油液污染分析在机械磨损检测中的研究进展

光谱、铁谱等油液分析技术既能够反映油液污染的程度,也能够反映机械磨损的烈度。文中依据磨损产生的机理,简要综述了光谱、铁谱等油液污染检测技术在判断机械磨损状况中的研究现状,介绍了图像处理技术、计算机技术、人工免疫系统等技术在判断污染与磨损关系中的应用进展,并指出了油液分析技术应用在机械磨损领域的发展方向。

全新的润滑理念及油液监测技术

针对我国工业界设备润滑管理的误区,提出新的润滑管理理念,探讨我国润滑油品市场面临的主要问题,同时介绍油液监测技术的主要作用及应用案例,说明油液监测技术是设备润滑状态监测和磨损故障诊断的重要技术手段。

油压曲线监测在滑动轴承磨损诊断中的应用

轴承是大型机械设备的重要摩擦副部件,需要采取有效手段对其运行状态进行监测。通过对轴承失效原因的统计分析,指出目前用于轴承状态监测的油液分析和振动分析方法的不足。根据国外学者提出的油压测绘原理,提出一种新的轴承状态监测方法——油压曲线监测,通过对设备润滑油油压与油泵转速关系曲线的定期监测来发现轴承存在的异常磨损。该方法可用于对大型柴油机、透平机和压缩机的状态监测,弥补了油液分析和振动分析的不足。

油液监测技术在汽车制造设备运行管理中的应用

介绍了将油液监测技术应用于汽车制造设备运行管理的基本情况,并通过几个具体案例说明了油液监测技术对提高设备可靠性,降低设备运行维护成本的作用。

油液监测数据的人工神经网络及支持向量机预测方法分析

作为集中参数预报方法,人工神经网络和支持向量机对于参数变化不大的系统具有广泛的适用性。本文对其在油液监测领域进行趋势预测时进行了系统的分析,内容包括:神经网络的选择、预测方案的设计、预测策略的选择及与支持向量机的比较。

BP神经网络在油液污染与磨损预测中的应用

针对传统BP算法存在的不足进行改进,采用共轭梯度法与Levenberg-Marquardt法对BP神经网络进行优化;通过实际数据进行预处理、建模分析,对比传统BP神经网络和经过优化后BP神经网络,证明了优化后的神经网络在油品污染与磨损的预测方面具有更好的泛化能力。

大型盾构机主轴承润滑故障诊断与对策

针对某大型盾构机出现的异常振动问题,通过对主轴承润滑系统及密封方式的研究,对可能造成主轴承润滑系统污染的润滑剂和水样进行检测,分析表明盾构机出现异常振动是由于润滑系统受到油脂污染,造成轴承和齿轮的润滑不良。根据分析结果,检查了润滑系统管路,并对油箱进行反复清洗,除去油箱中的污染物,使润滑系统恢复正常,保证了盾构机的运行安全。