基于多磨損特征參數的濕式離合器損傷閾值模型研究*

舒越超 李 樂 吳健鵬 季文龍 侯 銳 王 成

(北京信息科技大學機電工程學院,現代測控技術教育部重點實驗室 北京 100192)

濕式離合器是車輛傳動系統的重要組成部分，濕式離合器有著傳遞轉矩大、使用壽命長等優點，已被廣泛應用于重型設備、軍用裝甲車輛。摩擦元件的磨損是當前濕式離合器損傷失效的主要原因之一，濕式離合器存在變形與過度磨損等多種損傷形式[1]。摩擦元件的磨損損傷受多重因素影響，比如轉速差、接合油壓、潤滑油壓和接合時間等，其失效形式也可以由表面粗糙度、金屬元素濃度、磨損量等多種依據來判定。在極端工況下，離合器頻繁或者長時間地接合極易造成摩擦片摩擦性能降低，甚至出現打滑、斷裂等。故研究摩擦元件的多磨損特征對提高離合器傳動效率和延長其使用壽命都具有重要意義。

近幾年，國內外關于濕式離合器滑摩特性的相關研究較多。關于摩擦副滑摩溫升特性研究中，吳健鵬等[2]引入平均溫升速率、最大徑向溫差、徑向溫度不均勻系數和徑向溫度偏移系數，建立了濕式摩擦副滑摩溫升特性評價體系；李樂等人[3]、王立勇等[4]通過有限元仿真技術對濕式離合器摩擦副滑摩過程中的溫度場、應力場進行了分析，探究了摩擦副的熱失效原因。關于接合特性研究中，于亮等人[5]建立了花鍵摩擦力的多摩擦副界面平均比壓和轉矩的計算模型，得到了多摩擦副的比壓衰減系數；WANG等[6]、WU等[7]、CHO等[8]通過濕式離合器的接合特性，預測了接合過程中傳遞的扭矩，測量得到了濕式離合器接合期間扭矩傳遞的摩擦因數。關于磨損特征研究中，YAN等[9]針對濕式離合器摩擦磨損綜合傳動裝置的歷史故障油液光譜數據，考慮劣化變量對裝備劣化的貢獻程度，建立了裝置的工作壽命模型；宋磊博等[10]從剪切磨損角度探索剪切強度各向異性的機制，定量分析了粗糙節理在不同法向應力下的強度特征與破壞特征；楊曉燕等[11]結合混凝土沖蝕磨損計算公式，對橋墩沖蝕磨損進行數值模擬；樊智敏等[12]考慮粗糙度的影響，建立在流體動壓潤滑狀態下圓臺型表面織構的數學模型，對密封環接觸表面在不同織構參數、不同粗糙度參數下潤滑膜壓力大小及分布情況進行研究。關于預測模型研究中，柴聰聰等[13]結合數據轉換和深度學習的圖形化預測方法，對結冰翼型氣動特性參數進行了預測；樊紅衛等[14]利用深度信念網絡并結合鐵譜分析技術，建立了受限玻爾茲曼機模型；范士雄等[15]、BAI等[16]借助粒子群尋優BP網絡算法對工程設備的負載進行了有效預測，得出了載荷與工況的對應關系。

綜上所述，目前研究人員已通過有限元仿真軟件與臺架試驗對濕式離合器滑摩過程的溫升問題、接合特性進行了深入研究，但針對濕式離合器摩擦元件磨損損傷研究較少，且綜合多磨損特征分析還不夠深入。因此，為獲取濕式離合器多磨損特征參數的臨界損傷閾值，本文作者依據濕式離合器摩擦磨損特性，基于部分工況的濕式離合器摩擦磨損綜合試驗結果；利用實測數據擬合插值得出了多工況的臨界磨損率、臨界表面粗糙度變化率與Fe和Cu元素濃度最大變化率；構建了基于PSO-BP神經網絡預測模型，得到了多磨損特征參數的濕式離合器損傷閾值模型，并通過同類模型與實測數據驗證了模型的有效性和準確性。

1 加速壽命試驗

1.1 濕式離合器摩擦磨損綜合試驗臺

為揭示摩擦元件滑摩損傷機制，搭建濕式離合器摩擦磨損綜合傳動試驗臺，如圖1所示。試驗臺由電機動力裝置、輸入轉矩轉速傳感器、離合器包箱、輸出轉矩轉速傳感器、慣量、負載裝置等裝置組成。離合器包箱內含兩副摩擦副，由摩擦片與對偶鋼片2部分組成。摩擦片厚度為2 mm，由碳鋼芯板基體和粉末冶金工藝制造的表面銅鍍層構成；鋼片厚度為3 mm，材料為65Mn鋼。

