机械设备智能化油液分析技术现状思考

冯建国

（南京钢铁股份有限公司，江苏 南京 210035）

通过实现机械制造的智能化发展，从而有效推动机械制造业的进一步发展。在促进智能化发展的过程中对于机械设备的使用周期的延长还有运行维护成本的有效控制以及生产效率的提高成为了现阶段关注度较高的问题。针对机械故障来讲，绝大多数的设备故障是由于润滑不良从而造成的磨损异常引发的，所以润滑情况的良好与否对于设备的具体运行状况存在着相对较为紧密的联系。油液分析智能化发展，可以实现对设备磨损情况还有相关故障进行智能化分析，从而有利于及时进行对设备的维修与故障处理。

1 关于油液分析技术与油液检测方法概述

油液分析技术的有效利用主要是通过检测设备展开对油液具体携带的相关设备工作相关信息予以有效的检测，从而进行对设备的当前的工作状态还有今后的相关工作状态进行科学有效的判断，并且为设备的相关故障进行科学的诊断从而为合理有效地维护提供有效的帮助。此类型的措施特别有利于对设备由于磨损所产生的相关故障的诊断，并且在诊断的过程中具有信息集成度相对较高同时可以对早期存在的故障进行有效的预测。关于油液分析技术其主要涉及到油液理化指标分析技术、铁谱方面的分析技术、光谱分析以及颗粒度还有PQ 值分析技术。

2 现阶段油液分析技术智能化具体发展情况

现阶段工业发展过程中，机械设备也在不断的发展，并且当前机械设备主要是向着自动化与智能化的方向发展。传统形式的油液分析技术由于在具体的检测过程中其所取得的检测结果具有一定程度地滞后并且对于参与检测的工作人员的专业性要求相对较高，因此传统的检测方式很难进行较为广泛的推广。随着科学技术的不断发展，从而使得智能化技术与机械故障方面的诊断技术的有机结合还有油液的在线状态的检测技术与智能化技术的有机结合，从而有效地促进了油液分析技术向着智能化方向发展，从而使得油液分析结果一定程度上摆脱了相关工作人员的经验判断，逐渐可以实现通过设备自身进行对机械设备的有效维修以及故障的有效预测。随着油液分析技术智能化程度的不断加深以及在机械设备故障方面的有效诊断。现阶段对于油液分析技术智能化发展方向主要方法有：专家诊断系统以及图像识别和神经网络还有模糊逻辑等。对于油液数据来讲其处于油液分析技术的重要的基础，油液分析智能化的发展程度与油液的数据处理技术存在着相对较为紧密的联系。

2.1 油液数据处理

油液数据处理技术主要是通过传感设备进行对油液的检测所产生的相关数据借助自动化装置予以科学合理的处理，从而实现将大量的信息数据转换成为能够有利于油液分析的相关信息资源，从而实现对油液方面还有设备的运行状况的有效分析。对于数据处理来讲其通常涉及到三个环节，分别为数据的准备和数据的处理以及数据的输出。数据处理技术属于进行对数据信息进行处理的主要手段，现阶段主要涉及的相关数据处理方法有：列表法、数据预处理以及作图法还有逐差法等相关方法。并且随着越来越多的数据处理方法的出现以及得到广泛的应用，从而为油液分析方面提供了有效的帮助，为了进行对油液内含水率方面的预测进行了关于油液含水率预测的模型，该模型的建立主要涉及到主成分回归还有偏最小二乘法的多远数据分析的技术独立在油液红外光谱信息方面的应用。结合性能退化可靠性模型展开对油液光谱信息内的铜元素的浓度方面展开科学合理的评估与分析，从而能够进行对传动装置失效的可靠性进行有效地评估。对于数据处理技术一方面能够实现在单项检测数据方面的有效处理，另一方面还能够实现在多项检测数据方面的处理中，并且在多项检测数据中得到了相对较为广泛的应用。通过展开对煤机在实际用油方面多项指标展开定期的检测能够更好的对煤机设备故障方面的有效诊断，在进行检测的过程中展开对不同检测指标的关联系进行有效地分析，采用偏最小二乘回归模型建立了润滑油中铁元素含量还有年度方面以及酸碱值还有水分间的关系模型。采用加权数据融合的策略展开对多个油液状态监测数据集的有效融合，从而能够更为有效地对机械传动的退化情况反映出来。通过采用数据融合的方法把振动还有声发射以及润滑油磨粒监测的测量技术内的最具有代表性的相关特征进行有机地结合，同时把其和百年塑像的各种损伤情况进行有效的联系，从而展开对齿轮的具体运行状态予以有效地评估。

2.2 专家系统智能分析方法

所谓的专家系统智能分析方法主要指的是在油液分析方面的相关专家结合自身有掌握的关于油液分析方面的相关知识还有长期分析所积累的相关经验从而所构建的知识库，通过借助推理机模拟专家的思维展开对油液检测信息方面的有效分析，从而使得分析的结构能够达到专家级的水平，从而展开对相关设备的润滑环境还有相关零部件的具体磨损情况进行有效地判断。全面的专业系统功能通常情况下涉及到人机交互以及知识库还有解释库与数据库推理机等。随着科学技术的不断深化发展，专家系统也得到了相对较快的发展并且在各个领域得到了相对较为广泛的应用，从而能够够实现对助战的有效诊断以及机械设备故障的有效预测以及机械设备运行状态的监视等方面。油液光谱数据分析的知识库的开发与应用，从而使得缺乏经验的油液分析人员甚至是非专业性的油液分析人员能够结合油液光谱数据进行对相关设备的具体运行情况的深入了解。同时油液光谱分析诊断诊断专家系统的开发与应用能够进行对发动机的自动故障有效诊断，并展开对发动机的具体工作状态展开有效的监测以及科学合理的诊断。由于专业系统相较于传统分析法更加高校与准确，从而进行了油液分析综合监测的专家系统的开发与应用实现了对机械设备主要的零部件的失效过程展开了有效地监测。在航空领域飞行器的发动机属于其极为关键的动力源装置，与飞机的运行状态具有着相对较为紧密的联系，由于航空发动机磨损故障专家系统相关的知识不易进行问题的有效获取从而建立了以weka 平台的专家系统模型。专家系统的开发与应用为企业问题的处理提供了有效地帮助，由于大多数规模相对较小的煤矿公司在运行过程中由于经济等方面的因素的影响为能够建立起润滑油分析的专业性的团队，通过油液分析技术与专家系统的有机融合从而能够有效防止机械设备在运行过程中出现磨损严重以及润滑油出现污染等方面情况的出现，并且通过此种方式能够实现工作效率的有效提升。

