磨损监测（共4篇）
磨损监测 篇1
0 引言
实际使用情况表明,磨损失效是柴油机运行故障的最主要原因,其中活塞机构是柴油机中最主要的摩擦副之一,摩擦功耗约占全部柴油机机械损失的75%[1]。柴油机在运行中的活塞组件与气缸套的磨损不可避免,过大的磨损会导致柴油机功率下降,耗油量增大,严重的会导致活塞缸套的断裂,最终使柴油机不能正常工作,带来经济损失。因此对活塞-气缸套机构磨损进行现场监测和诊断,及时消除隐患以保证柴油机安全运行是非常重要的。
研究表明,润滑不良、机械性损伤、磨料磨损等是导致异常磨损的主要原因[2]。在用润滑油中携带的磨粒含有丰富的摩擦学系统的信息,通过油液监测技术对在用润滑油中磨粒的形态、大小、浓度等信息进行现场监测,可以定性、定量地获得设备的磨损状态[3,4,5]。
本研究通过模拟气缸套-活塞的磨损,采用油液监测方法对磨损过程进行现场监测研究,为铁磁性磨粒的现场监测研究提供试验和理论依据。
1 试验方法
1.1 材料及仪器
笔者分别将柴油机气缸套和活塞加工成标准上试销和标准下试盘,实物图如图1所示。
上试销为活动件,主要成分是合金铸铁,并含有少量的Si,Mn,P等元素。下试盘为固定件,主要成分是铝合金。
试验采用往复式摩擦磨损试验机,如图2所示。
可设置的试验参数如下:
最大载荷200 N;
温度控制范围为室温15℃~600℃;
往复频率范围5 Hz~60 Hz;
最大行程12 mm。
本研究采用HGDM-1型铁量仪检测润滑油样中的铁磁性磨粒含量。HGDM-1型油液铁磁性磨粒含量检测仪如图3所示。
本研究采用分析式铁谱仪对油液中的磨粒进行制谱分析分析式铁谱仪实物图如图4所示。
1.2 摩擦磨损试验
实验固定条件:
试件温度60℃,长城CD 15W-40型柴油机油润滑,冲程8.4 mm,频率20 Hz,时间90 min。
试验方案如表1所示。
2种润滑方式下的的试验设定载荷157 N,分别采用浸油润滑及滴油润滑(每隔10 min在试样表面涂抹一层润滑油);
5种载荷下的试验采用滴油润滑,载荷分别设定为67 N、90 N、112 N、135 N和157 N[6]。
试验中每10 min取2 ml油样,使用铁量仪及分析式铁谱仪对润滑油样中铁磁性磨粒进行检测分析。
2 实验结果及分析
2.1 油液监测与称重结果对比分析
摩擦副试验前、后称重及铁磁性磨粒检测总量的结果,如表2所示。
试验前、后的摩擦副经石油醚清洗、烘干、冷却后使用精密电子称(精度:0.1 mg)分别称重。上试销与下试盘失重为实验前后的重量之差,总失重为上试销与下试盘的失重之和,铁量仪监测总量是试验中9份油样经铁量仪测量的铁磁性磨粒含量之和(精确到0.1 mg)。
在磨损试验前后上试销及下试盘称重时,摩擦副的清洗,电子天平的操作以及外界环境(磁场、振动等)是影响测量摩擦副失重准确性的主要因素;铁量仪检测总量的准确度主要受人员操作影响,如取油样的操作、铁量仪的操作。
因为上试销的主要成分是铸铁,具有铁磁性;下试盘的主要成分是铝合金,不具有铁磁性。铁量仪的测量数据总和即为上试销失重。
根据数理统计理论,随机误差的分布可看作均值为零的正态分布,有:
式中:μ—上试销失重;v—铁量仪监测总量;α—显著性水平,在显著性水平下检验基本假设H0:E(x)=0。
上式总体表示H0的拒绝域(总体方差σ2未知)。
计算x的观测值xi=μi-νi,得一组相互独立的观察值:x1=0.1,x2=-0.1,x3=-0.4,x4=-0.2,x5=0.1,x6=0.3。
经计算得:
取α=0.01,查t分布表得:tα/2(5)=4.032 2
因x珋=-0.033不落在拒绝域内,故在0.01水平下认为μ和ν无显著性差异。这说明铁量仪检测的总量与天平对上试销失重的测量结果无显著性差异。
根据表2计算油液监测总量与总失重、上试销失重、下试盘失重的相关系数分别为:0.997、0.932、0.999。
由此可见铁量仪测量的铁磁性磨粒总量与各摩擦副失重及总失重显著相关,其动态观测数据的变化趋势可以较准确地反映出摩擦磨损过程。
2.2 两种润滑条件下的磨损特性分析
试件试验后的宏观表面如图5所示。
图5中A、B分别是157 N载荷下采用浸油和滴油两种润滑方式的磨痕图像。从摩擦副磨痕可以看出(B)中的磨痕较宽且有明显的凹坑。(A)中的磨痕细小无明显磨损。这说明相比浸油润滑,滴油润滑使磨损程度显著增加。
根据表2中A、B的总失重可得:
即在90 min的试验中浸油润滑条件下的总磨损量比滴油润滑条件下的总磨损量降低了96%。
A、B两组试验中磨损量随时间的动态油液监测曲线如图6所示。
