一种新型的铁谱检测技术

七十年代初期,国际上出现了一种新的检测技术——铁谱技术(Ferrography)。它是由美国麻省理工学院机械系的W.W.Seifert和美国Foxboro公司的V.C.West-colt共同研究而发表命名的。铁谱技术是一种以磨损微粒分析为基础的诊断技术。它用于观察发动机和其他部件的内部,而无需将各个工作零件打开或关闭就可以确定它们的磨损状况。铁谱技术的基本原理是,在不拆卸状态下抽取机械润滑油样,利用高梯度强磁场,将油样中所含的磨损微粒分离排谱,进行检测。以获得机械磨损的可靠信息,判断机械磨损的部位、性质和程度。铁谱仪器是实现铁谱技术的关键设备。目前有三种类型的仪器——分析铁谱仪,直     

某型涡轴航空发动机磨损状态及趋势预测研究

联合采用发射光谱和铁谱技术对某型航空涡轴发动机进行了磨损状态的分析研究,结果表明:发射光谱技术可准确预测发动机的损坏情况,铁谱技术通过分析磨粒特征,可判断发动机的运行状况、磨损机理及磨损类型,而发射光谱和铁谱技术的联合运用可以较准确地确定发动机润滑部件的磨损状态,诊断磨损故障及预测磨损趋势.     

铁谱技术及其应用(一)

本文概述了铁谱技术的基本原理与特点,特别评价了其在机器状态监测方面的发展。简要介绍了铁谱仪的原理、结构以及磨损颗粒识别等方面的知识。并根据国内外有关资料及作者近年来的实践,结合典型实例分析,分别阐述了铁谱技术在摩擦学基础研究和摩擦学系统状态监测中的应用。主要内容包括:一、前言;二、铁谱技术的基本原理与特点;三、铁谱仪原理与结构;四、磨损颗粒识别与定量参数的选择;五、铁谱技术在摩擦学基础研究中的应用;六、铁谱技术在摩擦学系统状态监测中的应用;七、铁谱技术的发展趋势。     

3Cr2W8V钢高温磨损的研究

采用销盘式高温磨损试验机对3Cr2W8V钢进行高温磨损试验,研究了淬火温度对3Cr2W8V钢磨损性能的影响,采用SEM、EDS、XRD分析磨损表层成分、形貌和结构,探讨高温磨损机制.研究表明,淬火温度对3Cr2W8V钢高温磨损率有着显著影响.1 050～1 150 ℃范围淬火,磨损率较低;过低或过高温度淬火,磨损率显著升高.3Cr2W8V钢磨损表面氧化物膜下基体发生了明显的塑性变形,并在基体中出现了裂纹及氧化物.3Cr2W8V钢高温磨损机制为氧化物的疲劳剥落.     

油液污染分析在机械磨损检测中的研究进展

光谱、铁谱等油液分析技术既能够反映油液污染的程度,也能够反映机械磨损的烈度。文中依据磨损产生的机理,简要综述了光谱、铁谱等油液污染检测技术在判断机械磨损状况中的研究现状,介绍了图像处理技术、计算机技术、人工免疫系统等技术在判断污染与磨损关系中的应用进展,并指出了油液分析技术应用在机械磨损领域的发展方向。     

铁谱技术用于滑动轴承的失效分析

本文叙述应用分析铁谱、扫描电镜和能谱,对石油钻头滑动轴承进行失效分析,并评价实验室磨损试验与实际轴承在磨损机理与失效类型方面的差别。研究表明:滑动轴承失效主要起因于疲劳磨损,而模拟磨损试验则为严重滑动磨损。铁谱技术是进行零件失效分析和模拟磨损试验可靠性评价的有效手段。     

透平机减速齿轮箱的在线铁谱监测

在线铁谱技术是一种由分析铁谱技术发展而来的磨损状态实时监测技术，对于连续运行的关键设备的主要摩擦付实施在线铁谱监测是十分必要的。它可以避免离线铁谱监测的取样、制样等繁杂过程和长间隔采样漏掉故障信息等缺点。利用在线铁谱技术对透平机减速齿轮箱的磨损状态监测结果表明，即使在正常磨损状态下，齿轮摩擦付的磨损速率并不是恒定的。它既受磨粒在摩擦付附近的不均匀造成的随机误差影响，又受齿轮载荷变化的影响。而磨损趋     

