汽車發(fā)動機在線圖像可視鐵譜取樣技術(shù)研究*

范 斌1， 劉 鍇 毛軍紅

(1.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學機電工程學院 內(nèi)蒙古呼和浩特 010018； 2.西安交通大學現(xiàn)代設(shè)計及轉(zhuǎn)子軸承系統(tǒng)教育部重點實驗室，潤滑理論及軸承研究所 陜西西安 710049)

汽車發(fā)動機潤滑油中的磨損磨粒攜帶了發(fā)動機磨損狀態(tài)信息[1-2]，對潤滑油中的磨粒進行監(jiān)測與分析是一種磨損狀態(tài)監(jiān)測的有效手段。在線圖像可視鐵譜技術(shù)(On-Line Visual Ferrograph,OLVF)是一種在線磨粒監(jiān)測技術(shù)[3]，它可以直接與發(fā)動機潤滑系相連，在無人值守情況下，在線自動取樣并實時分析潤滑油中磨粒信息，實現(xiàn)發(fā)動機磨損狀況的實時監(jiān)測。目前，該技術(shù)已在發(fā)動機臺架試驗中得以初步應(yīng)用[4-6]，初步證實了OLVF用于發(fā)動機在線磨損監(jiān)測的可行性。

OLVF在線監(jiān)測過程中，獲取代表性油樣是在線監(jiān)測的一個關(guān)鍵問題。理想情況下，取樣點應(yīng)該設(shè)置在摩擦副的回油路上。對于發(fā)動機而言，由于其機械結(jié)構(gòu)復雜，潤滑系統(tǒng)回油形式多樣，回路采集油樣無法實現(xiàn)。目前，發(fā)動機離線油液取樣時，往往將取樣管置于油底殼液面下1/3～1/2處。OLVF在線取樣方式通常也是參照離線取樣的經(jīng)驗確定。但是，在發(fā)動機OLVF在線監(jiān)測過程中，發(fā)動機各摩擦副磨損產(chǎn)生的磨粒隨潤滑油循環(huán)流動，油底殼中磨粒含量一般分布并不是均勻的。同時，受到過濾器的過濾和磨粒的沉降等因素影響，具有表征異常磨損特征的大磨粒容易被排除，磨損磨粒在油底殼的滯留時間有限。此外，CA6DL發(fā)動機潤滑系統(tǒng)的潤滑油容量較大(40 L)，OLVF在線取樣分析的體積(2 mL)相對于發(fā)動機潤滑系統(tǒng)的潤滑油容量而言是非常小的，通過以往的取樣方法獲取表征發(fā)動機磨損狀態(tài)的代表性油樣面臨挑戰(zhàn)，急需開展有關(guān)取樣位置的研究，避免取樣位置確定受人為因素影響，獲取代表性油樣難的問題。

本文作者首先采用固-液兩相流數(shù)值模擬方法對運行過程中發(fā)動機油底殼中磨粒含量分布特性進行數(shù)值模擬，獲得油底殼不同區(qū)域磨粒的流場及含量分布等宏觀特征，初步確定發(fā)動機油底殼中OLVF的合適取樣區(qū)域;然后根據(jù)CALDL發(fā)動機潤滑系統(tǒng)參數(shù)，開發(fā)發(fā)動機潤滑系統(tǒng)模擬試驗臺，開展油底殼中磨粒含量動態(tài)特性模擬試驗，驗證數(shù)值模擬結(jié)果的合理性；最后根據(jù)數(shù)值模擬和試驗結(jié)果，確定OLVF在線實施過程中取樣位置設(shè)置準則。文中研究為發(fā)動機在線磨損監(jiān)測數(shù)據(jù)的可靠獲取提供保障。

1 基于FLUENT固-液兩相流的油底殼磨粒含量分

布數(shù)值模擬

1.1 模型選擇及參數(shù)設(shè)置

發(fā)動機油底殼中包含潤滑油、發(fā)動機磨損產(chǎn)生的磨粒和潤滑油循環(huán)時混入油中的空氣，實際上是一個固、液、氣三相的流體問題。三相流動的研究較為復雜，且氣體在其中作用較小，因此文中的數(shù)值計算只考慮油底殼中磨粒和潤滑油兩相的相互作用[7-9]。目前，描述固體顆粒在流體中運動的方法主要有歐拉-歐拉和歐拉-拉格朗日方法。文中主要是研究磨粒的流場及含量分布等宏觀的特征，考慮到模型的復雜程度不高，為了更精確地模擬流場情況，選擇歐拉-歐拉方法中的歐拉多相流模型[7]。

