龔卿青， 白文斌， 李 凱， 任雅君， 周詩(shī)超， 溫 鵬

(中北大學(xué) 信息與通信工程學(xué)院， 山西 太原 030051)

0 引 言

機(jī)械設(shè)備常作業(yè)于惡劣的環(huán)境中， 其部件的摩擦?xí)a(chǎn)生磨損磨粒， 磨粒隨潤(rùn)滑油在機(jī)械設(shè)備中流動(dòng)， 會(huì)造成故障隱患， 特別是對(duì)于飛機(jī)、 輪船等載人設(shè)備其故障還會(huì)威脅人員生命安全. 而80%的機(jī)械故障是磨損磨粒和潤(rùn)滑失效所致[1]， 每年因磨粒引發(fā)的機(jī)械故障耗費(fèi)就達(dá)數(shù)十億美元[2]， 因此， 通過(guò)檢測(cè)設(shè)備油液中的磨粒來(lái)預(yù)測(cè)、 診斷機(jī)械故障， 是保證機(jī)械設(shè)備安全、 穩(wěn)定運(yùn)行的必要手段. 磨粒檢測(cè)技術(shù)通過(guò)分析潤(rùn)滑油樣品中磨粒的信息來(lái)獲得設(shè)備磨損程度的信息[3-6]， 這類技術(shù)目前已成為機(jī)器故障診斷和預(yù)測(cè)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn). 國(guó)內(nèi)外有關(guān)磨粒離線檢測(cè)的技術(shù)種類很多， 發(fā)展也很迅速， 可以準(zhǔn)確檢測(cè)小至1 μm的磨粒. 故障檢測(cè)對(duì)磨粒檢測(cè)結(jié)果的精度要求很高， 還需要根據(jù)磨粒的大小、 類型分析出故障的程度以及發(fā)生磨損的部位； 故障預(yù)測(cè)則是為了避免故障的發(fā)生， 當(dāng)磨粒種類確定后， 磨粒尺寸達(dá)到一定數(shù)值時(shí)， 就可以根據(jù)檢測(cè)結(jié)果更換磨損部位的機(jī)械部件以防止發(fā)生更嚴(yán)重的生產(chǎn)事故.

為了開(kāi)發(fā)適合故障預(yù)測(cè)的磨粒在線檢測(cè)技術(shù)， 國(guó)內(nèi)外研究人員對(duì)磨粒檢測(cè)傳感器進(jìn)行了大量的理論研究和實(shí)驗(yàn)測(cè)試. 泰國(guó)的Ishinbaev等對(duì)檢測(cè)機(jī)油系統(tǒng)中金屬顆粒的電磁傳感器進(jìn)行了改進(jìn)， 仿真分析了輸出信號(hào)幅值與金屬顆粒參數(shù)之間的關(guān)系[7]； Berg等對(duì)兩種光譜測(cè)定技術(shù)進(jìn)行了對(duì)比[8]； 加拿大GasTOPS公司研發(fā)的電感型磨粒在線檢測(cè)傳感器MetalSCAN直接安裝在油路中， 可檢測(cè)100 μm金屬磨粒和250 μm 非金屬磨粒[9]； 美國(guó)MACOM公司的TechalertTM10型磨粒傳感器可檢測(cè)50 μm以上的鐵磁性磨粒和150 μm以上的非鐵磁性磨粒， TechalertTM20型傳感器可以檢測(cè)油液中所有尺寸的磨粒[9]； 英國(guó)Kittiwake公司研制的FG型在線磨粒量傳感器可檢測(cè)40 μm以上的鐵磁性磨粒和135 μm以上的非鐵磁性金屬磨粒[10]. 國(guó)內(nèi)研制的在線磨粒檢測(cè)傳感器可以判斷磨粒的尺寸和類型， 并且已投入市場(chǎng)推廣使用. 西安交通大學(xué)設(shè)計(jì)了國(guó)內(nèi)第一臺(tái)在線式鐵譜檢測(cè)儀器， 可檢測(cè)30 μm的鐵磁性磨粒， 但檢測(cè)非鐵磁性磨粒的準(zhǔn)確度較低[10].

研發(fā)可實(shí)時(shí)檢測(cè)磨粒的系統(tǒng)， 不僅具有重要的理論價(jià)值， 而且具有長(zhǎng)遠(yuǎn)的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值. 本文綜述了近年來(lái)潤(rùn)滑油液中磨粒檢測(cè)技術(shù)的研究現(xiàn)狀， 從磨粒的磁導(dǎo)率、 介電常數(shù)、 元素特征等特性展開(kāi)對(duì)磨粒在線電磁檢測(cè)技術(shù)的分析， 并對(duì)油液中磨粒檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展方向進(jìn)行了預(yù)測(cè).

1 油液磨粒的電磁學(xué)特性及相關(guān)檢測(cè)技術(shù)

磨粒具有磁性、 磁導(dǎo)率、 介電常數(shù)等電磁學(xué)特性， 根據(jù)磨粒的這些特性可將其電磁學(xué)檢測(cè)方法分為磁感應(yīng)型、 電感型、 電容型、 電阻型和電荷型磨粒檢測(cè)方法. 磁感應(yīng)型檢測(cè)裝置中的磁場(chǎng)會(huì)吸引磨粒， 達(dá)到分離磨粒的效果； 磨粒經(jīng)過(guò)電感型檢測(cè)裝置的激勵(lì)線圈時(shí)會(huì)被磁化或產(chǎn)生渦流磁場(chǎng)， 電感型傳感器通過(guò)檢測(cè)激勵(lì)線圈中的磁場(chǎng)即可實(shí)現(xiàn)磨粒檢測(cè)； 磨粒經(jīng)過(guò)電容傳感器的極板時(shí)會(huì)改變極板間介質(zhì)的相對(duì)介電常數(shù)， 電容傳感器通過(guò)檢測(cè)電容值的變化即可實(shí)現(xiàn)磨粒檢測(cè)； 磁阻傳感器會(huì)隨著外磁場(chǎng)的變化而呈現(xiàn)高、 低阻態(tài)， 因而能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)微弱磁場(chǎng)的高靈敏度檢測(cè)； 金屬磨粒隨油液運(yùn)動(dòng)時(shí)會(huì)帶電， 當(dāng)荷電磨粒經(jīng)過(guò)靜電傳感器時(shí)， 傳感器探極上會(huì)產(chǎn)生感應(yīng)電荷， 由此可以實(shí)現(xiàn)磨粒檢測(cè). 磁感應(yīng)型磨粒檢測(cè)裝置只能簡(jiǎn)單地分離開(kāi)一定尺寸范圍內(nèi)的金屬磨粒和非金屬磨粒， 無(wú)法區(qū)分出磨粒的種類； 電感型、 電容型、 電阻型和電荷型磨粒檢測(cè)只能對(duì)金屬磨粒進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別， 但檢測(cè)精度更高.

