强电流滑动电接触下的最佳法向载荷研究

陈忠华，康立乾，回立川

辽宁工程技术大学 电气与控制工程学院，辽宁 葫芦岛 125105

1 引言

载流摩擦副是一种非常特殊的摩擦副，被广泛地应用在电力机车弓网系统、电机的电刷系统等领域[1-2]。在电力机车的弓网系统中，受电弓滑板与接触网导线之间的摩擦接触状态直接影响到机车的运行速度和牵引力的稳定性，主要体现为载流稳定性；同时受电弓滑板与接触网导线的摩擦磨损性能决定了机车连续运行的时间和接触网导线的使用寿命。法向载荷、载流、电力机车的运行速度等是影响弓网系统摩擦磨损的主要因素，同时也是影响载流稳定性的关键因素[3-9]。因此，寻找在特定载流和滑动速度条件下的基于滑板磨耗率最低、载流稳定性最好的最佳法向载荷，对减少弓网系统的磨损、提高使用寿命、降低铁路维护费用的同时提高电能传输的效率和稳定性，使电力机车获得持续、稳定的运行速度方面具有重大意义。

国内电接触方面的论著中以开关触头、电刷等为研究内容的较多[10-13]，而以电气化铁路为背景的载流摩擦磨损方面的研究近几年才开展起来，主要是针对不同摩擦副材料，研究电流、速度、载荷、润滑对摩擦系数、磨损率及滑板温升的影响、温升对磨损性能的影响[14-19]。

国外对载流摩擦磨损的研究开始较早，研究人员主要研究了载荷、速度、温度、润滑条件、电流大小和电弧等物理条件和电学条件，对电场中摩擦副的摩擦学性能（磨损率、摩擦力、摩擦系数）和接触行为（动态接触电阻）的影响[20-23]。关于载荷对载流摩擦磨损性能影响方面，Hiroki Nagasawa等[24]以铜导线-铁基滑板材料为配副，在块-盘式实验机上研究发现，摩擦副的磨损率与电流的关系基本上呈线性增加，但对于载荷，在小于0.27 MPa时，磨损率与载荷成正比，而大于0.27 MPa时，磨损率随着载荷的增加反而减小。而在无电流下，磨损率始终随载荷的增加而增加。但Hiroki Nagasawa等人的实验条件为：电流10～30 A、载荷10～40 N、实验速度1～5 m/s，实验参数均较低，不能满足高速铁路研究对电流、载荷和速度的要求。Shunichi Kubo等[25]的研究认为，载流条件下摩擦副在摩擦过程中的热主要来自三个方面：电弧热、摩擦热和电流产生的热，而载荷是一个与三者都相关的因素，合理的载荷有利于减小各种热效应，降低磨损率。Yasar I等人[26]通过实验发现，随着接触压力的增加，摩擦系数和摩擦副间的能量先减小再增加，而摩擦面间的电势逐渐减小。压力较小时以电弧烧蚀为主，压力较大时以磨料磨损为主。Dong L等人[27]研究发现，当压力大于等于50 N（0.64 MPa）时摩擦系数随着电流的减小而减小，无电流时摩擦系数最小，而销试样的磨损率随着压力的增加而增大；压力小于50 N时摩擦系数和磨损量均与上述情况截然相反。

目前对于载流条件下的磨损量的研究多局限于定性分析各因素对磨损量的影响，关于强电流滑动电接触下的基于滑板磨耗率最低、载流稳定系数最小的最佳法向载荷方面定量分析的研究内容还未见深入报道。因此，本文采用多目标优化的方法确定了在特定载流和滑动速度条件下的基于滑板磨耗率最低、载流稳定性最好的最佳法向载荷对应的非劣解。

2 实验步骤

2.1 实验装置

自行研制的滑动电接触实验机如图1所示。利用该实验机进行受电弓滑板和接触导线的载流摩擦实验，在实验过程中可以实现对滑动速度、接触电压、实际接触电流、摩擦系数、温度等参量的实时在线测量和存储，而磨耗量则需要每次进行手工测量并记录，以便于后期的数据处理。

图1 高性能滑动电接触实验机实物图

2.2 实验材料参数

实验用的滑板及导线材料参数如表1、2所示。

表1 滑板与导线的参数

表2 滑板材料化学成份 （%）

2.3 参数定义

2.3.1 滑板磨耗率

滑板磨耗率定义为滑板相对于接触导线滑动104km的质量损失，单位为g/104km。

2.3.2 载流稳定系数

载流标准差SI定义为：

载流稳定系数δ定义为：

式（2）中，Ii为载流的瞬时值；Iˉ为动态载流平均值；SI为载流的标准差。δ值越小说明电力机车受流稳定性越好。

2.4 实验方案

实验环境下，法向载荷值取30 N、40 N、50 N、60 N、70 N、80 N、100 N；载流值取100 A、150 A、200 A、250 A、300 A；滑动速度值取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为0.01 g的LT1002电子秤进行测量；接触电流瞬时值通过电流互感器实时测量。

