CN104458521A - 一种在线监测油液的装置及方法 - Google Patents
一种在线监测油液的装置及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104458521A CN104458521A CN201410676184.3A CN201410676184A CN104458521A CN 104458521 A CN104458521 A CN 104458521A CN 201410676184 A CN201410676184 A CN 201410676184A CN 104458521 A CN104458521 A CN 104458521A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- lubricating oil
- electrostatic
- signal
- capacitance
- electrode
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Electric Means (AREA)
Abstract
本发明公开了一种在线监测油液的装置及方法,通过两种电学传感器同时监测油液状态,来评估机器和润滑油的状态。装置采用电容传感器,通过监测润滑油的介电常数值来监测润滑油的衰变程度。装置采用静电传感器,通过静电感应油液中磨粒的静电荷来监测润滑油中磨粒的浓度。装置最终融合两种信号,分析设备和润滑油的状态。该装置包括电容传感器及其测量电路,静电传感器及其电荷放大器,在线信号分析仪。本发明针对现有润滑油和磨粒离线检测技术和在线监测技术的不足,设计了一种基于静电法和电容法相结合的油液状态在线监测技术。
Description
技术领域
本发明涉及机器系统磨损状态在线监测技术,特别涉及一种在线油液的测量装置及方法。
背景技术
油液监测技术是通过分析设备在用润滑油的理化性能指标和所携带磨粒的情况,来获得润滑油的性能变化信息和设备磨损状态信息,从而评价设备状态和预报故障原因、类型和部位的技术。伴随着油液的劣变程度增加,润滑油的性能下降,设备出现故障的可能性增加。目前,国内外公司和研究机构研制了基于铁谱,光谱等离线方法和基于电学法的在线油液监测方法。其中,电学法监测可分为静电监测和介电常数监测,其中静电监测是基于油液中磨粒携带静电荷的感应来监测磨粒浓度;介电常数监测是基于油液劣化(如含水量增加,磨粒浓度增加)引起的介电常数值增加来监测油液的理化性能指标和磨粒浓度。这两种方法具有成本低、结构简单的优点,但各自存在不足,例如,静电法监测时磨粒携带电荷的大小无法确定,而且受含水量影响,含水量越大静电监测值越小。介电常数监测同时受到含水量、铁含量和酸度值的影响,而且以上三个变量均与介电常数成正向变化关系。鉴于以上现状,本发明通过融合静电和介电常数监测采集的信号,消除含水量对测量的影响,实现在线的油液监测及报警。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于介电常数和静电感应信号融合的在线油液监测装置及方法。可解决介电常数和静电感应磨粒监测受含水量影响的缺陷,同时可以监测润滑油劣化程度。
为达到以上目的,本发明是采取如下技术方案予以实现的:
一种在线监测油液的装置,其特征在于,包括穿入测量管道管内油液中并固定在管道壁上的静电传感器、安装在测量管道外壁并被屏蔽罩屏蔽的电容传感器,静电传感器通过一个静电测量接口电路与信号处理器DSP连接;电容传感器通过一个电容测量接口电路与信号处理器DSP连接。
上述方法中,所述静电传感器包括内置电荷放大器电路的管外部分、由电极探针、屏蔽套管和绝缘保护套所构成的管内部分,所述管内部分穿入测量管道并通过安装接口与管壁密封式连接,电极探针、屏蔽套管、绝缘保护套径向之间依次无缝包裹。
所述电容传感器由贴附在测量管道外周的四片电容电极片构成,每个电容电极片的长径比为2,每两个相对的电极片在测量管道截面上相差180°,组合为一电极对,二个电极对等效为二电极电容传感器。
一种在线监测油液的方法,基于前述的在线监测油液的装置完成,其特征在于,包括下述步骤:
(1)通过静电传感器及静电测量接口电路将测量管道中润滑油颗粒的静电信号转换成电压信号,滤波放大后发送到信号处理器中;通过电容传感器及电容测量接口电路,将测量管道内油液的介电常数值转换为频率信号发送至信号处理器中;