由此可以看出,滴油润滑条件下,随着磨损的加剧,磨粒不断在摩擦副表面聚集使磨粒磨损加剧,磨损曲线呈指数增长。浸油润滑条件下磨损初期磨损量增加,之后磨损量减少磨损曲线趋于平稳,这主要是由于润滑油对摩擦表面的“清洗”作用,不断的将摩擦表面的磨粒带离摩擦表面,并在摩擦副接触面之间形成相对稳定的润滑油膜,大大降低了磨粒磨损效果,使磨损处于相对平稳的状态[7]。
2.3 不同载荷下磨损特性分析
根据表2中滴油润滑条件下5组试验结果可见,总失重随载荷增加而增加,以B和F两组数据为例可得:
即当载荷由67 N增加到157 N时磨损量增加了908%。
使用铁量仪对各油样进行测量的结果如表3所示。
本研究根据表3中试验数据绘制的滴油润滑中不同载荷条件下磨损量随时间的油液监测曲线,如图7所示。
结果显示:低载荷下磨损量逐渐增大,当时间超过30分钟之后磨损量增加缓慢并趋于稳定。这说明在磨损初期处于磨合阶段磨损速率较大,之后磨损速率减慢,磨损量趋于稳定,处于稳定磨损阶段。重载荷下磨损曲线呈现出不同的形状特征,短时间即发生剧烈磨损,磨损量急剧上升,磨损量呈现出指数增长趋势。
低载荷下磨损初期摩擦副表面的粗糙锋相互摩擦,冲击力大,粘着磨损较大,导致局部滴油破碎氧化发黑。
取样油颜色的变化如图8所示。
随着粗糙锋的断裂摩擦副的接触面相对光滑,存在于摩擦副接触面的滴油起到保护作用,磨损量显著减小并趋于稳定,油样色泽无明显变化(如图8中D、F所示)。重载荷下局部滴油在大应力作用下破碎,产生的氧化磨粒在磨损面之间不断聚集,使润滑油的隔离润滑作用进一步恶化,磨损程度显著加剧,油液普遍呈现出乌黑色(如图8中B所示)[8]。
由此可见不同载荷下摩擦副表现出不同的磨损形态,该试验中磨损形态发生转变的载荷为135 N。
2.4 磨损量随载荷、时间变化规律
由2.3节分析可知气缸套-活塞在轻重载荷下表现出不同的磨损特性。根据粘着磨损理论,在一定载荷范围内磨损量与载荷成正比关系。而对于钢对钢的摩擦,当载荷超过一定范围时,磨损量随载荷以指数形式增加[9,10]。
为研究该试验中的变化规律,笔者根据表3绘制不同时间内磨损量随载荷的变化曲线如图9所示。
由图9可见,当载荷处于112 N以下时不同时间内的曲线具有一定的线性重合性,当载荷达到112 N以上时不同时间内的曲线呈现出发散状。
由此可见对于该试验气缸套-活塞的摩擦磨损中当载荷低于112 N时磨损量与载荷呈正比关系,当载荷大于112 N时磨损时间不同磨损量随载荷呈现出不同的增长趋势。
2.5 铁谱分析
由以上试验分析可知,在90 min的试验时间内低载荷下磨损经过了磨合磨损及稳定磨损阶段,重载荷下处于严重磨损阶段。笔者选取了112 N及157 N载荷下10 min、50 min、90 min这3个不同时间段的油样,通过分析式铁谱仪将其制成铁谱片,通过铁谱显微镜进行观察拍照,其记录结果如图10所示。
根据图10中的磨粒图谱,总结不同载荷下的磨粒特点[11,12,13]。
两种载荷条件下磨粒图谱特点如表4所示。
轻重载荷下气缸套-活塞的磨损机理不同,载荷112 N磨粒图谱显示试验开始到10 min内磁力线短细,大颗粒呈片状,这主要是磨损初期摩擦副表面存在许多微凸体,相互摩擦时刺入相对较软的表面,形成“二体磨料磨损”,产生粗大的切屑磨粒。试验40 min~50 min以及80 min~90 min期间摩擦副磨合期结束进入稳定磨损期,表面微凸体被磨平,存在于摩擦副之间的润滑油起到很好的隔离保护作用,摩擦副表面受应力作用形成疲劳磨损产生少量大颗粒。
载荷157 N时试验前10 min的磨粒图谱与112 N相似,试验进行40 min~50 min期间产生大量球状磨粒,这是因为大载荷下冲破了润滑油的保护作用,摩擦副表面在磨损中变得粗糙,产生的大颗粒在摩擦副之间不断地聚集。80 min~90 min时磨损表面犁沟很深,并有裂纹及断裂处,这说明摩擦副表面已经受到了破坏,濒临失效。
上试销磨损表面如图11所示。
3 结束语
本研究通过模拟气缸套-活塞磨损使用铁量仪对磨损进行现场监测,建立了铁量仪读数和气缸套摩擦件以及活塞摩擦件失重的定量关系,其相关性分别为0.932和0.999。
试验结果表明,90 min内浸油润滑比滴油润滑可减少96%的磨损;在同样的滴油润滑条件下,轻重载荷下气缸套-活塞的磨损形态不同,本试验中磨损形态发生转变的载荷为135 N,随着负载的提高,磨损量提高,90 min内以67 N负载为参考,负载提高至157 N时,磨损增加908%。
本研究对部分油液进行了分析式铁谱的分析,与铁量仪进行了比较,铁量仪对油液中铁磁性磨粒含量的监测结果反映出摩擦副的磨损状态,可作为铁磁性磨粒的定性半定量的现场快速检测仪。
磨损监测 篇2
