摘要： 珩磨網紋對維持活塞-缸套間潤滑狀態(tài)至關重要，磨損造成的網紋深度變淺會引起潤滑惡化并加劇摩擦磨損，甚至造成拉缸等重大機械事故。提出一種基于聲發(fā)射的缸套珩磨網紋磨損深度檢測方法，從聲發(fā)射信號中識別提取了網紋深度有關特征變量，通過構建卷積神經網絡模型建立了聲發(fā)射特征信號與網紋深度的映射關系?；陂L行程往復式摩擦試驗機，對不同網紋簡約谷深的缸套試樣在變轉速、變載荷工況下實測的聲發(fā)射信號進行采集分析，發(fā)現網紋簡約谷深與聲發(fā)射信號低頻和高頻段存在較強相關性。基于所建模型對早期缸套網紋磨損進行了檢測評估，結果表明：珩磨網紋深度識別平均準確率達94%，證實了基于聲發(fā)射技術進行缸套網紋磨損深度非介入式檢測的可行性。

關鍵詞： 氣缸套；珩磨網紋；聲發(fā)射；磨損；檢測

DOI： 10.3969/j.issn.1001-2222.2024.04.011

中圖分類號：TK421.9文獻標志碼： B文章編號： 1001-2222（2024）04-0079-06

活塞-缸套作為發(fā)動機中最重要的摩擦副之一，所產生的摩擦損失占發(fā)動機摩擦損失的30%～35%［1］。維持活塞-缸套間正常潤滑狀態(tài)是保障發(fā)動機穩(wěn)定運行和耐久可靠的必要條件。缸套織構化網紋是一種廣泛應用于當代發(fā)動機的優(yōu)化潤滑和改善摩擦的技術手段。珩磨網紋的溝槽可以充當微型儲油器，潤滑油的滯留能夠增大潤滑面積和潤滑壓力，從而增加最小油膜厚度，降低摩擦損失。表面織構能夠改善摩擦副間潤滑狀態(tài)并提高油膜承載能力［2］。蘇峰華等［3］闡述了表面織構上油膜承載力產生機理，以及表面織構深度對摩擦性能的影響機理。Qi Ye等［4］采用計算流體動力學方法研究了表面織構深度變化對動壓潤滑效果的影響，計算結果表明織構深度的減小會降低油膜承載能力。磨損導致的珩摩網紋變淺會導致儲油能力下降、磨損加劇，甚至造成拉缸等重大機械事故。檢測缸套珩磨網紋磨損深度對保障發(fā)動機使用性能、指導設備維護和預測使役壽命有著重要意義。

缸套網紋磨損檢測的技術手段主要分為停機拆檢和在線監(jiān)測兩類。停機拆檢可以準確測量網紋深度變化情況，但是操作流程復雜且難以評估磨損趨勢，無法及時為設備維護保養(yǎng)給出指導意見。在線監(jiān)測方法包括介入式和非介入式兩種。介入式監(jiān)測方法大致可概括為電容監(jiān)測法［5］、光電監(jiān)測法［6］、磁傳感監(jiān)測法［7］、氣缸壓力監(jiān)測法［8］。介入式監(jiān)測方法需要對缸體或活塞環(huán)進行加工處理后方可使用，增加了檢測成本和實施難度。非介入式監(jiān)測方法中聲發(fā)射技術具有高靈敏度，其更寬的頻率檢測范圍（1 kHz～1 MHz）足以覆蓋活塞環(huán)-缸套摩擦動力學行為相關響應的分布頻段。基于聲發(fā)射技術進行發(fā)動機活塞-缸套間摩擦潤滑狀態(tài)檢測的可行性方案已有諸多探索［9-15］。史強等［9］結合小波多分辨率分析技術，證明沖程中部聲發(fā)射信號能夠有效表征活塞環(huán)-缸套的摩擦潤滑狀態(tài)。楊龍杰等［10］通過試驗證明了聲發(fā)射技術能夠實現對活塞環(huán)-缸套摩擦潤滑狀態(tài)的非介入式診斷和監(jiān)測。許琳［11］和沈宇龍等［12］研究發(fā)現聲發(fā)射信號的強度隨著速度和載荷的增加而增大。Wei Nasha等［13］提出微凸體-微凸體碰撞和油液-微凸體交互聲發(fā)射模型來解釋缸套-活塞環(huán)摩擦副的聲發(fā)射響應特性。可見，基于聲發(fā)射信號不僅能夠識別評價邊界摩擦條件下微凸體接觸狀態(tài)，還同時具備油液-微凸體流固耦合行為評估的能力。張虎等［14］通過對不同位置聲發(fā)射信號分析對比來確定故障位置。王歡歡等［15］通過試驗研究證明聲發(fā)射監(jiān)測技術可以有效識別摩擦副間異常摩擦事件的發(fā)生。

