使用lpf技术的油分析,粒子计数和粒子形状分类

本文介绍了实验室中先进的LaserNet Fines(LNF)Q200仪器如何为分析油屑颗粒的传统方法提供经济、精确的替代方法。欧洲杯猜球平台

LNF提供“一站式采购解决方案”,通过测量润滑油中磨损碎片的大小、分布、产量和形状特征(“轮廓”)来确定机械故障的类型、产量和严重程度。本文着重介绍LNF的工作原理,以及它的粒子计数和光学图像分析方法与激光粒子计数器和传统分析铁谱的比较。

最后,有两个案例研究,一个用于发动机试验室,另一个用于齿轮箱加速失效试验,以证明LNF技术如何提供独特、主动的机器磨损结果,而无需传统铁谱分析的定性主观性和潜在成本。

LNF技术概述

LNF是美国海军研究实验室和洛克希德·马丁公司与美国海军研究办公室联合开发的一种粒子形状分类器,它还使用激光成像技术和先进的图像处理软件,为大于4µm的粒子提供高度精确的粒子计数。欧洲杯猜球平台

主要尺寸大于20µm的所有粒子的轮廓图像自动分类为以欧洲杯猜球平台下类别:

  • 切割
  • 严重滑动
  • 乏力
  • 非金属
  • 纤维
  • 水滴

这些颗粒由仪器欧洲杯猜球平台计数,并提供主动机器磨损的定量测量。然后保存位图图像,并可根据要求打印以供查看。可靠性工程师可以使用LNF数据,通过对总粒径分布和子类粒子进行趋势分析,做出更明智的决策。

图1显示了LNF的基本工作原理。这涉及以下方面:

  • 从润滑系统中抽取具有代表性的油样,并将其带到机组中。
  • 油是通过一个专利的观察单元提取的,这个观察单元由一个脉冲激光二极管背光,以冻结粒子的运动。
  • 相干光通过流体传输并成像到电子相机上。
  • 对每个生成的图像进行粒子分析。欧洲杯猜球平台

LaserNet Fines®工作原理

图1。LaserNet罚款®工作原理

在任何一种流体中,确定大于20µm颗粒的形状特征,并将颗粒分为磨损类别或污染物类别。使用专门为LNF系统开发的人工神经欧洲杯猜球平台网络实现分类。

如图2所示,选择形状特征以在指定类别的疲劳、切割、严重滑动、非金属颗粒、纤维、水泡和气泡之间提供最佳区分。欧洲杯猜球平台

人工神经网络是利用人类专家鉴定的大量粒子库建立起来的。欧洲杯猜球平台

粒子类形态的例子

图2。粒子类形态的例子

LNF与光学粒子计数器的比较

LNF的功能基本上与传统的激光粒子计数器和分析铁谱仪相同。然而,LNF使用二维传感阵列(640X480像素),而粒子计数器仅使用一维阵列。LNF可以通过增加的空间多样性检测较高的颗粒浓度,无需特殊的样品制备,还可以提取颗粒形态。

由于能够识别形状,LNF的颗粒计数不会受到气泡或自由水的污染。而是从碎片计数中减去这两个项目,分别确定自由水分数。

LNF不需要用标准参考物质校准,因为测量精度是其配置固有的。它的颗粒大小测量取决于相机的像素大小和光学的放大能力,这两者都是固定的元素,几乎不会随着时间的推移而改变。下面的图3比较了粒子计数器和LNF的各种分析因素。

LNF与激光风格粒子计数器的比较

图3。LNF与激光风格粒子计数器相比

LNF与传统铁谱法

长期以来,铁谱法一直是确定润滑机械磨损机制的种类和故障严重程度的标准方法。传统铁谱法的主要缺点是:

  • 这个测试很耗时。因此,铁谱分析是在个案基础上进行的
  • 需要训练有素的分析员才能取得有意义的结果
  • 最终结果是严格定性的

然而,LNF对其观察单元中的所有粒子进行计数和分类,以提供定量、可重复的测量,有助欧洲杯猜球平台于趋势分析和机器状况的早期评估。图4根据许多分析因素将分析铁谱与LNF进行了比较。

LNF与分析铁谱法的比较

图4。LNF与分析铁谱法比较

案例研究

这两个案例研究进一步证明了LNF的能力:

