某型船舶柴油机异常磨损故障监测与分析实践

文章针对某型船舶发电柴油机异常磨损故障,选用原子发射光谱分析、红外光谱分析、PQ铁磁性颗粒分析、铁谱分析和部分理化指标检测等技术手段,构建了监测与诊断分析流程,通过对3台该型柴油机500 h的运行监测与跟踪分析,准确判断出以上柴油机活塞环与缸套、连杆大端轴瓦的异常磨损,并结合检修对以上故障进行了验证与分析。实践表明,所构建的方法和流程能够有效地实现柴油机异常磨损故障的检出、评价、诊断与分析。     

智能油液分析技术在柴油机磨损诊断中的应用

油液分析是柴油机磨损诊断的有效手段,但目前主要依靠技术人员根据油液分析指标来判断柴油机的磨损状态,效率低且人为误差较大。鉴于此,在对柴油机主要摩擦副磨损机理分析的基础上,提出了"模糊聚类"的柴油机磨损状态识别技术,实现了智能化的润滑与磨损状态监测及故障诊断。在钻井12V190型柴油机上的应用表明,该技术能准确地监测柴油机的润滑与磨损状态,有效避免了设备过度磨损带来的严重损失和不必要的材料消耗,取得了较好的应用效果。     

应用铁谱和光谱技术监测柴油机磨损状况

应用铁谱定性和定量技术以及光谱金属含量分析对石油地质钻井用柴油机的磨损状况进行监测,经研究发现,铰谱与光谱之间有一定的对应性,对于同一型号、同一用途但使用地域不同的柴油机,这种对应性存在差别。试图对铁谱和光谱建立具有普遍意义的相关性是困难的,两种技术配合使用可望获得好的效果。     

油品分析在钻井设备工况监测中的应用

监测设备的润滑与磨损状况 ,预测磨损过程的发展 ,及时发现故障征兆及查明产生故障的原因常采用油品分析技术。该技术的主要内容包括油品的理化分析、污染度分析、发射光谱分析、红外光谱分析和铁谱分析。介绍了油品分析技术在柴油机、钻井泵、绞车、发电机、转盘、压风机和水龙头等钻井设备工况监测中的应用 ,指出通过油品分析开展设备的工况监测 ,可以将定期换油改为按质换油 ,避免了不必要的换油浪费 ,同时可保证设备有效安全地运行 ,降低设备故障的发生率 ,大大延长设备的使用寿命     

神经网络信息融合技术在故障诊断中的应用

在简述多传感器信息融合技术和BP诊断神经网络的基本概念后 ,详细讨论了基于神经网络多传感器信息融合的柴油机故障诊断技术 ,给出了测试系统框图和数据处理模式。在4 135柴油机上进行的 10种故障状态和 7种神经网络输入特征的故障监测和诊断实验表明 ,压力信息与振动信息的融合诊断效果比单一压力信息或单一振动信息要好 ,融合诊断的正确识别率比单一信息分别提高了 1 6%和 2 8 3% ,神经网络多源信息融合技术对复杂机械故障状态有较好的可诊断性和准确性。     

挖泥船柴油机润滑油光、铁谱监测研究

分析研究了光、铁谱分析技术的主要内容及其在挖泥船柴油机状态监测中的作用,阐述了光、铁谱分析技术用于柴油机故障诊断的依据和理论基础,重点研究了经济、有效的油液铁谱分析技术、油液光谱分析技术在柴油机状态检测与故障诊断中的应用方法。     

基于PCA-BP神经网络的设备润滑状态评价应用

目前,油液监测技术已涉及到多数工业领域。其技术内容除包含润滑剂本身理化的性能指标外,还包含诊断人员对设备磨损、油液污染的综合评价。针对诊断内容对专家经验需求较大,且具有模糊现象的弊端,将BP神经网络模型引入到油液监测诊断评价的过程中。文章首先采用PCA提取累计贡献率大于90%的油液主成分,然后以处理后的数据集合训练BP神经网络,最后采用ROC曲线验证模型效果。结果表明,相比训练集未降维的BP神经网络识别率结果,PCA-BP神经网络的识别结果更优。     

一种评价机器磨损和润滑油质量的新方法

提出用表征大型机械系统健康状态的相对劣化度作为监控机械磨损状态和油品质量变化的综合判断指标，以便结合反映机器工作状态的其它因素，共同评定机器的健康状态。以柴油机为例，对监测得到的柴油机润滑油的铁谱参数、磨损金属元素含量和油品理化性能等数据进行综合分析和处理，所得相对劣化度的变化趋势，较准确地反映了柴油机的工作状况。该方法不仅简单实用，而且便于将油液监测技术与其他监测技术（如振动诊断技术）结合起来，用一统一指标描述机器的健康状况，达到监测和预报的目的，为开发基于多种监测技术的智能诊断系统打下基础。     

