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TPM深入油液分析估計磨損問題

來源/作者: TPM咨詢服務中心 丨 發布時間:2017-06-29 丨 瀏覽次數:

  第一位,也是最重要的,很多實驗可以檢測潤滑油的純度。這些實驗十分直接,檢測結果可以直接與新油相比較,計算出哪些參數發生了改變。估計磨損問題設計責任線或監測巨大的變化趨勢是很普通的活動。
  
  通過油液檢測也可以監測污染程度,常常用清潔目標來鼓勵維護行動,這樣可以使潤滑油回到可接受的污染水平。
  
  以預先維護原則為基礎的項目可以監測和改正上面提到的參數,這個項目將會大幅度減少機械磨損的可能性-第三個參數可以通過油液分析來有效的監測。保持潤滑油的純度、清潔將會使機械磨損最小化,這是一個真正的事實。雖然我們努力了很多,但仍有多種磨損形式。如失調,不平衡,超載,不合理的安裝,等等。這些磨損常常發生,而且都不是維護專家所能想到的。所以,監測機械磨損需要有一個基本的策略。
 
估計磨損問題
估計磨損問題
  
  油液分析一直以來都是早期發覺磨損問題,早期維護的好方式。磨損金屬和磨損顆粒度會在機械出現癥狀之前增加,如震動,溫度或噪音。但是,確定金屬磨損的程度卻很難。測定工業應用中常用設備的磨損程度也很難。下面的齒輪箱例子強調了這一點。
  
  齒輪箱中應該有多少鐵成分在潤滑油中?聽起來很簡單。但是,當包括很多不同大小,類型,重量,環境和工具時,這個問題就顯得有些復雜了。如果考慮到很多潤滑系統和潤滑油類型,這個問題就更復雜了。考慮一下這個問題的正確答案是不是顯得尤其重要了呢?......可能不重要。但大多數情況下,每次取樣油的時候就會問到這樣的問題。如果油液分析能夠有效的監視機械磨損問題,那我們就要問一些更有用的問題了。
  
  常常需要確定的問題往往是一些很普通的問題。所以,普通是什么意思?根據韋勃斯特字典,普通就是指既適合一般又適合特殊類型。如何在大種類中辨別某一類型如齒輪箱?答案很簡單,通過盡可能的估計數據。在我們繼續之前,回顧一下過去估算的磨損金屬是很有必要的。
  
  固定限制
  
  很多項目選用固定限制,給每一個磨損金屬規定通過或報廢標準。圖1是固定限制的一個舉例。
  
  這種方式的缺點是忽略了不同的產生因素。齒輪箱有很多種大小和形狀。某些齒輪箱載重量小,運行速度不變,這樣的齒輪箱磨損率低。如果含鐵量達到200 ppm,這個問題可能顯得尤為嚴重了。從另一方面來講,齒輪箱低速運行,載重量很重,在裝配廠里測量的齒輪箱中油液含鐵量不到500 ppm。
  
  估計磨損問題潤滑方式對磨損金屬程度有很大的影響。很多齒輪箱是被潑上潤滑油的,油液容積也很小。如果這樣,磨損金屬將會隨著時間沉積在潤滑油中。這種情況表明磨損金屬程度持續增加,當程度達到固定警戒線時,會形成錯誤的讀數。其它齒輪箱通過過濾循環系統潤滑,當磨損顆粒一產生,就會被過濾出去。這樣,磨損金屬趨勢可能會很平穩,在不超過固定警戒線的時候就會發生巨大的改變,而這種情況可能會被固定限制系統忽略掉。
  
  趨勢分析
  
  趨勢分析允許某一特殊部件的類型發展。如果取樣技術和間隔一致,磨損金屬程度的常規檢測可以有效檢測磨損率的改變量。它可以幫助解釋設備組中各種各樣的變化。如,無任何特征的含鐵量增加,表明磨損率的改變。
  
  很多技術可以應用于估計趨勢數據,如,平均值,標準偏離,線性回歸。這些技術用于辨別不尋常的條件,這些條件與機械的過去行為有關系。丟失的數據是機械類型中最普通的類型。齒輪箱產生這種程度的鐵是普通的嗎?
  
  家譜分析
  
  這個問題的答案可以通過使用家譜分析來解決。這是一個技術問題,比較相似組磨損金屬程度或相同設備和普通、特殊軸承的關系。它的工作方式如下:
  
  設備按家系組合在一起。很多工廠包括相同的設備,如很多發電廠的GE Frame 7氣輪機。設備也可以按照載重量,大小,潤滑類型和操作參數分類,如化學廠的震動機組。整體估計磨損金屬數據。其次,將每個數據與家系磨損率相比較。
  
  如,鋼鐵廠有50個發動機軸承組成家系。平均錫讀數是7 ppm,90%的軸承讀數不到10 ppm。可以肯定地說它是正常的。因為這些軸承油中錫含量不到10 ppm。如果其中一個軸承發現錫含量達到35 ppm,肯定地說磨損率不正常。努力確定高磨損率的原因,更正這個問題。問題可以在損壞發生之前分解,統一和解決,解決不成熟軸承報廢問題和更換成本問題。
  
  家譜分析技術對大公司和小公司都有很大的影響。大公司可以通過這種項目檢測工廠內的大型相似設備,同時可以校訂個別工廠。設備少的公司可以與設備多的公司磨損率相比較,吸收他們的實驗數據。
  
  混合技術
  
  TPM咨詢公司對于理想的分析項目是三者分析技術的混合。如果只用一種項目,可能顯的過于笨重。這就是信息技術系統應用的地方。計算機可以自動處理從各種技術方式得到的數據,然后給出最可能的分析結果。
  
  計算機現在可以通過統計計算估計磨損問題,數據庫開發比較固定限制,趨勢分析和家譜分析的測試數據,然后選擇最適合應用的結果。


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