圖1 濕式離合器摩擦磨損綜合傳動試驗裝置與結構

試驗裝置的潤滑油壓由泵站提供，控制油通過油路進入離合器包箱內油缸，推動活塞使離合器摩擦片和鋼片壓緊接合；撤去油壓，回位彈簧將活塞推回，實現摩擦片和鋼片的分離。

1.2 試驗方案

為得到濕式摩擦元件不同工況下的臨界損傷閾值，搭建濕式離合器摩擦磨損綜合試驗臺對摩擦元件進行循環工況的滑摩試驗，加速離合器壽命過程。為反映摩擦元件真實使用情況，試驗參數與實際工作下的相對轉速差、凈面壓和單位面積潤滑流量等條件相符合。設計的加速壽命試驗方案如圖2所示。初始摩擦元件經10 min的定工況磨合后進入加速壽命階段。加速壽命階段采用多工況短時滑摩與單一工況長時滑摩交替進行的方法，該方法縮短了摩擦元件實際損傷所需時間。多工況短時滑摩的目的在于加速摩擦元件損傷，使得摩擦副在短時間的極限工況下近似受損。單一工況的長時滑摩目的在于使近似受損的摩擦副的實際損傷時刻發生在試驗所設定的工況下，從而得到加速壽命試驗下的單一工況長時滑摩損傷參數，作為該工況下的損傷特征進行分析。

圖2 摩擦元件加速壽命試驗方案

多工況短時滑摩試驗采用的壓力為1.0、2.0 MPa，轉速為1 000、2 000 r/min，通過不同油壓與轉速組合進行正交試驗，每次接合時間為2 s，多工況短時滑摩接合總時間為8 s。基于試驗安全性，不宜設定較大的壓力、轉速。為此，單一工況長時滑摩階段的設定的壓力為0.3、0.5、0.6、0.8、1.0 MPa，轉速為200、400、500、600、800、1 000 r/min，通過不同油壓與轉速組合進行正交試驗，每次接合時間為10 min。以8 s的多工況短時滑摩與10 min的單一工況長時滑摩為一個周期，每滑摩一周期暫停一次，取下摩擦片洗凈烘干后提取表面粗糙度并測量厚度，同時對離合器包箱內油液采樣，通過油液光譜儀分析Fe與Cu元素濃度。分析完成后裝入摩擦片，進行下一周期的滑摩試驗。周期循環試驗至摩擦副出現分離或接合不完全現象，停止試驗。

2 多磨損特征參數提取

摩擦元件的磨損狀況可以由多種特征形式來表征，為獲取濕式摩擦元件多磨損特征，需對試驗采集到的數據進行特征參數提取。如圖3所示，以金屬元素濃度的最大變化率、臨界磨損率、摩擦片表面粗糙度變化率來表征摩擦副受磨損影響下的損傷特征。

圖3 損傷特征參數提取

2.1 臨界磨損率

圖4 摩擦片測量位置設定及不同轉速、油壓下的臨界磨損率

2.2 金屬元素濃度變化率

油液光譜數據是磨損狀態監測與健康狀態評估的常用數據，廣泛用于綜合傳動裝置磨損退化失效研究[9]。離合器包箱內零部件眾多，需區分來自各磨損零部件的多種油液光譜數據，選擇代表金屬元素表征摩擦元件的損傷。根據圖2中油液提取方案，記錄每個時段下的Fe與Cu元素濃度以及其他金屬元素濃度。以0.5 MPa、800 r/min加速壽命試驗為例，各個時段下的Cu、Mn、Fe、Mo等主要元素濃度如圖5所示。

圖5 加速壽命試驗各時段各元素濃度變化

從圖5可以看出，Cu元素在整個滑摩試驗階段濃度增長得最多，Cu元素主要來源于粉末冶金工藝制造的銅鍍層摩擦片，通過Cu元素濃度含量可判斷摩擦片的損傷情況。Fe元素較Cu元素濃度增長較少，Fe元素主要來源于對偶鋼片以及齒輪、軸承等。因此，文中借助Fe、Cu元素濃度的變化規律判斷摩擦元件的損傷，將提取的Fe、Cu元素濃度最大變化率作為多磨損特征的一部分特征參數。

2.3 表面粗糙度變化率

借助白光干涉儀對摩擦片表面形貌進行采集，采集方案如圖6所示。摩擦片表面每間隔45°選取一個采集點，共設定8個采樣點并標記指定提取位置，每次取出摩擦片后都對原指定位置進行形貌提取。根據白光干涉儀內部粗糙度提取公式計算摩擦片的表面粗糙度[17]。

