鄭廣健
摘 要:本文根據鐵譜診斷的要求,分析了機械設備磨損故障和鐵譜診斷過程,在綜合分析鐵譜診斷方法的基礎上,提出了一個智能化鐵譜診斷系統。
關鍵詞:機械磨損;故障分析;鐵譜技術;故障診斷
機械零部件的磨損是機械設備發生的故障中最常見、最主要的故障形式,據統計,磨損故障占機械設備故障的80%。機械零部件發生磨損時,磨損顆粒便進入潤滑系統并懸浮在潤滑油中。這些微小的磨損顆粒攜帶有機械設備發生磨損故障的重要信息,為了從潤滑油里的磨損顆粒中獲取有關機械設備磨損故障的特征信息,常采用“油液監測技術”,其中“鐵譜分析技術”是監測磨損工況和診斷磨損故障最為有效的方法。
然而,在鐵譜診斷技術診斷過程中的磨粒識別和故障診斷這兩個關鍵步驟主要憑借人的經驗。隨著人工智能和神經網絡技術在鐵譜診斷中的應用,對磨損故障的分類與鐵譜診斷方法提出了新的要求。
1 機械設備磨損故障分析
1、機械設備磨損故障的原因:
機械設備磨損故障(簡稱磨損故障)指由于相對運動的兩個表面之間的摩擦磨損致使設備的功能低于規定水平的狀態。概括地講,引起磨損故障有兩種情況:
(1)由設備設計時預計之中的常規磨損引起的故障。
(2)設備安裝與使用過程中的異常磨損導致的故障。
機械零件在安裝過程中安裝不良或清洗不干凈會導致設備在運轉過程中的異常磨損,或者在使用過程中由于偶然的外來因素和內部因素影響而出現異常磨損。異常磨損引發的故障具有偶然性和突發性,對此類故障的診斷具有重要意義。
2、磨損故障的分類:
(1)按磨損機理劃分:
不同的磨損機理產生的磨粒各異,因而可通過磨粒分析來識別引起磨損故障的磨損機理:
1)粘著磨損:接觸表面作相對運動時,使材料從一個表面轉移到另一個表面而造成的一種磨損。
2)磨料磨損:由于硬顆粒或硬突起物使材料產生遷移而造成的一種磨損。
3)疲勞磨損:由于循環交變應力引起疲勞而使材料脫落的一種磨損。
4)腐蝕磨損:由于與周圍介質發生化學反應而產生的一種磨損。
(2)按磨損形式劃分:
磨粒產生與磨損表面有密切的聯系,因而可從磨損表面的破壞形式來分類:
1)劃傷:由于犁溝作用,在滑動方向上產生寬而深的劃痕。
2)點蝕:在接觸應力反復作用下使金屬疲勞破壞而形成的表面凹坑。
3)剝落:金屬表面變形強化而變脆,在載荷作用下產生微裂紋隨后剝落。
4)膠合:由粘著效應形成的表面結點具有較高的連接強度,使剪切破壞發生在表面層內一定深度,因而導致嚴重磨損。
5)腐蝕:由于潤滑油中含水和潤滑油膜破裂而使金屬與周圍介質發生化學反應而產生的表面損傷。
(3)按磨損類型劃分:
1)正常磨損和磨合期磨損:滑動表面經常發生的正常磨損。
2)切削磨損:由于滑動表面的相互穿入引起的非正常磨料磨損。
3)滾動疲勞磨損:滾動接觸表面的疲勞磨損。
4)嚴重滑動磨損:滑動表面的過載和高速造成的磨損
(4)按磨損原因劃分
按磨損原因來分,可分為由磨料進入、潤滑不良、油中含水、安裝不良或有裂紋、過載、高速、過熱和疲勞等引起的故障。
2 鐵譜診斷過程
鐵譜診斷技術是一種以磨損顆粒分析為基礎的診斷技術。采用該技術監測機械零部件的磨損狀態,無需將正在運轉的機械設備打開或關閉,就可確定其磨損狀態。由機械零部件產生的磨損顆粒作為分離相存在于潤滑油中,通過鐵譜儀磁場的作用將它們從潤滑油中分離出來。通過觀察磨粒的顏色、形態、數量、尺寸及尺寸分布,可以推斷機械設備的磨損程度、磨損原因和磨損部位。
具體來講,鐵譜診斷過程可分為以下幾個步驟:
(1)取油樣,制譜片,得到設備磨損狀態的特征顆粒;
(2)從譜片上的磨損顆粒中提取設備磨損狀態的有用信息(征兆),磨粒識別與統計,磨損參數測量;
(3)根據上述征兆,識別設備的磨損狀態,包括識別設備的磨損狀態將有無異常與是否已有異常;
(4)根據設備的征兆與狀態,進一步分析設備的磨損狀態及其發展趨勢,包括當設備有故障時,分析故障位置、類型、性質、原因與趨勢等;
(5)根據設備的狀態與趨勢,作出決策,干預設備及其運行過程。
為了提高鐵譜診斷技術的準確性和智能性,必須進一步發展定量鐵譜診斷方法,將智能化技術應用到鐵譜診斷。
3 智能化鐵譜診斷
從實際應用的需要出發,提出了一種智能化鐵譜診斷系統。
該系統包括3 大模塊:磨粒分析模塊、磨粒識別與統計模塊和機械磨損故障鐵譜診斷模塊。在磨粒分析模塊中可以采用計算機圖像分析和模擬人工分析兩種方式。鐵譜圖像分析子系統能夠提取定量的磨粒特征參數,提取的信息中的一部分輸入磨粒識別與統計模塊,并采用神經網絡技術識別磨粒,經統計后,將結果送入磨粒信息庫。模擬人工分析子系統,采用人機協作的方法,人工提取定性的磨粒特征參數,應用神經網絡專家系統進行磨粒識別,識別結果經統計后送入磨粒信息庫。機械磨損故障鐵譜診斷模塊根據用戶需要可實現磨損狀態診斷、磨損故障類型診斷和磨損原因診斷。
參考文獻
[1]溫詩鑄。摩擦學原理 北京:清華大學出版社,1995
[2]楊明忠。摩擦學設計基礎 北京:機械工業出版社,1992
[3] 楊叔子,師漢民等。機械設備診斷學的探討 華中工學院學報,1987,15(2):1
[4]梁華,楊明忠等。基于神經網絡的磨粒識別專家系統 武漢交通科技大學學報,1994,18(增刊I):192~195