5第五章-机械故障诊断的油样分析技术A
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第五章 机械故障诊断的油样分析技术 中国矿业大学机电学院
• 在机械故障诊断这个特定的技术领域中，油样分 析技术通常是指油样的铁谱分析技术和油样光谱 分析技术，有时也包含磁塞技术。
• 它们的共性是都可用作铁磁性物质颗粒(光谱分析 不仅限于铁磁性物质)的收集和分析，但各有不同 的尺寸敏感范围，其中，光谱分析检测磨屑的有 效尺寸范围为0.1μm到8～10μm，但对大于2μm 的微粒，其检测效率就大为降低；磁塞技术能有 效地检测出上百微米甚至毫米级的磨屑；铁谱技 术能有效地检测从1μm到上百微米量级的微粒。
1．直读式铁谱仪(DRF－Direct Reading Ferrograph) • (1)结构和工作原理 • 直读式铁谱仪的结构原理如图5-7所示 。 • 油样在虹吸现象的作用下流入沉积管，在沉积管的
下部有一高强度、高梯度磁场，油样中的铁磁性颗 粒受重力、浮力以及磁力三者的综合作用，在随着 油样流过沉积管的过程中，将会在沉积管内有规律 地沉积下来，其沉积规律如图5-8所示。
于剪切混合层不稳定形成的；磨屑尺寸在20μm以 上，厚度>2μm以上，经常有锐利的直边，其典型 形貌如图5-6所示。
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第五章 机械故障诊断的油样分析技术 中国矿业大学机电学院
第二节 油样铁谱分析技术
铁谱分析技术(Ferrography)是20世纪70年代国 际摩擦学领域出现的一项新技术 。
铁谱技术已从最初的在发动机上的应用扩展到液 压系统、齿轮蜗轮传动箱、轴承等部件。
机械在运行过程中，它的磨损产物(磨损微粒)都 要进入润滑油中。研究表明，磨损微粒带有许多有 关零件磨损状况的信息。不同磨损时期(磨合磨损 期、正常磨损期、剧烈磨损期)的磨损微粒在尺寸、 数量、分布等方面存在较明显的区别；不同磨损机 理(磨料磨损、粘着磨损、疲劳磨损、腐蚀磨损等) 作用下产生的磨损微粒，在形貌、大小等方面存在 较显著的差别；不同材料制成的磨损零件，磨损微 粒的化学成分也不相同。
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2．磨屑形貌的识别 (1)正常滑动磨损的磨屑 • 对钢而言，通常是厚度小于1 μm的剪切混合层薄
片在剥落后形成的尺寸为0.5～15 μm的不规则碎 片，其典型形貌如图5－2所示。
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第五章 机械故障诊断的油样分析技术 中国矿业大学机电学院 铁谱片
第五章 机械故障诊断的油样分析技术 中国矿业大学机电学院
第五章 机械故障诊断的油样分析技术
第一节 第二节 第三节 第四节
油样分析概述 油样铁谱分析技术 油样光谱分析技术 磁塞
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第一节 油样分析概述 在机械设备中广泛存在着两类工作油：液 压油和润滑油。 通过对工作油液(脂)的合理采样，并进行 必要的分析处理后，就能取得关于该机械设 备各摩擦副的磨损状况：包括磨损部位、磨 损机理以及磨损程度等方面的信息，从而对 设备所处工况作出准确的判断。
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磨损、疲劳和腐蚀是机械零件失效的 三种主要形式和原因，而其中磨损失效约 占80％左右。由于油样分析方法对磨损监 测的灵敏性和有效性，因此这种方法在机 械故障诊断中日益显示其重要地位。
一、铁谱分析与铁谱仪
所谓铁谱分析，就是利用铁谱仪(Ferrograph)从 润滑油样(脂)试样中，分离和检测出磨屑和碎屑， 从而分析和判断机器运动副表面的磨损类型、磨损 程度和磨损部位的技术。
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• 铁谱仪是铁谱分析的关键设备，根据其工作方式的 不同，铁谱仪可分为直读式铁谱仪、分析式铁谱仪 和旋转式铁谱仪。
