基于ANN的螺桿泵定子橡膠磨損建模與預(yù)測*

張 凱

(沈陽工程學(xué)院 機(jī)械學(xué)院，遼寧 沈陽 110136)

基于ANN的螺桿泵定子橡膠磨損建模與預(yù)測*

張 凱

(沈陽工程學(xué)院 機(jī)械學(xué)院，遼寧 沈陽 110136)

定子橡膠是螺桿泵采油系統(tǒng)中的重要組成構(gòu)件，其過早失效易造成螺桿泵工作效率下降并影響其使用壽命。筆者以丁腈橡膠和45#鋼所組成的摩擦副為研究對象，利用環(huán)塊式摩擦磨損試驗(yàn)機(jī)對單一因素(轉(zhuǎn)速、溫度和載荷)變化時(shí)橡膠的磨損趨勢進(jìn)行研究。應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立了在轉(zhuǎn)速、溫度和載荷交互耦合作用下丁腈橡膠磨損量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，對其磨損趨勢進(jìn)行預(yù)測。通過比較實(shí)驗(yàn)結(jié)果和預(yù)測結(jié)果可看出，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測誤差控制在5%以內(nèi)，具有較高的精度和魯棒性，能夠滿足螺桿泵定子橡膠磨損趨勢預(yù)測的要求。

螺桿泵；定子橡膠；磨損；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；預(yù)測

0 引 言

采油螺桿泵作為一種新興的人工舉升技術(shù)已經(jīng)廣泛在油田生產(chǎn)中得到了廣泛的應(yīng)用[1]。螺桿泵的結(jié)構(gòu)簡單，主要構(gòu)件是金屬轉(zhuǎn)子和橡膠定子，二者相配合形成多個(gè)密封腔并隨轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)動(dòng)將油液舉升到地面[2]。由于螺桿泵的服役環(huán)境惡劣且輸送的料漿常含有腐蝕性液體，導(dǎo)致橡膠定子材料在使用時(shí)易發(fā)生脫膠、溶膠或磨損的情況，使橡膠過早失效并縮短了泵的使用壽命。因此，螺桿泵定子橡膠磨損問題已成為制約其發(fā)展的重要問題。

目前，人們已經(jīng)對橡膠-金屬配副在干摩擦、水潤滑、油潤滑等介質(zhì)條件下橡膠的摩擦磨損規(guī)律進(jìn)行了較為深入的研究，并取得了一定的成果[3-5]。但這類試驗(yàn)研究僅考慮了單一因素對橡膠磨損的影響，尚未考慮多個(gè)因素交互作用時(shí)對橡膠磨損的影響，國內(nèi)外對此類問題的報(bào)道也并不多見。筆者旨在利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的非線性處理功能，建立在溫度、載荷和轉(zhuǎn)速交互耦合作用下螺桿泵定子橡膠磨損量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，以此獲得定子橡膠的摩擦磨損規(guī)律。依此結(jié)果對螺桿泵轉(zhuǎn)速進(jìn)行優(yōu)化，可通過變頻調(diào)速技術(shù)調(diào)整轉(zhuǎn)速，達(dá)到減少系統(tǒng)停機(jī)次數(shù)并延長泵使用壽命的目的。

1 橡膠磨損實(shí)驗(yàn)

1.1 實(shí)驗(yàn)材料及設(shè)備

摩擦磨損實(shí)驗(yàn)在環(huán)塊式摩擦磨損試驗(yàn)機(jī)上進(jìn)行，摩擦副由金屬環(huán)的圓柱面與橡膠試樣的表面組成。金屬環(huán)的材料采用45#鋼(外徑為Φ178 mm，內(nèi)徑為Φ27 mm，厚度為12.7 mm)，與橡膠接觸的圓柱面粗糙度為Ra0.28。橡膠試樣材料選用丁腈橡膠(尺寸為40 mm×25 mm×6 mm)，成分為丁腈橡膠100、改性劑12、氧化鋅8、防老劑5、硫化劑3、硬脂酸4、焦油4、促進(jìn)劑4，硫化溫度 170 ℃×12 min，邵爾硬度為78°，拉伸強(qiáng)度為30.6 MPa。

