基于摩擦学的数控机床故障预测方法的研究

通过对数控机床传动系统故障的研究,设计了基于摩擦学的数控机床故障监测系统.重点设计了FF监控网络、在线润滑油质量检测电路和铁磁性磨粒检测电路.     

三线圈电感式磨粒传感器的检测电路

润滑油中磨粒反映了机械运行状态的大量信息,所以对磨粒进行检测具有很重要的工程应用价值。依据润滑油中磨粒与电感线圈之间耦合关系,设计了一种三线圈电感式磨粒在线监测传感器。根据传感器测量原理,该检测电路设计主要包括调幅调相驱动电路、前置放大电路、精密整流电路和后级滤波放大电路。实验结果表明:该检测电路结合后续NI信号采集模块与LabVIEW数据处理,对铁磁磨粒的分辨率达到100μm.     

油液在线监测系统的设计与实现

机组设备常规油液检测为定期抽取润滑油进行离线实验室检测，但检测周期长且检测结果滞后于机组当前润滑状态，无法有效判断机组当前实时润滑状态，追溯故障原因。开发了油液在线监测系统，简述了其软件应用架构和硬件设备结构组成。通过黏度、水分、污染颗粒、铁磁磨粒等传感器对机组油液数据进行实时采集，在应用服务器利用Python数据分析脚本对采集数据进行数据诊断、数据分析、故障报警，最终由浏览器和手机端完成监测数据和诊断分析结果的可视化显示。所设计的系统实现了数据显示、历史报警、趋势分析、对比分析、诊断分析、离线数据等功能，能够实时监测、诊断、预判机组设备润滑故障的发生，提升润滑故障响应效率，提高检测信息化、数字化和智能化。     

黄铜全流量在线磨粒静电监测实验研究

为深入了解静电监测方法对黄铜的监测能力,采用自制的全流量在线磨粒静电传感器开展黄铜的静电监测方法研究。研究了润滑条件下轴承钢-黄铜滑动摩擦荷电磨粒的产生机理并设计了磨粒静电监测系统,开展了三种尺寸的轴承钢球和黄铜球的单颗粒注入实验、双颗粒注入实验以及相同载荷、不同滑动速度的轴承钢-黄铜滑动摩擦磨损实验,对摩擦因数、静电感应信号、静电信号均方根值进行相关性分析。研究结果表明:全流量在线磨粒静电传感器具有较好的检测一致性;静电监测方法对黄铜的监测能力强于对轴承钢的监测能力;摩擦因数与静电监测信号具有相关性,在磨损阶段,静电感应信号出现脉冲尖峰与持续上升。     

光谱和铁谱及自动磨粒激光技术在油液监测中的应用

在发动机和小轿车手动变速箱齿轮系统中分别对CF-4 15W-40润滑油进行了应用试验,利用光谱、铁谱以及自动磨粒激光技术(LNF)分别对油液进行了监测.结果表明:综合应用3种磨粒技术能够有效及时地对油液进行监测,防止故障发生;当光谱测定的磨损金属和污染元素含量达到极限指标(或经验指标)时,应采用自动磨粒激光技术进行验证;当自动磨粒激光技术测定的磨粒达到50 μm时,应采用铁谱分析,以便准确判断磨损类型.     

磨粒在线监测装置及其试验研究

针对磨粒在线监测方案实施复杂、抗干扰能力差等问题,设计了一种基于磁场力测量的快速磨粒监测装置。对该装置磁场中的磨粒进行了运动学分析,并利用MATLAB求得了磨粒沉积轨迹的数值解。在此基础上,试验研究了磁场强度、油液黏度及输送速度对磨粒沉积的影响,并对监测装置的线性度、相关性、重复性、定量误差、灵敏度和磨粒捕捉范围进行了测试。结果表明：该磨粒在线监测装置性能稳定,符合监测要求,能够有效地捕捉粒度大于10μm的铁磁性磨粒,可实现对设备初期故障的快速预报。     