1.1 磁感應(yīng)型磨粒檢測(cè)技術(shù)

磨粒根據(jù)其磁性狀態(tài)可分為鐵磁性磨粒和非鐵磁性磨粒. 磁感應(yīng)型磨粒在線檢測(cè)利用磨粒的磁性狀態(tài)不同， 施加不同強(qiáng)度的磁場(chǎng)就可以分離不同尺寸的鐵磁性磨粒. 磁感應(yīng)型磨粒在線檢測(cè)的裝置稱為磁濾器， 磁濾器中用以吸引磨粒的磁場(chǎng)可以源自磁鐵， 也可以通過(guò)磁化特制濾網(wǎng)獲得. 濾網(wǎng)由不同粗細(xì)的低碳鋼纖維制成， 這種材料的濾網(wǎng)磁化后會(huì)對(duì)鐵磁性磨粒產(chǎn)生較強(qiáng)的吸附力， 直讀式磁濾器示意圖如圖 1 所示[11].

圖 1 直讀式磁濾器示意圖

不同直徑鋼纖維制成的濾網(wǎng)能吸引捕獲不同尺寸的鐵磁性磨粒. 2002年， 馬懷祥等采用鐵譜分析、 光譜分析、 磁濾器等多種磨粒檢測(cè)手段， 對(duì)同一油樣中的磨粒進(jìn)行了檢測(cè)分析， 結(jié)果表明使用直徑為250 μm的鋼絲纖維和直徑為20 μm的鋼絲纖維制成的濾網(wǎng)捕獲不同尺寸磨粒的效果最好[11]. 2017年， 周新聰?shù)柔槍?duì)濾譜儀濾紙上磨粒分布不均勻的問(wèn)題， 重新設(shè)計(jì)了傳統(tǒng)濾譜儀的結(jié)構(gòu)， 在過(guò)濾端安裝永磁鐵進(jìn)行了磨粒分離實(shí)驗(yàn)， 改進(jìn)后的裝置可將大小磨粒分開(kāi)沉積， 有利于后續(xù)磨粒信息的觀察分析[12]. 2014年， 劉德峰等使用ANSYS和Ansoft Maxwell軟件分析了油液中磁性磨粒的受力， 得到了磨粒在流場(chǎng)和磁場(chǎng)中的受力規(guī)律； 同時(shí)還對(duì)捕獲特定大小磨粒時(shí)磁濾器的最優(yōu)參數(shù)進(jìn)行了研究， 并制作了適合檢測(cè)某一磨粒濃度的磁濾器[13].

磁濾器的機(jī)械結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單， 但檢測(cè)裝置體積龐大、 無(wú)法精確檢測(cè)磨粒種類和尺寸[9]， 因此， 磁濾器需要與其他技術(shù)結(jié)合， 實(shí)現(xiàn)磨粒種類、 尺寸、 含量的檢測(cè).

1.2 電感型油液磨粒檢測(cè)技術(shù)

不同材料的物質(zhì)具有不同的磁導(dǎo)率， 這種特性對(duì)油液磨粒的電磁在線檢測(cè)起著決定性作用. 電感型磨粒檢測(cè)的基本原理是磨粒經(jīng)過(guò)磁場(chǎng)時(shí)會(huì)被磁化， 從而產(chǎn)生大小不同的附加磁場(chǎng)來(lái)擾動(dòng)檢測(cè)磁場(chǎng)， 電感型傳感器通過(guò)檢測(cè)磁場(chǎng)強(qiáng)度的微小變化就能夠?qū)崿F(xiàn)磨粒檢測(cè). 電感型傳感器的工作原理如圖 2 所示.

圖 2 電感型傳感器工作原理示意圖

電感型傳感器具有非接觸、 體積小、 易使用、 檢測(cè)速度快等特點(diǎn)， 這些特點(diǎn)使電感型傳感器在現(xiàn)有的磨粒在線檢測(cè)技術(shù)中的應(yīng)用相對(duì)比較廣泛， 也使得電感型油液磨粒檢測(cè)方法成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究油液磨粒在線檢測(cè)技術(shù)時(shí)的首選.

電感型磨粒檢測(cè)方法根據(jù)磨粒的數(shù)量、 尺寸與電感型傳感器檢測(cè)到的磁場(chǎng)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系來(lái)確定油樣中的磨粒信息. 2015 年， 尹愛(ài)軍等探究了影響電磁波傳輸?shù)囊蛩兀?研究了磨粒數(shù)量和尺寸變化與電磁波入射波、 反射波及透射波之間的關(guān)系， 得到了磨粒參數(shù)會(huì)影響電磁波傳輸?shù)慕Y(jié)論[14]， 它們之間具體的數(shù)值關(guān)系有助于信息降噪處理和傳感器的檢測(cè)精度的提高. 2016年， 聶鵬等進(jìn)行了Maxwell軟件仿真實(shí)驗(yàn)， 研究了反向雙激勵(lì)螺旋傳感器的電感特性曲線， 得到了單個(gè)球狀磨粒產(chǎn)生的感應(yīng)電動(dòng)勢(shì)大小與磨粒半徑的三次方近似成正比的結(jié)論[15]. 2018年， Ishinbaev等建立了金屬顆粒在電磁傳感器中運(yùn)動(dòng)的物理模型， 仿真分析了輸出信號(hào)幅值與系統(tǒng)中線圈、 金屬顆粒參數(shù)之間關(guān)系， 為電磁型磨粒檢測(cè)方法提供了理論基礎(chǔ)[7]. 2020年， Wang Xinyu等對(duì)大量磨粒通過(guò)電感型傳感器時(shí)產(chǎn)生的混疊信號(hào)進(jìn)行了研究， 發(fā)現(xiàn)感應(yīng)電壓與磨粒速度和磁感應(yīng)強(qiáng)度成正比， 感應(yīng)電動(dòng)勢(shì)的峰-峰值與磨粒半徑基本上成比例， 而不是與磨粒體積成正比[16]. 2021年， 牛澤等對(duì)傳感器性能進(jìn)行了仿真， 研究了感應(yīng)線圈的半徑、 間隙、 寬度等參數(shù)對(duì)磁感應(yīng)強(qiáng)度的影響[17]. 針對(duì)電感式傳感器檢測(cè)磨粒的靈敏度與孔徑之間的矛盾， 賈然等進(jìn)行了電感式傳感器靈敏度提高方法的研究， 分析了影響7mm孔徑傳感器檢測(cè)靈敏度的因素； 利用交變磁場(chǎng)進(jìn)行磨粒檢測(cè)實(shí)驗(yàn)， 由采用諧振原理的電感式傳感器實(shí)現(xiàn)了75 μm鐵磨粒和220 μm銅磨粒的檢測(cè)[18].