模擬過程中假設(shè)[10]：(1) 兩相都為不可壓縮流體；(2) 磨粒為標準的球形顆粒，粒徑采用平均粒徑；(3) 不考慮外界溫度變化帶來的影響；(4) 忽略固-液兩相之間的質(zhì)量和能量交換。潤滑油和磨粒在發(fā)動機潤滑系統(tǒng)中流動時，固液兩相都滿足基本的質(zhì)量守恒和動量守恒方程。此外，由于潤滑油流動速度快，油底殼的結(jié)構(gòu)復雜，流動過程中的湍流問題采用標準的k-ε湍流模型，如式(1)、(2)所示。

(1)

(2)

式中：k是湍動能；ε是湍流耗散率；μt是湍動黏度；Gk是平均速度梯度引起的湍動能生成項；ρ是混合流體的密度；ν是混合流體的速度；C1、C2、σk和σε是k-ε方程中的常數(shù)項。

式(1)和式(2)中的湍動黏度計算如式(3)所示。

μt=Cμρk2/ε

(3)

式中：Cμ是常數(shù)。

式(1)和式(2)中由平均速度梯度引起的湍動能計算如式(4)所示。

(4)

對于k-ε方程中的常數(shù)項，按照Launder等的推薦值確定，其取值分別為：C1=1.44；C2=1.92；Cμ=0.09；σk=1.0；σε=1.3。

根據(jù)CA6DL油底殼的外圍基本尺寸(高度為0.3 m，寬度為0.3 m，長度為0.92 m)，建立計算域模型，模型坐標系的原點設(shè)置如圖1所示。集油器位于油底殼前后壁面中軸線上，集油器底端中心在模型坐標系中的坐標為(0.18，0.1，0)。采用四面體網(wǎng)格結(jié)構(gòu)，其間隔為10 mm。文中采用的歐拉-歐拉方法，兩相都定義為流體。數(shù)值模擬中不考慮熱傳導及溫度變化等，磨粒為固體顆粒(沒有黏度)，一般賦予它一個較小的值黏度值，使得計算可以進行，且不會對計算結(jié)果產(chǎn)生太大影響[8,11]。不考慮油底殼壁面對固-液兩相流動的影響，采用無滑移邊界條件。由于進出口介質(zhì)均為兩相流體，齒輪泵產(chǎn)生的壓差導致流體不斷流動，所以進出口邊界都設(shè)置為壓力條件。進口為計算域上平面，壓力設(shè)為大氣壓；出口為集油器，壓力為一定轉(zhuǎn)速(流量)下齒輪泵所產(chǎn)生的負壓。

圖1 計算域模型及網(wǎng)格結(jié)構(gòu)Fig 1 Computational domain and grid structure

1.2 數(shù)值模擬結(jié)果

汽車發(fā)動機正常磨損情況下，油底殼中的磨粒質(zhì)量分數(shù)為5×10-5以下，磨粒粒徑一般小于10 μm；出現(xiàn)故障時磨粒質(zhì)量分數(shù)為1×10-4以上，異常磨損初期，磨粒粒徑在20 μm左右，失效磨損初期磨粒粒徑大于50 μm[2,12-13]。對于磨粒監(jiān)測而言，主要是捕獲早期異常和故障磨粒，所以對磨粒粒徑(>20 μm)且磨粒質(zhì)量分數(shù)(>5×10-5)的磨損磨粒進行模擬分析。根據(jù)CA6DL發(fā)動機的齒輪泵的流量和壓力關(guān)系，在額定轉(zhuǎn)速下油底殼出口壓力值為-0.18 MPa。由于油底殼計算域模型關(guān)于XOY平面對稱，對稱區(qū)域具有相似的計算結(jié)果。另外，通過對計算域內(nèi)的模擬結(jié)果在Z軸方向上不同位置截取，采用云圖后處理手段分析發(fā)現(xiàn)，相對與其他截面，在Z0截面上往往出現(xiàn)磨粒體積分數(shù)和速度梯度最大區(qū)域。鑒于此，文中所有模擬結(jié)果都以Z0截面處云圖呈現(xiàn)。在額定轉(zhuǎn)速情況下，不同質(zhì)量分數(shù)不同粒徑的磨粒體積分數(shù)分布的模擬結(jié)果如圖2、3所示。

