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      機(jī)械設(shè)備智能化油液分析技術(shù)現(xiàn)狀思考

      2020-03-09 03:24:34馮建國(guó)
      中國(guó)金屬通報(bào) 2020年22期
      關(guān)鍵詞:油液磨損智能化

      馮建國(guó)

      (南京鋼鐵股份有限公司,江蘇 南京 210035)

      通過(guò)實(shí)現(xiàn)機(jī)械制造的智能化發(fā)展,從而有效推動(dòng)機(jī)械制造業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展。在促進(jìn)智能化發(fā)展的過(guò)程中對(duì)于機(jī)械設(shè)備的使用周期的延長(zhǎng)還有運(yùn)行維護(hù)成本的有效控制以及生產(chǎn)效率的提高成為了現(xiàn)階段關(guān)注度較高的問(wèn)題。針對(duì)機(jī)械故障來(lái)講,絕大多數(shù)的設(shè)備故障是由于潤(rùn)滑不良從而造成的磨損異常引發(fā)的,所以潤(rùn)滑情況的良好與否對(duì)于設(shè)備的具體運(yùn)行狀況存在著相對(duì)較為緊密的聯(lián)系。油液分析智能化發(fā)展,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備磨損情況還有相關(guān)故障進(jìn)行智能化分析,從而有利于及時(shí)進(jìn)行對(duì)設(shè)備的維修與故障處理。

      1 關(guān)于油液分析技術(shù)與油液檢測(cè)方法概述

      油液分析技術(shù)的有效利用主要是通過(guò)檢測(cè)設(shè)備展開(kāi)對(duì)油液具體攜帶的相關(guān)設(shè)備工作相關(guān)信息予以有效的檢測(cè),從而進(jìn)行對(duì)設(shè)備的當(dāng)前的工作狀態(tài)還有今后的相關(guān)工作狀態(tài)進(jìn)行科學(xué)有效的判斷,并且為設(shè)備的相關(guān)故障進(jìn)行科學(xué)的診斷從而為合理有效地維護(hù)提供有效的幫助。此類型的措施特別有利于對(duì)設(shè)備由于磨損所產(chǎn)生的相關(guān)故障的診斷,并且在診斷的過(guò)程中具有信息集成度相對(duì)較高同時(shí)可以對(duì)早期存在的故障進(jìn)行有效的預(yù)測(cè)。關(guān)于油液分析技術(shù)其主要涉及到油液理化指標(biāo)分析技術(shù)、鐵譜方面的分析技術(shù)、光譜分析以及顆粒度還有PQ 值分析技術(shù)。

      2 現(xiàn)階段油液分析技術(shù)智能化具體發(fā)展情況

      現(xiàn)階段工業(yè)發(fā)展過(guò)程中,機(jī)械設(shè)備也在不斷的發(fā)展,并且當(dāng)前機(jī)械設(shè)備主要是向著自動(dòng)化與智能化的方向發(fā)展。傳統(tǒng)形式的油液分析技術(shù)由于在具體的檢測(cè)過(guò)程中其所取得的檢測(cè)結(jié)果具有一定程度地滯后并且對(duì)于參與檢測(cè)的工作人員的專業(yè)性要求相對(duì)較高,因此傳統(tǒng)的檢測(cè)方式很難進(jìn)行較為廣泛的推廣。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,從而使得智能化技術(shù)與機(jī)械故障方面的診斷技術(shù)的有機(jī)結(jié)合還有油液的在線狀態(tài)的檢測(cè)技術(shù)與智能化技術(shù)的有機(jī)結(jié)合,從而有效地促進(jìn)了油液分析技術(shù)向著智能化方向發(fā)展,從而使得油液分析結(jié)果一定程度上擺脫了相關(guān)工作人員的經(jīng)驗(yàn)判斷,逐漸可以實(shí)現(xiàn)通過(guò)設(shè)備自身進(jìn)行對(duì)機(jī)械設(shè)備的有效維修以及故障的有效預(yù)測(cè)。隨著油液分析技術(shù)智能化程度的不斷加深以及在機(jī)械設(shè)備故障方面的有效診斷?,F(xiàn)階段對(duì)于油液分析技術(shù)智能化發(fā)展方向主要方法有:專家診斷系統(tǒng)以及圖像識(shí)別和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還有模糊邏輯等。對(duì)于油液數(shù)據(jù)來(lái)講其處于油液分析技術(shù)的重要的基礎(chǔ),油液分析智能化的發(fā)展程度與油液的數(shù)據(jù)處理技術(shù)存在著相對(duì)較為緊密的聯(lián)系。

