基于神經網絡的丁腈橡膠對45#鋼磨損趨勢預測*

楊鳳艷,王世杰,羅 旋，王 哲

(1.沈陽工業大學 機械工程學院，沈陽 110870，2.沈陽航空職業技術學院 機電工程系，沈陽 110044)

基于神經網絡的丁腈橡膠對45#鋼磨損趨勢預測*

楊鳳艷1,2,王世杰1,羅 旋1，王 哲1

(1.沈陽工業大學 機械工程學院，沈陽 110870，2.沈陽航空職業技術學院 機電工程系，沈陽 110044)

橡膠定子對金屬轉子的磨損嚴重制約了采油螺桿泵的使用壽命，其主要影響因素包括轉速、載荷、橡膠硬度等。文章采用MPV-600型環-塊式摩擦磨損試驗機對丁腈橡膠與45#鋼組成的摩擦副進行試驗研究，在干摩擦條件下，研究了單一因素(轉速、載荷、橡膠硬度)變化對丁腈橡膠磨損量的影響。同時，應用人工神經網絡技術建立了在多因素交互耦合作用下丁腈橡膠對45#鋼摩擦磨損變化趨勢的預測模型。通過預測結果與試驗結果的比較可以看出，BP神經網絡模型具有較高的預測精度，能夠滿足丁腈橡膠磨損量預測的要求，為研究不同工況下螺桿泵定子橡膠材料的選擇提供了理論依據。

螺桿泵定子；丁腈橡膠；摩擦磨損；神經網絡

0 引言

采油螺桿泵常處于高溫、高壓、腐蝕性介質、周期性擠壓等苛刻工況下工作，橡膠定子材料受多種因素影響導致物理性質發生改變，加速了橡膠老化，縮短了螺桿泵的使用壽命，限制了螺桿泵的使用范圍。因此，針對不同工況條件應該選用不同類型的橡膠定子。若實現工況條件與橡膠類型的合理匹配，對于提高采油螺桿泵的生產效率以及延長泵的使用壽命至關重要[1-3]。

相比于其它螺桿泵定子橡膠材料，丁腈橡膠以其獨有的特性和高性價比依然是采油系統中定子橡膠的常用膠種。由于橡膠定子對金屬轉子的磨損行為受多個因素交互耦合作用，所以屬于典型的非線性問題[4]。目前，國內外科研人員對于橡膠與金屬配副的摩擦磨損進行了很多研究[5-7]，研究其磨損機理并總結其磨損規律，但僅考慮單一因素的影響所產生的問題，而針對多個因素共同作用下對該摩擦副影響所產生的問題的研究還鮮有報道。

本文根據采油螺桿泵的實際工況條件，設計了丁腈橡膠對45#鋼的磨損試驗方案。通過改變環-塊式摩擦磨損試驗機的試驗參數，分別研究了單一因素(轉速、載荷、橡膠硬度)變化時丁腈橡膠磨損量的變化規律。采用上述試驗數據作為樣本，利用人工神經網絡技術建立了轉速、載荷及橡膠硬度交互耦合作用下丁腈橡膠磨損量的預測模型，并對丁腈橡膠的磨損量進行了預測。

1 試驗材料、設備及方法

1.1 試驗材料

試驗材料分別為：

(1)丁腈橡膠(蘭化-41)，采用混煉工藝制備，橡膠硬度分別為邵氏A硬度：60、70、80、90，丁腈橡膠塊尺寸為40mm×25mm×4mm。

(2)鋼輪為表面鍍鉻的45#鋼，表面粗糙度Ra=0.28，其內徑為27mm，外徑為178mm，厚12.7mm。

(3)試驗條件為干摩擦。

1.2 試驗設備

采用MPV-600型環-塊式摩擦磨損試驗機(如圖1所示)，其中環-塊結構形成的摩擦副為線接觸式摩擦副，配有溫度傳感器、扭矩傳感器、壓力傳感器等，能夠實時測量摩擦力、摩擦系數、轉速、載荷以及試驗溫度的變化。

圖1 MPV-600型環-塊式摩擦磨損實驗機

1.3 試驗方法

對4種不同硬度的丁腈橡膠在變載荷、變轉速工況下進行磨損試驗，分析其磨損量的變化。載荷選定為(30 N，40 N，50 N，100 N，150 N，175 N，200 N，225N)，考慮到轉速不同，單位時間內金屬輪對橡膠的作用次數不同，磨損程度肯定不同。因此調整試驗時間保證每組試驗的轉數是相同的。固定轉數為500轉，分別設置轉速為30 r/min，40 r/min，50 r/min，100 r/min，150 r/min，175 r/min，200 r/min，225 r/min，對應的試驗時間分別為1000s，750s，600s，300s，200s，171s，150s，133s。