圖2Z0平面不同質(zhì)量分數(shù)下磨粒體積分數(shù)云圖(粒徑50 μm，油液黏度0.05 Pa·s，出口壓力-0.18 MPa)

Fig 2 Particle volume fraction cloud chart of different particle mass fraction in theZ0plane(particle size 50 μm,oil viscosity 0.05 Pa·s,outlet pressure -0.18 MPa)

圖3 Z0平面不同粒徑磨粒體積分數(shù)云圖(磨粒質(zhì)量分數(shù)1×10-4，黏度值為0.05 Pa·s，出口壓力 -0.18 MPa)Fig 3 Particle volume fraction cloud chart of different particle sizes in the Z0 plane(particle mass fraction 1×10-4, viscosity 0.05 Pa·s,outlet pressure -0.18 MPa)

從圖2、3可知，油底殼中磨粒分布是不均勻的，在集油器的周圍區(qū)域磨粒容易聚集，磨粒含量較高;磨粒粒徑越大磨粒含量分布不均勻性越明顯。

為了進一步考察油底殼中磨粒的流動性，對油底殼中磨粒的速度場進行模擬，如圖4所示。對于集濾器上方區(qū)域，速度梯度大，磨粒的流動性好，對于異常磨損產(chǎn)生的大磨粒，隨著潤滑油循環(huán)流動易在該區(qū)域聚集。同時，該區(qū)域遠離油底殼底部，沉積顆粒的影響相對較小，在此位置采集故障磨粒的概率將比其他區(qū)域高。

圖4 Z0、X0.18平面磨粒速度云圖(粒徑50 μm，質(zhì)量分數(shù) 1×10-4，油液黏度0.05 Pa·s，出口壓力-0.18 MPa)Fig 4 Particle velocity cloud chart in the Z0,X0.18 plane (particle size 50 μm,mass fraction 1×10-4,oil viscosity 0.05 Pa·s,outlet pressure -0.18 MPa)

根據(jù)CA6DL發(fā)動機的齒輪泵的流量和壓力關(guān)系，在低怠速和高怠速情況下齒輪泵分別對應(yīng)的流量為15 L/min和60 L/min，換算后對應(yīng)的油底殼出口壓力值為-0.10 MPa和-0.32 MPa。在不同循環(huán)流量情況，油底殼磨粒速度場的數(shù)值模擬結(jié)果如圖5所示。

圖5 Z0平面磨粒速度云圖(磨粒質(zhì)量分數(shù)1×10-4， 油液黏度0.05 Pa·s，粒徑50 μm)Fig 5 Particle velocity cloud chart in the Z0,X0.18 plane (particle mass fraction 1×10-4,oil viscosity 0.05 Pa·s,particle size 50 μm)

從圖4、5可知，在低怠速情況下，由于其循環(huán)流量相對較低，對應(yīng)的出口壓力相對小，使得磨粒分布的不均勻性相對不明顯。然而，在高怠速情況下，由于其循環(huán)流量相對較高，潤滑油循環(huán)流動加快，導致磨粒的速度梯度較大，使得磨粒易聚集在靠近集濾器入口的位置，且磨粒分布的不均勻性加劇。

綜合上述分析，發(fā)動機運行過程中，受油底殼幾何形狀、集濾器位置等的影響，油底殼中的磨粒含量分布不均勻，而集濾器吸盤上方區(qū)域具有磨粒流動性好，異常磨損大磨粒隨著潤滑油循環(huán)易聚集，受油底殼底部沉積顆粒影響小等特點。基于數(shù)值模擬的結(jié)果，初步確定最佳取樣點的空間位置(在模型坐標系中)為(0.12，0.15，0)。