2.5 实验数据及分析

从图2中可以发现，在载流和滑动速度不变的情况下，滑板磨耗率随法向载荷的增大呈现出先减小后增大的变化趋势。

图2 载流和滑动速度不变时滑板磨耗率随法向载荷增大变化趋势

理论分析：由电流导致的滑板磨损称为电气磨损，滑板在外加机械力的作用下产生的摩擦磨损称为机械磨损。电气磨损和机械磨损间的比例关系由法向载荷决定，法向载荷较小时，滑板在高速滑动过程中的不稳定性会导致产生大量电弧，电弧侵蚀成为主要磨损因素；随着法向载荷的增大，摩擦副的稳定性得到加强，电气磨损逐渐减小，当法向载荷继续增大，由于机械磨损的比例加重并成为主要磨损因素，使滑板磨损增大，因此，在载流和滑动速度不变的情况下，滑板磨耗率随法向载荷增大呈现出先减小后增大的变化趋势。

从图3中可以发现，在载流和滑动速度不变的情况下，随着法向载荷的增大载流稳定系数呈现出逐渐减小的变化趋势。

图3 载流和滑动速度不变时载流稳定系数随法向载荷增大变化趋势

理论分析：强载流滑动接触下的摩擦副在滑动过程中由于接触表面不是绝对平滑的，因此只能有少数的点实际发生了真正的接触，在这些接触的点中也只有少数接触点的导电膜能在外加强电场或外加机械力的作用下被破坏掉从而形成导电斑点，且这些导电斑点是随着接触状态的变化不断变化的，外加机械力越大，导电斑点数目就越多，载流稳定性就越好，相应的载流稳定系数就越小。因此，在载流和滑动速度不变的情况下，随着法向载荷的增大载流稳定系数呈现出逐渐减小的变化趋势。

对比图2、3可以发现，表征滑板磨耗快慢的滑板磨耗率及表征电力机车受流稳定性好坏的载流稳定系数随法向载荷的增大呈现出不同变化趋势，这使得寻求特定载流和滑动速度条件下使二者同时最优的法向载荷变得很复杂，因此，采用多目标优化的方法寻求特定条件下使二者同时最优的法向载荷对应的非劣解。

因为对弓网系统中表征滑板磨耗快慢的滑板磨耗率及表征电力机车受流稳定性好坏的载流稳定系数进行有效预测方面的研究还很少，缺乏理论基础，因此，首先采用建立改进的BP神经网络非线性模型的方法对不同实验条件下的滑板磨耗率和载流稳定系数进行预测。然后，通过多目标优化的方法寻求特定载流和滑动速度条件下同时使滑板磨耗最小，电力机车受流最稳定的法向载荷对应的非劣解。

3 遗传算法优化BP神经网络模型

遗传算法具有很强的宏观搜索能力和良好的全局优化性能，将遗传算法与BP神经网络相结合，训练时先用遗传算法对BP神经网络权值和阈值进行优化，再利用BP神经网络来进行精确求解。

3.1 优化算法流程

图4 遗传算法优化BP神经网络权值和阈值的算法框图

3.2 BP网络结构

BP神经网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，通过大量数据学习训练，从变化无穷的非线性组合中找到最佳的非线性关系，用以表征输入-输出之间的数值关系。这为寻求滑板磨耗率及载流稳定系数与法向载荷、载流及滑动速度之间复杂的映射关系提供了依据，其网络结构如图5所示。

图5 BP神经网络结构图

将经过遗传算法优化后的权值和阈值带入神经网络，便可以得出网络输出，即滑板磨耗率与载流稳定系数的预测结果，预测值与实验值相比误差很小，基本吻合，如表3所示。表中F为法向载荷；I为载流；V为滑动速度；W为滑板磨耗率；δ为载流稳定系数。

表3 滑板磨耗率与载流稳定系数实验值与预测值

4 基于粒子群算法的多目标优化

多目标优化粒子群算法流程参加见文献[28]，根据上述算法对测试函数式（3）进行检验：

其中x∈[-5,7]。

在测试过程中，种群数N=100，最大代数Gmax=100，影响粒子更新速度的常数c1=0.7，c2=0.3，惯性权重ω=0.7，进而得到图6所示非劣解关系图。可以看到算法找出了测试函数的非劣前沿曲线，反映出了目标函数的变化趋势。

图6 测试函数经过优化后的非劣解图

5 最优载荷的确定

采用设计的粒子群算法作为优化算法，以法向载荷为优化变量，其中运行速度和载流可由决策者根据运行情况确定相应数值（以载流为300 A、运行速度为100 km/h为例），将每个粒子个体位置信息经过转化变为变量数值，输入遗传算法优化BP神经网络训练的黑箱模型，得到输出为滑板磨耗率和载流稳定系数的两个目标函数，进而逐步进行非劣比较，经过100步优化后，得到存储的非劣解集如图7所示，决策者可根据非劣解集按照自身偏重选择相应的法向载荷，其对应关系如图8所示。

6 结论

（1）建立了以法向载荷、载流、滑动速度为输入量，滑板磨耗率、载流稳定系数为输出量的遗传算法优化BP神经网络非线性模型，预测值与实验值基本吻合。

图7 非劣解集

图8 不同非劣解对应的法向载荷

（2）采用基于粒子群算法的多目标优化方法对滑板磨耗率、载流稳定系数两个目标进行优化，得到了在特定载流和滑动速度条件下，最佳法向载荷对应的滑板磨耗率最低、载流稳定系数最小的非劣解。

[1]He D H，Manory R R，Gardy N.Wear of railway contact wires against current collector materials[J].Wear，1998，215：146-155.