随着计算机技术的快速发展, 现代机械制造系统正朝着柔性制造系统的方向发展。数控机床在加工过程中, 刀具在切削金属的同时自身也会损坏, 工业统计数据表明, 机床故障中刀具失效导致的停机时间占据了总停机时间的1/3左右。研究数据表明, 安装有刀具监测系统的数控机床生产率提高了10%~60%, 机床的利用率也提高了50%, 同时也节约了30%左右的成本费用[1], 因此对于机床刀具的实时监测意义重大。通常刀具损坏的形式主要是破损和磨损。破损包含脆性破损和塑性破损, 常见的形式有崩刃、裂纹、剥落等。磨损则是指连续的渐进磨损。刀具磨损后, 使得工件表面粗糙度变大, 加工精度降低, 切削温度升高, 刀具的振动也明显增大, 直至刀具不能正常使用。因此刀具磨损的在线状态监测研究对于加工质量、效率和加工成本, 以及精度要求较高的数控机床来说至关重要。刀具磨损的在线监测也是数控自动化柔性制造系统中一个重要的研究课题。
通常将刀具磨损过程划分成三个阶段:初期磨损、中期磨损和剧烈磨损。初期磨损, 由于新刀刀刃表面粗糙度不均匀, 接触应力比较大, 以及表面的加工缺陷导致初期磨损比较快;中期磨损, 当过了初期磨损后, 刀具刀刃较为平整, 此阶段的刀具磨损速度相对较慢, 切削过程平稳, 这一过程占据了整把刀寿命的90%左右;在剧烈磨损期, 刀具正常磨损到一定程度后, 刀具和工件的接触情况渐渐恶化, 刀刃会钝化, 摩擦力会变大, 振动增大, 直至刀具彻底失去切削能力为止。
刀具磨损的监测技术很多, 根据监测机理通常分为两类:直接法和间接法。直接法中常用的包括:接触法、放射线法和光学监测法。由于直接监测法的使用局限比较大, 所以不能满足刀具实时监测的要求。间接法中常用的包括:切削力法、声发射法、主轴电功率法、刀具的振动法、超声波法等。目前认为切削力信号是和刀具磨损相关性最好的信号。
1 刀具磨损监测方法分析
刀具在工作时的状态监测技术通常由传感器采集信号、信号处理及特征提取和识别部分构成。在监测技术中, 刀具状态监测系统中的传感器通常是用来采集相应信号的, 例如切削力、振动、电流及功率、声发射等。
1.1 刀具状态的切削力监测方法
切削力监测技术目前是刀具磨损监测研究中应用最广泛的, 也是最稳定的一种方法。通长在切削过程中, 刀具会慢慢地磨钝, 然后导致切削力的增大, 因此切削力的变化与刀具磨损状态的变化是密切相关的。它的优点有:信号采集方便、响应速度快、灵敏度高等, 可以实时地在线监测刀具。但是通常由于测量切削力的仪器成本高, 且安装起来比较麻烦, 所以对它的使用难以广泛地推广。
刀具磨损过程中, 切削力会随之增大, 切削功率和扭矩变大, 导致主轴的电机电流增大, 负载的功率随之增大, 因此可采用监测主轴电机的电流变化来识别刀具的磨损变化状态。
1.2 刀具状态的振动监测法
通常在振动信号中会包含刀具磨损的有效信息, 使用加速度传感器就可以拾取信号, 进行相关分析, 从中分离出有效的磨损信息, 进而判断刀具对应的磨损状态。
测量振动信号的传感器用的是加速度传感器, 传感器通过底座的磁铁片直接吸附到工件表面或者刀具的外围部分。安装简单方便, 成本低, 携带方便, 但是不同的安装位置对信号产生不同的影响。从整体上来看, 利用振动监测刀具的磨损状态已经实用化了, 所要解决的问题主要是提高振动法监测刀具状态的精度[2]。
1.3 刀具状态的声发射法
声发射 (简称AE) 是近些年才发展起来的一种信号检测技术, 声发射信号是材料内部的弹性变形能突然释放所产生的弹性应力波信号。在金属切削过程中, 存在很多的发生源, 如工件和刀具的摩擦、切屑的折断、刀具的磨损、被切材料的弹性变形等。当刀具发生磨损时, 其发出的声发射信号将发生变化, 它是一种高频表面波, 在传播过程中衰减很快, 通长在靠近切削区的范围, 采用压电式的传感器拾取信号, 同时由于其发射信号频率过高才能避开干扰, 灵敏度高[2], 但是在实际的使用过程中, 较难拾取有效的声发射信号。
1.4 刀具状态的电流及功率法
通常在刀具磨损时, 切削力发生变化, 导致机床主轴功率产生变化, 所以监测机床主轴电流功率的变化也能间接地监测刀具的磨损状态。此法具有安装简便、成本低、不受加工条件限制等优点。它是一种比较简易且可广泛推广的刀具状态的简易监测法, 但是由于精度受限和响应速度慢, 还有传动系统的精度也会造成电机电流和功率的波动, 因此有待发展和完善。
通过分析各类方法的优缺点, 最终选择刀具的振动信号作为监测的对象来采集分析, 并使用时域、频域、时频分析来获取相关特征量, 从而获取刀具磨损状态的对应信息。
2 刀具磨损实验设计
2.1 试验目的与方法
