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在線油液監測中機械設備磨損故障的分析
添加時間:2020-09-26 點擊量:
在線油液監測中機械設備磨損故障的分析

 機械部件磨損是機械設備故障的最常見、最重要的形式,據統計,磨損占機械設備故障的80%。當機械部件磨損時,磨損顆粒進入潤滑系統并懸浮在潤滑劑中。這些微小的磨損顆粒攜帶有關機械設備磨損故障的重要信息,為了從潤滑劑中的磨損顆粒獲得機械設備磨損故障的特征信息,經常使用"油監測技術",其中"鐵譜分析技術"是監測磨損狀況和診斷磨損故障最有效的方法。

然而,鐵光譜測量技術診斷、磨料鑒定和故障排除的兩個關鍵步驟主要基于人類經驗。隨著人工智能和神經網絡技術在鐵譜診斷中的應用,對磨損故障的分類和鐵譜診斷方法提出了新的要求。

一、 機械設備磨損故障分析。

1、機械設備磨損故障原因:

機械設備磨損故障(稱為磨損故障)是指由于相對運動兩個表面之間的摩擦磨損,設備功能低于指定水平的狀態。通常,有兩個情況會導致磨損失?。?

(1) 設備設計時預期常規磨損造成的故障。

(2) 設備安裝和使用過程中因異常磨損而導致的故障。

安裝過程中機械部件安裝不良或不清潔可能導致設備操作過程中出現異常磨損,或在使用過程中因意外的外部和內部因素而造成異常磨損。異常磨損引起的故障是偶然的、突發的,對該故障的診斷具有重要意義。

2、磨損故障分類:

(1) 磨損:

不同的磨損模式會產生不同的磨削顆粒,因此可以通過磨蝕分析識別導致磨損失效的磨損模式:

1) 粘合劑磨損:當接觸面相對移動時,材料從一個表面轉移到另一個表面引起的一種磨損。

2) 磨蝕性磨損:硬顆?;蛴餐黄饘е虏牧线w移的磨損。

3) 疲勞磨損:一種由于循環交叉應變應力導致疲勞而導致材料脫落的磨損。

4) 腐蝕磨損:一種由與周圍介質發生化學反應引起的磨損。

(2) 按磨損形式:

磨料顆粒的生產與磨損表面密切相關,因此可以從對磨損表面的損壞形式進行分類:

1) 劃痕:由于犁的作用,在滑動方向產生寬和深劃痕。

2) 點蝕:在接觸應力的重復作用下由金屬疲勞損傷形成的表面坑。

3)剝落:金屬表面變形加強并變脆,在負載作用下產生微裂紋,然后剝落。

4)粘合:粘附效應形成的表面節點具有高連接強度,使剪切損傷在表面層內發生一定深度,造成嚴重的磨損。

5) 腐蝕:由于潤滑劑中的含水量和潤滑劑膜破裂,金屬與周圍介質之間的化學反應造成的表面損壞。

(3) 按磨損類型:

1) 正常磨損和磨穿:正常磨損常發生在滑動表面上。

2) 切割磨損:由于滑動表面相互侵犯而導致的異常磨料磨損。

3) 滾動疲勞磨損:滾動接觸面疲勞磨損。

4) 嚴重滑動磨損:高速滑面過載和磨損。

(4) 由于磨損。

根據磨損原因,可分為磨料成、潤滑不良、油中水、安裝不良或裂紋、過載、高速、過熱和疲勞造成的故障。

二、 鐵譜診斷過程。

鐵譜診斷技術是基于磨損顆粒分析的診斷技術。此技術用于監控機械部件的磨損狀態,并確定其磨損狀態,而無需打開或關閉運行機械。機械部件產生的磨損顆粒作為分離階段存在于潤滑劑中,并且通過鐵光譜儀磁場的作用與潤滑劑分離。通過觀察顆粒的顏色、形狀、數量、尺寸和尺寸分布,可以推斷出機械設備的磨損程度、磨損原因。

具體地說,鐵譜診斷過程可分為以下步驟:

(1)采集油樣,制作片劑,獲取設備磨損狀態的特征顆粒;

(2) 從光譜片上的磨損顆粒中提取設備磨損狀態的有用信息(標志),進行磨料顆粒識別和統計、磨損參數測量;

(3)根據上述標志,識別設備的磨損狀態,包括設備的磨損狀態是否異常;

(4)根據設備標志和狀態,進一步分析設備的磨損狀況及其發展趨勢,包括設備故障時,分析故障位置、類型、性質、原因和趨勢;

(5)根據設備的狀態和趨勢,作出決策,干擾設備及其運行過程。

為了提高鐵譜診斷技術的準確性和智能性,有必要進一步開發定量鐵譜診斷方法,將智能技術應用于鐵譜診斷。

三、智能鐵譜診斷。

根據實際應用的需要,提出了一種智能鐵譜診斷系統。

該系統由3個模塊組成:磨料分析模塊、磨料顆粒識別和統計模塊以及機械磨損故障鐵譜診斷模塊。在顆粒分析模塊中,可以使用計算機圖像分析和模擬人工分析。鐵光譜圖像分析子系統可以提取定量顆粒特征參數,將部分信息提取到磨料鑒定和統計模塊中,利用神經網絡技術識別磨粒,經統計后,將結果輸入顆粒信息庫。模擬人工分析子系統,采用人機協作方法,人工提取定性顆粒特性參數,應用神經網絡專家系統進行顆粒識別,鑒定結果統計后進入磨削信息庫。機械磨損故障鐵譜診斷模塊可根據用戶需求進行磨損狀況診斷、磨損故障類型診斷和磨損原因診斷。



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