油液在船用动力系统状态监测中的应用

第４期（总第１７３期）２０１２年８月机械工程与自动化ＭＥＣＨＡＮＩＣＡＬ　ＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧ　＆　ＡＵＴＯＭＡＴＩＯＮＮｏ．４Ａｕｇ．文章编号：１６７２－６４１３（２０１２）０４－０１８２－０２油液分析在船用动力系统状态监测中的应用陈学峰１，任　丹２（１．９２４９３部队，辽宁　葫芦岛　１２５０００；２．９２９４１部队，辽宁　葫芦岛　１２５０００）摘要：主要介绍了应用油液分析技术对船用动力系统进行状态监测的方法，探讨了船用动力系统状态监测与故障诊断技巧。

关键词：船用动力系统；油液分析技术；状态监测；故障诊断中图分类号：ＴＰ２７４＋．４ 文献标识码：Ｂ收稿日期：２０１２－０３－１２；修回日期：２０１２－０３－２５作者简介：陈学峰（１９７６－），男，辽宁朝阳人，工程师，硕士，现从事船舶设备状态监测诊断工作。

０　引言油液分析技术通常包括油液理化指标分析、铁谱分析和原子光谱分析技术，在船舶动力装置设备状态监测中，通常采用原子光谱分析与铁谱分析技术相结合的分析方法。

一般的做法是先对同一设备在不同换油期内的油样进行原子光谱分析，并依据油液中磨粒元素的浓度建立监测基准线；在以后的监测过程中若发现元素浓度偏离基准线过多，则结合铁谱技术对磨粒的成分及形态进行分析，以探明磨损部位及磨损机理，诊断设备的失效类型。

１　横向比较法横向比较法适用于在相同工作环境下的同类运行设备，比如同一艘运输船的相同型号的主机、辅机、空压机、齿轮箱和尺寸型号相同的轴承等。

２００８年１０月５日对某运输船左、右主柴油机的两台齿轮箱通过原子光谱分析得出的有关元素的浓度（质量分数）数据见表１。

从表１中可以发现，左主机齿轮箱的铜元素含量比右主机齿轮箱的铜元素含量高出近５倍，这足以断定左主机齿轮箱的磨损程度大于右主机齿轮箱的磨损程度。

为确定左主机齿轮箱磨损的程度和机理，又对油样进行了铁谱分析。

直读式铁谱分析数据见表２。

表１　原子光谱分析数据　μｇ／ｇ元素Ｆｅ　Ｃｒ　Ｐｂ　Ｃｕ　Ｓｎ　Ａｌ　Ｎｉ　Ａｇ　Ｓｉ　Ｂ　Ｎａ　Ｍｇ　Ｃａ　Ｂａ　Ｐ　Ｚｎ左主机齿轮箱８．４　０．０　１１．０　１０８　０．２　０．３　０．０　０．０　２．７　１．１　６．６　１．１　６１．０　３２２　１　４６５　９５０右主机齿轮箱４．１　０．０　５．０　２１．８　０．１　０．３　０．０　０．０　４．５　３．６　６．３　０．８　２１．９　１７７　５８８　３５９表２　直读式铁谱分析数据读数ＤＬＤＳ（ＤＬ－ＤＳ）／ＤＳ（ＤＬ－ＤＳ）／（ＤＬ＋ＤＳ）左主机齿轮箱３５．７　１６．４　１．１７６　０．３７０　４右主机齿轮箱１６．９　１０．０　０．６８９　０．２５６　２ 直读铁谱仪为了直接测出油样中大磨粒（＞５μｍ）和小磨粒（１μｍ～２μｍ）的浓度，测量沉积管中相应的两个测点的光强，由于穿过磨粒沉积层的光信号的衰减量与磨粒沉积量在一定条件下成正比关系，因此经过电路处理后，可以直接读出与磨粒沉积量成线性关系的读数ＤＬ（大磨粒直读数，无量纲）和ＤＳ（小磨粒直读数，无量纲）。