      2.1 油液數(shù)據(jù)處理

      油液數(shù)據(jù)處理技術(shù)主要是通過(guò)傳感設(shè)備進(jìn)行對(duì)油液的檢測(cè)所產(chǎn)生的相關(guān)數(shù)據(jù)借助自動(dòng)化裝置予以科學(xué)合理的處理,從而實(shí)現(xiàn)將大量的信息數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為能夠有利于油液分析的相關(guān)信息資源,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)油液方面還有設(shè)備的運(yùn)行狀況的有效分析。對(duì)于數(shù)據(jù)處理來(lái)講其通常涉及到三個(gè)環(huán)節(jié),分別為數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備和數(shù)據(jù)的處理以及數(shù)據(jù)的輸出。數(shù)據(jù)處理技術(shù)屬于進(jìn)行對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理的主要手段,現(xiàn)階段主要涉及的相關(guān)數(shù)據(jù)處理方法有:列表法、數(shù)據(jù)預(yù)處理以及作圖法還有逐差法等相關(guān)方法。并且隨著越來(lái)越多的數(shù)據(jù)處理方法的出現(xiàn)以及得到廣泛的應(yīng)用,從而為油液分析方面提供了有效的幫助,為了進(jìn)行對(duì)油液內(nèi)含水率方面的預(yù)測(cè)進(jìn)行了關(guān)于油液含水率預(yù)測(cè)的模型,該模型的建立主要涉及到主成分回歸還有偏最小二乘法的多遠(yuǎn)數(shù)據(jù)分析的技術(shù)獨(dú)立在油液紅外光譜信息方面的應(yīng)用。結(jié)合性能退化可靠性模型展開(kāi)對(duì)油液光譜信息內(nèi)的銅元素的濃度方面展開(kāi)科學(xué)合理的評(píng)估與分析,從而能夠進(jìn)行對(duì)傳動(dòng)裝置失效的可靠性進(jìn)行有效地評(píng)估。對(duì)于數(shù)據(jù)處理技術(shù)一方面能夠?qū)崿F(xiàn)在單項(xiàng)檢測(cè)數(shù)據(jù)方面的有效處理,另一方面還能夠?qū)崿F(xiàn)在多項(xiàng)檢測(cè)數(shù)據(jù)方面的處理中,并且在多項(xiàng)檢測(cè)數(shù)據(jù)中得到了相對(duì)較為廣泛的應(yīng)用。通過(guò)展開(kāi)對(duì)煤機(jī)在實(shí)際用油方面多項(xiàng)指標(biāo)展開(kāi)定期的檢測(cè)能夠更好的對(duì)煤機(jī)設(shè)備故障方面的有效診斷,在進(jìn)行檢測(cè)的過(guò)程中展開(kāi)對(duì)不同檢測(cè)指標(biāo)的關(guān)聯(lián)系進(jìn)行有效地分析,采用偏最小二乘回歸模型建立了潤(rùn)滑油中鐵元素含量還有年度方面以及酸堿值還有水分間的關(guān)系模型。采用加權(quán)數(shù)據(jù)融合的策略展開(kāi)對(duì)多個(gè)油液狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集的有效融合,從而能夠更為有效地對(duì)機(jī)械傳動(dòng)的退化情況反映出來(lái)。通過(guò)采用數(shù)據(jù)融合的方法把振動(dòng)還有聲發(fā)射以及潤(rùn)滑油磨粒監(jiān)測(cè)的測(cè)量技術(shù)內(nèi)的最具有代表性的相關(guān)特征進(jìn)行有機(jī)地結(jié)合,同時(shí)把其和百年塑像的各種損傷情況進(jìn)行有效的聯(lián)系,從而展開(kāi)對(duì)齒輪的具體運(yùn)行狀態(tài)予以有效地評(píng)估。