金属铣削过程中对刀具磨损试验目的是使用单因素变量的试验方法, 来研究相关的变化对刀具的磨损机理以及磨损强度的影响规律, 并对试验结果予以分析。
试验主要是采集振动信号作为以后的分析信号, 将加速度传感器安装到装夹刀具的主轴外侧X和Y方向, 所采集的动态信号通过传感器传输到采集仪里面, 采集仪对信号经过相应的处理后, 送入计算机利用分析软件进行相应的分析处理。在机械设备故障诊断中, 常用的振动信号分析方法有时域分析、自谱分析、互功率谱、包络分析等。有些故障信号在频域中故障信息不太明显, 但是在时域中却反应明显, 所以仅通过频谱分析的方法是有局限的, 应该多用几类方法分析。
为了将振动测试法应用于刀具磨损监测, 图1所示的是基于振动的刀具磨损监测系统。
2.2 试验设备
为了证明振动监测组件的正确性和可靠性, 实验是在学校工厂的1台大连机床厂产的立式车铣加工中心 (VDL-600 A) 上进行的, 刀具是西南刀具公司产的用于铣削平面的双刃圆铣刀, 工件是1块长方体的45钢。实验系统由北京东方振动和噪声技术研究所产的加速度传感器 (INV9822型) 、四通道数据采集仪 (INV3018A型) 、振动信号分析软件及相应分析仪器组成。根据实验设计的条件, 采样频率设定为5120 Hz, 信号采集是连续采取多把由新刀至发生剧烈磨损期的振动信号。试验条件如表1所示。
3 试验结果数据分析
通常对于采集到的振动信号单独作时域或者频域分析都不会取得很好的效果, 同时由于在拾取振动信号时, 信号是非稳定的, 因此对于信号的分析采用时域、频域分析相结合的方法才可以较好地获取故障信息。
2014年3月, 在VDL-600 A立式加工中心上进行刀具的振动测试实验, 主轴转速为500 r/min, 进给速度为80 mm/min, 背吃刀量为0.5 mm和1 mm, 加工厚度为10 mm, 测试得到的刀具的磨损量相关数据如表2所示。
对采集到的振动信号分别采用时域、频域和互功率分析的方法, 可以获得很多的故障曲线, 几组典型的时频曲线图, 如图2~图6。
4 试验结论
1) 从加工过程中工件的被加工表面可以看出, 粗糙度是不断变化的。刀具在初期磨损的一段时间内, 工件表面粗糙度比较高, 这是由于新刀的表面本身也不光滑或者由于其表面氧化层等缺陷导致;在其正常磨损过程中, 工件表面的外观比较亮。在剧烈磨损期, 刀具的磨损导致工件表面变得较不平整。
2) 通过显微镜观测, 由于加工工艺限制, 新刀表面不是很平整, 在初期磨损也相对较快, 但是一段时间后磨损趋于平稳, 刀刃的表面也趋于平齐;在后期剧烈磨损阶段, 刀具开始出现较大的振动, 这是由于刀刃出现了较大的磨损, 出现了一些刀刃脱落, 导致加工时磨损的噪声也明显增大。
3) 通过对振动信号进行相关分析, 从得到的时域、频域图中可以观测到, 开始时刻磨损较轻微, 振动程度也属于轻微振动, 到后期当振动较为激烈时, 时域、频域图曲线就显示更多的波动。通过对比试验中刀具相应的磨损状态, 表明振动信号可以揭示刀具磨损的状态。因此可以对振动信号做相关的分析从而监测刀具磨损状态, 也表明试验可行。
4) 试验设计了不同转速、不同进给速度、不同背吃刀量来揭示不同的因素对刀具磨损程度的影响, 从试验结果时域、频域图的分析结果可以看出, 高的转速导致刀具的寿命有所降低, 大的进给量也同样降低刀具寿命, 同样大的背吃刀量比小背吃刀量对刀具的寿命影响也是明显的。因此从提高刀具寿命的角度来讲, 在满足加工要求的前提下, 尽量选取合适的小背吃刀量和进给速度及转速。同时, 我们在同一转速前提下, 从频域功率谱图中发现, 当剧烈磨损时刀具的振动明显大于初期的磨损情况, 剧烈磨损中能量幅值的波动显著多于初期稳定的频率状况。试验结果表明, 完全可以用振动测试技术法对刀具的磨损状态进行监测和故障诊断。
参考文献
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磨损监测 篇3
刀具作为金属切削过程的直接执行者, 其状态的变化直接影响产品的质量和生产成本, 所以对刀具状态的实时监控具有重要的意义。在刀具加工过程中获得的声发射信号和电流信号包含着丰富的加工工况信息, 通过对这些数据进行小波包分析进行特征提取, 再通过人工神经网络进行模式识别, 可以得到很好的检测效果。
BP神经网络具有局限性。首先, 不具备对输入样本的预处理能力, 当输入样本维数较多时, 神经网络结构变得异常复杂而且训练时间大大延长, 导致网络的体系庞大, 实时性也会大打折扣;其次, BP神经网络属于线性搜索的优化方法, 其权值和阈值的修正会沿着误差函数梯度的反方向进行, 容易陷入局部极值点[1,2,3,4,5]。
