基于聲發(fā)射的缸套珩磨網(wǎng)紋磨損深度檢測(cè)

摘要： 珩磨網(wǎng)紋對(duì)維持活塞-缸套間潤(rùn)滑狀態(tài)至關(guān)重要，磨損造成的網(wǎng)紋深度變淺會(huì)引起潤(rùn)滑惡化并加劇摩擦磨損，甚至造成拉缸等重大機(jī)械事故。提出一種基于聲發(fā)射的缸套珩磨網(wǎng)紋磨損深度檢測(cè)方法，從聲發(fā)射信號(hào)中識(shí)別提取了網(wǎng)紋深度有關(guān)特征變量，通過構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立了聲發(fā)射特征信號(hào)與網(wǎng)紋深度的映射關(guān)系?；陂L(zhǎng)行程往復(fù)式摩擦試驗(yàn)機(jī)，對(duì)不同網(wǎng)紋簡(jiǎn)約谷深的缸套試樣在變轉(zhuǎn)速、變載荷工況下實(shí)測(cè)的聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行采集分析，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)紋簡(jiǎn)約谷深與聲發(fā)射信號(hào)低頻和高頻段存在較強(qiáng)相關(guān)性?；谒Ｐ蛯?duì)早期缸套網(wǎng)紋磨損進(jìn)行了檢測(cè)評(píng)估，結(jié)果表明：珩磨網(wǎng)紋深度識(shí)別平均準(zhǔn)確率達(dá)94%，證實(shí)了基于聲發(fā)射技術(shù)進(jìn)行缸套網(wǎng)紋磨損深度非介入式檢測(cè)的可行性。

關(guān)鍵詞： 氣缸套；珩磨網(wǎng)紋；聲發(fā)射；磨損；檢測(cè)

DOI： 10.3969/j.issn.1001-2222.2024.04.011

中圖分類號(hào)：TK421.9文獻(xiàn)標(biāo)志碼： B文章編號(hào)： 1001-2222（2024）04-0079-06

活塞-缸套作為發(fā)動(dòng)機(jī)中最重要的摩擦副之一，所產(chǎn)生的摩擦損失占發(fā)動(dòng)機(jī)摩擦損失的30%～35%［1］。維持活塞-缸套間正常潤(rùn)滑狀態(tài)是保障發(fā)動(dòng)機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行和耐久可靠的必要條件。缸套織構(gòu)化網(wǎng)紋是一種廣泛應(yīng)用于當(dāng)代發(fā)動(dòng)機(jī)的優(yōu)化潤(rùn)滑和改善摩擦的技術(shù)手段。珩磨網(wǎng)紋的溝槽可以充當(dāng)微型儲(chǔ)油器，潤(rùn)滑油的滯留能夠增大潤(rùn)滑面積和潤(rùn)滑壓力，從而增加最小油膜厚度，降低摩擦損失。表面織構(gòu)能夠改善摩擦副間潤(rùn)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(gòu)上油膜承載力產(chǎn)生機(jī)理，以及表面織構(gòu)深度對(duì)摩擦性能的影響機(jī)理。Qi Ye等［4］采用計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)方法研究了表面織構(gòu)深度變化對(duì)動(dòng)壓潤(rùn)滑效果的影響，計(jì)算結(jié)果表明織構(gòu)深度的減小會(huì)降低油膜承載能力。磨損導(dǎo)致的珩摩網(wǎng)紋變淺會(huì)導(dǎo)致儲(chǔ)油能力下降、磨損加劇，甚至造成拉缸等重大機(jī)械事故。檢測(cè)缸套珩磨網(wǎng)紋磨損深度對(duì)保障發(fā)動(dòng)機(jī)使用性能、指導(dǎo)設(shè)備維護(hù)和預(yù)測(cè)使役壽命有著重要意義。

