El desgaste de piezas mecánicas es la forma de falla más común y mayor de los equipos mecánicos, y es uno de los principales obstáculos que afectan el funcionamiento normal de los equipos mecánicos. Según las estadísticas, las fallas por desgaste representan el 80% de las fallas de los equipos mecánicos [1], y el desgaste también puede inducir otros tipos de fallas. Con el desarrollo de la industria moderna, los requisitos para la continuidad de la producción y la confiabilidad del funcionamiento de las máquinas y equipos aumentan constantemente. Por lo tanto, el monitoreo y diagnóstico de fallas del estado de desgaste de los equipos mecánicos es de gran importancia. Cuando las piezas mecánicas se desgastan, las partículas de desgaste ingresan al sistema de lubricación y quedan suspendidas en el aceite lubricante. Estas pequeñas partículas de desgaste transportan información importante sobre el desgaste y fallas de los equipos mecánicos. Para obtener información característica sobre fallas por desgaste de equipos mecánicos debido a partículas de desgaste en el aceite lubricante, a menudo se utiliza la "tecnología de monitoreo de aceite", incluido el método de tapón magnético, espectroscopia, ferrografía, método de trazador radiactivo, método de filtración y ley de conteo de partículas. La práctica ha demostrado que entre estos métodos, la tecnología de análisis de ferrografía es el método más eficaz para monitorear el estado de desgaste y diagnosticar fallas de desgaste, y desempeña un papel importante en la gestión diaria, el mantenimiento predictivo, el análisis de confiabilidad y la predicción de la vida útil de los equipos.
Sin embargo, en los casi 20 años de aplicación de la tecnología de diagnóstico de ferrografía, los dos pasos clave en el proceso de diagnóstico, la identificación de partículas de desgaste y el diagnóstico de fallas, se basan principalmente en la experiencia humana. Debido a la complejidad de los fenómenos de desgaste, los diferentes objetos de investigación y la falta de comunicación suficiente entre los analistas de ferrografía, aunque en la clasificación y clasificación de partículas abrasivas, el uso de la terminología de partículas abrasivas y la descripción de fallas por desgaste es confuso
Aún queda algo de trabajo básico por hacer en la estandarización de la terminología, pero
Gracias a los esfuerzos de algunos investigadores, se ha alcanzado una visión relativamente consistente. Por el contrario, existen pocos estudios sobre la clasificación y estandarización de las descripciones de fallas por desgaste. En el diagnóstico manual, la atención se centra en la identificación de partículas de desgaste y la confusión en la descripción de los fallos de desgaste, lo que no tiene un impacto destacado en el diagnóstico de fallos. Con la urgente necesidad de un diagnóstico inteligente en el monitoreo in situ y la aplicación de tecnología de procesamiento de imágenes por computadora y tecnología inteligente (inteligencia artificial y red neuronal) en el diagnóstico de ferrografía, se han planteado nuevos requisitos para la clasificación de fallas de desgaste y el diagnóstico de ferrografía. métodos. Este artículo divide el sistema en varios procesos: falla por desgaste de equipos mecánicos y diagnóstico de ferrografía. Basado en un análisis integral de los métodos de diagnóstico de ferrogramas, se propone un modelo de diagnóstico de ferrograma inteligente.
1 Análisis de falla por desgaste de equipos mecánicos
1.1 Causas de falla por desgaste de equipos mecánicos
Falla por desgaste de equipos mecánicos (en adelante, falla por desgaste) se refiere a dos razones: Un estado en el que la fricción y el desgaste entre superficies relativamente móviles hacen que la funcionalidad del equipo caiga por debajo del nivel especificado. En términos generales, existen dos tipos de fallas por desgaste: ① Fallas causadas por el desgaste normal esperado durante el diseño del equipo. En los pares de fricción de piezas mecánicas generales, el proceso de desgaste normal de las piezas se puede dividir aproximadamente en tres etapas: desgaste de rodaje, desgaste estable y desgaste severo. Cuando el desgaste estable alcanza un cierto período, la tasa de desgaste del equipo aumenta rápidamente con el tiempo, excediendo el nivel de desgaste especificado en el diseño del equipo, provocando que las condiciones de trabajo se deterioren drásticamente y luego el equipo falla o incluso falla por completo. ②Desgaste anormal durante la instalación y uso del equipo.
