,cos,,sin,sin,11cos, F式(4-13)(4-14)中:——主动锥齿轮的轴向力，N; x1 F ——主动锥齿轮的径向力，N; y1 , ——主动锥齿轮齿轮中点出的螺旋角，此处取 ,35 , ——主动锥齿轮的分锥角，此处去 ,22.51 F由式(4-13)可计算:，， 1Fx,tan,sin,，sin,cos,11cos, 8283,,,,(tan22.5sin21.8，sin35cos21.8),6940.484= N ,cos35 F由式(4-14)，， 1Fy,,tan,cos,,sin,sin,11cos, 8283,,,,(tan22.5cos21.8,sin35sin21.8),1734.998= N ,cos35 规定轴向力离开锥顶方向为正值，反之为负值，径向力压向轴线为正值，反之为负 值。 由于力平衡的原因主动锥齿轮的轴向力与从动锥齿轮的径向力相等，而主动锥齿 F,FF,F轮的径向力与从动锥齿轮的轴向力相等，即，。 x1y2x2y12.主减速器轴承载荷的计算 ?主动锥齿轮轴承的计算 ?轴承的初选及支承反力的确定 Zl10轮式装载机驱动桥中，根据前述的选择小锥齿轮采用悬臂式，如图 4.9，图4.10 所示 26 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 (a) (b) 图4.9 主传动器轴承的布置形式 根据轴的结构尺寸，按所选轴承寿命尽可能相等的原则，及方便安装的原则初选轴承的型号如下: 轴承A、B为圆锥滚子轴承，初选B为32309，A为30209 图4-9(a)中 a=75.6 mm，b=29.4 mm，c=105 mm。在确定a与b时所要遵循的原则在前面7.1.3中已经论述在此就不再表述了 [7] 轴承A、B上的径向载荷由下式计算: 12，，，，R,P,b，F,b,0.5FD (4-15) Ayx111平a 122，，，，R,P,c，F,c,0.5FD (4-16) Byx11平1a DD 式中:-----小锥齿轮平均分度圆半径，按式(4-9)算得=59.6 mm 1平1平把各参数代入公式(4-15)、(4-16)得:=11508.787 N， N。 RR,3824.128BA ?轴承寿命的计算 1)轴承A、B的寿命计算 [5]查成大先《机械设计手册》根据GB/T 297-1994查得轴承的性能参数为: 30209 : KN ;Y=1.5; e=0.4 C,67.8r 32309:KN;Y=1.7;e=0.35 C,145r 27 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 R11508.787BN,,3384.937派生轴向力: =N B2Y2，1.7 R3824.128AN,,,1124.743 N A2Y2，1.5 轴承轴向力: 对轴承A,B进行受力分析由于N，F,8065.227,N Ax1B因为轴承B被“压紧”，轴承,“放松”，小锥齿轮所受的轴向力由轴承,承受，轴承, 只受它自身的派生轴向力。 、B轴承的轴向力分别为: 所以A N，F,8065.227 N F,Ax1B N F,1124.743A 对轴承B: FB由于 ,0.7,e,0..35RB 所以轴承B的当量动载荷 [3]，，P,f0.4，R，1.7，F (4-17) BpBB fff式中:——载荷系数，对于中等冲击或中等惯性力情况，=1.2-1.8，此处取=1.4 ppp ——轴承B的轴承轴向力，N; FB ——轴承B的径向力，N。 RB ，，P,f0.4，R，1.7，F,1.4，(0.4，11508，1.7，8065),18314.407 N BpBB 对轴承A FA由于 ,0.29,e,0.4RA 所以轴承A的当量动载荷 N P,R,3824.128AA neHn,主动小锥齿轮转速可用下式进行计算: iiBk1 neHn,2000式中:----发动机标定转速，由设计任务书可知r/min eH 28 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 ----- 一档时变速箱传动比，=2.76 ii,, iBiB -----额定工况下液力变矩器的传动比，查本说明书中的表2.1可知=0.65 为了保证装载机能有较高的生产率，我们希望其能常在额定工况(最大生产率工况)下工作，根据液力变矩器与发动机的匹配原则。发动机与变矩器共同工作输出特性的最大功率工况应与行走机构的最大生产率工况相一致的，而在本说明书刚开始从我们对液力变矩器 ,iB与发动机匹配以后，可以知道即可以近似的看作(即液力变矩器效率最高对应的传i iB动比)固此处取0.65. n2000eHr所以主动小锥齿轮的转速为: n,,,1110.8minii0.65，2.761B [3]轴承寿命可用下式进行计算: 10610Cr3L(),h (4-18) 60nP r——小锥齿轮的转速，; 式中:nmin ——基本额定载荷，N; Cr P——当量动载荷，N; 把各参数代入公式得: 10106610Cr310145000,,3L(),h,4838h= ,,60，1110.818314.40760nP,, 10106610Cr31067800,,3L(),h,21804h= ,,60，1110.83824.12860nP,, [16]根据查询相关文献国内工程机械若用国产发动机平均大修时间为4000-5000h 所以符合要求 ?从动锥齿轮轴承校核 ?轴承的初选及轴承支承反力计算 ZL10从动锥齿轮的轴承支撑形式如图4.9(b)所示，轴承C，D为圆锥滚子轴承，初选轴承C，D为33109。 图4.9(b)中 b=80，c=78. 在确定c和b时所要遵循的原则在前面4.1.3中已经论述在此就不再表述了 29 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 [7]在图7-9(b)中轴承C，D的径向载荷分别为 122，，，，R,p,b，F,b,0.5FD (4-19) Cyx22平2a 122，，，，R,p,c，F,c，0.5F,D (4-20) Dyx22平2a 式中:p——齿宽中点处的圆周力; F——从动锥齿轮径向力，N; y2 F——从动锥齿轮轴向力，N; x2 D——从动锥齿轮平均分度圆直径，由式(4-9)算的D=154.574 mm. 2平2平 代入参数得: 122，，，，R,p,b，F,b,0.5FD=4969.502 N Cyx22平2a 122，，，，R,p,c，F,c，0.5F,D=5915.464 N Dyx22平2a ?轴承寿命的计算 L,11096.973h与主动锥齿轮类似，算得 h 符合要求。 30 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 5.差速器设计 装载机在行驶过程中左，右车轮在同一时间内所滚过的路程往往不等。例如，转弯时内、外两侧车轮行程显然不同，即外侧车轮滚过的距离大于内侧的车轮;装载机在不平路面上行驶时，由于路面波形不同也会造成两侧车轮滚过的路程不等;即使在平直路面上行驶，由于轮胎气压、轮胎负荷、胎面磨损程度不同以及制造误差等因素的影响，也会引起左、右车轮因滚动半径的不同而使左、右车轮行程不等。如果驱动桥的左、右车轮刚性连接，则行驶时不可避免地会产生驱动轮在路面上的滑移或滑转。这不仅会加剧轮胎的磨损与功率和燃料的消耗，而且可能导致转向和操纵性能恶化。为了防止这些现象的发生，装载机左、右驱动轮间都装有轮间差速器，从而保证了驱动桥两侧车轮在行程不等时具有不同的旋转角速度，满足了汽车行驶运动学要求。 差速器用来在两输出轴间分配转矩，并保证两输出轴有可能以不同的角速度转动。差速器有多种形式，在此设计普通对称式圆锥行星齿轮差速器。 [4]7(1 差速器的差速原理 图5.1 差速器差速原理 如图5.1所示，对称式锥齿轮差速器是一种行星齿轮机构。差速器壳3与行星齿轮轴5连成一体，形成行星架。因为它又与主减速器从动齿轮6固连在一起，固为主动件，设其 ,角速度为;半轴齿轮1和2为从动件，其角速度为和。A、B两点分别为行星齿轮,,012 4与半轴齿轮1和2的啮合点。行星齿轮的中心点为C，A、B、C三点到差速器旋转轴线的距离均为r。 当行星齿轮只是随同行星架绕差速器旋转轴线公转时，显然，处在同一半径r上的A、 31 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 B、C三点的圆周速度都相等(图5-1)，其值为,。于是==,，即差速器不起差速r,,0012 作用，而半轴角速度等于差速器壳3的角速度。 当行星齿轮4除公转外，还绕本身的轴5以角速度自转时(图)，啮合点A的圆周,4 ,,速度为=+，啮合点B的圆周速度为=-。于是+=,r,r,rr,r,,rrr00142412,,(+)+(-) r,rr,r0044 ,即 + =2 (5-1) ,,012 若角速度以每分钟转数表示，则 n n，n,2n (5-2) 120 式(5-2)为两半轴齿轮直径相等的对称式圆锥齿轮差速器的运动特征方程式，它表明左右两侧半轴齿轮的转速之和等于差速器壳转速的两倍，而与行星齿轮转速无关。因此在车辆转弯行驶或其它行驶情况下，都可以借行星齿轮以相应转速自转，使两侧驱动车轮以不同转速在地面上滚动而无滑动。 由式(5.2)还可以得知:?当任何一侧半轴齿轮的转速为零时，另一侧半轴齿轮的转速为差速器壳转速的两倍;?当差速器壳的转速为零(例如中央制动器制动传动轴时)，若一侧半轴齿轮受其它外来力矩而转动，则另一侧半轴齿轮即以相同的转速反向转动。 5(2 锥齿轮差速器的结构 在目前轮式装载机结构上，锥齿轮差速器由于其具有结构简单、工作平稳等优点仍被广泛采用。锥齿轮差速器由动力学所决定的各种工况下，两驱动轮上的扭矩基本上是平均分配的，这样的分配比例对于装载机在作业时或转弯时都是满意的。锥齿轮差速器由差速器左右壳，两个半轴齿轮，四个行星齿轮，行星齿轮轴，半轴齿轮垫片及行星齿轮垫片等组成。 32 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 图5.2 普通的对称式圆锥行星齿轮差速器 1，12-轴承;2-螺母;3，14-锁止垫片;4-差速器左壳;5，13-螺栓;6-半轴齿轮垫片;7-半轴 齿轮;8-行星齿轮轴;9-行星齿轮;10-行星齿轮垫片;11-差速器右壳 5(3 对称式圆锥行星齿轮差速器的设计 由于在差速器壳装着主减速器从动齿轮，所以在确定主减速器从动齿轮尺寸时，应考虑差速器的安装。差速器的轮廓尺寸也受到主减速器从动齿轮轴承支承座及主动齿轮导向轴承座的限制。 5(3(1差速器参数的确定 轮式装载机上大多数采用直齿锥齿轮差速器，差速器的外壳是安装在主传动器的从动齿轮上，确定从动齿轮尺寸时，要考虑差速器的安装，反过来确定差速器外壳尺寸时，也受到从动齿轮的限制。差速器的大小通常以差速器的球面半径来表征，球面半径代表了差速器齿轮的节锥距，因此它表征了差速器的强度。 1.行星齿轮数目的选择 轮式装载机上行星齿轮数目一般为4，在此采用4个行星齿轮。 RB 2.行星齿轮球面半径的确定 [10]RB 球面半径可按如下的经验公式确定: 3 mm (5-3) ,,KM,计 式中:——球面半径，mm; , ——行星齿轮球面半径系数，1.1-1.3; K, 33 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 ——计算转矩，差速器承受的最大扭矩(公斤.毫米)，按最大输入扭矩计算，M计 有式(5-1)所得. 3根据上式=61.40-72.57 mm 初选 mm ,,KM,,67,计 ,[7]，，0.98~0.99A,, (5-4) 02 A 式中:———节锥距，mm. 0 67.04,，，0.98~0.99A,,，，0.98~0.99,,32.85~33.185A= mm 初选=33mm 0022 3.行星齿轮与半轴齿轮的选择 差速器的行星齿轮球面半径确定后，差速器齿轮的大小也就基本确定下来了。因齿形参数的选择应使小齿轮齿数尽量小，以得到较大的模数，而使齿轮有较高的强度，但一般不小于10，半轴齿轮齿数多采用16,22，行星齿轮齿数多采用10,12半轴齿轮与行星齿。 差速器的各个行星齿轮与两个半轴齿轮是同时啮合的，因此，在确定这两种齿轮齿数时，应考虑它们之间的装配关系，在任何圆锥行星齿轮式差速器中，左右两半轴齿轮的齿数，之和必须能被行星齿轮的数目所整除，以便行星齿轮能均匀地分布于半轴齿zz2L2R 轮的轴线周围，且为偶数，否则，差速器将无法安装，即应满足的安装条件为: z，z[10]2L2R,I (5-5) n 式中:，——左右半轴齿轮的齿数，对于对称式圆锥齿轮差速器来说，= zzzz2L2R2L2R ——行星齿轮数目; n I ——任意整数。 在此z=10，z=16 满足以上要求。 12 4.差速器圆锥齿轮模数及半轴齿轮节圆直径的初步确定 ,首先初步求出行星齿轮与半轴齿轮的节锥角， ,12 z10,,2arctan,,90,, == ， ,,arctan5812216z1 按下式(7-6)对半轴齿轮节圆半径进行初步确定 [8]3 (5-6) d,K,Md2计 式中:d——半轴节圆半径，mm; 2 34 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 K——半轴齿轮直径系数，对于4差速器有4个行星齿轮的车辆，; K,0.9~1.05dd ——计算转矩，差速器承受的最大扭矩(公斤.毫米)，按最大输入扭矩计算，M计 有式(5-1)所得. 33 mm ，，d,K,M,0.9，1.05173950,50.24~58.61d计2 在此初选 mm d,57.62 d2初步确定差速器模数，将模数标准化后得m,3.5 m,,3.6z2 按下式修正圆锥齿轮的大端端面模数m，节锥距和球面半径。 A2A20[8]0sin, m== (5-7) sin,12z1z2 式中:——行星齿轮分锥角; ,1 ——半轴齿轮分锥角; ,2 ——行星齿轮齿数; z1 ——半轴齿轮齿数。 z2 m,3.5A,33.017修正后mm, ， mm。 ,,67.040 行星齿轮分度圆直径: mm d,mz,3.5，10,3511 半轴齿轮分度圆直径: mm d,mz,3.5，16,5622 5.压力角α 目前，的压力角，齿高系数为0.8。最小齿数可减汽车差速器的齿轮大都采用22.5? 少到10，并且在小齿轮(行星齿轮)齿顶不变尖的条件下，还可以由切向修正加大半轴齿轮的齿厚，从而使行星齿轮与半轴齿轮趋于等强度。由于这种齿形的最小齿数比压力角为20?的少，故可以用较大的模数以提高轮齿的强度。在此选22.5?的压力角。 6.齿厚 [7]为了使大小齿轮应力趋于相同，齿轮必须作切向修正，切向修正系数可按图5.3, 查得 35 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 ,图5.3 差速器直齿切向修正系数(弧齿厚系数)(用于压力角为滚切加工的齿轮) ,22.5 7.齿全高 m,2.54对齿沟表面不需要高光洁度的齿，在模数时，建议在粗切时将切齿深度比计算的齿全高增加0.13毫米。这是为工艺用的，以使精切时刀顶不参加切削。 [19][19] ,8. 行星齿轮安装孔的直径及其深度L ,行星齿轮的安装孔的直径与行星齿轮轴的名义尺寸相同，而行星齿轮的安装孔的深度就是行星齿轮在其轴上的支承长度，通常取: 3M，1002,L,,,L,1.1, 1.1 ,,,c，nl 3M0，10,, (5-8) ,,1.1,cnl M0 式中:——差速器传递的转矩，N?m;在此取1739.5 N?m ——行星齿轮的数目;在此为4 n ''ll ——行星齿轮支承面中点至锥顶的距离，mm， ?0.5d， d为半轴齿轮齿面宽22 'd2中点处的直径，而d?0.8; 2 36 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 ——支承面的许用挤压应力，在此取69 MPa ,,,c '根据上式 =44.8 mm, l=0.5×44.8=22.4 mm。 d,0.8，562 331739.5，10M0，10=15.993 mm L,1.1,,1.1，15.993,17.593mm ,,,,1.1,cnl1.1，69，4，22.4 5(3(2差速器齿轮的润滑 在设计中，要考虑有足够的润滑油能流进差速器，以保证其摩擦表面有良好的润滑，为 此有专门的油匙。 [7]5(3(3差速器齿轮的几何计算 表5.1 差速器直齿锥齿轮的几何尺寸计算用表 序号 项目 计算公式 计算结果 行星齿轮齿 =10 z1 ?10，应尽量取最小值 z11数 半轴齿轮齿 =16 z2 =16,22，且需满足式(3-4) z22数 m3 模数 =3.5mm m4 齿面宽 b=(0.25,0.30)A;b?10m 11.006 0 hg,1.6m5 工作齿高 5.6mm h,1.788m,0.0516 全齿高 6.309mm ,7 压力角 22.5? ,8 轴交角 90? d1,359 节圆直径 d1,mz1d2,mz2 ; d,562 10 节锥角 z,21=32?，,,arctan2,z,,90,,112， ,,,582 11 节锥距 A0dd12=33.017mm A,,02，sin,2，sin,12 ttm12 周节 =3.1416 =10.996mm 37 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 ，，13 齿顶高 ha1=3.599mm ,,0.37,,,，ham20.432,,ha2=2.011mm 2z,,,,,,1z,,,,ha1,hg,ha2，，; 14 齿根高 hf1hf1hf1ha1ha2mm=1.788-;=1.788- =2.659mm; hf1=4.247mm c15 径向间隙 =0.709mm hghcm=-=0.188+0.051 h16 齿根角 ,12f1,fh1=3.485?; ,,arctanarctan2A,1A00=; ,2=7.33? ,o117 面锥角 ,o1,,1，,2,o2,,2，,1=39.33?; ,o2=61.485? ,R118 根锥角 ,R1,,1,,1,R2,,2,,2=28.515?; ,R2=50.67? 19 外圆直径 do,d，2hacos,d01,42.203; mm d,58.13102 d2'20 节圆顶点至,01,15.249,01,,hsin,11mm 2 齿轮外缘距d1',02,26.294,02,,hsin,22mm 2 离 s1s1,t,s221 理论弧齿厚 =6.242 mm ts2=4.753 mm ，，s2,,h,htan,,,ma1a22 22 齿侧间隙 BB =0.15mm 323 弦齿厚 S,1sBi=6.134mm ,,,Ss,ii226di1 S,2=4.672mm 224 弦齿高 h1,scos,=4.483mm ii'hh,，ii,4di h,2=2.064mm 38 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 5(3(4 差速器齿轮的强度计算 差速器齿轮的尺寸受结构限制，而且承受的载荷较大，由于行星齿轮在差速器的工作中经常只起等臂推力杆的作用，只有当转弯或左右轮行驶不同的路程时，或一侧车轮打滑而滑转时，差速器齿轮才能有啮合传动的相对运动。因此对于差速器齿轮主要应进行弯曲强度校核，而对于疲劳寿命则不予考虑。 轮齿弯曲强度为 ,w 3MKKK2，100sm差[10],, MPa (7-7) w2KbzmJv半 式中:M——差速器一个行星齿轮传给一个半轴齿轮的转矩(N.m) 差 M，0.6计 M, 差i行 式中:M——计算扭矩，由式(6-1)所得; 计 ii ——差速器行星齿轮数目，=4; 行行 z ——半轴齿轮齿数; 半 ——齿轮模数; m Kv——质量系数，对于装载机驱动桥齿轮，当齿轮接触良好，周节及径向 跳动精度高时，可取1.0; m4Ksm,1.6K,,0.609——尺寸系数，当时， s25.4 KmKm——载荷分配系数，取1.0; [10]JJ ——计算装载机差速器齿轮弯曲应力用的综合系数，由图7.5可查得=0.215 39 图5.4 弯曲计算用综合系数 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 33MKKK2，102，10，260.925，1，1，0.6090sm差根据上式,,=MPa 〈980 MPa ,685.515w22KbzmJ1，11.006，16，3.5，0.215v半 所以，差速器齿轮满足弯曲强度要求。 5(3(5差速器齿轮的材料 差速器齿轮与主传动器齿轮一样，基本上都是用渗碳合金钢制造。目前用于制造差速器锥齿轮的材料为20CrMnTi、20CrMoTi、20CrMnMo和20CrMo等，由于差速器齿轮轮齿要求 的精度较低，所以精锻差速器齿轮工艺被广泛应用。 40 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 6 .驱动半轴的设计 驱动车轮的传动装置位于汽车传动系的末端，其功用是将转矩由差速器的半轴齿轮传给驱动车轮。对于非断开式驱动桥，车轮传动装置的主要零件为半轴，对于断开式驱动桥和转向驱动桥，车轮传动装置为万向传动装置。由于轮式装载机采用非断开式驱动桥，所以采用半轴传动。 6(1半轴的结构形式分析 半轴根据其车轮端的支承方式不同，可分为半浮式、3/4浮式和全浮式三种形式: 半浮式半轴的结构特点是，半轴外端的支承轴承安装在半轴套管外端的内孔中，车轮装在半轴上。半浮式半轴除传递转矩外，其外端还承受由路面对车轮的反力所引起的全部力和力矩。半浮式半轴结构简单，所受载荷较大，一般只用于轿车和轻型商用车上。 3/4浮式半轴安装结构特点是半轴的外端只用一个轴承装在半轴套管的外端部，并直接支承着车轮的轮毂，该形式的半轴除承受转矩之外，还要承受车轮侧向力产生的弯矩，一般用在轿车和轻型货车上。 全浮式半轴的安装结构特点是半轴外端的凸缘用螺栓与轮毂相连接，而轮毂又有两个圆锥滚子轴承支承在半轴套管上。理论上，此时半轴不承受由路面反力引起的径向力和轴向力，而仅承受转矩，外端承受全部弯矩。但驱动桥壳的变形、轮毂与差速器半轴齿轮的不同心以及半轴波兰平面相对于其轴线不垂直等原因均可能引起半轴的弯曲变形，这类弯 2曲应力一般为5,70N/mm。全浮式半轴广泛用在中、重型货车上及工程车辆上。 在此处设计中采用的是全浮式的半轴。 6(2半轴的结构设计 在半轴的结构设计中，半轴的杆部直径应小于或等于半轴花键的底径，以便在半轴各部分达到基本等强度。为了使花键内径不小于半轴的杆部直径，常常将半轴加工花键的端部作得粗些，并且适当地减小花键槽的深度，因此花键的齿数必须相应地增加。半轴的强度，特别是它的花键的强度与它的疲劳强度极限的关系比与它的强度极限的关系更为密切。交变载荷能使半轴的疲劳强度大为降低，因此提高半轴疲劳强度的重要方法之一，是使半轴不受弯曲力矩的作用。半轴的破环形式多为扭转疲劳破环，因此在结构设计在应尽量增大过渡部分的圆角半径，这对减小应力集中是很有效的。 41 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 6(3半轴的材料与热处理 关于半轴的材料，过去大都采用含铬的中碳合金，如40Cr、40CrMnMo、35CrMnTi、38CrMnSi、35CrMnSi、42CrMo等，近年来推广我国研制出的新钢种如40MnB等作为半轴材料，效果很好。例如:采用40MnB经高频淬火处理的半轴，静强度超过用40Cr制造并调质处理的半轴，其扭转屈服极限超过了784MPa。由于采用准确控制工艺要求的感应(高频、中频)淬火以及喷丸处理、滚压半轴突缘根部过渡圆角等先进工艺，半轴的疲劳强度可以大大提高，因此不用合金钢制造的半轴日益增多。综上，此设计中，采用的是40MnB。 半轴的热处理:过去都采用调质处理的方法，调质后要求杆部硬度为HB388-444。近年来采用高频、中频等感应淬火日益增多。这种处理方法能保证半轴表面有适当的硬化层。由于硬化层本身的强度较高，加之在半轴表面形成大的残余压应力，因此使半轴的静强度和疲劳强度大为提高，尤其是疲劳强度提高得更为显著。 6(4 全浮式半轴的强度计算 验算其扭转应力: , 在装载机工作时，由于路面条件恶劣，为了当在一侧驱动轮在地面上打滑时，大部分转矩或全部转矩传给不打滑的驱动轮，以利用这一侧的驱动轮的附着力产生较大的牵引力使车辆继续前进工作，将差速器用差速器锁锁止，此时差速器不起作用。 d初选半轴杆部直径=26 mm T[10], (6-1) ,,3d16 T 式中:——半轴的计算转矩，N?m在此取1739500N?mm; d ——半轴杆部的直径，mm。 31739.5，10根据上式,,504 MPa< ,,=(490,588) MPa ,,,3，2616 所以满足强度要求。 42 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 7.最终传动设计 最终传动是传动系中最后一级减速增扭机构，其功用是进一步降速增扭，满足整车的行驶和作业要求;同时降低主减速器与变速箱的速比，因此降低了这些零部件传递的转矩。在本次设计中，最终传动采用单排内外啮合行星排传动，其中太阳轮由半轴驱动为主动件，行星架和车轮轮毂连接为从动件，齿圈与驱动桥桥壳固定连接。此种传动形式传动比为1+α(α为齿圈和太阳轮的齿数之比)，可以在较小的轮廓尺寸获得较大的传动比，可以布置在车轮轮毂内部，而不增加机械的外形尺寸。 图7.1 轮边减速装置 1- 太阳轮;2-半轴;3-行星轮;4-行星架;5-内齿圈;6-半轴套管 [10]图7.1所示为装载机的最终传动，动力通过半轴传递给太阳轮1，内齿圈5有花键固定在半轴套管6上，它是固定不动的，太阳轮就通过行星轮带动行星架4旋转，驱动轮毂通过螺栓与行星轮架相连，这样半轴上的扭矩通过行星减速器传递到驱动轮上。 为改善太阳轮与行星轮的啮合条件，使载荷分布比较均匀，太阳轮连同半轴端部完全是浮动的，不加任何支承，此时太阳轮连同半轴端部是靠对称布置的几个行星齿轮对太阳轮的相互平衡的径向力处于平衡位置的。 