機械設備智能化油液分析技術現狀思考

馮建國

（南京鋼鐵股份有限公司，江蘇 南京 210035）

通過實現機械制造的智能化發展，從而有效推動機械制造業的進一步發展。在促進智能化發展的過程中對于機械設備的使用周期的延長還有運行維護成本的有效控制以及生產效率的提高成為了現階段關注度較高的問題。針對機械故障來講，絕大多數的設備故障是由于潤滑不良從而造成的磨損異常引發的，所以潤滑情況的良好與否對于設備的具體運行狀況存在著相對較為緊密的聯系。油液分析智能化發展，可以實現對設備磨損情況還有相關故障進行智能化分析，從而有利于及時進行對設備的維修與故障處理。

1 關于油液分析技術與油液檢測方法概述

油液分析技術的有效利用主要是通過檢測設備展開對油液具體攜帶的相關設備工作相關信息予以有效的檢測，從而進行對設備的當前的工作狀態還有今后的相關工作狀態進行科學有效的判斷，并且為設備的相關故障進行科學的診斷從而為合理有效地維護提供有效的幫助。此類型的措施特別有利于對設備由于磨損所產生的相關故障的診斷，并且在診斷的過程中具有信息集成度相對較高同時可以對早期存在的故障進行有效的預測。關于油液分析技術其主要涉及到油液理化指標分析技術、鐵譜方面的分析技術、光譜分析以及顆粒度還有PQ 值分析技術。

2 現階段油液分析技術智能化具體發展情況

現階段工業發展過程中，機械設備也在不斷的發展，并且當前機械設備主要是向著自動化與智能化的方向發展。傳統形式的油液分析技術由于在具體的檢測過程中其所取得的檢測結果具有一定程度地滯后并且對于參與檢測的工作人員的專業性要求相對較高，因此傳統的檢測方式很難進行較為廣泛的推廣。隨著科學技術的不斷發展，從而使得智能化技術與機械故障方面的診斷技術的有機結合還有油液的在線狀態的檢測技術與智能化技術的有機結合，從而有效地促進了油液分析技術向著智能化方向發展，從而使得油液分析結果一定程度上擺脫了相關工作人員的經驗判斷，逐漸可以實現通過設備自身進行對機械設備的有效維修以及故障的有效預測。隨著油液分析技術智能化程度的不斷加深以及在機械設備故障方面的有效診斷。現階段對于油液分析技術智能化發展方向主要方法有：專家診斷系統以及圖像識別和神經網絡還有模糊邏輯等。對于油液數據來講其處于油液分析技術的重要的基礎，油液分析智能化的發展程度與油液的數據處理技術存在著相對較為緊密的聯系。

2.1 油液數據處理

油液數據處理技術主要是通過傳感設備進行對油液的檢測所產生的相關數據借助自動化裝置予以科學合理的處理，從而實現將大量的信息數據轉換成為能夠有利于油液分析的相關信息資源，從而實現對油液方面還有設備的運行狀況的有效分析。對于數據處理來講其通常涉及到三個環節，分別為數據的準備和數據的處理以及數據的輸出。數據處理技術屬于進行對數據信息進行處理的主要手段，現階段主要涉及的相關數據處理方法有：列表法、數據預處理以及作圖法還有逐差法等相關方法。并且隨著越來越多的數據處理方法的出現以及得到廣泛的應用，從而為油液分析方面提供了有效的幫助，為了進行對油液內含水率方面的預測進行了關于油液含水率預測的模型，該模型的建立主要涉及到主成分回歸還有偏最小二乘法的多遠數據分析的技術獨立在油液紅外光譜信息方面的應用。結合性能退化可靠性模型展開對油液光譜信息內的銅元素的濃度方面展開科學合理的評估與分析，從而能夠進行對傳動裝置失效的可靠性進行有效地評估。對于數據處理技術一方面能夠實現在單項檢測數據方面的有效處理，另一方面還能夠實現在多項檢測數據方面的處理中，并且在多項檢測數據中得到了相對較為廣泛的應用。通過展開對煤機在實際用油方面多項指標展開定期的檢測能夠更好的對煤機設備故障方面的有效診斷，在進行檢測的過程中展開對不同檢測指標的關聯系進行有效地分析，采用偏最小二乘回歸模型建立了潤滑油中鐵元素含量還有年度方面以及酸堿值還有水分間的關系模型。采用加權數據融合的策略展開對多個油液狀態監測數據集的有效融合，從而能夠更為有效地對機械傳動的退化情況反映出來。通過采用數據融合的方法把振動還有聲發射以及潤滑油磨粒監測的測量技術內的最具有代表性的相關特征進行有機地結合，同時把其和百年塑像的各種損傷情況進行有效的聯系，從而展開對齒輪的具體運行狀態予以有效地評估。