通過(guò)對(duì)線圈結(jié)構(gòu)和線圈材料的改進(jìn)， 研究人員設(shè)計(jì)并制作了不同線圈結(jié)構(gòu)的電感型傳感器來(lái)進(jìn)行試驗(yàn)， 根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果得到了各種結(jié)構(gòu)傳感器的特點(diǎn). 2010年， Du Li等[19]提出了平面線圈帶電感型傳感器結(jié)構(gòu)， 并進(jìn)行了磨粒檢測(cè)的靜態(tài)測(cè)試， 實(shí)現(xiàn)了80 μm～500 μm的鐵與鋁磨粒的鑒別. 2016年， 劉恩辰等提出了雙線式螺線管型的傳感器結(jié)構(gòu)， 推導(dǎo)了該結(jié)構(gòu)傳感器的等效電感值公式， 與傳統(tǒng)單線圈傳感器進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)， 結(jié)果表明， 新結(jié)構(gòu)傳感器的基礎(chǔ)電感值更小， 檢測(cè)靈敏度更高， 可實(shí)現(xiàn)最小直徑5 μm的鐵磨粒的檢測(cè)[20]. 2017年， Zhu Xiaoliang等提出了一種由3×3感測(cè)通道組成的傳感器結(jié)構(gòu)， 并對(duì) 460 mL/min 流速的潤(rùn)滑油液樣品進(jìn)行了檢測(cè)試驗(yàn)， 結(jié)果表明該傳感器檢測(cè)鐵磁性磨粒的靈敏度可達(dá)50 μm[21]. 2019年， 白晨朝等使用超順磁性材料來(lái)填充傳感器線圈的內(nèi)部， 研究了添加新材料的傳感器檢測(cè)磨粒的效果， 實(shí)現(xiàn)了對(duì)20 μm～70 μm鐵磨粒和 80 μm～130 μm銅磨粒的檢測(cè)[22]. 史皓天等設(shè)計(jì)了將環(huán)狀硅鋼片與平面線圈緊貼放置的電感型傳感器結(jié)構(gòu)， 研究了硅鋼片結(jié)構(gòu)對(duì)檢測(cè)效果的影響， 實(shí)現(xiàn)了55 μm鐵磨粒和 115 μm 銅磨粒的檢測(cè)[23]. 安熠明等針對(duì)磨粒在線圈平面內(nèi)的位置影響傳感器檢測(cè)結(jié)果的問(wèn)題， 研究了平面電感線圈的三維磁場(chǎng)分布， 得到磨粒經(jīng)過(guò)線圈內(nèi)徑中線時(shí)檢測(cè)信號(hào)幅值最大的結(jié)論[24]. 左云波等建立了三線圈差動(dòng)螺線管式傳感器模型， 在線圈外部安裝屏蔽外殼結(jié)構(gòu)的前提下研究了新結(jié)構(gòu)傳感器的檢測(cè)效果， 通過(guò)模擬、 計(jì)算、 對(duì)比試驗(yàn)確定了傳感器線圈的最優(yōu)參數(shù)， 利用10 mm內(nèi)徑傳感器實(shí)現(xiàn)了100 μm鐵磁性磨粒的檢測(cè)[3]. 2020年， 蕭紅等提出了由鐵芯、 激勵(lì)線圈和一對(duì)L型磁極構(gòu)成多激勵(lì)的電感型傳感器結(jié)構(gòu)， 研究了新結(jié)構(gòu)檢測(cè)區(qū)域?qū)軓?0 mm流道的覆蓋情況； 將6組該激勵(lì)結(jié)構(gòu)應(yīng)用在檢測(cè)系統(tǒng)中進(jìn)行了磨粒檢測(cè)試驗(yàn)， 結(jié)果表明， 傳感器可以實(shí)現(xiàn)13 μm鐵磁性磨粒的檢測(cè)[25]. 王立勇等進(jìn)行了電感式三線圈傳感器特性的研究， 分析了傳感器中不同線圈間距離對(duì)傳感器輸出的影響， 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明線圈間距為 2.5 mm 時(shí)傳感器靈敏度最高[26]. 研究新型傳感器結(jié)構(gòu)時(shí)， 適量運(yùn)用新的激勵(lì)結(jié)構(gòu)可以擴(kuò)大傳感器的檢測(cè)范圍， 但過(guò)多的激勵(lì)結(jié)構(gòu)會(huì)使激勵(lì)磁場(chǎng)之間相互干擾， 影響磨粒信號(hào)的識(shí)別.

電感型傳感器采集的感應(yīng)電壓信號(hào)中常?；祀s有多種背景噪聲， 因此濾波算法是獲得磨粒信息的重要工具， 研究人員已經(jīng)提出了多種濾波算法來(lái)濾除噪聲信號(hào). 2019年， 李飛等設(shè)計(jì)了基于巨磁電阻效應(yīng)的磁傳感器， 進(jìn)行了巴特沃斯濾波器濾除噪聲信號(hào)的研究， 該傳感器對(duì)微小磨粒的檢測(cè)精度從75 μm提升到25 μm[27]. 蘇連成等設(shè)計(jì)了一套磨粒在線檢測(cè)系統(tǒng)， 研究了局部加權(quán)回歸算法對(duì)數(shù)字信號(hào)平滑濾波的效果， 檢測(cè)系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)75 μm以上鐵磁性磨粒的檢測(cè)[28]. 劉連坤等利用一路信號(hào)輸入和一路信號(hào)輸出來(lái)檢測(cè)兩路油液， 運(yùn)用相位復(fù)用使兩激勵(lì)信號(hào)的相位相差π， 對(duì)兩路檢測(cè)信號(hào)進(jìn)行了合成試驗(yàn)， 實(shí)現(xiàn)了74 μm～88 μm鐵磨粒的檢測(cè)[29]. 2020年， Li Yimeng等提出一種基于小波域信息的濾波算法， 運(yùn)用聯(lián)合積分和小波變換來(lái)處理原始信號(hào)的振動(dòng)干擾， 設(shè)計(jì)制作了傳感器并進(jìn)行了檢測(cè)實(shí)驗(yàn)， 實(shí)現(xiàn)了直徑大于250 μm磨粒的檢測(cè)[30].