(2)信号处理器同时对采集的润滑油静电信号和电容信号做希尔伯特-黄变换,各提取边际谱子带能量SE及其一阶差分DSE、边际谱子带能量倒谱系数SECC及其一阶差分DSECC共四种特征量;
(3)将两种信号的四种特征量作为支持向量机分类器的输入向量,润滑油中铁含量和含水量是否超标的判定作为支持向量机分类器的输出向量;将输入向量的2/3作为训练样本对支持向量机分类器进行训练,剩下的1/3输入向量作为测试样本对该种润滑油状况下设备磨损状况建立故障模型,任一种润滑油包括:标准润滑油,含有少量铁粉的润滑油,含有少量水分的润滑油,含有少量铁粉和水分的润滑油之一;训练方法均参考上述方法进行,得到不同润滑油状况下的故障模型;
(4)进行在线设备磨损状况识别:将润滑油的静电和电容信号送入信号处理单元,各提取四种特征量,输入至步骤(3)训练好的支持向量机,与其中已知的设备磨损状况故障模型比对,即可得到该信号对应的故障模型。
上述方法中,所述对支持向量机分类器进行训练,支持向量机核函数选用高斯径向基核函数,惩罚因子C和核函数参数g通过粒子群算法进行优化。
本发明与现有技术相比有以下特点:
基于静电感应在线提取油液及磨粒的静电信号,利用动态电荷法拾取频域信号,滤除了直流信号,可防止油路管壁沉积磨粒对在线监测的影响;通过对静电信号做希尔伯特-黄变换提取特征量SE、DSE、SECC和DSECC来监测磨粒的浓度。基于介电常数的油液监测,利用润滑油的理化性能指标主要为水含量、金属粉末含量以及总酸值,而以上参数均与润滑油的介电常数有着正向变化关系,因此可以用油液的介电常数来监测油液的衰变程度。通过电容传感器在线测量电容信号实时的反应了油液的劣化指标。
本发明具有在线同时监测油液劣变和设备磨损的功能,可以在提供磨粒监测的同时,提供润滑油其他理化指标的劣化监测,为更换润滑油和设备维修提供数据依据;融合静电和电容信号,消除了含水量对磨粒监测的影响,提高了在线测量的能力。
附图说明
图1为本发明测量装置的结构示意图。
图2为本发明测量装置中静电传感器结构图(图1中A-A向剖面的水平旋转视图)。
图3为图1中的B-B向剖视图。
图1至图3中:1、信号处理器(DSP);2、静电测量接口电路;3、电容测量接口电路;4、静电传感器;5、电容传感器;6、测量管道;7、屏蔽罩;8、管内油液;9、电极探针;10、绝缘保护套;11、屏蔽套管;12、安装接口;13、管外部分;14、电容电极片。
图4为本发明方法的流程图。
具体实施方式
以下结合附图及具体实施例对本发明作进一步的详细说明。
参考图1,一种在线监测油液的装置,包括穿入测量管道6的管内油液8中并固定在管道壁上的静电传感器4、安装在测量管道6外壁并被屏蔽罩7屏蔽的电容传感器5,静电传感器通过一个静电测量接口电路2与信号处理器DSP连接;电容传感器通过一个电容测量接口电路3与信号处理器DSP连接。
参考图2,静电传感器由表面涂有氧化铝钝化层的不锈钢电极探针9、铜质的屏蔽套管11、材质为聚四氟乙烯的绝缘保护套10、安装接口12、管外部分13等构成。电极探针、屏蔽套管、绝缘保护套之间依次无缝包裹。安装接口12与测量管道6密封式连接。管外部分13内置电荷放大器电路,将静电信号转换为电压信号输出到静电测量接口电路2。其中,电极探针9的长度(至安装接口12)为测量管道6直径的2/3,感应灵敏度较高。电极探针一端插入到测量管道6中,另一端连接到管外部分1内的电荷放大器,将从测量管道中采集到的润滑油颗粒的静电信号转换成电压信号输出到静电测量接口电路2。该电路将信号滤波放大后发送到信号处理器1中。
参考图3,电容传感器5由贴附在测量管道6外周的四片电容电极片14构成。电容电极片14为不锈钢,屏蔽罩为铜。不锈钢电极片的长径比为2。每两个相对的电极片(在测量管道截面上相差180°)组合为一电极对,二个电极对效果上等效为二电极电容传感器,通过电容测量接口电路3,也即C-F电路(电容频率转换器)将测量管道内油液的介电常数值转换为频率信号送至信号处理器1中。
参考图4,一种基于图1装置的在线监测油液的方法,
(1)通过静电传感器及静电测量接口电路将测量管道中润滑油颗粒的静电信号转换成电压信号,滤波放大后发送到信号处理器1中;通过电容传感器及电容测量接口电路,将测量管道内油液的介电常数值转换为频率信号发送至信号处理器1中。
