Ölflüssigkeitsüberwachungssysteme vor Ort sind ein wichtiges technisches Instrument zur Überwachung und Fehlerdiagnose des Zustands von Industrieanlagen. Durch die Erfassung und Analyse von Leistungsparametern und Schadstoffinformationen von Schmiermitteln oder Hydraulikölen in Echtzeit wird eine genaue Bewertung des Gesundheitszustands der Anlage erreicht. Das System vereint Sensortechnologie, Datenerfassungs- und -übertragungstechnologien, Algorithmen für die Ölanalyse und intelligente Diagnosemodelle, um die präventive Wartung zu unterstützen. Im Folgenden werden die drei Aspekte der Systemzusammensetzung, der Kernfunktionsmodule und des Arbeitsprinzips im Detail erläutert.

1. Systemzusammensetzung

Das Feld-Öl-Flüssigkeitsüberwachungssystem besteht aus fünf Hauptteilen des Sensorarrays, der Datenerfassungs- und -übertragungseinheit, der zentralen Verarbeitungs- und Analyseplattform, dem Alarm- und Steuermodul sowie dem unterstützenden Unterstützungssystem.

1. Sensoranlage

Die Sensoren sind die Datenquelle des Systems, die für die Erfassung der physikalischen, chemischen und schleifenden Eigenschaften von Ölflüssigkeiten verantwortlich ist, darunter:

- Schleifkorrelsensor: Mit induktiven, kapazitiven oder optischen Prinzipien können die Konzentration, die Größenverteilung und die Form von Metallschleifkorreln in der Ölflüssigkeit erkannt werden (z. B. ein ferromagnetischer Schleifkorrelsensor kann normalen und ungewöhnlichen Verschleiß unterscheiden).

- Verschmutzungssensor: Messt die Gesamtzahl der Partikel in der Ölflüssigkeit (z. B. ISO-Reinigungsklasse) mittels Lichtstreuung oder Ultraschalldämpfungsmethode.

- Physikalisch-chemischer Sensor: Überwachen Sie die Viskosität, den Säurewert (pH), den Feuchtigkeitsgehalt, den Oxidationsgrad und andere Schlüsselindikatoren der Flüssigkeit mit der Detektion von dielektrischen Konstanten, elektrochemischen Sonden oder Infrarot-Spektrologien.

- Temperatur- und Drucksensoren: Erfassen Sie die Öltemperatur, die Durchflussgeschwindigkeit und den Systemdruck in Echtzeit, um den Betriebszustand der Anlage zu beurteilen.

2. Einheit zur Datenerfassung und -übertragung

- Datenerfassungskarte (DAQ): Konvertiert Sensorsignale in digitale Signale, unterstützt mehrkanale synchrone Abtastung (Abtastrate bis zu MHz) und verfügt über Störungsschutz.

- Drahtlose Kommunikationsmodule: Ferndatenübertragung über LoRa, Wi-Fi oder 4G/5G für raue industrielle Umgebungen.

Edge-Computing-Knoten: Ein Mikroprozessor ist auf der Geräteseite vorgeladen, um die Rohdaten vorläufig zu filtern, zu komprimieren oder zu extrahieren, um den Bedarf an Übertragungsbandbreite zu reduzieren.

Zentrale Verarbeitungs- und Analyseplattform

Datenspeicher- und Verwaltungsmodule: Zeitreihendatenbanken wie InfluxDB speichern historische Daten und unterstützen eine effiziente Abrufung von großen Datenmengen.

- Algorithmenbibliothek für die Ölanalyse: einschließlich der Identifizierung von Schleifkörpern (z. B. Klassifizierung von neuronalen Netzwerken), der Vorhersage von Verschmutzungstrends (ARIMA-Modell), der Assoziationsanalyse von physikalisch-chemischen Indikatoren usw.

Intelligente Diagnose-Engine: Ausgabe von Gerätefahlertypen, Vorhersagen über die verbleibende Lebensdauer und Wartungsempfehlungen basierend auf maschinellem Lernen (z. B. SVM, Random Forest) oder Experten-Regelbibliotheken.

Alarm- und Steuermodul

- Schwellenalarm: Festlegung von Frühwarnwerten nach ISO-Standards oder historischen Daten (z. B. Auslösung von Alarmen bei einer Schleifkonzentration von mehr als 1.000 Einheiten/ml).

- Verbindungssteuerung: Integriert in das Gerätesteuerungssystem (SPS) für automatischen Ölwechsel, Filterung oder Ausfallschutz.