電感型磨粒在線檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用廣泛. 2014年， 史訓(xùn)兵等將電感型傳感器應(yīng)用于風(fēng)電機(jī)組齒輪箱磨粒檢測(cè)和預(yù)警系統(tǒng)， 該系統(tǒng)可檢測(cè)最小直徑350 μm的鐵磁磨粒和710 μm的非鐵磁磨粒[31]. 2020年， Zhang Le等針對(duì)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)檢測(cè)較大磨粒的需求， 進(jìn)行了三線圈結(jié)構(gòu)電感型磨粒檢測(cè)傳感器的研究， 通過(guò)油液磨粒檢測(cè)實(shí)驗(yàn)證明該傳感器可以準(zhǔn)確識(shí)別200 μm的鐵磁性磨粒[32].

電感型傳感器在復(fù)雜環(huán)境中工作時(shí)， 激勵(lì)電壓中的噪聲、 傳感器線圈發(fā)熱引入的噪聲都會(huì)影響檢測(cè)系統(tǒng)的檢測(cè)精度. 現(xiàn)有的檢測(cè)系統(tǒng)通過(guò)濾波處理減小了噪聲對(duì)輸入輸出信號(hào)的影響， 也有通過(guò)在傳感器周圍加裝電磁隔離器件來(lái)減少環(huán)境干擾的. 電感型磨粒檢測(cè)方法具有不破壞磨粒結(jié)構(gòu)、 不影響潤(rùn)滑油液使用的優(yōu)點(diǎn)， 將其與微流控技術(shù)相結(jié)合， 能減小磨粒檢測(cè)裝置的體積， 還可避免多個(gè)磨粒聚合造成的信號(hào)混疊現(xiàn)象. 目前， 大部分電感型傳感器對(duì)于直徑小于50 μm的微小磨粒的檢測(cè)誤差較大， 而準(zhǔn)確檢測(cè)小尺寸磨粒有利于初期磨損的檢測(cè). 因此， 還需要進(jìn)一步完善傳感器的結(jié)構(gòu)， 提高傳感器檢測(cè)小尺寸磨粒時(shí)的靈敏度， 促進(jìn)電感型傳感器走向商業(yè)化.

1.3 電容型油液磨粒檢測(cè)技術(shù)

不同類的磨粒具有不同的介電常數(shù)， 當(dāng)磨粒經(jīng)過(guò)電容型傳感器時(shí)， 會(huì)改變油樣整體的介電常數(shù)， 電容值計(jì)算公式為

(1)

由式(1)可知， 在極板面積A， 極板間距d和真空介電常數(shù)ε0不變的前提下， 介質(zhì)相對(duì)介電常數(shù)εr的變化會(huì)改變電容.金屬磨粒如銅、 鐵、 鋁等的介電常數(shù)非常大， 相同體積的金屬磨粒經(jīng)過(guò)電容型傳感器極板， 傳感器接收到的電容變化幾乎是一樣的， 所以電容型傳感器不易區(qū)分金屬磨粒的種類.磨粒的尺寸、 含量和極板間電容值的變化之間存在對(duì)應(yīng)關(guān)系， 通過(guò)檢測(cè)電容值的變化可以判斷磨粒的類別.電容值變化越快， 電容型傳感器的靈敏度就越高.這項(xiàng)技術(shù)和電感型檢測(cè)技術(shù)一樣， 具有不接觸、 實(shí)時(shí)性好等優(yōu)點(diǎn).電感型磨粒檢測(cè)技術(shù)的最小靈敏度是50 μm， Srinidhi Murali使用濺射電極形成平面檢測(cè)電容[33]實(shí)現(xiàn)了 10 μm～25 μm磨粒的檢測(cè).

針對(duì)不同的檢測(cè)目標(biāo)， 需要設(shè)計(jì)對(duì)應(yīng)的電容傳感器結(jié)構(gòu)來(lái)進(jìn)行磨粒檢測(cè). 2004年， Surapol Raadnui等提出了電網(wǎng)式電容傳感器結(jié)構(gòu)并進(jìn)行了磨粒檢測(cè)實(shí)驗(yàn)， 得到了不同含量磨粒、 廢油對(duì)油液介電常數(shù)的影響圖[4]. Jha A K等設(shè)計(jì)并制作了一種新型微波基片集成波導(dǎo)(Substrate Integrated Waveguide, SIW)腔液體介電常數(shù)傳感器， 用于檢測(cè)和測(cè)定普通液體在 2.45 GHz 下的介電常數(shù)[34]. 2018年， 李夢(mèng)琪等研究用兩根直徑 25 μm 的銅絲構(gòu)成電容的上下極板， 將檢測(cè)電路與微流控芯片結(jié)合制成了小體積電容型傳感器， 加載電容型傳感器的微流控芯片結(jié)構(gòu)如圖 3 所示， 該檢測(cè)裝置實(shí)現(xiàn)了最小直徑為8 μm的鋁磨粒的檢測(cè)[35]. Jafari F S等提出了一種基于襯底集成波導(dǎo)的腔體傳感器， 采用了光子帶隙法和可變電容， 利用腔微擾技術(shù)來(lái)計(jì)算相對(duì)介電常數(shù)， 該方法和傳感器不僅適用于潤(rùn)滑油老化的檢測(cè)， 也適用于其他工業(yè)用液體的檢測(cè)[36].

圖 3 微流控芯片結(jié)構(gòu)