Provocado por un mal funcionamiento. Una instalación inadecuada o (y) una limpieza deficiente de las piezas mecánicas durante la instalación provocará un desgaste anormal del equipo durante el funcionamiento, o debido a factores externos inesperados (entrada de abrasivo, cambios en las condiciones de carga, rayones durante el uso) A: debido al arado rayones anchos y profundos en la dirección de deslizamiento causados por el arado).
b Corrosión por picaduras: el metal muere bajo tensión de contacto repetida, etc. ) y factores internos (mala lubricación, fricción y calor, etc.) provocan un desgaste anormal. ¡Pervertido lleva un arco! Las fallas son accidentales y repentinas, por lo que su diagnóstico es de gran importancia.
1.2 Clasificación de los fallos de desgaste
El objetivo de la clasificación es hacerla común y práctica.
Según determinadas normas, los distintos fallos por desgaste que se producen en el mundo se pueden dividir en varios tipos básicos. Una clasificación razonable puede simplificar el trabajo de diagnóstico, facilitar el proceso de identificación del estado del diagnóstico de fallas y mejorar la efectividad del diagnóstico de fallas. Dado que la tecnología de ferrografía tiene ventajas únicas en el diagnóstico de fallas de desgaste, la clasificación de este artículo se centra principalmente en los métodos de diagnóstico de ferrografía. Según los diferentes propósitos de aplicación, es más apropiado clasificar las fallas de desgaste según los siguientes aspectos. 1.2.1 Clasificados por mecanismo de desgaste.
Diferentes mecanismos de desgaste producen diferentes partículas abrasivas. El análisis de partículas de desgaste puede identificar los mecanismos de desgaste que conducen a fallas por desgaste, lo que ayuda al diseño y fabricación de equipos. Los mecanismos de desgaste relevantes para el análisis de lubricantes se pueden dividir en las siguientes categorías:
Desgaste adhesivo: un tipo de desgaste causado por la transferencia de material de una superficie a otra debido a la soldadura en fase sólida cuando las superficies de contacto se mueven relativamente. el uno al otro. b. Desgaste abrasivo: Un tipo de desgaste causado por la migración de material causada por partículas duras o protuberancias duras. c Desgaste por fatiga: tipo de desgaste que hace que el material se caiga debido a la fatiga causada por tensiones alternas cíclicas. El desgaste por desgaste debe incluirse en esta categoría.
d. Desgaste por corrosión: tipo de desgaste provocado por una reacción química con el medio circundante. Este desgaste incluye desgaste oxidativo, desgaste inducido por hidrógeno y desgaste por corrosión dieléctrica. 1.1.2 Dividido según forma de desgaste.
La generación de partículas abrasivas está estrechamente relacionada con la superficie de desgaste, por lo que se puede clasificar según la forma de falla de la superficie de desgaste. Según la forma de desgaste, los defectos de desgaste se pueden dividir en:
Hojas superficiales formadas por daños por fatiga.
c Peeling: La superficie del metal se vuelve quebradiza debido al fortalecimiento de la deformación, se producen microfisuras bajo carga y luego se pela. d Unión: los nodos de superficie formados por el efecto de adhesión tienen una alta resistencia de conexión, lo que provoca daños por cizallamiento en la capa superficial a cierta profundidad, lo que provoca un desgaste grave. e. Corrosión: Daño superficial causado por la reacción química entre el metal y el medio circundante debido a la ruptura del agua en el aceite lubricante y la película de aceite lubricante.
Los rayones, picaduras, descamaciones y pegados anteriores se pueden dividir en macroscópicos y microscópicos. Para el diagnóstico de ferrografía, el enfoque principal está en la morfología microscópica. 1.2.3 Según tipo de desgaste.
Para la descripción de las fallas por desgaste, los analistas de ferrografía adoptaron un conjunto de métodos de clasificación apropiados basados en las características del análisis de ferrografía, que se pueden resumir en: A. Desgaste normal y desgaste de rodaje: Ocurre con frecuencia en la superficie deslizante Desgastes normales de uso.
b.Desgaste de corte: Desgaste abrasivo anormal provocado por la penetración mutua de superficies deslizantes.
Desgaste por fatiga por rodadura: Desgaste por fatiga de las superficies de contacto rodantes. Desgaste combinado por rodadura y deslizamiento: desgaste por fatiga y desgaste adhesivo relacionado con el tren de engranajes.
e.Desgaste por deslizamiento severo: desgaste causado por sobrecarga y alta velocidad en la superficie de deslizamiento. 1.2.4 Dividir por la causa del desgaste
Según la causa del desgaste, las fallas por desgaste se pueden dividir en fallas causadas por entrada de abrasivo, mala lubricación, agua en el aceite, mala instalación o grietas, sobrecarga, alta velocidad, sobrecalentamiento y fatiga. Esto puede proporcionar información útil para el diseño, mantenimiento y reparación de equipos.