缸套網(wǎng)紋磨損檢測(cè)的技術(shù)手段主要分為停機(jī)拆檢和在線監(jiān)測(cè)兩類。停機(jī)拆檢可以準(zhǔn)確測(cè)量網(wǎng)紋深度變化情況，但是操作流程復(fù)雜且難以評(píng)估磨損趨勢(shì)，無法及時(shí)為設(shè)備維護(hù)保養(yǎng)給出指導(dǎo)意見。在線監(jiān)測(cè)方法包括介入式和非介入式兩種。介入式監(jiān)測(cè)方法大致可概括為電容監(jiān)測(cè)法［5］、光電監(jiān)測(cè)法［6］、磁傳感監(jiān)測(cè)法［7］、氣缸壓力監(jiān)測(cè)法［8］。介入式監(jiān)測(cè)方法需要對(duì)缸體或活塞環(huán)進(jìn)行加工處理后方可使用，增加了檢測(cè)成本和實(shí)施難度。非介入式監(jiān)測(cè)方法中聲發(fā)射技術(shù)具有高靈敏度，其更寬的頻率檢測(cè)范圍（1 kHz～1 MHz）足以覆蓋活塞環(huán)-缸套摩擦動(dòng)力學(xué)行為相關(guān)響應(yīng)的分布頻段?；诼暟l(fā)射技術(shù)進(jìn)行發(fā)動(dòng)機(jī)活塞-缸套間摩擦潤(rùn)滑狀態(tài)檢測(cè)的可行性方案已有諸多探索［9-15］。史強(qiáng)等［9］結(jié)合小波多分辨率分析技術(shù)，證明沖程中部聲發(fā)射信號(hào)能夠有效表征活塞環(huán)-缸套的摩擦潤(rùn)滑狀態(tài)。楊龍杰等［10］通過試驗(yàn)證明了聲發(fā)射技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)活塞環(huán)-缸套摩擦潤(rùn)滑狀態(tài)的非介入式診斷和監(jiān)測(cè)。許琳［11］和沈宇龍等［12］研究發(fā)現(xiàn)聲發(fā)射信號(hào)的強(qiáng)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(yīng)特性?？梢?，基于聲發(fā)射信號(hào)不僅能夠識(shí)別評(píng)價(jià)邊界摩擦條件下微凸體接觸狀態(tài)，還同時(shí)具備油液-微凸體流固耦合行為評(píng)估的能力。張虎等［14］通過對(duì)不同位置聲發(fā)射信號(hào)分析對(duì)比來確定故障位置。王歡歡等［15］通過試驗(yàn)研究證明聲發(fā)射監(jiān)測(cè)技術(shù)可以有效識(shí)別摩擦副間異常摩擦事件的發(fā)生。

現(xiàn)有研究多數(shù)是利用聲發(fā)射技術(shù)開展摩擦副間摩擦潤(rùn)滑行為的狀態(tài)監(jiān)測(cè)，實(shí)際上摩擦副表面形貌參數(shù)的變化也會(huì)引起聲發(fā)射響應(yīng)特性的改變。P. Feng等［16］研究了聲發(fā)射信號(hào)特征與表面粗糙度之間對(duì)應(yīng)關(guān)系，探索了利用聲發(fā)射信號(hào)估算表面粗糙度的可行性。事實(shí)上，缸套珩磨網(wǎng)紋深度變化不僅會(huì)影響活塞-缸套摩擦副間摩擦潤(rùn)滑行為，潤(rùn)滑油液流經(jīng)網(wǎng)紋凹坑會(huì)引起特定應(yīng)力波的產(chǎn)生，因此，網(wǎng)紋深度變化也會(huì)引起應(yīng)力波響應(yīng)特性的改變。為了探究缸套珩磨網(wǎng)紋深度與聲發(fā)射信號(hào)之間的復(fù)雜對(duì)應(yīng)關(guān)系，有必要引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行非線性建模。

本研究從聲發(fā)射信號(hào)中提取了網(wǎng)紋深度有關(guān)特征變量，通過搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立了特征變量與網(wǎng)紋深度的映射關(guān)系，提出了一種非介入式網(wǎng)紋深度檢測(cè)方法，為發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)維優(yōu)化和壽命預(yù)測(cè)提供了新的思路。