基于磨粒特征的矿用减速器磨损状态在线监测方法研究

为实现在线磨损状态监测技术在矿用减速器的工程应用,进行了在线铁谱磨粒特征与减速器磨损状态的映射关系的研究。首先,利用在线铁谱图像自动采集系统获取磨粒图像。进而利用数字图像处理技术获取磨损颗粒信息,主要包括:采用Otsu's自动阈值分割法将目标磨粒从图像背景中分离出来;通过像素扫描和边缘检测等方法提取磨粒的相对浓度和最大宽度尺寸信息。最后,获取设备运行过程中磨粒的统计学特征在时间序列上的变化趋势,实现矿用减速器的磨损状态在线分析。所提出的方法通过在线磨损的工程试验结果进行了有效性验证,为矿用设备的自动化监测与智能维护提供了新的技术手段。     

铁路信号电缆网络故障在线检测系统设计

实现铁路信号电缆网络在线管理与故障自动诊断，可提高信号电缆的工作可靠性，减少电缆故障的人工排查工作量，提高铁路运营的自动化程度。设计基于同一硬件平台的多种故障检测方法相结合的铁路车站信号电缆网络故障在线检测系统，实现对车站信号电缆网络的实时在线监测和故障自动定位。该系统以DSP＋CPLD模块为核心电路，利用DDS芯片发生任意信号波形，运用新型高速A／D芯片进行采样，通过485总线实现各功能模块之间的通讯。可组成分布式检测网络，利用SSTDR检测技术实现信号电缆的实时在线监测，在线预测电缆低阻故障，再利用TFDR检测技术进行离线故障精确定位和类型判断。     

润滑油金属颗粒传感器设计及试验研究

根据电磁感应原理提出一种润滑油金属磨粒传感器模型,并对金属磨粒传感器的基本结构和检测电路进行设计。在传感器测试试验台上对传感器检测抗磁性磨粒和铁磁性磨粒的能力进行测试,研究电压、温度对传感器的影响。测试结果显示：传感器可以准确判别润滑油内的铁磨粒和铜磨粒,其中铁磨粒和铜磨粒的最小检测直径分别为200 μm和500 μm;在3～5 V电压下该传感器的输出特性稳定;在20～60 ℃温度范围,温度对传感器的影响可忽略,传感器测量精度满足要求。     

新型超声磨粒传感器检测能力实验研究

搭建测试实验系统对设计新型超声磨粒传感器的磨粒检测能力进行实验分析。利用不同尺寸范围的模拟磨粒对传感器的尺寸检测能力进行实验测量。结果表明,该传感器能够有效检测45~220μm的磨粒,检测尺寸上限约为220μm,且具有检测更小磨粒的能力。通过理论计算并与Spectro LNF Q~(200)磨粒自动分析仪进行磨粒浓度检测对比实验表明,该传感器能够有效检测磨粒数量浓度高达14 000个/m L的油液。     

磨屑对润滑油摩擦性能的影响

通过实验和模拟研究磨粒对润滑油摩擦性能的影响。首先通过微纳米压/划痕试验测量含磨屑润滑油的摩擦因数。同时,建立边界润滑体系模型,采用分子动力学方法模拟含磨屑润滑油膜在不同载荷下沿膜厚方向的压缩率和密度分布;对体系的上下固体壁面施加方向相反的剪切速度,计算出壁面原子的应力、摩擦力、正压力和摩擦因数;分析不同粒径磨屑的动态行为特征;通过减少润滑油分子数量,探究乏油工况下含磨屑润滑体系的摩擦性能。结果表明,润滑体系摩擦因数的模拟值与试验值一致;磨屑的存在会降低油膜的压缩率,同时在高载下磨屑的存在会对油膜的分层产生破坏,影响磨屑附近的密度分布;含小粒径磨屑的润滑体系的摩擦因数比含大粒径磨屑的润滑体系的小,表明磨粒聚集长大现象会恶化润滑油的润滑性能;磨屑在剪切过程中同时存在滚动和滑动,含小粒径磨屑的润滑体系剪切过程中表现出波动幅度更大的角速度;随着载荷的增大,磨屑角速度减小,波动幅度降低;在乏油工况下,磨屑会在剪切过程中出现变形破碎现象。     