      2.2 專家系統(tǒng)智能分析方法

      所謂的專家系統(tǒng)智能分析方法主要指的是在油液分析方面的相關(guān)專家結(jié)合自身有掌握的關(guān)于油液分析方面的相關(guān)知識(shí)還有長(zhǎng)期分析所積累的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)從而所構(gòu)建的知識(shí)庫(kù),通過(guò)借助推理機(jī)模擬專家的思維展開(kāi)對(duì)油液檢測(cè)信息方面的有效分析,從而使得分析的結(jié)構(gòu)能夠達(dá)到專家級(jí)的水平,從而展開(kāi)對(duì)相關(guān)設(shè)備的潤(rùn)滑環(huán)境還有相關(guān)零部件的具體磨損情況進(jìn)行有效地判斷。全面的專業(yè)系統(tǒng)功能通常情況下涉及到人機(jī)交互以及知識(shí)庫(kù)還有解釋庫(kù)與數(shù)據(jù)庫(kù)推理機(jī)等。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷深化發(fā)展,專家系統(tǒng)也得到了相對(duì)較快的發(fā)展并且在各個(gè)領(lǐng)域得到了相對(duì)較為廣泛的應(yīng)用,從而能夠夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)助戰(zhàn)的有效診斷以及機(jī)械設(shè)備故障的有效預(yù)測(cè)以及機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)視等方面。油液光譜數(shù)據(jù)分析的知識(shí)庫(kù)的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用,從而使得缺乏經(jīng)驗(yàn)的油液分析人員甚至是非專業(yè)性的油液分析人員能夠結(jié)合油液光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)相關(guān)設(shè)備的具體運(yùn)行情況的深入了解。同時(shí)油液光譜分析診斷診斷專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用能夠進(jìn)行對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的自動(dòng)故障有效診斷,并展開(kāi)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的具體工作狀態(tài)展開(kāi)有效的監(jiān)測(cè)以及科學(xué)合理的診斷。由于專業(yè)系統(tǒng)相較于傳統(tǒng)分析法更加高校與準(zhǔn)確,從而進(jìn)行了油液分析綜合監(jiān)測(cè)的專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用實(shí)現(xiàn)了對(duì)機(jī)械設(shè)備主要的零部件的失效過(guò)程展開(kāi)了有效地監(jiān)測(cè)。在航空領(lǐng)域飛行器的發(fā)動(dòng)機(jī)屬于其極為關(guān)鍵的動(dòng)力源裝置,與飛機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)具有著相對(duì)較為緊密的聯(lián)系,由于航空發(fā)動(dòng)機(jī)磨損故障專家系統(tǒng)相關(guān)的知識(shí)不易進(jìn)行問(wèn)題的有效獲取從而建立了以weka 平臺(tái)的專家系統(tǒng)模型。專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用為企業(yè)問(wèn)題的處理提供了有效地幫助,由于大多數(shù)規(guī)模相對(duì)較小的煤礦公司在運(yùn)行過(guò)程中由于經(jīng)濟(jì)等方面的因素的影響為能夠建立起潤(rùn)滑油分析的專業(yè)性的團(tuán)隊(duì),通過(guò)油液分析技術(shù)與專家系統(tǒng)的有機(jī)融合從而能夠有效防止機(jī)械設(shè)備在運(yùn)行過(guò)程中出現(xiàn)磨損嚴(yán)重以及潤(rùn)滑油出現(xiàn)污染等方面情況的出現(xiàn),并且通過(guò)此種方式能夠?qū)崿F(xiàn)工作效率的有效提升。