2.3 图像识别分析方法

针对图像识别的智能化分析方法来讲其主要是利用计算机展开对机械设备在用油阶段的磨粒图像展开合理的处理以及科学有效地分析，从而有助于进行对机械设备不同程度的磨损状态下的相关特征进行有效地识别，从而展开对相关设备的具体磨损状态以及磨损程度的有效判断。针对图像的识别流程来讲其整体上能够归为4 个步骤，分别涉及到图像的采集以及预处理还有特征的提取与图像的识别，如图三所示。在进行图像识别的过程中对于图像的预处理还有图像的特征的有效提取来讲其属于较为重要的步骤，对于最终的识别结果以及其精度具有相对较为紧密的联系，因此在展开对图像识别研究的过程中，应当重视对图像预处理还有图像特征的提取方面的相关方法的有效研究。对于图像是被技术来讲其最初是进行对文字方面的识别，让后其经过对数字图像方面的处理还有识别方面的研究。随着信息技术的不断发展使得图像识别技术的发展，得以在油液分析方面的研究还有应用也在不断的增多。通过大量的实验从而了解到，展开对获取的铁谱图像进行反向操作灰度图转化还有三段式阈值分割的处理手段，从而有利于使得磨粒特征参数的准确率得到有效的提升，并且在此基础上能够使得齿轮箱磨损故障的识别率得到有效地提高。在进行有业中磨粒图像是被方法的研究过程中，不仅涉及到关于图像预处理还涉及到关于图像特征提取的相关方法的研究。首先展开对铁谱图像内的相关颜色方面的特征进行了有效地研究，从而为以后的铁谱图像的处理还有识别建立了相对良好的基础。对于磨粒图像的分割来讲，通过进行关于局部纹理特性的颜色量化方法的有效设计从而提高识别的精确程度，进而实现对灰度图像的有效替代。结合计算机视觉还有图像处理相关的技术展开对磨损机理所造成的微观颗粒的分析，进行交互式图像分析系统的设计从而进行对颗粒形状还有边缘细节的电量信息的处理与存储，从而对磨损颗粒予以系统化的形态分析。

2.4 神经网络的智能分析方法

神经网络的只能分析方法主要进行对人类大脑神经突触连接结构模仿和机械设备内的油液的检测信息的有机结合从而建立的数学模型，并且经油液实际测量的样本作为处理的基础，利用神经网络的并行处理过程，从而展开对设备所存在的故障进行科学地预测以及诊断。随着科学技术的不断深化发展从而促进了神经网络技术的进一步发展，不同类型的神经网络在设备的故障预测方面以及设备故障的诊断中得到了相对较为广泛的应用，其中感知神经网络还有线性神经网络以及自组织神经网络等应用相对较为广泛。在展开设备内润滑油的黏度的分析以及预测的时候，通过进行拥有两个隐层还有六个神经元的人工神经网络预测模型的有效设计从而提升其预测方面的性能。

图1 图像识别流程

2.5 模糊逻辑智能分析方法

模糊逻辑只能分析方法主要是利用模糊数学内的模糊隶属关系，结合设备内部的油液监测方面的相关数据展开对设备的具体运行状态进行模糊判断，从而实现对设备故障有效诊断。对于模糊逻辑推理系统来讲其主要涉及到模糊产生器还有推理家以及规则库和反模糊化器四个主要部分。因为设备在日常运行过程中其工作状况的不确定性从而为模糊逻辑进行故障诊断提供了有效的途径。通过把模糊相对权重理论与模糊优选理论的有效结合，从而能够起到对发动机铁谱分析磨粒的智能识别的作用，并以此为前提进行加权模糊优选模型的构建，从而能够更为高效精准的进行发动机的磨损故障的有效识别。

3 当前油液分析技术智能化存在的主要问题

随着油液分析技术智能化程度的不断加深，从而使得油液分析一定程度上摆脱了对专业分析人员的依赖，并且一定程度上使得对设备的故障的诊断的效率还有精确度得到了提高。然而现阶段油液智能化分析方法中依然存在一定的问题。首先，由于缺乏有效的数据的采集从而很难开展后续工作，造成该情况的主要原因在于其在线传感器相对较少。其次，在进行对油液的实际检测过程中因为对准则和标准方面的缺失，从而一定程度限制了智能化的发展。除此之外，由于技术方面因素的影响，使得智能分析方法受到严重的限制，导致油液智能分析方法距离程度还存在一定的距离。

4 结束语

本文主要是对现阶段油液分析技术还有检测方法进行了介绍，同时对油液分析智能化发展的现状进行了研究。从而对智能化发展中所存在的问题进行了有效的分析从而希望能够为油液分析技术智能化发展提供有效地建议。