1珩磨網(wǎng)紋引起的應(yīng)力波釋放

缸套內(nèi)表面經(jīng)珩磨加工后形成了微米級(jí)的網(wǎng)紋凹坑。在充分潤(rùn)滑狀態(tài)下，當(dāng)活塞環(huán)滑過網(wǎng)紋凹坑時(shí)會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的應(yīng)力波。如圖1所示，凹坑外部流體在向右流動(dòng)過程中方向發(fā)生偏轉(zhuǎn)，向下撞擊網(wǎng)紋凹坑的右側(cè)壁面［17］，撞擊產(chǎn)生的能量以應(yīng)力波形式傳播釋放。網(wǎng)紋凹坑內(nèi)部渦流的快速產(chǎn)生和潰散也會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的應(yīng)力波釋放。特定條件下，凹坑入口后方流場(chǎng)的上層區(qū)域會(huì)產(chǎn)生空化現(xiàn)象［18］，而空化氣泡的產(chǎn)生與潰滅也會(huì)導(dǎo)致高頻應(yīng)力波的產(chǎn)生。

磨損導(dǎo)致的缸套珩磨網(wǎng)紋變淺不僅會(huì)減少油液撞壁面積，還會(huì)造成渦流和空化區(qū)域減小，最終引起應(yīng)力波響應(yīng)特征的變化。采集這些應(yīng)力波響應(yīng)并識(shí)別網(wǎng)紋深度相關(guān)特征，明確特征信號(hào)與網(wǎng)紋深度間的映射關(guān)系，就能實(shí)現(xiàn)網(wǎng)紋深度的非介入式檢測(cè)。

聲發(fā)射檢測(cè)的實(shí)質(zhì)是對(duì)經(jīng)固體媒介傳導(dǎo)的應(yīng)力波進(jìn)行檢測(cè)。聲發(fā)射技術(shù)是一種動(dòng)態(tài)無損檢測(cè)技術(shù)，具有頻帶寬、靈敏度高、非介入式等優(yōu)點(diǎn)，適用于寬頻微弱應(yīng)力波信號(hào)的檢測(cè)。因此，本研究選用聲發(fā)射技術(shù)對(duì)往復(fù)摩擦過程中珩磨網(wǎng)紋引起的應(yīng)力波釋放進(jìn)行檢測(cè)。

2基于長(zhǎng)行程往復(fù)摩擦試驗(yàn)機(jī)的聲發(fā)射信號(hào)采集

為研究網(wǎng)紋磨損深度與聲發(fā)射信號(hào)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，搭建了長(zhǎng)行程往復(fù)式摩擦磨損試驗(yàn)機(jī)，進(jìn)行了不同珩磨網(wǎng)紋深度下的聲發(fā)射信號(hào)采集試驗(yàn)。

2.1試驗(yàn)裝置

試驗(yàn)裝置由摩擦試驗(yàn)機(jī)、聲發(fā)射采集系統(tǒng)和同步信號(hào)采集系統(tǒng)三部分組成。摩擦試驗(yàn)機(jī)如圖2所示，上試樣活塞環(huán)固定保持不動(dòng)，下試樣缸套通過曲柄連桿機(jī)構(gòu)在電機(jī)的帶動(dòng)下做往復(fù)運(yùn)動(dòng)，以模擬實(shí)際發(fā)動(dòng)機(jī)中活塞-缸套組件的運(yùn)行狀況。摩擦試驗(yàn)機(jī)往復(fù)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(diào)整載荷大小。供油噴嘴布置在活塞環(huán)試樣的兩側(cè)，通過控制油泵電機(jī)轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)噴油量。試驗(yàn)用潤(rùn)滑油標(biāo)號(hào)為CF-4 10W30。

聲發(fā)射采集系統(tǒng)選用SAEU3S多通道聲發(fā)射數(shù)據(jù)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(hào)源，以減少信號(hào)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(hào)。

將某重型柴油機(jī)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(yàn)方案

為了模擬不同磨損程度的網(wǎng)紋深度，使用磨拋機(jī)打磨制備了7個(gè)缸套網(wǎng)紋試樣，外加1個(gè)未經(jīng)打磨試樣，構(gòu)成網(wǎng)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(jī)中用無水乙醇進(jìn)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(cè)各試樣表面，得到其二維形貌和網(wǎng)紋簡(jiǎn)約谷深Rvk，如圖5所示。其中，簡(jiǎn)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(hào)的采樣頻率為800 kHz，其他信號(hào)的采樣頻率為48 kHz。試驗(yàn)溫度為室溫（21 ℃），潤(rùn)滑油供給條件為充分潤(rùn)滑。預(yù)設(shè)載荷與電機(jī)轉(zhuǎn)速設(shè)置情況如表1所示。每種試驗(yàn)工況下采集兩組數(shù)據(jù)，互為對(duì)照。

