关 键 词：

输送 减速器 润滑剂 内联 油污 传感器 发展

资源描述：

刮板输送机减速器的润滑剂的内联油污染传感器的发展,输送,减速器,润滑剂,内联,油污,传感器,发展

内容简介：

中文译文 刮板输送机减速器的润滑剂的内联油污染传感器的发展 1、简介 机械装备最主要的伤害来源于磨损和润滑不良。 壳牌公司最新研究数据表明大约 35 的运行故障和 油机齿轮故障是由于不良润滑造成的。磨损是油污染最主要的来源。目前，在工业中石油的检测主要基于早期光谱分析和铁谱分析，并使用脱机方法，但是这些都不能满足现代工业状态检测和故障诊断的需要。因此要开发一种 内联油污染检测器，当石油污染水平高于规定的标准时它可以提醒经营者采用过滤设备和更换石油。其中油污染检测技术种类很多，而利用光学测量方法具有 非接触的优势，实时和在线测量的优势。 2、操作理念 该传感器的原理是基于光学吸收法。使用光纤传输为介质因为其具有许多优点，例如反干扰，不受温度电磁的干扰。当设备处于的正常磨损状态时在石油中只有微小颗粒存在。大磨损颗粒出现可能会在短时间内损坏设备。因此，在线监测润滑剂的浓度和颗粒大小能有效防止故障的发生。根据磨损颗粒的自然性质和特征可以分成三类：金属磨损颗粒，既是产品磨损的产物，也是设备严重磨损和故障的指示；非金属磨损颗粒，来源于燃烧和密封，过滤装置的失效 ;环境污染物颗粒，包括空气中的各种粒子，尤其是在开放系 统中，这里的污染水平高而且污染物通常以氧化物存在。这些微粒的大小一般在 1那些 20- 30低于 1此，传感器应该对 1 在石油的光学性质中，悬浮颗粒有着至关重要的作用。利用浊度可以解释光粒子对石油透光性质的影响。利用浊度和石油污染指标的联系，可以通过测量浊度对该指标进行半度量。图 1显示光学原理图中的光纤传感器，从半导体发出的激光穿过光纤和光纤准直器，然后进入油池。该探测器收集到传输的光子，反射并讲它们转换成电压，来反映它们包含的信息，这传达了石油污染物中固体颗粒污染的信息。 3、系统原理 当光线穿过含有污染物的油时，一部分分散而其他的被吸收。当一束强度为 强度减少到穿透深度为 。即如下的比尔兰伯特定律： 这是 律的数学表达式，在均匀介质中，其中 是吸收系数。如果介质可溶的话，那么它的吸收系数与它的浓度 其中 且只有吸收材料物质的分子性质决定。从（ 1），（ 2）我们可以得到以下公式 ： 。 这个公式是比尔定律的数学表达式。假设石油中的悬浮颗粒分散均匀，粒子的散射模型可以被看作是一个二维不透明的磁盘。所有入射光被吸收，衰减系数可写为： 其中 K 是消光系数，表明每个粒子的散射量，并且是关于每个颗粒相对于介质的大小，波长和折射率的函数。 N 为粒子的浓度 ; 为粒子面对光的截面积。对（ 3）求和公式即对多元系统中不同大小的颗粒求和，可以得到： 其中 代表颗粒的比例。重力频率 将（ 6）带入（ 5）式可以得到关于单一波长的公式： 从 (3)(4)中我们可以看到当穿透深度固定时粒子的单分散系统以及数值0n = （ ）正比于粒子的数目浓度和重量浓度，因此粒子的重量浓度可以间接地通过测量0n = （ ）得到。通过这个可以得到石油的污染指标。 4、波长的选择 光是依赖于波长的具有能量的光子组成。根据不同的能量水平，分子和原子构成物质有不 同运动模式。当光穿过石油时，通过油分子吸收的能量水平可以量化，使得吸收光子可以激发分子的旋转或振动模式或电子的能量水平。适用于传感器的光的波长应满足下列条件：（ 1）对含有固体颗粒的石油敏感。 （ 2）当选定波长时通过石油对光的吸收率基本不变。 （ 3）当光线通过油通行时，衰减率要低。 一般来说，在 5固体颗粒是最危险的污染物。据光吸收和散射理论，我们可以看到，在石油中，当粒子尺寸比光的波长大10 时，吸收和散射光最强。为了使选定的光的波长对这些污染物敏感，波长应选择 于此范围波长的光 ，通过搭配不同类型的油样和使用 图图 2。左边的面板是五种石油样本，其中波长在 m 之间而右边的对应于波长为 m 。 我们可以从图中看到五种油样的透过率类似，这是由石油的共同特征决定的。波长的透过率的关系表明吸收系数是波长的函数。该曲线的出发点发生转移是因为不同的颜色和不同的石油添加剂种类。我们也可以从图 2中看到的五个油样的透光率的变化速度，透光率在 波长在 m 米之间的大，而波长在 m 米，透射相对稳定。波长范围在 m 之间，透光率有明显的波动。该透光率有两个吸收峰， 1.2 m 和 1.4 m ，这是由石油共性结构决定的，即两个元素碳和氢。上述分析表明，当波长在 .9 m 之间，透光率相对稳定和大，结合典型光纤传输的窗口 ;最终光波长的测试确定为 850纳米。 5、传感器的构造设计 该传感器主要用于对煤矿刮板输送机的油污减速器进行在线监测。为此，该传感器嵌入减速机的机壳。为了防止随时间推移颗粒油在玻璃挡板积累而导致不准确的测量，对内部玻璃挡板必须定期清理。该传感器的机械结构如下： 对该传感器的结构构造的解释说明： 鞘和密封护套组成 ;紧固螺栓连接。由构成油池的左，右挡板组成的石英玻璃挡板安装在内部的核心 ;护套是由高低的鞘室组成 ;外层的石油可以通过外部护套上的小孔流入到计算过的油池中。通过较低的外鞘室与内芯密封护套的共同作用，内核可以通过外来的石油分离，这样使内核可以拿出来 ,对石英玻璃挡板进行清理 ; 6、测试校准 使用粒子计数器来校准按照重量法定律设置的含有不同程度污染物的石油。将石油注入传感器，然后测量对应输出不同程度石油的信号和改变油点的信号。由于润滑剂 0被广泛用于煤矿中不同污染程度重型机器的减速器中。目前 先，可以从表 1看出，油污染中固体粒子含量的上限是 根据表 2，我们也可以看到， 相应重量百分比为 据石油污染物程度设置从 3种石油。 4个污染程度，由 邻颗粒两级浓度比例为 2。因此，当污染水平高于 12 时，可用外推法来决定。在采矿机械设备中，污染水平远远超过 以我们可以使用该方法来解决这个问题 8。 