从表２可以看出：左主机齿轮箱的ＤＬ、ＤＳ值均大于右主机齿轮箱的ＤＬ、ＤＳ值，和原子光谱分析数据一致。

通过谱片放大观察发现，左主机齿轮箱存在疲劳磨损产生的铜合金颗粒以及较大的铁磁性磨粒。

于是可判断左主机齿轮箱中铜质零件已经发生异常磨损，但还没有达到灾害性的程度。

后经维修部门拆修发现，左主机齿轮箱的一个轴承发生异常磨损。

２　绝对值判断法在对油样的光谱分析中，某设备的一次分析结果不能反映出该设备磨损状况的发展趋势，但如果某元素的浓度较大，也可以确定设备的对应部位存在异常磨损或故障隐患。

如某船柴油机滑油的光谱分析结果中，发现钠、镁元素质量分数分别为８９０μｇ／ｇ和２５０μｇ／ｇ，由此可初步判断油样中混入海水。

为了进一步验证分析结果，对该油样进行水分检测，检测结果水质量分数为３．７１０　２％，从而可以断定柴油机滑油中混入了海水。

后经拆修发现，柴油机冷却管路泄漏，海水由齿轮进入到润滑系统中。

３　摩擦副主要元素判断法油液监测中对于不能进行参考比较的设备，仅从原子光谱中的元素含量浓度值很难确定设备的磨损状态，如在对某船柴油机进行原子光谱分析发现，作为摩擦副的主要元素铁、铜、铅质量分数都在１００μｇ／ｇ以内。

于是对油样进行了铁谱分析，在谱上发现大量铁磁性金属磨粒，有的可以看见明显划痕，从形态上分析这些磨粒是严重滑动磨损所致。

这种磨粒的存在说明柴油机产生了异常磨损的迹象，并有恶化的趋势，后经工厂抢修找到了故障隐患及原因，并及时排除。

４　前次数据比较法对于油液原子光谱分析数据的评判，应该比较前次数据才能得出正确的结论，特别是远洋货轮，对其主要的设备应该定期进行监测分析。

如对某远洋货轮的润滑油油样共做了２８次原子光谱分析，表３为柴油机第２８次、２７次、２６次油样原子光谱分析数据。

从表３中可以看出这３次油样各元素浓度值都比较低，且十分接近，表明柴油机磨损状态正常。

为了做到万无一失，对这３次油样分别进行了铁谱分析，从３张谱片上可以看出磨粒浓度比较低。

主要磨粒是正常磨粒和片状磨粒，加热后大多数呈草黄色，少数呈蓝紫回火色，表明柴油机为正常磨损状态。

表３　柴油机３次油样原子光谱分析数据μｇ／ｇ元素Ｆｅ　Ｃｒ　Ｐｂ　Ｃｕ　Ｓｎ　Ａｌ　Ｎｉ　Ａｇ　Ｓｉ　Ｂ　Ｎａ　Ｍｇ　Ｃａ　Ｂａ　Ｐ　Ｚｎ第２８次１０．９　０．０　４．７　１．９　１．０　２．１　１．６　０．１　９．２　０．２　２１．４　０．１　２　０１２　２０．６　４１７　５２４第２７次８．７　０．２　３．８　２．７　２．２　０．３　０．０　０．３　７．６　０．３　２０．０　０．２　１　９８７　１７．９　３９８　５５０第２６次２０．２　０．４　４．４　２．４　１．５　１．３　０．１　０．０　６．０　０．４　２２．３　０．３　２　３１２　１９．７　４５２　４９５５　不确定数据重点跟踪取样是油液监测工作的重要组成部分，获取正确的油样可以得到表征油液性能变化和设备磨损状况的真实信息，为设备故障诊断与决策提供科学依据。

油液取样应根据不同设备的结构、监测目的、使用状况，明确取样范围、取样位置、取样时机、取样周期、取样方法和注意事项等。

为使所取的油液具有代表性与真实性，采样时应严格做到三个“必须”，即必须防止从设备死角处取样；必须在设备不停机或停机后立即取样；必须在最佳位置取样。

取样应由专人负责，根据设备不同的监控要求，采取不同种类的油样，不当取样会造成油液监测中的不确定数据，消除不确定数据影响的方法只能是重新采样重新监测。

６　事故油样正确评判法在油样的监测分析中，有时会遇到一些人为原因产生的油样，这些油样是个别轮机操作员为了掩盖故障的真实原因推卸责任而故意伪造的。

如某船在运输中，因大轴发生非正常磨损而烧伤，在故障原因的分析中，将大轴在用润滑油油样进行原子光谱分析，结果发现在用油样的各元素含量十分接近新油，后来得知大轴是因为严重缺油而烧伤的，船员为了推卸责任，在大轴烧伤后加了新油。