柴油机油液监测综合评价方法研究

运用油液监测的各种技术手段,对柴油机技术状态进行综合评价是油液分析的一项重要工作,文章结合柴油机主要摩擦副材料组成及磨损机理,优化了油液监测综合评价的工作流程,建立了柴油机的综合评价指标体系,探讨了指标界限值的制定方法,最后对综合评价的方法选择进行了论述。     

190型柴油机油液分析状态监测系统的研究

在190型柴油机油液分析状态监测中，联合应用理化指标分析、光谱分析和铁谱分析，在此基础上开发了油液分析软件。该软件通过对数据进行处理。可以监测柴油机润滑油品质量和设备磨损情况。     

基于润滑油状态监控的发动机故障诊断

发动机中润滑油和磨损磨粒的状态能反映出发动机润滑系统及关键运动部件的工况和状态变化趋势。详细介绍了发动机中润滑油状态监控与故障诊断的主要技术,包括常规理化分析技术、光谱分析技术和铁谱分析技术。     

铁谱磨粒诊断信息融合技术研究

从某型发动机磨粒识别后的类型出发,探讨并确立了航空发动机各类磨粒诊断的监控标准,对磨粒诊断信息的基元决策概率值进行了详细计算,反复运用D—S证据理论组合规则对磨粒诊断信息进行融合,得出铁谱分析决策的总支持程度,从而对发动机磨损状态进行判别和分析研究。     

铁谱磨粒图像色彩自动识别的一种新方法

磨粒色彩识别的准确率极大地影响着诊断的准确率,而铁谱图像自动识别方法是用Matlab图像处理工具箱,将灰色理论与色度学相结合,综合考虑磨粒特征之后得出的新方法。图像处理工具箱可完成图像组合、空间变换、图像分析、图像增强等工作。应用实例表明,采用RGB色度理论对铁谱磨粒色彩自动识别能筒化色彩识别过程,减少经验知识和人为操作的影响,RGB值的界定是影响色彩识别准确率的关键因素。     

重负荷柴油机油抗磨性能模拟评价方法的研究

重负荷柴油机油的更新换代对油品抗磨性能的要求越来越高。在实验室针对Mack T-9发动机试验工况对评价油品抗磨性能的模拟试验方法进行了筛选;并对重负荷柴油机油常用的添加剂对油品抗磨性能的影响规律进行了探讨。结果表明,采用SRV试验方法评价油品抗磨性能较为适宜;在研制体系中适当增加二烷基二硫代磷酸锌用量和使用适合的抗磨剂可以有效地提高油品的抗磨性能。     

采用Mack T-9台架试验分析机油理化性质的变化

以Mack T-9发动机台架为研究工具,分析了8种柴油机油在500h台架试验过程中的烟炱含量、黏度、金属含量、总酸值、总碱值、硝化物和磷元素化学状态等性质的变化过程,探索了柴油机油性质的变化对缸套磨损的影响。试验结果表明:黏度稳定、抗氧化能力强和总碱值偏高的柴油机油有助于降低发动机磨损,分析结果将对高品质柴油机油的开发提供指导。     

我国西南地区农机用油现状及发展趋势

对西南益,社会效益显著,有必要建立农机用地区农用运输车和相关农机具的现状、发展趋势、用油状况进行介绍,描述了农用柴油机使用的特点、柴油机油的使用特点和发动机润滑系统的工作方式。介绍农用车的设计、改装、使用状况和内燃机燃料的情况,分析农用车所用的内燃油生产、市场状况,通过实验详细的分析,认为目前使用的柴油机油不适合农用柴油机。另外,对农用车和农机具的配套齿轮油进行研究、分析齿轮磨损的原因和机理,提出加强用油知识的宣传和维修人员的培训,农用车应推广使用GL一4齿轮油做农机具齿轮传动油。农用车用润滑油有良好的市场前景和经济效油的相应质量标准。     

燃油稀释对城市公交车发动机

对多组柴油机油城市公交车实车使用试验样品粘度的变化及引起这种变化的原因,特别是燃油的稀释进行了叙述,同时分析了由于发动机在用油粘度降低增加的磨损。通过实车使用试验数据的说明及本文的分析,提出了在选用城市公交车发动机润滑油粘度时应注意的问题。