CN114810827B - 一种磁流变橡胶智能滑动轴承结构及其制造与控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种磁流变橡胶智能滑动轴承结构及其制造与控制方法,属于智能滑动轴承领域。该智能滑动轴承主要由轴承座、轴承盖、磁流变橡胶轴套、导磁轴、自感知组件、控制组件构成。本发明具有界面接触力原位自感知能力和磁控摩擦特性,能够自动在线测量轴套‑轴的表面/界面全域接触三维力,并输出与轴承界面滑动接触力、接触位移对应的界面空间电阻关系,自主判断界面各区域的干摩擦、边界润滑、混合润滑接触状态,然后自适应预测调整各独立励磁线圈电流来控制轴套‑轴界面各区域接触参数,从而实现轴承摩擦系数与振动状态的在线调控。本发明可提高橡胶滑动轴承的使用寿命,在减摩减振与抗磨降噪具有应用前景。
Description
技术领域
本发明属于智能滑动轴承领域,涉及一种磁流变橡胶智能滑动轴承结构及其制造与控制方法。
背景技术
滑动轴承是各类装备传动系统的关键重要部件,其在复杂环境工作时滑动轴承材料与轴不可避免地会发生摩擦、磨损,轻则降低机械装备寿命,增大能耗,增大滑动轴承材料损失,重则损坏机械装备、造成重大的经济损失,产生人员伤亡。
各种不同配方、不同类型的以橡胶为主要材料的滑动轴承,因具有与吸振能力强、抗冲击性能优良、不污染环境、经济社会效益好等优点,在国防军工民用舰船等领域有着十分重要的战略意义和现实意义。因此许多研究人员开始着手研究橡胶滑动轴承在工作时的摩擦、磨损,以求开辟新的方向。
橡胶滑动轴承的结构设计是橡胶滑动轴承减摩抗磨的重要一环,有学者发明了螺旋槽结构的橡胶合金轴承,相较于普通直槽结构橡胶合金轴承更容易形成弹性流体动压润滑,降低摩擦磨损,但忽视了橡胶滑动轴承在复杂环境下受力不均匀的情况。为了实现橡胶滑动轴承的运行状态的实时测量,有学者设计了变曲面测量为平面测量的传感器结构,用以实时监控滑动轴承磨损的传感器,但并未实现滑动轴承的原位自感知传感测量。
目前,传统橡胶滑动轴承因轴套材料性能及摩擦参数不可调,带来磁流变橡胶轴套与导磁轴力学接触状态和摩擦振动特性难测量、不可控、降噪与耐磨能力不足等问题,仍然制约着橡胶滑动轴承性能的提升。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提供一种磁流变橡胶智能滑动轴承结构及其制造与控制方法,提供一种一方面能对橡胶滑动轴承轴套与导磁轴接触摩擦时的全域三维力实现自感知,另一方面能通过外场自适应调节橡胶滑动轴承轴套与轴表面接触参数,增加润滑,实现减摩抗磨的一种橡胶智能滑动轴承设计方法。
为达到上述目的,本发明提供如下技术方案:
一种磁流变橡胶智能滑动轴承结构,包括固定设置的磁流变橡胶轴套、转动设置在所述磁流变橡胶轴套内且与其间隙配合的导磁轴、设置在所述磁流变橡胶轴套内的自感知组件以及设置在所述磁流变橡胶轴套外的控制组件;所述控制组件包括沿所述磁流变橡胶轴套的周向及轴向呈阵列排布的i*j个独立控制的励磁线圈与集成在每个励磁线圈上的控制单元;所述控制组件接收所述自感知组件的传感信号,并自适应调整各个励磁线圈的励磁电流以调整磁流变橡胶轴套与导磁轴之间的接触应力。将磁流变橡胶轴套与导磁轴的接触表面分为若干个不同的行列接触区域,并将i*j个独立励磁线圈以阵列分布的形式固定在相应接触区域,精准调控磁流变橡胶轴套与导磁轴的接触参数。
磁流变橡胶轴套主体材料为改性导电磁流变橡胶,拥有结构模量与表面接触参数受磁场调控的特性,自感知组件由磁流变橡胶轴套的内的若干个聚合物柔性传感单元组成,用于实时感知磁流变橡胶轴套与导磁轴界面接触的全域三维力,实现在线传感测量。
可选的,所述自感知组件为嵌入设置在所述磁流变橡胶轴套内的若干个聚合物柔性传感单元,用于实时感知磁流变橡胶轴套与所述导磁轴之间界面接触的全域三维应力并实现在线传感测量。当磁流变橡胶轴套与导磁轴接触发生挤压、剪切或拉伸变形时,该传感单元能对磁流变橡胶轴套与导磁轴的干摩擦、边界润滑和混合润滑接触状态进行全域实时测量,并将电信号通过铜膜导线传递至控制单元处理。自感知组件在制作时嵌入磁流变橡胶轴套内,用于原位自主感知磁流变橡胶轴套-导磁轴的全域接触状态,对磁流变橡胶轴套与导磁轴的接触三维力进行全域在线自动测量,将接触表面参数变化传送至控制单元。
