油液监测故障模式识别理论研究现状

油液监测诊断的本质是面向识别任务的多源信息处理过程,随着润滑摩擦系统的复杂化和精细化,传统阈值和专家经验已难以满足故障诊断需求,应用模式识别理论来进行故障判决成为油液监测故障诊断的重要发展方向。从特征提取理论和故障模式判决理论两方面入手,简述油液监测故障模式识别理论的发展现状,分析各种理论方法的特点,并指出油液监测故障模式识别理论的发展趋势和面临的问题。     

[可靠性建模及试验技术]重型机床液压元件油液污染退化量分布剖面可靠性建模

针对重型机床液压系统故障频繁且多与油液中的固态颗粒污染物相关的问题，进行了油液污染趋势变化试验。通过时域分析获得了油样颗粒数的有量纲和量纲一参数，通过Q-Q图和K-S检验分析有量纲参数，污染颗粒数是退化量服从正态分布的退化数据。进行了油液污染与环境相关性分析试验，采用相关系数法分析得到，颗粒数变化量与一定范围内的温度、流量、压力的相关性小；将液压元件分为管路、阀、过滤器三类，用直径5 μm左右的颗粒和直径大于15 μm的颗粒分别研究管路及阀件的堵塞和磨损情况，以过滤器过滤精度大小的颗粒研究过滤器的堵塞情况，设定ISO4406标准20/17级对应的颗粒数为阈值，利用退化量分布建立了液压元件单一故障模式的可靠性模型；利用竞争失效模型将上述模型融合为多故障模式下的可靠性模型。     

基于大坝的变形监测要点分析

随着社会的不断进步,人们对于水利工程的重视变得愈来愈高。因此,加强对于大坝变形的监测,维护大坝的正常运行对于保证大坝的质量安全来说十分必要。大坝质量作为水利工程项目质量保证体系的基础环节,其质量水平存在安全隐患将会对水利工程质量的整体水平产生影响。大坝变形监测是其安全监测的重要组成部分,该文就大坝变形监测的作用、监测技术、监测要点进行详细分析。     

企业信息化背景下云计算技术安全管理及对策分析

伴随信息时代的诞生,在激烈的市场竞争中,企业要想提高综合竞争力,针对海量的数据信息,必须不断提升应用数据、处理数据的能力。云计算技术在很大程度上能提高企业信息化水平,所以对于该技术的运用以及研究,得到了大多数企业的关注与重视。     

风电齿轮箱状态监测和故障诊断的研究现状及发展趋势

齿轮箱作为风电机组故障率最高的部件,结构复杂、运维困难,影响整机故障率、可靠性、运维成本及发电效率等。通过对风电齿轮箱故障诊断的主要理论、方法及研究现状进行分析并总结存在的问题,提出"五性三化"即动态性、阶段性、多维性、适用性、集成性、定量化、标准化以及统一化共8个方面的解决思路,并结合网络技术、信息技术、大数据技术及人工智能的优势,预测云监测、智能诊断及主动报警的发展趋势。     

对置螺线管线圈的多功能检测模型及灵敏度研究

为丰富螺线管型传感器对液压油污染物的检测内容,提出并制作一种基于微流体芯片的对置螺线管型多功能检测传感器。理论推导了对置螺线管线圈的金属颗粒电感检测模型和非金属颗粒电容检测模型。为进一步提高检测灵敏度,试验对比分析了硅钢片对对置螺线管线圈的电感检测和电容检测的灵敏度。试验结果表明,硅钢片能够显著提升对置螺线管线圈的金属颗粒检测灵敏度,60～70μm铁颗粒和160～170μm铜颗粒的检测信噪比分别提升127.44%、222.07%,也能提高对置螺线管线圈的非金属颗粒检测灵敏度,但不显著,140～150μm水滴和240～250μm气泡的检测信噪比分别提升21.92%、7.95%。该研究对提高螺线管型传感器的液压油污染物检测能力提供了技术支撑,对液压系统健康状态监测以及故障诊断具有重要意义。     

润滑油中磨损颗粒在线监测传感器研究进展*

油液监测是判断设备健康状况和提供设备故障隐患预警的有效方法。综述了用于监测润滑油中磨损颗粒的最新各类在线传感器的基本原理,包括批量磁吸附式传感器、微流体电容传感器、金属扫描传感器、双层平面线圈传感器、超声波传感器和光学传感器等,并讨论各种传感方法的优缺点以及未来发展面临的挑战;指出了高通量、高灵敏度、能区别金属与非金属磨粒、可采集磨粒图像信息的集成式传感器是未来研究的重点,集成式、智能化、无线传输的传感器是未来研发方向。     

高温泵轴承失效分析及润滑可靠性监测系统的应用

某重油催化装置油浆泵采用集中油雾润滑方式,油液监测发现轴承润滑油中的金属元素含量高,并且呈急剧增加的趋势,拆机检查发现油浆泵轴承出现了严重磨损。分析该油浆泵轴承磨损原因,提出了采用稀油润滑和油雾润滑组合方式来改善轴承润滑。同时,采用了大型炼化企业机泵群油液监测平台对关键动设备进行状态监测,有效保证了设备长周期安全运行。