3網(wǎng)紋深度相關(guān)聲發(fā)射特征信號(hào)提取

計(jì)算實(shí)測(cè)聲發(fā)射信號(hào)的有效值，即均方根值（root mean square，RMS），繪制不同網(wǎng)紋深度下聲發(fā)射信號(hào)RMS值隨載荷和轉(zhuǎn)速變化的柱狀圖，如圖6和圖7所示。

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

為進(jìn)一步研究聲發(fā)射信號(hào)局域特征與網(wǎng)紋磨損深度之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，對(duì)網(wǎng)紋簡(jiǎn)約谷深為5.4 μm的試樣在載荷600 N、轉(zhuǎn)速50 r/min工況下的聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行了小波包變換，其單次往復(fù)行程的時(shí)頻圖譜如圖8所示。由圖譜下方的時(shí)域信號(hào)可見，聲發(fā)射信號(hào)包絡(luò)輪廓呈現(xiàn)出兩頭細(xì)中間粗的梭形特征，這表明聲發(fā)射信號(hào)幅值與相對(duì)滑動(dòng)速度之間存在強(qiáng)相關(guān)性。這與柴油機(jī)運(yùn)行工況下實(shí)測(cè)的聲發(fā)射信號(hào)波形輪廓接近［19］。

由圖8上方時(shí)頻圖譜可見，聲發(fā)射信號(hào)呈現(xiàn)出明顯的分頻段集中分布特征。為進(jìn)一步探究聲發(fā)射信號(hào)不同頻段分量與珩磨網(wǎng)紋簡(jiǎn)約谷深的對(duì)應(yīng)關(guān)系，將分析頻段進(jìn)行16等分，計(jì)算各頻段內(nèi)聲發(fā)射信號(hào)的RMS值，結(jié)果見圖9。在25～150 kHz和275～400 kHz頻段，聲發(fā)射信號(hào)RMS值隨網(wǎng)紋簡(jiǎn)約谷深減小呈現(xiàn)較為平穩(wěn)的下降趨勢(shì)。其他分段RMS值在網(wǎng)紋簡(jiǎn)約谷深低于3.2 μm后出現(xiàn)小幅波動(dòng)。

采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)分析各頻段RMS值與網(wǎng)紋簡(jiǎn)約谷深之間的相關(guān)性，結(jié)果見表2。皮爾遜相關(guān)系數(shù)取值范圍為［－1，1］，用來表征兩個(gè)變量之間的線性相關(guān)程度。相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值越大說明相關(guān)程度越強(qiáng)。相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值處于［0.8，1］區(qū)間，表明兩者顯著性相關(guān)；［0.5，0.8］區(qū)間表示高度相關(guān)；［0.3，0.5］區(qū)間表示中度相關(guān)；系數(shù)低于0.3則說明兩個(gè)變量之間的相關(guān)程度極弱，可視為非線性相關(guān)。

25～150 kHz和275～400 kHz頻帶內(nèi)聲發(fā)射信號(hào)與網(wǎng)紋簡(jiǎn)約谷深的相關(guān)系數(shù)處于［0.3，0.5］區(qū)間，存在中度相關(guān)關(guān)系。低頻段（25～150 kHz）RMS值隨網(wǎng)紋簡(jiǎn)約谷深減小而降低主要與網(wǎng)紋深度變淺導(dǎo)致的流體撞壁面積減小和瞬態(tài)渦流應(yīng)力釋放減弱有關(guān)。高頻段（275～400 kHz）RMS值隨網(wǎng)紋簡(jiǎn)約谷深減小而降低現(xiàn)象可能與網(wǎng)紋谷深減小帶來的網(wǎng)紋凹坑附近的空化行為減弱有關(guān)［18］。Peiyu Liu等［20］實(shí)驗(yàn)觀測(cè)發(fā)現(xiàn)，空泡潰滅相關(guān)的聲發(fā)射信號(hào)特征頻率位于200～300 kHz區(qū)間，進(jìn)一步印證了這種對(duì)應(yīng)關(guān)系。