試樣磨損前后均用溶劑在超聲波儀器上仔細清洗并烘干30min，用精度為0.1mg電子天枰稱重；評定指標使用磨損失重(mg)來衡量，即原始試樣質量減去磨損后試樣質量。

2 試驗結果分析

2.1 載荷對丁腈橡膠磨損量的影響

選擇硬度為70HA的丁腈橡膠，轉速保持150r/min不變，載荷在30-225N之間變化時丁腈橡膠的磨損量隨載荷的變化曲線(如圖2所示)為例分析載荷變化對磨損量的影響。

圖2 磨損量隨載荷的變化曲線

由圖2可知，轉速不變的情況下，磨損量隨載荷的增加而增大，在低載荷區(小于等于100N)丁腈橡膠的磨損量與載荷呈簡單的正比例關系；中高載荷區(大于100N)磨損量與載荷呈非線性增大關系。

2.2 轉速對丁腈橡膠磨損量的影響

圖3 磨損量隨轉速的變化曲線

選擇硬度為60HA的丁腈橡膠，載荷保持100N不變，轉速在30-225r/min之間變化丁腈橡膠的磨損量隨轉速的變化曲線(如圖3所示)為例，分析轉速對磨損量的影響規律。

由圖3可知，載荷不變、轉數相同的情況下，丁腈橡膠的磨損量隨轉速的增大而增加，當轉速大于150r/min時，磨損量顯著增大。

2.3 橡膠硬度對丁腈橡膠磨損量的影響

圖4 磨損量隨橡膠硬度的變化曲線

載荷保持100N，轉速為150r/min時，丁腈橡膠的磨損量隨硬度的變化曲線如圖4所示。

由圖4可知，硬度低的橡膠，磨損量較大。當硬度增大，磨損量顯著減小。硬度為70、80的丁腈橡膠磨損量幾乎相同。

3 丁腈橡膠磨損量的BP神經網絡建模

由上述的分析可以看到，轉速、載荷以及橡膠硬度分別對丁腈橡膠的摩擦磨損性能產生了影響，且影響規律不同。在螺桿泵實際工況中通常是多種因素交互耦合作用的影響，而其影響過程也比較復雜，定量分析存在很大的難度。因此選用應用最廣泛的BP神經網絡進行建模預測。該網絡模型在逼近能力、分類能力和學習速度等方面都具有一定的特點。

3.1 BP神經網絡原理

BP神經網絡是由大量處理單元互聯組成的非線性、自適應信息處理系統。它由輸入層、隱含層和輸出層組成。輸入層各神經元負責接收外界的輸入信息，并傳遞給中間層各神經元；中間層負責信息變換，是內部信息處理層；最后一個隱層將信息傳遞到輸出層各神經元，經進一步處理后，完成一次學習的正向傳播處理過程，輸出層將信息處理結果向外界輸出。各層次的神經元之間形成全互連接，同層次內的神經元之間沒有連接[8,9]。當所有樣本輸出值與目標期望值之間的均方差滿足要求時，停止迭代，網絡訓練完畢，各節點的連接權值就固定下來。同時也就得到了所研究對象的輸入輸出之間的拓撲關系，即建立了輸入向量與輸出向量之間的數學定量關系。利用訓練好的網絡即可方便地進行新樣本的預測。

3.2 樣本數據選擇及參數確定

通過對大量的實驗數據進行篩選，剔除了奇異數據，最后選取表1所示的各組數據作為神經網絡預測模型的訓練樣本。根據丁腈橡膠的摩擦磨損性能分析，選取轉速、載荷和硬度作為輸入樣本，而磨損量作為輸出樣本。

表1 樣本數據

當輸入樣本和輸出樣本確定后，則BP神經網絡模型的輸入神經元為3個，輸出神經元為1個，而隱含層神經元個數經過反復試算后確定為11個。模型中的傳遞函數分別為tansig和purelin函數，學習速率為0.01，誤差平方和為0.001，訓練最大步數為1000，網絡的結構如圖5所示。