43 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 7(1齿圈式行星机构中齿轮齿数的选择 [1]i,5.5 根据前述分配传动比用查表法查表9.2-4得 f Z定义太阳轮为Z，行星轮为Z，齿圈为，行星轮数目n。 qtxw Z,59Z,13 ，Z,23 ，，n=3。 qtxw 7(2行星齿轮传动的配齿计算 7(2(1传动比的要求——传动比条件 Zq即 i,1，fZt Zq可得 i,1，=1+59/13=5.538 fZt 所以中心轮t和内齿轮q的齿数满足给分配传动比的要求。 7(2(2保证中心轮、内齿轮和行星架轴线重合——同心条件 AA太阳轮与行星轮的中心距 和齿圈与行星轮的中心距 应相等，称为同轴条件。 qxtx Z,Z,2Z则有 qtx Z,59Z,13Z,23因为 ， ， 所以满足条件。 qtx 7(2(3 保证多个行星轮均布装入两个中心轮的齿间——装配条件 ?行星轮数目一般为3-6个，增加行星轮数可减少轮齿的载荷，但增加了零件数，降低了行星架的强度和刚度，导致齿轮接触条件的恶化，最常见的为3-4个。故此次设计行 n星轮数目=3 w n?保证个行星轮能均布地安装与两中心齿轮之间，为此，各齿轮齿数与行星轮数目，w ,2必须满足装配条件。对于三个行星轮均匀分布的单行星排，行星轮的夹角为，装配条3 Z，Zqt件为,整数C nw Z，Zqt经计算后=(59+13)/4=18 nw 满足两中心轮的齿数和应为行星轮数目的整数倍的装配条件。 44 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 7(2(4保证相邻两行星轮的齿顶不相碰——邻接条件 在行星传动中，为保证两相邻行星轮的齿顶不致相碰，并减少搅油损失，相邻两行星 [10]轮的中心距应大于两轮齿顶圆半径之和。用公式可表示为 ,180' (7-1) ,a,,d2sinacnw '式中 ——太阳轮与行星轮的中心距，mm; a d ——行星轮齿顶圆直径，mm。 ac 齿轮模数有齿轮的强度决定，在行星齿轮的机构中，由于内齿圈与行星轮啮合时的综合曲率半径较大，齿圈齿根部分的齿厚也较大，内齿圈的强度是较大的，通常只考虑太阳轮与行星轮之间的传动强度，因此模数可根据太阳轮与行星轮啮合传递的负荷大小。由圆 m,3.5柱齿轮强度公式初选 m3.5'，，a,Z，Z,(23，13),63mm xt22 ,，，，，d,Z，2hm,23，2，1，3.5,87.5mm acxa ,180',mm 2,a,sin,2，63，sin60,109.12,d,87.5acnw 所以满足邻接条件。 7(3行星齿轮传动的几何尺寸和啮合参数计算 7(3(1行星齿轮参数的确定 1.齿轮材料的选择 根据装载机轮边减速器行星结构中齿轮的承载能力高，耐磨性好等特点，可选用材料为20CrMnTi，齿轮需进行表面渗碳淬火，渗碳淬火后表面硬度为58-62HRC，芯部硬度为 ,,h320HBS。齿轮精度一般为7级。此处我们选择的是压力角为，齿顶高系数=1，顶隙20a ,系数=0.25的直齿齿轮。 c ,2.齿宽系数 d ,由齿轮传动的强度计算公式可知，增大时，齿轮的直径和传动中心距将减小。这d 不仅可以减小传动的外廓尺寸，还可以降低齿轮的圆周速度，对传动质量和制造精度都有 ,好处。但过大，易引起较大的变形和齿向误差，致使载荷分布不均的现象变得严重，d 45 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 反而降低承载能力。对与硬齿面齿轮(齿面硬面>350HBW或350HRC)齿轮相对轴承的位置对称时，取0.4-0.9，由于行星齿轮刚性大取0.8为了便于安装和调整小齿轮(行,,dd 星轮)齿宽比大齿轮(太阳轮)大5-10 mm。 3.齿轮变位 标准齿轮传动的性能通常都能得到保证，但随着齿轮传动高速、重载、小型、轻量化等更高的要求，标准齿轮暴露出一些缺点，如小齿轮“短命”，传动不紧凑，传动不稳定等等，于是就需要采用渐开线非标准齿轮传动，称为变位齿轮传动。齿轮变位能避免根切，提高齿面的接触强度，提高齿根的弯曲强度，提高齿面的抗胶合和耐磨损能力，配凑中心距，修复旧齿轮等，因此本次设计需进行齿轮变位。 齿轮变位的高度变位是基于削弱大齿轮的强度，增强小齿轮的强度，来平衡齿轮的强度，并使总寿命降低，而角度变位则不同，能同时增强两齿轮强度，并能灵活选择齿轮齿数，提高承载能力及改善啮合特性，故本次设计采用角变位。 ,理论分析表面，对于行星传动采用角度变位使太阳轮与行星轮的啮合角比大很20 ,多，而使行星轮与内齿圈啮合的啮合角接近于左右时，能显著提高太阳轮与行星轮轮20 齿抗点蚀的承载能力，并使其承载能力接近于行星轮与内齿圈传动的承载能力。 进行角度修正的计算过程如下: [10]?初步确定行星轮齿数: Z,Zqt' (7-2) Z,x2 ,ZZ59,13qt' ,,,23Zx22 '[0]Z,Z,?根据与由表6.13初步确定和. xtt表x表 ,, 经查得=0.33，=0.55，=0.108. ,t表x表 [10],?按式(9-3)确定的数值。 ,,, =++0.2 (7-3) t表x表 , 式中:——行星齿轮计算齿数与实际齿数的差值 ,,,=++0.2 =0.55+0.33+0.2=1.08 t表x表 46 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 [10]?按式(9-4)确定行星齿轮实际齿数 Zx 'Z, =, (7-4) Zxx 'Z 式中:，，,与式(10-3)，(10-2)同。 Zxx 'Z,=,=23-1.08=21.92，取整=22 ZZxxx?根据齿数，有式(9-5)(9-6)确定修正系数 ZZxt ZZ[10]xx,由于，在的范围内，固修正系数， ,,1.691,,2txZZtt ,,=+0.1 (7-5) tt表 ,=+0.1 (7-6) ,xx表 ,, =+0.1=0.33+0.1=0.43 tt表 =,+0.1=0.55+0.1=0.65 ,xx表 9(3(2行星齿轮几何参数的确定 1、预计啮合角 根据式(7-7)所得啮合角 j Z,Zqx[1]j, (7-7) Z，Ztx ZZ,59,22qx j ,,,1.057ZZ，13，22tx [1]根据算出来的啮合角查图9.2-3选取比较取适合的啮合角 j ,,,,16.6,,25， xqtx [1]2、太阳轮行星轮传动变位系数计算 1)未变位时，行星轮与太阳轮中心距为: m3.5'，，，，a,Z，Z,13，22,61.25mm txtx22 ,ytx 2)初算中心距变动系数 ,,,,,,，ZZcos13，22cos20'tx,,,,,,,1,(),1,0.6446 tx,,,,,,2cos2cos25tx,,,, 47 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 3)变位后中心距为: m3.5'，，，，a,Z，Z，,,13，22，0.6446,63.51mm txtx22 圆整取64mm 4)实际中心距变动系数为: 'a,a63.51,61.25tx ,,,,0.7857txm3.5 5)计算啮合角 a,,,1,,txacr ,,coscos20,25.93,,txa,, ,,,25.93所以 tx 6)计算总变位系数 ,,invinv，，,txx，，ZZ,， ,txtx2tan, invtan,,,,,inv,,tan,,,式中: ; tx ,,,,,，，invinv25.93,20，，invinvtx所以: ，，，，,，,13，22,0.90163xZZ,txtx,,2tan2，tan20 x7)校核 ,tx [1]x查图8.2-7中，介于曲线P7和P8之间，有利于提高接触强度及抗弯强度 ,tx 8)分配变位系数 [1]查图8.2-4，分配变位系数得: x,0.35x,0.55 ， tx 9)齿顶高降低系数 ,,,x,,,0.9016,0.7857,0.1159 ,tx [1]3、行星轮与齿圈传动变位系数计算 1)未变位时的中心距 m3.5'，，，，a,Z,Z,59,13,64.75 mm xqqx22 2)计算中心距变动系数 a,a63.51,64.75xq ,,,,,0.214m3.5 3)求啮合角 48 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 a,,xq,1,,,,,arccoscos,,18.65 xq,,a,, ,,,18.65所以: xq 4)求x-q的总变位系数 ,,,,,，，invinv18.65,20，，invinvxq ，，，，,,,59,22,,0.1457xZZ,txqx,,2tan2，tan20 5)计算齿圈变位系数 x,x，x,0.4043 q,xqx 6)齿顶高降低系数 ,,,x,,,0.6833 ,xq 4.齿轮的几何尺寸 本设计的太阳轮、行星轮、齿圈均采用直齿圆柱齿轮并进行角度变位。表7.1， 表7.2为行星排各齿轮几何尺寸，表中部分公式参照饶振刚《行星齿轮传动设计》 表7.1 太阳轮-行星轮传动几何尺寸 (长度:mm) 名称 公式代号 太阳轮(t) 行星轮(x) 变位系数 χ x,0.35x,0.55 tx齿顶高降低系0.108 ,tx 数 d,52d,88 dmz,tx 分度圆直径 基圆直径 ddcosb,, d,43d,72 btbx *h(hx)m,，,,aatx 齿顶高 h,4.86h,5.74 atax **h,3.15h,2.45 ftfxh(hcx)m,，,fa 齿根高 齿顶圆直径 dd2haa,， d,61.71d,99.47 atax齿根圆直径 dd2hff,, d,45.72d,83.10 ftfx m标准中心距 61.25 txtx, a(zz),， 2 atx实际中心距 64 49 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 续表9.1 cos,,节圆直径 dd, ''d,47.54d,80.46 wtxcos,tx ,wtx 啮合角 25.93º 中心距变动系 ytx 数 0.65 齿顶高变动系 数 0.12 ,,,x,, ,tx ,,,46.15 dbat齿顶圆压力角 ,,aarccos da 1,,,,,，txtatwtx[z(tantan)重叠系数 2,2.741 z(tantan)],,,xaxwtx 表7.2 行星轮-齿圈传动几何尺寸 (长度: mm) 名称 公式代号 行星轮(x) 齿圈(q) 变位系数 χ x,0.40 x,0.55 qx 齿顶高变动 ,,,x,, ,xq系数 0.68 分度圆直径 dmz, d,207 d,88 qx 基圆直径 ddcosb,, d,194 d,43 bqbt *h(h)m,，,,,aaxq 齿顶高 h,2.52 h,5.74 aqax **h(hcx)m,，,fa 齿根高 h,2.45h,2.96 fxfq齿顶圆直径 dd2haa,， d,211.30 d,99.47 aqax 齿根圆直径 dd2hff,, d,83.10d,200.58 fxfq ,axq 标准中心距 64.74 axq实际中心距 64 ,wxq啮合角 18.65º 50 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 续表7.2 ''d,92.23 d,80.46 cos,qx,节圆直径 dd, wxqcos, 中心距变动 yxq 系数 -0.1456 ,,,63.81 dbat齿顶圆压力a,,arccos ad角 1,,,,,,[z(tantan)xqxaxwxq重叠系数 2, 1.855 z(tantan)]qaqwxq,,, 7(4行星齿轮传动强度计算及校核 行星排结构中齿轮的主要破坏形式是接触疲劳破坏和弯曲疲劳破坏，因此需对齿轮进 行接触疲劳计算和弯曲疲劳强度计算。在行星机械中，通常只计算太阳轮与行星轮的强 度，并考虑多个行星轮同时和太阳轮啮合时，载荷分布不均匀的影响。 9(4(1行星齿轮弯曲疲劳强度计算及校核 KF[3]t,,YYYY (7-8)FFaSa,Bbm KK,KKKK 式中:——载荷系数，; AV,, ——使用系数，取1.25; KKAA KK ——动载系数，取1.0; vv KK ——齿间载荷分配系数，取1.2; ,, KK ——齿间载荷分布系数，取1.5; ,, MpF ——作用在齿轮上的圆周力，F,,; ttnrt M ——平均载荷，式(4-2)所得取596437N.mm; p ,,,,1.15——圆周力修正系数，当采用三个行星轮时; 51 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 ——行星轮数目，此处取=3; nn ——太阳轮节圆直径，=21.38 mm; rrtt b——齿宽，mm; m——模数，mm; Y——外齿轮齿形系数，由陆凤仪《机械设计》图8-17所得; Fa Y——外齿轮应力修正系数，由陆凤仪《机械设计》图8-18所得; Sa 0.75YY——计算弯曲强度重合系数，=0.25+=0.52 ,,, ——计算弯曲强度螺旋角系数，=1.0 YYBBKF1.25，1，1.2，1.5，1.15，596437t,,YYYY,，4.0261，1，0.52,139.943 MPa FFaSa,Bbm41.8，3.5，3 <400MPa ,7(4(2接触疲劳应力校核 Hp 许用接触应力可按下式计算，即 ,KF,1t,ZZZZ = (7-9) Hp,EHBbd,t 式中:——弹性影响系数，对于钢材去189.8MPa; ZE 2Z,,2.158——节点区域系数， ; ZHH2,,cos,tantx 4,,txZZ,,0.959——重合系数，对于直齿轮; ,,3 ——螺旋角系数，对于直齿轮取1; ZB Zx,——传动比，,; ,Zt KF,——如式(7-8)所示; t ,KF,11.5，9616.1972.6923,,t,=ZZZZ ,2.158，0.959，1，189.8,,HpEHB,bd,41.8，521.623,,t 1171.85MPa1200MPa=< 52 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 弯曲应力及接触应力均满足条件。 53 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 8.驱动桥壳设计 驱动桥壳的主要功用是支承车辆质量，并承受有车轮传来的路面反力和反力矩，并经悬架传给车身，它同时又是主减速器，差速器和半轴的装配体。 驱动桥壳应满足如下设计要求: ? 应具有足够的强度和刚度，以保证主减速器齿轮啮合正常，并不使半轴产生附加弯曲应力; ? 在保证强度和刚度的情况下，尽量减小质量以提高行驶的平顺性; ? 保证足够的离地间隙; ? 结构工艺性好，成本低; ? 保护装于其中的传动系统部件和防止泥水浸入; ? 拆装，调整，维修方便。 根据装载机的共况条件，驱动桥壳的结构形式采用铸造整体式桥壳。 8(1 铸造整体式桥壳的结构 通常可采用球墨铸铁、可锻铸铁或铸钢铸造。在球铁中加入1.7%的镍，解决了球铁低温(-41?C)冲击值急剧降低的问 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 ，得到了与常温相同的冲击值。为了进一步提高其强度和刚度，铸造整体式桥壳的两端压入较长的无缝钢管作为半轴套筒，并用销钉固定。每边半轴套管与桥壳的压配表面共四处，由里向外逐渐加大配合面的直径，以得到较好的压配效果。钢板弹簧座与桥壳铸成一体，故在钢板弹簧座附近桥壳的截面可根据强度要求铸成适当的形状，通常多为矩形。安装制动底板的凸缘与桥壳住在一起。桥壳中部前端的平面及孔用于安装主减速器及差速器总成，后端平面及孔可装上后盖，打开后盖可作检视孔用。 另外，由于车辆的轮毂轴承是装在半轴套管上，其中轮毂内轴承与桥壳铸件的外端面相靠，而外轴承则与拧在半轴套管外端的螺母相抵，故半轴套管有被拉出的倾向，所以必须将桥壳与半轴套管用销钉固定在一起。 铸造整体式桥壳的主要优点在于可制成复杂而理想的形状，壁厚能够变化，可得到理想的应力分布，其强度及刚度均较好，工作可靠，故要求桥壳承载负荷较大的中、重型汽车，适于采用这种结构。尤其是重型汽车，其驱动桥壳承载很重，在此采用球铁整体式桥壳。 除了优点之外，铸造整体式桥壳还有一些不足之处，主要缺点是质量大、加工面多，制造工艺复杂，且需要相当规模的铸造设备，在铸造时质量不宜控制，也容易出现废品， 54 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 故仅用于载荷大的重型汽车。 8(2 桥壳铸件结构设计时注意事项 I.铸件应有适合的壁厚，过厚时，铸件晶粒粗大，内部缺陷多，导致力学性能下降。为此，应选择合理的截面形状或采用加强筋，一遍采用较薄的结构。 [9]II.铸件的壁厚也应防止过薄，应大于表2-3中所规定的最小壁厚，以防浇不到或冷隔缺陷。 III.铸件的壁厚应尽可能均匀，以防壁厚壁处金属聚集，产生缩孔、缩松等缺陷。厚度差过大时，易在壁厚交接处引起热应力。 IV.铸件壁间转角处一般应具有结构圆角，因直角连接处的内侧较易产生缩孔、缩松和应力集中。同时，一些合金由于形成与铸件表面垂直的柱状晶体，使转角处的力学性能下降，较易产生裂纹。结构圆角的大小应与壁厚相适应。通过使转角处内接圆直径小于相邻壁厚的1.5倍。 V.为了减少热节和内应力，应避免铸件的壁间锐角连接，而改用先直角接头后再转角的结构。当接头间壁厚差别很大时，为减少应力集中，应采用逐步过渡方法，防止壁厚的突变。 8(3 润滑 为了防止因温度升高而使主减速器壳和桥壳内部压力增高所引起的漏油，常在桥壳上装置通气塞。通气塞的位置应避开油溅所及之处。加油孔应设在加油方便之处，油孔位置就是油面的位置。放油孔应设在桥壳的最低处，以便在放油时能把油放尽，但也应考虑车辆在通过时放油塞不易遭碰撞而脱落。 55 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 9.各主要花键螺栓的选择与校核 9.1花键的选择及其强度校核 花键联接是由键与轴做成一体的外花键和具有相应凹槽的内花键组成，多个键齿在轴和轮毂孔的周向均布。由于结构形式和制造工艺的不同，与平键联接比较，花键联接在强度、工艺和使用方面有下述一些优点: a)齿数较多，总接触面积较大，因而可承受较大的载荷。 b)因槽较浅，齿根处应力集中较小，轴与毂的强度削弱较小。 c)轴上零件与轴的对中性和导向性较好。 d)可用磨削的方法提高加工精度及联接质量。 花键联接按齿形不同可分为:矩形花键连接和渐开线花键连接。 矩形花键，矩形花键的键齿侧面为平行的平面，便于加工，并用磨削方法获得较高的加工精度，应用广泛。 渐开线花键，渐开线花键的齿廓为渐开线，渐开线花键可以用制造齿轮的方法来加工，工艺性较好，制造精度也较高，花键齿的根部高，应力集中小，易于定心，当传递的转矩较大且轴颈也大时，宜采用渐开线花键联接。渐开线花键的定心方式为齿形定心。当齿受载时，齿上径向力具有自动定心作用，有利于各齿的均匀承载。 比较两种花键形式，对于此次设计的ZL10装载机用渐开线花键更适合。 [1]9.1.1 主传动中主动锥齿轮的花键校核 1.键的参数选择 由计算出花键各参数见下表9.1 表9.1 主传动中主动锥齿轮齿轮花键参数 (长度:mm ) 名称 公式代号 数值 模数 m 1.5 分度圆压力角 α 30º 齿数 z 28 理论工作齿高 hmg, 1.5 56 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 续表9.1 分度圆直径 42 dmz, 基圆直径 36.37 ddcosb,, 外花键大径尺寸 43.50 Dm(z1)ee,， 外花键小径尺寸 39.75 Dm(z1.5)ie,, 2.键的破坏形式 其主要的失效形式是工作面被压溃(静联接)或工作面过度磨损(动联接)，在此处 其失效形式是工作面被压溃。 3.键的校核 M2，mac, (9-1) ,p,zhldm ,式中:——花键的压强，MPa; p M——主动锥齿轮所承受的最大扭矩，N.mm; max ,——各齿间载荷不均匀系数，一般取，齿数多时取偏小值，此这设,,0.7~0.8 计; ,,0.7 z,28——花键齿数，; z l——齿的工作长度，mm; hh,m——键齿工作高度，对于渐开线花键mm; dd,dd——平均直径，，分度圆直径，mm. mmii 2，M2，724792mac,, ,,,,7.01MPa,,,35MPappzhld0.7，28，1.5，80，42,m 满足条件。 9.1.2 主传动中差速器半轴齿轮的花键校核 1.键的参数选择 [1]由闻邦椿《机械设计手册》查取计算出花键各参数见下表9.2 57 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 表9.2 主传动中主动差速器半轴齿轮花键参数 (长度:mm ) 名称 公式代号 数值 模数 m 1.25 分度圆压力角 α 30º 齿数 z 23 理论工作齿高 1.25 hmg, 分度圆直径 28.75 dmz, ddcosb,,基圆直径 24.90 外花键大径尺寸 30.00 Dm(z1)ee,， 外花键小径尺寸 26.88 Dm(z1.5)ie,, 2.键的破坏形式 其失效形式是工作面被压溃。 3.键的校核 M2，[1]mac, (9-2) ,p,zhldm M 式中:——半轴所受的最大扭矩，N.mm; max ,hl,d，，，，，与式(11-1)同; zpm 2，M2，1739500mac,, ,,,,137MPa,,,140MPappzhld0.7，23，1..25，35，28.75,m 满足条件。 [3]9.2 主传动中螺栓的选择及强度校核 由于从动锥齿轮与差速器壳联接螺栓为主要的传递动力的螺栓，是整个驱动桥的关键之处，这因如此此处螺栓采用的是配合螺栓，其放松采用的是机械放松，用低碳钢丝穿入各螺钉头部孔内，将一组螺栓串联起来，使其相互约束，当有松动趋势时，钢丝被更加拉紧，其放松可靠。 58 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 1螺栓的受剪力计算 Mmax,F (9-3) maxzr 式中:——螺栓所受的最大横向工作载荷，N; Fmax ——从动锥齿轮最大扭矩，N.mm; Mmax ——螺栓数目; z ——螺栓中心到螺栓组对称中心的距离，mm。 r M1739500maxF,,,2899 N maxzr12，50 2.螺栓杆的抗剪条件校核 [1],,360MPa此螺栓的材料采用的是45刚，查 表3.2-58得其屈服强度。 s ,s,,, (9-4) ,3.5~5式中:——需用切应力，MPa。 ,,, ,360s,,,,,72~102.8 MPa ,3.5~53.5~5 F4max (9-5) ,,,,,,2dn,0 式中:——螺栓杆所剪面的数目，此处去n=1; n d——螺栓杆所剪面直径，mm; 0 F与式(11-3)同。 max F4maxdd,,5.7将式(11-5)转换一下求出 mm，固初选为6mm。 00,,,n, 3.螺栓杆的挤压强度条件校核 59 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 ,[3]s,,, (9-6) ,p1.6~2 ,,, 式中:——螺栓杆与被连接孔壁接触表面的挤压强度，MPa. p ,360s,,,,,180~225MPa ,p1.6~21.6~2 F[3]max (9-7) ,,,,,,ppdl0min Fd 式中:，与式(9-5)同; max0 ——螺栓杆与孔壁挤压面的最小高度，mm。 lmin Fmaxl将是(9-7)转化一下得:,,2.5mm，固取4mm。 lminmin,,d,0p 60 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 结论 本课题设计的是ZL10装载机驱动桥，采用非断开式驱动桥，由于结构简单、主减速器造价低廉、工作可靠，可以被广泛用在各种装载机上。设计介绍了前桥驱动的结构形式和工作原理，计算了差速器、主减速器、终传动以及半轴的结构尺寸，进行了强度校核，并绘制了有关零件图和装配图。本驱动桥设计结构较合理，一定程度上符合实际应用，具有很好的动力性和经济性，驱动桥总成及零部件的设计能尽量满足零件的标准化、部件的通用化和产品的系列化及车辆变型的要求，修理、保养方便，机件工艺性好，制造容易等。但此设计过程仍有许多不足，在设计结构尺寸时，有些设计参数是按照以往经验值得出，这样就带来了一定的误差，其次在传动比分配问题上由于经验尚浅，分配存在不合理之处如主减速比小了些，造成设计出来的驱动桥不美观，另外，在一些小的方面，由于时间问题做得还不够仔细，恳请各位老师同学给予批评指正。 61 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 参考文献 [1]闻邦椿.机械设计手册(第五版)[M].机械工业出版社，2010 饶振纲.行星齿轮传动设计[M].北京:化学工业出版社,2003 [2] [3]陆凤仪，钟守炎.机械设计[M].北京:机械工业出版社，2008 [4]林慕义，张福生.车辆底盘构造与设计[M].北京:冶金工业出版社, 2004 [5]成大先.机械设计手册(第五版)[M].北京:化学工业出版社,2007 [6]张洪.现代施工工程机械[M].北京:机械工业出版社,2008 [7]刘惟信.驱动桥 [M].北京:人民交通出版社，1987 [8]刘惟信.圆锥齿轮与双曲面齿轮传动[M].北京: 人民交通出版社，1980 [9]邓文英，郭晓鹏.金属工艺学[M].北京:高等教育出版社，2008 [10]吉林工业大学机械教研室.轮式装载机设计[M].北京:中国建筑工业出版社，1982 杨晋生.铲土运输机械设计[M].北京:机械工业出版社,1981 [11] [12]王伯平.互换性与测量技术基础[M].北京:机械工业出版社,2008 [13]唐增宝 常建娥.机械设计课程设计[M].武汉:华中科技大学出版社,2006 [14]唐世经.工程机械底盘学[M]. 西安:西南交通大学出版社,1999 [15]姚建平.装载机驱动桥改进设计研究[J]. 工程机械，2006，(2):26-29 [16]冯忠绪，周保刚.