2019年， 韓志斌等研發(fā)了一種與滑油管道集成的圓筒式傳感器， 推導(dǎo)了圓筒結(jié)構(gòu)傳感器電容的理論公式， 并進(jìn)行了建模實(shí)驗(yàn)， 得到了電容值和磨粒數(shù)量、 尺寸之間存在線性關(guān)系的結(jié)論， 這種傳感器適用于發(fā)動(dòng)機(jī)滑油磨粒的檢測(cè)[37]. Reyes V E等提出了一種非侵入性、 可重復(fù)使用和可潛水的介電常數(shù)傳感器， 它使用微波技術(shù)來(lái)表征液體材料的介電特性[38]. Ma Laihao等提出了一種可實(shí)現(xiàn)電容型檢測(cè)和電感型檢測(cè)的傳感器結(jié)構(gòu)， 傳感器中有雙螺線管線圈， 對(duì)鑲嵌硅鋼片的傳感器檢測(cè)磨粒的效果進(jìn)行了研究， 該結(jié)構(gòu)提高了水滴和氣泡檢測(cè)的靈敏度； 但是， 硅鋼片的存在使得電容型傳感器檢測(cè)金屬磨粒時(shí)受到更多噪聲干擾， 因此不能改善檢測(cè)金屬磨粒的效果[39]. Sun Yanshan等利用12電極環(huán)形電容陣列傳感器來(lái)檢測(cè)磨粒， 研究了超啟發(fā)式偏微分方程(Partial Differential Equation, PDE)反演磨粒圖像的方法， 并進(jìn)行了磨粒檢測(cè)實(shí)驗(yàn)， 該系統(tǒng)的最小結(jié)構(gòu)分辨率可達(dá)10 μm[40]. 2020年， Islam T等提出了一種由4個(gè)圓柱形電極組成的電容傳感器結(jié)構(gòu)， 該結(jié)構(gòu)傳感器的輸出精度可達(dá) ±0.82%[41]. 史皓天等將電容式傳感器與電感式傳感器集成為一種磨粒檢測(cè)裝置， 利用兩種傳感器的優(yōu)點(diǎn)對(duì)油液中的磨粒進(jìn)行檢測(cè)， 可檢測(cè) 80 μm 的氣泡， 30 μm的鐵磁性磨粒和45 μm的銅磨粒， 這種集成彌補(bǔ)了兩種檢測(cè)方法的缺陷， 而多傳感器融合的方法提高了磨粒檢測(cè)裝置的檢測(cè)精度[42].

電容型磨粒檢測(cè)方法常使用電容層析成像技術(shù)， 電容層析成像系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖 4 所示[43].

圖 4 成像檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

采用電容型傳感器對(duì)油樣的輸出電壓信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)時(shí)， 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)將電壓值轉(zhuǎn)換成電容值， 計(jì)算機(jī)利用電容層析成像算法并根據(jù)電容數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)磨粒進(jìn)行圖像重建. 2017年， 馬聞博等研究了電容層析成像， 測(cè)試了12電極傳感器的檢測(cè)效果， 當(dāng)兩檢測(cè)極板之間的距離為 5 mm 時(shí)傳感器可以實(shí)現(xiàn)檢測(cè)250 μm磨粒的檢測(cè)； 采用線性反投影算法(Linear Back Projection, LBP)進(jìn)行了磨粒成像實(shí)驗(yàn)， 結(jié)果顯示該磨粒檢測(cè)成像系統(tǒng)的檢測(cè)精度為89%[43]. 2018年， 楊昊等研究了電容層析成像算法， 將變分模型和概率密度函數(shù)求解引入信號(hào)處理過(guò)程后， 信號(hào)的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差分別減少了 15.3% 和43.7%[44]. 針對(duì)磨?？赡軙?huì)因摩擦帶電而影響傳感器測(cè)量的電容值的問(wèn)題， 薛倩等提出了利用荷電磨粒信息修正電容值的方法， 并采用電容層析成像與靜電層析成像融合的成像技術(shù)， 利用靜電傳感器采集的荷電磨粒信息對(duì)電容傳感器采集的電容值進(jìn)行加權(quán)融合修正， 提高了圖像重建的質(zhì)量[45].

2 油液磨粒鐵譜分析技術(shù)

不同類型的磨損會(huì)產(chǎn)生種類、 尺寸、 顏色不同的磨粒， 鐵譜分析技術(shù)就是根據(jù)這種特性對(duì)鐵譜片磨粒的外形進(jìn)行觀察分析， 從而實(shí)現(xiàn)磨粒的檢測(cè). 鐵譜檢測(cè)流程如圖 5 所示， 首先將油液中的磨粒按照尺寸分離， 沉積在不同的載玻片上， 再使用鐵譜顯微鏡觀察磨粒的表面特征， 從而判斷磨粒類型和磨損類型. 檢測(cè)流程中需要制作鐵譜片， 但其過(guò)程較為復(fù)雜， 制作好鐵片后通過(guò)鐵譜分析可以檢測(cè)磨粒的類型、 尺寸， 但不能直接獲得磨粒含量的數(shù)據(jù)， 還需要通過(guò)光密度計(jì)等裝置來(lái)測(cè)量磨粒含量的數(shù)值.

圖 5 鐵譜檢測(cè)流程圖

2015年， 馮偉等結(jié)合放大的鐵譜圖片， 闡述了通過(guò)磨粒表面特征與磨粒形成機(jī)制的對(duì)應(yīng)關(guān)系來(lái)確定產(chǎn)生磨粒的摩擦副的磨損原因和磨損情況的原理[46]. 鐵譜分析最初極其依賴操作人員， 分離磨粒、 制作鐵譜片、 識(shí)別磨粒這些步驟都離不開(kāi)人工操作， 但缺乏經(jīng)驗(yàn)的操作者極有可能判斷失誤， 影響磨損分析的結(jié)果. 2018年， 姚春江等根據(jù)磨粒形貌和磨損形式對(duì)磨粒制定了分類標(biāo)準(zhǔn)， 根據(jù)磨粒的濃度對(duì)磨損情況進(jìn)行了分級(jí)， 并綜合操作人員的工作經(jīng)驗(yàn)形成了典型標(biāo)準(zhǔn)圖譜， 不僅為油液磨粒檢測(cè)的鐵譜分析提供了標(biāo)準(zhǔn)和參考[47]， 更為預(yù)測(cè)和判斷機(jī)械故障提供了依據(jù). 人工觀察圖像特征耗時(shí)耗力， 且不能保證檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性， 這些缺陷限制了鐵譜分析的發(fā)展. 研究人員開(kāi)展了磨粒智能識(shí)別的研究， 結(jié)合數(shù)字圖像識(shí)別磨粒的鐵譜分析技術(shù)已實(shí)現(xiàn)了計(jì)算機(jī)智能化識(shí)別[48]. 國(guó)內(nèi)外學(xué)者嘗試將其他技術(shù)與鐵譜技術(shù)結(jié)合來(lái)提高鐵譜分析的速度， 如使用濾紙收集磨粒代替繁瑣的制譜步驟、 訓(xùn)練計(jì)算機(jī)智能識(shí)別磨粒圖片代替人工觀察等. 2019年， Wang S等針對(duì)形狀相似的磨粒分類識(shí)別的問(wèn)題， 將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于鐵譜分析中， 對(duì)100幅真實(shí)磨粒圖像進(jìn)行了基于產(chǎn)生機(jī)制的磨粒分類實(shí)驗(yàn)， 對(duì)疲勞磨損磨粒的識(shí)別率達(dá)到了85.7%， 對(duì)嚴(yán)重滑動(dòng)磨損磨粒的識(shí)別率達(dá)到了80%， 所提方法適用于需對(duì)磨粒精確分類的工作環(huán)境[49]. 2020年， 孫云嶺等進(jìn)行了濾紙分離磨粒的研究， 使用不同孔徑規(guī)格的濾紙過(guò)濾磨粒來(lái)代替制作鐵譜片， 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明濾紙法檢測(cè)結(jié)果與制作鐵譜片分析的結(jié)果一致， 驗(yàn)證了濾紙法過(guò)濾磨粒的可行性和現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)檢測(cè)的適用性[50]. Peng Yeping等研究了一種磨粒檢測(cè)和識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型(WP-DRnet)， 進(jìn)行了隨機(jī)梯度下降法更新卷積核參數(shù)的研究， 利用大量鐵譜圖像訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的試驗(yàn)表明， 該網(wǎng)絡(luò)的F值達(dá)到0.825， 精度為0.872， 召回率為78.3%， 系統(tǒng)性能較好[51]. 另外， 通過(guò)大量磨粒圖片訓(xùn)練計(jì)算機(jī)對(duì)磨粒進(jìn)行分類分級(jí)的研究表明， 運(yùn)用計(jì)算機(jī)深度學(xué)習(xí)觀察磨粒圖片的檢測(cè)效率比資料庫(kù)數(shù)據(jù)搜索的檢測(cè)效率更高. 應(yīng)用深度學(xué)習(xí)識(shí)別鐵譜片上磨粒的前提是用大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練計(jì)算機(jī)， 因此需要加強(qiáng)磨粒數(shù)據(jù)的收集， 可以通過(guò)改變拍攝環(huán)境來(lái)獲得更多具有差異性的數(shù)據(jù). Wang Jingqiu等提出了一種從大體確定到精確識(shí)別的磨粒檢測(cè)框架， 利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)不同磨損類型產(chǎn)生的磨粒的鐵譜圖像進(jìn)行了分類， 該網(wǎng)絡(luò)模型在訓(xùn)練過(guò)程中的平均準(zhǔn)確性達(dá)到了90%[52]. Fan Hongwei等利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)鐵譜圖像中的磨粒進(jìn)行了識(shí)別， 并利用遷移學(xué)習(xí)法來(lái)構(gòu)造測(cè)試的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 該方法對(duì)測(cè)試樣本的識(shí)別準(zhǔn)確率可達(dá)93.75%[53].

