铁谱分析中的在线与离线技术及其结合探讨

油液分析是应用于设备的状态监测和故障诊断领域的多技术系统。其中,铁谱技术以其对磨粒分离的简便性,沉积的有序性,观测的多样性以及对大磨粒的敏感性等优点而占有举足轻重的地位。     

铁谱分析在液压故障诊断中的应用

铁谱分析技术已成为设备状态监测和预知维修的重要技术手段,介绍铁谱分析原理及其在液压故障诊断中的应用实例。     

润滑脂铁谱分析的研究与应用

本文介绍了一种新的分离润滑脂中磨粒的方法，并对利用分析式铁谱仪和旋转式铁谱仪所制得的谱片进行了比较，指出二者相结合起来的方法是最有效的分析方法，介绍了它们的操作步骤，并通过对大型滚动轴承润滑脂的铁谱分析证明了该方法的有效性。     

铁谱分析在设备监测诊断中的应用与发展前景

简要介绍了油液监测技术,对比了几种油液监测方法的特点和原理.详细讲述了油液监测技术的铁谱分析方法,及其在设备状态监测和故障诊断中的应用,并对铁谱技术的发展作了展望.     

磨损监测技术中的铁谱分析

一、概述通过验血,可以帮助医生诊断患者的病情及其严重程度;与之相似,工程技术人员通过对机械设备中润滑油、液压油的分析,可以在对设备不解体的情况下,获得有关设备零件运动状态的大量信息,掌握设备的磨损部位、磨损形式、严重程度和发展趋势,从而判断故障和预测零部件的剩余寿命,实现对设备的状态监测和状态的维修。     

基于油液监测技术的推土机变速箱故障诊断

联合应用理化性能分析、铁谱分析和原子光谱分析等多种油液监测分析技术,对SD22型推土机变速箱进行状态监测和故障诊断。根据监测所得的润滑油本身信息和油液中磨粒的形状、大小、数量及种类,确定变速箱合理的换油时间;根据润滑油中铁、铜元素含量超标,判断出变速箱中的摩擦片或轴承保持架磨损较为严重,需要停机检查。     

油液分析技术在振动筛故障诊断中的应用

振动筛具有振动幅度大，负荷重等特点，其运行状态好坏，将直接影响到生产线的正常运行，本文通过利用光谱和铁谱分析技术对某炼铁厂的3#振动筛进行状态监测，指出该振动筛发振器轴承在短时间内即发生疲劳失效的原因在于轴承的选型不合理，该结论得到了设计方的认可，并最终更换了新型号轴承，取得了良好的实际效果。     

内燃机车铁谱分析中大磨粒浓度的定量分析与智能监测

在内燃机车油液监测过程中,对于不同的机车个体,润滑油中大磨粒浓度的正常与否所对应界值是不确定的。针对这种情况,结合一元线性回归的思想,本论文提出了利用Visual Basic语言进行了大磨粒浓度(DL)磨损状态自动判定系统的开发。对于某一个特定的机车个体,用户首先在该系统中输入一组列车正常运行的"走行公里(km)-浓度(ppm)"样本数据,该系统便可自动进行一元线性回归计算,并生成所对应的一元线性回归方程和标准判定方程,在这种前提条件下,用户只要输入待测的样本数据,并观察它和两条直线的位置关系,便可判定该状态点所对应的大磨粒浓度的正常与否,既提高了大磨粒浓度判定的效率和准确性,又提高了监测人员的工作。     

油样铁谱分析技术在设备状态监测中的应用

油样铁谱分析技术是近年发展起来的新技术,是实现机械设备状态监测、诊断机器故障的有力手段。本文阐述了铁谱分析技术的基本原理及在设备状态监测中的应用,并介绍了这一技术的发展概况,正确评价了该技术的优缺点。     