(2)分别对静电和电容信号做希尔伯特-黄变换,提取边际谱子带能量SE及其一阶差分DSE,边际谱子带能量倒谱系数SECC及其一阶差分DSECC。得到油液一定铁含量和含水量下的四种特征量SE、DSE、SECC、DSECC,将该四种特征量作为支持向量机分类器的输入向量,润滑油中铁含量和含水量是否超标的判定作为支持向量机分类器的输出向量。将输入向量的2/3作为训练样本对支持向量机分类器进行训练,其中支持向量机核函数选用高斯径向基核函数,惩罚因子C和核函数参数g通过粒子群算法进行优化。然后剩下的1/3输入向量作为测试样本对该种润滑油状况下设备磨损状况建立故障模型。
任一种润滑油(标准润滑油,含有少量铁粉的润滑油,含有少量水分的润滑油,含有少量铁粉和水分的润滑油)的训练方法参考上述步骤(2)进行。
(3)进行在线设备磨损状况识别:把用于测试的一种润滑油的静电和电容信号送入信号处理单元1,提取四种特征量,然后把特征量输入步骤(2)训练好的支持向量机,与已知设备磨损状况故障模型比对,即可得到该信号对应的故障模型;提供润滑油过滤更换报警和设备磨损报警。
本发明方法的原理是利用润滑油中水、铁、油介电常数的差异,通过电容测量电路,将电容传感器测量值转换成频率输出信号,分析该信号以获得润滑油的介电常数,可实时监测润滑油的劣变程度以及监测机器的磨损状态;本发明利用润滑油中磨粒带电的特性,用动态电荷法通过静电传感器探头感应磨粒的静电,这样就滤除了沉积杂质对测量的影响,对静电信号做EMD分解和希尔伯特变换,提取特征分量,判断润滑油中磨粒的浓度并监测机器的磨损状态。
Claims (5)
1.一种在线监测油液的装置,其特征在于,包括穿入测量管道管内油液中并固定在管道壁上的静电传感器、安装在测量管道外壁并被屏蔽罩屏蔽的电容传感器,静电传感器通过一个静电测量接口电路与信号处理器DSP连接;电容传感器通过一个电容测量接口电路与信号处理器DSP连接。
2.如权利要求1所述的在线监测油液的装置,其特征在于,所述静电传感器包括内置电荷放大器电路的管外部分、由电极探针、屏蔽套管和绝缘保护套所构成的管内部分,所述管内部分穿入测量管道并通过安装接口与管壁密封式连接,电极探针、屏蔽套管、绝缘保护套径向之间依次无缝包裹。
3.如权利要求1所述的在线监测油液的装置,其特征在于,所述电容传感器由贴附在测量管道外周的四片电容电极片构成,每个电容电极片的长径比为2,每两个相对的电极片在测量管道截面上相差180°,组合为一电极对,二个电极对等效为二电极电容传感器。
4.一种在线监测油液的方法,基于权利要求1所述的在线监测油液的装置完成,其特征在于,包括下述步骤:
(1)通过静电传感器及静电测量接口电路将测量管道中润滑油颗粒的静电信号转换成电压信号,滤波放大后发送到信号处理器中;通过电容传感器及电容测量接口电路,将测量管道内油液的介电常数值转换为频率信号发送至信号处理器中;
(2)信号处理器同时对采集的润滑油静电信号和电容信号做希尔伯特-黄变换,各提取边际谱子带能量SE及其一阶差分DSE、边际谱子带能量倒谱系数SECC及其一阶差分DSECC共四种特征量;
(3)将两种信号的四种特征量作为支持向量机分类器的输入向量,润滑油中铁含量和含水量是否超标的判定作为支持向量机分类器的输出向量;将输入向量的2/3作为训练样本对支持向量机分类器进行训练,剩下的1/3输入向量作为测试样本对该种润滑油状况下设备磨损状况建立故障模型,任一种润滑油包括:标准润滑油、含有少量铁粉的润滑油、含有少量水分的润滑油、含有少量铁粉和水分的润滑油之一;训练方法均参考上述方法进行,得到不同润滑油状况下的故障模型;
(4)进行在线设备磨损状况识别:将润滑油的静电和电容信号送入信号处理单元,各提取四种特征量,输入至步骤(3)训练好的支持向量机,与其中已知的设备磨损状况故障模型比对,即可得到该信号对应的故障模型。
5.如权利要求4所述的在线监测油液的方法,其特征在于,所述对支持向量机分类器进行训练,支持向量机核函数选用高斯径向基核函数,惩罚因子C和核函数参数g通过粒子群算法进行优化。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410676184.3A CN104458521B (zh) | 2014-11-21 | 2014-11-21 | 一种在线监测油液的装置及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410676184.3A CN104458521B (zh) | 2014-11-21 | 2014-11-21 | 一种在线监测油液的装置及方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN104458521A true CN104458521A (zh) | 2015-03-25 |