2.2 專家系統智能分析方法

所謂的專家系統智能分析方法主要指的是在油液分析方面的相關專家結合自身有掌握的關于油液分析方面的相關知識還有長期分析所積累的相關經驗從而所構建的知識庫，通過借助推理機模擬專家的思維展開對油液檢測信息方面的有效分析，從而使得分析的結構能夠達到專家級的水平，從而展開對相關設備的潤滑環境還有相關零部件的具體磨損情況進行有效地判斷。全面的專業系統功能通常情況下涉及到人機交互以及知識庫還有解釋庫與數據庫推理機等。隨著科學技術的不斷深化發展，專家系統也得到了相對較快的發展并且在各個領域得到了相對較為廣泛的應用，從而能夠夠實現對助戰的有效診斷以及機械設備故障的有效預測以及機械設備運行狀態的監視等方面。油液光譜數據分析的知識庫的開發與應用，從而使得缺乏經驗的油液分析人員甚至是非專業性的油液分析人員能夠結合油液光譜數據進行對相關設備的具體運行情況的深入了解。同時油液光譜分析診斷診斷專家系統的開發與應用能夠進行對發動機的自動故障有效診斷，并展開對發動機的具體工作狀態展開有效的監測以及科學合理的診斷。由于專業系統相較于傳統分析法更加高校與準確，從而進行了油液分析綜合監測的專家系統的開發與應用實現了對機械設備主要的零部件的失效過程展開了有效地監測。在航空領域飛行器的發動機屬于其極為關鍵的動力源裝置，與飛機的運行狀態具有著相對較為緊密的聯系，由于航空發動機磨損故障專家系統相關的知識不易進行問題的有效獲取從而建立了以weka 平臺的專家系統模型。專家系統的開發與應用為企業問題的處理提供了有效地幫助，由于大多數規模相對較小的煤礦公司在運行過程中由于經濟等方面的因素的影響為能夠建立起潤滑油分析的專業性的團隊，通過油液分析技術與專家系統的有機融合從而能夠有效防止機械設備在運行過程中出現磨損嚴重以及潤滑油出現污染等方面情況的出現，并且通過此種方式能夠實現工作效率的有效提升。