1.2.5 Según el grado de desgaste.
Según el grado de desgaste, los fallos por desgaste se pueden dividir en desgaste normal y desgaste severo. La combinación de desgaste normal y desgaste severo
No existe un límite cuantitativo claro. Según la importancia del equipo y la sensibilidad del diagnóstico, el grado de desgaste se divide en tres niveles: normal, b. Extraer información útil (síntomas) del estado de desgaste del equipo a partir de las partículas de desgaste en el espectro, identificación y estadísticas de desgaste. partículas, atención, extremo alto (alarma) también se puede dividir en cuatro niveles: desgaste anormal normal, normal, anormal y severo; 1.2.6 'Dividido por material de desgaste.
Según los materiales de desgaste, los fallos de desgaste se pueden dividir en fallos de desgaste de metales ferrosos, fallos de desgaste de metales no ferrosos y fallos de desgaste de no metales.
1.2.7 Por objeto de diagnóstico
Algunas fallas de desgaste son relativamente comunes en aplicaciones prácticas, como "tiro de cilindro", "lava", "quema de tejas" y "retención". en motores diésel. Eje", etc. Por lo tanto, las fallas de desgaste también se pueden clasificar según el equipo específico que se esté diagnosticando y se pueden formular los estándares de diagnóstico correspondientes.
En el diagnóstico de fallas, de acuerdo con los diferentes propósitos de diagnóstico y requisitos de la tarea, intente utilizar un determinado método de clasificación y avance capa por capa para evitar la superposición.
2 Proceso de diagnóstico de Ferrogram
La tecnología de diagnóstico de Ferrogram es una tecnología de diagnóstico basada en el análisis de partículas de desgaste. Esta tecnología se utiliza para monitorear el estado de desgaste de las piezas mecánicas, y el estado de desgaste se puede determinar sin abrir ni cerrar el equipo mecánico en funcionamiento. Las partículas abrasivas producidas por las piezas mecánicas existen como fases separadas en el aceite lubricante y están separadas del aceite lubricante por el campo magnético del ferrógrafo. Las condiciones de trabajo específicas y las diferentes piezas metálicas producen partículas de desgaste con diferentes características.
Al observar el color, la forma, la cantidad, el tamaño y la distribución del tamaño de las partículas abrasivas, se puede inferir el grado de desgaste, la causa del desgaste y la ubicación del desgaste del equipo mecánico.
Según la perspectiva del diagnóstico de equipos mecánicos [4], el proceso de diagnóstico de fallas tiene tres pasos principales: adquisición de señales (detectar señales características del estado del equipo), extracción de síntomas (extraer síntomas de las señales características detectadas) y identificación del estado (identificación del estado del dispositivo en función de estos síntomas y otra información de diagnóstico). Específicamente, el proceso de diagnóstico de ferrografía se puede dividir en los siguientes pasos:
a. Tomar una muestra de aceite y realizar un espectro para obtener el código característico del estado de desgaste del equipo - granos abrasivos;
Medición de parámetros de desgaste;
c. Con base en los síntomas anteriores, identifique el estado de desgaste del equipo (diagnóstico de estado), incluida la identificación si el estado de desgaste del equipo será anormal (diagnóstico temprano de fallas). y si ya ha ocurrido una anomalía (diagnóstico de fallas)
d. Con base en los signos y el estado del equipo, analice más a fondo el estado de desgaste y la tendencia de desarrollo del equipo (análisis de estado), incluido el estado. ubicación, tipo, naturaleza, causa y tendencia de la falla cuando falla el equipo;
e. tomar decisiones e intervenir sobre el equipo y su proceso de operación con base en el estado y tendencias del equipo.
3 Método de diagnóstico de ferrografía y modelo de diagnóstico de ferrografía inteligente para fallas de desgaste
3.1 Método de diagnóstico de ferrografía
Desde la llegada de la tecnología de ferrografía, su desarrollo se ha centrado principalmente Centrándose en los dos primeros pasos del proceso de diagnóstico, hay poca investigación sobre la teoría y los métodos de identificación de fallas de desgaste, que se pueden ver en muchos materiales utilizados por la tecnología de ferrografía para el monitoreo del estado de desgaste y el diagnóstico de fallas.
