CC BY
21
Development of a diagnostic model and assessment method system «machine-oil» Vlasov Yu.1, Spirin E.2, Fuks V.3, Chechulin K.4 Разработка диагностической модели и метода оценки системы «машина-масло» Власов Ю. А.1, Спирин Е. Н.2, Фукс В. Р.3, Чечулин К. Н.4
1Власов Юрий Алексеевич / Vlasov Yurij - доктор технических наук, профессор;
2Спирин Евгений Николаевич /Spirin Evgenij - кандидат технических наук, доцент; 3Фукс Владимир Рувинович /Fuks Vladimir - кандидат технических наук, доцент,
кафедра автомобилей и тракторов, Томский государственный архитектурно-строительный университет, г. Томск;
4Чечулин Константин Николаевич / Chechulin Konstantin - начальник технической части ВЧ3481, г. Северск
Аннотация: в статье рассмотрен вопрос теоретической разработки диагностической модели, оценивающей состояние системы «машина-масло» на основе метода относительного измерения. Показан метод диагностики агрегатов машин по параметрам работающего масла.
Abstract: the article discusses the issue of theoretical development diagnostic model that evaluates the state of the system «machine-oil» on the basis of the relative measurement. The article shows the method of diagnostics of units of machines on the parameters of the working oil.
Ключевые слова: модель, машина, смазочное масло, диагностика. Keywords: model, machine, lubricants oil, diagnostics.
Под системой «машина - масло» понимается системная взаимосвязь между состоянием механизма и состоянием масла, смазывающим этот механизм, когда изменение технического состояния машины оказывает влияние на смазывающие способности масла, а с другой стороны изменения в самом масле способствуют снижению работоспособности машины.
Задачи технической диагностики системы «машина - масло» в большей степени построены на вероятностном и детерминистском методах распознавания, которые позволяют описывать оцениваемый объект в системе признаков, обладающих большой диагностической ценностью [1]. В задачах диагностики системы «машина -масло» диагнозы, характеризующие состояния исследуемого объекта, считаются известными [2]. Однако решение таких задач сводится к алгоритму распознавания состояния технической системы, оценить которые можно либо стандартными методами [3] и средствами диагностики, либо нестандартными - основанными на новых принципах отображения диагностических сигналов [4].
В процессе эксплуатации любая техническая система претерпевает изменения, связанные, как правило, с ухудшением ее исходных свойств. Эти изменения можно выразить через приращение диагностического признака Ах к исходному значению аргумента х0, т.е. х = Ах + х0 [5]. Полагая, что приращение Ах есть загрязняющие
компоненты, образуемые в процессе эксплуатации машины относительно исходного состояния свежего масла х0, то величина х будет показывать текущее значение загрязнения на момент его измерения. Тогда функцию, показывающую интенсивность загрязнения, можно выразить равенством f (х0 + Ах) = f (х0 ) + Af (Ах).
Если приборы диагностики будут показывать не абсолютные величины измерений, а величины приращений аргумента диагностического признака, то появляется возможность контролировать интенсивность диагностических признаков в
зависимости от наработки машины. Для этого воспользуемся принципом относительности [6]. Данный принцип является одним из наиболее фундаментальных физических законов, согласно которому все физические процессы протекают одинаково по отношению к инерциальной системе отсчета. Согласно принципу относительности результаты двух одноименных проб масла при всех прочих равных условиях будут равны.
В настоящее время большинство выпускаемых средств диагностики регистрируют абсолютные величины. В отличие от математических измерений измерительные приборы имеют именованную размерность, которая отражает единичные или совокупные технические и потребительские свойства. Единицы измерения таких приборов выражаются дискретными или интервальными количественными признаками. Однако абсолютные величины, отражая какой либо уровень измеряемой величины, не дают полного представления об изучаемом процессе, т.к. не показывают его структуру, соотношение между частями и развитие во времени. Для этих целей служат относительные измерения [7].
