李樂，舒越超，吳健鵬，陳漫，王立勇

（1. 北京信息科技大學(xué) 現(xiàn)代測控技術(shù)教育部重點實驗室，北京 100192；2. 北京理工大學(xué) 機械與車輛學(xué)院，北京 100081）

濕式離合器是綜合傳動裝置中的核心部件，由于其傳遞轉(zhuǎn)矩大、使用壽命長，已被廣泛應(yīng)用于重型以及軍用車輛[1]. 隨著現(xiàn)代交通對車輛傳動系統(tǒng)轉(zhuǎn)速和功率密度需求的提高，濕式離合器摩擦元件損傷問題成為了制約車輛傳動系統(tǒng)工作壽命的主要問題[2].研究濕式離合器摩擦元件變形問題，對濕式離合器工況監(jiān)測、故障診斷、健康管理具有重要意義[3].

在濕式離合器溫度場的研究方面，吳健鵬等[4]考慮溝槽冷卻、接觸面局部散熱和摩擦因數(shù)實時變化，引入了副間等效對流換熱系數(shù)和等效增益系數(shù)，優(yōu)化了溫度場數(shù)值模型，用試驗方法研究了潤滑流量對滑摩溫升特性的影響規(guī)律. 王立勇等[5]采用有限元模擬和實驗的方法，對比分析了種不同的徑向非均布壓力分布方式對濕式摩擦副工作過程中熱機耦合的作用，得到對偶鋼片溫度場、應(yīng)力場和應(yīng)變場三者之間的耦合關(guān)系. 鄒婷婷等[6]、張志剛等[7]主要借助構(gòu)建有限元模型對摩擦副滑摩溫度場進行了分析. 但濕式離合器在工作狀態(tài)下，摩擦副間的溫度采集較為困難，目前利用非接觸的紅外測溫技術(shù)與熱電偶和電阻式接觸式測溫技術(shù)為主，溫度采集裝置難以搭建且采集的溫度值準確度較低. 摩擦副溫升問題的研究多數(shù)采用有限元溫度場滑摩仿真并通過試驗驗證準確性的方法，得出不同載荷下摩擦副的溫度場分布規(guī)律，目前較少考慮到油液濃度、表面粗糙度與溫度場之間的關(guān)系.

在多源數(shù)據(jù)融合的研究方面，范士雄等[8]通過數(shù)值數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)的融合對輸電線超短期負荷進行了預(yù)測，采用BP-ANN 和BP-CNN 兩種數(shù)值處理網(wǎng)絡(luò)對負載進行了預(yù)測. 楊光輝等[9]提出了一種聲信號特征融合的變壓器故障判斷方法，在時域、頻域等不同空間域中對采集的變壓器正常聲信號進行特征提取，并對特征集利用加權(quán)熵主成分法得到融合模型. 李濟瀚等[10]通過主成分分析方法提取高維大氣數(shù)據(jù)中影響空氣質(zhì)量的關(guān)鍵變量，融合多類關(guān)鍵變量特征并建立在線序列極限學(xué)習(xí)機網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，通過更新訓(xùn)練數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)參數(shù)實現(xiàn)了對大氣PM2.5濃度的快速預(yù)測. 目前在濕式離合器摩擦元件的損傷預(yù)測方面較少，濕式離合器摩擦元件的各種損傷形式有著大量研究，但融合多類損傷特征分析有所欠缺. 因此，基于摩擦副有限元滑摩仿真和濕式離合器摩擦磨損綜合試驗，提取摩擦片損傷特征，通過多源數(shù)據(jù)融合方法將獲取到的損傷特征信息綜合并統(tǒng)一評價，構(gòu)建一種基于PSO-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的濕式摩擦元件損傷預(yù)測模型，并通過同類模型與試驗數(shù)據(jù)驗證預(yù)測模型的有效性和準確性.

1 PSO-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP (back propagation, BP) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在數(shù)據(jù)預(yù)測和場景應(yīng)用方面發(fā)展比較成熟，在機械傳動過程中的載荷預(yù)測和突發(fā)故障識別等應(yīng)用較廣.