Actualmente existen tres métodos utilizados por la tecnología ferrográfica en el diagnóstico de fallas: diagnóstico ferrográfico cualitativo, diagnóstico ferrográfico cuantitativo (estrictamente hablando, diagnóstico ferrográfico cuasi cuantitativo) y ferrografía que combina el diagnóstico ferrográfico cualitativo y cuantitativo. El diagnóstico cualitativo del ferrograma puede obtener una gran cantidad de información sobre el estado de desgaste del ferrograma, pero se ve afectado en gran medida por factores subjetivos como la experiencia del operador, y el proceso de identificación del estado lo completan expertos o analistas del dominio. El diagnóstico consiste en inferir el estado de desgaste de la máquina en función de la forma, cantidad, color, tamaño y distribución del tamaño de las partículas abrasivas en el espectro. El informe de análisis de ferrogramas ampliamente utilizado actualmente es un resumen del diagnóstico cualitativo de ferrogramas. La aplicación de métodos matemáticos difusos al diagnóstico cualitativo de ferrogramas permite a las computadoras simular métodos de identificación expertos para diagnosticar condiciones de desgaste. Este método tiene cierta inteligencia, pero no es la clave para el desarrollo de la tecnología de diagnóstico de ferrografía. En la actualidad, el diagnóstico cuantitativo del ferrograma se basa en la concentración y distribución del tamaño de las partículas abrasivas en el ferrograma para diagnosticar el estado de desgaste del equipo. El diagnóstico se basa principalmente en puntuaciones funcionales.
Algunos métodos, como el método de análisis, el método de análisis de tendencias, la teoría gris, etc., ya pueden reflejar inteligencia hasta cierto punto. El diagnóstico cuantitativo de ferrografía tiene una gran objetividad, pero los datos proporcionados solo reflejan una pequeña cantidad de información sobre el estado de desgaste y no se pueden aplicar al análisis de muestras de grasa. Actualmente, el diagnóstico por ferrografía cuantitativa y cualitativa son los métodos más utilizados. Generalmente, primero se utilizan parámetros cuantitativos para juzgar la posibilidad y la tendencia de falla, y luego el diagnóstico se realiza analizando las características de las partículas abrasivas en la hoja de ferrograma.
Para mejorar la precisión y la inteligencia de la tecnología de diagnóstico de ferrografía, es necesario desarrollar aún más métodos de diagnóstico de ferrografía cuantitativa. Este método debería poder analizar de forma integral y cuantitativa las características de la forma, el tamaño, la cantidad, el color y la distribución del tamaño de las partículas abrasivas, y utilizar inteligencia artificial angular y métodos de redes neuronales para el diagnóstico. Con el desarrollo continuo de la tecnología de análisis de imágenes por computadora y la inteligencia artificial, especialmente la tecnología de redes neuronales, se han creado condiciones poderosas para la realización de un diagnóstico integral de ferrografía cuantitativa y su inteligencia. Cuando se aplica la tecnología inteligente al diagnóstico de ferrografía, el tercer paso en el proceso de diagnóstico no solo será tan importante como los dos primeros pasos, sino que también se convertirá en la clave para la tecnología de diagnóstico inteligente. Por lo tanto, es necesario estudiar la teoría y el método de. identificación de fallas de desgaste.
Debido a la complejidad de los fenómenos de desgaste y la dificultad del análisis de partículas de desgaste, el desarrollo del diagnóstico inteligente por ferrografía es lento. En 1989, la American Emery Company desarrolló un sistema experto en análisis de ferrografía llamado FAST [5], que recientemente se convirtió en el sistema FASTPLUS. Se informa que el sistema experto se puede utilizar para el análisis de ferrografía y la toma de decisiones a través del diálogo hombre-máquina.
Pero, en principio, este sistema saca conclusiones comparando las partículas de desgaste características en el espectro con las fotografías del espectro de partículas de desgaste almacenadas en el CD del sistema, por lo que tiene grandes limitaciones. En China, la literatura [6] introdujo la tecnología de análisis de imágenes por computadora y la teoría y los métodos de inteligencia artificial en la tecnología de análisis de ferrografía, estableció un modelo de sistema de interpretación de imágenes de ferrografía basado en pizarra, realizó algunas investigaciones y logró algunos resultados de investigación significativos. Debido a la búsqueda de una inteligencia completa en el diagnóstico de ferrografía, esta tecnología aún está lejos de ser práctica.