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二、油样分析的信息含量
1．信息来源 通过油样分析，我们能取得如下几方面的信息： ①磨屑的浓度和颗粒大小反映了机器磨损的严重程度；
②磨屑的大小和形貌反映了磨屑产生的原因，即磨损 发生的机理；
③磨屑的成分反映了磨屑产生的部位，亦即零件磨损 的部位。
(4)滚动疲劳加滑动疲劳磨损的磨屑 主要是指齿轮节圆上的材料疲劳剥落形成的不规
则磨屑，通常宽厚比为4:1～10:1；当齿轮载荷过 大、速度过高时，齿面上也会出现凹凸不平的麻点 和坑。
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(5)严ຫໍສະໝຸດ Baidu滑动磨损的磨屑 • 是在摩擦面的载荷过大或速度过高的情况下，由
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对磨损微粒进行尺寸、浓度、形貌、分 布和成分等参数的定性与定量分析，便可在 不停机、不拆卸条件下诊断出机械设备的磨 损状况(磨损部位、磨损机理、磨损程度等); 预测出磨损的发展趋势，在故障诊断领域它 是检测机械磨损状况的一种十分直观的重要 手段。
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一、油样分析的含义
通过油样分析来了解机器的工作状态已有 很长的历史了。最初是通过油液的自身的理 化性能如粘度、闪点、酸值、水份和机械杂 质等参数的变化来判断机器的工作状态的。 这种方法为一种广泛采用的常规分析方法。
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(3)滚动疲劳磨损的磨屑 由滚动疲劳后剥落形成，磨屑通常呈直径为1～
5μm的球状，有时也有厚1～2 μm 、大小为20～50 μm的片状碎片。
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(2)磨料磨损的磨屑 一个摩擦表面切入另一摩擦表面形成(二体磨料磨
损)，也可能由润滑油中的杂质、砂粒及较硬的磨屑 切削较软的摩擦表面形成(三体磨料磨损)，磨屑呈带 状，通常宽2～5 μm ，长约25～100μm。
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• 在机械故障诊断这个特定的技术领域中，油样分 析技术通常是指油样的铁谱分析技术和油样光谱 分析技术，有时也包含磁塞技术。
• 它们的共性是都可用作铁磁性物质颗粒(光谱分析 不仅限于铁磁性物质)的收集和分析，但各有不同 的尺寸敏感范围，其中，光谱分析检测磨屑的有 效尺寸范围为0.1μm到8～10μm，但对大于2μm 的微粒，其检测效率就大为降低；磁塞技术能有 效地检测出上百微米甚至毫米级的磨屑；铁谱技 术能有效地检测从1μm到上百微米量级的微粒。
1．直读式铁谱仪(DRF－Direct Reading Ferrograph) • (1)结构和工作原理 • 直读式铁谱仪的结构原理如图5-7所示 。 • 油样在虹吸现象的作用下流入沉积管，在沉积管的
下部有一高强度、高梯度磁场，油样中的铁磁性颗 粒受重力、浮力以及磁力三者的综合作用，在随着 油样流过沉积管的过程中，将会在沉积管内有规律 地沉积下来，其沉积规律如图5-8所示。
于剪切混合层不稳定形成的；磨屑尺寸在20μm以 上，厚度>2μm以上，经常有锐利的直边，其典型 形貌如图5-6所示。
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第二节 油样铁谱分析技术
铁谱分析技术(Ferrography)是20世纪70年代国 际摩擦学领域出现的一项新技术 。
铁谱技术已从最初的在发动机上的应用扩展到液 压系统、齿轮蜗轮传动箱、轴承等部件。
机械在运行过程中，它的磨损产物(磨损微粒)都 要进入润滑油中。研究表明，磨损微粒带有许多有 关零件磨损状况的信息。不同磨损时期(磨合磨损 期、正常磨损期、剧烈磨损期)的磨损微粒在尺寸、 数量、分布等方面存在较明显的区别；不同磨损机 理(磨料磨损、粘着磨损、疲劳磨损、腐蚀磨损等) 作用下产生的磨损微粒，在形貌、大小等方面存在 较显著的差别；不同材料制成的磨损零件，磨损微 粒的化学成分也不相同。
