球铰作为机械结构的重要组成部分,在各领域装备中得到了广泛使用,球铰的磨损深度对其工作寿命以及使用精度具有重要影响。本文设计一种测量球铰摩擦系数和磨损量的方法并研制了实验装置,研究了不同轴向载荷、摆动频率以及摆动幅度对球铰摩擦系数和磨损深度的影响规律,建立球铰的磨损预测模型。主要研究内容如下:首先,基于Fang提出的球面接触压力分布方程,得到实验所用球铰的接触压力分布公式;通过计算得到球铰摩擦力矩和摩擦系数的关系式,根据摩擦系数通过能量法计算球铰的磨损量;基于相似理论,针对实验模型与原始模型的实验参数如球铰尺寸大小、加载力、磨损时间,建立实验模型与原始模型之间的相似准则以及约束关系,满足约束关系的实验模型能模拟原始模型,得到原始模型的磨损深度大小。其次,基于本文的测量原理,设计球铰固定结构、球铰摆动运动结构和实验测量结构,以及对装置变形部分进行校核,并验证其是否对实验结果造成影响。此外,对测量装置的运动系统、加载系统以及传感检测系统进行元器件选型,基于运动控制器以及Qt软件搭建测量装置的软硬件系统,对实验平台结构进行优化分析和实验误差补偿。然后,基于球铰摩擦测量装置进行实验研究,分析载荷、摆动频率和摆动角度对球铰摩擦系数和磨损深度的影响规律;通过实验测量的扭矩计算球铰的摩擦系数,对不同载荷和速度下球铰摩擦系数的实验结果进行拟合,得到球铰磨损深度的计算模型;将实验测量的球铰磨损深度与计算结果进行对比验证。最后,基于神经网络对球铰磨损量进行预测,通过实验测量的数据对神经网络进行训练。根据不同工况参数实验的训练,得到的神经网络预测模型可以预测其他使用条件下的球铰寿命。使用遗传算法对神经网络进行优化,优化后的神经网络具有更好的预测效果,对镀膜球铰的使用寿命预测具有一定的指导作用。