粗糙集 (Rough Set, RS) 理论是由波兰数学家Z.Pawlak在1982年提出的一种处理不精确与不确定性的数学工具, 可以从现有的数据出发给出知识的简化和相对简化。在处理大量数据、消除冗余信息方面, 粗糙集理论有着良好的结果[6,7]。遗传算法 (Genetic Algorithm, GA) 是一种模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法, 它的最大优点是只使用评价函数 (适应度函数) , 而不采用梯度和其它辅助信息, 即使对多态的和非连续的函数, 也能获得全局最优解[8,9]。
本文将粗糙集和遗传算法引入到BP神经网络中, 提出一种利用粗糙理论和遗传算法对BP网络进行优化的粗糙集遗传神经网络模型。将该模型应用到刀具磨损监测, 能有效地解决这些问题。
1 基本理论
定义一设X, Y∈U, R是定义在U上的等价关系, 则集合X关于R的下近似集定义:
其中, R (X) 是根据现有知识判断肯定属于X的对象组成的最大的集合, 称为正区, 记为POS (X) 。
类似的, 定义出集合X关于R的上近似集:
式中: 为空集; 是由所有集合X相交非空的等效类的并集, 是那些可能属于X的对象组成的最小集合。
定义二由上面的定义可以再给出边界集c的定义:
如果Bnd (X) 是空集, 则称X关于R是清晰的;反之, 若Bnd (X) 非空, 则称X为关于R的粗糙集。
定义三POSR (X) =R (X) 称为X的R正域, 称为X的R负域, 显然
定义四设非空有限集合U、A, 其中U为论域, A为属性集, 对于每一属性a∈A, 存在属性值集合 , 称S= (U, A) 为信息系统。若A=C∪D, 且 , 其中称为条件属性集, D为决策属性集, 称S= (U, C∪D) 为决策系统。
定义五P、Q是U上的等价关系簇, 若满足:
(a) Y奂P是P的Q独立子集, 即, POSY{r} (Q) ≠POSY (Q) ;
(b) POSY (Q) =POSP (Q) , 则称Y是P的Q约简。
2 基于粗糙集遗传神经网络的刀具磨损监测模型
采用粗糙集理论和遗传算法优化BP神经网络的方法建立刀具磨损监测模型, 其步骤如下:1) 对训练样本建立决策表, 采用自组织映射神经网络 (SOM) 进行离散化[10,11];2) 用Rosetta软件对条件属性进行约简, 去掉冗余条件属性, 将约简后的属性作为输入层神经元;3) BP神经网络通过遗传算法得到优化的初始权值和阈值, 对经过优化后的神经网络进行训练和学习;4) 用训练好的神经网络对测试样本进行预测, 模型如图1所示。
3 实验过程与分析
实验条件:在CA6140的普通车床上使用YBC硬质合金刀片车削高温合金GH4169。
采用林河工业生产的型号为HZIB-C11-100P2O5的电流传感器和声华公司生产的型号为SR150的声发射传感器, 监测切削刀具的状态。这两类信号受切削条件的影响小, 具有监测精度高、抗干扰能力强、灵敏度高、可实时在线监测且使用方便等特点[12,13]。采集设备为研华生产的PCI-1712数据采集卡, 采样频率为1MHz。在8种不同的切削参数下, 分别采集3种不同磨损状态的声发射信号和电流信号, 得到40组数据。小波分析是一种有效的时频分析手段, 对声发射信号和电流信号进行小波包分析可获得包含丰富的刀具故障信息的特征。
对声发射信号提取频域的幅值均方根和功率最大值, 以及db8小波包三层分解的8个频带能量作为特征值;对电流信号进行db8小波包三层分解的8个频带能量作为特征值, 再加上切削速度 (r/min) , 切削深度 (mm) 和进给量 (mm/r) 组成了21维向量, 作为反映刀具磨损状态的特征向量。
根据刀具材料、类型、被加工材料以及加工精度等要求, 将刀具磨损状态分为3类:当后刀面磨损量VB小于0.2mm时为正常切削、VB值在0.2~0.30mm之间为中期磨损、VB值大于0.30mm为严重磨损。表1为训练样本, 表2为测试样本 (状态1为初期磨损, 2为中期磨损, 3为严重磨损) 。
3.1 数据预处理
粗糙集理论只能对离散的属性值进行分析处理, 而刀具磨损诊断中所采集数据的特征量是实数域的一个区间, 属于连续属性数据, 不满足粗糙集的处理要求。因此, 在利用粗糙集理论进行属性约简前, 需要对样本进行离散化处理。
根据实验, 使用自组织映射神经网络对连续属性值进行离散化处理, 聚类数设置为4, 即将各数据按照数据相近特性利用SOM网络分布在4个区间内, 这4个区间的原数据值分别用1、2、3、4代替。首先使用表1中的数据对SOM神经网络进行训练, 保存训练数据的离散化结果以及训练网络的各项参数, 然后用训练好的网络对表2中的测试数据进行离散化处理。训练数据和测试数据的离散化结果如表3、表4所示。