工程机械可靠性的思考(上)[J]. 工程机械，2011，(1):1-5 [17]江善堂.ZL10型装载机传动系统选型浅析[J].建设机械技术与管理，1995，(2):16-17 [18]刘希平.工程机械构造图册[M].北京:机械工业出版社，1987 [19]诸文农 底盘设计[M].北京:机械工业出版社，1981 [20]齿轮手册编委会.齿轮手册(第二版)[M].北京:机械工业出版社，2000 62 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 致谢 经过4个月的忙碌和学习,本次毕业论文设计已经接近尾声。作为一个本科生的毕业设计,由于经念的匮乏,专业知识薄弱,难免有许多考虑不周全的地方,如果没有指导教师的督促指导,想要完成这个设计是难以想象的。在这里首先要感谢我的论文指导老师张洪老师。张洪老师平日里工作繁多,但在我做毕业设计的每个阶段,从选题到查阅资料,论文提纲的确定,中期图纸的修改,后期说明书格式调整等各个环节中都给予了我悉心的指导。除了敬佩张洪老师的专业水平外,她的治学严谨和科学研究的精神也是我永远学习的榜样,并将积极影响我今后的学习和工作。最后还要感谢大学四年来所有指导过我的老师,是在他们的教诲下,我掌握了坚实的专业知识基础,为我以后的扬帆远航注入了动力。 通过这次毕业设计,使我将三年半来学到的知识进行了一次大总结,一次大检查,特别是机械设计、机械制图、金属工艺学等基础知识,进行了一次彻底的复习。对以前似懂非懂的地方及理解不到位的地方进行了一次再次深入的学习，同时我也深刻的认识到了一句话书动用时方恨少这句话，这次毕业设计让我认识到要学的东西还很多。 通过这次毕业设计,使我查手册的能力得到了很大的提高，同时培养了我的耐心和一丝不苟的精神，以前做事容易急躁，对与老师布置的作业和任务，有时候有些敷衍，总是想随便完成一下任务就行，这次设计让我明白了一个道理，做任何事任何一个环节都要认认真真的做，不能敷衍了事，因为也许会由于一个环节没认真地去做，影响完成任务的质量及到达目的程度。 63 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 附录 Intelligent Control for Brake Systems William K. Lennon and Kevin M. Passino, Senior Member, IEEE Abstract—There exist several problems in the control of brake systems including the development of control logic for antilock braking systems (ABS) and “base-braking.” Here, we study the base-braking control problem where we seek to develop a controller that can ensure that the braking torque commanded by the driver will be achieved. In particular, we develop a “fuzzy model reference learning controller,” a “genetic model reference adaptive controller,” and a “general genetic adaptive controller,” and investigate their ability to reduce the effects of variations in the process due to temperature. The results are compared to those found in previous research. Index Terms—Adaptive control, automotive, brakes, fuzzy control,genetic algorithms. I. INTRODUCTION AUTOMOTIVE antilock braking systems (ABS) are designed to stop vehicles as safely and quickly as possible.Safety is achieved by maintaining lateral stability (and hence steering effectiveness) and trying to reduce braking distances over the case where the brakes are controlled by the driver. Current ABS designs typically use wheel speed compared to the velocity of the vehicle to measure when wheels lock (i.e.,when there is “slip” between the tire and the road) and use this information to adjust the duration of brake signal pulses (i.e., to “pump” the brakes). Essentially, as the wheel slip increases past a critical point where it is possible that lateral stability (and hence our ability to steer the vehicle) could be lost, the controller releases the brakes. Then, once wheel slip has decreased to a point where lateral stability is increased and braking effectiveness is decreased, the brakes are reapplied.In this way the ABS cycles the brakes to try to achieve an optimum tradeoff between braking effectiveness and lateral stability. Inherent process nonlinearities, limitations on our abilities to sense certain variables, and uncertainties associated with process and environment (e.g., road conditions changing from wet asphalt to ice) make the 64 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 ABS control problem challenging. Many successful proprietary algorithms exist for the control logic for ABS. In addition, several conventional nonlinear control approaches have been reported in the open literature (see, e.g., [1] and [2]), and even one intelligent control approach has been investigated [3]. In this paper, we do not consider brake control for a “panic stop,” and hence for our study the brakes are in a non-ABS mode. Instead, we consider what is referred to as the “base-braking” control problem where we seek to have the brakes perform consistently as the driver (or an ABS)commands, even though there may be aging of components or environmental effects (e.g., temperature or humidity changes)which can cause “brake grab” or “brake fade.” We seek to design a controller that will try to ensure that the braking torque commanded by the driver (related to how hard we hit the brakes) is achieved by the brake system. Clearly, solving the base braking problem is of significant importance since there is a direct correlation between safety and the reliability of the brakes in providing the commanded stopping force.Moreover, base braking algorithms would run in parallel with ABS controllers so that they could also enhance braking effectiveness while in ABS mode. Prior research on the braking system considered here has shown that one of the primary difficulties with the brake system lies in compensating for the effects of changes in the “specific torque,” to be defined below, that occur due to temperature variations in the brake pads [4]. Previous research on this system has been conducted using proportional-integralderivative(PID), lead-lag, autotuning, and model reference adaptive control (MRAC) techniques [5]. While several of these techniques have been highly successful (particularly the lead-lag compensator that we use as a base-line comparison here), there is still a need to improve the compensators for the case where there are changes in specific torque due to temperature variations that result from, for example, repeated application of the brakes. In this paper we investigate the performance of three intelligent control techniques, fuzzy model reference learning control [6], genetic model reference adaptive control [7], [8], and “general genetic adaptive control”[9], for the base braking problem and compare their performance to the best results found in [4] and [5]. We especially focus on the performance of these techniques when there are variations in the specific torque. 65 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 In Section II we provide a simulation model for the base braking system that has proven to be very effective in developing,implementing, and testing control algorithms for the actual braking system [4], [5]. In Section III we develop a fuzzy model reference learning controller (FMRLC) for the base braking system problem. Its performance is evaluated in simulation by comparing it to a lead-lag compensator from [5]under varying specific torque conditions. In Sections IV andV, we develop a genetic model reference adaptive controller (GMRAC) and a general genetic adaptive controller (GGAC). for the base braking problem. We use similar test conditions for evaluating the controller and compare its performance to the previous ones. Numerical performance results are shown in Section VI, and some concluding remarks are provided in Section VII. II. THE BASE BRAKING CONTROL PROBLEM Fig. 1 shows the diagram of the base braking system, as developed in [5]. The input to the system, denoted by ,is the braking torque requested by the driver. The output,(in ft-lbs), is the output of a torque sensor, which directly measures the torque applied to the brakes. Note that while torque sensors are not available on current production vehicles,there is significant interest in determining the advantages of using such a sensor. The signalrepresents the error between the reference input and output torques, which is used by the controller to create the 66 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 input to the brake system,A sampling interval of s was used for all our investigations. The General Motors braking system used in this research is physically limited to processing signals between [0, +5]V, while the braking torque can range from 0 to 2700 ft lb.For this reason and other hardware specific reasons [5], the input torque is attenuated by a factor of 2560 and the output is amplified by the same factor. After is multiplied by 2560 it is passed through a saturation nonlinearity where if 2560 , the brake system receives a zero input and if 2560 then the input is five. The output of the brake system passes through a similar nonlinearity that saturates at zero and 2700. The output of this nonlinearity passes through, which is defined as The function was experimentally determined and represents the relationship between brake fluid pressure and the stopping force on the car. Next, is multiplied by the specific torque . This signal is passed through an experimentally determined model of the torque sensor; the signal is scaled and is output. The specific torque in the braking process reflects the variations in the stopping force of the brakes as the brake pads increase in temperature. The stopping force applied to the wheels is a function of the pressure applied to the brake pads and the coefficient of friction between the brake pads and the wheel rotors. As the brake pads and rotors increase in temperature, the coefficient of friction between the brake pads and the rotors increases. As a result, less pressure on the brake pads is required for the same amount of braking force. The specific torque of this braking system has been found experimentally to lie between two limiting values so that All the simulations we conducted use a repeating 4 s input reference signal. The input reference begins at 0 ft lb, increases linearly to 1000 ft lb by 2 s, and remains constant at 1000 ft lb until 4 s. After 4 s the states of the brake system are cleared (i.e., set to zero), and the simulation is run again. The first two 4-s simulations are run with , corresponding to “cold brakes” (a temperature of 125 F). The next two 4-s simulations are run with increasing linearly from 67 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 0.85 at 0 s to 1.70 by 8 s. Finally, two more 4-s simulations are run with , corresponding to “hot brakes” (a temperature of 250 F). Fig. 2 shows the reference input and the specific torque over the course of the simulation that we will use throughout this paper. As a base-line comparison for the techniques to be shown here, the results of a conventional lead-lag controller are shown in Fig. 3. This controller was chosen because it was the best conventional controller previous researchers [4], [5] developed for this braking simulation. The lead-lag controller is defined As As can be seen in Fig. 3, the conventional controller performs adequately at first, but as the specific torque increases, the controller induces a large overshoot at the beginning of each ramp-step in the simulation. The conventional controller does not compensate for the increased specific torque of the brakes and hence overshoots the reference input when the reference input is small. In fairness to the conventional method however, it was designed for cold brakes. If it were designed for hot brakes it would perform better for , but then it would not perform as well for cold brakes. Clearly, there is a need for an adaptive or robust controller. Past researchers have investigated certain adaptive methods.First a gradient-based MRAC was studied [5]. This controller performed worse than the controllers shown in this paper (it had a much poorer transient response) so we still use the fixed lead-lag compensator for comparisons. In [4] and [5] the authors also investigated the use of a proportional-integralderivative (PID) autotuner. This method was very successful in the off-line tuning (i.e., open-loop tuning) of a PID brake controller. Its only drawback is that it does not provide for continuous