1.2 實(shí)驗(yàn)方法

在環(huán)塊式摩擦磨損試驗(yàn)機(jī)上對丁腈橡膠和45#鋼組成的摩擦副進(jìn)行不同轉(zhuǎn)速、溫度和載荷條件下的磨損實(shí)驗(yàn)，測量橡膠在不同實(shí)驗(yàn)條件下的磨損量。實(shí)驗(yàn)前，調(diào)節(jié)試驗(yàn)機(jī)參數(shù)到設(shè)定值，裝配試樣并加載；實(shí)驗(yàn)中，仔細(xì)觀察實(shí)驗(yàn)曲線的變化情況，確保試驗(yàn)機(jī)正常運(yùn)轉(zhuǎn)；實(shí)驗(yàn)后，卸載并取下試樣，在超聲波儀器上仔細(xì)清洗并烘干，然后進(jìn)行稱重。利用磨損失重(mg)來評定試樣的磨損過程，用精度為0.1 mg的電子天平測量試樣的磨損量。

2 不同實(shí)驗(yàn)條件對橡膠摩擦磨損性能的影響

2.1 轉(zhuǎn)速對橡膠摩擦磨損性能的影響

選擇硬度為70HA的丁腈橡膠，載荷保持100 N不變，轉(zhuǎn)速在0～225 r/min之間變化時(shí)，丁腈橡膠的磨損量隨轉(zhuǎn)速的變化曲線如圖1所示。

圖1 轉(zhuǎn)速對橡膠摩擦磨損性能的影響

由圖1可知，隨著轉(zhuǎn)速的增大磨損量也增大。當(dāng)轉(zhuǎn)速大于70 r/min時(shí)，磨損量顯著增大。這是由于轉(zhuǎn)速的增大導(dǎo)致金屬環(huán)的圓柱面作用在橡膠表面的摩擦次數(shù)增加，造成橡膠的彈性變形很難迅速恢復(fù)；同時(shí)，摩擦次數(shù)的增加也導(dǎo)致摩擦副接觸面的溫度逐漸升高，加劇了橡膠的軟化。

2.2 溫度對橡膠摩擦磨損性能的影響

采用硬度相同的丁腈橡膠，同時(shí)保持載荷為100 N和轉(zhuǎn)速為150 r/min不變。當(dāng)溫度在50～75 ℃之間變化時(shí)，丁腈橡膠的磨損量隨溫度的變化曲線如圖2所示。

圖2 溫度對橡膠摩擦磨損性能的影響

由圖2可知，隨著介質(zhì)溫度逐漸升高，橡膠的磨損量也逐漸增大。當(dāng)溫度大于65 ℃時(shí)，橡膠的磨損量急劇增大。這是因?yàn)橄鹉z本身具有熱脹冷縮的特性，隨著溫度的升高橡膠膨脹增大了摩擦副之間的接觸面積，摩擦阻力也隨之增大，加劇了橡膠表面的疲勞磨損。

2.3 載荷對橡膠摩擦磨損性能的影響

丁腈橡膠的硬度保持不變，轉(zhuǎn)速保持150 r/min不變。當(dāng)載荷在0～300 N之間變化時(shí)，丁腈橡膠的磨損量隨載荷的變化曲線如圖3所示。

圖3 載荷對橡膠摩擦磨損性能的影響

從圖3可看出，橡膠的磨損量隨載荷的增大而增大。當(dāng)載荷低于150 N時(shí)，磨損量的變化并不明顯；但當(dāng)載荷大于150 N時(shí)，磨損量急劇增大。這是因?yàn)殡S著載荷的不斷增大，丁腈橡膠-45#鋼摩擦副接觸面間的作用力也不斷增大，加劇了橡膠表面的撕裂程度；同時(shí)，摩擦生熱導(dǎo)致摩擦副接觸面的溫度升高，加快了橡膠的磨損速度。

3 螺桿泵定子橡膠磨損的建模及預(yù)測

從上述單一因素變化時(shí)對丁腈橡膠的摩擦磨損性能的影響可看出，各因素均對其產(chǎn)生了影響且影響規(guī)律不同。在螺桿泵的實(shí)際工況中，定子橡膠通常受到多種因素交互耦合作用，其影響結(jié)果非常復(fù)雜且無法定量分析。針對這類非線性、時(shí)變性、強(qiáng)耦合的問題，通常采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來解決[6-7]。筆者選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行螺桿泵定子橡膠磨損趨勢的建模預(yù)測。該模型在逼近能力、分類能力和學(xué)習(xí)速度等方面都具有一定的特點(diǎn)，且應(yīng)用較廣泛。

