现代工业领域液压系统油液在线监测技术研究初探

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摘要：本文以油液监测技术的国内外研究现状为引,阐述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。

关键字：油液监测方法；可靠性工程；设备管理；故障诊断技术

1、引言

国内外实施油液监测所获得的经济效益推动着这一技术的发展和完善。通常，油液监测可以延长设备的换油期或者正确选用剂而取得效益，更重要的是通过及时预报潜在的故障避免灾难性损坏或者使处于正常运转的设备减少不必要的维修而增加产值和效益。油液监测技术是通过分析被监测机器的在用剂(或工作介质)的性能变化和携带的磨损微粒的情况，获得机器的和磨损状态的信息，评价机器的工况和预测故障，并确定故障原因、类型和零件的技术。这一技术的工业应用表明：油液监测技术适用于低速重载、环境恶劣(如噪音大、振动源多、外界干扰明显)、往复运动和采用液体或半液体剂且以磨损为主要失效形式的设备的监测。

2、方法的发展

最初的油液监测只是油污染分析，主要是分析油品的理化指标如粘度、水分、酸值、闪点、机械杂质等，通常采用石油产品性能指标测定方法对在用剂进行检测，以评价其质量的变化。工业化生产的发展使机器越来越大型化、复杂化和连续化，对机器的维修要求越来越高，因此，机器故障诊断技术应运而生，促使了人们积极开发基于油液监测的诊断方法。60年代中期，油液颗粒自动计数器成为商品，由此产生了油液监测中颗粒计数法，这种方法可获得一个数字化的分析结果，用于评价取样机器油品污染的程度。70年代初，铁谱技术问世并很快在机器的故障诊断中得到了应用。由于这一技术可以全面地分析磨粒的浓度、尺寸分布、形貌和成分，因而丰富了油液监测中磨粒分析的内涵，并产生了“微粒摩擦学”的概念。80年代起，油液监测工作者应用红外光谱仪检测在用油添加剂残留程度和污染物包括水、渗漏产物(积炭)、化学冷却剂(乙二醇)以及未燃烧的燃料，以反映由硝化、氧化、硫化引起的油变质情况。尤其是傅立叶变换红外光谱仪的出现，更是促进了油液监测技术这一方面的发展。进入90年代，利用气相色谱和质谱仪测定在用油的组分变化也有报道。综观油液监测技术的发展过程不仅其分析方法在不断增加，而且从在用油中得到的信息也在逐渐扩大。

3、在线油液监测方法

近年来，油液监测技术领域的研究和开发的热点集中在在线油液监测方法，磨粒自动识别技术和基于油液监测的智能诊断系统这三个方面，我们今天主要从在线油液监测方法方面进行阐述。

迄今为止，在线油液监测方法的原理主要有：磁性法、计数法、材料特征法等。 磁性法包括磁性吸附、磁通量和磁矩测量等原理制成的仪器。

计数法是采用较多的一种在线磨粒监测方法，通常有光线遮断法和光扫描法等，这两种方法遇到气泡和水雾会引起读数的干扰。微孔阻尼原理是一种新型的计数法，它可以克服光线遮断法和光扫描法的不足。其原理是：油样流经一精确标定过的滤网，大于网眼的颗粒都会沉积下来，由于微孔的阻档作用，流量便会降低，最后小颗粒填充在大颗粒的周围，进一步阻滞了液流，结果形成一条流降和时间的关系曲线，通过数学模型可把该曲线转换为颗粒大小的分布曲线。

材料特征法是近年来发展的在线磨粒监测方法。上面提到的磁性法无法对非铁磁磨粒和外界污染物颗粒进行测定，计数法根本无法获得磨粒材质的信息。开发一种既能提取磨粒浓度、形态特征，又能提取磨粒成分特征的在线油液监测技术的是工业界所企盼的。超声波磨粒在线监测是国外已有专利报道的一种利用材料物性实现磨损监测的方法，这一方法利用传感器发射超声波，根据不同材质、形状和尺寸的磨粒会对超声波有不同波形反馈的原理，实现磨粒的在线监测。目前这种方法尚未见到实际应用的报道，不同材质、形状和尺寸的磨粒对超声波会有不同反馈的理论分析还有待在实际监测中真正获取和实现。 4.2 磨粒的自动识别技术磨粒识别是油液监测技术中最具特色的铁谱分析的核心，自铁谱技术产生以来，磨粒识别始终是通过分析人员借助显微镜观察来实现，这一分析依赖于分析人员的知识、经验的多少乃至精神状态的好坏，同时又是一项枯燥费时的操作。因此，把计算机技术、图像分析技术、模式识别技术用于磨粒的识别，以实现磨粒的自动识别已成为目前国内外油液监测技术工作者致力开拓的前沿研究工作。

4、基于油液监测的智能化诊断系统的开发

随着计算机技术的发展，利用这一工具实施油液监测是工业应用的基本条件。人们在努力追求油液监测技术的智能化过程中，积极开发应用于油液监测中的数据库、数据处理程序、辅助诊断系统和特定对象的诊断专家系统。

1)基于油液监测的辅助诊断系统的开发

目前，我国宝山钢铁集团公司、武汉交通科技大学、西安交通大学和北京铁路局科研所正积极合作，开发油液分析诊断软件包(这一项目是中国设备管理协会主持的软件工程库的一部分)，这一软件包涉及到油液诊断模式子库，实用程序子库和诊断知识信息子库，它可以管理文字、数值、图像等多种数据，是迄今为止国内外功能较齐全的油液监测诊断的辅助系统。

2)基于油液监测的故障诊断专家系统的研制

除了在磨粒自动识别中提到的用于磨粒识别的专家系统外，这里着重概述针对被监测对象的磨损故障的油液监专家系统。1985～1987年加拿大人工智能产品公司(CanadianArtificalIntelligenceProducts，简称CAIP)为加拿大太平洋铁路公司(蒙特利尔)开发了一套柴油机油的专家系统(Diesel Lube Oil Expert System)，该系统包括光谱油料分析的数据和油品理化分析数据，设计了与这两方面数据有关的500余种规则，用以判断柴油机的磨损状态。此后CAIP又推出了功能更强的发动机诊断和维修系统(Engine Diagnosis and Maintenance Sysem，简称EDMS)。它由一个驱动程序，一个专家系统和一个数据库这三部分组成，用于解释油光谱分析和理化指标分析的结果。

5、未来的研究方向

1.多传感器信息融合思想在油液监测方法之间和油液监测方法与其他监测方法(如振动监测、温度监测、性能参数监测等)之间的应用与发展，以提高油液监测的准确率。

2.磨粒自动识别技术的开拓，努力将信息处理技术、计算机软、硬件技术、人工智能和视觉工程的最新成果与之相结合，针对磨粒的特征，探索识别机制和方法。

3.开发实用、新型、原理集成的在线监测仪器和技术。

参考文献：

[1] 杨其明，磨粒分析，中国铁道出版社，2002

[2] 徐敏，黄昭毅等，设备故障诊断手册，西安交通大学出版社，1998.10

[3] 胡邦喜，设备基础，冶金工业出版社，2002

[4] 刘建辉，杜永平，铁谱分析在设备检测诊断中的应用与发展前景，机械工程师，2007.3.