adaptation as the temperature changes (which is our primary concern here). The intelligent control techniques to be presented in this paper use a reference model to quantify the desired performance of the closed-loop system. This model was developed in previous work [5], and is defined as shown in (1) 68 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 (1) This model was chosen to represent reasonable and adequate performance objectives for the brake system.The physical 69 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 LENNON AND PASSINO: INTELLIGENT CONTROL FOR BRAKE SYSTEMS process was taken into consideration in the development of this model. III. ADAPTIVE FUZZY CONTROL In this section we develop an adaptive fuzzy controller for the base braking problem. In particular, we modify the fuzzy model reference learning control (FMRLC) technique[3], [6], [10], [11] that has already been utilized in several applications. The FMRLC, shown in Fig. 4, utilizes a learning mechanism that observes the behavior of the fuzzy control system, compares the system performance with a model of the desired system behavior, and modifies the fuzzy controller to 70 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 more closely match the desired system behavior. Next we describe each component of the FMRLC in more detail. A. FMRLC for Base Braking The inputs to the fuzzy controller are the error and change in error defined asand , respectively. The gains , and were adjusted to normalize the universe of discourse (the range of values for an input or output variable)so that all possible values of the variables lie between [ -1, 1].After some simulation-based investigations we chose ,and . The knowledge-base for the fuzzy controller is generated from IF–THEN control rules. A set of such rules forms the “rule base” which characterizes how to control a dynamical system. The fuzzy controller we designed consists of two inputs with six membership functions each, as shown in Fig. 5. Thus, there are a total of 36 IF–THEN rules in the fuzzy controller of Fig. 4. There are 36 triangular output membership functions that peak at one, are symmetric, and have base widths of 0.2. It is the centers of the output membership functions that are adjusted by the FMRLC. Suppose that, as shown in Fig. 5, the normalized inputs to the fuzzy controller are and. Let us use the linguistic description “error” for , “change in error” for , and “output” for . Therefore, in the example shown in Fig. 5, the certainty that “error is positive small” is 0.764, and the certainty that “error is positive medium” is 0.236. Likewise, the statement “change in error is negative medium” has a certainty of 0.873 and “change in error is negative small” has a certainty of 0.127. All other values have certainties of zero. Of the 36 rules in the fuzzy controller rule-base, only four have premises with certainties greater than zero (we use the min operator to represent the “and” operator in the premise). They are as follows. If error is positive-small and change-in-error is negative-small Then output is consequence If error is positive-small and change-in-error is negative-medium Then output is consequence If error is positive-medium and change-in-error is negative-small Then output is consequence 71 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 If error is positive-medium and change-in-error is negative-medium Then output is consequence . Here consequence is the linguistic value associated with the output membership function of the rule. The membership function of the implied fuzzy set corresponding to each consequence is determined by taking the minimum of the certainty of the premise with the membership function associated with consequence . The implied fuzzy sets are shown in the shaded regions in Fig. 5. The output of the fuzzy controller, , is computed via the center of gravity (COG) defuzzification algorithm, as shown in Fig. 5. For COG the certainty of each rule premise is calculated, and the trapezoid with a height equal to that certainty is shaded. The center of gravity of the shaded regions is calculated, and that is the output of the fuzzy controller,. In the FMRLC, typically the center of the output membership function of each rule is initialized to zero when the simulation is first started. This is done to signify that the direct fuzzy controller initially has “no knowledge” of how to control the brake system (of course it does have some knowledge since the designer must specify everything else in the fuzzycontroller except for the output membership function centers).Note that using a well-tuned direct fuzzy controller for the braking system to initialize the FMRLC only slightly affects performance. Of course, we are not implying that we are not using model information about the plant to perform our overall design of the adaptive fuzzy controller. Plant information is used in the tuning of the FMRLC through an iterative process of simulation of the closed-loop system and tuning of the scaling gains. More details are provided on this below. The output of the fuzzy controller can be mapped as a threedimensional surface, where the two inputs, and ,define theX and Yaxes and the output of the fuzzy controller,defines the Z axis. The rule base of the fuzzy controller can be visualized in terms of this surface, and the learning mechanism of the FMRLC can be thought of as adjusting the contours of this surface. The rules in the “fuzzy inverse model” quantify the inverse dynamics of the process [3], [6], [10], [11]. The fuzzy inverse model is very similar to the direct fuzzy controller in that it has two inputs, error and change in error, one output, and a knowledge base of IF–THEN rules 72 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 (their membership functions have shapes similar to those shown in Fig. 5).Both inputs in our fuzzy inverse model contain membershipfunctions (with the middle one centered at zero), corresponding to 25 IF–THEN rules. The fuzzy inverse model operates on the error, , and change in error, ,between the desired behavior of the system, and the observed behavior of the system, It then computes what the input to the braking process should have been to drive this error to zero. This information is passed to the rule-base modifier which then adjusts the fuzzy controller to reflect this new knowledge. The output centers of the rule base of the fuzzy inverse model are structured so that small differences between the desired and observed system behavior result in fine tuning of the fuzzy controller rule-base, while large differences result in very large adjustments to the fuzzy controller rule-base. For example, the following are three of the 25 rules in the fuzzy inverse model. If error is zero and change-in-error is zero Then output is zero If error is positive-small and change-in-error is positive-small Then output is positive-tiny If error is positive-large and change-in-error is positive-large Then output is positive-huge Here the input linguistic values zero, positive-small, and positive-large correspond to numerical values of 0, 0.5, and 1.0, respectively, and the output linguistic vales zero, positivetiny, and positive-huge correspond to numerical values of 0, 0.031, and 1.0. After some simulation-based investigations we chose , , and . 73 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 The rule base modifier uses the information from the fuzzy inverse model , to change the rule base of the direct fuzzy controller. At each time, the direct fuzzy controller computes the implied fuzzy set of each of the 36 rules in its knowledge base. Because there are two inputs, at 74 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 any one time sample at most four rules will be activated. The rule-base modifier stores the degree of certainty of each rule premise for the past several time samples. It then modifies those rules by a factor equal to the output times the degree of certainty of the rule (note that this approach to knowledgebase modification differs slightly from that in [6] since there the premise certainties are not used). Because there is a delay of three time samples in the dynamics of the braking process, the rule base modifier adjusts the centers of the rules that were active three time units in the past. In this manner, the learning mechanism adjusts the rules that caused the error in the braking process, and not just the rules that were active most recently. For more details on the operation and design of the FMRLC see [11]. B. FMRLC Results The results of the FMRLC simulation are shown in Fig. 6. The FMRLC does not perform well initially because it is learning to control the braking process. The FMRLC was more successful in the remaining seconds and outperformed the conventional controller when the specific torque of the brake system increased. Note in Fig. 6 that the FMRLC very quickly (within 0.25 s) learned to control the braking process. The FMRLC performed consistently well over the full range of specific torque. It is difficult to discern any difference between cold and hot brakes in the output of the braking process (which is the goal of this project). Nevertheless, it is clearly seen (by comparing the controller output in the first 8 s to the controller output in the final 8 s) that the fuzzy controller is learning to compensate for the increased specific torque by sending a smaller signal to the brakes. We computed the error between the reference input and the braking process output at each time step in the simulation. This error was squared and summed over the entire simulation. These results are shown in Table I in Section VI. Fig. 7 shows the nonlinear map implemented by of the fuzzy controller in Fig. 4 at four time instances. The black “X” was included on the 3-dimensional plots to clearly show the center of the fuzzy surface, where most of the learning takes place. When the FMRLC is first run, it quickly creates inference rules that effectively control the braking process. As the simulation continues and the dynamics of the plant change, (i.e., the specific torque increases), the FMRLC tunes the rules of the fuzzy controller to adequately compensate for 75 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 the change in brake dynamics. Note that at first glance of Fig. 7, the surface of the fuzzy controller does not appear to change appreciably as the braking process changes. This is because much of what the controller has learned is still valid and the learning mechanism does not affect these areas. However, it is important to see that the center of the fuzzy surface, corresponding to and ,(the area in which the controller is designed to operate), decreases by roughly one-half when the specific torque of the braking process increases by two. Thus the FMRLC learns to adapt to conditions of the braking process, keeping old rules unmodified and adjusting only those rules that are used in the present operating conditions. In the simulation, as the brake pads increase in temperature and the specific torque of the brakes increase, the learning mechanism adjusts the rules of the fuzzy controller to compensate for the increased gain in the braking process. Fig. 7. Adaptation of fuzzy controller surface. The axes labeled “error” is e(kT), “change in error” is c(kT), and “output” is u(kT). Note that after the controller surface is first created, the only significant modifications occur at the center of the surface, marked by the “X.” The surface center adapts as the brake process changes, from a height of 0.378 when St = 0:85 to a height of 0.183 when St = 1:70. 