3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立

以轉(zhuǎn)速、溫度及載荷作為網(wǎng)絡(luò)的3個(gè)輸入，以磨損量作為網(wǎng)絡(luò)輸出，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

取不同實(shí)驗(yàn)條件下的20組摩擦磨損試驗(yàn)數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)樣本，設(shè)定網(wǎng)絡(luò)迭代次數(shù)為103次。經(jīng)過反復(fù)試算，BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)確定為輸入層3個(gè)節(jié)點(diǎn)、隱含層8個(gè)節(jié)點(diǎn)和輸出層1個(gè)節(jié)點(diǎn)。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練過程如圖5所示，經(jīng)過183次迭代后收斂于目標(biāo)值。

圖5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練過程

3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測及綜合分析

采用10組樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，達(dá)到目標(biāo)精度后網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練停止。選取部分樣本數(shù)據(jù)作為測試樣本，對上述所構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行驗(yàn)證，擬合結(jié)果如表1所列。

表1 螺桿泵定子橡膠摩擦磨損性能

由于橡膠的磨損過程受多種因素影響，比較復(fù)雜，屬于典型的非線性映射問題；同時(shí)，樣本數(shù)據(jù)本身存在著系統(tǒng)偏差和隨機(jī)誤差，易造成試驗(yàn)值與預(yù)測值有一定誤差。從表1的預(yù)測結(jié)果中可看出，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的預(yù)測模型具有較高的精度和一定的可靠性，平均相對誤差僅為3.5%。因此，該模型可用于螺桿泵定子橡膠磨損趨勢中新樣本的預(yù)測。

4 結(jié) 語

在理論分析的基礎(chǔ)上，采用環(huán)塊式摩擦磨損試驗(yàn)機(jī)對丁腈橡膠-45#鋼摩擦副進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，研究了不同實(shí)驗(yàn)條件下丁腈橡膠摩擦磨損性能的變化趨勢及作用機(jī)理。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了轉(zhuǎn)速、溫度、載荷與定子橡膠磨損量之間的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，結(jié)果表明模型具有較高的精度和一定的可靠性。將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于多因素耦合作用下螺桿泵定轉(zhuǎn)子間的摩擦學(xué)特性研究具有很大的優(yōu)越性，為提高螺桿泵采油系統(tǒng)的使用壽命提供了理論基礎(chǔ)。

[1] 王世杰，李 勤.潛油螺桿泵采油技術(shù)及系統(tǒng)設(shè)計(jì)[M].北京：冶金工業(yè)出版社，2006.

[2] 萬邦烈.單螺桿式水力機(jī)械[M].濟(jì)南：石油大學(xué)出版社，1993.

[3] 柳瓊俊，張嗣偉.邊界潤滑條件下丁腈橡膠-金屬磨損機(jī)理的研究[J].摩擦學(xué)學(xué)報(bào)，1998，18(3)：204-208.

[4] 王優(yōu)強(qiáng)，林秀娟，李志文.水潤滑橡膠/鍍鎳鋼配副摩擦磨損機(jī)理研究[J].機(jī)械工程材料，2006，30(1)：63-65.

[5] 呂仁國，李同生，劉旭軍.橡膠摩擦磨損特性的研究進(jìn)展[J].高分子材料科學(xué)與工程，2002，18(5)：12-14.

[6] 梁 華，楊明忠.用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測摩擦學(xué)系統(tǒng)磨損趨勢[J].摩擦學(xué)學(xué)報(bào)，1996，16(3)：267-271.

[7] 于思榮，劉耀輝，于金江,等.AL2O3f+Cf/ZL109干摩擦磨損行為及其人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析[J].摩擦學(xué)學(xué)報(bào)，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

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(編號(hào)：51371173)

張 凱(1968-)，男，遼寧錦州人，副教授，研究方向：摩擦磨損與潤滑。

TH327

A

1007-4414(2014)02-0027-03