圖6 表面粗糙度提取

提取摩擦片表面形貌過程存在采集環境不穩定等因素，需對采集裝置外加氣泵穩定載物臺。外表面為銅鍍層的摩擦片反光效果不佳，表面提取結果存在漏點，且受摩擦片表面局部凹坑的影響，降低了真實采集點的數量。因此，提取后的表面形貌首先會經過平面找平與漏點填充步驟，經過低通濾波去掉表面毛刺等混亂信號再計算形貌處理后的摩擦片表面粗糙度。

摩擦片表面形貌圖中顏色的差異代表提取表面的位置高低不同，紅色部位為面內位置較高的區域，綠色以及藍色部位為面內位置較低的區域。不同滑摩階段的摩擦片，各表面區域的粗糙度不同，且滑摩后期表現出更粗糙的形貌。將600 r/min、0.8 MPa工況下各時段的表面粗糙度繪制成曲線圖，以滑摩后期表面粗糙度最大下降率k為多磨損特征參數之一。

3 多磨損特征閾值模型

3.1 閾值模型構建

在PSO尋優算法里，每個優化問題的解都是D維搜索空間中的一個粒子。所有粒子看成D維空間中沒有質量和體積的虛擬點。每個粒子還有速度和位置來決定它們搜尋的方向和距離，PSO初始化為一群隨機解，然后通過迭代找到最優解。利用以下公式對粒子速度與位置進行更新[18]：

(1)

(2)

式中：i=1,2,…,m；d=1,2,…,D；c1和c2是非負常數的學習因子；r1和r2是[0,1]內的隨機數；w是非負慣性因子；a為權重，目的在于控制速度。

如圖7所示，PSO尋優網絡依次經過初始化、求解適應度、更新粒子位置與速度、判斷、結束等步驟。

圖7 PSO算法尋優步驟

BP神經網絡是對人類大腦工作過程中的生物學機制進行抽象而得到的數據處理模型[18]，神經元是構成BP神經網絡的基本單元。文中選用常用的sigmoid函數作為激活函數，表達式為

(3)

由神經元的結構可知,單個神經元的輸入和輸出滿足下式：

y=f(∑wi·ki+b)

(4)

式中：ki表示神經元的輸入；wi表示與該神經元連接的權重；b和y分別表示該神經元的偏置量和輸出結果；f表示該神經元的激活函數。

3.2 模型驗證

將油壓和轉速作為輸入參數，將Fe和Cu元素濃度變化率、表面粗糙度變化率以及臨界磨損率作為輸出參數，構建兩輸入、四輸出的PSO-BP預測模型。樣本數據由40組訓練集與8組測試集組成，將訓練結果與實測數據進行對比，分析相對誤差大小來判斷模型的準確性。

以表面粗糙度變化率為例，將實測數據與文中PSO-BP預測數據以及BP算法預測數據進行對比分析，如圖8所示，分別以8組工況下表面粗糙度變化率的BP算法預測值、PSO-BP算法預測值與實測值曲線為例驗證預測模型的準確性，可以觀察到PSO-BP算法預測值曲線更加貼近實測值曲線。

圖8 試驗及PSO-BP和BP算法得到的不同轉速及油壓下表面粗糙度對比

表1給出了4類特征的實測值和BP算法、PSO-BP算法預測值，并給出了4類特征的相對誤差絕對值平均值。可見，BP算法、PSO-BP算法預測值的相對誤差絕對值平均值分別為7.66%和5.74%，表明BP算法預測值的誤差明顯大于PSO-BP算法預測值的誤差，且PSO-BP算法預測值的最大相對誤差不高于7.06%，構建的基于多磨損特征參數的濕式離合器損傷閾值模型具有較高的可靠性和準確性，可以用來預測一定工況條件下離合器摩擦元件的損傷。

表1 特定工況實測值與預測值

4 結果及分析

通過離合器包箱天窗以及損傷特征數據曲線同時觀察到，摩擦元件的損傷時刻大致出現在滑摩90 min前后。摩擦元件此時出現不完全接合，鋼片出現輕微翹曲等現象。

采用控制單一變量法研究轉速對磨損特征參數的影響，如圖9所示。可知，4類損傷特征參數隨轉速的增大而增大，呈現非線性關系。由圖9(b)可知，Fe元素濃度變化率隨轉速變化表現出不規律增長特點，但整體呈增長趨勢。這是因為試驗過程中Fe元素濃度變化較小，同時油液中Fe元素是否均勻分布會對提取結果造成較大誤差，導致相近工況參數下Fe元素濃度變化率沒有表現出很好的規律性。由圖5和圖9(a)(b)可以看出，滑摩后期Fe元素濃度比Cu元素濃度低，且Fe元素變化率較Cu元素變化率小一個數量級。經后期拆檢發現，鍍銅層的摩擦片表面金屬掉落比鋼片表面金屬掉落更嚴重，表明摩擦元件的磨損主要是摩擦片表面鍍銅層的磨損。油液中Fe、Cu元素濃度的上升來源于黏著磨損拉拽掉落的第三體氧化物，因摩擦副滑摩過程產生的高溫使得Cu元素活躍，與空氣氧化后形成第三體，因而Cu元素濃度較高；而65Mn的鋼片狀態較為穩定，不易掉落且不易氧化，因而Fe元素濃度較低。