76 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 IV. DIRECT GENETIC ADAPTIVE CONTROL In this section we develop a genetic model reference adaptive controller (GMRAC) [7], [8] for the base braking control problem. A genetic algorithm (GA) is used to evolve a good brake controller as the operating conditions of the braking process change. The GMRAC, shown in Fig. 8, uses a simplified model of the braking process to evaluate a population (set) of braking controllers and “evolve” a good controller for the braking process. Next we describe each component of the GMRAC in more detail, but first we briefly outline the basic mechanics of GA’s. A. The Genetic Algorithm A genetic algorithm is a parallel search method that manipulates a string of numbers (a “chromosome”) according to the laws of evolution and biology. A population of chromosomes are “evolved” by evaluating the fitness of each chromosome and selecting members to “reproduce” based on their fitness. Evolution of the population of individual chromosomes here is based on four genetic operators: crossover, mutation, selection, and elitism. Selection is the process where the most fit individuals survive to reproduce and the weak individuals die out. The selection process evaluates each chromosome by some fitness mechanism and assigns it a fitness value. Those individuals deemed “most fit” are then selected to become parents and reproduce. The selection of which chromosomes will reproduce is not deterministic, however. Every member of the population has a probability of being selected for 77 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 reproduction equal to its fitness divided by the sum of the fitness of the population. Hence, the more fit individuals have a greater change to reproduce than the less fit individuals. Crossover is the procedure where two “parent” chromosomes exchange genetic information (i.e., a section of the string of numbers) to form two chromosome offspring. Crossover can be considered a form of local search in the population space. Mutation is a form of global search where the genetic information of a chromosome is randomly altered. Elitism is used in the GMRAC to ensure that the most fit member of the population is moved without modification into the next generation. By including elitism, we can increase the rates of crossover and mutation, thereby increasing the breadth of search, but still ensure that a good controller remains present in the population. Our genetic algorithm uses the base-10 number system as opposed to base-2 which is commonly used in [12] and [13]. While base-2 systems can be advantageous because they consist of smaller “genetic building blocks,” they have the disadvantage of more complicated encoding/decoding procedures and longer strings (which can affect our ability to implement the genetic adaptive controllers in real time). While both bases work well, we chose to use base-10 because of the ease in which controller parameters can be coded into a chromosome, as described below. B. GMRAC for Base Braking In this section, we describe each component of the genetic adaptive mechanism in Fig. 8. 1) The Population of Controllers: The GMRAC uses a lead-lag controller which is the best conventional controller previous researchers in [4] and [5] have found for this braking simulation. The transfer function of this controller is The gain of the controller was constant at in previous research, but will be “evolved” by the GMRAC to adapt to braking process changes. The range of valid gains has been limited to . This is to try to ensure that the GA does not evolve controllers that are unstable or highly oscillatory .The controller population size was constant at eight members.This was a compromise between search speed and processing time. In general, as the population size increases, more variety exists in the population and therefore “good” 78 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 controllers are more likely to be found. However, computation time is greatly affected by population size, and therefore the maximum population size is limited by the speed of the processor and the sampling interval of the system. Note that performance of the GMRAC was not significantly affected by population sizes of six or more. Rather, the GMRAC performance was more greatly affected by the crossover probability, mutation probability, and the number of time units into thefuture the fitness evaluation attempts to predict (described below). Each individual controller gain was described by a threedigit base-10 number. Each digit is called a “gene” and the string of genes together forms the “chromosome.” This chromosome is very simply decoded into a decimal number corresponding the gain of the lead-lag controller. To decode a chromosome, simply place a decimal point before the first gene of the chromosome. For example, a chromosome of [345] would decode into . 2) Fitness Evaluation and the Braking Process Model: The GA uses (and their past values), and a plant model to evaluate the fitness of the strings in the population of candidate controllers. At each time step (i.e., each “generation”) the GA chooses the controller in the population with maximum fitness value to control the plant from time to time . The process model used in the GMRAC is a simplified model of the braking process. The model of the plant is described by the transfer function (2) Comparing this to the actual model of the brake system in Section II, we see that this model ignores significant nonlinearities and the “disturbance” (i.e., we treat the model in Section II as the “truth model”). The genetic algorithm seeks to maximize the fitness function Where and is the predicted error between the outputs of the plant and reference model. Here N denotes 79 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 the “look ahead” time window, signifying that the fitness evaluation attempts to predict the braking process for the next N unit samples. Because there is significant delay between control input and braking output, a short time window would cause the current controller candidates to be evaluated mostly on the performance of past controllers, leading to inaccurate fitness evaluations. However, longer time windows cause greater deviations between the braking process model and the actual braking process, and this also leads to inaccurate fitness evaluations. We selected N=10 as a good compromise to maintain the validity of the fitness evaluations. After some simulation-based investigations, we choose =0.000001and =20. The constant defines the number of time samples in which the error should reach zero. For example, if N=10 and =20, then the fitness function is maximized when , which would indicate that should reach zero in time steps. The fitness evaluation proceeds according to the following pseudocode. 1) Collect and . 2) Compute a first-order approximation of , . 3) Estimate the closed-loop system response for the next N samples for each controller in the population: For j=1to N : Generate from braking process model in (2). Estimate . Compute . Generate from etc., and controller parameters. Next j. 4) Compute . 5) Assign fitness, , to each controller candidate, : 80 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 Let . 6) The maximally fit controller becomes the next controller used between times k and k+1 . The selection, crossover, mutation, and elitism [7] processes are applied to produce the next generation of controllers (see below). Increment the time index and go to Step 1). 3) Selection and Reproduction of Controllers: Once each controller in the population has been assigned a fitness, the GA uses the “roullete-wheel” selection process[12] to determine which controllers will reproduce into the next generation. The roullete-wheel selection process picks the “parents” of the next generation in a manner similar to spinning a roullete-wheel, with each individual in the population assigned an area on the roullete-wheel proportional to that individual’s fitness. Hence the probability that an individual will be selected as a particular parent of the next generation is proportional to the fitness of that individual.Note that some individuals will likely be selected more than once (indicating they will have more than one offspring),while other individuals will not be selected at all. In this way the “bad” controllers are generally removed from the population. Next, the parents are coupled together and generally undergo crossover. The probability that crossover occurs between two parents is determined a priori by a crossover probability.In our simulation, two parents will undergo crossover with probability 0.90. Crossover is conducted differently than is commonly described. In all genetic algorithms used in these simulations, crossover is not done by selecting a crossover site and exchanging genes beginning at the crossover site and ending at the end of the chromosome. Instead, crossover is done on a gene-by-gene basis. Each gene (digit) in the chromosome has a 0.5 probability of being exchanged for the digit in the same location on the mating chromosome. For example, the GA uses a string length of three, so two possible parent chromosomes could be [333] and [111]. If these two chromosomes undergo crossover, possible offspring pairs could be [113] and [331] or [131] and [313]. After crossover, the two offspring undergo mutation, with a prespecified probability. In the GMRAC, we used a mutation probability of 0.3, which means every digit in the chromosome has a 30% probability of being mutated. Note that this is a relatively high mutation probability, but with the elitism operator ensuring that a good controller is always in the population, a high 81 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 mutation rate helps to offset the small population size and improve the searching ability of the GA.Moreover, we have found that since the fitness function is time varying and the plant is changing in real time, there is a significant need to make the GA aggressive in exploring various regions (i.e., in trying different controller candidates). If it locks on to some controller parameter values and is inflexible to change it will not be successful at adaptation. C. GMRAC Results Fig. 9 shows the results of the braking simulation using the GMRAC. As can be seen in Fig. 9, the GMRAC performs more consistently as the specific torque of the brakes increases. While the performance does degrade somewhat as specific torque increases, at its worst it is still significantly better than the conventional controller. Note that contrary to conventional controllers and the FMRLC discussed previously, the GMRAC is stochastic, and the results in Fig. 9 represent