在當前發(fā)展狀況下，我國離心機在工業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展速度持續(xù)、穩(wěn)步提高。全國各大高校及社會各界人士對此非常關(guān)注，但是在離心機的潤滑系統(tǒng)的管理和應(yīng)用方面參考知識甚少，相關(guān)文獻亦是少之又少。本文針對離心機潤滑系統(tǒng)的作用、組成與潤滑狀態(tài)監(jiān)測關(guān)系進行初步分析。

　　一、離心壓縮機潤滑的主要作用

　　1. 在相對運動的摩擦表面之間形成穩(wěn)定的潤滑油膜，以隔離摩擦表面的直接接觸，從而減少磨損，降低摩擦功耗，延長摩擦元件的使用壽命。

　　2. 以物理吸附或化學吸附方式在金屬表面形成保護膜，防止摩擦表面發(fā)生銹蝕。

　　3. 以潤滑液體循環(huán)方式帶走產(chǎn)生于摩擦表面的絕大部分熱量，從而起到冷卻摩擦表面的作用。

　　4. 通過潤滑流動帶走著附于零件表面的污物以及磨損產(chǎn)生的磨屑，達到清潔摩擦表面的效果。

　　5. 密封壓縮氣體的工作容積。

　　二、離心壓縮機的潤滑系統(tǒng)組成

　　為確保在滑動軸承與主軸頸表面間形成穩(wěn)定的潤滑油膜，一般離心壓縮機采用強制壓力油循環(huán)潤滑方式。其潤滑系統(tǒng)主要由潤滑油箱、主油泵、輔助油泵、油冷卻器、油過濾器、高位油箱、閥門以及管路等組成。正常工作時，油箱里的潤滑油通過泵吸入過濾器，由潤滑油泵加壓，再經(jīng)油冷卻器、油過濾器、調(diào)節(jié)閥，提供清潔的潤滑油供系統(tǒng)使用，滿足壓縮機組中各摩擦副潤滑及工作容積密封的需要。

　　三、離心機液壓系統(tǒng)油液監(jiān)測的難點和重要性

　　1.重要難點

　　(1) 重大關(guān)鍵設(shè)備的在線智能油液監(jiān)測系統(tǒng)高可靠、長壽命運行技術(shù)目前傳統(tǒng)的設(shè)備潤滑檢驗檢測技術(shù)以采集油液樣品進行分析獲取油液和設(shè)備信息，所以存在取樣周期長、數(shù)據(jù)量少、實時的信息量不足等缺點，一方面，獲得的評估和運維信息單一，難以對設(shè)備狀態(tài)進行實時評估并對其狀態(tài)及剩余有效壽命進行準確預測;另一方面，企業(yè)動設(shè)備數(shù)據(jù)和信息缺乏有效的共享平臺，監(jiān)測數(shù)據(jù)限于故障診斷或設(shè)備運維，難以通過大數(shù)據(jù)挖掘?qū)Υ笮脱b備的設(shè)計、操作和科學運維提出前瞻性建議。針對現(xiàn)代企業(yè)重大關(guān)鍵設(shè)備及其核心零部件的超長服役周期安 全、可靠性設(shè)計需求，需要攻克關(guān)鍵機械設(shè)備在線智能油液監(jiān)測系統(tǒng)和技術(shù)的高參數(shù)、高可靠、長壽命運行。

　　(2) 在線油液監(jiān)測與離線油液監(jiān)測信息的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合技術(shù)

　　基于物聯(lián)網(wǎng)的互聯(lián)互通是大型裝備與生產(chǎn)過程融合并實現(xiàn)智能化生產(chǎn)調(diào)度和設(shè)備運維管理的前提條件，立足于離線檢測的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測無法實現(xiàn)設(shè)備的實施監(jiān)測與調(diào)度，而油液檢測技術(shù)是大型機械裝備狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷的有效技術(shù)和實施手段，因此采用傳感器實現(xiàn)對設(shè)備狀態(tài)的在線監(jiān)測，并通過物聯(lián)網(wǎng)進行數(shù)據(jù)采集和傳輸不僅可實現(xiàn)油液檢測技術(shù)在數(shù)據(jù)采集和監(jiān)測手段方面的突破，而且可實現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動、實時采集和處理，為設(shè)備互聯(lián)互通創(chuàng)造條件。本項目需攻克在線油液監(jiān)測與離線油液監(jiān)測信息等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合技術(shù)。

　　(3) 大數(shù)據(jù)智能化驅(qū)動的在線智能油液監(jiān)測診斷的預警精度理論和技術(shù)

　　信息化和人工智能的快速發(fā)展，為基于油液監(jiān)測的大型設(shè)備健康管理帶來從未有的發(fā)展機遇和根本性的技術(shù)變革。首先傳感器技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，為大型裝備運行狀態(tài)的實施監(jiān)控創(chuàng)造了條件，可實現(xiàn)監(jiān)測數(shù)據(jù)的即時獲取和實時傳遞，因此設(shè)備的多維信息獲取和監(jiān)測分析成為可能;其次海量監(jiān)測數(shù)據(jù)和設(shè)備信息的結(jié)合可顯現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的微觀化分析，大量數(shù)據(jù)統(tǒng)計比對可迅速確定故障來源并發(fā)出預警;再次人工智能與專家系統(tǒng)的結(jié)合，可實時準確對設(shè)備健康狀態(tài)以及其未來狀態(tài)做出判斷和預測;

　　通過監(jiān)測數(shù)據(jù)和信息的大數(shù)據(jù)挖掘可對設(shè)備設(shè)計、健康管理以及生產(chǎn)流程優(yōu)化提出科學建議和方案，從而最大程度上提升大型機械裝備的生產(chǎn)能力。

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