Этому есть подтверждение и в теории инженерного эксперимента, который формулируется необходимостью получить максимальный объем полезных данных при минимальных затратах времени на их обработку и вычисление. Минимизировать затраты на обработку результатов можно применив теорему Букингема [8], в которой говорится, что «если какое-либо уравнение однородно относительно размерностей, то его можно преобразовать к соотношению, содержащему набор безразмерных комбинаций величин». Безразмерной комбинацией называется отношение величин, где размерности сокращаются. Для составления безразмерной комбинации измерений в нашем случае используется две величины: работающее (загрязненное) и свежее (чистое) масла. Тогда, соотношение двух абсолютных величин с одинаковыми размерностями будет представлять собой относительную безразмерную величину. В математике относительное измерение показывает - во сколько раз изменилась величина, измеряемая в долях или процентах, а элемент временного ряда можно выразить формулой
X = . (1)
где
- относительное изменение в точке ^ X^+1 - абсолютное значение
анализируемого периода; Х{ - абсолютное значение прошлого периода.
Если масло рассматривать как бинарную смесь, т.е. свежее масло плюс
загрязнитель, то согласно (1) разница Х^+1 — X^ есть величина, характеризующая
загрязнение масла. Причем, если причина, вызывающая загрязнение не устраняется, то будет наблюдаться рост загрязнителя при последующих отборах проб масла -
Л(Х/+1 — X)/ &. Соответственно, величина dXt покажет интенсивность
загрязнения работающего масла в зависимости от неисправности идентифицированной загрязнителю, т.е. свойства и качество масла зависят от технического состояния агрегата, в котором масло работает.
Исходя из сказанного, анализировать работающее масло методом относительного измерения удобно через отношение к свежему маслу:
Работающее масло (2)
Интенсивность загрязнения =-' у '
Свежее масло
Модель (2) является основополагающей для модели оценки свойств работающих масел, определяемых в колебательном контуре, через импульсы частот [4, 9], где интенсивность загрязнения выражается значением индекса качества масла ИКМ и модель записывается в виде:
И КМ =■
Ъ — &
2
(3)
где и Ъ2 - тактовая частота опорного и перестраиваемого генераторов, которые определяют величину сигнала, возникающего при расстройке контура за счет изменения электрической емкости измерительной ячейки от изменения величины диэлектрической проницаемости загрязняющего масла относительно свежего [10].
На основе моделей (2) и (3) был разработан способ диагностирования агрегатов машин по параметрам работающего масла, средством диагностики которого является устройство для экспресс-анализа качества работающих масел ИКМ-2 (рис. 1) [11].
Рис. 1. Экспресс-анализатор качества работающих масел ИКМ-2
Устройство (рис.1), является контрольно-измерительным прибором, которое предназначено для экспресс-анализа качества моторных, трансмиссионных и гидравлических масел в лабораторных, цеховых и полевых условиях.
Прибор ИКМ-2 обеспечивает индикацию значения условного показателя качества масла ИКМ в зависимости от степени изменения электрофизических свойств смазочных масел в процессе их эксплуатации. Основным параметром, определяющим значение показателя, является величина диэлектрической проницаемости. В процессе эксплуатации смазочных масел происходит изменение содержания примесей относительно свежего исходного или базового масла. К таким примесям относятся: вода, топливо, грязь; продукты сгорания, частицы металла.
Значение диэлектрической постоянной перечисленных примесей значительно отличается от свежего (чистого) масла. Таким образом, изменения концентраций загрязняющих примесей изменяют значения масел с их содержанием. При этом, «работающее масло» рассматривается как бинарная смесь «масло плюс примесь».
Полученное значение ИКМ сравнивают с его предельным значением. По результатам анализа делается заключение о состоянии работающего масла и возможности его дальнейшего использования, а также по росту значений
загрязняющих компонентов оценивается техническое состояние узлов машины, которые являются источником этих загрязнений.
В зависимости от значения измеряемого показателя ИКМ, масло, подвергаемое анализу, можно отнести к одной из четырех групп (табл. 1), отличающихся наличием и концентрацией различных примесей.