2.3 圖像識別分析方法

針對圖像識別的智能化分析方法來講其主要是利用計算機展開對機械設備在用油階段的磨粒圖像展開合理的處理以及科學有效地分析，從而有助于進行對機械設備不同程度的磨損狀態下的相關特征進行有效地識別，從而展開對相關設備的具體磨損狀態以及磨損程度的有效判斷。針對圖像的識別流程來講其整體上能夠歸為4 個步驟，分別涉及到圖像的采集以及預處理還有特征的提取與圖像的識別，如圖三所示。在進行圖像識別的過程中對于圖像的預處理還有圖像的特征的有效提取來講其屬于較為重要的步驟，對于最終的識別結果以及其精度具有相對較為緊密的聯系，因此在展開對圖像識別研究的過程中，應當重視對圖像預處理還有圖像特征的提取方面的相關方法的有效研究。對于圖像是被技術來講其最初是進行對文字方面的識別，讓后其經過對數字圖像方面的處理還有識別方面的研究。隨著信息技術的不斷發展使得圖像識別技術的發展，得以在油液分析方面的研究還有應用也在不斷的增多。通過大量的實驗從而了解到，展開對獲取的鐵譜圖像進行反向操作灰度圖轉化還有三段式閾值分割的處理手段，從而有利于使得磨粒特征參數的準確率得到有效的提升，并且在此基礎上能夠使得齒輪箱磨損故障的識別率得到有效地提高。在進行有業中磨粒圖像是被方法的研究過程中，不僅涉及到關于圖像預處理還涉及到關于圖像特征提取的相關方法的研究。首先展開對鐵譜圖像內的相關顏色方面的特征進行了有效地研究，從而為以后的鐵譜圖像的處理還有識別建立了相對良好的基礎。對于磨粒圖像的分割來講，通過進行關于局部紋理特性的顏色量化方法的有效設計從而提高識別的精確程度，進而實現對灰度圖像的有效替代。結合計算機視覺還有圖像處理相關的技術展開對磨損機理所造成的微觀顆粒的分析，進行交互式圖像分析系統的設計從而進行對顆粒形狀還有邊緣細節的電量信息的處理與存儲，從而對磨損顆粒予以系統化的形態分析。

2.4 神經網絡的智能分析方法

神經網絡的只能分析方法主要進行對人類大腦神經突觸連接結構模仿和機械設備內的油液的檢測信息的有機結合從而建立的數學模型，并且經油液實際測量的樣本作為處理的基礎，利用神經網絡的并行處理過程，從而展開對設備所存在的故障進行科學地預測以及診斷。隨著科學技術的不斷深化發展從而促進了神經網絡技術的進一步發展，不同類型的神經網絡在設備的故障預測方面以及設備故障的診斷中得到了相對較為廣泛的應用，其中感知神經網絡還有線性神經網絡以及自組織神經網絡等應用相對較為廣泛。在展開設備內潤滑油的黏度的分析以及預測的時候，通過進行擁有兩個隱層還有六個神經元的人工神經網絡預測模型的有效設計從而提升其預測方面的性能。

圖1 圖像識別流程

2.5 模糊邏輯智能分析方法

模糊邏輯只能分析方法主要是利用模糊數學內的模糊隸屬關系，結合設備內部的油液監測方面的相關數據展開對設備的具體運行狀態進行模糊判斷，從而實現對設備故障有效診斷。對于模糊邏輯推理系統來講其主要涉及到模糊產生器還有推理家以及規則庫和反模糊化器四個主要部分。因為設備在日常運行過程中其工作狀況的不確定性從而為模糊邏輯進行故障診斷提供了有效的途徑。通過把模糊相對權重理論與模糊優選理論的有效結合，從而能夠起到對發動機鐵譜分析磨粒的智能識別的作用，并以此為前提進行加權模糊優選模型的構建，從而能夠更為高效精準的進行發動機的磨損故障的有效識別。

3 當前油液分析技術智能化存在的主要問題

隨著油液分析技術智能化程度的不斷加深，從而使得油液分析一定程度上擺脫了對專業分析人員的依賴，并且一定程度上使得對設備的故障的診斷的效率還有精確度得到了提高。然而現階段油液智能化分析方法中依然存在一定的問題。首先，由于缺乏有效的數據的采集從而很難開展后續工作，造成該情況的主要原因在于其在線傳感器相對較少。其次，在進行對油液的實際檢測過程中因為對準則和標準方面的缺失，從而一定程度限制了智能化的發展。除此之外，由于技術方面因素的影響，使得智能分析方法受到嚴重的限制，導致油液智能分析方法距離程度還存在一定的距離。

4 結束語

本文主要是對現階段油液分析技術還有檢測方法進行了介紹，同時對油液分析智能化發展的現狀進行了研究。從而對智能化發展中所存在的問題進行了有效的分析從而希望能夠為油液分析技術智能化發展提供有效地建議。