3.2 属性约简
数据约简的思想是在确保信息表达系统原有的分类能力和近似空间的基本属性完整的情况下, 去除冗余数据。运用软件Rosetta对决策表进行属性约简, 删除那些冗余属性, 可以大大简化知识的表达空间维数。属性集的约简结果为{C4, C5, C10, C12}, 即从21维降为了4维, 仍可以得到正确的诊断结果, 约简结果如表5所示。由以上可得出, 虽然影响刀具磨损的因素很多 (最初21个) , 但通过约简后保留了最主要的4个因素 (频域内幅值的均方根, 频域内功率的最大值以及声发射信号小波包分解的第5个和第7个频带的能量) 即最小约简作为神经网络的输入变量, 减少了网络的计算量。
3.3 构建神经网络
选用Rosetta软件数据约简后的最小条件属性集{C4, C5, C10, C12}作为训练样本集对该神经网络进行学习和训练, 然后输入最小条件属性集{C4, C5, C10, C12}对应的表4中测试样本集, 对该网络进行测试, 得出诊断结果。
本文选用3层神经网络来完成刀具磨损诊断过程, 由于最小属性集里包含4个条件属性, 所以输入层神经元有4个节点, 磨损状态分为3类, 所以输出层神经元为3, 隐含层的个数由经验公式 来判断, 其中, m是输入神经元的个数, n是输出神经元的个数, t是隐含层节点数, a是0到10的常数。由上述分析可以得到隐含层神经元个数在 (3, 13) 区间。然后利用试凑法, 逐步改变隐含层的节点个数, 训练神经网络, 获得最佳的节点数。经验证, 隐含层节点为6时误差最小, 故隐含层神经元个数选为6。遗传算法的参数设置为:种群规模为30, 进化次数为100, 选择概率为0.1, 交叉概率为0.5, 变异概率为0.01, 对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化。
3.4 训练结果与分析
为进一步考察该算法的有效性, 比较了基本BP网络, 粗糙集神经网络和粗糙集遗传神经网络三种网络, 并在网络结构, 正确率和均方诊断误差 (MSE) 三方面给出了比对, 如表6所示。
由以上的比较可以看出基于粗糙集遗传神经网络的刀具磨损监测模型具有以下优点:1) 通过粗糙集的处理, 减少了信息表达的特征数量, 使神经网络的输入个数从21维, 降为4维, 隐含层的个数从9个降为6个, 降低了神经网络系统的复杂性, 减少了网络的训练时间;2) 通过粗糙集和遗传算法对神经网络的优化使得该模型对刀具磨损状态的识别率大大提高, 减少了误差, 更能有效地对刀具磨损状态进行监测和识别。
三种网络对测试样本的实际状态识别结果如表7所示 (保留小数点后4位) 。
每个测试样本经过BP神经网络后, 会输出3个数值, 把3个数值中最大的一个看作是“1”, 其余的看作是“0”, 这样对照理想输出就可以得到刀具磨损的实际状态。例如, 训练样本27的网络输出为:“0.0816, 0.0126, 1.068 4”, 就把它看作是“0.000 0, 0.000 0, 1.000 0”, 这样的输出表示刀具实际磨损状态为严重磨损。由表7可知, 测试样本的状态识别结果是准确的。
4结论
磨损监测 篇4
口环作为多级离心泵密封的重要组件,在运行过程中的磨损是不可避免的。工程应用中,对离心泵口环密封的维修采用定期更换的模式。不同离心泵口环的劣化速率不一样,采用定期更换的办法会导致维修过剩或降低生产效率,所以实时监测口环的磨损状况尤其重要[1]。
目前对离心泵口环的研究多集中在对密封结构与性能的优化、口环间隙对转子及口环动力学特性的影响、口环间隙对离心泵整机流场性能的影响等方面[2,3,4]。对离心泵监测分析的研究多集中于滚动轴承、汽蚀故障等方面[5,6,7]。对口环磨损量实时监测的研究则十分鲜见。
随着数值计算方法的日趋成熟以及基于计算流体动力学(computational fluid dynamics,CFD)商业软件的出现,利用CFD对离心泵进行模拟与研究具有可行性。文献[8]采用CFD分析离心泵压力分布与速度分布,对离心泵结构进行了优化。文献[9]对离心泵关键结构如叶顶间隙、侧壁间隙进行计算,分析其对离心泵性能的影响等。这些研究中,口环间隙比较小且该处流动比较复杂,因此CFD模拟常常忽略口环间隙,导致研究无法考虑口环对离心泵的影响。随着硬件技术的发展,计算机的计算能力大大提升,针对离心泵整机性能的研究开始考虑口环间隙的存在,使分析口环间隙对离心泵整机流场的影响成为可能。赵伟国等[10]利用CFD模拟不同口环间隙对离心泵流场分布的影响,分析了口环间隙对离心泵各性能参数的影响。