可选的,所述聚合物柔性传感单元以聚对苯二甲酸乙二醇酯作为衬底材料,以铜膜作为电极材料,以铁纳米线敏感单元作为传感片,并通过两侧的PDMS凸起层嵌入设置在所述磁流变橡胶轴套内。
可选的,所述聚合物柔性传感单元表面几何形状呈圆形平面形状、正方形平面形状、三角形平面形状或圆角矩形平面形状。
可选的,所述铁纳米线敏感单元呈矩阵式布置在每个聚合物柔性传感单元内。
可选的,所述磁流变橡胶轴套由PDMS、软磁颗粒、柔性敏感导电材料构成,其中软磁颗粒为羰基铁粉、羰基镍粉、羰基钴粉中的多种或者一种,柔性敏感导电材料为铁纳米线、碳纳米管、石墨粉的多种或者一种。
可选的,还包括用于固定所述磁流变橡胶轴套的轴承座及轴承盖,所述轴承座与所述轴承盖可拆卸连接。其中底部的轴承座和顶部的轴承盖将磁流变橡胶轴套贴合在中间。
可选的,控制组件的控制策略为基于模型的自适应预测控制,结合不同接触力对磁流变橡胶轴承对应区域输出参数的不同控制需求,考虑磁流变橡胶轴承的时滞、界面切向/法向接触力的快速变化等约束条件对磁流变橡胶轴承的不同特征区域阵列施加对应线圈磁场调控,控制组件控制策略包含:预测模型、有限时域滚动优化、反馈校正。
一种磁流变橡胶智能滑动轴承的制造方法,用于制备上述的磁流变橡胶智能滑动轴承结构,包括以下步骤:
制备自感知组件:采用聚对苯二甲酸乙二醇酯作为衬底材料的三层式柔性三维力传感器嵌入在3D打印的模具板组装的滑动轴承材料模具中,选用铜膜作为柔性三维力传感器的导线引出;
制备磁流变橡胶轴套:将PDMS- A组分、铁纳米线、羰基铁粉按一定质量比混合并机械搅拌均匀,加入PDMS-B组分并充分搅拌后,放入真空干燥箱中进行真空抽离气泡处理,取出后倒入模具中固化成型;
安装励磁线圈:将控制单元置于励磁线圈中,将其与嵌入的柔性三维力传感器通过铜膜导线连接并固定在磁流变橡胶轴套外围。
一种磁流变橡胶智能滑动轴承的控制方法,应用上述的磁流变橡胶智能滑动轴承结构,包括以下步骤:
将导磁轴与磁流变橡胶轴套各接触区域法向力/法向位移、切向力/切向位移、刚度及其时变信息设为状态变量,作为预测模型控制器的输入数据;
将轴承摩擦振动动力学系统改写成离散化状态方程,并设置由各区域质量、刚度、阻尼向量确定的正定权矩阵,体现系统自由度特征对控制器的影响;
设置系统各接触区域采样周期 、滞后时间步数 、预测长度 、结构半正定权矩阵、结构正定权矩阵 、理想状态向量参数;
建立轴承摩擦控制结构预测模型,通过有限时域滚动优化反映受控结构性能指标,最终获取轴承摩擦振动系统在每一时刻的最优控制作用力;
采用粒子群智能优化算法,将各区域激励/结构参数设为粒子,考虑轴承整体减摩减振全局最优目标,结合工况激励及结构参数的约束条件;
实时调整各接触区域对应的控制器阀值以及磁流变橡胶驱动线圈的磁控参数,达到整体自适应的全局智能预测控制效果。
本发明的有益效果在于:
1、本发明所公开的磁流变橡胶智能滑动轴承结构,采用改性导电磁敏橡胶为磁流变橡胶轴套的主体材料,该材料会因为激励线圈磁场调控值的改变,自适应调控自身表面力学特性,且具有低能耗、响应快、应用范围广、易调控的优点。
2、本发明所公开的磁流变橡胶智能滑动轴承结构,采用基于铁纳米线复合敏感层的三层柔性三维力学传感器作为自感知单元,对磁流变橡胶轴套-导磁轴界面接触状态进行全域原位实时测量。在经过控制组件的接触状态评估后,运用自适应预测算法控制区域励磁线圈电流,实现对磁流变橡胶轴套-导磁轴界面全域接触表面接触参数的原位调控。