鐵譜分析技術(shù)通過(guò)對(duì)顆粒的形狀、 尺寸、 材料及分布濃度等進(jìn)行分析， 得到粗略的磨粒尺寸， 可以用來(lái)監(jiān)測(cè)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、 診斷設(shè)備的早期故障， 確保設(shè)備可靠運(yùn)行. 但鐵譜操作復(fù)雜， 難以實(shí)現(xiàn)磨粒的定量檢測(cè). 鐵譜分析技術(shù)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)是結(jié)合圖像分析技術(shù)和模式識(shí)別技術(shù)， 減少操作人員的工作量， 加快磨粒識(shí)別的速度， 提高磨粒識(shí)別的準(zhǔn)確率.

3 其他磨粒檢測(cè)技術(shù)

其他磨粒檢測(cè)技術(shù)包括超聲磨粒檢測(cè)技術(shù)、 光學(xué)磨粒檢測(cè)技術(shù)、 數(shù)字圖像處理技術(shù)等. 超聲磨粒檢測(cè)技術(shù)和光學(xué)磨粒檢測(cè)技術(shù)主要利用磨粒對(duì)聲波、 光波的反射來(lái)檢測(cè)磨粒， 數(shù)字圖像處理技術(shù)通過(guò)分割圖像、 識(shí)別磨粒特征參數(shù)來(lái)恢復(fù)磨粒圖像.

3.1 超聲磨粒檢測(cè)技術(shù)

超聲磨粒檢測(cè)技術(shù)利用磨粒的聲學(xué)特性來(lái)進(jìn)行檢測(cè)， 主要是利用聲波的反射， 即聲波傳播到磨粒表面時(shí)會(huì)被阻斷而發(fā)生反射. 磨粒的尺寸會(huì)影響對(duì)其聲波的反射幅度， 據(jù)此可以測(cè)量磨粒的直徑； 不同類型磨粒的反射聲波的波形不同， 據(jù)此可以區(qū)分磨粒和其他污染物[54-55]. 一般的聲波穿透力較弱， 難以穿透儲(chǔ)存潤(rùn)滑油的材料， 因此研究者多使用靈敏度高的超聲傳感器來(lái)檢測(cè)磨粒， 檢測(cè)微米級(jí)磨粒時(shí)選擇聚焦式超聲傳感器效果更佳. 磨粒檢測(cè)時(shí)， 超聲傳感器在檢測(cè)區(qū)域不停發(fā)射聲波， 當(dāng)磨粒經(jīng)過(guò)焦斑區(qū)域時(shí)會(huì)阻礙聲波的傳播， 縮短傳感器接收回波的時(shí)間， 而其他區(qū)域接收回波信號(hào)的時(shí)間會(huì)相對(duì)滯后， 據(jù)此就可以判斷磨粒是否存在.

不同形狀的磨粒對(duì)入射聲波的散射特性不同， 因此， 學(xué)者們針對(duì)不同形狀磨粒的散射模型進(jìn)行了研究， 其中對(duì)于球型磨粒散射模型的研究已經(jīng)比較成熟， 對(duì)其它形狀的磨粒均采用近似模型進(jìn)行研究. 2006年， 明廷鋒等進(jìn)行了球形磨粒散射聲壓的理論研究， 得到了180°, 120°, 90°, 60°等 4個(gè)散射角度的散射聲壓圖[56]. 徐超等建立了超聲磨粒傳感器的非線性聲場(chǎng)的模型， 分析了聚焦聲場(chǎng)的時(shí)頻域特性， 得到焦點(diǎn)位置會(huì)發(fā)生偏移的結(jié)論[57].