Таблица 1. Группы диагностических признаков определяемых прибором ИКМ-2
Группа Виды примесей Группа 1 Группа 2 Группа 3 Группа 4
Кислота +
Вода, охлаждающая жидкость + +
Продукты сгорания +
Частицы металла + + +
Продукты окисления +
Грязь (песок, пыль) +
Топливо + +
1 группа - масло с допустимым содержанием примесей годное для эксплуатации. На индикаторе прибора показано положительное значение диагностического параметра, менее предельной установленной нормативной величины.
2 группа - масло непригодное для эксплуатации. Повышенное содержание допустимых примесей, либо наличие недопустимых примесей. На индикаторе прибора показано положительное значение относительно значения эталонного масла, которое превышает предельное значение установленной нормативной величины диагностического параметра.
3 группа - масло с содержанием топлива непригодное для эксплуатации. На индикаторе прибора показано отрицательное отклонение значений относительно эталонного масла.
4 группа - масло непригодное для эксплуатации, с содержанием взвешенных примесей, воды, охлаждающей жидкости. На индикаторе прибора наблюдается дрейф показаний в положительную сторону.
Разработанный диагностический параметр ИКМ имеет высокую корреляционную зависимость от ряда стандартных физико-химических параметров масла [4, 9], что позволяет средство измерения ИКМ-2 широко применять в автотранспортных и ремонтно-технических предприятиях для оценки качественных свойств работающих масел и диагностировать технические состояния агрегатов машин оборудованных замкнутыми системами смазки.
Литература
1. Горелик А. Л., Скрипкин В. А. Методы распознавания. М.: Высш. шк. 1989. 232 с.
2. Соколов А. И. Оценка работоспособности машин по параметрам работающего масла / А. И. Соколов, Н. Т. Тищенко, В. А. Аметов. Томск: Изд-во Томск. ун-та, 1991. С. 200.
3. Химия нефти. Руководство к лабораторным занятиям / И. Н. Дияров, И. Ю. Батуева, А. Н. Садыков, Н. Л. Солодова. Л.: Химия, 1990. С. 240.
4. Власов Ю. А. Методология диагностики агрегатов автомобилей электрофизическими методами контроля параметров работающего масла: Дис.
...докт. техн. наук. Томск, 2015. С. 368.
5. Лекции по математическому анализу / Г. И. Архипов, В. А. Садовничий, В. Н. Чубариков / Под ред. В. А. Садовничего. М.: Высш. шк., 1999. С. 695.
6. Алабужев П. М. Теории подобия и размерностей. Моделирование / П. М. Алабужев, В. Б. Геронимус, Л. М. Минкевич, Б. А. Шеховцов. М.: Высш. школа, 1968. С. 208.
7. Новицкий П. В., Зограф И. А. Оценка погрешностей результатов измерений. Л.: Энергоатомиздат. 1985. С. 248.
8. Шенк Х. Теория инженерного эксперимента. М.: Мир, 1972. С. 384.
9. Власов Ю. А. Диагностика агрегатов машин по параметрам работающего масла методом колебательного контура / Ю. А. Власов, Н. Т. Тищенко, Р. Ю. Таньков, С. А. Земляной // Актуальные вопросы инновационного развития транспортного комплекса: материалы 3-ей МНПК. Орел: ФГБОУ ВПО «Госуниверситет -УНПК», 2013. С. 12-18.
10. Власов Ю. А. Организация экспресс - диагностики агрегатов автомобилей по параметрам работающего масла / Ю. А. Власов, Н. Т. Тищенко, В. О. Гильц, О. В. Ляпина // Автотранспортное предприятие. 2012. №6. С. 38-41.
11. Власов Ю. А. Способ диагностики агрегатов машин по параметрам работающего масла: пат. 2473884 РФ: МПК G01N15/06 G01R27/26 / Ю. А. Власов, Н. Т. Тищенко, Ю. А. Будько [и др.]. № 2011129525/28; заявл. 28.09.2011; опубл. 27.01.2013, Бюл. № 3.
