机械设备磨损状态的远程监测诊断系统研究

本文结合铁谱技术和网络技术，建立机械设备磨损状态远程监测诊断中心，提出了基于油液分析的机械设备磨损状态远程监测诊断系统的体系结构及其运行模式。分析探讨了系统中使用的关键技术，机械设备磨损状态远程监测诊断系统降低了企业实施油液分析的技术要求，充分利用了专家的专业知识，实现了异地数据共享、协同诊断，提高了磨损状态监测诊断的准确性。     

基于铁谱技术的内燃机的应用研究

介绍了内燃机的磨损及典型磨粒特点,利用铁谱技术作为一种监测手段,通过磨粒分析来判断内燃机的磨损状态.     

设备磨损智能评价技术在石化大机组的应用

为提高石化转动设备磨损故障诊断自动化及智能化程度,探讨基于石化转动设备磨损监测信息挖掘技术的磨损智能分析与评价技术在乙烯压缩机运维中的应用.通过磨损智能分析与评价技术对机组运行状态的全面监测与评价,结果表明,磨损智能分析与评价技术能够准确反映设备磨损及润滑状态的劣化趋势,对机组的油品在线置换升级、机组运行工况调整、油品...     

模糊模式识别在铣刀磨损监测中的应用

本研究通过分析铣刀渐进磨损过程的特点,从切削力、主轴端振动位移、主轴端振动加速度和主轴电机功率等信号中提取了8个反映刀具磨损状态的特征参数,提出用模糊模式识别多传感器信息融合技术监测铣刀后刀面磨损带宽度。在立式加工中心上的实验表明,模糊模式识别多传感器信息融合技术能够满足铣刀磨损监测要求,具有较强的有效性和工程实用性。     

基于灰色理论的设备磨损状态辨识参数监测法的研究

灰色理论应用于滑油光谱分析的方法已经成为设备状态监测中油液监测的一种有效的建模手段。对取样时间间隔较长的机械设备磨损进行监测，以便得到设备磨损状态的预测信息。本文提出了基于灰色理论的GM(2，1)模型，对设备磨损状态进行预测和诊断分析，并与以往常用的GM(1，1)模型进行了比较，分析讨论这两种模型应用于设备磨损光谱元素浓度预测的精度，通过实例验证了GM(2，1)模型具有简单、准确和实用的特点。并在此基础上，又提出了应用灰色理论对设备磨损状态进行参数辨识，进而运用参数监测来对设备进行状态监测的方法，可以准确地发现系统的变化，为应用光谱分析法判定系统磨损的状态提供了一种定量的和定性的分析手段。     

沾染检测技术在机器工况监测中的应用

机器在运转中产生的磨损微粒记录着机器部件跑合和磨损的历史,对使用过的润滑油样作沾染检测分析,能检测和评定机器的磨损状况,对机器工况实行监测。因而沾染检测技术开拓了摩擦学中磨损微粒形态学的研究,实现了对机器工作状态的监测、诊断以及机件损坏的预报。本文主要评论了沾染检测技术中的磁塞检测、光谱油分析和铁谱技术在机器工况监测方面的应用。     

铁谱技术及其应用(一)

本文概述了铁谱技术的基本原理与特点,特别评价了其在机器状态监测方面的发展。简要介绍了铁谱仪的原理、结构以及磨损颗粒识别等方面的知识。并根据国内外有关资料及作者近年来的实践,结合典型实例分析,分别阐述了铁谱技术在摩擦学基础研究和摩擦学系统状态监测中的应用。主要内容包括:一、前言;二、铁谱技术的基本原理与特点;三、铁谱仪原理与结构;四、磨损颗粒识别与定量参数的选择;五、铁谱技术在摩擦学基础研究中的应用;六、铁谱技术在摩擦学系统状态监测中的应用;七、铁谱技术的发展趋势。     

新型油液在线监测集成装置

油液在线监测是目前装备润滑磨损状态监测技术发展的重要方向,而监测仪器的开发是这一监测诊断技术研究热点。针对现代远洋船舶流动性工作特点及机械润滑磨损状态监测实时性要求,开发一套集油液磨粒监测和黏度检测的在线监测装置。装置具有结构紧凑、尺寸小、安装方便等特点。调试试验分析表明,该集成装置具有良好的稳定性,能快速实现油液磨粒含量、黏度趋势分析及超限报警。该油液在线监测装置的集成实现,为后续集成如水分、颗粒计数指标以及温度、压力等状态参数提供了研发基础。     

利用铁谱技术分析某柴油机的摩擦聚合物

发动机所处的磨损状态是判断其是否正常工作的一个重要的标准,其中各摩擦副的工作环境恶劣、磨损过程复杂,很难精确描述.在发动机磨损异常状态监测尤其要引起注意.文章利用铁谱技术对其润滑油变质产物--摩擦聚合物进行监测,通过磨粒分析来判断发动机的磨损状态.     

基于多传感器数据融合的刀具磨损状态监测研究

刀具磨损状态是影响加工质量和生产效率的重要因素之一,传感器、特征提取、信息融合和机器学习等技术的发展为刀具状态监测提供了新思路,然而,建立精度高、鲁棒性好的多传感器系统仍是刀具状态检测的难点。以涂层硬质合金刀具对难加工材料30CrMnMoRE的铣削试验为基础,通过对不同刀具磨损状态下的切削力和切削振动进行采集分析,并比较多种特征提取和模式识别方法,建立了一种更为可靠的铣刀状态监测系统,实现了对高强度钢切削时的刀具磨损状态识别。