      2.3 圖像識(shí)別分析方法

      針對(duì)圖像識(shí)別的智能化分析方法來(lái)講其主要是利用計(jì)算機(jī)展開(kāi)對(duì)機(jī)械設(shè)備在用油階段的磨粒圖像展開(kāi)合理的處理以及科學(xué)有效地分析,從而有助于進(jìn)行對(duì)機(jī)械設(shè)備不同程度的磨損狀態(tài)下的相關(guān)特征進(jìn)行有效地識(shí)別,從而展開(kāi)對(duì)相關(guān)設(shè)備的具體磨損狀態(tài)以及磨損程度的有效判斷。針對(duì)圖像的識(shí)別流程來(lái)講其整體上能夠歸為4 個(gè)步驟,分別涉及到圖像的采集以及預(yù)處理還有特征的提取與圖像的識(shí)別,如圖三所示。在進(jìn)行圖像識(shí)別的過(guò)程中對(duì)于圖像的預(yù)處理還有圖像的特征的有效提取來(lái)講其屬于較為重要的步驟,對(duì)于最終的識(shí)別結(jié)果以及其精度具有相對(duì)較為緊密的聯(lián)系,因此在展開(kāi)對(duì)圖像識(shí)別研究的過(guò)程中,應(yīng)當(dāng)重視對(duì)圖像預(yù)處理還有圖像特征的提取方面的相關(guān)方法的有效研究。對(duì)于圖像是被技術(shù)來(lái)講其最初是進(jìn)行對(duì)文字方面的識(shí)別,讓后其經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)字圖像方面的處理還有識(shí)別方面的研究。隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展使得圖像識(shí)別技術(shù)的發(fā)展,得以在油液分析方面的研究還有應(yīng)用也在不斷的增多。通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)從而了解到,展開(kāi)對(duì)獲取的鐵譜圖像進(jìn)行反向操作灰度圖轉(zhuǎn)化還有三段式閾值分割的處理手段,從而有利于使得磨粒特征參數(shù)的準(zhǔn)確率得到有效的提升,并且在此基礎(chǔ)上能夠使得齒輪箱磨損故障的識(shí)別率得到有效地提高。在進(jìn)行有業(yè)中磨粒圖像是被方法的研究過(guò)程中,不僅涉及到關(guān)于圖像預(yù)處理還涉及到關(guān)于圖像特征提取的相關(guān)方法的研究。首先展開(kāi)對(duì)鐵譜圖像內(nèi)的相關(guān)顏色方面的特征進(jìn)行了有效地研究,從而為以后的鐵譜圖像的處理還有識(shí)別建立了相對(duì)良好的基礎(chǔ)。對(duì)于磨粒圖像的分割來(lái)講,通過(guò)進(jìn)行關(guān)于局部紋理特性的顏色量化方法的有效設(shè)計(jì)從而提高識(shí)別的精確程度,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)灰度圖像的有效替代。結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)還有圖像處理相關(guān)的技術(shù)展開(kāi)對(duì)磨損機(jī)理所造成的微觀顆粒的分析,進(jìn)行交互式圖像分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)從而進(jìn)行對(duì)顆粒形狀還有邊緣細(xì)節(jié)的電量信息的處理與存儲(chǔ),從而對(duì)磨損顆粒予以系統(tǒng)化的形態(tài)分析。