本文利用CFD对离心泵进行流场建模,研究分析不同口环间隙下的效率、轴向力等参数的变化规律,建立多级离心泵效率以及轴向力随口环磨损的变化曲线,提出一种基于多参数融合的口环磨损量实时监测评价方法。深入分析了受力不平衡、叶轮流道腐蚀、堵塞故障等对口环磨损量监测的影响,使得对口环磨损量的监测更加准确,解决了实际工程中叶轮口环磨损情况无法实时监测的问题。
1 基于CFD的口环可监测性分析
1.1 CFD理论
构成CFD理论的基础为质量守恒、动量守恒和能量守恒三大定律,使用三大定律从数学角度描述流体系统的运动,构成了包含连续性方程、动量方程、能量方程的流体动力学基本方程组———Navier-Stokes方程组(N-S方程组)。对机泵流场进行分析时可以不考虑流场能量变化[10],因此忽略能量方程,N-S方程组可表现为以下形式:连续性方程
动量方程
式中,ρ为流体的密度;u为流体流速;μe为湍流黏性系数;下标i,j=x,y,表示x方向和y方向。
对多级离心泵流场的湍流运动分析采用标准k-ε双方程湍流模型。标准k-ε模型引入了湍流耗散率ε,能更加真实地描述流动的物理过程。
1.2 多级离心泵流场建模
多级离心泵主要过流部件由入口、吸水室、口环间隙、叶轮、压水室和出口组成。为了分析离心泵整机性能与口环不同间隙之间的规律,需建立多级离心泵整机流场的模型,图1所示为整体建模步骤。本文以7级剖分式离心泵为对象建立模型,该离心泵的1~3级与4~7级的入口方向相反,每个叶轮包含5个叶片。入口直径为150mm,出口直径为80mm,口环原始间隙为0.25mm,如图2所示。
口环间隙流场模型如图3所示。为了提高分析精度,对不同的部件采用不同的网格尺寸,以便得到更高的网格质量。采用2mm网格对尺寸较大的吸水室、压水室、叶轮等部件进行网格划分,采用0.5mm网格对口环间隙流场进行网格划分。
1.3 口环间隙对性能参数和轴向力影响的建模分析
通过建立不同口环间隙尺寸的多级离心泵流场模型,计算不同模型的性能参数与轴向力大小,得到口环间隙对性能参数与轴向力大小的影响曲线。根据分析需要,设计了3种不同口环间隙尺寸进行建模,口环间隙及分析后的性能参数如表1所示。
1.3.1 口环磨损与效率变化之间的规律分析
根据多级离心泵扬程H、功率PN、有效功率PNe、效率η:
式中,vo、vi分别为离心泵的出口速度和进口速度;po、pi分别为离心泵的出口压力和进口压力;n为泵的转速;Ty为作用在叶轮上绕y轴的扭矩;qm为质量流量。
计算出不同口环间隙下多级离心泵的效率。
将0.25mm、0.40mm、0.55mm、0.95mm口环间隙下模拟的效率变化值采用二次多项式进行拟合:
决定系数R2计算公式如下:
式中,xi、yi为估计值;x′i、y′i为实际值。
由式(7)可计算出拟合曲线决定系数R2=0.9989,非常接近于1,故效率随口环磨损变化曲线符合所拟合的二次多项式,拟合结果如图4所示。随着口环间隙的增大,多级离心泵效率下降且下降趋势逐渐变缓。
1.3.2 口环磨损与轴向力变化的规律分析
口环密封流场所连接的流场为叶轮前盖板侧隙流场。口环磨损导致口环间隙增大,使得叶轮前盖板侧隙流场泄漏增加,压力分布改变,导致前后盖板压差改变,影响多级离心泵轴向力。轴向力的计算公式为
式中,F为轴向力;∑F1为前盖板受力矢量和;∑F2为后盖板受力矢量和;∑F′为叶轮入口冲击力矢量和。
利用折线将各工况点连接,所得曲线如图5所示,随着口环间隙的增大,口环密封泄漏量的增加,导致叶轮前盖板流场分布变化,使得多级离心泵轴向力随之下降。口环磨损为0.9mm时,轴向力下降率达10.7%,口环磨损对轴向力影响较明显。
1.4 口环磨损监测分析方法
由图4、图5可知:当口环磨损导致口环间隙尺寸增大时,多级离心泵效率与轴向力均随之减小,因此采用多级离心泵效率与轴向力参数评估口环磨损量。工程应用中,轴向力无法直接测量,但轴向力的变化可反映在多级离心泵轴向振动上,所以采用多级离心泵效率与轴向振动变化指标来对口环磨损量进行实时监测评估,监测方法如图6所示。
从图6可以看出,可通过CFD分析计算效率随口环磨损的变化曲线,利用可监测参数(进出口压力、速度、电机电压、电流)计算多级离心泵效率,结合轴向振动和径向振动趋势计算口环磨损量。
2 口环磨损监测方法的验证
为验证所提出方法的可行性,设计建立了多级离心泵故障模拟试验台。该试验台可以模拟口环磨损、叶轮腐蚀、断裂、堵塞、滚动轴承不对中、基座松动等故障。
2.1 试验台装置及口环磨损实验
2.1.1 试验台介绍及轴功率测量方法