初始化訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，連接權(quán)值V、W與閾值選取[?0.999, 0.999]區(qū)間內(nèi)隨機值. 對輸入?yún)?shù)后的輸出進行計算，網(wǎng)絡(luò)內(nèi)輸入層的輸出向量和輸入模式向量具有一致性，按照式(1)和式(2)對隱含層各個神經(jīng)元的輸入和輸出進行計算[11]：

式中：j=1,2,···,q；p為輸入層神經(jīng)元個數(shù).

調(diào)整輸出層各個神經(jīng)元的誤差，依據(jù)給定的期望輸出，前饋循環(huán)訓(xùn)練，校驗誤差值，達到給定誤差范圍：

式中:t=1,2,···,q；k為輸出層神經(jīng)元個數(shù).

通過校驗誤差對輸入層至隱含層之間的連接權(quán)值W，與隱含層至輸出層之間的連接權(quán)值V以及隱含層神經(jīng)元的閾值θ進行修正.

式中：α、β為學(xué)習(xí)速率，0α＜1;j=1,2,···,p;t=1,2,···,q； 0β＜1,i=1,2,···,n;j=1,2,···,p.

判斷全局網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練次數(shù)是否達到設(shè)定的訓(xùn)練要求，且同時滿足誤差設(shè)定范圍，即E≤ε，如果條件同時滿足，表示訓(xùn)練結(jié)果收斂，學(xué)習(xí)結(jié)束. 如果網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)次數(shù)小于設(shè)定次數(shù)，或還存在E≤ε的情況，則繼續(xù)進行前饋循環(huán)訓(xùn)練直至收斂.

1.2 PSO 尋優(yōu)算法

粒子群尋優(yōu)算法（particle swarm optimization, PSO）是一種智能的全局搜尋算法，基本原理是在可解空間內(nèi)選定一堆粒子，并隨機對其進行初始化.

假定搜尋空間是一個N維空間，該種群由n個粒子組成. 此種群X=(x1,x2,···,xn)，其中第k個粒子的位置用Xk=(xk1,xk2,···,xkn) 表示，速度用Vk=(vk1,vk2,···,vkn)表示，粒子個體極值用Pk=(pk1,pk2,···,pkn)表示，整體全局極值用Pg=(pk1,pk2,···,pkn)來表示.

PSO 算法的步驟以及流程圖如1 所示.

圖1 PSO 算法尋優(yōu)步驟Fig.1 PSO algorithm optimization steps

①初始化. 選定PSO 算法中涉及的各類參數(shù)，算法的最大迭代次數(shù)Tmax；學(xué)習(xí)訓(xùn)練因子c1，c2；粒子速度搜尋區(qū)間[Vmin，Vmax]. 隨機初始化搜索點的位置及其速度，提前設(shè)定每個粒子的初始位置，從個體極值找出全局極值并記錄位置.

②求解適應(yīng)度. 初始擬定的適應(yīng)度函數(shù)，計算所得好于當前個體極值，則個體最優(yōu)位置更新為計算后粒子的位置. 需要找到當前提供的所有粒子個體極值中的最優(yōu)值，若好于當前的全局極值，則全局極值更新為該最優(yōu)值，全局最優(yōu)位置更新為該粒子個體最優(yōu)位置.

③更新粒子位置與速度. 若ViVmin則將Vi更新為Vmin，Vi>Vmax則將Vi更新為Vmax.

④尋優(yōu)結(jié)束. 若迭代次數(shù)大于最大迭代次數(shù)Tmax，或全局最優(yōu)位置滿足最小界限，全局最優(yōu)位置為最后的最優(yōu)值并輸出最優(yōu)解，否則返回②繼續(xù)迭代.