3.2 Niveles de diagnóstico de ferrograma de fallas de desgaste
De acuerdo con el propósito del diagnóstico de ferrograma y las necesidades de las aplicaciones prácticas, los niveles de diagnóstico de ferrograma de fallas de desgaste se dividen en tres niveles:
El primer nivel de diagnóstico 3 monitorea el estado del equipo y determina si el estado de desgaste es normal;
El diagnóstico de segundo nivel: basado en el diagnóstico de primer nivel, identifica la causa, tipo , la forma e incluso el estado de desgaste anormal. El análisis de tendencias conduce a acciones de mantenimiento o mejoras de diseño. Las fallas causadas por diferentes causas tienen diferentes manifestaciones, reflejando así diferentes estados de falla. La causa del desgaste puede determinarse por la forma, tamaño, cantidad y distribución de las partículas abrasivas.
Diagnóstico de tercer nivel: se utiliza para determinar piezas o componentes defectuosos, y también proporciona información complementaria para el diagnóstico de segundo nivel.
Bajo un microscopio ferroscópico, mediante calentamiento espectral o tratamiento químico húmedo, se pueden distinguir las partículas abrasivas producidas por diferentes materiales, identificando así fallos
aislados en diferentes partes. Debido a la complejidad de la estructura del equipo, los mismos materiales de pares de fricción utilizados en el mismo equipo y las limitaciones de los medios de identificación de materiales, el aislamiento y la ubicación de fallas no siempre son efectivos. Sin embargo, para mejorar la eficacia y la exhaustividad del diagnóstico de fallas de desgaste, este nivel de diagnóstico es sin duda necesario.
En el diagnóstico manual, el diagnóstico de tres niveles anterior a menudo se completa simultáneamente. Sin embargo, con la necesidad de monitoreo in situ y diagnóstico inteligente, después de la introducción de la inteligencia artificial o la tecnología de redes neuronales en el diagnóstico de ferrografía. es necesario clasificar los niveles de diagnóstico de fallas.
3.3 Modelo de diagnóstico inteligente de ferrograma
Basado en las necesidades de las aplicaciones prácticas, este artículo propone un modelo de sistema de diagnóstico inteligente de ferrograma, como se muestra en la Figura 1. Se han completado algunas tareas importantes.
El sistema incluye tres módulos: módulo de análisis de partículas de desgaste, módulo de estadística e identificación de partículas de desgaste y módulo de diagnóstico de ferrograma de fallas de desgaste mecánico. Los cálculos están disponibles en el módulo Análisis de partículas de desgaste.
Análisis de imágenes por ordenador y análisis manual simulado. El subsistema de análisis de imágenes de ferrograma [7] puede extraer parámetros característicos cuantitativos de partículas abrasivas. Esto incluye características numéricas morfológicas y características de densidad óptica. Parte de la información extraída se ingresa en el módulo de estadísticas e identificación de partículas de desgaste, y las partículas de desgaste se identifican mediante tecnología de redes neuronales [8]. Los resultados estadísticos se envían a la base de datos de información de partículas abrasivas. Una parte se envía directamente a la base de datos de información abrasiva. Simule el subsistema de análisis manual, utilice el método de colaboración hombre-máquina para extraer manualmente los parámetros característicos cualitativos de las partículas abrasivas, utilice el sistema experto de red neuronal para identificar las partículas abrasivas [9], recopile los resultados de la identificación y envíelos a la partícula abrasiva. base de datos de información; parámetros cuantitativos del accesorio Se mide con un densímetro óptico y los resultados de la medición se envían directamente a la base de datos de información de partículas abrasivas. Según las diferentes necesidades, los datos de la base de datos de partículas de desgaste se pueden organizar de diferentes maneras para formar diferentes archivos de datos para el diagnóstico y monitoreo de fallas. El módulo de diagnóstico de ferrograma de fallas de desgaste mecánico puede realizar el diagnóstico del estado de desgaste, el diagnóstico del tipo de falla de desgaste y el diagnóstico de la causa del desgaste de acuerdo con las necesidades del usuario. Los tres se realizan mediante el modelo de red neuronal [l0 transferido de Shenzhen Training Bar www.szpxb.com]. En el diagnóstico de ferrografía, además de utilizar los archivos de datos de la base de datos de información de partículas de desgaste como vectores de entrada, también se debe utilizar plenamente el conocimiento de la base de conocimientos del equipo monitoreado. El sistema también puede extraer datos directamente de la base de datos de partículas de desgaste y utilizar tecnología de redes neuronales para predecir las tendencias de desgaste.