７　油液性能综合检测分析法油液性能的好坏直接影响机械设备工作的可靠性，因此必须定时或不定时地对使用油液进行性能检测。

油液的性能检测分为理化性能检测和使用性能检测。

评价油液理化性能的项目有黏度、酸值、倾点、闪点等。

常用的油液使用性能有腐蚀性、氧化安定性、抗泡沫性、抗乳化性等。

对润滑油的性能指标进行检测分析，保证船舶在用润滑油的油质，并通过润滑油性能指标诊断设备的故障及其原因。

比如某船发现柴油机气缸缸头上有紫铜沫状杂质，在曲轴箱里发现有脱落的轴承合金，主轴承有轻度拉毛和轻度烧伤痕迹。

对滑油油样进行黏度和闪点检测，得出油样４０℃时黏度为１０．１２厘斯，闪点为２０５℃，该油样对应的新油４０℃时黏度应该为３４．５厘斯～４１．５厘斯，闪点应该为２２５℃左右。

通过对比可以看出，柴油机的黏度和闪点都明显下降，从而说明滑油中混入了燃料，造成了滑油稀释，致使润滑失效。

通过拆检发现，柴油机油泵喷油器的进油管破损，使燃油漏入曲轴箱，导致润滑油黏度下降。

８　结语总之，实践是检验成效的唯一标准。

作为从事状态监测与故障诊断的专业技术人员，应该将监测诊断技术的理论、技巧、方法与实践有机地结合起来，方能取得成效。

参考文献：［１］　沈庆根．化工机器故障诊断技术［Ｍ］．杭州：浙江大学出版社，１９９４．［２］　文虎，复松波．设备故障诊断原理、技术及应用［Ｍ］．北京：科学出版社，２００６．［３］　毛美娟，朱子新，王峰．机械装备油液监控技术及应用［Ｍ］．北京：国防工业出版社，２００６．［４］　李柱国．机械润滑与诊断［Ｍ］．北京：化学工业出版社，２００５．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｏｉｌ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ　ｉｎ　ＳｔａｔｅＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇ　ｏｆ　Ｍａｒｉｎｅ　Ｐｏｗｅｒ　ＳｙｓｔｅｍＣＨＥＮ　Ｘｕｅ－ｆｅｎｇ１，ＲＥＮ　Ｄａｎ２（１．Ｎｏ．９２４９３Ｔｒｏｏｐｓ　ｏｆ　ＰＬＡ，Ｈｕｌｕｄａｏ　１２５０００，Ｃｈｉｎａ；２．Ｎｏ．９２９４１Ｔｒｏｏｐｓ　ｏｆ　ＰＬＡ，Ｈｕｌｕｄａｏ　１２５０００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ｍａｉｎｌｙ　ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓ　ｔｈｅ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｏｉｌ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｉｎ　ｍａｒｉｎｅ　ｐｏｗｅｒ　ｓｙｓｔｅｍ　ｓｔａｔｅ　ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ，ａｎｄｄｉｓｃｕｓｓｅｓ　ｔｈｅ　ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｍａｒｉｎｅ　ｐｏｗｅｒ　ｓｙｓｔｅｍ’ｓ　ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ　ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ　ａｎｄ　ｆａｕｌｔ　ｄｉａｇｎｏｓｉｓ．Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｍａｒｉｎｅ　ｐｏｗｅｒ　ｓｙｓｔｅｍ；ｏｉｌ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ；ｓｔａｔｅ　ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ；ｆａｕｌｔ　ｄｉａｇｎｏｓｉｓ·３８１·　２０１２年第４期 陈学峰，等：油液分析在船用动力系统状态监测中的应用。