机械设备磨损故障诊断技术--铁谱诊断技术

机械零部件的磨损产生微小的磨损颗粒携带有机械设备发生磨损故障的重要信息为了从润滑油里的磨损颗粒中获取有关机械设备磨损故障的特征信息常采用“油液监测技术”其中“铁谱分析技术”是监测磨损工况和诊断磨损故障最为有效的方法。

  
在铁谱诊断技术诊断过程中的磨粒识别和故障诊断这两个关键步骤主要凭借人的经验。随着人工智能和神经网络技术在铁谱诊断中的应用对磨损故障的分类与铁谱诊断方法提出了新的要求。
  
铁谱诊断技术是一种以磨损颗粒分析为基础的诊断技术。采用该技术监测机械零部件的磨损状态,无需将正在运转的机械设备打开或关闭,testo350烟气分析仪就可确定其磨损状态。

由机械零部件产生的磨损颗粒作为分离相存在于润滑油中通过铁谱仪磁场的作用将它们从润滑油中分离出来。通过观察磨粒的颜色、形态、数量、尺寸及尺寸分布,可以推断机械设备的磨损程度、磨损原因和磨损部位。
  
具体来讲铁谱诊断过程可分为以下几个步骤:
  
①取油样制谱片得到设备磨损状态的特征颗粒;

②从谱片上的磨损颗粒中提取设备磨损状态的有用信息(征兆)磨粒识别与统计磨损参数测量;

③根据上述征兆识别设备的磨损状态包括识别设备的磨损状态将有无异常与是否已有异常;

④根据设备的征兆与状态进一步分析设备的磨损状态及其发展趋势包括当设备有故障时分析故障位置、类型、性质、原因与趋势等;

⑤根据设备的状态与趋势作出决策干预设备及其运行过程。

为了提高铁谱诊断技术的准确性和智能性必须进一步发展定量铁谱诊断方法将智能化技术应用到铁谱诊断。从实际应用的需要出发提出了一种智能化铁谱诊断系统。
  
该系统包括3 大模块:磨粒分析模块、磨粒识别与统计模块和机械磨损故障铁谱诊断模块。在磨粒分析模块中可以采用计算机图像分析和模拟人工分析两种方式。铁谱图像分析子系统能够提取定量的磨粒特征参数提取的信息中的一部分输入磨粒识别与统计模块并采用神经网络技术识别磨粒经统计后将结果送入磨粒信息库。

模拟人工分析子系统采用人机协作的方法人工提取定性的磨粒特征参数应用神经网络专家系统进行磨粒识别识别结果经统计后送入磨粒信息库。机械磨损故障铁谱诊断模块根据用户需要可实现磨损状态诊断、磨损故障类型诊断和磨损原因诊断。

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