CN104458521B CN104458521B (zh) | 2017-04-26 |
Family
ID=52904932
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201410676184.3A Active CN104458521B (zh) | 2014-11-21 | 2014-11-21 | 一种在线监测油液的装置及方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN104458521B (zh) |
Cited By (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105823711A (zh) * | 2016-04-18 | 2016-08-03 | 上海电机学院 | 油液磨粒在线监测方法 |
CN105891060A (zh) * | 2016-05-12 | 2016-08-24 | 绍兴文理学院 | 一种采用电击锤吸附和相邻电容的磨损微粒在线监测系统 |
WO2016180263A1 (zh) * | 2015-05-08 | 2016-11-17 | 丹佛斯(天津)有限公司 | 监控装置和监控方法 |
CN106197530A (zh) * | 2015-05-08 | 2016-12-07 | 丹佛斯(天津)有限公司 | 测量润滑油稀释度的方法、传感器和检测油位的方法 |
CN107676389A (zh) * | 2016-08-02 | 2018-02-09 | 斯凯孚公司 | 具有污染物传感器的轴承组件 |
CN108519268A (zh) * | 2018-04-24 | 2018-09-11 | 上海工程技术大学 | 一种润滑条件下磨损颗粒检测装置及方法 |
CN109238377A (zh) * | 2018-11-09 | 2019-01-18 | 天地科技股份有限公司上海分公司 | 用于油液多参数检测的本安型传感装置 |
CN109359692A (zh) * | 2018-10-23 | 2019-02-19 | 中国石油大学(北京) | 一种原油含水率在线测量模型及其构建方法、应用 |
CN113029879A (zh) * | 2021-03-19 | 2021-06-25 | 爱德森(厦门)电子有限公司 | 一种多频在线监测油液中金属颗粒的方法及其检测装置 |
CN113187774A (zh) * | 2021-05-13 | 2021-07-30 | 杭州电子科技大学 | 一种智能自检电液伺服阀 |
CN113514509A (zh) * | 2021-04-26 | 2021-10-19 | 沈阳大工先进技术发展有限公司 | 一种基于介电常数测量的在线油液污染程度监测系统 |
CN114061712A (zh) * | 2021-11-16 | 2022-02-18 | 浙江吉利控股集团有限公司 | 一种燃油液位传感器异常检测系统及其方法 |
CN114216935A (zh) * | 2021-12-24 | 2022-03-22 | 上海工程技术大学 | 一种基于静电感应检测润滑油性能的装置 |
CN114354634A (zh) * | 2022-01-17 | 2022-04-15 | 中国人民解放军空军勤务学院 | 基于磨粒图像自动采集与分析的磨损快速检测装置和方法 |
CN114414649A (zh) * | 2022-01-24 | 2022-04-29 | 三一重机有限公司 | 液压件磨损检测装置、液压系统磨损检测装置及作业机械 |
CN115070601A (zh) * | 2021-05-14 | 2022-09-20 | 台湾积体电路制造股份有限公司 | 用于浆料质量监测的方法和系统 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1119737A (zh) * | 1993-11-04 | 1996-04-03 | 东亚医用电子株式会社 | 粒子分析装置 |
JP2008145353A (ja) * | 2006-12-12 | 2008-06-26 | Denso Corp | 液中粒子濃度検出装置 |