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2．磨屑形貌的识别 (1)正常滑动磨损的磨屑 • 对钢而言，通常是厚度小于1 μm的剪切混合层薄
片在剥落后形成的尺寸为0.5～15 μm的不规则碎 片，其典型形貌如图5－2所示。
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第五章 机械故障诊断的油样分析技术 中国矿业大学机电学院
第五章 机械故障诊断的油样分析技术
第一节 第二节 第三节 第四节
油样分析概述 油样铁谱分析技术 油样光谱分析技术 磁塞
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第一节 油样分析概述 在机械设备中广泛存在着两类工作油：液 压油和润滑油。 通过对工作油液(脂)的合理采样，并进行 必要的分析处理后，就能取得关于该机械设 备各摩擦副的磨损状况：包括磨损部位、磨 损机理以及磨损程度等方面的信息，从而对 设备所处工况作出准确的判断。
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磨损、疲劳和腐蚀是机械零件失效的 三种主要形式和原因，而其中磨损失效约 占80％左右。由于油样分析方法对磨损监 测的灵敏性和有效性，因此这种方法在机 械故障诊断中日益显示其重要地位。
一、铁谱分析与铁谱仪
所谓铁谱分析，就是利用铁谱仪(Ferrograph)从 润滑油样(脂)试样中，分离和检测出磨屑和碎屑， 从而分析和判断机器运动副表面的磨损类型、磨损 程度和磨损部位的技术。
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• 铁谱仪是铁谱分析的关键设备，根据其工作方式的 不同，铁谱仪可分为直读式铁谱仪、分析式铁谱仪 和旋转式铁谱仪。
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二、油样分析的信息含量
1．信息来源 通过油样分析，我们能取得如下几方面的信息： ①磨屑的浓度和颗粒大小反映了机器磨损的严重程度；
②磨屑的大小和形貌反映了磨屑产生的原因，即磨损 发生的机理；
③磨屑的成分反映了磨屑产生的部位，亦即零件磨损 的部位。
(4)滚动疲劳加滑动疲劳磨损的磨屑 主要是指齿轮节圆上的材料疲劳剥落形成的不规
则磨屑，通常宽厚比为4:1～10:1；当齿轮载荷过 大、速度过高时，齿面上也会出现凹凸不平的麻点 和坑。
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对磨损微粒进行尺寸、浓度、形貌、分 布和成分等参数的定性与定量分析，便可在 不停机、不拆卸条件下诊断出机械设备的磨 损状况(磨损部位、磨损机理、磨损程度等); 预测出磨损的发展趋势，在故障诊断领域它 是检测机械磨损状况的一种十分直观的重要 手段。
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一、油样分析的含义
通过油样分析来了解机器的工作状态已有 很长的历史了。最初是通过油液的自身的理 化性能如粘度、闪点、酸值、水份和机械杂 质等参数的变化来判断机器的工作状态的。 这种方法为一种广泛采用的常规分析方法。
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(3)滚动疲劳磨损的磨屑 由滚动疲劳后剥落形成，磨屑通常呈直径为1～
5μm的球状，有时也有厚1～2 μm 、大小为20～50 μm的片状碎片。
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(2)磨料磨损的磨屑 一个摩擦表面切入另一摩擦表面形成(二体磨料磨
损)，也可能由润滑油中的杂质、砂粒及较硬的磨屑 切削较软的摩擦表面形成(三体磨料磨损)，磨屑呈带 状，通常宽2～5 μm ，长约25～100μm。
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