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油液在線監測傳感器的應用

來源:深圳市亞泰光電技術有限公司   2013年08月07日 16:46  

        新型在線實時在線監測機油中磨損鐵顆粒量和粘度傳感器是目前的數字量輸出的傳感器。該傳感器的特點是結構簡單、使用便捷、響應快,并可以測量小磨損顆粒和低濃度樣品,還能測量機油的粘度變化,為快速的判斷機油和機械設備的狀態提供更多的測量信息。
 

  對于油液在線監測傳感器及監測系統國內外許多研究機構作了許多的研究和探索。但是因為各種機械設備的潤滑磨損故障表征不同,被監測的摩擦學系統特性要求各異,油液故障特征信號檢測手段復雜、信息量大、表征的油質信息多以及狀態監測各種層次的區別等等,都使得油液在線監測傳感器技術研發困難以及出現多種方法。根據上述介紹的傳感器和已經開發未介紹的傳感器收集油液特征信息的原理,就有磁性法、光學法、電學法、聲學法、X射線法以及集成化法等。目前,許多在線油液監測傳感器技術還處于試驗和試用階段,并不能*設備油液狀態監測與診斷的實際需要,帶給企業的直接經濟效益較慢,在線監測成功案例也不多,導致工程推廣與使用難的尷尬局面。
 

  另一方面,從油液在線監測傳感器技術本身的難度考慮,尤其以機械摩擦副磨損監測為主要,如果單純從在線監測判別有*并預警是能做到的,但所存在的誤報率、特征信息檢測(如數據修正、溫度補償等)、故障機理評判、磨損狀態及其與故障相關性等,現行傳感器似乎并未給出一個確切的定量描述。從目前在線磨粒圖像判別磨損機理分析技術上看,LaserNet Fines只能針對大于20m能進行嚴重滑動磨粒、切削磨粒、疲勞磨粒、纖維等顆粒的自動識別,但機器開始發生異常磨損的磨粒尺寸是在10m就開始的,但不是說磨損顆粒在這個尺寸就一定出現磨損故障,它需要一個累積的過程;同時,對機器磨損故障講,小顆粒的在線監測同樣重要,油液中的微米級小顆粒具有時間的發展趨勢特性,它們大量的產生對油品氧化物、油泥、漆膜等產生催化效應,進而引發非一般性磨損故障,如油路過濾網堵塞、液壓閥件卡阻等,而這些信息對磨損故障機理評價似乎并不具有價值,但它確實又引發摩擦學故障。因此,油液磨損在線監測傳感器技術仍是一個亟待開發的研究點。
 

  多年來油液監測工程實踐證實,油液監測技術已成為設備摩擦學系統狀態監測與故障診斷的重要手段,該技術是從潤滑劑或工作介質這一信息載體實施診斷的方法與技術系統,并涉及主動預知維修系統。國外開展的大量油液在線監測也是對早期在用油品性能的變化和摩擦構件磨損狀況能實時提供故障診斷分析,及早發現并預報突發性故障,避免重大事故的發生。在這一點上,油液在線監測技術代表了設備潤滑磨損故障診斷技術的前沿。

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