TPM深入油液分析估计磨损问题

来源/作者： TPM咨询服务中心丨发布时间：2017-06-29 丨浏览次数：

　　第一位，也是最重要的，很多实验可以检测润滑油的纯度。这些实验十分直接，检测结果可以直接与新油相比较，计算出哪些参数发生了改变。估计磨损问题设计责任线或监测巨大的变化趋势是很普通的活动。

　　通过油液检测也可以监测污染程度，常常用清洁目标来鼓励维护行动，这样可以使润滑油回到可接受的污染水平。

　　以预先维护原则为基础的项目可以监测和改正上面提到的参数，这个项目将会大幅度减少机械磨损的可能性-第三个参数可以通过油液分析来有效的监测。保持润滑油的纯度、清洁将会使机械磨损最小化，这是一个真正的事实。虽然我们努力了很多，但仍有多种磨损形式。如失调，不平衡，超载，不合理的安装，等等。这些磨损常常发生，而且都不是维护专家所能想到的。所以，监测机械磨损需要有一个基本的策略。

估计磨损问题

　　油液分析一直以来都是早期发觉磨损问题，早期维护的好方式。磨损金属和磨损颗粒度会在机械出现症状之前增加，如震动，温度或噪音。但是，确定金属磨损的程度却很难。测定工业应用中常用设备的磨损程度也很难。下面的齿轮箱例子强调了这一点。

　　齿轮箱中应该有多少铁成分在润滑油中？听起来很简单。但是，当包括很多不同大小，类型，重量，环境和工具时，这个问题就显得有些复杂了。如果考虑到很多润滑系统和润滑油类型，这个问题就更复杂了。考虑一下这个问题的正确答案是不是显得尤其重要了呢？......可能不重要。但大多数情况下，每次取样油的时候就会问到这样的问题。如果油液分析能够有效的监视机械磨损问题，那我们就要问一些更有用的问题了。

　　常常需要确定的问题往往是一些很普通的问题。所以，普通是什么意思？根据韦勃斯特字典，普通就是指既适合一般又适合特殊类型。如何在大种类中辨别某一类型如齿轮箱？答案很简单，通过尽可能的估计数据。在我们继续之前，回顾一下过去估算的磨损金属是很有必要的。

　　固定限制

　　很多项目选用固定限制，给每一个磨损金属规定通过或报废标准。图1是固定限制的一个举例。

　　这种方式的缺点是忽略了不同的产生因素。齿轮箱有很多种大小和形状。某些齿轮箱载重量小，运行速度不变，这样的齿轮箱磨损率低。如果含铁量达到200 ppm，这个问题可能显得尤为严重了。从另一方面来讲，齿轮箱低速运行，载重量很重，在装配厂里测量的齿轮箱中油液含铁量不到500 ppm。

　　估计磨损问题润滑方式对磨损金属程度有很大的影响。很多齿轮箱是被泼上润滑油的，油液容积也很小。如果这样，磨损金属将会随着时间沉积在润滑油中。这种情况表明磨损金属程度持续增加，当程度达到固定警戒线时，会形成错误的读数。其它齿轮箱通过过滤循环系统润滑，当磨损颗粒一产生，就会被过滤出去。这样，磨损金属趋势可能会很平稳，在不超过固定警戒线的时候就会发生巨大的改变，而这种情况可能会被固定限制系统忽略掉。

　　趋势分析

　　趋势分析允许某一特殊部件的类型发展。如果取样技术和间隔一致，磨损金属程度的常规检测可以有效检测磨损率的改变量。它可以帮助解释设备组中各种各样的变化。如，无任何特征的含铁量增加，表明磨损率的改变。

　　很多技术可以应用于估计趋势数据，如，平均值，标准偏离，线性回归。这些技术用于辨别不寻常的条件，这些条件与机械的过去行为有关系。丢失的数据是机械类型中最普通的类型。齿轮箱产生这种程度的铁是普通的吗？

　　家谱分析

　　这个问题的答案可以通过使用家谱分析来解决。这是一个技术问题，比较相似组磨损金属程度或相同设备和普通、特殊轴承的关系。它的工作方式如下：

　　设备按家系组合在一起。很多工厂包括相同的设备，如很多发电厂的GE Frame 7气轮机。设备也可以按照载重量，大小，润滑类型和操作参数分类，如化学厂的震动机组。整体估计磨损金属数据。其次，将每个数据与家系磨损率相比较。

　　如，钢铁厂有50个发动机轴承组成家系。平均锡读数是7 ppm，90%的轴承读数不到10 ppm。可以肯定地说它是正常的。因为这些轴承油中锡含量不到10 ppm。如果其中一个轴承发现锡含量达到35 ppm，肯定地说磨损率不正常。努力确定高磨损率的原因，更正这个问题。问题可以在损坏发生之前分解，统一和解决，解决不成熟轴承报废问题和更换成本问题。

　　家谱分析技术对大公司和小公司都有很大的影响。大公司可以通过这种项目检测工厂内的大型相似设备，同时可以校订个别工厂。设备少的公司可以与设备多的公司磨损率相比较，吸收他们的实验数据。

　　混合技术

　　TPM咨询公司对于理想的分析项目是三者分析技术的混合。如果只用一种项目，可能显的过于笨重。这就是信息技术系统应用的地方。计算机可以自动处理从各种技术方式得到的数据，然后给出最可能的分析结果。

　　计算机现在可以通过统计计算估计磨损问题，数据库开发比较固定限制，趋势分析和家谱分析的测试数据，然后选择最适合应用的结果。

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