基于ANN的螺杆泵定子橡胶磨损建模与预测*

张 凯

(沈阳工程学院 机械学院，辽宁 沈阳 110136)

基于ANN的螺杆泵定子橡胶磨损建模与预测*

张 凯

(沈阳工程学院 机械学院，辽宁 沈阳 110136)

定子橡胶是螺杆泵采油系统中的重要组成构件，其过早失效易造成螺杆泵工作效率下降并影响其使用寿命。笔者以丁腈橡胶和45#钢所组成的摩擦副为研究对象，利用环块式摩擦磨损试验机对单一因素(转速、温度和载荷)变化时橡胶的磨损趋势进行研究。应用人工神经网络技术建立了在转速、温度和载荷交互耦合作用下丁腈橡胶磨损量的神经网络预测模型，对其磨损趋势进行预测。通过比较实验结果和预测结果可看出，神经网络模型的预测误差控制在5%以内，具有较高的精度和鲁棒性，能够满足螺杆泵定子橡胶磨损趋势预测的要求。

螺杆泵；定子橡胶；磨损；人工神经网络；预测

0 引 言

采油螺杆泵作为一种新兴的人工举升技术已经广泛在油田生产中得到了广泛的应用[1]。螺杆泵的结构简单，主要构件是金属转子和橡胶定子，二者相配合形成多个密封腔并随转子的转动将油液举升到地面[2]。由于螺杆泵的服役环境恶劣且输送的料浆常含有腐蚀性液体，导致橡胶定子材料在使用时易发生脱胶、溶胶或磨损的情况，使橡胶过早失效并缩短了泵的使用寿命。因此，螺杆泵定子橡胶磨损问题已成为制约其发展的重要问题。

目前，人们已经对橡胶-金属配副在干摩擦、水润滑、油润滑等介质条件下橡胶的摩擦磨损规律进行了较为深入的研究，并取得了一定的成果[3-5]。但这类试验研究仅考虑了单一因素对橡胶磨损的影响，尚未考虑多个因素交互作用时对橡胶磨损的影响，国内外对此类问题的报道也并不多见。笔者旨在利用人工神经网络技术的非线性处理功能，建立在温度、载荷和转速交互耦合作用下螺杆泵定子橡胶磨损量的神经网络预测模型，以此获得定子橡胶的摩擦磨损规律。依此结果对螺杆泵转速进行优化，可通过变频调速技术调整转速，达到减少系统停机次数并延长泵使用寿命的目的。

1 橡胶磨损实验

1.1 实验材料及设备

摩擦磨损实验在环块式摩擦磨损试验机上进行，摩擦副由金属环的圆柱面与橡胶试样的表面组成。金属环的材料采用45#钢(外径为Φ178 mm，内径为Φ27 mm，厚度为12.7 mm)，与橡胶接触的圆柱面粗糙度为Ra0.28。橡胶试样材料选用丁腈橡胶(尺寸为40 mm×25 mm×6 mm)，成分为丁腈橡胶100、改性剂12、氧化锌8、防老剂5、硫化剂3、硬脂酸4、焦油4、促进剂4，硫化温度 170 ℃×12 min，邵尔硬度为78°，拉伸强度为30.6 MPa。

1.2 实验方法

在环块式摩擦磨损试验机上对丁腈橡胶和45#钢组成的摩擦副进行不同转速、温度和载荷条件下的磨损实验，测量橡胶在不同实验条件下的磨损量。实验前，调节试验机参数到设定值，装配试样并加载；实验中，仔细观察实验曲线的变化情况，确保试验机正常运转；实验后，卸载并取下试样，在超声波仪器上仔细清洗并烘干，然后进行称重。利用磨损失重(mg)来评定试样的磨损过程，用精度为0.1 mg的电子天平测量试样的磨损量。

2 不同实验条件对橡胶摩擦磨损性能的影响

2.1 转速对橡胶摩擦磨损性能的影响

选择硬度为70HA的丁腈橡胶，载荷保持100 N不变，转速在0～225 r/min之间变化时，丁腈橡胶的磨损量随转速的变化曲线如图1所示。

图1 转速对橡胶摩擦磨损性能的影响

由图1可知，随着转速的增大磨损量也增大。当转速大于70 r/min时，磨损量显著增大。这是由于转速的增大导致金属环的圆柱面作用在橡胶表面的摩擦次数增加，造成橡胶的弹性变形很难迅速恢复；同时，摩擦次数的增加也导致摩擦副接触面的温度逐渐升高，加剧了橡胶的软化。

2.2 温度对橡胶摩擦磨损性能的影响

采用硬度相同的丁腈橡胶，同时保持载荷为100 N和转速为150 r/min不变。当温度在50～75 ℃之间变化时，丁腈橡胶的磨损量随温度的变化曲线如图2所示。

图2 温度对橡胶摩擦磨损性能的影响

由图2可知，随着介质温度逐渐升高，橡胶的磨损量也逐渐增大。当温度大于65 ℃时，橡胶的磨损量急剧增大。这是因为橡胶本身具有热胀冷缩的特性，随着温度的升高橡胶膨胀增大了摩擦副之间的接触面积，摩擦阻力也随之增大，加剧了橡胶表面的疲劳磨损。