CN101393108A (zh) * | 2008-10-10 | 2009-03-25 | 南京航空航天大学 | 油液磨粒在线监测方法及系统 |
-
2014
- 2014-11-21 CN CN201410676184.3A patent/CN104458521B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1119737A (zh) * | 1993-11-04 | 1996-04-03 | 东亚医用电子株式会社 | 粒子分析装置 |
JP2008145353A (ja) * | 2006-12-12 | 2008-06-26 | Denso Corp | 液中粒子濃度検出装置 |
CN101393108A (zh) * | 2008-10-10 | 2009-03-25 | 南京航空航天大学 | 油液磨粒在线监测方法及系统 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
刘凯: "油液在线监测电容传感器的研制及在线测试方法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 * |
Cited By (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2016180263A1 (zh) * | 2015-05-08 | 2016-11-17 | 丹佛斯(天津)有限公司 | 监控装置和监控方法 |
CN106197530A (zh) * | 2015-05-08 | 2016-12-07 | 丹佛斯(天津)有限公司 | 测量润滑油稀释度的方法、传感器和检测油位的方法 |
US10739327B2 (en) | 2015-05-08 | 2020-08-11 | Danfoss (Tianjin) Ltd. | Apparatus and method for monitoring the quality of a lubricant in a compressor |
CN106197530B (zh) * | 2015-05-08 | 2021-06-08 | 丹佛斯(天津)有限公司 | 测量润滑油稀释度的方法、传感器和检测油位的方法 |
CN105823711A (zh) * | 2016-04-18 | 2016-08-03 | 上海电机学院 | 油液磨粒在线监测方法 |
CN105891060A (zh) * | 2016-05-12 | 2016-08-24 | 绍兴文理学院 | 一种采用电击锤吸附和相邻电容的磨损微粒在线监测系统 |
CN107676389A (zh) * | 2016-08-02 | 2018-02-09 | 斯凯孚公司 | 具有污染物传感器的轴承组件 |
CN108519268A (zh) * | 2018-04-24 | 2018-09-11 | 上海工程技术大学 | 一种润滑条件下磨损颗粒检测装置及方法 |
CN109359692A (zh) * | 2018-10-23 | 2019-02-19 | 中国石油大学(北京) | 一种原油含水率在线测量模型及其构建方法、应用 |
CN109238377A (zh) * | 2018-11-09 | 2019-01-18 | 天地科技股份有限公司上海分公司 | 用于油液多参数检测的本安型传感装置 |
CN113029879A (zh) * | 2021-03-19 | 2021-06-25 | 爱德森(厦门)电子有限公司 | 一种多频在线监测油液中金属颗粒的方法及其检测装置 |
CN113029879B (zh) * | 2021-03-19 | 2024-05-24 | 爱德森(厦门)电子有限公司 | 一种多频在线监测油液中金属颗粒的方法及其检测装置 |
CN113514509A (zh) * | 2021-04-26 | 2021-10-19 | 沈阳大工先进技术发展有限公司 | 一种基于介电常数测量的在线油液污染程度监测系统 |
CN113187774A (zh) * | 2021-05-13 | 2021-07-30 | 杭州电子科技大学 | 一种智能自检电液伺服阀 |
CN115070601A (zh) * | 2021-05-14 | 2022-09-20 | 台湾积体电路制造股份有限公司 | 用于浆料质量监测的方法和系统 |