現有研究多數是利用聲發(fā)射技術開展摩擦副間摩擦潤滑行為的狀態(tài)監(jiān)測，實際上摩擦副表面形貌參數的變化也會引起聲發(fā)射響應特性的改變。P. Feng等［16］研究了聲發(fā)射信號特征與表面粗糙度之間對應關系，探索了利用聲發(fā)射信號估算表面粗糙度的可行性。事實上，缸套珩磨網紋深度變化不僅會影響活塞-缸套摩擦副間摩擦潤滑行為，潤滑油液流經網紋凹坑會引起特定應力波的產生，因此，網紋深度變化也會引起應力波響應特性的改變。為了探究缸套珩磨網紋深度與聲發(fā)射信號之間的復雜對應關系，有必要引入神經網絡技術進行非線性建模。

本研究從聲發(fā)射信號中提取了網紋深度有關特征變量，通過搭建卷積神經網絡模型建立了特征變量與網紋深度的映射關系，提出了一種非介入式網紋深度檢測方法，為發(fā)動機運維優(yōu)化和壽命預測提供了新的思路。

1珩磨網紋引起的應力波釋放

缸套內表面經珩磨加工后形成了微米級的網紋凹坑。在充分潤滑狀態(tài)下，當活塞環(huán)滑過網紋凹坑時會產生相應的應力波。如圖1所示，凹坑外部流體在向右流動過程中方向發(fā)生偏轉，向下撞擊網紋凹坑的右側壁面［17］，撞擊產生的能量以應力波形式傳播釋放。網紋凹坑內部渦流的快速產生和潰散也會產生相應的應力波釋放。特定條件下，凹坑入口后方流場的上層區(qū)域會產生空化現象［18］，而空化氣泡的產生與潰滅也會導致高頻應力波的產生。

磨損導致的缸套珩磨網紋變淺不僅會減少油液撞壁面積，還會造成渦流和空化區(qū)域減小，最終引起應力波響應特征的變化。采集這些應力波響應并識別網紋深度相關特征，明確特征信號與網紋深度間的映射關系，就能實現網紋深度的非介入式檢測。

聲發(fā)射檢測的實質是對經固體媒介傳導的應力波進行檢測。聲發(fā)射技術是一種動態(tài)無損檢測技術，具有頻帶寬、靈敏度高、非介入式等優(yōu)點，適用于寬頻微弱應力波信號的檢測。因此，本研究選用聲發(fā)射技術對往復摩擦過程中珩磨網紋引起的應力波釋放進行檢測。

2基于長行程往復摩擦試驗機的聲發(fā)射信號采集

為研究網紋磨損深度與聲發(fā)射信號之間的對應關系，搭建了長行程往復式摩擦磨損試驗機，進行了不同珩磨網紋深度下的聲發(fā)射信號采集試驗。

2.1試驗裝置

試驗裝置由摩擦試驗機、聲發(fā)射采集系統(tǒng)和同步信號采集系統(tǒng)三部分組成。摩擦試驗機如圖2所示，上試樣活塞環(huán)固定保持不動，下試樣缸套通過曲柄連桿機構在電機的帶動下做往復運動，以模擬實際發(fā)動機中活塞-缸套組件的運行狀況。摩擦試驗機往復行程為100 mm。通過彈簧將載荷施加到活塞環(huán)夾具上，彈簧上方裝有壓力傳感器，用于反饋調整載荷大小。供油噴嘴布置在活塞環(huán)試樣的兩側，通過控制油泵電機轉速調節(jié)噴油量。試驗用潤滑油標號為CF-4 10W30。

聲發(fā)射采集系統(tǒng)選用SAEU3S多通道聲發(fā)射數據采集儀。傳感器選用SR150M聲發(fā)射傳感器，其安裝在活塞環(huán)夾具上，靠近聲發(fā)射信號源，以減少信號采集過程中的衰減。使用YE6231C多通道采集儀同步采集環(huán)背載荷、摩擦力和曲軸相位信號。

