作者：郑广健 字数：2188
摘 要：本文根据铁谱诊断的要求，分析了机械设备磨损故障和铁谱诊断过程，在综合分析铁谱诊断方法的基础上，提出了一个智能化铁谱诊断系统。
关键词：机械磨损；故障分析；铁谱技术；故障诊断
机械零部件的磨损是机械设备发生的故障中最常见、最主要的故障形式，据统计，磨损故障占机械设备故障的80%。机械零部件发生磨损时，磨损颗粒便进入润滑系统并悬浮在润滑油中。这些微小的磨损颗粒携带有机械设备发生磨损故障的重要信息，为了从润滑油里的磨损颗粒中获取有关机械设备磨损故障的特征信息，常采用“油液监测技术”，其中“铁谱分析技术”是监测磨损工况和诊断磨损故障最为有效的方法。
然而，在铁谱诊断技术诊断过程中的磨粒识别和故障诊断这两个关键步骤主要凭借人的经验。随着人工智能和神经网络技术在铁谱诊断中的应用，对磨损故障的分类与铁谱诊断方法提出了新的要求。
1 机械设备磨损故障分析
1、机械设备磨损故障的原因：
机械设备磨损故障（简称磨损故障）指由于相对运动的两个表面之间的摩擦磨损致使设备的功能低于规定水平的状态。概括地讲，引起磨损故障有两种情况：
（1）由设备设计时预计之中的常规磨损引起的故障。
（2）设备安装与使用过程中的异常磨损导致的故障。
机械零件在安装过程中安装不良或清洗不干净会导致设备在运转过程中的异常磨损，或者在使用过程中由于偶然的外来因素和内部因素影响而出现异常磨损。异常磨损引发的故障具有偶然性和突发性，对此类故障的诊断具有重要意义。
2、磨损故障的分类：
（1）按磨损机理划分：
不同的磨损机理产生的磨粒各异，因而可通过磨粒分析来识别引起磨损故障的磨损机理：
1）粘着磨损：接触表面作相对运动时，使材料从一个表面转移到另一个表面而造成的一种磨损。
2）磨料磨损：由于硬颗粒或硬突起物使材料产生迁移而造成的一种磨损。
3）疲劳磨损：由于循环交变应力引起疲劳而使材料脱落的一种磨损。
4）腐蚀磨损：由于与周围介质发生化学反应而产生的一种磨损。
（2）按磨损形式划分：
磨粒产生与磨损表面有密切的联系，因而可从磨损表面的破坏形式来分类：
1）划伤：由于犁沟作用，在滑动方向上产生宽而深的划痕。
2）点蚀：在接触应力反复作用下使金属疲劳破坏而形成的表面凹坑。
3）剥落：金属表面变形强化而变脆，，在载荷作用下产生微裂纹随后剥落。
4）胶合：由粘着效应形成的表面结点具有较高的连接强度，使剪切破坏发生在表面层内一定深度，因而导致严重磨损。
5）腐蚀：由于润滑油中含水和润滑油膜破裂而使金属与周围介质发生化学反应而产生的表面损伤。
（3）按磨损类型划分：
1）正常磨损和磨合期磨损：滑动表面经常发生的正常磨损。
2）切削磨损：由于滑动表面的相互穿入引起的非正常磨料磨损。
3）滚动疲劳磨损：滚动接触表面的疲劳磨损。
4）严重滑动磨损：滑动表面的过载和高速造成的磨损
（4）按磨损原因划分
按磨损原因来分，可分为由磨料进入、润滑不良、油中含水、安装不良或有裂纹、过载、高速、过热和疲劳等引起的故障。
2 铁谱诊断过程
铁谱诊断技术是一种以磨损颗粒分析为基础的诊断技术。采用该技术监测机械零部件的磨损状态，无需将正在运转的机械设备打开或关闭，就可确定其磨损状态。由机械零部件产生的磨损颗粒作为分离相存在于润滑油中，通过铁谱仪磁场的作用将它们从润滑油中分离出来。通过观察磨粒的颜色、形态、数量、尺寸及尺寸分布，可以推断机械设备的磨损程度、磨损原因和磨损部位。
具体来讲，铁谱诊断过程可分为以下几个步骤：
（1）取油样，制谱片，得到设备磨损状态的特征颗粒；
（2）从谱片上的磨损颗粒中提取设备磨损状态的有用信息（征兆），磨粒识别与统计，磨损参数测量；
（3）根据上述征兆，识别设备的磨损状态，包括识别设备的磨损状态将有无异常与是否已有异常；
（4）根据设备的征兆与状态，进一步分析设备的磨损状态及其发展趋势，包括当设备有故障时，分析故障位置、类型、性质、原因与趋势等；
（5）根据设备的状态与趋势，作出决策，干预设备及其运行过程。
为了提高铁谱诊断技术的准确性和智能性，必须进一步发展定量铁谱诊断方法，将智能化技术应用到铁谱诊断。
3 智能化铁谱诊断
从实际应用的需要出发，提出了一种智能化铁谱诊断系统。
该系统包括3 大模块：磨粒分析模块、磨粒识别与统计模块和机械磨损故障铁谱诊断模块。在磨粒分析模块中可以采用计算机图像分析和模拟人工分析两种方式。铁谱图像分析子系统能够提取定量的磨粒特征参数，提取的信息中的一部分输入磨粒识别与统计模块，并采用神经网络技术识别磨粒，经统计后，将结果送入磨粒信息库。模拟人工分析子系统，采用人机协作的方法，人工提取定性的磨粒特征参数，应用神经网络专家系统进行磨粒识别，识别结果经统计后送入磨粒信息库。机械磨损故障铁谱诊断模块根据用户需要可实现磨损状态诊断、磨损故障类型诊断和磨损原因诊断。
参考文献
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