案例1:发动机测试单元

在本例中,在发动机的故障期间,从发动机中提取出使用过的油样,并在本例中展示了LNF与光谱磨损金属分析和分析铁谱分析等技术之间的协同作用。

LNF结果清楚地描述了磨合期间大磨损颗粒的典型和预期高水平。图5中磨损汇总屏幕的条形图显示了大量尺寸小于15µm的颗粒。切割、严重滑动、疲劳和非金属磨损类别中欧洲杯猜球平台显示了大于20µm的颗粒数量。

磨损汇总屏幕

图5。磨损汇总屏幕

图6显示了这个样本的粒子轮廓的LNF图像映射。大部分颗粒被LNF识别,并欧洲杯猜球平台在磨损总结中被量化为严重滑移和疲劳颗粒。

图7所示的常规分析铁谱法证实了这一事实。该样品的光谱油分析也显示出高水平的磨损金属,包括铝、铜和硅。

发动机测试单元样品的图像图

图6。发动机测试单元样品的图像图

铁图显示严重的滑动磨损和铜颗粒在闯入

图7。铁图显示严重的滑动磨损和铜颗粒在闯入

案例2:变速箱加速失效试验

根据ONR CBM计划,宾夕法尼亚州立大学根据ONR CBM计划在其机械诊断试验台(MDTB)设施上进行了齿轮箱加速故障试验。

这些测试是在单减速10马力变速箱上进行的。在输出轴上的发电机提供的最大正常负荷下,齿轮箱运行了大约四天。在此之后,扭矩超过了3倍,系统随后出现故障。每隔2h,系统就会停止进行钻孔现场检查和油取样。

5-15 μ m大小范围内的总颗粒浓度在运行过程中总体呈下降趋势,这是由于在抽取样品并替换干净流体的过程中,在运行期间产生的碎屑逐渐被清除。然而,在施加超过扭矩3X后,疲劳颗粒在几个尺寸范围内的浓度都在增加。欧洲杯猜球平台

结论

LNF是一种独特的分析仪器和方法,它结合了自动颗粒形状分类和颗粒计数这两项二手油颗粒分析的基本功能。如案例研究所示,通过结合这两个特征,可以通过总体颗粒浓度的增加来检测潜在问题的早期迹象,同时,可以通过形状分类来诊断问题的可能根本原因。

LaserNet罚款®与光学粒子计数器和传统铁谱技术相比,Q200仪器为您详细的石油分析需求提供了动态解决方案,同时提供了巨大的成本效益。

本信息来源、审查和改编自AMETEK Spectro Scientific提供的材料。欧洲杯足球竞彩

有关此来源的更多信息,请访问AMETEK斯派克的科学。

引用

请使用以下格式之一在您的论文、论文或报告中引用本文:

  • 美国心理学协会

    阿梅特克光谱科学公司。(2019年8月27日)。使用LaserNet Fines®(LNF)技术进行油分析、颗粒计数和颗粒形状分类。亚速姆。于2021年7月22日从//www.wireless-io.com/article.aspx?ArticleID=9978.

  • MLA

    阿梅特克光谱科学公司。“使用LaserNet Fines®(LNF)技术进行油分析、颗粒计数和颗粒形状分类”。AZoM. 2021年7月22日.

  • 芝加哥

    阿梅特克光谱科学公司。“使用LaserNet Fines®(LNF)技术进行油分析、颗粒计数和颗粒形状分类”。亚速姆。//www.wireless-io.com/article.aspx?ArticleID=9978. (查阅日期:2021年7月22日)。

  • 哈佛

    AMETEK Spectro Scientific. 2019。使用lpf技术的油分析,粒子计数和粒子形状分类. 亚速姆,2021年7月22日查看,//www.wireless-io.com/article.aspx?ArticleID=9978.

评论

  1. Udaya Ubeysinghe Udaya Ubeysinghe 斯里兰卡 说:

    请解释LNF技术中的油分析与Cilas粒度和形状分析仪的油分析的区别,以确定磨损金属颗粒的数量和体积。

    祝好,

    乌达亚(斯里兰卡)

  2. Udaya Ubeysinghe Udaya Ubeysinghe 斯里兰卡 说:

    我们使用CILAS 1190LD颗粒尺寸,形状分析仪测定旧润滑油中Fe, Cr, Ti的粒径和形状。我们仍然没有找到正确的方法设置。
    我听说LNF也用于上述应用,这给了正确的客户有用的答案。
    两种方法的区别是什么?如果1190LD不适用于此应用程序,如何升级LNF功能。
    祝好,
    乌达亚(斯里兰卡)

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