圖5 BP神經網絡結構圖

BP神經網絡模型的訓練過程如圖6所示，經過72次迭代后收斂于誤差平方和。

圖6 BP神經網絡模型訓練過程

3.3 預測結果分析

采用樣本數據進行網絡訓練，達到目標精度后網絡訓練停止。選取表2數據作為測試數據，對上述所構建的BP神經網絡模型進行驗證，其預測結果如表4所示。

由于材料的磨損屬于典型的非線性映射的復雜過程，而且樣本數據本身也存在系統誤差和隨機誤差，容易導致預測值與試驗值有偏差。從預測結果中可以看出，本文所建立的BP神經網絡模型具有較高的精度和魯棒性，平均相對誤差為3.14%，最大相對誤差為3.7%。

因此，該模型可以用作描述丁腈橡膠的摩擦磨損特性。

表2 測試數據

表3 丁腈橡膠磨損量的試驗值與預測值

4 結論

本文在模擬螺桿泵工況基礎上，設計了丁腈橡膠對45#鋼摩擦磨損試驗方案，通過實驗結果可知轉速、載荷、硬度中任何單一因素對丁腈橡膠摩擦量的影響規律均不同，當轉速、載荷、硬度交叉變化時對磨損量的影響尤其復雜。利用BP神經網絡建立了轉速、載荷及硬度交互耦合作用下丁腈橡膠磨損量的預測模型。結果表明，該模型具有良好的預測精度，能夠真實地反映試驗參數對丁腈橡膠磨損量的影響，為研究采油螺桿泵使用工況與定子橡膠材料相互匹配的問題提供了理論依據。

[1] 王世杰,李勤.潛油螺桿泵采油技術及系統設計[M].北京：冶金工業出版社.2006.

[2] 王世杰,李福寶,孫書會，等.潛油螺桿泵采油作業在線監控技術研究[J].中國機械工程,2004,15(14):1276-1279.

[3] 李聰,王世杰.基于ANN的ESPCP系統轉子轉速調控技術研究[J].機電產品開發與創新,2005,18(z1):102-104.

[4] 何仁洋,張嗣偉,王德國,等. 邊界潤滑條件下天然橡膠-鋼磨損機理的研究[J]. 摩擦學學報,2001,21(6):439-442.

[5] 劉海春,張嗣偉. 清水介質條件下天然橡膠磨損45#鋼的機理研究[J]. 摩擦學學報,1996(4):16-24.

[6] 呂仁國, 李同生, 黃新武. 不同速度下丁腈橡膠摩擦特性[J]. 合成橡膠工業, 2002, 25(2): 101-103.

[7] 張嗣偉. 橡膠磨損原理[M]. 北京: 石油工業出版社, 1998.

[8] 邱明, 張永振, 朱均. 鋁基復合材料高速干摩擦行為的遺傳神經網絡預測模型[J]. 摩擦學學報, 2005, 125(6): 545-549.

[9] 飛思科技產品研發中心.神經網絡理論與MATLAB7實現[M].北京:電子工業出版社,2005.

(編輯 李秀敏)

Wear Trend Prediction for NBR of 45 # Steel with Neural Network

YANG Feng-yan1,2, WANG Shi-jie1, LUO Xuan1,WANG Zhe1

(1.School of Mechanical Engineering; Shenyang University of Technology,Shenyang 110870,China；2.Department of Mechanical and Electrical Engineering Shenyang Aeronautic Vocational and Technical College ,Shenyang 110044,China)

Wear resistance of rubber stator used in screw pump oil production is mainly limited by factors such as speed, load and rubber hardness, Based on NBR and friction pair composed of 45 # steel as the research object, the friction and wear experiments is carried on by using MPV - 600 ring - block of friction and wear testing machine. Research on the single factor (speed, load, rubber hardness) change affects the wear loss under dry sliding conditions. At the same time, The BP neural network model used in the forecast of the wear loss is established under interaction among the speed, load and the rubber hardness. Through the comparisons of predicted results with the test results can be seen that the BP neural network model has high prediction precision, can satisfy the requirements of the NBR wear loss forecasting.

screw pump stator; NBR; friction and wear; neural network

1001-2265(2014)05-0040-03

10.13462/j.cnki.mmtamt.2014.05.010

2013-11-11;

2013-12-23

沈陽市工業公關專項：潛油螺桿泵采油作業控制技術項目 (F12-006-2-00)

楊鳳艷(1980—)，女，遼寧朝陽人，沈陽工業大學博士研究生，主要研究方向是機械設計及摩擦學，(E-mail)wlyfree@163.com；王世杰(1965—)，男，遼寧營口人，沈陽工業大學教授，博士生導師，主要研究方向是機電傳動及控制，(E-mail) wang_shijie@263.net。

TH117.1；TG65

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