CN114061712A (zh) * | 2021-11-16 | 2022-02-18 | 浙江吉利控股集团有限公司 | 一种燃油液位传感器异常检测系统及其方法 |
CN114216935A (zh) * | 2021-12-24 | 2022-03-22 | 上海工程技术大学 | 一种基于静电感应检测润滑油性能的装置 |
CN114216935B (zh) * | 2021-12-24 | 2023-11-21 | 沃伯瑞新材料(江苏)有限公司 | 一种基于静电感应检测润滑油性能的装置 |
CN114354634A (zh) * | 2022-01-17 | 2022-04-15 | 中国人民解放军空军勤务学院 | 基于磨粒图像自动采集与分析的磨损快速检测装置和方法 |
CN114414649A (zh) * | 2022-01-24 | 2022-04-29 | 三一重机有限公司 | 液压件磨损检测装置、液压系统磨损检测装置及作业机械 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN104458521B (zh) | 2017-04-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104458521A (zh) | 一种在线监测油液的装置及方法 | |
Wei et al. | Mechanical wear debris feature, detection, and diagnosis: A review | |
Sun et al. | Online oil debris monitoring of rotating machinery: A detailed review of more than three decades | |
Wu et al. | Progress and trend of sensor technology for on-line oil monitoring | |
CN101393108B (zh) | 油液磨粒在线监测方法及系统 | |
CN102818754B (zh) | 一种提高发动机油液金属磨粒在线监测精度的方法及装置 | |
Du et al. | High throughput wear debris detection in lubricants using a resonance frequency division multiplexed sensor | |
CN104246247B (zh) | 用于监测滑动轴承的工作状态的方法和测量装置 | |
CN103837497B (zh) | 一种润滑油中水分含量的检测装置及其检测方法 | |
CN102033170B (zh) | 变压器油流带电电荷密度的在线测量装置 | |
CN104407270A (zh) | 一种10~35kV配电网中电缆接头的故障在线监测装置及其评估系统状态的方法 | |
US20170248572A1 (en) | Lubricant condition assessment system | |
CN102183366A (zh) | 滚动轴承振动测量和故障分析装置及方法 | |
CN104532264A (zh) | 一种管道外损伤及阴极保护效果评价方法及装置 | |
CN102636577A (zh) | 一种基于小波变换提取轮辋超声波探伤信号的方法 | |
CN102175571B (zh) | 基于希尔伯特边际谱的两相流流型识别方法 | |
CN108152361B (zh) | 在线发动机油液金属磨粒及温度集成监测装置及方法 | |
CN108519268A (zh) | 一种润滑条件下磨损颗粒检测装置及方法 | |
CN105929022A (zh) | 钢丝绳脉冲电涡流无损探伤检测装置及检测方法 | |
CN103018629A (zh) | 一种基于马拉算法的电力系统故障录波数据分析方法 | |
CN202947989U (zh) | 螺旋电极电容传感器 | |
CN103808911A (zh) | 润滑油检测装置 | |
CN108169086A (zh) | 一种流体颗粒物浓度检测方法 | |
CN105300853A (zh) | 一种串联谐振式油液金属颗粒测量装置及其测量方法 | |
CN102323442A (zh) | 一种流体流速流量测量装置及方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |