強電流滑動電接觸下的最佳法向載荷研究

陳忠華，康立乾，回立川

遼寧工程技術大學 電氣與控制工程學院，遼寧 葫蘆島 125105

1 引言

載流摩擦副是一種非常特殊的摩擦副，被廣泛地應用在電力機車弓網系統、電機的電刷系統等領域[1-2]。在電力機車的弓網系統中，受電弓滑板與接觸網導線之間的摩擦接觸狀態直接影響到機車的運行速度和牽引力的穩定性，主要體現為載流穩定性；同時受電弓滑板與接觸網導線的摩擦磨損性能決定了機車連續運行的時間和接觸網導線的使用壽命。法向載荷、載流、電力機車的運行速度等是影響弓網系統摩擦磨損的主要因素，同時也是影響載流穩定性的關鍵因素[3-9]。因此，尋找在特定載流和滑動速度條件下的基于滑板磨耗率最低、載流穩定性最好的最佳法向載荷，對減少弓網系統的磨損、提高使用壽命、降低鐵路維護費用的同時提高電能傳輸的效率和穩定性，使電力機車獲得持續、穩定的運行速度方面具有重大意義。

國內電接觸方面的論著中以開關觸頭、電刷等為研究內容的較多[10-13]，而以電氣化鐵路為背景的載流摩擦磨損方面的研究近幾年才開展起來，主要是針對不同摩擦副材料，研究電流、速度、載荷、潤滑對摩擦系數、磨損率及滑板溫升的影響、溫升對磨損性能的影響[14-19]。

國外對載流摩擦磨損的研究開始較早，研究人員主要研究了載荷、速度、溫度、潤滑條件、電流大小和電弧等物理條件和電學條件，對電場中摩擦副的摩擦學性能（磨損率、摩擦力、摩擦系數）和接觸行為（動態接觸電阻）的影響[20-23]。關于載荷對載流摩擦磨損性能影響方面，Hiroki Nagasawa等[24]以銅導線-鐵基滑板材料為配副，在塊-盤式實驗機上研究發現，摩擦副的磨損率與電流的關系基本上呈線性增加，但對于載荷，在小于0.27 MPa時，磨損率與載荷成正比，而大于0.27 MPa時，磨損率隨著載荷的增加反而減小。而在無電流下，磨損率始終隨載荷的增加而增加。但Hiroki Nagasawa等人的實驗條件為：電流10～30 A、載荷10～40 N、實驗速度1～5 m/s，實驗參數均較低，不能滿足高速鐵路研究對電流、載荷和速度的要求。Shunichi Kubo等[25]的研究認為，載流條件下摩擦副在摩擦過程中的熱主要來自三個方面：電弧熱、摩擦熱和電流產生的熱，而載荷是一個與三者都相關的因素，合理的載荷有利于減小各種熱效應，降低磨損率。Yasar I等人[26]通過實驗發現，隨著接觸壓力的增加，摩擦系數和摩擦副間的能量先減小再增加，而摩擦面間的電勢逐漸減小。壓力較小時以電弧燒蝕為主，壓力較大時以磨料磨損為主。Dong L等人[27]研究發現，當壓力大于等于50 N（0.64 MPa）時摩擦系數隨著電流的減小而減小，無電流時摩擦系數最小，而銷試樣的磨損率隨著壓力的增加而增大；壓力小于50 N時摩擦系數和磨損量均與上述情況截然相反。

目前對于載流條件下的磨損量的研究多局限于定性分析各因素對磨損量的影響，關于強電流滑動電接觸下的基于滑板磨耗率最低、載流穩定系數最小的最佳法向載荷方面定量分析的研究內容還未見深入報道。因此，本文采用多目標優化的方法確定了在特定載流和滑動速度條件下的基于滑板磨耗率最低、載流穩定性最好的最佳法向載荷對應的非劣解。

2 實驗步驟

2.1 實驗裝置

自行研制的滑動電接觸實驗機如圖1所示。利用該實驗機進行受電弓滑板和接觸導線的載流摩擦實驗，在實驗過程中可以實現對滑動速度、接觸電壓、實際接觸電流、摩擦系數、溫度等參量的實時在線測量和存儲，而磨耗量則需要每次進行手工測量并記錄，以便于后期的數據處理。

圖1 高性能滑動電接觸實驗機實物圖

2.2 實驗材料參數

實驗用的滑板及導線材料參數如表1、2所示。

表1 滑板與導線的參數

表2 滑板材料化學成份 （%）

2.3 參數定義

2.3.1 滑板磨耗率

滑板磨耗率定義為滑板相對于接觸導線滑動104km的質量損失，單位為g/104km。

2.3.2 載流穩定系數

載流標準差SI定義為：

載流穩定系數δ定義為：

式（2）中，Ii為載流的瞬時值；Iˉ為動態載流平均值；SI為載流的標準差。δ值越小說明電力機車受流穩定性越好。

2.4 實驗方案

實驗環境下，法向載荷值取30 N、40 N、50 N、60 N、70 N、80 N、100 N；載流值取100 A、150 A、200 A、250 A、300 A；滑動速度值取50 km/h、100 km/h、150 km/h、200 km/h。

