浅析油液监测在实验室机械设备故障诊断中的应用

油液监测是一项对油液样品进行品质分析的工作,其目的就是通过监测工作,对设备的润滑状态和磨损情况做出科学的评价,同时还要对机械设备的故障情况进行全面诊断,从而使设备故障发生的概率减少,同时也可以对是否科学更换油液提供科学的决策。为此,维护机械设备稳定运行对于实验室设备开展工作是极其重要的。在本文中,笔者主要是想通过对油液监测技术和机械设备故障诊断之间的关系进行研究,其主要思路是先对油液监测技术的基本原理与实现方法做简单的分析,而后又对油液监测技术在实验室机械设备故障诊断中的应用做了分析,为今后的机械设备诊断工作找到了新的解除途径。     

油液监测技术的应用实践

油液监测技术包括对油液本身的物理化学性能分析和对油液中磨粒分析技术两大部分：润滑油的理化性能分析包括油品的衰化程度、油液添加剂的损耗程度、油液污染程度和油液中磨粒分析包括化学成分、浓度含量、尺寸大小、几何形貌。油液监测技术适用于任何具有封闭或半封闭润滑系统的机械设备。可实现设备按质换油、延长润滑油的使用期限、诊断设备故障、实现预知维修、新油品的性能评价等。     

油液分析诊断软件包的系统分析

摩擦学系统是机械设备的重要组成部分。机械设备运行时,摩擦副产生的摩擦学行为常常导致机械设备的故障,因此,提取摩擦副经历摩擦学行为的信息是诊断机械设备故障的有效方法。油液监测技术是从摩擦学系统的润滑剂质量和磨损产物两方面着手,获得摩擦副的润滑状态和磨损工况正常与否的信息,并诊断摩擦学系统的故障和预测其发展趋势。迄今为止,油液监测技术已形成了油品性能理化分析,红外光谱分析、磁塞检测、定量磨屑器监测、颗粒计数、光谱油料分析和铁谱监测等多种方法和仪器。     

油田机械设备状态监测与故障诊断技术

伴随着国民经济的不断发展,工业生产、国民出行等行为都需要应用到石油。为了能够有效满足国民的用友需求,对于油田生产的相关机械设备使用数量也在逐渐增多,此时对于油田机械设备的故障诊断与状态监测工作就成为重中之重。鉴于此,文中对油田机械设备状态监测与故障诊断技术进行了分析,首先对油田机械设备状态检测技术进行了探讨,包括振动监测技术、噪声监测技术、声发射监测技术,其次对油田机械设备故障诊断技术进行了研究,包括油液分析技术、无损探伤技术两个方面,旨在提升油田生产加工工作效率。     

煤矿机械的故障诊断技术和维修方式的探讨

基于煤矿机械设备的工作特点,详细介绍包括红外测温诊断、振动监测诊断、无损检测技术以及油液磨屑分析诊断等多种煤矿机械设备故障诊断技术,并重点探讨作为煤矿主要运输设备的刮板运输机的故障判断方法及维修措施。     

船艇设备监测中的故障树分析

油液监测已成为机械设备故障诊断与状态监测的重要方法。通过油液监测中的光谱技术对船艇设备油液进行监测,运用故障树分析的方法分析故障源与成因,从机械故障诊断学角度分析故障原因以便对船艇进行更好的监测。     

油液监测技术标准体系建设的思考

分析建立油液监测技术标准体系的必要性，以及油液监测技术标准体系的组成，并提出建立油液监测技术标准体系需注意的几点问题。     

船舶机械油液检测光谱分析的特征参数研究

通过对机械设备润滑油的长期光谱跟踪检测分析，建立基于光谱分析的润滑油状态监测故障诊断数学模型，并结合实验室研究和机械设备润滑油油样的实际光谱检测分析，根据不同机械设备的磨损特征元素确定机械设备基于油液检测光谱分析故障诊断的特征参数，以确定机械设备发生故障的时间，从而避免重大故障的突发，为机械设备实现视情维修提供理论和实际依据，提高机械设备的可靠性和可维修性。故障诊断实例，此特征参数具有较高的稳定性和准确性，能够有效地应用于各种机械设备的油液检测的故障诊断中。     

