[发明专利]一种速度智能调控的环块摩擦磨损试验机

说明书

技术领域

 本发明属于磨损试验装置领域，具体地说，是涉及一种速度智能调控的环块摩擦磨损试验机。

背景技术

摩擦磨损是材料的三种主要失效形式之一，它所造成的经济损失十分巨大。全世界大约有1/3～1/2的一次性能源均消耗在摩擦磨损上。机械设备中零部件的摩擦磨损性能是由材料、工作状态、接触方式和环境条件等因素决定的。结合实际工况、选用适当的摩擦磨损试验机进行磨损试验，分析其失效机理，优选摩擦材料是必不可少的。为此，各种形式的摩擦磨损试验设备应运而生。

机械零部件中的摩擦配副，如内燃机中的活塞与缸套、潜油螺杆泵中的橡胶定子与金属转子、减速器中的齿轮副等，在工作周期内长期运行，其摩擦磨损润滑问题往往直接关系到整个机械设备的使用寿命，且这类机械设备可控参数较少，一般只有运行速度是最主要、甚至是唯一可调的参数。在运行过程中，人们总希望利用以前的运行工况来预知后续的工况，通过适当地调控运行速度来获得后期的最佳使用寿命和工作效率。因此，人们采用系统工程的方法进行探索，将工况参数作为输入量，机械设备的功能或者材料的磨损作为输出量，把磨损过程看作一个“黑箱”问题来处理。目前人们采用灰色理论、小波分形、混沌理论、人工神经网络等非线性映射方法解决这些长工作周期零部件的磨损问题，已取得了非常好的效果。

但是，上述研究只是在软件范围内进行，无法真实的反映长工作周期关键部件的磨损问题，而且目前尚未有模拟实际工况，并将智能控制软件与摩擦磨损试验机的硬件结合，实现速度智能调控的摩擦磨损试验机。

发明内容

发明目的

本发提供一种速度智能调控的环块摩擦磨损试验机，其目的在于解决现有技术中存在的在试验过程中速度无法智能调控以及无法模拟长工作周期内关键零部件的摩擦磨损的问题。

技术方案

一种速度智能调控的环块摩擦磨损试验机，其特征在于：该试验机包括传动部分、环-块摩擦副、加载装置、加热装置和样品台；传动部分包括主轴，主轴上安装有摩擦环，加载装置上方的样品台上安装有块状试样，摩擦环与块状试样相对设置，构成一对环-块摩擦副，加热装置设在摩擦环和块状试样所在的料筒的盖板上。

传动部分还包括交流伺服电机、传动轴和联轴器，主轴与传动轴通过联轴器连接；交流伺服电机安装在试验机的基础座上，其电机轴与传动轴同样通过联轴器连接，交流伺服电机由交流伺服驱动器驱动。

主轴、传动轴与交流伺服电机的电机轴回转中心保持同一，转矩传感器安装在传动轴上。

加载装置包括弹簧、上盖板、下盖板、加载丝杆、步进电机和压力传感器；步进电机连接加载丝杆，加载丝杆外套设有弹簧，弹簧下端连接能够随着加载丝杆的转动而上下移动的下盖板，弹簧上端连接上盖板；上盖板上方设有压力传感器，压力传感器通过其上方的顶杆与样品台相连接。

加热装置设置在料筒的盖板上，料筒中设有温度传感器；加热装置采用间接电阻加热方式，包括发热元件和被加热物体两部分。

测控系统通过计算机连接交流伺服电机驱动器。

优点及效果

本发明是一种速度智能调控的环块摩擦磨损试验机，具有以下优点：

试验机的主要技术指标如下：

（1）调速范围：主轴转速可以在0~1500                                               之间实现无级变速；

（2）加载范围：最大加载重量为1000N；

（3）温度范围：最大加热温度为150℃；

（4）信号采集：压力传感器、扭矩传感器、位移传感器和温度传感器实现对各种信号的精确采集，通过下位机传送给上位机处理，载荷、摩擦力矩、摩擦系数、磨损量和温度等参数实时显示在用户界面并保存；

（5）人工神经网络模型：能够实现神经网络模型的建模和预测，并调用神经网络模型进行速度控制。数据处理模块中的速度调控模型不局限于人工神经网络模型，也可以采用其它智能优化算法建立模型。

附图说明

图1是本发明的试验机设计原理框图；

图2是本发明的试验机组成系统框图；

图3是本发明的试验机总体结构示意图；

图4是本发明的试验机控制系统硬件实现流程图；

图5是本发明的试验机数据采集和处理过程示意图。

附图标记说明：