[2]Ichikses K，Achikta M.Electric conductivity and mechanical propertiesofcarbide dispersion strengthened copperprepared by compocasting[J].Materals Transation JIM，1993，34（8）：718-724.

[3]Jia S G，Liu P，Ren F Z，et al.Sliding wear behavior of copperalloy contactwire againstcopper-based strip for high-speed electrified railways[J].Wear，2007，262：772-777.

[4]Wang W G，Dong A P，Wu G N，et al.Study on characterization of electrical contact between pantograph and catenary[C]//2011 IEEE 57th Holm Conference on Electrical Contacts，2011：1-6.

[5]Engel T G，Neri J M，Veracka M J.Characterization of the velocity skin effect in the surface layer of a railgun sliding contact[J].IEEE Transactions on Magnetics，2008，44（7）：1837-1844.

[6]Bouchoucha A，Zaidi H，Kadiri E K，et al.Influence of electric fields on the tribological behaviour of electrodynamical copper/steel contacts[J].Wear，1997，203：434-441.

[7]Azevedo C R F，Sinatora A.Failure analysis of a railway copper contact strip[J].Engineering Failure Analysis，2004，6（11）：829-841.

[8]Bucca G，Collina A.A procedure for the wear prediction of collector strip and contact wire in pantograph-catenary system[J].Wear，2009，266：46-59.

[9]郭凤仪，姜国强，赵汝彬，等.基于相对稳定系数的滑动电接触特性[J].中国电机工程学报，2009，29（36）：113-119.

[10]荣命哲.电接触理论[M].北京：机械工业出版社，2004.

[11]赵子玉，武建文，邹积岩，等.利用CCD摄像系统研究真空电弧演变过程[J].中国电机工程学报，1999，19（11）：10-13.

[12]刘春，何俊佳，邹积岩.CuCr触头材料导电性的三维仿真[J].中国电机工程学报，2001，21（1）：18-20.

[13]吴细秀，李震彪.电器电极材料喷溅侵蚀的理论计算[J].中国电机工程学报，2003，23（6）：96-101.

[14]李鹏，张永振，李健，等.载流条件下铬青铜/纯铜摩擦副摩擦磨损性能研究[J].润滑与密封，2007，32（2）：1-3.

[15]董霖，李丰学，陈光雄，等.有无电流工况下钢铝复合轨/受电靴的摩擦磨损特性[J].润滑与密封，2006（6）：36-38.

[16]孙乐民，沈向前，张永振.载流摩擦磨损规律研究[J].材料保护，2004：132-133.

[17]戴利民，林吉忠，丁新华.滑板材料受流摩擦时接触点瞬态温升对磨损性能的影响[J].中国铁道科学，2002，23（2）：111-117.

[18]翟文杰，山本雄二.外加电场对边界润滑条件下钢-钢摩擦副摩擦磨损性能的影响[J].摩擦学学报，2000（6）：435-438.

[19]Wang Y A，Li J X ，Yan Y，et al.Effect of electrical current on tribological behavior of copper-impregnated metallized carbon against a Cu-Cr-Zr alloy[J].Tribology International，2012，50：26-34.

[20]Chen Z，Liu P，Verhoeven J D，et al.Sliding wear behavior of deformation-processed Cu-15vol.%Cr in situ composites[J].Wear，1996，195：214-222.

[21]Paul G S.Electrical contacts[M].[S.l.]：CRC Press，1999.

[22]HeD H，ManoryR.A novelelectricalcontactmaterial with improved self-lubrication for railway current collectors[J].Wear，2001，249：626-636.

[23]Bansal D G，Streator J L.Behavior of copper-aluminum tribological pair under high current densities[J].IEEE Trans on Magnetics，2009，45（1）：244-249.

[24]NagasawaH，KatoK.Wearmechanism ofcopperalloy wire sliding against iron-base strip under electric current[J].Wear，1998，216：179-183.

[25]Kubo S，Kato K.Effect of arc discharge on wear rate of Cu-impregnated carbon strip in unlubricated sliding against Cu trolley under electric current[J].Wear，1998，216：172-178.

[26]Yasar I，Canakci A，Arslan F.The effect of brush spring pressure on the wear behavior of copper-graphite brushes with electrical current[J].Tribology International，2007，40：1381-1386.

[27]Dong L，Chen G X，Zhu M H，et al.Wear mechanism of aluminum stainless steel composite conductor rail sliding against collector shoe with electric current[J].Wear，2007，263：598-603.

[28]张利彪，周春光，马铭，等.基于粒子群算法求解多目标优化问题[J].计算机研究与发展，2004，41（7）：1286-1291.