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机械磨损的元素含量分析方法在机械故障诊断中的应用           
机械磨损的元素含量分析方法在机械故障诊断中的应用
作者:佚名 文章来源:不详 点击数: 更新时间:2009-5-17 16:06:16
1.5

15.6

3.7

12

2001.7.3

 

22.5

1.5

21.3

5.8

13

20ad2001.8.16

 

28.5

1.3

27

5.6

14

2001.9.30

 

21

1

25

6

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2001.10.25

 

21.4

1.1

28.5

5.4

16

2001.11.4

 

34.4

2.3

8.1

3

        3.2  磨粒元素相对含量分析法
        3.2.1 概念
        从前面的讨论我们知道,机械设备在正常运行状态下,磨粒含量的变化率是一个常量,也就是说各个摩擦副的磨粒含量增加的比例是一样的。从这个思路出发,我们可以对一种磨粒元素占总体磨粒元素的比例进行研究。假如磨粒元素包括n中元素,它们的对应绝对元素含量时 C1, C2, C3, C4, C5, CN,对应于Ci 的比例用Si表示。则第I种元素的Si如下表示:
      

    &nb1f88sp;   我们称Si为第I种元素的相对含量
        3.2.2 相对含量反映机械运行状态的的机理
        由于机械设备在正常运行状态下,各个摩擦副的磨粒含量增加的比例是一样的,假设是β倍。则:

        由上式可见,元素相对含量在机械设备处于正常工作状态时趋于稳定。当某一种磨损元素或几种含量异常时,元素相对含量就会增大,而其他磨损员的含量就会缩小。拉大了元素含量的相对差距。因此,有关元素相对含量的变化反映了机械设备的运行状态。由公式可见,元素的相对含量与润滑油总量无关,与换油和加油的量都没有多大关系。因此,它克服了绝对元素含量分析的缺点,并且,可以用于机械磨损的任何磨损阶段。
        3.2.3  相对含量的分析应用
        在理想的情况下,正常运行机械设备的相对含量是一个不变的量。但是,由于光谱分析、取样等误差的存在,每一种元素相对含量都服从正态分布。因此,我们可以对正常运行状态的相对含量进行统计分析,算出平均值和标准方差。确定警告值和故障值。公式如下:
             警告值=平均值+x1*标准方差
             故障值=平均值+x2*标准方差
        其中x1、x2是由经验确定的值。一般x2取为x1的两倍。
        按前人的研究经验和统计学、机械相关理论,x1、x2推荐按下表3取值。
                                  表3  x1x2推荐值

 

x1推荐值

X2推荐值

连续运转机械设备(如天然气压缩机组)

2

3

其他机械设备

2

4

工程机械

2.5

5

将表1的数据转换成磨粒相对含量,见表4

                          表4  采油一厂3#压缩机的磨粒相对含量

 

10

11

12

13

14

201315

16

Fe

0.52

0.45

0.44

0.45

0.40

0.38

0.72

Cr

0.04

0.04

0.03

0.02

0.02

0.02

0.05

Cu

0.38

0.41

0.42

0.44

0.47

0.51

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