2 濕式離合器摩擦元件損傷表征體系

濕式離合器出現(xiàn)損傷故障有多種情況，損傷形式可由不同的特征參數(shù)來表征. 判定摩擦元件損傷包含溫度、磨損等多類依據(jù)，為研究摩擦元件損傷特點，提取特征量來表征摩擦副損傷情況，如圖2 所示.以周向溫度梯度表征溫度損傷特征；以Fe 和Cu 元素濃度最大變化率與表面粗糙度Ra最大變化率表征磨損損傷特征.

圖2 損傷特征參數(shù)提取Fig.2 Damage feature parameter extraction scheme

2.1 周向溫度梯度

濕式摩擦元件由摩擦片與鋼片組成，幾何尺寸及材料屬性參數(shù)見表1 所示. 借助有限元仿真軟件ABAQUS 對濕式離合器滑摩過程溫度梯度問題進行分析. 參照摩擦副實際尺寸進行三維建模，設(shè)定摩擦片和鋼片的材料屬性.

表1 摩擦副幾何尺寸及材料屬性參數(shù)Tab.1 Geometric dimensions and material property parameters of friction pair

仿真過程以制動工況代替離合器接合工況，利用動態(tài)顯示分析方式. 加壓過程時間長度0.1 s，相對轉(zhuǎn)動時間長度1 s. 如圖3(a)所示，以2.0 MPa、1 500 r/min 為例，選取摩擦片半徑101.9 mm 處圓周路徑上的64 個等距節(jié)點溫度作為對象，如圖3(b)所示，每點之間表現(xiàn)出不同的溫度差. 依據(jù)提取路徑上的節(jié)點溫度值計算相鄰節(jié)點溫差，以路徑上最大溫度變化率作為周向溫度梯度特征.

圖3 周向路徑節(jié)點溫度選取結(jié)果Fig.3 Circumferential path node temperature selection results

2.2 濕式離合器摩擦性能全壽命試驗

為揭示摩擦副滑摩損傷機理，搭建濕式離合器摩擦磨損綜合傳動試驗臺. 離合器包箱內(nèi)兩對摩擦副由摩擦片與對偶鋼片兩部分組成，摩擦片厚度為2 mm，以粉末冶金工藝制造的銅鍍層作為摩擦面；鋼片厚度為3 mm，材料為65Mn 鋼.

如圖4 所示，設(shè)計加速壽命滑摩試驗，加速壽命階段以10 s 的多工況短時滑摩與10 min 的單工況長時滑摩為周期，滑摩間隔一周期暫停一次，取下摩擦片洗凈烘干再提取表面粗糙度. 同時對離合器包箱內(nèi)油液采樣，通過油液光譜儀提取Fe 與Cu 元素質(zhì)量質(zhì)量質(zhì)量濃度. 數(shù)據(jù)提取后再裝入摩擦片，進行下一周期的滑摩試驗.

圖4 加速壽命試驗方案Fig.4 Accelerated life test scheme

基于試驗安全性，加速壽命試驗工況維持在0.3 MPa、0.5 MPa、0.8 MPa 三種較低油壓，轉(zhuǎn)速分別恒定在100 r/min、400 r/min、500 r/min、600 r/min、800 r/min.

2.3 臨界損傷Fe-Cu 變化率

掉落在油液中的屑粒與第三體主要包含Cu 和Fe 兩種金屬元素,通過Fe 元素質(zhì)量濃度變化判定鋼片損傷；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 元素質(zhì)量濃度判定鋼片的損傷[12].如圖5(a)所示，以500 r/min 和0.5 MPa 工況為例，根據(jù)采取到11 個時段下的Fe 和Cu 元素濃度分別繪制元素濃度增長曲線圖.

通過觀察并拆檢離合器包箱內(nèi)摩擦元件，如圖5(b)所示，拆檢發(fā)現(xiàn)摩擦副出現(xiàn)了接合不完全，摩擦片與鋼片在自然狀態(tài)下出現(xiàn)了分離且摩擦片與鋼片發(fā)生不同程度的磨損損傷. 同時觀察Fe 和Cu 元素濃度增長曲線，加速壽命試驗90 min 前后，此階段Fe 和Cu 元素濃度增長加快，元素濃度的變化率突增，濃度曲線斜率增大.