《铁谱技术及其在机械监测诊断中的应用》

由铁谱技术专家萧汉梁教授撰写的《铁谱技术及其在机械监测诊断中的应用》已由人民交通出版社出版,共17万字.该书以摩擦学的观点论述磨粒的形成机理、形貌特征及识别原则;系统地阐述了现行的铁谱定量参数及定量分析方法;探讨了计算机技术在铁谱分析中的应用和发展前景.同时本书还以一定的篇幅详细论述内燃机和齿轮箱铁港监测诊断的原理和方法,重点介绍了内燃机的摩擦学分析和常见磨损的特征;列举了铁谱监测的应用实例,这些实例涉及了不同类型、不同工作条件和不同监测内容的内燃机、齿轮箱以及大型滚动轴承,对它们的结构特点、故障现象、诊断方法与结论,均作了比较的详细的论述.书中附有彩色插图64幅.该书由人民交通出版社中南图书发行公司发行,每本10元,另加邮挂费1元..欢迎各界工程技术人员     

图像颜色特征提取在铁谱图像分类及磨粒识别中的应用研究

铁谱图像所包含的彩色信息对磨粒识别、磨损形式分析非常重要。对图像分类技术进行研究，主要对铁谱图像的颜色特征进行研究，提出了聚类树分析、模糊聚类技术与统计分析相结合的定量研究方法，对铁谱图像进行背景、磨粒区域分割，以获得可进行定量分析的磨粒。计算的颜色特征为铁谱图像的进一步处理和识别以及磨粒的机器自动识别、磨损形式分析奠定了基础。     

分析内燃机的磨损磨粒-利用铁谱加热法

阐述了内燃机摩擦磨损机理和铁谱技术。通过利用铁谱加热分析法对内燃机的摩擦磨损进行分析与研究。这一分析方法对于分析和鉴别多摩擦副工况下的油液中各类磨粒的材质成分是一种极为有效方法,并且为内燃机摩擦磨损的故障诊断提供了有利的科学依据。     

中国机械工程学会摩擦学学会举行了铁谱技术学术交流会

由武汉工学院和广州机床研究所负责筹备,于1987年4月21日至4月28日在武汉工学院举行了铁谱技术学术交流会。来自工矿企业、研究单位和大专院校87个单位的172名代表参加了会议。中国机械工程学会摩擦学学会、湖北省摩擦学学会、武汉工学院和华中工学院等单位的领导同志出席了本次会议,并对会议表示了热烈的祝贺和大力的支持。会议邀请了国内学术界的有关负责人和专家对于摩擦学的发展及研究动向,铁谱技术在国内外发展概况及趋势,铁谱技术在机械零部件磨损状态监测中应用的研究概况及将来可能开拓的新的应用领域,均作了较详细的专题报告。     

K-均值聚类法在机械设备铁谱监测技术中的应用

铁谱分析技术是润滑油液分析技术的主导技术,是机械设备工况监测和故障诊断的主要技术手段之一。铁谱片上磨损颗粒间的区分是磨损颗粒识别和诊断的基础。针对铁谱图像中磨损颗粒形状和颜色分布的复杂性,利用数字图像处理技术,采用K-均值聚类法,对铁谱彩色图像进行了分割处理研究。试验结果表明,K-均值聚类法可以有效地分割彩色铁谱图像,将磨损颗粒提取出来,为铁谱图像的后续处理工作奠定了基础。     

炼化设备油液分析诊断软件开发

介绍炼化设备油液分析诊断软件,该软件由铁谱定量分析模块、自动铁谱显微图像分析模块、油液分析数据库模块、磨损状态评判模块和诊断报告输出模块组成,通过铁谱分析仪、铁谱显微镜获取油样磨损信息,监测大型炼化设备润滑油品质量,并对磨损状况智能分级,为设备维护和管理提供依据。     

磨粒的计算机识别方法的研究与评述

铁谱技术是以磨损颗粒分析为基础的诊断技术，目前是监测机械磨损工况与诊断磨损故障最为有效的方法。而磨粒识别又是铁谱诊断技术的关键环节。本文综合分析计算机技术在磨粒识别中的应用，将磨粒识别方法分为人－机交互磨粒识别法、半自动磨粒识别法和自动磨粒识别法３种，并对此进行详细分析与比较。     