建立了如图7所示的多级离心泵故障模拟试验台。多级离心泵为7级剖分式离心泵,由电机驱动,转速为2980r/min,介质为水。驱动端轴承为深沟球轴承,轴承箱上安装水平、垂直、轴向加速度传感器。采用的加速度传感器灵敏度为100mV/g,采样频率为25.6kHz,采样点数为16 384。非驱动端轴承为角接触球轴承,用以平衡轴向力。轴承箱上同样安装水平、垂直、轴向加速度传感器。在各轴承箱的轴承端盖上安装电涡流传感器测量转子位移振动,采用的电涡流传感器灵敏度为4V/mm,采样频率为5120 Hz,采样点数为2048。在多级离心泵入口和出口安装压力变送器和流量变送器测量进出口的压力与流量,计算得到多级离心泵的实时有效功率。由于直接测量多级离心泵叶轮扭矩较复杂,因此引入电机电流、电压来计算轴功率:
式中,U为线电压;I为线电流;cosα为功率因数;Δ为电机效率。
2.1.2 口环磨损实验
实验所用离心泵间隙密封正常间隙为0.25mm,同时,通过加工去除壳静密封环内表面0.3mm、0.7mm来模拟口环间隙为0.55mm和0.95mm的工况。安装不同间隙的口环部件,分别测量多级离心泵各监测参数值,计算得到不同口环间隙下的效率与轴向振动,如图8、图9所示。
2.2 口环磨损实验结果及分析
不同口环间隙尺寸下的效率与轴向振动加速度如表2所示。根据不同口环间隙实验的效率,绘制出效率随口环间隙变化的曲线。由于效率随口环磨损变化曲线比较符合二次多项式,故对实验值采用二次多项式进行拟合,拟合曲线如图10所示。
轴向力通过非驱动端的角接触球轴承平衡,故轴向力的变化会反映在非驱动端轴承轴向测点振动加速度的峰值上。由不同口环间隙下的非驱动端轴承轴向测点加速度的峰值可知,随着口环间隙的增大,轴向加速度的峰值随之减小。
由口环磨损实验结果可以看出,模拟结果与实验结果相近,基于CFD分析的效率及轴向力随口环磨损变化模拟结果符合要求。利用效率与轴向力诊断口环磨损故障,利用效率随口环磨损曲线以及实时监测到的多级离心泵效率参数反推口环磨损量,从而得到口环的磨损情况,实现口环磨损实时监测。
2.3 故障区分试验及方法研究
效率是诊断口环磨损故障的重要指标,实际工程应用中,影响多级离心泵效率的因素除了口环磨损,还包括叶轮腐蚀、叶轮堵塞。为排除叶轮腐蚀与叶轮堵塞的影响,本文进行了叶轮腐蚀与堵塞故障模拟试验。
2.3.1 叶轮腐蚀试验
如图11所示,在叶轮叶片上制造腐蚀坑,模拟叶轮流道腐蚀故障。将叶轮腐蚀故障下的多级离心泵效率和径向振动位移与正常工况下的值进行比较,结果如图12所示,发现叶轮轻微腐蚀对多级离心泵效率影响有限,试验中的腐蚀程度还不能对效率造成影响。但在这种腐蚀程度下,腐蚀造成的不平衡使得径向振动位移有所增大。
2.3.2 叶片断裂试验
叶片腐蚀发展到严重的时候就会产生叶片断裂,如图13所示,在叶片入口处割掉一块叶片,模拟叶片断裂故障。将叶片断裂故障下的效率、振动位移与正常工况以及叶片腐蚀故障下的效率、振动位移进行对比。从图14可以看出,叶轮叶片断裂时,较正常工况效率下降较小,但径向振动位移比叶片轻微腐蚀时的还大。
2.3.3 叶轮堵塞试验
如图15所示,利用布条堵塞模拟叶轮堵塞故障,测量多级离心泵在堵塞故障下的效率与径向振动位移。从图16可以看出,叶轮在堵塞故障时,径向振动位移大幅度上升。
2.3.4 结果分析与区分方法
各工况效率如表3所示,可以看出,叶轮腐蚀与叶轮堵塞除了影响多级离心泵效率,还使得多级离心泵转子不平衡量增大,导致径向振动位移的幅值上升。叶轮腐蚀较轻微时,对效率影响较小,但对径向振动的影响很大,因此叶轮腐蚀程度在不平衡指标上的反映要强于在效率指标上的反映。故在诊断多级离心泵口环磨损故障时,可引入径向振动位移,排除叶轮腐蚀与叶轮堵塞故障的影响,使口环磨损故障诊断及实时监测口环磨损量的准确性更高,监测方法流程如图17所示。
3 结论
(1)本文利用CFD理论对多级离心泵进行了整机建模,计算不同口环间隙下多级离心泵的效率和轴向力,建立效率及轴向力随口环磨损变化的曲线。建立了多级离心泵故障模拟试验台,验证了效率随口环磨损变化曲线的可靠性。轴向力变化体现在轴向振动,通过测量不同口环间隙下轴向振动的大小,验证了通过轴向振动诊断口环磨损的可行性,提出了一种基于效率与轴向振动的监测方法。根据口环磨损变化曲线反推口环磨损状况,实现口环磨损量的实时监测。
(2)叶轮腐蚀与堵塞都会引起性能效率下降,本文通过试验验证了叶轮腐蚀与叶轮堵塞对效率和转子径向振动位移的影响,通过径向振动位移可区分叶轮腐蚀、堵塞与口环磨损故障,提高了口环磨损故障诊断及磨损量实时监测的准确性。
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