行业概况

基于油液分析的设备状态监测已成为交通运输行业的一项重要的维修手段。科学有效的油液分析可以提高重要的设备(火车、公共汽车和任何其他用油设备)发动机的可靠性,减少意外故障和计划外停机。


行业背景

美国铁路行业首先采用预知性油液分析方法监测机车的健康状况。1946年,丹佛和里奥格兰德铁路研究实验室通过在用油的磨损金属分析,成功地发现了柴油机的问题。这种做法很快被广泛应用于整个铁路行业。

对于大型牵引载重设备,磨损是预知维修的关键监测检测参数之一。磨损颗粒的突然增加通常预示着即将发生的故障。了解磨损颗粒的类型,例如滑动磨损和疲劳磨损,也有助于确定颗粒的来源。


典型测试

 磨损

颗粒计数 - 颗粒计数结果过高或者颗粒数量增加速度过快预示着设备即将出现损坏。

颗粒组成 - 为了找到颗粒的来源,了解颗粒的元素组成是很重要的。旋转圆盘原子发射光谱可为用户提供多达31种元素的信息,从锂到铈(因应用而异)。

颗粒类型 - 颗粒的大小、形状和不透明性决定了它们是来自切削磨损、滑动磨损、疲劳磨损还是非金属或纤维。这可以帮助用户确定磨损类型、磨损状态和磨粒的潜在来源。

铁磁颗粒 - 铁磁颗粒检测是设备状态监测的关键。高灵敏度磁力计用来测量铁磁颗粒的含量(ppm),并提供大尺寸铁磁颗粒的数量和尺寸分布。


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