圖5 元素濃度增長曲線與摩擦元件拆檢示意圖Fig.5 Element concentration growth curve and schematic diagram of disassembly and inspection of friction elements

Fe 和Cu 元素濃度增長過程反映了離合器的壽命過程，研究指定工況下摩擦元件磨損損傷規(guī)律，提出用一種濕式離合器金屬油液濃度最大變化率來表征摩擦副損傷，以摩擦副滑摩90 min 前后的 Fe 和Cu 元素濃度最大變化率作為特征參數(shù).

2.4 損傷表面粗糙度Ra 特征

利用白光干涉儀對濕式離合器摩擦片表面形貌特征進行提取，選擇提取點與提取范圍，如圖6(a)所示. 在摩擦片表面每間隔45°設(shè)定一個采樣點，每10 min間隔取出摩擦片對原標記位置進行粗糙度提取. 形貌提取前對表面進行找平，重新定義一個新的平面并計算實際點的高度到定義平面的距離，再根據(jù)找平后的距離計算摩擦片的表面粗糙度. 粗糙度計算式為

以500 r/min、0.5 MPa、滑摩60 min 工況為例，提取后表面形貌如圖6(b)所示. 圖中顏色的差異代表提取表面的位置高低不同，紅色部分為面內(nèi)位置較高的區(qū)域，不同滑摩階段的摩擦片表面高度與寬度不同且后期表現(xiàn)地更為粗糙.

圖6 摩擦片表面形貌提取結(jié)果Fig.6 Extraction results of friction plate surface morphology

加速壽命試驗過程中，摩擦副依次經(jīng)歷磨合期、磨粒磨損期、黏著磨損期、損傷、失效階段. 表面粗糙度出現(xiàn)4 種典型階段，呈現(xiàn)急劇下降、緩慢持續(xù)上升、急劇上升、反轉(zhuǎn)下降4 種變化趨勢. 整個全壽命試驗階段，粗糙度下降時刻出現(xiàn)在90 min 前后. 為表征損傷摩擦片表面粗糙度，確定滑摩后期粗糙度下降階段的最大變化率為粗糙度特征參數(shù).

3 基于PSO-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損傷預(yù)測模型

依據(jù)24 組實測特征集，利用最小二乘法擬合試驗過程未涉及到工況下的Fe 和Cu 元素濃度、粗糙度數(shù)據(jù)，將擬合后的特征參數(shù)與24 組實測集疊加至64 組特征集. 以輸入轉(zhuǎn)速與接合油壓為預(yù)測模型輸入?yún)?shù)，以周向溫度梯度、Fe 和Cu 元素濃度變化率、表面粗糙度Ra 最大下降率為預(yù)測模型輸出參數(shù)，建立PSO-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型.-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型.

3.1 損傷表征參數(shù)數(shù)據(jù)處理

因周向溫度梯度、表面粗糙度、油液數(shù)據(jù)的量綱不同，數(shù)值大小差異會導(dǎo)致預(yù)測模型不收斂以及精度降低，需對樣本數(shù)據(jù)進行歸一化預(yù)處理. 采用min-max 線性歸一化方法對原始數(shù)據(jù)進行線性變換，將數(shù)據(jù)值縮放到指定的范圍之間，處于同一數(shù)量級，提高獲取最優(yōu)解的速度和數(shù)據(jù)分析的準確度，計算式如下[13]：

式中：Xe為數(shù)據(jù)歸一化后的值；x為初始實測值；xmin、xmax分別為樣本數(shù)據(jù)的最小值和最大值；Vmin、Vmax為給定放縮范圍的最大值和最小值，一般數(shù)據(jù)范圍設(shè)置為[-1，1]之間.