the behavior for only one simulation run. We did, however, find similar average behavior when we performed 100 simulation runs. We computed the error between the reference input and the braking process output at each time step in the simulation. This error was squared and summed over the entire simulation. The minimum, average, and maximum errors for the 100 simulations are shown in Table I in Section VI. D. GMRAC with Fixed Population Members Because genetic algorithms are stochastic processes, there is always a small possibility that good controllers will not be found and hence degrade performance. While this possibility diminishes with population size and the use of elitism, it nevertheless exists. One method to combat this possibility is to seed the population of the GA with individuals that remain unchanged in every generation. These fixed controllers can be spaced throughout the control parameter space to ensure that a reasonably good controller is always present in the population. Simulations were run for the GMRAC with three fixed controllers in the GA population (leaving the remaining five controllers to be adapted by the GA as usual). Because the controller gains were restricted to , the population was seeded with three fixed PD controllers, defined by k=0, k=0.2and k=0.4 . Because the fixed controllers adequately cover the parameter space, the mutation probability of the GA was be decreased to 0.1. Using fixed controllers is a novel control technique that appears to decrease the variations in the performance results. The technique is conceptually similar to [14] where Narendra and 82 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 Balakrishnan use fixed plant models in an indirect adaptive controller to identify a plant and improve transient responses.Likewise, having a genetic algorithm with fixed controller population members enables the GA to find reasonably good controllers quickly and then search nearby to find better ones. Table I shows the minimum, average, and maximum errors between the reference input and braking process output for 100 simulations using the GMRAC with fixed population members. Over the course of 100 simulations, the GMRAC with fixed population members had a smaller difference between minimum and maximum errors than did the GMRAC with no fixed population members. This was expected because the fixed models add a deterministic element to the inherently stochastic genetic algorithm. Fig. 10 shows the results of a typical simulation run. Note that this controller performs very well with little difference in performance as the specific torque increases. V. GENERAL GENETIC ADAPTIVE CONTROL In this section we expand on the genetic model reference adaptive controller in Section IV, no longer assuming we have a good model of the braking process, but instead use another genetic algorithm to identify the braking process model. This braking process model is then used in the fitness evaluation of the first genetic algorithm which attempts to find a good controller. Fig. 11 shows the GGAC. A. GGAC for Base Braking The plant model structure is similar to the one used in the GMRAC, but a constant offset is assumed. The plant model is defined as 83 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 84 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 The constant d offset is used to help identify inherent friction in the automobile [as modeled in the brake system by thefunction described in Section II]. The second genetic algorithm attempts to identify the parameters and d. The gains are restricted to lie in regions where we know the parameters should be. The gain of the braking process model was restricted to . The first two poles (the poles of the braking process) were restricted to and the third pole (the pole of the 85 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 torque sensor) was restricted to . The constant offset was restricted to . All the parameters are restricted because we assume we know a fair amount of information about the braking system. The individual process models are defined by a 15-digit chromosome, and each of the five parameters is represented with three digits. The population of process models consists of 100 individuals. The probability of mutation was set to 0.1 (relatively high since we want to make sure that the populations do not stagnate such that the controller will not adapt). The probability of crossover was set to 0.8. Because the plant parameters do not change very quickly and the processing time is short (T=0.005 s), the identification genetic algorithm only computes a new generation once every five samples. Furthermore, the identification GA is not run for the first ten samples of every ramp-step in the simulation because the braking process input is nearly zero at this time and hence no information can be obtained to help identify the plant parameters. The fitness function of the genetic identification algorithm is as follows: For each plant model candidate in the population do the following. 1) Initialize the states of the discrete-time process model with the outputs of the actual braking process. 2) Using the past N=20 samples of braking control signaluse the process model candidate to predict the past outputs of the braking process, . Compute the error between the predicted output and the actual outputfor each time step. For j=1 to N Next j The braking process model uses the parameters ,, and from the process 86 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 model candidate, .Then 3) Assign fitness to each plant model candidate Here . 4) Repeat Steps 1)–3) for each member of the population. 5) The maximally fit braking process model becomes the model used for the next time step. The fitness function is designed to compare how well each plant model tracks the output of the actual braking system, given the actual inputs to the braking system. The error at each time step is computed, squared and summed over the model estimation window, N. The plant model with the smallest error sum, , will have the largest fitness value and will be selected as the model used in the next time step. The value for was set to 0.0001. In general, we usually select to be one or two orders of magnitude less than the average error sum, , to provide a good mix of fitness values in the population.The model estimation window N, was set to 20 because this provides enough time to observe the braking process model, yet does not require too much controller processor time. Once the braking process model is determined, it is placed into the fitness function of a genetic algorithm that evolves a good controller. This operates exactly like the GMRAC described previously. In all simulations of the GGAC, we use the GMRAC technique with fixed controllers because we have already demonstrated this improves average tracking performance. B. GGAC Results Fig. 12 shows the results of the braking simulation using the GGAC. The GGAC performs consistently, regardless of the specific torque of the brakes. While the GGAC does not perform as well as the GMRAC, it also assumed less knowledge of the braking process model. The results in Fig. 12 represent the behavior for only one simulation run. Because the GGAC is stochastic, results vary with each simulation. On average, the GGAC greatly outperformed the conventional 87 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 controller, and outperformed the FMRLC. While the GGAC did not outperform the GMRAC, it required less knowledge of the braking process. See Table I for a summary of these results. C. GGAC with Fixed Plant Models Just as fixed controllers in the GA population can improve the performance of a closed-loop system, so too can fixed plant models. Similar to the work in [14], fixed plant models in a GA population help the GA to quickly identify a reasonable plant model and search nearby for a better one. The parameters of the 16 fixed plant models used in GGAC are defined by all possible combinations of Table I shows the minimum, average, and maximum errors between the reference input and braking process output for 100 simulations using the GGAC with both fixed plant models and fixed controllers. No simulation plot is shown for the GGAC with fixed plant models because the results on average are very similar to the GGAC without fixed plant models. 88 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 The advantage of the GGAC with fixed plant models is its ability to find a reasonable plant model more quickly than the GGAC without fixed plant models. This is critical in the first few seconds of the simulation when very little data from the plant is available. The GGAC without fixed plant models sometimes has difficulties tracking the reference input early in the simulation (as can be seen from the maximum tracking error for the first four seconds in Table I). The GGAC with fixed plant models dramatically reduced this maximum tracking error. 89 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 VI. DISCUSSION A. Summary of Results For all simulations, the error between the reference input and the output of the braking process was computed at each time step. This error was squared and summed for every time step in the simulation to quantify the performance of each controller (note that the amount of control energy used in all cases was comparable and not as important for this application, so we do not use this as an additional performance measure). For the genetic adaptive control techniques, the simulations were run 100 times and the minimum, average, and maximum errors were determined. The results are separated for each 4-s ramp-step input and shown in Table I. Note that all the intelligent control techniques performed significantly better at tracking the reference input than the conventional lead-lag controller, especially when the specific torque increased. The FMRLC, aside from the first few seconds where it learned to control the braking process, performed quite well. The GMRAC performed well, and the GMRAC with fixed controllers performed the best on average of all the control techniques investigated. Of course the GMRAC also requires the most information about the braking process and uses this information well to track the reference input. The GGAC performed consistently, outperforming the FMRLC, and performing almost as well as the GMRAC while requiring less information about the braking process. The GGAC with both fixed controllers and plant models performed the most consistently, with virtually no difference in the tracking error over the whole range of specific torque values. We must point out once again, however, that the lead-lag compensator design was for the cold brake condition and in this region (0–4 s) it performs quite well with little oscillation in its control input. Later in the simulations when the brakes heat up the performance of the lead-lag compensator degrades somewhat, but it uses less oscillations in the control input than the intelligent controllers. B. Computational Complexity By far the simplest algorithm to implement is the leadlag compensator. For it there are five gains to store for its difference