滑板磨耗量采用失重法利用精度為0.01 g的LT1002電子秤進行測量；接觸電流瞬時值通過電流互感器實時測量。

2.5 實驗數據及分析

從圖2中可以發現，在載流和滑動速度不變的情況下，滑板磨耗率隨法向載荷的增大呈現出先減小后增大的變化趨勢。

圖2 載流和滑動速度不變時滑板磨耗率隨法向載荷增大變化趨勢

理論分析：由電流導致的滑板磨損稱為電氣磨損，滑板在外加機械力的作用下產生的摩擦磨損稱為機械磨損。電氣磨損和機械磨損間的比例關系由法向載荷決定，法向載荷較小時，滑板在高速滑動過程中的不穩定性會導致產生大量電弧，電弧侵蝕成為主要磨損因素；隨著法向載荷的增大，摩擦副的穩定性得到加強，電氣磨損逐漸減小，當法向載荷繼續增大，由于機械磨損的比例加重并成為主要磨損因素，使滑板磨損增大，因此，在載流和滑動速度不變的情況下，滑板磨耗率隨法向載荷增大呈現出先減小后增大的變化趨勢。

從圖3中可以發現，在載流和滑動速度不變的情況下，隨著法向載荷的增大載流穩定系數呈現出逐漸減小的變化趨勢。

圖3 載流和滑動速度不變時載流穩定系數隨法向載荷增大變化趨勢

理論分析：強載流滑動接觸下的摩擦副在滑動過程中由于接觸表面不是絕對平滑的，因此只能有少數的點實際發生了真正的接觸，在這些接觸的點中也只有少數接觸點的導電膜能在外加強電場或外加機械力的作用下被破壞掉從而形成導電斑點，且這些導電斑點是隨著接觸狀態的變化不斷變化的，外加機械力越大，導電斑點數目就越多，載流穩定性就越好，相應的載流穩定系數就越小。因此，在載流和滑動速度不變的情況下，隨著法向載荷的增大載流穩定系數呈現出逐漸減小的變化趨勢。

對比圖2、3可以發現，表征滑板磨耗快慢的滑板磨耗率及表征電力機車受流穩定性好壞的載流穩定系數隨法向載荷的增大呈現出不同變化趨勢，這使得尋求特定載流和滑動速度條件下使二者同時最優的法向載荷變得很復雜，因此，采用多目標優化的方法尋求特定條件下使二者同時最優的法向載荷對應的非劣解。

因為對弓網系統中表征滑板磨耗快慢的滑板磨耗率及表征電力機車受流穩定性好壞的載流穩定系數進行有效預測方面的研究還很少，缺乏理論基礎，因此，首先采用建立改進的BP神經網絡非線性模型的方法對不同實驗條件下的滑板磨耗率和載流穩定系數進行預測。然后，通過多目標優化的方法尋求特定載流和滑動速度條件下同時使滑板磨耗最小，電力機車受流最穩定的法向載荷對應的非劣解。

3 遺傳算法優化BP神經網絡模型

遺傳算法具有很強的宏觀搜索能力和良好的全局優化性能，將遺傳算法與BP神經網絡相結合，訓練時先用遺傳算法對BP神經網絡權值和閾值進行優化，再利用BP神經網絡來進行精確求解。

3.1 優化算法流程

圖4 遺傳算法優化BP神經網絡權值和閾值的算法框圖

3.2 BP網絡結構

BP神經網絡能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關系，通過大量數據學習訓練，從變化無窮的非線性組合中找到最佳的非線性關系，用以表征輸入-輸出之間的數值關系。這為尋求滑板磨耗率及載流穩定系數與法向載荷、載流及滑動速度之間復雜的映射關系提供了依據，其網絡結構如圖5所示。

圖5 BP神經網絡結構圖

將經過遺傳算法優化后的權值和閾值帶入神經網絡，便可以得出網絡輸出，即滑板磨耗率與載流穩定系數的預測結果，預測值與實驗值相比誤差很小，基本吻合，如表3所示。表中F為法向載荷；I為載流；V為滑動速度；W為滑板磨耗率；δ為載流穩定系數。

表3 滑板磨耗率與載流穩定系數實驗值與預測值

4 基于粒子群算法的多目標優化

多目標優化粒子群算法流程參加見文獻[28]，根據上述算法對測試函數式（3）進行檢驗：

其中x∈[-5,7]。

在測試過程中，種群數N=100，最大代數Gmax=100，影響粒子更新速度的常數c1=0.7，c2=0.3，慣性權重ω=0.7，進而得到圖6所示非劣解關系圖。可以看到算法找出了測試函數的非劣前沿曲線，反映出了目標函數的變化趨勢。

圖6 測試函數經過優化后的非劣解圖

5 最優載荷的確定

采用設計的粒子群算法作為優化算法，以法向載荷為優化變量，其中運行速度和載流可由決策者根據運行情況確定相應數值（以載流為300 A、運行速度為100 km/h為例），將每個粒子個體位置信息經過轉化變為變量數值，輸入遺傳算法優化BP神經網絡訓練的黑箱模型，得到輸出為滑板磨耗率和載流穩定系數的兩個目標函數，進而逐步進行非劣比較，經過100步優化后，得到存儲的非劣解集如圖7所示，決策者可根據非劣解集按照自身偏重選擇相應的法向載荷，其對應關系如圖8所示。

6 結論

（1）建立了以法向載荷、載流、滑動速度為輸入量，滑板磨耗率、載流穩定系數為輸出量的遺傳算法優化BP神經網絡非線性模型，預測值與實驗值基本吻合。

圖7 非劣解集

圖8 不同非劣解對應的法向載荷

（2）采用基于粒子群算法的多目標優化方法對滑板磨耗率、載流穩定系數兩個目標進行優化，得到了在特定載流和滑動速度條件下，最佳法向載荷對應的滑板磨耗率最低、載流穩定系數最小的非劣解。

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