3、本发明所公开的磁流变橡胶智能滑动轴承结构,结合磁流变橡胶智能滑动轴承在复杂工况环境下磁流变橡胶轴套-导磁轴接触三维力不均匀的实际情况,将磁流变橡胶轴套-导磁轴接触表面分为若干个不同的行列接触区域,精准调控磁流变橡胶轴套与导磁轴的表面接触参数。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述,并且在某种程度上,基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的,或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明作优选的详细描述,其中:
图1为本发明整体结构示意图;
图2为本发明轴承周向图;
图3为本发明轴承轴向图;
图4为本发明轴承轴界面接触状态图;
图5为本发明轴承轴界面的接触状态展开分区图;
图6为本发明界面接触区局部放大图;
图7为本发明自感知单元结构设计图;
图8控制组件控制策略原理图;
图9为磁流变橡胶滑动轴承三维接触力原位自感知与摩擦状态自适应调控流程图。
附图标记:1-轴承座、2-轴承盖、3-磁流变橡胶轴套、4-导磁轴、5-控制组件、6-自感知单元。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式,本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用,本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用,在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是,以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想,在不冲突的情况下,以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
其中,附图仅用于示例性说明,表示的仅是示意图,而非实物图,不能理解为对本发明的限制;为了更好地说明本发明的实施例,附图某些部件会有省略、放大或缩小,并不代表实际产品的尺寸;对本领域技术人员来说,附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件;在本发明的描述中,需要理解的是,若有术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明,不能理解为对本发明的限制,对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
请参阅图1~图9,为一种磁流变橡胶智能滑动轴承结构,包括轴承座1、轴承盖2、磁流变橡胶轴套3、导磁轴4、控制组件5、自感知单元6。
所述轴承座1在底部,轴承盖2在顶部,两者将磁流变橡胶轴套3贴合在中间,自感知组件是由嵌入橡胶滑动轴承和磁流变橡胶轴套的若干个自感知单元6组成, i*j个独立的励磁线圈与每个励磁线圈的控制单元在磁流变橡胶轴套外围呈区域阵列固定。
具体实施例一:
磁流变橡胶轴套的主体材料是改性导电磁流变橡胶。
自感知组件是由若干个采用耐摩擦、耐高温的聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)作为衬底材料的三层式柔性三维力传感器构成。
整个按照如下磁流变橡胶智能滑动轴承制备方法制造:
步骤一:将自研采用耐摩擦、耐高温的聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)作为衬底材料的三层式柔性三维力传感器嵌入在3D打印的模具板组装的滑动轴承材料模具中,选用铜膜作为柔性三维力传感器的导线引出。
步骤二:将PDMS- A组分、铁纳米线、羰基铁粉按一定质量比混合并机械搅拌均匀,加入PDMS-B组分并充分搅拌有一定粘度后,放入真空干燥箱中进行真空抽离气泡处理,取出后倒入模具中,在40℃加热6h左右固化成型并拆模。
步骤三:将控制单元置于励磁线圈中,将其与嵌入的柔性三维力传感器通过铜膜导线连接并固定在在滑动轴承材料外围。