將某重型柴油機活塞環(huán)分段切割制備活塞環(huán)試樣，如圖3所示。切割缸套制成120 mm×24 mm的試樣，如圖4所示。

2.2試驗方案

為了模擬不同磨損程度的網紋深度，使用磨拋機打磨制備了7個缸套網紋試樣，外加1個未經打磨試樣，構成網紋深度線性降低的缸套試樣組。試樣打磨處理后，在超聲波清洗機中用無水乙醇進行清洗，然后在真空干燥箱中干燥。使用超景深電子顯微鏡觀測各試樣表面，得到其二維形貌和網紋簡約谷深Rvk，如圖5所示。其中，簡約谷深Rvk是指從粗糙度核心輪廓到波谷的平均深度。

聲發(fā)射信號的采樣頻率為800 kHz，其他信號的采樣頻率為48 kHz。試驗溫度為室溫（21 ℃），潤滑油供給條件為充分潤滑。預設載荷與電機轉速設置情況如表1所示。每種試驗工況下采集兩組數據，互為對照。

3網紋深度相關聲發(fā)射特征信號提取

計算實測聲發(fā)射信號的有效值，即均方根值（root mean square，RMS），繪制不同網紋深度下聲發(fā)射信號RMS值隨載荷和轉速變化的柱狀圖，如圖6和圖7所示。

在定轉速和定載荷工況下聲發(fā)射信號RMS值與網紋簡約谷深均呈現出顯著相關性。隨著網紋簡約谷深的減小，聲發(fā)射信號RMS值不斷下降，這與珩磨網紋引起的應力波釋放能量降低有關。

為進一步研究聲發(fā)射信號局域特征與網紋磨損深度之間的對應關系，對網紋簡約谷深為5.4 μm的試樣在載荷600 N、轉速50 r/min工況下的聲發(fā)射信號進行了小波包變換，其單次往復行程的時頻圖譜如圖8所示。由圖譜下方的時域信號可見，聲發(fā)射信號包絡輪廓呈現出兩頭細中間粗的梭形特征，這表明聲發(fā)射信號幅值與相對滑動速度之間存在強相關性。這與柴油機運行工況下實測的聲發(fā)射信號波形輪廓接近［19］。

由圖8上方時頻圖譜可見，聲發(fā)射信號呈現出明顯的分頻段集中分布特征。為進一步探究聲發(fā)射信號不同頻段分量與珩磨網紋簡約谷深的對應關系，將分析頻段進行16等分，計算各頻段內聲發(fā)射信號的RMS值，結果見圖9。在25～150 kHz和275～400 kHz頻段，聲發(fā)射信號RMS值隨網紋簡約谷深減小呈現較為平穩(wěn)的下降趨勢。其他分段RMS值在網紋簡約谷深低于3.2 μm后出現小幅波動。

采用皮爾遜相關系數分析各頻段RMS值與網紋簡約谷深之間的相關性，結果見表2。皮爾遜相關系數取值范圍為［－1，1］，用來表征兩個變量之間的線性相關程度。相關系數絕對值越大說明相關程度越強。相關系數絕對值處于［0.8，1］區(qū)間，表明兩者顯著性相關；［0.5，0.8］區(qū)間表示高度相關；［0.3，0.5］區(qū)間表示中度相關；系數低于0.3則說明兩個變量之間的相關程度極弱，可視為非線性相關。

25～150 kHz和275～400 kHz頻帶內聲發(fā)射信號與網紋簡約谷深的相關系數處于［0.3，0.5］區(qū)間，存在中度相關關系。低頻段（25～150 kHz）RMS值隨網紋簡約谷深減小而降低主要與網紋深度變淺導致的流體撞壁面積減小和瞬態(tài)渦流應力釋放減弱有關。高頻段（275～400 kHz）RMS值隨網紋簡約谷深減小而降低現象可能與網紋谷深減小帶來的網紋凹坑附近的空化行為減弱有關［18］。Peiyu Liu等［20］實驗觀測發(fā)現，空泡潰滅相關的聲發(fā)射信號特征頻率位于200～300 kHz區(qū)間，進一步印證了這種對應關系。

4缸套網紋磨損深度檢測模型

結合小波包分解和卷積神經網絡對聲發(fā)射信號與網紋磨損深度之間的對應關系進行非線性建模。卷積神經網絡（CNN）憑借強大的非線性關系表達和特征提取能力被廣泛應用于學術界和工業(yè)界［21］。小波包分解在小波變換的基礎上，進一步對高頻信號進行細分處理，可以在全頻帶范圍內對信號進行劃分，獲得更為精細的分析信號。將小波包分解結果作為卷積神經網絡的輸入向量構建了缸套網紋深度檢測模型。

