系统外滤油装置

油箱的主要功能是储存供系统工作循环所需的油量，以往由于对油箱清洁的不重视，致使油箱成为一个容纳污垢的地方。随着液压系统污染控制理论的进一步深入，人们对油箱越来越重视，认为有效控制油源，即油箱油液本身达到一定清洁度等级，并以这样清洁的油液提供给液压泵和整个液压系统的工作管路，对于保证液压系统正常运行尤为重要。     

高精度在线油液监测系统设计

在分析了油液污染产生的原因及其对机械设备的危害的基础上,根据油液中悬浮颗粒对光线的散射和吸收的特性,提出了利用AVR处理器控制激光的入射光强,采用双光路光纤传感器,通过检测激光透射过油液后的透射光强,并经光电转换后输入AVR进行处理,得到油液中磨粒信息的设计方法,从而实现了对设备的实时在线状态监测。     

液压缸运行速度低于设定速度的原因

1.液压泵输出流量不足液压泵输出流量不足的具体原因及检测方法如下;一是液压泵内泄漏过大;此时应检修或更换液压泵。二是带动液压泵工作的原动机转速过低;此时应将原动机转速提高到额定值。三是液压油箱内油液不足;此时应及时添加液压油至规定范围内。四是吸油滤油器堵塞;此时应及时清洗或更换吸油滤油器。五是吸油管漏油或液压泵吸油口密封不     

综合监测方法在液压泵失效分析中的应用

随着机械设备的复杂程度越来越高，其故障产生的复杂性也日益增加，采用单一的监测手段已经不能监测或分析设备的性能，这就要求必须采用多种手段相结合的方法，对设备进行监测。本文采用综合监测方法对某公司在用液压泵失效原因进行了分析，找到了主要责任方，为该公司与供应商的协调提供了充分的证据。     

油液监测技术的研究现状与发展方向

综述了国内外油液监测技术的研究现状，讨论了油液监测方法的最新进展，认为油液监测技术的研究热点是在线油液监测方法、磨粒自动识别技术和基于油液监测的智能诊断系统的研制与开发。在论述当前油液监测技术存在问题的基础上，提出了油液监测技术的基础研究和应用研究的未来方向。     

液压件噪声的治理

1.柱塞泵或马达的噪声 （1）液压泵噪声过高的主要原因：当空气被泵吸入油液中后,易在高压区产生气蚀现象,并发出气蚀噪声。进入空气的原因：泵的滤油器、进油管堵塞或油液黏度过高;泵轴端油封损坏,或进油管密封不良;油箱油位过低,使液压泵进油管直接吸空。     

风电机组齿轮箱油液监测典型案例分析

作为风电机组传动链中的核心部件,齿轮箱对整机的安全、高效运行起着至关重要的作用,而油液监测技术的引入,则为风电齿轮箱的状态监测和故障预警提供了一项有效的技术手段。通过对风电场润滑管理各环节中典型案例的分析,介绍油液监测技术在新油验收、油品更换、机组出质保验收、设备运行状态跟踪、油品按质换油方面的重要作用。     

油液监测技术在发动机故障诊断中的应用

油液监测技术是车辆发动机润滑磨损状态监测的重要内容。文章重点介绍并对比研究了几种油液监测方法以及油液监测技术在发动机故障诊断中的应用,并阐释了该技术的发展方向。     

一种电液伺服阀卡滞失效分析

为避免油液污染带来的电液伺服阀卡滞失效,产品修理时应严格控制液压泵、单向阀和加压阀的清理和清洗质量,彻底清理液压泵到加压阀之间可能变质的液压油,同时严格控制测试时进入舵伺服阀的油液,防止污染,以降低电液伺服阀失效概率。     

综合传动装置油液分析数据预处理方法

结合综合传动装置工作原理和液压润滑系统的结构特征,分析了油液分析状态监测与故障诊断的原理,介绍了综合传动装置油液分析数据预处理中补油修正方法和初始浓度转化方法.通过数学方法对采集油液浓度值进行修正,可排除补油造成的影响;对于起始浓度值不同、试验方法完全一样的油液分析数据,基于油液浓度值变化的规律,利用数学建模计算的方法,可将初始浓度转化为一致情况.     

水—乙二醇液压液KGY的研制及其摩擦学性能的实验研究

自行合成了新型水－乙二醇液压液KGY,对KGY进行了四球机、环块磨损等摩擦学性能的实验研究,研究结果表明KGY的摩擦学性能与N46抗磨液压油相当,可以应用于钢铁,矿山等易燃场合机械设备液压系统之中。     

航空发动机油样光谱分析的PSO-LSSVM组合预测方法

油样光谱分析是航空发动机磨损状态监测与故障诊断的重要技术,基于光谱数据的航空发动机状态预测有利于发现航空发动机的早期磨损故障。根据光谱数据特征,选取AR模型、BP神经网络模型以及GM(1,1)预测模型作为基础模型,建立了基于最小二乘支持向量机的组合预测模型,同时,用粒子群算法对LSSVM的正则化参数以及核函数参数进行了优化。最后利用两组实际的航空发动机光谱分析数据对模型进行了验证,与基础模型的对比结果充分表明,提出的带粒子群优化的最小二乘支持向量机(the Least Squares Support Vector Machines with Particle SwarmOptimization-PSO-LSSVM)的非线性变权重组合预测模型具有更好的预测精度。     