2 OLVF不同的取樣位置的對比試驗

2.1 試驗裝置

根據(jù)CA6DL發(fā)動機潤滑系統(tǒng)基本參數(shù)，開發(fā)了潤滑系統(tǒng)模擬試驗臺(如圖6(a)所示)，它可實現(xiàn)潤滑系統(tǒng)中潤滑油的循環(huán)流量和壓力可調(diào)、過濾功能可控、潤滑油黏度(溫度)和取樣位置可變。如圖6(b)所示，在油底殼上蓋板設(shè)置取樣孔，其中1號取樣位置即為數(shù)值模擬確定的最佳位置，2號和3號取樣位置為對比位置。因油底殼在寬度方向?qū)ΨQ，在長度方向不對稱，這3個取樣位置代表了油底殼中絕大多數(shù)取樣位置的情況。

試驗過程使用的潤滑油是L-AN68#機械油，模擬試驗的基本參數(shù)如表1所示。試驗過程中采用OLVF在不同位置實時地監(jiān)測油底殼的磨粒含量，OLVF沉積參數(shù)設(shè)置如表2所示。一個磨粒覆蓋面積指數(shù)(An Index of Particle Coverage Area，IPCA)被用來表征潤滑油中的磨粒含量[3]。

表1 試驗臺運行參數(shù)

表2 OLVF沉積參數(shù)

2.2 試驗結(jié)果及討論

在試驗臺運行時，以CA6DL發(fā)動機的額定轉(zhuǎn)速下潤滑系統(tǒng)的循環(huán)流量運行，模擬油底殼中磨粒含量的變化規(guī)律。為了排除過濾器對油底殼磨粒含量的影響，試驗過程中關(guān)閉粗細濾清器。3臺OLVF同時在3個取樣位置實時監(jiān)測油底殼磨粒含量，監(jiān)測結(jié)果如圖7所示。

圖7 不同取樣位置的IPCA曲線Fig 7 IPCA curves for different sampling locations

在t1和t2時刻，分別加入1.46 g(23～48 μm)的鐵粉，使得潤滑系統(tǒng)磨粒含量發(fā)生突變， OLVF監(jiān)測結(jié)果顯示3個取樣位置的IPCA變化趨勢基本相同；但1號取樣位置獲得的IPCA值明顯高于2號和3號取樣位置。該試驗結(jié)果說明在1號取樣位置磨粒易聚集，磨粒含量相對較高。此外，當磨粒含量發(fā)生突變時，1號取樣位置獲得的磨粒含量相對于2和3號取樣位置而言，IPCA的變化率大，該位置對磨粒含量變化敏感。無過濾情況下，磨粒在潤滑油循環(huán)過程中，磨粒含量的減小速度相對緩慢，磨粒的滯留時間較長。

通過數(shù)值模擬和試驗研究發(fā)現(xiàn)，發(fā)動機運行過程中，油底殼磨粒含量分布不均勻，集濾器吸盤上方區(qū)域，磨粒含量變化敏感，磨粒的流動性好，異常磨損大顆粒易聚集，受底部沉積顆粒的影響小。該位置采集油樣可以最大限度地獲取發(fā)動機磨損狀態(tài)的代表性油樣。該研究為發(fā)動機OLVF油底殼取樣位置的設(shè)置提供解決途徑。

3 結(jié)論

(1)對CA6DL發(fā)動機油底殼中潤滑油的固-液兩相流數(shù)值模擬分析結(jié)果表明，在潤滑油循環(huán)過程中，油底殼中的磨損磨粒分布不均勻，易聚集于集濾器吸盤上方區(qū)域。

(2)模擬分析發(fā)現(xiàn)位于模型坐標系 (0.12，0.15，0) 位置附近區(qū)域，往往磨粒含量高、磨粒含量變化敏感，磨粒的流動性好。該區(qū)域可最大限度地獲取發(fā)動機磨損狀態(tài)的代表性油樣。

(3)在發(fā)動機潤滑系統(tǒng)模擬試驗臺開展的不同位置對比性試驗結(jié)果表明，由數(shù)值模擬確定的取樣位置確實對磨粒含量變化敏感、流動性好，并且該區(qū)域大顆粒易聚集，受底部沉積顆粒的影響小。該結(jié)果與數(shù)值模擬的結(jié)果一致。