7、石油校准 通过重力理论，用粒子计数法校准油样，并获得准确的污染程度。但是，校准将有以下问题： 1、粒子计数器中用到的油粘度应在 10 2、通过粒子计数器测试得到的石油污染程度的上限值是 个问题可以通过稀释油加以解决，但这可能会导致污染程度高的油出现较大的误差。 对于问题 1，根据不同的比例混合石油混合物和石油醚，测量混合物的粘度并得出结论，当石油和石油醚满足 3:1的比例，混合粘度符合要求的粒子计数器。 对于问题 2，选择 13 种石油的四个样本，利用粒子计数器测量污染程度分别为 果由粒子计数器测量的污染水平和用自己的名义水平相同，这说明用 重量法搭配测量石油污染程度符合使用粒子计数器。否则，如果发现某些规则可以从测量结果得出，而其他油样的实际污染水平只能推测。从四个石油样品的测量结果我们可以看到，用粒子计数器法测得的污染程度测量比油样品重量搭配法高 2 度。在依照法律规定的 13 种石油实际污染水平是从 据相应的污染程度应更换机油的是 利用传感器分别测量搭配油的油污染程度。在测量过程中，从半导体激光器的光穿过光纤，光纤准直仪，石油和最终到达光电探测器表面。通过测量光探测器的输出电压，我们可以获取信息的污染水平表 3。 从图 4进行数据分析可以看出，： 1、该探测器的输出电压值基本不变，和干净的机油一样。这表明，被石油污染物遮挡的光在油污染时水平低于 可忽略不计。 2、该探测器输出电压在测量油的污染级在 表明，被石油污染物遮挡的光在这种污染水平下有明显效果。该污染的换油点水平为 以这点是可以衡量的。 8、总结 在这篇文章中，我们主要描述了石油污染 传感器。分析了它的测量原理，波长的选择，机械设计特点，测试油的搭配，校准传感器和校准分析数据。从 数据中可以看出，改变的油点是可度量的，这证明了该传感器能满足对 刮板传送减速器中内联油污染传感器 的监测。不过，该传感器也有不足之处，例如，经过长期使用石油的颜色会发生变化这会影响透光率，并导致测量误差。该测试在室温下进行的，是不符合石油的实际状况，因为温度会影响传播率。因此，下一步将是研究如何消除油的温度和颜色的影响来提高传感器的精度。 009 of o. 11, 90 of 320 in is AS of of of s of of of in is or of s 5% of of of is as a of 1, 2. is of At of in is on of It is to an to is of of F he of is on It as a of as in s of in a of of in of of in ,4: a of an of in in is as of m, 0 m on m no on 5. As a be to of 40m. in a on s be to of on of to be by of of of in of 4789/$2009 009 . of a of 0 as a of , 6, 7 as 0 (1) is aw in is is to c: (2) a is a of by of 1), (2) we e (3) is s in of be as a is be 4D ) is by is a of of to N is of D is is of 3) of in a I )= D N K(m,D ) m is of to i. of is as 3D ) 6) 5) in of a m0 )=C K(m,D ) 3), (4) we is )to s s s be by )be . F is up of of on at to in by is by s or or of by (1) to in (2) of by at of (3) be 1202 3 130, 410, 5 322. of of m to we of by is of to of is 0. In to of to be of by of as . is of m to 4 009 m. We of is by of of on is a of of of of We of of is is is m is of of up of is is of of is 50. F he is of of To is in s In to in on to be of is as of - 2of 345 6of 7 8 9- 10- 11- 12- on 13 14- 156of 17- 18- 19- 20- of s 1. of is up of 2. is up of by of is in 3. is up of in of of be so be be . se to of in of to of of 320 is in in it be as of of is of it be of in .5 to , we .5 3 of 4 of of . is 2, be to of in is so we to 8. . of 0586) 0)of % +15 20 % 1003h/b K N 009 . . by of 1. be 0 5 320 of . of be by , of to of :1, of of , of 3 to if is it by is Or if be of be of we of In of 3 of is of of of of By of we of as . . of AS 0 11 12 13 14 15 1602 401 401 401 401 401 4007 18 19 20 21 22 398 392 390 368 357 338 338as be : 1. of is is of by in is be 2. of of of of of so is 4. of to AS . he is in of o