油液在线监测系统中磨粒识别技术研究

针对磨损状态监测要求,构建了基于显微图像分析的油液在线监测系统。根据系统光路特点,对磨粒图像进行了基于彩色特征的转换,并通过与背景图像的差值处理来快速提取磨粒目标。基于最小二乘支持向量机设计了磨粒两类分类器,并利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量机模型中的参数进行了优化选取;根据磨粒识别体系,设计了基于最小二乘支持向量机的磨粒综合分类器。最后,利用铁谱分析技术对系统性能和识别效果进行了检验,结果表明本系统具有较高的检测精度和识别效果。     

基于多监测信息的油浆泵轴承故障诊断

采用振动监测技术与铁谱分析技术,通过多监测信息的综合分析,诊断出石化装置油浆泵轴承的磨损故障,避免了该装置重大安全事故发生。监测结果表明,综合运用多监测信息在监测设备轴承故障时可极大地提高故障诊断的准确度,大幅降低设备维修费用,确保石化生产装置的安全平稳运行,提高企业的经济效益。     

基于油液分析和时间序列模型的内燃机磨损状态监测方法

提出了一种基于油液分析和时间序列模型的内燃机磨损状态监测方法。将整个内燃机看作一个摩擦学系统,利用时间序列模型对摩擦学系统进行动态建模,建立能够表征内燃机磨损状态的数学模型。采用该模型对内燃机润滑油中各元素的变化趋势进行趋势分析,并应用实例对模型进行了检验。结果表明,该方法准确判断内燃机的磨损状态,为内燃机磨损状态监测提供了一种新的途径。     

数据驱动的风电齿轮箱油液监测磨损度量化及其参数权重研究

机械设备磨损状态的评价参数具有多元化、阶段性及动态性的特点,决策往往取决于技术人员的经验。通过油液监测判断机械设备健康状态时,参数多难以凭主观选择,以致磨损状态的准确界定一直是瓶颈。为此,以风电齿轮箱为对象,研究其颗粒信息、污染度及油品信息对磨损状态的影响,在根据磨粒种类的危害程度初步量化磨损度的基础上,对监测数据降噪后,通过支持向量机获取指标的显著性系数,进而算得参数权重,确定的关键参数为磨损颗粒数量、铁磁性颗粒质量分数、平均颗粒尺寸,简化了磨损度的指标,能提高风电齿轮箱的故障诊断效率。     

Condition monitoring of aircraft by quantitative filter debris analysis

Various condition monitoring techniques are used collectively to monitor the health of aircraft engines and transmission, a concept known as Integrated Health Monitoring (IHM). A well-established quantitative technique is Aircraft Oil Analysis (AOA), in which spectroscopic techniques such as Rotating Disk Electrode Atomic Emission Spectroscopy (RDE-AES) are employed to analyse periodic oil samples for wear debris. Usually, no sample preparation is undertaken, as the oil sample containing both dissolved and suspended metallic wear debris is analysed directly. AOA works well for oil-lubricated systems with relatively coarse filtration that allow circulation of the debris and its subsequent abrasive contact with moving components. To avoid this secondary wear, finer filtration is employed on both new and older aircraft. Less wear debris, and thus information, is available in the oil. A technique that quantitatively analyses the wear debris caught on the filter has been developed and is termed Quantitative Filter Debris Analysis (QFDA). Actual oil filters from CF88 Challenger ALF 502L-2C and Hornet F404 engines were obtained in sequence, when possible, prepared by the developed procedure, and analysed with AOA instrumentation. With sufficient results, both normal and abnormal levels of wear rates emerged, as has been recorded and used for AOA. Moreover, trending of the data for sequential samples has demonstrated the capability of GFDA for condition monitoring.     

油液在线监测系统中的磨粒识别

针对机械设备磨损状态监测要求,构建了基于显微图像分析的油液在线监测系统.根据系统的光路特点,对磨粒图像进行了基于彩色特征的转换,并通过与背景图像的差值处理来快速提取磨粒目标.基于最小二乘支持向量机设计了两类磨粒分类器,并利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量机模型中的参数进行了优化选取.在此基础上,根据磨粒识别体系,设计了磨粒综合分类器.最后,利用铁谱分析技术对系统性能和识别效果进行了检验,结果表明,系统的识别精度达到95%以上,满足磨粒在线监测要求.     

OMIS软件的设计与开发

把计算机技术于油液监测中，是这一监测方法的发展趋势。本文讨论了所研制的油液监测信息系统的设计原则和功能，阐述了系统中关于磨损状太怕描述方法与诊断规则。     

基于神经网络的工程机械磨损故障诊断研究

根据工程机械结构特点、摩擦磨损规律和磨粒特征建立了标准磨粒谱 ;提出了基于神经网络的磨粒识别技术 ,设计了智能磨粒识别系统 ,诊断实例表明 ,用神经网络方法可以准确地识别工程机械磨损故障类型、程度和部位