油液监测技术在航空发动机故障诊断中的应用

简要介绍了目前油液监测技术常用的几种方法以及它们在航空发动机故障诊断中的应用，并预测了未来油液监测技术的发展趋势。     

铁谱监测技术在设备磨损故障诊断中的应用

通过铁谱监测技术在设备磨损上的应用，从试验的角度详细分析了油液污染及设备磨损情况，从而进一步精确诊断，为设备维护和管理提供了可靠的依据。     

BP神经网络在基于铁谱技术的磨损状态评价体系中的应用

根据智能化铁谱状态监测的要求，将对设备磨损状态反应比较敏感的三个定量铁谱参数作为输入参数，应用BP神经网络对设备的磨损状态进行了自动识别。经过现场验证，此方法结合定性铁谱分析可以较准确地评判设备的磨损状态级别。     

基于可靠性的矿山设备润滑管理体系建设与应用

矿山机械低速重载、环境温差大、油品易污染、易乳化等特点对油品的选型、使用、监测和润滑管理提出了苛刻的要求。分析中国矿山企业普遍存在的润滑问题,提出矿山企业设备润滑可靠性管理的模式,它是在对企业设备润滑可靠性评估基础上有针对性地开展的一系列设备润滑管理提升工作。实践表明,以可靠性为中心的润滑管理理念、网络平台和方法能显著提升矿山企业的润滑管理水平和经济效益。以可靠性为中心的矿山机械设备润滑管理也是可靠性理论在生产实践中的一个重要探索和应用。     

基于Faster R-CNN的齿轮箱铁谱磨粒识别

在利用铁谱技术对齿轮箱磨损状态进行评估时,存在磨粒特征提取困难且磨粒识别的数量有限的问题,基于铁谱磨粒图像特性,提出基于Faster R-CNN算法的铁谱磨粒识别。该算法采用ResNet-34网络完成铁谱磨粒特征自动提取,并采用RPN网络实现对图像中多个磨粒的识别。通过实验对Batch_Size和学习率超参数进行优化,使用超参数优化后的Faster R-CNN算法进行实验。结果表明:该方法克服了磨粒交叉引起的识别难点,能识别一副图像中的多个磨粒,能统计各类磨粒数量,且准确率较高;在磨粒背景颜色不同、存在噪声干扰等情况下,该方法仍能够准确判断磨粒类型,具有较好的稳定性。     

基于油液分析的齿轮减速机状态监测和故障诊断

采用油液分析技术对某钢管厂合金锯齿轮减速机进行状态监测。针对设备出现的异常磨损,利用光谱、铁谱技术对油样进行定量和定性分析,利用理化分析技术分析油样的理化性能,找出设备异常磨损的原因。现场根据诊断结论进行整改,取得良好的实际效果。     

基于J散度的模式分类方法在故障诊断中的应用

提出了一种基于J散度的谱系聚类算法，对不同状态下信号的AR模型进行了分类，以分类结果建立正常信号的标准样本，比较待检样本与标准样本之间J散度和设定闽值的大小，实现对待检样本的分类。将该方法应用于往复式压缩机气阀的故障诊断中，比较J散度与欧氏距离和相关系数在分类中的效果，证实了基于J散度的模式分类方法的分类结果更加准确。     

直读式旋转铁谱仪定量测试方法研究

在自行研制开发的DRF-II型直读式旋转铁谱仪的基础上,提出了利用光电传感器对包括斑点、油质、旋转谱片等进行测试的在用润滑油定量测试方法,并在机械设备的磨损状态检测中进行了试验应用研究。结果表明:提出的定量测试方法,数据可靠度高,对反映机械运行过程中的磨损状态和油质变化比较敏感;扩展了DRF铁谱仪的测试范围,为故障诊断提供了更多的依据。     

基于综合油液监测的大型冲压自动生产线故障诊断专家系统

根据SGM公司大型冲压自动生产线的润滑和液压系统的实际情况,在综合应用油液监测技术对生产线设备进行状态监测和故障诊断的基础上,采用基于C/S模式的SQLServer2000数据库并且应用VisualBasic开发了专家系统,实现了油样信息的管理、趋势分析和故障诊断等的功能。     

基于改进支持向量机的磨粒铁谱识别的研究

提出了一个基于改进支持向量机的磨粒模式识别系统。该系统首先对磨粒的铁谱分析图像进行预处理，然后提取其特征参数，最后利用支持向量机对磨粒所属的类型进行分类。