3.2 損傷表征參數(shù)數(shù)據(jù)融合

4 類損傷特征參數(shù)維度與數(shù)量級處在不同級別，為加速訓(xùn)練過程和提高訓(xùn)練精度，經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理與歸一化對輸入工況特征與摩擦片損傷特征參數(shù)進行降維處理. 劃分訓(xùn)練集進行融合模型的訓(xùn)練，訓(xùn)練結(jié)果與劃分的測試集進行對比驗證融合模型的訓(xùn)練精度.

預(yù)測尋優(yōu)前隨機初始化權(quán)值，微調(diào)學(xué)習(xí)速率設(shè)置為0.01，種群規(guī)模為40，迭代次數(shù)50 次. 每次迭代過程會重新生成一個新的權(quán)值，這個權(quán)值為此次尋優(yōu)下的特征代表. 權(quán)值的更新過程受初始速度與初始位置的影響，為加速尋優(yōu)過程，構(gòu)建搜尋加速因子與初始化函數(shù)，隱含層中的加速因子c1或c2中的神經(jīng)元hj被激活概率為

式中：v為可視層;w為連接權(quán)值；b為超參數(shù)；Sigmoid 函數(shù) σ(x)=.

融合模型中的粒子通過對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值和閾值進行實數(shù)編碼得到，尋優(yōu)維數(shù)N取決于尋優(yōu)網(wǎng)絡(luò)中油壓訓(xùn)練集與轉(zhuǎn)速訓(xùn)練集權(quán)值和閾值的數(shù)量，轉(zhuǎn)速、油壓到隱含層的連接權(quán)值矩陣A為

式中：m為轉(zhuǎn)速、油壓層神經(jīng)元個數(shù)；n為隱含層個數(shù).

尋優(yōu)輸出的最優(yōu)權(quán)值進入BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)劃分的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對網(wǎng)絡(luò)進行融合訓(xùn)練，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層的轉(zhuǎn)速和油壓通過3 層受限RBM 和2 層反饋層進行數(shù)據(jù)融合，其能量函數(shù)為[14]

式中：a、b為超參數(shù)；hj為隱含層神經(jīng)元；P、Q分別為顯性神經(jīng)元和隱性神經(jīng)元的個數(shù).

神經(jīng)元在BP 算法反饋層中表達式為

輸出層的數(shù)據(jù)融合過程通過隱含層節(jié)點進行融合，隱含層到輸出層的連接權(quán)值矩陣B為

式中:i為損傷特征層神經(jīng)元個數(shù)，j為隱含層. 損傷特征層與隱含層之間的權(quán)值表達式為

式中:Qpj為神經(jīng)元輸出信號；ρ為微調(diào)學(xué)習(xí)速率；δpj為網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差.

當輸出結(jié)果與期望輸出滿足最小誤差或者訓(xùn)練滿足迭代次數(shù)，訓(xùn)練結(jié)束，輸出融合預(yù)測結(jié)果，損傷特征參數(shù)的融合流程如圖7 所示.

圖7 PSO-BP 算法具體流程圖Fig.7 Specific flow chart of PSO-BP algorithm

4 預(yù)測模型驗證與結(jié)果分析

訓(xùn)練樣本輸入PSO-BP 預(yù)測模型，經(jīng)過預(yù)處理、尋優(yōu)、數(shù)據(jù)融合、預(yù)測輸出等步驟，最后輸出對應(yīng)工況下濕式離合器的4 項特征參數(shù). 將實測的Fe 和Cu元素質(zhì)量質(zhì)量質(zhì)量濃度與粗糙度Ra 數(shù)據(jù)同預(yù)測模型得到的預(yù)測數(shù)據(jù)進行對比分析，分析相對誤差來確定PSO-BP 預(yù)測模型的準確性.

對比500 r/min 和0.5 MPa 下4 類特征的實測值、PSO-BP 網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值與BP 網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值，如表2 所示.PSO-BP 網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值較BP 網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值更貼近實測值.