equation and hence five multiplications and four additions for each time step. Next, we discuss how to 90 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 come up with “order of magnitude” approximations of the number of operations needed per step (i.e., within the sampling interval) and memory needed for each of the intelligent control strategies. This analysis is meant to help gain insights into implementation issues for the controllers presented in this paper and to give an idea of what must be paid to get the performance improvements that the intelligent controllers offer. The complexity of the FMRLC is not too significant since it only has 36 rules in the fuzzy controller and 25 rules in the inverse model. Its update scheme implemented by the adaptation mechanism is simple and hence computation time is short (only four multiplications and four sums) to update the fuzzy controller. There are six multiplications and five additions for the reference model. The memory needed for the adaptation mechanism depends on the number of steps the mechanism looks back in time to update rules; in this case, it looked back three steps. The mechanism needs to store the degrees of certainty of the four rules that could have been on over the last four steps, and the four past center values for these four rules so 12+16=28 values must be stored. However, this ignores the computations necessary for computing the fuzzy inverse model and fuzzy controller outputs. For this, first note that we must store 61 output membership function centers (36 for the fuzzy controller and 25 for the fuzzy inverse model) and 22 input membership function centers (12 for the fuzzy controller and ten for the inverse model). Next, to find the degree to which an input membership function is on amounts to finding the value of a function (a line), that is the value of the membership function (but you can avoid computing the degree of certainty for each input membership function by some simple range checking on the inputs). However, this has to be done for each of the two inputs for both the fuzzy inverse model and the fuzzy controller. Hence, we have to compute the membership values for all 61 rules in the worse case (of course simple strategies may be used to reduce computations here where for instance, you only compute membership values for the eight rules that are on, four rules for the fuzzy controller and four for the inverse model). Next, the areas under the implied fuzzy sets must be computed, but simple geometry can be used (for the area under a chopped-off triangle) rather than an explicit computation of an integral so this only takes four multiplications and an addition. This completes the necessary computations. Overall, we see that the FMRLC is quite a bit more complex than the lead-lag controller. 91 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 To better understand the computation time required of the genetic adaptive controllers, we carefully examined our simulation program (written in the C language) and computed roughly the number of operations required per generation. Using the variables P to represent the population size, N to represent the look-ahead time window steps in the fitnessfunction, and C to represent the length of the chromosome, we arrived at the following equation: Here O represents the number of operations per generation (i.e., per time step) of the genetic algorithm, where an operation is any addition, multiplication, subtraction, division, assignment, increment, comparison, or declaration. This equation represents a rough estimate; we were careful to overestimate calculations when simplifying this equation. For memory, you need to store the reference model, the population ( P elements), the results of looking ahead steps for each of these P elements (about parameters), and the model of the system. Using this equation, we can see that the GMRAC requires roughly 4230 operations per generation. Using a sampling time of T=0.005s, that amounts to approximately 850 000 operations per second. This number is less for the case with fixed population members. The GGAC uses two genetic algorithms, with the second GA having a significantly higher population size and chromosome length. The GGAC requires approximately 3.3 million operations per second, assuming a sampling time of T=0.005s for the genetic adaptive control algorithm and T=0.025s for the genetic identification algorithm. Of course this computation time could be reduced with more streamlined code and smaller population size and chromosome length. Because this research was in simulation, we did not attempt to optimize the computation time. We are confident that substantial improvements could be made in terms of processing time. Nevertheless, with the cheap and powerful microprocessors widely available today, a controller 92 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 that requires 3.3 million operations per second is certainly implementable. The results of this discussion are summarized in Table II.Overall, our conclusion is that the performance improvements obtained with the intelligent control methods cost us in computational complexity. The cost is not too great for the FMRLC but is significant when we use our GMRAC/GGAC and this demands that we study ways to simplify the code that implements these controllers. VII. CONCLUDING REMARKS We have used the work from [4] and [5] to define the base braking control problem and have developed two intelligent control methods for this system. Clearly the approaches and conclusions that we present are somewhat preliminary and are in need of further significant investigations. For instance, it would be useful to perform stability, convergence, and robustness analysis of both the FMRLC and GMRAC to help evaluate this safety-critical automotive system. While the model that we use from [4] and [5] has proven to be quite adequate for the development of controllers that have been experimentally evaluated at a test track on a vehicle, it would be valuable to evaluate the developed controllers in the field. This would force us to take a very careful look at the requirements for real-time implementations of the intelligent controllers (our preliminary investigations indicate that we should be able to implement these in real time). ACKNOWLEDGMENT 93 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 The authors would like to thank Prof. S. Yurkovich for his help in all aspects of this brake system project which have involved significant efforts over many years in modeling and development of conventional controllers for this brake system. They would also like to thank him for his helpful discussions throughout the research on intelligent control methods for the brake system. Also, they would like to thank J. Hurtig for her assistance in establishing the model and simulation testbed for our evaluations and for her past work on controller development and implementation that provided a base-line comparison for the methods developed here. Finally, they would like to acknowledge the support and assistance of D. Littlejohn from the Delphi Chassis Division of General Motors. 智能控制的制动系统 威廉 K. 列侬 ， 凯文 M. 培逊 简介 在控制刹车系统存在一些问题，包括逻辑控制防抱死制动系统的发展(ABS)和基本 制动。“在这里，我们研究了相应的制动控制的问题，在我们寻求建立可根据司机命令确 定制动力矩一定会实现的制动器。特别是我们制定了“参照获悉模拟器失真模型 ”，“遗 94 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 传模型参照自适应控制器“和“一般的遗传自适应控制器”探究其能力，以减少在这个过程中由于温度变化的影响。与以前的研究发现的。 关键词:自适应控制，汽车，制动器，失真控制，遗传算法。 I. 介绍 汽车防抱死制动系统(ABS)的目的是尽可能是车辆即快又安全的停车，他是通过阻止保持横向稳定性(及转向效果)，尽量减少在那里的制动刹车情况下由驾驶员控制车辆的安全距离。目前的ABS的轮速设计通常使用轮胎速度与车辆速度相比来保证车辆的速度，当车轮锁住(即当有轮胎与路面之间有“滑移”)，并使用这些信息来调节制动信号脉冲(即持续时间)。从本质上讲，因为在丧失横向稳定性的过去的一个关键的时刻，(因此我们有能力驾驭车辆)产生车轮打滑，释放制动控制器。然后，一旦车轮打滑下降到了一个横向稳定性增大时制动效能下降，制动重新回到原始状态.在这样的ABS刹车周期试图在制动效能之间取得最佳的平衡和横向稳定点。固有的非线性过程，在我们的能力范围内，限制某些变量的灵敏度，程序和环境相关的不确定性(例如，从湿沥到冰范围内，道路状况不断变化)使ABS控制问题有挑战。许多成功的专有算法存在的ABS逻辑控制。此外，一些传统的非线性控制方法已在公开文献报道(见，例[1]和[2])，甚至当智能控制方法进行了研究[3]。 在本文中，我们不考虑在制动控制“紧急制动 ”，因此我们在非ABS的模式研究的刹车。相反，我们考虑被称为“ 基础制动”控制问题，我们想要让司机刹车履行(或ABS)的命令，即使有可能是部分元件老化或环境影响(温度或湿度的变化)，可以导致“提早制动”或“制动失效”。我们先设计一个控制器，将努力确保制动力矩的驱动程序(有关我们如何踩刹车)是由制动系统实现指挥。显然，解决基本制动问题的基础是因为制动之间在提供停止前进命令中有一个安全和可靠制动.而且，基本制动算法将在并行与ABS控制器的直接关系中运行，因此，他们在ABS制动模式可能提升影响。 在此之前就认为这里的制动系统的研究已经表明，与制动系统的主要困难之一是在变化的“具体扭矩”被定义如下效果，即发生是由于在制动片的温度变化补偿产生的误差。在此系统上以前的研究已进行了使用PID的，超前滞后，自动调整，与模型参考自适应控制(MRAC)技术[5]。虽然这些技术有几个非常成功(尤其是超前滞后补偿器，在这里我们作为一个基线比较使用)，但仍有需要改进的情况下，即补偿器在哪里有具体的扭矩变化，例如，反复刹车应用温度变化产生的效果，由于这一结果。本文在制动问题的基础和在[4]和[5]比较它们的性能最好的最好表现探讨三种智能控制技术的性能，“参照获悉模 95 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 拟失真模型 ”，“遗传模型参照自适应 “和“一般的遗传自适应”。我们特别专注于这些技术时，在特定的扭矩变化的表现。 在第二节中我们提供了一个基础制动系统，已被证明是在制定，执行和测试的实际非常有效的制动系统控制算法仿真模型[4] [5]。在第三节中，我们发展一个失真模型参考学习的问题，相应的基础制动系统控制器问题(FMRLC)。在不同的具体扭矩条件与从[5]中的一个超前滞后补偿器比较。第四节和第五节中，我们发展了一个遗传模型参考自适应控制器 (GMRAC)和一般的遗传自适应控制器为基础制动问题(GGAC)。我们使用以往的类似的试验条件评估控制器比较其性能，。数值结果显示性能第六节和一些结论性意见是在第七节规定。 II(制动控制问题的基础 图.1显示了该基础制动的系统图，如[5]发展。该系统的输入，记为,是由驾驶员发出的制动力矩决定的 96 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 . 输出，, 是一个传感器，它直接保证刹车措施的输出扭矩。请注意，虽然扭矩传感器在目前生产的汽车上没有可用的，但对决定使用这种传感器的优点有极大的兴趣。 该信号代表参考输入和输出扭矩之间的误差，他用于由控制器来发出一个到 将是我们所有的调查中使用的采样间隔误差 T=0.005 s . 制动系统的输入 通用汽车制动系统在此研究中使用的物理限制处理信号之间在[0，5]V，而制动力矩范围从0到2700英尺由于这个原因和其他硬件的具体原因[5]，输入扭矩衰减系数2560和输出是由同样的因素放大 . 如果在2560它是通过一个非线性饱和，之后由 乘以2560, 制动系统接收零输入如果输入2560然后输出5. 制动系统的输出通过在0和2700饱和的一个类似的非线性，。 , 其定义为 这种非线性输出通过 该函数 进行了实验测定，代表之间的制动液压力和对汽车停车力的关系。接下来，,就是乘以特定的扭矩 . 时间这个信号是通过一对扭矩传感器实验确定模型: 这个信号规模化， 是信号输出。制动过程中的具体的体现扭矩 由于刹车片的温度上升，在刹车停止生效的变动。停车力施加到车轮是压力的函数应用到刹车片和刹车片之间的摩擦和车轮转子系数。由于刹车片和转子的温度升高，刹车片之间的转子和摩擦系数增加。因此，必需的制动力相同减少对刹车片的压力的要求。该制动系统的具体扭矩已经已经通过发现处于两个限制值，使 所有的模拟我们进行使用重复4秒的参考输入信号。参考输入始于0英尺，以2秒线性增加到1000英尺，并保持，在1000英尺保持4秒不变，4秒后的刹车系统的状态被清零(即零)，模拟再次运行。前两个4秒的仿真运行 , 相应的“冷刹车”(华式温度为125)。接下来的两个4秒的模拟运行以线性从0.85秒增加至1.70秒8，最后，两个4秒的仿真运行 , 相应的“热刹车”(华氏温度为250)。图.2显示了在模拟结果中的，我们将在本文中使用特定的扭矩和参考输入。 97 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 作为技术基线比较，显示在这里，传统的超前滞后控制器的结果显示在图.3。该控制器被选中，因为对于此制动模拟发展[5]先前的研究[4]它是最好的传统控制器。领头的滞后控制器的定义 正如图中可以看到.3首先传统的控制器可充分，但由于特定的扭矩增大，在每个斜 98 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 坡的仿真步骤开始引起控制器参考输入有大的冲击。传统的控制器不补偿刹车制动系统增加特定制动转矩，因此参考输入小。公平地讲，传统的方法，它是专为冷刹车。如果是为热刹车设计它会表现得比 更好，但它没有冷刹车表现得好。显然，需要有一个自适应的或者丰富控制器。 过去一些研究人员已经研究自适应方法。首先一个基于梯度的模型参考自适应控制的研究[5]。该控制器的表现甚至还比本文所显示的控制器还槽糕(它有一个更差的瞬态响应)，所以我们仍然使用固定超前滞后补偿器进行比较。在[4]和[5]笔者还研究了一个比例微积分(PID)的自动调谐器的使用。这种方法是非常离线整定的PID制动控制器(即开环控制)的成功。它唯一的缺点是，它不随着温度的变化不断调整(这是我们最关注的在这里)。 本文使用的智能控制技术，用参考模型来量化的闭环系统期望的性能。该模型是在以往的工作得到发展[5]，它被定义为 ((1) 这种模式如制动系统中合理和足够的物理性能目标的代表 它的物理性考虑了该模型的发展。 99 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 III. 自适应失真控制 在本节中，我们发展一个基础制动问题的自适应失真控制器。特别是，参考学习已经在一些应用中使用的控制(FMRLC)技术[3]，[6]，[10]，[11]我们修改了失真模型。该FMRLC，如图所示. 4，采用观察了失真控制系统的表现，对比所期望的系统模型的系统性能的表现，并修改了失真控制器，以更符合所需的系统获悉机制。接下来，我们 更详细地描述每个FMRLC组成部分 A. FMRLC在基础制动中的应用 到失真控制器的输入 误差和偏差变化 定义为 100 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 和 ，分别的增益为, 和在标准化它们的论述(某一个输入或输出变量值的范围)相适应，使所有可能的变量值在[-1，1]之间，经过一番基本模拟的调查，我们选择 ,和 .以失真控制器的基础知识产生的IF - THEN控制规则。这类规则的集合形成了扮演着如何控制动力系统的特点的“规则库”。我们设计了失真控制器由两个输入每个输入有6个隶属函数，如图所示.5。因此，失真控制器在图中总共有36 个IF-THEN的规则。有36个三角形输出隶属函数的一个高峰值，并有0.2基本宽度。它是输出隶属中心由FMRLC调整。 假设其如图.5所示，失真控制器 规范 编程规范下载gsp规范下载钢格栅规范下载警徽规范下载建设厅规范下载 地输入 和 . 让我们用“修正误差”的语言描述“误差” , 修正误差 , 和输出 . 因此，显示在图.5的例子，误差为小的正数是0.764，误差是中等误差是0.236。同样，声明误差变化是小的负数是0.873和误差变化为小的负数 是0.127。