2016年， 李一寧等針對(duì)超聲傳感器聲場(chǎng)特性問(wèn)題， 進(jìn)行了超聲波聲場(chǎng)分布的理論分析， 主要是利用KZK方程求解了超聲傳感器超聲波聲場(chǎng)焦點(diǎn)分布的位置， 同時(shí)， 進(jìn)行了超聲換能器聲場(chǎng)仿真實(shí)驗(yàn)， 得到了傳感器整體和焦斑區(qū)域的聲場(chǎng)分布圖， 由圖可以得到焦斑的長(zhǎng)短軸長(zhǎng)度， 能夠?yàn)槌晜鞲衅髟O(shè)計(jì)提供參考數(shù)據(jù)[58]. 徐超等設(shè)計(jì)了一種可調(diào)整換能器軸線的新型超聲磨粒傳感器結(jié)構(gòu)， 其中包含0.3 mm的進(jìn)油小孔和錐孔型內(nèi)殼， 采用的超聲磨粒檢測(cè)系統(tǒng)如圖 6 所示； 聚苯乙烯顆粒檢測(cè)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明， 新傳感器的檢測(cè)靈敏度可達(dá)45 μm； 另外還分析了影響傳感器輸出的因素， 繪出了換能器焦點(diǎn)處聲壓與溫度、 黏度對(duì)應(yīng)關(guān)系的曲線[59]. 呂純等搭建了基于超聲傳感器的磨粒在線檢測(cè)系統(tǒng)， 以Delphi為檢測(cè)系統(tǒng)的控制軟件， 以45 μm, 100 μm, 150 μm, 220 μm為分段點(diǎn)分段顯示磨粒數(shù)量， 實(shí)驗(yàn)了磨粒實(shí)時(shí)檢測(cè)和檢測(cè)結(jié)果顯示[60]. 2017年， Du Li等針對(duì)具體檢測(cè)磨粒種類、 尺寸、 數(shù)量的需求， 進(jìn)行了超聲傳感器和感應(yīng)脈沖傳感器的集成化研究， 該集成傳感器可以準(zhǔn)確檢測(cè)非金屬磨粒、 黑色金屬磨粒、 非黑色金屬磨粒[61]. 2019年， Surojit Poddar等利用聲發(fā)射頻譜來(lái)判斷潤(rùn)滑油液中的磨粒濃度， 得到了滑動(dòng)軸承在正常工況和發(fā)生3次車身磨損情況下聲發(fā)射譜的不同頻率、 峰值特征[62].

圖 6 超聲磨粒檢測(cè)系統(tǒng)示意圖

大量研究表明： 影響超聲磨粒傳感器檢測(cè)效果的因素有磨粒位置、 油液粘度、 環(huán)境溫度等； 超聲傳感器焦斑區(qū)域很小且各點(diǎn)聲壓不同， 磨粒經(jīng)過(guò)不同檢測(cè)位置時(shí)傳感器輸出的回波信號(hào)不同， 因此磨粒經(jīng)過(guò)焦斑未知位置會(huì)影響磨粒的識(shí)別； 溫度會(huì)影響傳感器的輸出效果， 油液會(huì)吸收衰減聲波的能量從而影響傳感器的穩(wěn)定性[59]； 超聲測(cè)量?jī)x器自身產(chǎn)生的噪聲、 環(huán)境噪聲等會(huì)對(duì)檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性造成嚴(yán)重干擾. 因此， 超聲檢測(cè)傳感器研究還需進(jìn)一步考慮如何有效濾除噪聲、 提取微弱的磨?；夭ㄐ盘?hào)， 以及探索磨粒位置、 環(huán)境溫度等所造成誤差的修正方法.

3.2 光學(xué)磨粒檢測(cè)技術(shù)

光學(xué)磨粒檢測(cè)技術(shù)主要分為兩類： 光阻法磨粒計(jì)數(shù)方法和光譜檢測(cè)技術(shù).

光阻法檢測(cè)原理是使用光源照射檢測(cè)油樣， 磨粒經(jīng)過(guò)檢測(cè)區(qū)域時(shí)會(huì)遮擋光線， 使得光電探測(cè)器上光敏元件的阻值發(fā)生改變， 從而影響傳感器輸出的電壓信號(hào)， 通過(guò)光電探測(cè)器輸出信號(hào)的變化次數(shù)可以對(duì)磨粒進(jìn)行計(jì)數(shù). 原理示意圖如圖 7 所示.

圖 7 光阻檢測(cè)原理示意圖

光譜分析利用了物質(zhì)原子和分子層面的特性. 原子發(fā)射光譜法是利用磨粒原子核外電子躍遷時(shí)發(fā)射出光線的譜線來(lái)識(shí)別磨粒， 不同元素的原子發(fā)射光譜的特征不同， 不同含量的元素發(fā)出特征譜線的強(qiáng)度也不同. 由于大多數(shù)非金屬元素不活躍， 在光譜分析時(shí)難以得到靈敏的發(fā)射光譜線， 因此原子光譜分析難以對(duì)非金屬磨粒進(jìn)行檢測(cè). 光譜分析只能檢測(cè)油液中10 μm以下的金屬磨粒.

2014年， 朱兆聚等對(duì)同一油樣分別進(jìn)行了理化性能分析、 鐵譜分析、 光譜分析實(shí)驗(yàn). 理化性能分析可確定油樣的粘度， 鐵譜圖像分析可直接觀察磨粒形貌， 原子發(fā)射光譜可準(zhǔn)確分析元素含量[63]. 2015年， 張鵬飛等針對(duì)現(xiàn)有機(jī)械磨損狀態(tài)評(píng)估方法存在局限性的問(wèn)題， 提出了一種新的磨損評(píng)估方法， 即將光譜分析和自動(dòng)磨粒檢測(cè)的結(jié)果融合來(lái)分析檢測(cè)對(duì)象的磨損信息， 該方法提高了磨損評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性[64]. 2016年， Mihalcova等研究了理化分析、 光譜分析、 鐵譜分析檢測(cè)磨粒的效果， 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明， 3種方法都能準(zhǔn)確評(píng)估磨損情況[65].

3.3 磨粒圖像分割處理技術(shù)

磨粒智能識(shí)別過(guò)程中， 把待處理的磨粒圖像分割成含磨粒特征信息的小區(qū)域是一個(gè)重要步驟. 左云波等針對(duì)傳統(tǒng)圖像分割方法所得磨粒圖像準(zhǔn)確率低的問(wèn)題， 進(jìn)行了N步距離連通算法的研究， 利用改進(jìn)的Sobel算子進(jìn)行磨粒圖像分割， 新的圖像分割方法得到的磨粒圖像更清晰， 磨粒外觀特點(diǎn)更明晰[66]. 2019年， 蔣志強(qiáng)等利用高速數(shù)字?jǐn)z像機(jī)采集了油液檢測(cè)圖像， 研究了圖像中磨粒目標(biāo)的識(shí)別問(wèn)題， 采用維納濾波算法對(duì)運(yùn)動(dòng)磨粒模糊圖像進(jìn)行了恢復(fù)， 該方法對(duì)直徑大于 50 μm 的磨粒目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確率可達(dá)100%[67]. Wu Hongkun等針對(duì)磨粒圖像退化的問(wèn)題， 進(jìn)行了利用磨粒邊界特征恢復(fù)圖像的研究， 采用階躍邊緣模型來(lái)描述磨粒邊界， 根據(jù)最大局部清晰度來(lái)融合和恢復(fù)磨粒特征， 提高了磨粒分析的魯棒性[68].