浅谈机械设备故障诊断与监测的常用方法及其发展趋势

随着工业化进程的加速,机械设备在工业生产中起着至关重要的作用。机械设备的故障会给生产带来不必要的停顿和损失。因此,如何及时准确地诊断和监测机械设备故障是一个关键的问题。本文主要介绍了机械设备故障诊断和监测的常用方法,包括传统方法、基于数据挖掘的方法、基于机器学习的方法等。同时,本文也探讨了机械设备故障诊断和监测技术的发展趋势,包括基于物联网、云计算等新兴技术的应用以及人工智能的发展。本文旨在为机械设备故障诊断和监测的研究提供一些参考和思路。     

应用油液光谱分析指导机械设备维修

应用油液光谱分析技术指导机械设备维修,是设备状态监测技术的重要组成部份,是我国80年代初开始研究并逐步发展起来的一门先进技术。本文阐述了油液光谱分析技术的基理、分析程序及内容。文章还介绍了石家庄铁道学院应用油样光谱分析指导设备维修的情况。     

旋挖钻机设备油液智能分析与健康监测

为了提高油液中与设备运行状态相关信息的提取效率，获取更为完整的信息来评估设备的当前状态，提出一种设备油液监测技术——全谱技术。基于全谱法制备油液污染颗粒全谱片，首先，利用图像分割技术、自动计数算法、模糊支持向量机模型实现谱片分析流程的自动化，完成谱片信息的智能提取，以此获取反映设备运行状态的关键信息；其次，将该技术应用到旋挖钻机设备的状态监测诊断中，通过对设备液压油、齿轮油中悬浮颗粒的定性、定量分析，实现了设备当前润滑、磨损状态的定性评估，为旋挖钻机的维修维护提供了指导。结果表明，油液全谱技术能够完整、快速、准确地提取油液中包含的信息来反映设备的运行状态，具有检测效率高、分析内容丰富的特点，可进一步推广应用到其他设备的油液监测诊断工作中。     

油液分析技术在压缩机故障诊断中的应用

为提高设备利用率和预防意外事故的发生,根据大连石化四酮苯车间机组情况制定压缩机润滑油监测方案,采用铁谱分析仪监测油液中的磨粒状况,进而预测和诊断压缩机工作状态。实践证明该方法可有效提高机组总体运行可靠性。     

油液在线监测传感器技术

油液在线监测是设备润滑磨损状态监测与实时诊断技术的重要发展方向,而监测仪器的开发与选择是这一故障诊断技术实现准确监测应用的关键。在对当前国内外油液磨损颗粒在线监测传感器、油质在线监测传感器、油液多信息集成在线监测仪器及应用技术介绍基础上,给予了当前油液在线监测传感器技术的相关评述,为油液在线监测技术的研究、应用及推广提供一定帮助。     

液晶润滑添加剂的抗磨损性能研究

本文研究液晶润滑添加剂的抗磨性能，将１％正辛基苯甲酸液晶材料加入至ＨＵ－２０汽轮机油中，在Ｆａｌｅｘ试验机上试验结果表明具有降低磨损量和缩短磨合时间的作用，与不加添加剂时相比较，线磨损量降低４４％，摩擦系数降低３１－４７％，磨合时间短一倍。在四球试验机上试验，最大无卡咬负荷ＰＢ值增加２１％。液晶添加剂对改善润滑油的抗磨性能作用明显。     