所有其他值必定都为零。失真控制器在规则库的36个规则，只有四处必定大于零(在操作符中有来表示我们使用的最小前提)。有如下几点。 如果误差是小的正数且变化误差是小的负数，然后输出结果4，3 如果误差是小的正数切变化误差是中等负数然后输出结果4，2 如果误差是中等正数且变化误差是小的负数，然后输出结果5，3 如果误差是中等正数切变化误差是中等负数，然后输出结果5，2。 在这里，结果i,j是与规则输出隶属函数的规则相关联的语言值。默认的失真区隶属函数放到于每一个有结果相关联的隶属函数前提最小值相一致。默认的失真去在图.5所示的阴影区域。 该失真控制器的输出值 , 是由计算的重心(COG)的清晰化算法，如图.5所示。对于COG的计算每个规则的前提下确定值是计与确定的梯形高度相等是阴影部分计算。在阴影部分地区的重心，这是失真控制器的输出,. 在FMRLC，当第一次仿真启动，通常是在每个规则的输出隶属函数的中心被初始化为零。这样做是为了表明，直接失真控制器最初不知道如何控制制动系统(当然它也有一些知识，因为设计师必须设计除了输出失真控制器隶属函数中心外的失真模拟器的一切)。注意，使用调整好初始化下的FMALC直接影响较小失真控制器性能。当然，我们并不意味 101 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 着我们没有使用有关的设备模式信息来执行我们的自适应失真控制器的整体设计。设备信息是通过对闭环系统仿真迭代和调整的过程扩大增益用于调整的FMRLC。更多详情载于本下文。 该失真控制器的输出可以被映射为其中两个输入 和 一个三维表面,定义了X和Y轴的失真控制器的输出定义为Z轴。 该失真控制器可在基本规则库的条件下，可在这种表面可视化，以及FMRLC获悉机制可以被看作是调整这种表面的结构。在“失真逆模型”量化过程的逆动力学的规则[3]，[6]，[10]，[11]。该失真逆模型与直接模拟器非常相似，它有两个输入，误差和误差变化，一个输出和一个if - then规则(其隶属函数有一定的形状类似于图.5所示者)。在我们的失真逆模型的两个输入包含隶属函数(带中间的一个零中心)，相当于25 个IF-THEN规则。 启动运行失真逆模型上的误差 ,并在误差变化 ,系统 所需的行为， 观察系统的行为。然后计算它到哪个制动过程的输入应该是运行这一误差为零。此信息传递到规则库修饰符然后调整失真控制器，以反映这个新信息的失真逆模型规则库，输出中心是有组织的，因此小的差异在期望和观察系统的行为 导致一个很好的失真控制器规则库微调，而大在非常大的差异造成的失真控制器的规则库调整。例如，以下是在失真逆模型的25个三条规则。 如果误差是0变化误差为0，则输出为0 如果误差是小的正数且变化误差是小的正数则输出为小的正数 如果错误是大的正数且变化的误差是大的正数，则输出为大的正数 在这里，输入语言值为零，小的正数，大的正数对应的数值为0，0.5，和1.0，及输出的语言值为零，小正数和大正数分别与数值0，0.0031，1.0相对应，。经过一番基础模拟的调查，我们选择.和。 规则库修改器的使用，从失真逆模型信息 改变了直接失真控制器的规则库。每一次，直接计算出失真控制器在其知识基础的36个每个规则隐含失真集。因为在任何一个时间样本至多四个规则有两个输入将被激活。规修改器对存储每个在过去几次样本中的规则前提下一定确定性的程度。然后，它修改了一个因素等于输出的次数确定性程度的规则(请注意，这种联系知识库的修改与[6]略有不同，因为这里确定性的前提是不使用)这些规则。因为有三个在动态制动过程中的时间样本的延迟规则库修改器调整活 102 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 跃在过去三个时间单位的中心规则。通过这种方式，获悉机制调整造成制动过程中的误差的规则，而不仅仅是最近表现活跃的规则。有关操作和设计的详细资料见[11]。 二(FMRLC结果 该FMRLC模拟结果显示在图.6。FMALC并没有立即表现得很好是因为它是获悉来控制制动过程。该FMRLC在保持秒数上有更好成功当刹车系统的具体扭矩增加表现优于传统的控制器。注意图. 6，该FMRLC获悉控制制动过程非常迅速(0.25秒之内)。该FMRLC一贯表现全方位远远超过了具体扭矩。这是很难看出任何差异在制动过程中的输出冷，热刹车(这是这个项目的目标)。不过，这清楚地看到(通过比较中的前8的控制器输出到在最后8秒控制器输出)，失真控制器是为补偿增加的具体扭矩通过发送一个较小的刹车信号而获悉。我们计算了在参考输入之间以及在每个时间步骤制动过程仿真输出之间的误查。这个误差平方和整个模拟求和。这些结果显示在第六节表1中。 103 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 图. 7。适应失真控制器的表面。标有“误差”的轴是，“误差变化”为，和“输出”为。请注意，在控制器表面是第一次创建，唯一的重大修改，以X标记出现。表面中心制动过程适应当到当的0.183的高度。 图.7显示了非线性映射由市政控制器在在4个时间的实例图.4中的实施。。黑色的“X”是包含在三维图清楚地显示了在获悉最多的地方的中心的失真表面，。当FMRLC第一次运行时，它迅速建立有效地控制制动过程的推理规则。由于模拟继续和设备变化的动态，(即具体扭矩增加)，FMRLC调整失真控制器的规则来充分弥补制动动力学变化。请注意，乍看之下图. 7，市政控制器的表面似乎没有因为改变制动过程出现明显变化。这是因为很多控制器的获悉仍然有效，获悉机制不影响这么多地区。然而，重要的是要看到失真表面中心，对应 和 (在该控制器的设计操作区)，，当制动过程增加了两倍具体的扭矩大约有一半的下降。 因此，FMRLC获悉适应制动过程条件下，保持未修改的旧规则，调整只有那些在目前的运行条件下使用的规则。在模拟实验中，由于制动片温度提高和具体制动力矩增加，获悉机制调整失真控制器的规则，以弥补在制动过程中增加增加。 104 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 IV(直接遗传自适应控制 在本节中，我们为基础制动控制问题参考自适应控制器(GMRAC)[7]，[8]建立一个遗传模型。一个遗传算法(GA)是用于发展作为一个良好的制动系统，由于制动过程中的条件变化。该GMRAC，如图.8所示，使用了制动过程的简化模型来 评价 LEC评价法下载LEC评价法下载评价量规免费下载学院评价表文档下载学院评价表文档下载 制动控制器的一个个体发展一个制动过程良好的控制器。接下来，我们描述GMRAC的各种详细的工作组成部分， 但首先我们简要概述GA的基本机制。 遗传算法 一个遗传算法是一种类似操纵一串数字的搜索方法(一种染色体)根据进化和生物学的规律。群体的染色体是，通过评估每个染色体的适应度来选择成员繁殖。 这里的群体个别染色体的发展是基于四个遗传操作:交叉，变异，选择和精英。 选择是选择其中最适合个人的生存繁殖和弱的个体消亡的过程。通过一些合适的机制，并赋予它一个合适的价值来评价没对染色体。被认为合适的个体，然后选择成为源并繁殖。其中所选择的染色体繁殖并不是绝对性的，但是。每一个群体的成员被选择繁殖的概率等于其合适的选择数除以合适全体的总和。因此，更合适的合体比较少的合适个体有更大的机会来繁殖。交叉是复制两个源染色体交换遗传信息(即一个字符串的数字部分)，形成两个染色体的后代。交叉可以被认为是在群体空间的局部搜索表单。突变是一种全局搜索，一个染色体的遗传信息是随机变化的。精英是用在GMRAC，以确保最适合的群体成员是未经修改转移到下一代。通过精英，我们可以增加交叉和变异的比率，从而提高了搜索的广度，但仍然保证了在群体中有良好的控制仍然存在。 我们的遗传算法采用以10进制的数字系统，而不是常用的2进制 在[12]和[13]使用。虽然以2进制的系统可以是有利的，因为他们有更小的遗传组成板块，他们对有更复杂的编 105 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 码不利因素/解码程序和较长的字符串不利(这可能会影响我们实现实时的遗传自适应控制器的作用)。尽管这两个进制运行得都很好，我们选择使用10进制，因为在其中控制器参数可以被编码成染色体，如下所述。 B.基础制动中使用的GMRAC的自适应机制 在本节中，我们描述各种成分的遗传 1。群体的控制器:GMRAC使用一个超强滞后控制器，在先前的研究中[4]和[5]在该中发现的制动monument是最好的传统控制器。该控制器的传递函数是 在以往的研究中，控制器的增益恒定在 , 但将通过的GMRAC适应制动过程的变化发展。增益的有效范围仅限于 . 这是试图以确保不会发展遗传控制器到不稳定或高振荡 .控制器的群体规模是在8个成员.This这些在搜索速度和处理时间之间折中。一般来说，随着群体规模的增加，多类型在群体中存在，因此“好”的控制器更容易被发现。然而，计算时间对群体规模有很大的影响，因此最大的群体规模由处理器的速度和系统的采样间隔的限制。请注意，GMRAC表现并不显着6个或更多的群体规模。相反，GMRAC表现有很大影响，交叉概率，变异概率和时间的单位参与预测未来的可能(详见下文)。 每个控制器的增益是用一个三位数字以10为基础的数字。每一个被称为“基因“和基因字符串形式的“染色体。“这是非常简单的染色体为一个十进制数对应的超前滞后控制器增益解码。要解码的染色体，只要把小数点放到第一号染色体基因的之前。例如，一个[345]将染色体解码成. 合适评价和制动过程模型: 遗传算法 采用和它们的过去值)和一个设备模型，以评估在控制群体的候选合适的字符串。在每一个时间步长(即每个“代“)遗传选择控制设备次数从k次到k+1次的群体最大的合适的值的控制器。 该过程模型在GMRAC使用的是一对制动过程的简化模型。该设备模型所描述的传递函数 106 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 (2) 这与在第二节制动系统的实际模型比较，我们看到，这种模型忽略了显着的非线性和“干扰”(即，我们则把第二节中的看作是“实际模式”)。 遗传算法旨在最大限度地合适函数 其中 是预测输出和参考模型之间的误差。在这里，N表示以后的时间差，这意味着该合适度的评价参与预测未来N的单位样本制动过程。在控制输入与制动输出之间有一个明显的延迟，由于一个很短的时间引起导致现在的控制器条件去评价以前的制动控制器。导致不准确的适应评估。但是，较长时间区段将导致制动过程模型和实际制动过程中的偏差较大，这也导致了不准确的合适评估。我们选择N=10作为一个很好的折中值，以维持有效的合适的评价。 . 经过一番基础模拟的调查，我们选择 =0.000001和=20. 常量 定义 时间样本中误差要达到零的数字。 例如，如果N= 10，和 =20,则适应度函数是当 , 的时候最大化，这将表明 在的时间区段中应该达到零。 适应评价过程按照下面的伪代码进行。 1) 挑选 和 . 2) 计算的一阶近似 值, 3) 估计在群体中未来以N为每个样本控制闭环系统的响应: 从 j=1到 N : 107 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 制动过程中生成模型 . 当 . 得 . 从 生成 等，及控制器参数。 接下来到 j. 4) 得 . 5) 分配适应度, ,每个控制器的参考值, : 让 . ?最大适合的控制器成为下一个控制器在k和k +1时间之间使用的控制器。选择，交叉，变异和精英 [7]应用到复制下一代控制器的过程(见下文)。时间指数递增并转到步骤1。 3。选择和繁殖的控制器 一旦在群体中的每个控制器已分配了一个合适的，遗传算法使用了每个循环过程[12]，以确定哪些控制器将复制到下一代。该循环轮遴选过程中挑选每个代得源类似于一个每个群体中的个体被设计为与个体适应度在循环过程中成比例的方式。因此，一个个体被选择为作为下一代特别源的概率与个别适应度成比例。注意，有些个体可能会选择不止一次(表明他们将有一个以上的后代)，而其他个体将无法选择的。在这样的“坏”控制器一般从群体中移出。 其次，源都是连在一起，一般经过交叉。发生的两源的交叉的概率由我们的模拟交叉概率决定.在我们的模拟中，两源将进行交叉概率为0.90。交叉进行的方式不同于一般描述。在这些模拟中使用的所有遗传算法，交叉不是通过选择一个交叉网络和在交叉站点开始和结束的染色体末端的交换基因。相反，交叉适用于一定的一代代基因的基础。每个基因数字中的每个染色体有一个被交换在同一位置交换数字的配位染色体得概率为0.5。例如，遗传算法使用了三个字符串的长度，所以两个可能的源染色体可能是[333]和[111]。如果这两条染色体发生交叉，有可能的后代可能是[113]和[331]或[131]和[313]。 在交叉后，两个子女以预先设定的概率进行突变。在GMRAC，我们使用了概率为0.3的突 108 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 变，这意味着每一个染色体的数字有30,被突变的概率。请注意，这是一个相对较高的突变率，但确保总是在群体中有一个良好的控制器的精英有一个高突变率有助于抵消小规模群体，提高了GA的搜索能力.我们有发现，由于适应功能是随时间变化和设备是实时的变化，这是让GA在各大地区积极搜索的需要(即在尝试不同的控制器参考者)。如果锁定在一些控制器参数值和缺乏灵活性将不会在适应性上取得成功。 三GMRAC结果 图. 9显示了使用GMRAC制动模拟的结果。正如图.9中可以看到。GMRAC执行更多的一贯作为刹车增加特定的扭矩。而性能不会降低多少特定力矩增加其最坏的情况仍明显好于传统的控制器。请注意，违反常规的控制器和FMRLC以前讨论，GMRAC是随机的，结果在图9中。代表只有一个模拟运行的行为。但是我们找到类似的行为在，我们进行了平均100次模拟运行中。我们计算了参考输入以及在每个时间区段制动过程仿真输出之间的误差。这个误差平方和整个模拟求和。最低，平均和最大误差在100次模拟中见在第六节的表I。 109 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 四.固定群体成员中的GMRAC 由于遗传算法的随机过程，总有些良好的控制器将不会被发现，从而有降低性能小的可能。虽然这可能与群体的规模和精英的使用日渐减少，但仍存在。一种方法消除这种孔家可能性的方法是找出每代中的GAMRAC保持不变的个体。这些固定控制器可以间隔整个控制参数以确保现在运行的在群体中的好的控制总是存在。在遗传群体中(余下五控制器是与平常一样的遗传改编)运行模拟GMRAC与三个固定控制器。因为控制器涨幅限制在 ,群体与三个固定PD控制器连接定义当k=0时，K =0.2及 K= 0.4。由于充分满足固定控制器参数空间，遗传变异的概率降低到0.1。 使用固定控制器是一种以减少出现多样表现结果的变化的新型的控制技术。该技术在概念上类似于[14]即纳伦德拉.维文中使用固定的间接自适应控制器，以确定一个设备和改善瞬态响应.同样的设备模型，固定控制器的群体成员的遗传算法使得遗传演算法很快找出合理的良好控制器，然后在附近搜索找到更好的。 表一显示了在参考输入与制动过程输出之间使用GMRAC固定群体成语的100个模拟器中的最低，平均，最大误差。在过去的100模拟过程中，固定群体的成员GMRAC比GMRAC没有固定群体成员有一个更小的误差。这是预料之中，因为固定的模式添加固有成分的确定性 110 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 随机遗传算法。图. 10显示了一个典型的模拟运行的结果。请注意，该控制器在性能相差不大的具体扭矩增大有良好的表现。 V.一般的遗传自适应控制 在本节中，我们扩大在第四节遗传模型参考自适应控制器，不再假设我们有一个良好的制动过程的模型，而是使用另一种遗传算法来确定制动过程模型。此制动过程模型，然后用 在参与找到一个好模拟器的第一个遗传算法合适的评价。图. 11显示了GGAC。 111 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 A.GGAC为基地的制动 该设备模型结构类似于GMRAC中使用的，但不断弥补假设。该设备模式被定义为 常数D的偏移量是用来帮助确定在汽车固有的摩擦[如制动系统建模函数在第二节中描述的功能]。 第二个遗传算法试图找出参数 和d。增益被限制在我们知道的参数 。前两个极点(制动过程中极点)应该在的地方。制动过程模型K被限制在 受到 限制和第三极(该扭矩传感器极点)受到 限制。 在不断弥补受到 .限制。所有参数限制，因为我们假设我们知道了关于制动系统的信息合理的数目。 个体过程模型被定义为15位染色体，每5个参数表示三个数字。该过程模型的群体包括100群体。突变的概率为0.1(相对很高，因为我们要确保群体不会停滞，使得控制器将无法适应)。对交叉概率设定为0.8。 B(由于设备参数不变非常迅速，处理时间短(t=0.005 秒)时, 识别遗传算法每5个样本只计算一个新的代。此外定义GA不运行没一个坡度的前十个样本。因为制动过程在这个时间中几乎为零，因此在这个时候可以得到任何信息，以帮助确定该设备参数辨识。 做到以下几鉴定了遗传算法的适应度函数如下:群体中的每个设备模型群体参考者点。 1)初始化实际制动过程中产出的离散时间过程模型的状态。 2)使用过去N= 20的制动控制信号使用过程模型参考者来预测制动过程中过去的输出。再预测输出 及每一时间段得实际输出的误差。 从j=1到N 112 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 接下来 j (2)制动过程模型从过程模型参考者中使用的参数 ,,及 。然后 分配适合的给每个设备模型的参考值 在这里 . 重复步骤1)-3)为每个群体的成员。 5)最大限度地满足制动过程模型成为下一个时间段使用的模型。 适应函数被设计为比较每个设备模型追踪制动系统的输入输出好坏。在计算时间总长中的每个时间段得误差平方，求和N. 设备模型最小的误差总和, 将有最大的参考值将选择作为未来使用的模型的时间段。该值 设置为0.0001。一般来说，我们通常选择一个或两个数量级比，平均误差的总和 , 以提供一个适应值好融合在群体中。该模型估计时长N，被设置为20，因为这提供了足够的时间去观察制动过程模型，但并不需要太多的控制器的处理器时间。 一旦确定制动过程模型，它被放置在一个发展的良好的控制器适合的功能的遗传算法。这种前述GMRAC操作完全一样。在所有的GGAC模拟，我们使用固定控制器GMRAC技术，因为我们已经证明了提高了平均跟踪性能这一点。 B.GGAC结果 113 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 图. 12显示了使用GGAC制动模拟的结果。不管具体的刹车扭矩该.GGAC表现一致。虽然GGAC没有GMRAC表现的好，它也承担少量制动过程模型的知识。图.12的结果。代表只有一个模拟运行的行为。由于GGAC是随机的，随每个模拟结果多样的。平均而言，GGAC大大优于传统的控制器，并比FMRLC要好。虽然GGAC没有胜过GMRAC，它需要少量的制动过程的消息。见表I有关这些结果的摘要。 C.GGAC固定设备模型 正如在GA群体中的固定控制器可以改善闭环系统的性能，因此也可以固定设备模型。类似在[14]中作业固定设备模型，在GA群体中帮组GA快速识别可能设备模型和收录附近最好的。使用GGAC的16个固定设备使用的模型的参数被定义为所有可能的组合 表一显示了在使用了固定设备模型及固定模拟器的GGAC的100个模拟中的参考输入与制动过程之间的最小，最大，平均误差。没有模拟图显示固定装置的模型的GGAC，因为平均结果与GGAC没有固定装备模型非常相似。 该GGAC固定设备模式的优势是它能够找到比无固定设备更快的找到一个可行的设备模式。这是在模拟的最初几秒钟的关键当从设备得到很少可行的数据。没有固定设备模型 114 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 GGAC有时难很早的跟踪参考输入的模拟(如在表I中看到前四秒最大跟踪误差)。带固定 装置的模型GGAC大大减少了这个最大跟踪误差。 VI.讨论 A.总成绩 对于所有的模拟结果，在每一时间段计算出制动过程的参考输入输出误差。在模拟在每一个时间段量化他们表现的误差平方，求和(请注意，控制能源使用量在所有情况下是比较重要的，而不仅作为这个应用程序重要，因此我们不会以此作为附加表现的指标)。对于自适应遗传控制技术，模拟了运行了100次，进行测定最小，平均和最大误差。每隔4S 的斜阶跃输入结果在表I中显示。 请注意，当具体扭矩增加的时候所有的智能控制技术在跟踪的表现明显比参考输入传统的超前滞后控制器更好。该FMRLC，除了在它获悉制动过程的前几秒外，表现相当不错。该GMRAC表现良好，固定控制器的GMRAC平均在所有控制技术中表现的最好。当然，GMRAC还要求有关制动过程中的大部分信息，并很好使用这些信息跟踪参考输入。该GGAC执行一致，表现优于FMRLC，当要求极少信息时变现与GMARAC表现一样好。与固定控制器和设备模型GGAC执行的最常见的是在整个范围内跟踪误差与具体的扭矩值几乎没有区别。 我们必须再次指出，虽然这超前滞后补偿器设计为冷制动条件和在0-4 s区域内，它在其控制输入小振荡执行得很好，。后来在模拟时，当制动热起来是的超前滞后补偿器的性能有所下降，但它使用比智能控制器控制输入少振荡。 二计算复杂性 到目前为止，实现最简单的算法是导致落后补偿。它有五个增益来存储其差分方程，因此五个乘法和没磁四个额外步骤。下一步，我们将讨论如何 拿出与为每个需要的智能控制策略的每一步所需的操作数(即在采样间隔)和数量级要求每个步骤运行的近似数字。这种分析是为了帮助将在这个文件中提出的控制器执行问题得到启发，并给予一个智能控制器表现提高需要付出的主意。 该FMRLC复杂性不是太重要，因为它只有36个规则的失真控制器和25个规则的逆模型。其更新方案是简单的适应机制实现的，从而计算时间短(只有四个乘法和四个总合)，以更新的失真控制器。有6个乘法和5个附加参数模型。适应机制所需的内存取决于机制及时更新规则的若干步骤，在这种情况下，回顾三个步骤。该机制需要存储前4个步骤的4个规则，及四个规则的过去的四个中心值确定性，从而12 +16 = 28的值必须被保存。但是，这忽视了计算的失真逆模型和失真控制器输出。对于这一点，首先注意，我们必须 115 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 存储61个输出隶属函数中心(36个失真控制器和25个失真逆模型)和22个输入隶属函数中心(12个失真控制器和10 个逆模型)。接下来，在某种程度找到输入隶属函数(A线)的数值。(但你能避免通过检查输入计算隶属函数的程度)。然而，这将会为失真逆模型和失真控制器的每两个输入端分别完成。因此，我们必须计算在最坏的情况下的所有的61个隶属函数规则(当然简单的策略可以用来减少在这些地方计算，例如，你只计算隶属函数8个规则，4个失真你模拟器及逆模拟器规则)。其次，根据暗示的失真集领域必须计算，但简单的几何图形可以使用(在区域中一个剪过三角形的面积)，而不是一个完整明确的计算所以只需要四个乘法和加法。这样就完成了必要的计算。总的来说，我们看到，FMRLC是一个比超前滞后控制器复杂一点的控制器。 为了更好地了解计算时间的遗传自适应控制器的需要，我们会仔细研究我们的模拟程序(用C语言编写)，粗略地计算每代所需的操作数。使用变量p代表群体规模，N来代表超前时间段适应功能的步骤，C代表该染色体的长度，我们来到了以下公式: 在这里，O表示的数量每代操作的遗传算法(即每步时间)，其中任何中操作有加法，乘法，减法，除法，转让，增量，比较，或声明。这个方程是一个粗略的估计，我们小心对其过高评价，当简化计算这个方程。对于储存空间，你需要存储的参考模式，群体(P元素)，展望每个参数P以后N步的结果(约参数), 及该系统模型。 利用这个方程，我们可以看到，GMRAC需要大约每一代4230操作。采用了T=0.005s, 这相当于约85万每秒的运算采样时间. 这个数字比固定群体隶属情况要少。该GGAC使用两种遗传算法，与第二个有一个显着较高的人口规模和长度染色体遗传。该GGAC需要大约330万每秒的运算，假设一个T=0.005s采样时间遗传算法和T=0.025s自适应控制的遗传识别算法。当然，这些计算时间可以更精简的代码和更小的群体规模和染色体的长度。由于本研究在模拟的时候，我们没有试图优化计算时间。我们相信重大改进可在时间上作出处理。然而，由于现在价格便宜和功能强大的微处理器广泛使用，一个控制器需要每秒330万行动肯定是可实现的。 这次讨论的结果汇总表II。纵观全局，我们的结论是，性能与智能控制方法得到改善，代价是花费计算复杂性。代价对FMRLC不是太重要，当我们用我们的GMRAC/ GGAC，这要求我们研究如何简化代码，实现这些控制器。 116 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 VII. 结束语 我们已经使用了来自[4]和[5]的工作来定义相应的制动控制的问题，已经制定了本系统的两种智能控制方法。显然，我们现在方法和结论是初步的，在需要进一步的重大的研究。举例来说，这将对FMALC和GMRAC帮助评价汽车系统安全性的表现的稳定性，收敛性和积极性至关重要。这种模式，我们使用来自[4]和[5]在完美评价汽车在赛道实验中控制器的发展足够了，评估该领域的开发控制器这将是宝贵的。这将迫使我们采取非常仔细的观察智能制动器实时要求(我们的初步调查表明，我们应该能够实时实现这些)。 鸣谢 作者在此感谢他在这个制动系统项目的帮组，该项目涉及了制动系统建模及为这个传统的控制器多年的发展各方面的重大努力。他们还要感谢为整个制动系统的智能控制方法 117 ZL10装载机驱动桥(主传动器)设计 研究的有益的讨论。此外，他们要感谢黄她在建立模型和模拟测试中对我们的评价及他以前对控制器发展和研究的东西，对此方法提出的基线。最后，他们要感谢从通用汽车公司德尔福底盘部的赫蒂格和特尔约翰的支持和援助。 118