4缸套網(wǎng)紋磨損深度檢測(cè)模型

結(jié)合小波包分解和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)聲發(fā)射信號(hào)與網(wǎng)紋磨損深度之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系進(jìn)行非線性建模。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）憑借強(qiáng)大的非線性關(guān)系表達(dá)和特征提取能力被廣泛應(yīng)用于學(xué)術(shù)界和工業(yè)界［21］。小波包分解在小波變換的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步對(duì)高頻信號(hào)進(jìn)行細(xì)分處理，可以在全頻帶范圍內(nèi)對(duì)信號(hào)進(jìn)行劃分，獲得更為精細(xì)的分析信號(hào)。將小波包分解結(jié)果作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量構(gòu)建了缸套網(wǎng)紋深度檢測(cè)模型。

將聲發(fā)射信號(hào)用小波包分解i層，對(duì)應(yīng)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(gè)子頻帶的聲發(fā)射信號(hào)能量值；E為聲發(fā)射信號(hào)的總能量值。

使用小波包分解對(duì)單個(gè)往復(fù)周期聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行4層小波分解，得到16個(gè)子頻帶，計(jì)算各子頻帶的歸一化能量值。根據(jù)前文得到的皮爾遜相關(guān)系數(shù)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(wǎng)絡(luò)模型的輸入向量，用以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程。

為了探究所建模型對(duì)早期缸套網(wǎng)紋磨損的識(shí)別檢測(cè)能力，選用4種網(wǎng)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(hào)制作數(shù)據(jù)集。對(duì)每種網(wǎng)紋谷深試樣開展不同轉(zhuǎn)速（6種）和不同載荷（6種）下的重復(fù)試驗(yàn)共采集到72組數(shù)據(jù)。根據(jù)同步采集的曲軸相位信號(hào)對(duì)聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行分段切割，從中選取10個(gè)往復(fù)周期分段，為每種試樣制備720個(gè)數(shù)據(jù)樣本，按照3∶7比例劃分測(cè)試集和訓(xùn)練集。按照網(wǎng)紋谷深由大到低的次序?qū)⒃嚇訕?biāo)簽設(shè)置為0，1，2，3。

基于聲發(fā)射的缸套網(wǎng)紋深度檢測(cè)模型由TensorFlow框架構(gòu)建，運(yùn)行在R7-5800H CPU@3.2 GHz和16 GB內(nèi)存的計(jì)算機(jī)上。該模型使用Adam優(yōu)化器進(jìn)行訓(xùn)練，批處理大小為64，損失函數(shù)為多類交叉熵?fù)p失，學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001，并選用ReLU作為激活函數(shù)。網(wǎng)紋深度檢測(cè)模型的具體結(jié)構(gòu)如圖10所示。

如圖11和圖12所示，隨著迭代次數(shù)的增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集上均展現(xiàn)出一致的優(yōu)化趨勢(shì)，即訓(xùn)練準(zhǔn)確率持續(xù)上升，損失值穩(wěn)步降低。這表明模型在訓(xùn)練過程中逐漸學(xué)習(xí)并適應(yīng)了數(shù)據(jù)集。

混淆矩陣用來可視化驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確率，矩陣數(shù)值從0到1表示準(zhǔn)確率從0到100%。從圖13混淆矩陣可知，模型對(duì)早期網(wǎng)紋深度的平均識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)94%。其中，對(duì)網(wǎng)紋谷深為4.9 μm和4.6 μm的識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)99%和100%，表明預(yù)測(cè)模型可以有效識(shí)別早期微弱網(wǎng)紋磨損失效，為基于聲發(fā)射信號(hào)的非介入式缸套網(wǎng)紋磨損狀態(tài)檢測(cè)提供了思路驗(yàn)證。

5結(jié)論

a） 聲發(fā)射信號(hào)幅值與摩擦副相對(duì)滑動(dòng)速度存在強(qiáng)相關(guān)性，聲發(fā)射信號(hào)時(shí)域波形的包絡(luò)輪廓呈現(xiàn)出兩頭細(xì)中間粗的梭形特征；

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

c） 構(gòu)建的缸套珩磨網(wǎng)紋深度檢測(cè)模型對(duì)早期網(wǎng)紋磨損深度的平均識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到94%，證實(shí)了基于聲發(fā)射技術(shù)進(jìn)行缸套網(wǎng)紋磨損深度非介入式檢測(cè)的可行性。

參考文獻(xiàn)：

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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］