表2 各特征參數(shù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)結(jié)果Tab.2 Data training results of characteristic parameter

以周向溫度梯度實測值、PSO-BP 網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值和BP 網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值繪制折線，如圖8 所示.圖8(a)是恒定油壓，轉(zhuǎn)速從100 r/min 增加到1 800 r/min 的8 組關(guān)于轉(zhuǎn)速對周向溫度梯度的影響曲線，相比之下，隨著轉(zhuǎn)速的增大，實測值與兩類預(yù)測值周向溫度梯度增大，預(yù)測值圍繞實測值小幅度波動，PSO-BP 預(yù)測值相對更加貼近實測值曲線. 圖8(b)是恒定轉(zhuǎn)速，接合油壓從0.3 MPa 增加到1.0 MPa 的8 組關(guān)于接合油壓對周向溫度梯度的影響曲線圖，相比周向溫度梯度隨轉(zhuǎn)速變化的特性，低油壓表現(xiàn)出更小的溫度梯度，高油壓表現(xiàn)出更大的溫度梯度，周向溫度梯度受油壓變化影響更為顯著.

圖8 實測值與兩類預(yù)測值曲線圖Fig.8 Curve of measured value and two types of predicted value

比較周向溫度梯度隨轉(zhuǎn)速增大影響下的預(yù)測值與實測值的相對誤差，BP 算法預(yù)測值的平均相對誤差絕對值為8.6%，PSO-BP 算法8 個預(yù)測值的平均相對誤差絕對值為5.7%；比較周向溫度梯度隨油壓增大影響下的預(yù)測值與實測值的相對誤差，BP 算法8個預(yù)測值的平均相對誤差絕對值為7.2%，PSO-BP 算法預(yù)測值的平均相對誤差絕對值為4.6%. 結(jié)合圖8(a)和8(b) ，PSO-BP 算法預(yù)測值的平均相對誤差絕對值，在油壓變化影響下的周向溫度梯度預(yù)測結(jié)果更貼近實測值.

從圖9 可以觀察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(wěn)增長、急劇增長、反轉(zhuǎn)下降. 初始摩擦元件未經(jīng)磨合，表面存在加工生產(chǎn)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，目的在于去除試驗開展前的部分客觀影響. 粗糙度平穩(wěn)增長階段處于磨粒磨損時期，此階段磨粒掉落后夾雜在接觸面內(nèi)，使得摩擦副滑動時持續(xù)掉落屑粒，被刮、劃的摩擦片粗糙度緩慢增長. 急劇增長階段處于磨粒磨損與黏著磨損共存期，此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(xiàn)急劇增大變化現(xiàn)象. 隨著加速壽命試驗的持續(xù)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，摩擦片表面粗糙度出現(xiàn)反轉(zhuǎn)下降現(xiàn)象.

圖9 不同工況的摩擦片各階段粗糙度Fig.9 Roughness of friction plate at each stage

表面粗糙度變化率反映摩擦元件表面性能的變化規(guī)律，加速壽命試驗過程表面粗糙度變化率的4種變化規(guī)律同樣反映試驗的4 類滑摩階段，分別對應(yīng)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(xiàn)損傷現(xiàn)象發(fā)生在第3 階段，表面粗糙度大幅增長后出現(xiàn)反轉(zhuǎn)，且表面粗糙度變化率表現(xiàn)出負增長趨勢，摩擦片表面性能逐漸降低.

分別考慮油壓和轉(zhuǎn)速對各特征參數(shù)的影響程度，以預(yù)測數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)繪制曲線. 溫度梯度、Fe 元素變化率、Cu 元素變化率、表面粗糙度Ra4 類預(yù)測數(shù)據(jù)曲線與實測數(shù)據(jù)曲線趨勢一致. 應(yīng)用控制變量法研究油壓、轉(zhuǎn)速單一影響規(guī)律，一定油壓，不同轉(zhuǎn)速條件下，隨著轉(zhuǎn)速的增大，從圖10(a)、(b)可得，F(xiàn)e和Cu 元素濃度變化率增大；從圖10(c)可得表面粗糙度Ra變化率絕對值增大；從圖10(d)可得周向溫度梯度增大，高轉(zhuǎn)速階段周向溫度梯度增長減緩.