      2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能分析方法

      神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的只能分析方法主要進(jìn)行對(duì)人類大腦神經(jīng)突觸連接結(jié)構(gòu)模仿和機(jī)械設(shè)備內(nèi)的油液的檢測(cè)信息的有機(jī)結(jié)合從而建立的數(shù)學(xué)模型,并且經(jīng)油液實(shí)際測(cè)量的樣本作為處理的基礎(chǔ),利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行處理過(guò)程,從而展開(kāi)對(duì)設(shè)備所存在的故障進(jìn)行科學(xué)地預(yù)測(cè)以及診斷。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷深化發(fā)展從而促進(jìn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展,不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在設(shè)備的故障預(yù)測(cè)方面以及設(shè)備故障的診斷中得到了相對(duì)較為廣泛的應(yīng)用,其中感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還有線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等應(yīng)用相對(duì)較為廣泛。在展開(kāi)設(shè)備內(nèi)潤(rùn)滑油的黏度的分析以及預(yù)測(cè)的時(shí)候,通過(guò)進(jìn)行擁有兩個(gè)隱層還有六個(gè)神經(jīng)元的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的有效設(shè)計(jì)從而提升其預(yù)測(cè)方面的性能。

      圖1 圖像識(shí)別流程

      2.5 模糊邏輯智能分析方法

      模糊邏輯只能分析方法主要是利用模糊數(shù)學(xué)內(nèi)的模糊隸屬關(guān)系,結(jié)合設(shè)備內(nèi)部的油液監(jiān)測(cè)方面的相關(guān)數(shù)據(jù)展開(kāi)對(duì)設(shè)備的具體運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行模糊判斷,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備故障有效診斷。對(duì)于模糊邏輯推理系統(tǒng)來(lái)講其主要涉及到模糊產(chǎn)生器還有推理家以及規(guī)則庫(kù)和反模糊化器四個(gè)主要部分。因?yàn)樵O(shè)備在日常運(yùn)行過(guò)程中其工作狀況的不確定性從而為模糊邏輯進(jìn)行故障診斷提供了有效的途徑。通過(guò)把模糊相對(duì)權(quán)重理論與模糊優(yōu)選理論的有效結(jié)合,從而能夠起到對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)鐵譜分析磨粒的智能識(shí)別的作用,并以此為前提進(jìn)行加權(quán)模糊優(yōu)選模型的構(gòu)建,從而能夠更為高效精準(zhǔn)的進(jìn)行發(fā)動(dòng)機(jī)的磨損故障的有效識(shí)別。

      3 當(dāng)前油液分析技術(shù)智能化存在的主要問(wèn)題

      隨著油液分析技術(shù)智能化程度的不斷加深,從而使得油液分析一定程度上擺脫了對(duì)專業(yè)分析人員的依賴,并且一定程度上使得對(duì)設(shè)備的故障的診斷的效率還有精確度得到了提高。然而現(xiàn)階段油液智能化分析方法中依然存在一定的問(wèn)題。首先,由于缺乏有效的數(shù)據(jù)的采集從而很難開(kāi)展后續(xù)工作,造成該情況的主要原因在于其在線傳感器相對(duì)較少。其次,在進(jìn)行對(duì)油液的實(shí)際檢測(cè)過(guò)程中因?yàn)閷?duì)準(zhǔn)則和標(biāo)準(zhǔn)方面的缺失,從而一定程度限制了智能化的發(fā)展。除此之外,由于技術(shù)方面因素的影響,使得智能分析方法受到嚴(yán)重的限制,導(dǎo)致油液智能分析方法距離程度還存在一定的距離。

      4 結(jié)束語(yǔ)

      本文主要是對(duì)現(xiàn)階段油液分析技術(shù)還有檢測(cè)方法進(jìn)行了介紹,同時(shí)對(duì)油液分析智能化發(fā)展的現(xiàn)狀進(jìn)行了研究。從而對(duì)智能化發(fā)展中所存在的問(wèn)題進(jìn)行了有效的分析從而希望能夠?yàn)橛鸵悍治黾夹g(shù)智能化發(fā)展提供有效地建議。

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