機械設備磨損故障診斷技術--鐵譜診斷技術

機械零部件的磨損產生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,超聲波探傷儀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。

  
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。
  
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,便攜式風速儀包括當設備有故障時,時代超聲波探傷儀分析故障位置、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。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。

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