- Visualisierung der Schnittstelle: Über das SCADA-System werden Ölzustand, Trendkurven und Fehlerpositionierungsergebnisse dargestellt.

5. Unterstützungssystem

- Kalibrierungseinrichtung: Regelmäßige Kalibrierung des Sensors (z. B. Standard-Schleifsuspension, Ölproben mit bekanntem Verschmutzungsgrad).

- Flüssigkeitszyklus: Installieren Sie ein Probenahmeverntil in der Bypass-Anlage, um die Repräsentativität der Ölprobe zu gewährleisten (z. B. mit Online-Verdünnung oder Zentrifugaltrennung).

- Selbstreinigungssystem: Reinigen Sie die Sensorsonde durch Gegenblasgas oder Ultraschall, um Verstopfungen zu verhindern.

II. Arbeitsprinzip

Das Öl-Flüssigkeitsüberwachungssystem vor Ort ermöglicht eine dynamische Bewertung des Anlagenzustands durch den geschlossenen Kreislaufprozess „Wahrnehmung-Übertragung-Analyse-Entscheidungsfindung“, dessen Kernarbeitsfluss wie folgt ist:

1. Probenahme und Wahrnehmung von Öl

Die Sensoranlage erfasst kontinuierlich die Parameter des Schmieröls oder Hydrauliköls der Anlage:

- Schleifkörpererkennung: Wenn Ölflüssigkeit durch den Schleifkörper-Sensor fließt, werden die durch Metallpartikel verursachten elektromagnetischen Feldveränderungen in ein elektrisches Signal umgewandelt, um die Schleifkörpergröße durch eine Pulshöhenanalyse zu unterscheiden (z. B. Schleifkörper größer als 5 μm signalisieren starken Verschleiß).

- Überwachung der Verschmutzung: Der Lichtstreuungssensor emittiert einen Laserstrahl, der die Lichtintensität der Partikelstreuung im umgekehrten Verhältnis zur Partikelgröße ausbreitet und die Anzahl und Verteilung der Partikel in Kombination mit der Mie-Theorie berechnet.

- Physikalisch-chemische Analyse: Infrarot-Spektrometer scannen die Schwingungscharakteristiken von Ölmolekularbindungen, um Oxide (wie Carboxylate) oder Wasserabsorptionsspitzen zu erkennen.

2. Datenübertragung und Vorverarbeitung

Der Edge Computing-Knoten reduziert Rauschdaten (wie die Zersetzung kleiner Wellenpakete), extrahiert Merkmale (wie die Extraktion von RMS-Werten für Schleifsignale) und komprimiert Daten (wie der LZ77-Algorithmus), die über 5G oder Industrial Ethernet an die Cloud-Plattform übertragen werden.

3. Datenanalyse und Diagnose

Die zentrale Plattform basiert auf einer multidimensionalen Datenkonvergenzanalyse:

- Abnutzungsnachverfolgung: Verwenden Sie die Hauptkomponentenanalyse (PCA) in Kombination mit dem Gerätebuch (z. B. Getriebelagermodell) zur Ermittlung der Verschleißquelle (z. B. Abnutzung des Achsenhalses oder Korrosion des Getriebes).

- Vorhersage der Verschlechterungstendenz: Analyse der Zeitreihen von Ölsäure, Feuchtigkeit und Schleifkonzentrationen über das LSTM-neuronale Netzwerk, um den Wendepunkt der Verschlechterung der Schmierleistung vorherzusagen.

- Fehlerkorrelationsanalyse: Kombinieren Sie Schwingungsdaten von Geräten (z. B. Hochfrequenzsonanzspitzen) mit den Eigenschaften von Ölschleifkorneln, um frühe Müdigkeitsrisse zu lokalisieren.

4. Entscheidungsfindung und Kontrolle

Das System liefert eine hierarchische Antwort basierend auf den Diagnoseergebnissen:

- Stufe 1-Warnung: Die Reinigkeit der Ölflüssigkeit ist auf ISO 18/15 abgesenkt, um die Filterung zu verstärken.

- Zweiter Alarm: Kupferlegierungsschleifkornel über 5 μm erkannt, es wird empfohlen, den Gleitlagerluft zu überprüfen.

- Notstandszeiten: Feuchtigkeitsgehalt von mehr als 1% oder eine zehnfache Steigerung der Schleifkonzentration lösen den Geräteschutzprogramm aus.