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。     

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。     

基于yolov5在线可视铁谱图像磨粒多目标识别方法研究

鉴于在线图像可视铁谱获取的磨粒谱片图像分辨率低,磨粒种类复杂多变,磨粒图像背景复杂等问题,使得磨粒在线智能识别面临挑战。为了实现在线可视铁谱图像磨粒多目标实时检测与识别,提出基于yolov5在线可视铁谱图像磨粒多目标识别方法。以正常磨损磨粒、疲劳磨损磨粒、滑动磨损磨粒、球形磨粒、氧化磨损磨粒、切削磨损磨粒6种磨粒作为研究对象,基于yolov5深度神经网络模型对复杂油液环境下的异常磨损磨粒进行分割与识别。结果表明：基于yolov5算法的磨粒智能识别模型能够实现复杂环境下多目标、多类型磨粒在线实时识别,其识别速度和准确率基本满足油液在线监测需求,为装备在线图像可视铁谱技术工业化应用提供了技术支撑。     

基于高梯度磁场结构电感式油液污染物检测传感器研究

机械设备油液中不可避免会引入一些污染物,这些污染物会对设备的正常运行造成影响,尤其金属磨粒。在一定程度上,磨粒的属性反映着设备的磨损状态。目前检测磨粒的方法有很多,而电感检测法因结构简单而被广泛应用。传统的电感检测法精度不高,此研究在检测线圈的两侧贴上开有矩形槽的高导磁坡莫合金,可以使磁场向感应区域聚集。先通过仿真对比分析了不同坡莫合金结构的磁场强度,结果表明三角形槽的结构磁场集中但不均匀,矩形开口槽有更高的磁场强度,磁场分布均匀且集中。然后根据仿真结果进行相关实验,结果表明加入矩形槽的坡莫合金后,铁磁性金属颗粒检测信噪比提升20%,检测下限提升至30μm;非铁磁性金颗粒检测信噪比提升70%以上,检测下线提升至100μm,传感器检测精度明显提高。此研究提供了一种高精度电感检测方法来检测油液中的污染物,这对于油系统的寿命诊断和健康监控具有重要意义。     

烧结台车车轮润滑油自动加注装置设计及试验

针对现有烧结台车车轮润滑缺乏成熟的润滑油自动化加注设备的问题,提出一种新型烧结台车车轮润滑油自动加注装置.对该装置的随动装置、车轮捕捉装置、自动加油枪、移动平台等部件和气动系统进行了设计分析.基于双偏心自动调整机构设计了浮动式加油枪,并对其工作原理进行理论分析.根据结构设计制造了试验样机,样机试验结果表明,所研制的烧结...     

Effect of fluid composition on nanofinishing of single-crystal silicon by magnetic field-assisted finishing process

Magnetic field-assisted finishing is a deterministic process particularly used for finishing optical materials. The main component of this process is magnetorheological fluid which consists of magnetic particles, abrasive particles, carrier fluid such as water or oil, and some additives to impart stability. Under the influence of magnetic field (generated by either permanent magnet or electromagnet), magnetic particles form chain-like structure and support many abrasive particles to perform finishing of workpiece surface. Selection of abrasive and carrier fluid in this process is one of the major concerns which play vital role on finishing mechanism and surface quality. In the present experimental investigation, aluminum oxide and cerium oxide are chosen as abrasives while deionized water and paraffin oil are selected as carrier fluids. A set of experiments are carried out to study chemical interactions of abrasive and carrier fluid on the silicon surface. A rheological study is carried out to study behavior of magnetorheological fluid fluids under magnetic field.     

基于LabVIEW的油田注水泵机组在线远程监测系统

设计了基于LabVIEW的油田注水泵机组在线远程监测系统,利用加速度传感器和热电偶传感器采集机组振动和温度参数,利用网络技术和数据库技术,利用编制的软件对信号进行远程传输、实时监测和故障诊断,实现对多级离心式注水泵机组在线远程监测和故障诊断。极大地提高了注水泵机组的测试与故障诊断的时效性。     

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。