圖10 4 種損傷特征隨轉(zhuǎn)速變化曲線Fig.10 Curve of four damage characteristics with rotating speed

在一定轉(zhuǎn)速，不同接合油壓條件下，特征參數(shù)變化特性與同油壓不同轉(zhuǎn)速呈現(xiàn)相似的變化趨勢，特征參數(shù)整體隨油壓增大而增大，如圖11 所示. 低油壓階段具有較好的擬合效果，相對誤差最大值不高于3.6%，高油壓階段擬合誤差較大，相對誤差最大值為6.6%. 高油壓下的特征參數(shù)值比高轉(zhuǎn)速下的特征參數(shù)值更大，特征參數(shù)受油壓影響更大，各特征參數(shù)受油壓變化影響也更為敏感.

圖11 4 種損傷特征隨油壓變化曲線Fig.11 Curves of four damage characteristics with oil pressure

摩擦副損傷失效出現(xiàn)在黏著磨損后期，溫度分布不均勻以及相對轉(zhuǎn)速差導(dǎo)致拉拽掉落的第三體金屬氧化物，是造成摩擦副損傷的主要原因. 在高轉(zhuǎn)速或高油壓工況下，摩擦副工作環(huán)境更為嚴苛，大載荷工況導(dǎo)致摩擦副溫度場分布更不均勻，周向溫度梯度變大，同時摩擦副表面第三體金屬氧化物掉落加快，摩擦片鍍銅層的掉落導(dǎo)致滑摩后期表面粗糙度下降，摩擦片鍍銅層掉落后的表面粗糙度相比滑摩前表面粗糙度低很多. 掉落的第三體氧化物主要含Cu 元素和Fe 元素，黏著磨損后期油液內(nèi)掉落的金屬氧化物增快，Cu 元素和Fe 元素的增長率變大.

文中提出的PSO-BP 預(yù)測模型具有較高的擬合度，PSO-BP 預(yù)測算法整體較BP 預(yù)測算法更接近實際，最大誤差不超過7%，低工況具有更好的預(yù)測效果，全局最高擬合度為96.7%.

5 結(jié) 論

通過濕式離合器摩擦磨損試驗研究了摩擦元件不同工況下的損傷特點，并借助預(yù)測模型對不同工況下的臨界損傷作出了有效預(yù)測，發(fā)現(xiàn)摩擦元件的損傷屬于累積過程. 摩擦副的持續(xù)磨損、接觸面的高溫導(dǎo)致摩擦元件損傷，特征參數(shù)在損傷階段表現(xiàn)出短時間內(nèi)大幅度變化的特點，不同工況下摩擦元件的損傷具體表現(xiàn)為：

①濕式離合器摩擦元件周向溫度梯度、Fe 和Cu 元素濃度最大變化率、表面粗糙度Ra最大變化率與油壓和轉(zhuǎn)速呈非線性關(guān)系. 摩擦片周向溫度梯度隨壓力和轉(zhuǎn)速的增大略微增大，隨著載荷的增大，溫度梯度變化率逐漸減?。荒Σ猎膿p傷特征臨界值受油壓的影響更為敏感.

②油液內(nèi)的Fe 和Cu 元素質(zhì)量質(zhì)量質(zhì)量濃度最大變化率隨壓力和轉(zhuǎn)速的增大而增大，臨界損傷階段，元素濃度變化率突增；表面粗糙度Ra在整個滑摩過程中表現(xiàn)出4 種典型階段，呈現(xiàn)出急劇下降、緩慢持續(xù)上升、急劇上升、反轉(zhuǎn)下降4 種變化趨勢.

③基于PSO-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的濕式摩擦元件損傷預(yù)測模型具有較高的預(yù)測精度，4 類損傷特征預(yù)測結(jié)果的最大誤差不超過7%，融合模型在低載荷工況下具有更好的預(yù)測效果，全局最高擬合度為96.7%，能夠有效地對濕式摩擦元件多工況損傷進行預(yù)測.