应用铁谱技术监测纺纱锭子相对耐磨性的研究

本文分析了应用铁谱技术和光学测量方法,对纺纱机锭子微量磨损进行的对比评定。试验锭子采用激光热处理与常规热处理的两种试件进行比较。应用铁谱技术进行分析,不仅可以监测锭子的磨损、相对耐磨性的变化及其趋势,还可作为锭子清洗、换油和失效诊断的重要依据之一。     

铁谱技术的应用

铁谱技术是从润滑油等工质中分离和分析磨损粒子的新技术。其原理是在高梯度的强磁场作用下,使在润滑油中的磨粒及沾染物分离,按粒度大小依次沉积到一块透明的玻璃基片上,然后对沉积粘度进行光学显微定性观察和对磨粒进行定量测量。这一技术为摩擦磨损机理研究和机械设备的工况诊断、磨损监测、故障预报以及油质评价等开辟了一个新领域。北京型内燃机车的12V240ZJ柴汕机台架磨合规范十几年来一直为17.5小时,这一规范是否先进合理,我们用分析式铁谱仪、直读式铁谱仪和专用形貌仪对五台柴油机磨合期油样内的磨粒浓度、形态、尺寸、数量、粒子分布等进行实验和分析观察并结合形     

利用磨粒信息的装载机销轴表面磨损预测分析

介绍一种将铁谱技术运用到脂润滑装载机销轴磨损研究的方法,针对装载机上销轴的使用量大、磨损严重和易损坏等特点,在装载机销轴的实际工作环境,对其生命周期中不同的磨损阶段进行研究,在磨损过程中分阶段进行取样,利用分析式铁谱仪制谱,用铁谱显微镜对谱片进行观察,研究装载机销轴各个磨损阶段磨粒的典型特点,为进一步监测、评估销轴的磨损状况,分析和研究销轴磨损机理提供理论基础。     

铁谱分析技术在石化行业的应用及前景展望

论述了铁谱分析技术在国内外各行业的研究和应用现状及其在石化行业的应用前景,讨论了铁谱分析技术应用的最新进展,认为铁谱分析技术的研究热点是建立摩擦学系统的铁谱磨损数学模型、多种油液监测技术综合使用、磨粒自动识别技术和新型在线铁谱仪研制与开发。根据分析论证,认为铁谱技术可以为石油化工设备的安、稳、长、满、优运行提供有力的保障。     

XRF技术在设备磨损监测中的应用研究

通过对XRF分析技术在设备磨损状态监测中的应用历程、现状、特点的评述和分析,结合磨粒分析主要采用的铁谱和原子发射光谱的技术特点,提出了基于XRF技术的机械磨损状态监测策略,并对未来发展趋势做了展望,指出了亟待解决的问题.     

基于在线铁谱图像的磨损机理智能辨识

基于状态的维护(Condition based maintenance,CBM)理念为机器健康状态维护提出了实时监测的新挑战。现有研究由于缺乏在线信息获取手段,磨损状态监测逐渐成为CBM的技术瓶颈。基于特征磨粒的磨损机理判断方法已经被广泛应用在离线磨损分析中,但是在线磨损机理的表征依然是一个很大的问题。针对基于在线铁谱图像的磨损机理开展研究。为了在一副在线铁谱图像中获得分离的磨粒图像,研究磨粒在在线铁谱传感器中的沉积机理。研究结果表明,磨粒链是图像中的主要形态,这是由于先前沉积的磨粒产生的局部磁场所致。设计一种依靠自适应调节沉积时间的在线磨粒沉积方法。运用该方法可以在在线铁谱图像中获得分离的磨粒,为特征磨粒的特征辨识提供了便利。参考分析铁谱知识,提取特征磨粒的4种形态学特征(当量尺寸、长径比、形状因子和分形维数)以综合表征4种典型磨损机理,包括正常、切削、疲劳、严重滑动磨损。采用反馈式人工神经网络构建自动磨损机理辨识模型。采用离线铁谱图像样本验证所建模型,结果表明该模型可以识别在线磨粒图像中的特征磨粒。对在线磨损机理表征方法进行了有意义的探索,所得研究成果将为在线磨损状态表征提供可行方法。