支持向量数据描述用于机械设备状态评估研究

本文提出了对机械设备运行状态进行评估的新方法———支持向量数据描述方法。该方法应用在机械故障诊断和状态监测中,仅仅依靠正常运行时的数据信号,而不需要故障数据,就可以监测机器的运行状态。给出了机组运行状态优劣的定量指标,从而为设备管理和预知维修提供科学的决策依据。将该方法应用于某炼油厂关键设备的运行状态评估中,及时、正确地评价出设备状态异常,为成功诊断出螺栓裂纹的早期故障提供帮助。     

某型坦克液压助力装置油液监测研究

随着液压助力系统在新装备中的应用,液压油的污染问题逐步成为装备油液监测与分析的重要内容。通过液压油的污染监测可以反映液压系统的磨损状态和污染情况,论文采集了7辆使用了不同摩托小时的某型坦克液压助力系统的油液,应用光谱仪和便携式油质分析仪(portable oil diagnostic system,PODS)进行了颗粒浓度的分析与比较。结果发现Fe元素(来自油缸-活塞摩擦副)的含量基本随着使用时间的增加而逐渐增加,外来污染如硅元素的含量则与装备本身的日常维护好坏关系密切。总体看来光谱分析和污染度分析可以反映该系统的磨损程度和污染程度,可为装备在用油的使用维护与更换提供数据和技术支持。     

烷基水杨酸镁在加氢基础油中的复合规律研究

用膜厚仪、热管氧化、成焦板、SDT、潮湿箱、凸轮挺柱、四球试验机等手段,对烷基水杨酸镁在加氢基础油中表现出来的防锈性、抗氧性、抗磨性、分散性、清净性等进行了研究.研究结果表明,烷基水杨酸镁在加氢基础油中表现出了诸多优良性能,如防锈性好、较好的抗氧抗腐性能、灰分少等,是研制高档内燃机油的优良清净剂,具有广阔的应用前景。     

储罐机械清洗设备的工艺改进

通过对传统储罐机械清洗设备的构成及工艺流程的应用研究,发现传统设备中的部分装置和部分环节自动化程度不高,费时费力,如油水分离装置的人工撇油、清洗机罐顶手动切换、无远程监控和人工记录数据等。通过对这些方面的改进,实现了油水分离装置的油水分离自动化、清洗机的自动切换、中央控制室集中远程监控及数据采集等技术的完善和管理系统的创新,保证了整个清洗过程自动化程度更高,节省了人力、物力和财力,更好的满足了各种储罐的清洗要求,值得应用和推广。     

连铸智能润滑及在线监测系统的设计与实现

本文针对连铸机设备的特点,对传统单线集中润滑系统在运行维护过程中存在的弊端进行了研究,融合现代控制技术、传感器技术、计算机技术、工业互联网技术为一体,对传统的润滑系统进行了智能化改进。采用带无线通讯功能的智能双线分配器,进行了连铸生产线智能润滑系统设计,实现了精确的油量控制、定时润滑、远程监控、逐点在线监测以及自动按需量补油等功能,有效地提升了连铸机设备维护的自动化程度,降低了人员劳动强度;同时设计了在线监测系统,与智能润滑系统联合使用,进一步提升了智能润滑监控系统的可靠性与可视化。     

An Intelligent System for Vibrodiagnostics of Oil and Gas Equipment

An intelligent system for the diagnostics and monitoring of oil and gas equipment with a computerized device for identification measurements of vibration signals is described. The system operates based on the expert knowledgebases of the FRASH- and S-methods and the databases of tabulated quantitative and qualitative properties of objects. It has been shown that the temporal properties of the condition of objects and their autocorrelation functions are clearly described by identification parameters. The example of applying the intelligent technology of identification measurements to the vibration-based diagnostics of an HM 12500-210 no. 12 pump unit has shown that such diagnostics and monitoring is more efficient as it recognizes not only states that include groups of flaws with similar characteristics but also the flaws themselves. An instance of the intelligent computer-aided system for the diagnostics and monitoring of oil and gas equipment using modern information–communication technologies is presented.