刘 创， 刘宏昭， 张 磊， 李 来

(西安理工大学 机械与精密仪器工程学院，西安 710048)

磨损是造成机械零件功能退化以致失效的重要因素。轻量磨损能导致机构定位不准确、产生振动，严重磨损则能使机构强度不足而发生断裂[1]。由于大容量发电机断路器造价昂贵、精度和可靠性要求较高，其磨损试验存在成本高、周期长等实际问题[2]，因此通过建立磨损模型，对磨损量进行预测计算是行之有效的途径。长期以来，国内外学者就机构磨损进行了很多研究。国志刚等[3-4]基于Archard模型建立了机构磨损预测模型；Flores等[5-6]采用Archard模型通过迭代程序对机构的磨损进行了预测。然而，磨损系数与运动副工况密切相关，并非固定值，因此邓培生等[7-8]基于神经网络，采用销盘磨损试验数据，建立了磨损预测模型，对运动副的磨损进行了预测。考虑到转动副与销盘磨擦副的摩擦模型存在差异以及气氛环境对材料磨损性能的影响，为更好探究机构运动副的磨损情况，本课题组自主研制了一种轴-套式摩擦磨损试验机[9]，该试验机可在特定气氛下对试件进行磨损试验。生产实际中，很多机构工作在一定的化学气氛中。如某大型高压断路器传动机构，为了灭弧需要，就工作在SF6环境中，在对断路器检修时，机构轴套磨损严重。然而SF6处理不当就会对环境造成污染，甚至引起人员伤亡[10]，因此本次试验用同样具有绝缘性的氮气来探究材料在无氧环境下的磨损规律，并基于神经网络建立了磨损预测模型，结合间隙机构动力学仿真，对断路器传动机构危险关节的磨损进行了预测分析。……