4 總結(jié)與展望

機(jī)械設(shè)備的智能化、 集成化對(duì)設(shè)備工作的穩(wěn)定性提出了更高的要求， 同時(shí)， 特殊的工作環(huán)境和工作要求也需要對(duì)機(jī)械故障進(jìn)行預(yù)測(cè)， 對(duì)潤(rùn)滑油液中磨粒進(jìn)行在線檢測(cè)是一種實(shí)時(shí)、 有效的故障預(yù)測(cè)方法. 檢測(cè)潤(rùn)滑油液中磨粒的方法根據(jù)其檢測(cè)結(jié)果的時(shí)效性可分為離線檢測(cè)技術(shù)和在線檢測(cè)技術(shù). 離線檢測(cè)技術(shù)包括鐵譜分析技術(shù)、 光譜分析技術(shù)、 超聲檢測(cè)技術(shù)等； 在線檢測(cè)技術(shù)主要是電磁學(xué)檢測(cè)技術(shù)， 包括電感型、 電容型、 感應(yīng)型磨粒檢測(cè)方法. 磨粒離線檢測(cè)技術(shù)需要采集油液樣品進(jìn)行分析， 檢測(cè)靈敏度高， 因此磨粒離線檢測(cè)技術(shù)適用于機(jī)械故障發(fā)生后的故障診斷處理. 例如： 鐵譜分析技術(shù)可觀察磨粒的形貌， 判斷機(jī)械磨損部位和磨損程度， 適用于需精確判斷磨損部位及程度的情況； 光譜分析技術(shù)可具體分析磨粒的元素、 尺寸和含量， 適用于檢測(cè)微小磨粒、 判斷故障程度的情況. 磨粒在線檢測(cè)技術(shù)依賴傳感器采集檢測(cè)區(qū)域的磁場(chǎng)強(qiáng)度、 電容信息， 傳感器與油液無(wú)接觸， 不需要分離磨?；蛴^察磨粒外觀， 因此磨粒在線檢測(cè)技術(shù)可間接、 快速地獲得磨粒信息， 適用于機(jī)械正常運(yùn)轉(zhuǎn)期間的故障預(yù)測(cè).

目前的磨粒在線檢測(cè)技術(shù)研究中， 學(xué)者們對(duì)各類傳感器輸出信號(hào)的理論值推導(dǎo)已經(jīng)比較完善. 根據(jù)磨粒電磁學(xué)特性進(jìn)行油液中磨粒檢測(cè)的技術(shù)均可識(shí)別金屬磨粒； 電感型傳感器可以區(qū)分鐵磁性和非鐵磁性磨粒； 電容傳感器可以區(qū)分油液中的氣泡和金屬磨粒. 這些磨粒在線檢測(cè)方法可以快速檢測(cè)磨粒， 可檢測(cè)的磨粒尺寸也越來(lái)越小， 精度越來(lái)越高， 但檢測(cè)結(jié)果極易受影響， 如環(huán)境中的磁場(chǎng)、 噪聲、 磨粒因摩擦帶電都會(huì)使傳感器測(cè)量結(jié)果出現(xiàn)誤差. 減少工作環(huán)境中的干擾因素已成為磨粒在線檢測(cè)技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵. 從傳感器結(jié)構(gòu)和電路設(shè)計(jì)角度出發(fā)， 研究減小噪聲干擾的技術(shù)， 有助于提高傳感器檢測(cè)的準(zhǔn)確率. 隨著檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展， 磨粒在線檢測(cè)技術(shù)在提供油液中磨粒存在與否的及時(shí)性方面具有較大優(yōu)勢(shì)， 同時(shí)， 檢測(cè)磨粒尺寸、 種類的精度也越來(lái)越高， 可以根據(jù)微小的磨粒預(yù)測(cè)機(jī)械故障前期， 延長(zhǎng)機(jī)械設(shè)備的使用壽命.

磨粒離線檢測(cè)技術(shù)中， 鐵譜分析技術(shù)適用于大磨粒的檢測(cè)， 與深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合， 減少了操作人員的工作量， 提高了鐵譜圖片分析的速度和準(zhǔn)確率； 后續(xù)研究需要加深神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)磨粒分級(jí)、 識(shí)別的訓(xùn)練， 構(gòu)建復(fù)雜有效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以實(shí)現(xiàn)鐵譜磨粒圖像的智能識(shí)別. 光譜分析技術(shù)是潤(rùn)滑油液磨粒檢測(cè)技術(shù)中檢測(cè)性能最穩(wěn)定、 檢測(cè)靈敏度最高的技術(shù)， 應(yīng)用于檢測(cè)機(jī)械故障時(shí)， 可準(zhǔn)確分析磨粒的類別、 尺寸和含量， 從而確定磨損級(jí)別來(lái)評(píng)判是否需要修理設(shè)備. 離線檢測(cè)技術(shù)多用于故障診斷， 對(duì)檢測(cè)磨粒的精確度要求極高， 詳細(xì)的磨粒參數(shù)有助于快速準(zhǔn)確地確定機(jī)械磨損部位. 因此， 采用更高靈敏度的光譜分析技術(shù)檢測(cè)磨?？梢约?xì)化分析機(jī)械設(shè)備各個(gè)部位的磨損情況. 鐵譜分析技術(shù)不能確定磨粒的含量， 為了實(shí)現(xiàn)磨粒檢測(cè)技術(shù)的市場(chǎng)推廣， 今后磨粒檢測(cè)技術(shù)將融合多種技術(shù)， 集成多種磨粒檢測(cè)方法. 例如， 可使用磨粒在線檢測(cè)技術(shù)對(duì)待測(cè)油樣中的磨粒尺寸進(jìn)行粗略估計(jì)， 當(dāng)磨粒尺寸超出某一閾值(可造成機(jī)械設(shè)備故障的尺寸)時(shí)， 將含磨粒的油樣進(jìn)行離線檢測(cè)， 確定磨粒的種類和尺寸， 從而確定磨粒的來(lái)源， 便于更換設(shè)備部件， 這樣不僅可以提升磨粒檢測(cè)系統(tǒng)的檢測(cè)性能， 還能使磨粒檢測(cè)系統(tǒng)適應(yīng)更復(fù)雜的工作環(huán)境.