圖9 轉速對多磨損特征參數的影響

圖10所示為油壓對多磨損特征參數的影響。可知，4類特征參數在低油壓階段比低轉速階段表現出更小的數值，在高油壓階段比高轉速階段表現出更大的數值，油壓的變化對磨損特征參數的影響更顯著。油壓的變化相比轉速的變化，對磨損特征參數的影響有更大的變化梯度，且同轉速下低油壓階段的特征參數比高油壓階段的特征參數增長更快。從圖9(d)、10(d)可以看出，相對轉速，壓力對磨損量影響更加顯著。高油壓條件下，摩擦片厚度變化更迅速，且隨油壓的增加磨損率的增長更穩定。而轉速對磨損率的影響較小，磨損率在轉速相近的工況下變化不明顯，甚至出現降低的現象。

圖10 油壓對多磨損特征參數的影響

圖11示出了不同工況下摩擦片各階段的粗糙度。可以看到，摩擦片整個壽命過程粗糙度的變化情況可以分為4個階段：迅速下降、平穩增長、急劇增長、反轉下降。初始摩擦元件未經磨合，表面存在加工生產留下來的毛刺與凹凸體，加速壽命試驗前進行10 min的磨合期，該階段粗糙度迅速下降。粗糙度平穩增長階段處于磨粒磨損時期，該階段磨粒掉落后夾雜在接觸面內，使得摩擦副滑動時持續被刮、劃，粗糙度緩慢增長。急劇增長階段處于磨粒磨損與黏著磨損共存期，該階段摩擦元件表面主要因氧化逐漸形成第三體，摩擦副相對滑動掉落的第三體主要來自于摩擦片，進而摩擦片粗糙度出現急劇增大。隨著加速壽命試驗的持續進行，滑摩后期摩擦片表面第三體氧化物掉落至油液，此時摩擦片表面逐漸變光滑，摩擦片表面粗糙度反而出現下降。

圖11 不同工況下摩擦片各階段粗糙度

表面粗糙度變化率反映了摩擦元件表面性能的變化規律，加速壽命試驗過程中表面粗糙度變化率的上述4種變化規律同樣反映了試驗的4類滑摩階段，分別對應磨合期、磨粒磨損期、磨粒與黏著磨損共存期、黏著磨損期。摩擦元件出現損傷現象發生在第三階段，表面粗糙度大幅增長后出現下降，且表面粗糙度變化率表現出負增長趨勢，摩擦片表面性能逐漸降低。

在壓力0.5 MPa、轉速500 r/min的工況條件下，當表面粗糙度變化率達到-0.025 nm/s、Fe元素濃度最大變化率達到0.000 376 μg/(mL·s)、Cu元素濃度最大變化率達到0.004 14 μg/(mL·s)、磨損率達到0.000 263 mm/s時；在壓力1.0 MPa、轉速1 500 r/min的工況條件下，當表面粗糙度變化率達到-0.039 nm/s、Fe元素濃度最大變化率達到0.000 425 μg/(mL·s)、Cu元素濃度最大變化率達到0.005 96 μg/(mL·s)、磨損率達到0.000 298 mm/s時，可以認為摩擦元件由于過度磨損導致摩擦元件出現損傷，離合器傳遞效率降低。

綜上，基于多磨損特征的濕式離合器損傷閾值模型具有較高的可靠性和準確性，可以更好地用來預測濕式離合器摩擦副的臨界損傷條件，防止摩擦元件出現損傷甚至失效，保證濕式離合器的正常工作。

5 結論

(1)以轉速和油壓為輸入參數，以多磨損特征參數為輸出參數，構建的基于多磨損特征的濕式離合器損傷閾值模型具有較高的可靠性和準確性，預測結果最大相對誤差絕對平均值不超過7.66%。

(2)多磨損特征的4類損傷特征參數隨轉速和油壓的增大而增大，呈現非線性關系。Fe元素濃度變化率較Cu元素濃度變化率小一個數量級，說明鍍銅層的摩擦片表面磨損更嚴重，摩擦元件中的主要磨損元件是鍍銅層的摩擦片。

(3)表面粗糙度變化率、Fe和Cu元素濃度變化率、臨界磨損率4類磨損損傷特征參數，在低油壓階段比低轉速階段有更小的變化率；在高油壓階段比高轉速階段有更大的變化率，且多磨損特征參數對油壓的變化更為敏感。