步骤四:将磁流变橡胶轴套、自感知组件、励磁线圈贴合于轴承座与轴承盖之间。
磁流变橡胶轴套主体成分为加入了羰基铁粉、铁纳米线的改性导电磁流变橡胶,一方面羰基铁粉能加强磁流变橡胶轴套的刚度、耐磨性,另一方面铁纳米线的加入有助于磁流变橡胶轴套内部导电路径的搭建,将有效降低磁流变橡胶自身阻值,从而加强磁场的传导从而加强励磁线圈的控制效果,降低时延。
具体实施例二:
轴系在启动、停止、突发载荷、砂石干扰等条件下,磁流变橡胶轴套-导磁轴在低速重载等情况下的存在不完全接触行为状态,使磁流变橡胶轴套-导磁轴区域接触力不平衡,对其进行接触力学及结构参数特征分析后,将接触界面划分为图四(干摩擦、边界润滑、混合润滑)三个不同行列接触区域,并对其接触界面的压力和形变进行分析。
根据大量实验数据、仿真分析、理论计算,将磁流变橡胶轴套-导磁轴接触表面划分为不同的行列接触区域,并根据分析针对性的设计自感知组件与励磁线圈的分布与几何形状。
具体实施例三:
如图6所示自感知单元为三层柔性三维力学传感器,以聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)作为衬底材料,选用铜膜作为电极材料,采用R1、R2、R3、R4的组合构成一个敏感区,采用PDMS作传感单元凸起材料,在制作时嵌入到磁流变橡胶中。当磁流变橡胶智能滑动轴承处于工作状态时,磁流变橡胶轴套-导磁轴会发生挤压、剪切、摩擦等表面接触参数的变化,嵌入的自感知单元会因为接触面积变化从而改变接触电阻,将此电信号的改变传送至控制单元,控制单元根据自感知单元传感到的磁流变橡胶轴套-导磁轴表面接触的实际情况,对分布在各个接触区域的励磁线圈实现独立的预测控制,如图5所示通过调节励磁线圈中通过电流改变磁场,从而运用磁场控制磁流变橡胶轴套表面接触参数,有针对性的实现磁流变橡胶轴套与导磁轴的表面润滑。
具体实施例四:
步骤一:将导磁轴与磁流变橡胶轴套各接触区域法向力(位移)、切向力(位移)、刚度及其时变信息设为状态变量,作为预测模型控制器的输入数据。
步骤二:将轴承摩擦振动动力学系统改写成离散化状态方程,并设置由各区域质量、刚度、阻尼向量确定的(半)正定权矩阵,体现系统高自由度特征对控制器的影响。
步骤三:设置系统各接触区域采样周期 、滞后时间步数 、预测长度 、结构半正定权矩阵 、结构正定权矩阵 、理想状态向量 等参数。
步骤四:建立轴承摩擦控制结构预测模型,通过有限时域滚动优化反映受控结构性能指标,最终获取轴承摩擦振动系统在每一时刻的最优控制作用力。
步骤五:采用粒子群智能优化算法,将各区域激励/结构参数设为粒子,考虑轴承整体减摩减振全局最优目标,结合工况激励及结构参数的约束条件
步骤六:实时调整各接触区域对应的控制器阀值以及磁流变橡胶驱动线圈的磁控参数(模量、刚度、阻尼等),达到整体自适应的全局智能预测控制效果。
本发明的工作原理为:在磁流变橡胶智能滑动轴承在复杂环境服役时,聚合物自感知组件在线实时感知磁流变橡胶轴套与导磁轴的接触界面的三维力,将测量结果通过铜膜导线将电信号传送给控制单元,控制单元通过传感信号评估磁流变橡胶轴套与导磁轴全域的原位接触状态,运用自适应预测控制算法调整励磁线圈的电流,进而改变可控磁场强度。磁流变橡胶轴套会因为可控磁场的改变,自适应调控自身表面力学特性,从而改变接触参数,改善磁流变轴套与导磁轴的润滑状态。在自感知原位测量磁流变橡胶轴套与导磁轴的表面接触三维力的同时,实现滑动轴承在运行时的减摩、减振、降噪等调控。
最后说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本技术方案的宗旨和范围,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (9)
1.一种磁流变橡胶智能滑动轴承结构,其特征在于:包括固定设置的磁流变橡胶轴套、转动设置在所述磁流变橡胶轴套内且与其间隙配合的导磁轴、设置在所述磁流变橡胶轴套内的自感知组件以及设置在所述磁流变橡胶轴套外的控制组件;
