基于BP神经网络的锡青铜连杆衬套磨损量预测

吕创能樊文欣舒成龙

基于BP神经网络的锡青铜连杆衬套磨损量预测

吕创能1樊文欣1舒成龙2

1、山西中北大学机械与动力工程学院2、中国北方车辆研究所

利用连杆衬套—活塞销往复摩擦磨损试验机，获得锡青铜 QSn7—0.2连杆衬套在不同工况（载荷、转速、连杆衬套和活塞销间隙）下的磨损量数据。基于BP神经网络技术，建立了运行工况和磨损量之间的非线性函数关系。用连杆衬套—活塞销往复摩擦磨损试验结果训练神经网络模型，得到和试验数据相匹配的BP神经网络模型。最后进行神经网络模型检验，结果表明：BP神经网络模型具有很高的预测精度，可以较好地预测锡青铜连杆衬套的磨损量。

连杆衬套；磨损量；BP神经网络

锡青铜QSn7—0.2具有较好的力学性能、减磨性能和耐蚀性能。该材料棒料经过温挤制坯、强力旋压、去应力退火等近净加工工艺制造的连杆衬套具有综合力学性能好、疲劳强度高、承载能力大等优点，它成为大功率高速柴油机连杆衬套的理想选择［1］。

BP神经网络是一种误差反向传播的前馈多层网络，网络权值基于广义δ规则。在向前传递中输入信号从输入层经隐含层逐层处理，直至输出层。每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态［2］。本文试图在现有实验条件的基础上，结合实验数据，利用BP神经网络建立柴油机连杆衬套—活塞销实际工作参数与磨损量的网络模型，并用该模型对相同连杆衬套—活塞销在更大载荷、转速工况下的磨损量进行预测。

1连杆衬套的往复摆动摩擦磨损试验

1.1试验设备和流程介绍及试验准备

连杆衬套—活塞销摩擦磨损试验平台主要是模拟连杆衬套在实际工况下的摩擦磨损情况［3］。连杆衬套—活塞销摩擦磨损试验采用某型柴油机的真实试件，即：活塞销（直径为：52mm）和材料为锡青铜QSn7-0.2的连杆衬套（外径为：57.630+0.02，内径分别为：52.10+0.02、52.150+0.02、52.20+0.02，宽为：50±0.02）。

1.2连杆衬套的往复摆动摩擦磨损试验

本试验过程中主要考虑了连杆衬套与活塞销的配合间隙、施加的载荷、主轴转速等对强力旋压锡青铜连杆衬套磨损量的影响。试验决定采用9个试件，选择的试件的内表面粗糙度都在合格范围内，在相同润滑条件和不同配合间隙、施加载荷和主轴转速的条件下连续工作7h，而后测量分析试件的磨损状况。试验参数为载荷（T）有9、11、13，转速（r/min）为240、300、360，间隙（mm）为0.1、0.15、0.2。

正交试验方法能够科学地安排试验，通过部分试验了解全部试验的情况［4］。于是本文采用3因素3水平正交试验。选用L9（34）正交试验表，需要做9组试验。经过7h往复摆动摩擦副模拟试验，使用测量仪器测量的磨损量如表1所示。

表1　连杆衬套试件磨损量

2建立连杆衬套磨损重量BP网络预测模型

2.1输入输出参数的确定与预处理

本文将连杆衬套和活塞销的配合间隙、施加的载荷、主轴转速作为输入层，将每一个工况下的磨损质量作为输出层。对于BP网络，单隐层的网络即可逼近任何一个在闭区间内的连续函数，一个3层BP网络就可完成任意n维到m维的映射［2］。因此本文选用3层网络建立连杆衬套磨损量预测模型，其结构如图1所示。

图1　3层神经网络模型

2.2样本数据预处理

由于获得的样本数据相差比较大，这样会造成权值调节上的困难，从而影响网络的收敛速度和计算精度［2］。根据BP神经网络对输入输出的要求，按照式（1）对训练样本进行归一化处理，使其在0～1范围内取值，针对本文的数据特点，采用了反余切函数归一化的方法处理样本数据：

式中：y为归一化之后的数据。得到归一化之后网络预测结果，对数据进行反归一化就可得到实际的预测结果。

2.3网络结构参数的确定

隐含层层数对网络模型精度和训练时间有重要影响，隐含层层数增加可以增强网络模型的泛化能力，提高预测精度，缺点是训练时间增加［2］。隐层神经元数目以经验公式（2）作为参考：式中：n1为隐层单元数；m为输出层神经元数；n为输入层神经元数；0≤a≤10，a为1～10的常数。

本文采用S型正切函数tansig作为隐含层传递函数，S型对数函数logsig作为输出层传递函数，它们的函数值刚好都在［0，1］区间内［2］。训练函数对训练速度和精度都有很大的影响，通过对不同训练函数的性能比较，本文选用trainlm函数。网络的学习就是不断调整网络权值的过程。学习率取0.01。目标精度设为1×10-3，训练次数设为3000次。通过调整网络的权值和阈值使网络输出的误差平方和最小。将训练结果跟实验结果进行误差比较分析。

2.4网络模型的训练

将表1所示的试验结果作为训练样本，用来训练所建立的BP神经网络模型。

3网络模型的检验

在确定了预测网络的可行性以后，根据现有的往复摩擦磨损试验机的工况条件，再取同批次试件做相同的试验，同时用上述训练好的BP神经网络预测磨损量，网络训练预测值与试验所测值比较如表2所示。

图2　神经网络预测误差百分比

表2　BP神经网络预测的连杆衬套磨损质量

从图2中可以看出，实验值和预测值的最大误差小于4.9%，误差在可以接受的范围内，从而验证了本文建立的锡青铜连杆衬套磨损的BP神经网络模型的可行性。

4结论

基于正交试验获得连杆衬套磨损量与配合间隙、施加的载荷建的BP神经网络预测模型是合理可行的。能够利用这个神经网络预测这种连杆衬套在更大的转速和载荷下的磨损量，使得这样的预测和实际发动机的工况相近，为实际中预测这种连杆衬套的寿命提供了必要的参考。

［1］樊文欣，张涛，宋河金，岳文忠，赵春暖.强力旋压加工的铜合金连杆衬套［J］.车用发动机，1997，2：32-35.

［2］Matlaf中文论坛.Matlab神经网络30个案例分析［M］.北京：北京航空航天大学出版社，2010.

［3］李柱国.内燃机滑动轴承磨损机理及失效分析［J］.内燃机配件，2001，1：8-14.

［4］郝拉娣，于化东.正交试验设计表的使用分析［J］.编辑学报，2005，17（5）：334-335.

吕创能，1989出生，湖北武汉人，硕士，研究方向：动力机械摩擦磨损与润滑。

山西省自然科学基金（2012011023-2）；山西省高校高新技术产业化项目（20120021）