基于RBF神经网络的某型号行星变速器传动效率试验及预测研究

杨海军，杨虎城，黄俊清，乔昱，付中华，冯瑞龙，高峰

（1.内蒙古第一机械集团有限公司，内蒙古 包头 014000；2.内蒙古农业大学 职业技术学院，内蒙古 包头 014199）

0 引言

新能源汽车目前正处于高速发展阶段，变速箱作为新能源汽车动力传动系统的重要组成部分，采用电动机+多挡行星变速箱的传动形式是解决新能源汽车低速状态大转矩要求和高速稳定行驶的一个有效途径，大功率变速箱技术的发展对于我国新能源汽车动力平台整体性能的提升有着十分积极的促进作用，极大地促进了新能源汽车的发展。

行星变速器是通过行星齿轮组来转换挡位，实现车辆在行驶中的变速目的，在大型机械设备传动系统中应用广泛。关于行星变速器，国内学者做了大量的研究。张永钊[1]通过分析单个行星排，描述出行星齿轮机构的传动原理规律，并分析挡位变化；庞小兰[2]结合仿真和试验，着重分析了行星齿轮传动动态性能的变化规律；基于Matlab软件仿真平台，李娟玲等[3]分析了大功率拖拉机的液压机无级变速箱动态特性；冯辅周等[4]通过3种软件建立行星变速箱齿轮-箱体刚柔耦合动力学模型，分析了行星变速箱4种重要参数并得到最佳值，并通过试验验证了仿真值。符金滔等[5]提出故障量化和加权评价的方法，有助于简化变速器机械零件失效分析过程。为提高坦克行星变速箱齿轮故障模式识别的准确度，吴守军等[6]提出基于VMD-DE的故障诊断法，并通过试验验证了该方法的有效性；张强等[7]基于自由模态试验法对行星变速机构进行模态分析，并同仿真分析进行对比，验证了模态试验的重要性。

行星变速器传动效率是影响整车运行的重要因素，考虑到实际测试设备造价高、全参数测试周期较长等问题，本文对一种新型变速器进行传动效率测试，然后以测试数据作为样本，基于神经网络算法构建传动效率预测模型，并验证预测模型的准确性，为行星变速器传动效率检测提供新思路。

1 试验测试

1.1 试验准备

图1所示为某型号两挡行星变速器的整体结构，箱体采用铸造铝合金结构，传动零件采用优质合金钢材料，设计结构在保证尺寸要求的前提下又能满足刚度、强度要求。

图1 某型号行星变速器三维结构

在新生产的产品中随机抽取试验样品，将行星变速器安装在试验台上，如图2所示。将80W/90中负荷车辆齿轮油加入行星变速器内，注油量为行星变速器油位塞冒油为止。变速器输入转速500 r/min，运转3 min停止，补充加入润滑油，再次检查油面高度。

图2 某型号行星变速器传动效率测试平台

给定不同转速和转矩，当油温为（80±5）℃时，利用传感器分别监测并记录不同工况下行星变速器的输入转速、输入转矩、输出转速、输出转矩。

1.2 数据处理及评价指标

1.2.1 数据处理

各输入转速下的传动效率ηi计算公式为式

中：ηi为变速器各挡传动效率；M1为第一轴的输入转矩；M2为输出轴的输出转矩；n1为第一轴的输入转速；n2为输出轴的输出转速。

变速器平均传动效率计算公式为

式中：η总为变速器平均传动效率；Ij为变速器各输入转速的试验次数；ηi为变速器各输入转速的传动效率。

1.2.2 评价指标

在行星变速器挂1挡、输入转速为1554 r/min、输入力矩为1100 N·m、油温为80 ℃的试验条件下，传动效率≥95%。

1.3 结果分析

1.3.1 转速和转矩变化

在电动机的带动下，行星变速器挂1挡，输入转速从204 r/min提升到1408 r/min，给定不同的输入转矩，监测在正反转工况下的输出转速和输出转矩变化，如图3、图4所示。正转工况监测43次，反转工况监测39次。

由图3可知，在正反转工况下，输出转速始终大于输入转速，且随着转速的提高，输出转速和输入转速的差值增大。

图3 输入和输出转速变化

由图4可知，在正反转工况下，输出转矩始终小于输入转矩，且随着转矩的提高，输出转速和输入转速的差值增大。

图4 输入和输出转矩变化

1.3.2 功率变化

图5所示为在不同转速和转矩下行星变速器的输入功率和输出功率变化。从图5中可以看出，在每一个转动周期内，随着输入功率的增大，输出功率和输入功率差值逐渐增大，功率损失相应变大。

图5 输入和输出功率变化

1.3.3 传动效率

图6所示为不同功率下的行星变速器正反转的传动效率。从图6中可以看出，在规定测试条件下，除个别测试工况外，该行星变速器基本可以保证传动效率≥95%，满足设计使用要求。

图6 行星变速器正反转传动效率

2 预测研究

2.1 RBF神经网络模型

图7所示为RBF神经网络结构，结构形式比较简单，共包含3层，输入层由信号源节点组成，隐含层负责连接输入和输出，对不同输入赋予不同大小的权重，输出层对前面传递的输入做出响应，RBF 函数作为隐层单元变换函数[8-12]。

图7 RBF神经网络结构图

作为基函数的形式有很多种，最常用的为高斯函数，计算公式[8]为

式中：yk为输出节点k的输出；wik为隐节点i与输出节点k的连接权值；p为输出节点数。

2.2 网络训练和预测验证

2.2.1 样本准备

将输入转速、输入转矩、输入功率作为输入层参数，传动效率作为输出层参数，测试数据分别作为训练样本和验证样本。为了保证训练网络模型具有一定的预测准确性，尽可能取多组数据样本进行训练。最终，取66组数据作为样本，其中7组作为验证样本，验证网络模型的预测准确度，余下59组作为训练样本，验证样本如表1所示。

表1 验证数据样本

2.2.2 模型训练

Matlab工具箱中包括多种不同函数，可用来建立并训练模型。建立RBF网络模型，设定误差为0.003，扩展速度为13，显示频率为1，训练模型自行调整隐层神经元数目，初始设定为300。由图8可知，经过43步迭代后，满足训练精度要求。

图8 RBF网络均方差与训练步数关系

2.3 预测结果分析

图9所示为利用训练好的神经网络模型对行星变速器传动效率进行预测的结果，并同试验值进行了对比。从图9中可以看出，传动效率预测曲线和试验曲线走向基本一致。对比预测结果和试验值，传动效率均相差较小，最大差值为0.22，且出现在输入转速为-1173 r/min和输入转矩为-366 N·m的工况，说明试验测试值具有可信性和普遍性，预测模型预测精度较高。

图9 预测值和测试值对比

3 结论

本文首先采用试验测试方法，监测新型行星变速器在1挡转动时的转速和转矩变化，并计算传动功率和传动效率；然后将各工况下传动效率作为样本数据，采用RBF神经网络，建立行星变速器传动效率预测模型，并成功进行训练和验证。研究表明：某型号行星变速器的传动效率满足设计使用要求；构建的RBF神经网络模型能较好地预测行星变速器的传动效率。