將聲發(fā)射信號用小波包分解i層，對應的各子頻帶歸一化能量值T為

T=E1E，E2E，…EnE，（n=2i）。（1）

式中：En為第n個子頻帶的聲發(fā)射信號能量值；E為聲發(fā)射信號的總能量值。

使用小波包分解對單個往復周期聲發(fā)射信號進行4層小波分解，得到16個子頻帶，計算各子頻帶的歸一化能量值。根據前文得到的皮爾遜相關系數縮放各子頻帶歸一化能量值，將縮放后的歸一化能量值作為網絡模型的輸入向量，用以優(yōu)化網絡的學習過程。

為了探究所建模型對早期缸套網紋磨損的識別檢測能力，選用4種網紋谷深（Rvk=5.4 μm，4.9 μm，4.6 μm，4.1 μm）試樣的聲發(fā)射信號制作數據集。對每種網紋谷深試樣開展不同轉速（6種）和不同載荷（6種）下的重復試驗共采集到72組數據。根據同步采集的曲軸相位信號對聲發(fā)射信號進行分段切割，從中選取10個往復周期分段，為每種試樣制備720個數據樣本，按照3∶7比例劃分測試集和訓練集。按照網紋谷深由大到低的次序將試樣標簽設置為0，1，2，3。

基于聲發(fā)射的缸套網紋深度檢測模型由TensorFlow框架構建，運行在R7-5800H CPU@3.2 GHz和16 GB內存的計算機上。該模型使用Adam優(yōu)化器進行訓練，批處理大小為64，損失函數為多類交叉熵損失，學習率設置為0.001，并選用ReLU作為激活函數。網紋深度檢測模型的具體結構如圖10所示。

如圖11和圖12所示，隨著迭代次數的增加，神經網絡在訓練集和驗證集上均展現出一致的優(yōu)化趨勢，即訓練準確率持續(xù)上升，損失值穩(wěn)步降低。這表明模型在訓練過程中逐漸學習并適應了數據集。

混淆矩陣用來可視化驗證模型的準確率，矩陣數值從0到1表示準確率從0到100%。從圖13混淆矩陣可知，模型對早期網紋深度的平均識別準確率高達94%。其中，對網紋谷深為4.9 μm和4.6 μm的識別準確率高達99%和100%，表明預測模型可以有效識別早期微弱網紋磨損失效，為基于聲發(fā)射信號的非介入式缸套網紋磨損狀態(tài)檢測提供了思路驗證。

5結論

a） 聲發(fā)射信號幅值與摩擦副相對滑動速度存在強相關性，聲發(fā)射信號時域波形的包絡輪廓呈現出兩頭細中間粗的梭形特征；

b） 隨著缸套珩磨網紋谷深Rvk的減小，聲發(fā)射信號RMS值逐漸下降；其中，25～150 kHz和275～400 kHz頻段的聲發(fā)射信號RMS值隨網紋簡約谷深減小呈現較為平穩(wěn)的下降趨勢，這與網紋深度變淺導致的應力釋放能量減弱有關；

c） 構建的缸套珩磨網紋深度檢測模型對早期網紋磨損深度的平均識別準確率達到94%，證實了基于聲發(fā)射技術進行缸套網紋磨損深度非介入式檢測的可行性。

參考文獻：

［1］孔令春，白書戰(zhàn)，李國祥，等.活塞環(huán)和氣缸套表面形貌對潤滑性能的影響［J］．車用發(fā)動機，2023（3）：1-7.

［2］張迪，顧春興.活塞環(huán)/缸套摩擦副表面織構優(yōu)化設計方法［J］．潤滑與密封，2023，48（9）：133-139.

［3］蘇峰華，毛川，李助軍.織構深度對不銹鋼表面油潤滑條件下摩擦學性能影響的試驗和仿真研究［J］．摩擦學學報，2019，39（2）：181-187.

［4］Qi Ye，Chang Qiuying，Shen Zongze.The influence of surface texture depth on the load bearing capacity of oil film［J］．Lubrication Engineering，2012（5）：39-42.

［5］翟振東，張甲英.柴油機缸套-活塞環(huán)磨損檢測研究現狀［J］．農業(yè)裝備與車輛工程，2016，54（3）：32-36.

［6］廖苓平，張建華.基于光強反射式測微技術的發(fā)動機汽缸磨損量不解體檢測儀總體設計［J］．軍事交通學院學報，2013，15（11）：42-44.