2.3 载荷对橡胶摩擦磨损性能的影响

丁腈橡胶的硬度保持不变，转速保持150 r/min不变。当载荷在0～300 N之间变化时，丁腈橡胶的磨损量随载荷的变化曲线如图3所示。

图3 载荷对橡胶摩擦磨损性能的影响

从图3可看出，橡胶的磨损量随载荷的增大而增大。当载荷低于150 N时，磨损量的变化并不明显；但当载荷大于150 N时，磨损量急剧增大。这是因为随着载荷的不断增大，丁腈橡胶-45#钢摩擦副接触面间的作用力也不断增大，加剧了橡胶表面的撕裂程度；同时，摩擦生热导致摩擦副接触面的温度升高，加快了橡胶的磨损速度。

3 螺杆泵定子橡胶磨损的建模及预测

从上述单一因素变化时对丁腈橡胶的摩擦磨损性能的影响可看出，各因素均对其产生了影响且影响规律不同。在螺杆泵的实际工况中，定子橡胶通常受到多种因素交互耦合作用，其影响结果非常复杂且无法定量分析。针对这类非线性、时变性、强耦合的问题，通常采用人工神经网络技术来解决[6-7]。笔者选用BP神经网络算法进行螺杆泵定子橡胶磨损趋势的建模预测。该模型在逼近能力、分类能力和学习速度等方面都具有一定的特点，且应用较广泛。

3.1 神经网络模型的建立

以转速、温度及载荷作为网络的3个输入，以磨损量作为网络输出，其网络结构如图4所示。

图4 BP神经网络结构图

取不同实验条件下的20组摩擦磨损试验数据作为网络的学习样本，设定网络迭代次数为103次。经过反复试算，BP网络的结构确定为输入层3个节点、隐含层8个节点和输出层1个节点。

BP神经网络模型的训练过程如图5所示，经过183次迭代后收敛于目标值。

图5 BP神经网络模型训练过程

3.2 神经网络预测及综合分析

采用10组样本数据进行网络训练，达到目标精度后网络训练停止。选取部分样本数据作为测试样本，对上述所构建的BP神经网络模型进行验证，拟合结果如表1所列。

表1 螺杆泵定子橡胶摩擦磨损性能

由于橡胶的磨损过程受多种因素影响，比较复杂，属于典型的非线性映射问题；同时，样本数据本身存在着系统偏差和随机误差，易造成试验值与预测值有一定误差。从表1的预测结果中可看出，采用BP神经网络建立的预测模型具有较高的精度和一定的可靠性，平均相对误差仅为3.5%。因此，该模型可用于螺杆泵定子橡胶磨损趋势中新样本的预测。

4 结 语

在理论分析的基础上，采用环块式摩擦磨损试验机对丁腈橡胶-45#钢摩擦副进行实验，研究了不同实验条件下丁腈橡胶摩擦磨损性能的变化趋势及作用机理。利用BP神经网络建立了转速、温度、载荷与定子橡胶磨损量之间的神经网络模型，结果表明模型具有较高的精度和一定的可靠性。将人工神经网络技术应用于多因素耦合作用下螺杆泵定转子间的摩擦学特性研究具有很大的优越性，为提高螺杆泵采油系统的使用寿命提供了理论基础。

[1] 王世杰，李 勤.潜油螺杆泵采油技术及系统设计[M].北京：冶金工业出版社，2006.

[2] 万邦烈.单螺杆式水力机械[M].济南：石油大学出版社，1993.

[3] 柳琼俊，张嗣伟.边界润滑条件下丁腈橡胶-金属磨损机理的研究[J].摩擦学学报，1998，18(3)：204-208.

[4] 王优强，林秀娟，李志文.水润滑橡胶/镀镍钢配副摩擦磨损机理研究[J].机械工程材料，2006，30(1)：63-65.

[5] 吕仁国，李同生，刘旭军.橡胶摩擦磨损特性的研究进展[J].高分子材料科学与工程，2002，18(5)：12-14.

[6] 梁 华，杨明忠.用人工神经网络预测摩擦学系统磨损趋势[J].摩擦学学报，1996，16(3)：267-271.

[7] 于思荣，刘耀辉，于金江,等.AL2O3f+Cf/ZL109干摩擦磨损行为及其人工神经网络分析[J].摩擦学学报，1999，19(3)：198-203.

Forecasting of the Wear Trend of Progressing Cavity Pumping (PCP) Stator Rubber Based on ANN

ZHANG Kai

(SchoolofMechanical,ShenyangInstituteofEngineering,ShenyangLiaoning110136,China)

Stator rubber is the important structures for the progressing cavity pump which is used for oil extraction. The early failure of stator rubber is easy to cause for decreasing working efficiency and shorting service life. Taking the pair of Nitrile rubber (NBR) and 45 steel as the object of study, the ring-block tribometer was used to study wear trend of rubber when the single factor (speed, temperature and load) changed. Using artificial neural network to establish the predicting model for NBR wear loss by the coupling of multi-factors, the wear trend can be forecasted. Through the comparison of experimental results and predicted results, it shows that the prediction error of the model was controlled in 5%. So the model has higher precision and robustness and satisfied the requirements of the wear trend prediction of PCP stator rubber.

progressing cavity pump; stator rubber; wear; artificial neural network; prediction

2014-01-23

国家自然科学基金资助项目(编号：51371173)

张 凯(1968-)，男，辽宁锦州人，副教授，研究方向：摩擦磨损与润滑。

TH327

A

1007-4414(2014)02-0027-03