所述磁流变橡胶轴套与导磁轴的接触表面被分为若干个不同的行列接触区域,并将i*j个独立励磁线圈以阵列分布的形式固定在相应接触区域外部;所述控制组件包括沿所述磁流变橡胶轴套的周向及轴向呈阵列排布的i*j个独立控制的励磁线圈与集成在每个励磁线圈上的控制单元;所述控制组件接收所述自感知组件的传感信号,并自适应调整各个励磁线圈的励磁电流以调整磁流变橡胶轴套与导磁轴之间的接触应力;
所述自感知组件为嵌入设置在所述磁流变橡胶轴套内的若干个聚合物柔性传感单元,用于实时感知磁流变橡胶轴套与所述导磁轴之间界面接触的全域三维应力并实现在线传感测量;
所述磁流变橡胶轴套主体材料为改性导电磁流变橡胶。
2.根据权利要求1所述的磁流变橡胶智能滑动轴承结构,其特征在于:所述聚合物柔性传感单元以聚对苯二甲酸乙二醇酯作为衬底材料,以铜膜作为电极材料,以铁纳米线敏感单元作为传感片,并通过两侧的PDMS凸起层嵌入设置在所述磁流变橡胶轴套内。
3.根据权利要求1所述的磁流变橡胶智能滑动轴承结构,其特征在于:所述聚合物柔性传感单元表面几何形状呈圆形平面形状、正方形平面形状、三角形平面形状或圆角矩形平面形状。
4.根据权利要求2所述的磁流变橡胶智能滑动轴承结构,其特征在于:所述铁纳米线敏感单元呈矩阵式布置在每个聚合物柔性传感单元内。
5.根据权利要求1所述的磁流变橡胶智能滑动轴承结构,其特征在于:所述磁流变橡胶轴套由PDMS、软磁颗粒、柔性敏感导电材料构成,其中软磁颗粒为羰基铁粉、羰基镍粉、羰基钴粉中的多种或者一种,柔性敏感导电材料为铁纳米线、碳纳米管、石墨粉的多种或者一种。
6.根据权利要求1所述的磁流变橡胶智能滑动轴承结构,其特征在于:还包括用于固定所述磁流变橡胶轴套的轴承座及轴承盖,所述轴承座与所述轴承盖可拆卸连接。
7.根据权利要求1所述的磁流变橡胶智能滑动轴承结构,其特征在于:控制组件的控制策略为基于模型的自适应预测控制,结合不同接触力对磁流变橡胶轴承对应区域输出参数的不同控制需求,考虑磁流变橡胶轴承的时滞、界面切向/法向接触力的快速变化对磁流变橡胶轴承的不同特征区域阵列施加对应线圈磁场调控,控制组件控制策略包含:预测模型、有限时域滚动优化、反馈校正。
8.一种磁流变橡胶智能滑动轴承的制造方法,其特征在于,用于制备根据权利要求1-7任一项中所述的磁流变橡胶智能滑动轴承结构,包括以下步骤:
制备自感知组件:采用聚对苯二甲酸乙二醇酯作为衬底材料的三层式柔性三维力传感器嵌入在3D打印的模具板组装的滑动轴承材料模具中,选用铜膜作为柔性三维力传感器的导线引出;
制备磁流变橡胶轴套:将PDMS- A组分、铁纳米线、羰基铁粉按一定质量比混合并机械搅拌均匀,加入PDMS-B组分并充分搅拌后,放入真空干燥箱中进行真空抽离气泡处理,取出后倒入模具中固化成型;
安装励磁线圈:将控制单元置于励磁线圈中,将其与嵌入的柔性三维力传感器通过铜膜导线连接并固定在磁流变橡胶轴套外围。
9.一种磁流变橡胶智能滑动轴承的控制方法,其特征在于,应用根据权利要求1-7任一项中所述的磁流变橡胶智能滑动轴承结构,包括以下步骤:
将导磁轴与磁流变橡胶轴套各接触区域法向力/法向位移、切向力/切向位移、刚度及其时变信息设为状态变量,作为预测模型控制器的输入数据;
将轴承摩擦振动动力学系统改写成离散化状态方程,并设置由各区域质量、刚度、阻尼向量确定的正定权矩阵,体现系统自由度特征对控制器的影响;
设置系统各接触区域采样周期、滞后时间步数、预测长度、结构半正定权矩阵、结构正定权矩阵、理想状态向量参数;
建立轴承摩擦控制结构预测模型,通过有限时域滚动优化反映受控结构性能指标,最终获取轴承摩擦振动系统在每一时刻的最优控制作用力;
采用粒子群智能优化算法,将各区域激励/结构参数设为粒子,考虑轴承整体减摩减振全局最优目标,结合工况激励及结构参数的约束条件;
实时调整各接触区域对应的控制器阀值以及磁流变橡胶驱动线圈的磁控参数,达到整体自适应的全局智能预测控制效果。
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