［7］楊建國，彭章明，余永華，等.基于磁傳感技術的活塞環(huán)磨損監(jiān)測方法研究［J］．內燃機學報，2010，28（1）：85-89.

［8］于戰(zhàn)果，李紅民，王寶光，等.內燃機氣缸套磨損壽命預測方法研究［J］．內燃機學報，2004，22（5）：476-479.

［9］史強，谷豐收，王鐵.基于聲發(fā)射和小波分析的活塞環(huán)-缸套系統(tǒng)的摩擦潤滑狀態(tài)研究［J］.內燃機工程，2017，38（4）：97-102.

［10］楊龍杰.基于聲發(fā)射技術對發(fā)動機缸套-活塞環(huán)潤滑狀態(tài)的分析與研究［D］．太原：太原理工大學，2015.

［11］許淋.基于聲發(fā)射技術的潤滑狀態(tài)研究［D］．大連：大連海事大學，2012.

［12］沈宇龍.基于聲發(fā)射缸套-活塞環(huán)潤滑狀態(tài)的研究［D］．大連：大連海事大學，2014．

［13］Wei Nasha，Chen Zhi，Xu Yuandong，et al.The investigation into the tribological impact of alternative fuels on engines based on acoustic emission［J］．Energies，2021，14（8）：2315.

［14］張虎，谷豐收，王鐵，等.基于異常聲發(fā)射信號的柴油機早期故障診斷［J］．中國測試，2018，44（3）：28-32.

［15］王歡歡，谷豐收，王鐵，等.基于單缸柴油機表面異常聲發(fā)射信號的活塞組件摩擦磨損故障診斷與研究［J］.科學技術與工程，2016，16（30）：227-230.

［16］Feng P，Broghesani P，Smith W A.Model-based surface roughness estimation using acoustic emission signals［J］．Tribology International，2020，144：106101.

［17］解忠良.艦船用水潤滑軸承微觀界面潤滑機理研究［J］．機械工程學報，2022，58（21）：186-200.

［18］申子玉，嚴志軍，張勝為，等.彈性材料表面織構對摩擦副潤滑性能的影響［J］．潤滑與密封，2023，48（2）：52-61.

［19］魏娜莎，谷豐收，陳峙.基于聲發(fā)射的活塞環(huán)缸套系統(tǒng)的摩擦潤滑特性［J］．科學技術與工程，2021，21（25）：10697-10702.

［20］Peiyu Liu，Ruiliang Tan，Lintao Li，et al.Cavitation Failure Analysis of Cylinder Liner in Diesel Engines Caused by Increased Combustion Pressure［J］．J Fail. Anal. and Preven，2024（24）：625-638.

［21］王琦，鄧林峰，趙榮珍.基于改進一維卷積神經網絡的滾動軸承故障識別［J］．振動與沖擊，2022，41（3）：216-223.

Wear Depth Detection for Honing Mesh on Cylinder"Liners Based on Acoustic Emission

XU Naishan1，WANG Beijun2，YANG Xiaofan2，YOU Jianguo3，WEI Hong1，LI Guoxing1，3

（1.Vechicle Engineering Department，Taiyuan University of Technology，Taiyuan030024，China;2.Shanxi Yunnei power Co.，Ltd.，Taiyuan030032，China;3.Quanjiao County Full Motion Machinery Co.，Ltd.，Chuzhou239500，China）

Abstract： Honing mesh is crucial for maintaining the lubrication state between piston and cylinder liner， and shallowed mesh caused by wear will cause lubrication deterioration and intensified friction and wear， and even major mechanical accidents such as cylinder pulling. An acoustic emission-based method for detecting the wear depth of honing mesh on cylinder liner was put forward， which identified and extracted the feature variables related to the depth of mesh from the acoustic emission signals， and established the mapping relationship between the acoustic emission feature signals and the depth of mesh by constructing a convolutional neural network model. Based on a long-stroke reciprocating friction tester， acoustic emission signals of honing mesh specimens with different depths were collected and analyzed under variable rotational speeds and loads， and it was found that there was a significant correlation between the depth of honing mesh and the response characteristics of the acoustic emission signals in the low-frequency and high-frequency regions. Based on the proposed model， the detection and evaluation of earlier wear failure on mesh was carried out. The results showed that the average accuracy of honing mesh depth recognition reached 94%， which verified the feasibility of non-intrusive detection of mesh wear depth based on acoustic emission.

Key words： cylinder liner;honing mesh;acoustic emission;wear;detection［編輯： 袁曉燕］