Все статьи "Техническое обслуживание"
30.10.2021

Установка предельных и целевых значений для эффективного анализа масла

Исторически сложилось так, что пользователи анализа масла почти всегда прибегали к услугам коммерческих лабораторий или поставщиков масла для выявления аварийного состояния машин. Понимая ограничения этого подхода, крупные организации берут ответственность на себя и сами настраивают аварийные сигналы, чтобы гарантировать достижение своих целей. Появление сложного программного обеспечения для анализа масла сделало эту возможность доступной всем желающим.

Основная цель аварийных сигналов и предельных значений — фильтрация (воронки) данных, необходимая для того, чтобы технолог занимался обработкой и исправлением исключительных ситуаций, а не подолгу просматривал данные в поисках исключений.

Аварийный сигнал —это своего рода маркер, сообщающий специалисту о том, что порог превышен и требуется действие. У некоторых параметров данных есть только верхние пределы, например у количества частиц и уровней износа. У других параметров есть лишь нижние пределы, например у щелочного числа, элементов присадки, температуры вспышки, устойчивости к окислению и FTIR (присадки).

Также существуют такие параметры данных, для которых применяется как верхний, так и нижний пределы. Среди них — вязкость и FTIR. Обычно они относятся к важным химическим и физическим свойствам смазочного материала, для которых требуется обеспечить стабильность (не слишком много, не слишком мало).

Для различных задач по анализу масла применяются разные методики формирования сигналов. В целом их можно разделить на нижеследующие категории.

Упреждающие сигналы

Рис. 1. Целевые пределы используются для уменьшения нагрузки (например, загрязнения) на масло и машину с целью продления срока службы Рис. 1. Целевые пределы используются для уменьшения нагрузки (например, загрязнения) на масло и машину с целью продления срока службы

Стратегия предупреждающих сигналов заключается в том, что они устанавливаются на уровни, которые приводят к улучшению относительно прежних показателей (чище, суше, холоднее и т. д.), или гарантируют, что параметры останутся в пределах ранее оптимизированных уровней в соответствии с целями организации. Для обеспечения проактивности мы используем следующие типы сигналов и пределов.

Цели на основе задач. Цели заключаются в контроле таких параметров, как загрязнение, и направлены на продление срока службы машины (см. рис. 1). Например, гидравлическая машина с потребной чистотой ISO 18/15/12 будет работать в три раза дольше, если очистить жидкость до значения ISO 15/12/9.

Установка предела ISO 15/12/9 — это целевая инициатива. И наоборот, если та же самая гидравлическая машина работает при ISO 15/12/9, но при этом контроль чистоты прекращен, уровень загрязнения в какой-то момент достигнет ISO 18/15/12, и тогда в течение этого периода произойдет трехкратное увеличение износа.

Намерение вернуть систему к уровню чистоты ISO 15/12/9 обусловлено конкретной целью и, следовательно, данный уровень является целевым пределом. Такие пределы обычно устанавливаются для количества частиц, уровня влажности, уровня гликоля, разбавления топлива, кислотного числа и других факторов, которые могут стать первопричиной отказа.

Рис. 2. Пределы старения предупреждают пользователей о приближающемся окончании срока службы масла или компонентов машины Рис. 2. Пределы старения предупреждают пользователей о приближающемся окончании срока службы масла или компонентов машины

Пределы старения. Еще один тип упреждающих пределов и сигналов связан с прогрессирующим старением смазочного материала или гидравлической жидкости (см. рис. 2). С момента начала эксплуатации жидкости ее химические и физические свойства претерпевают изменения относительно идеального состояния (первоначальной формулы).

Некоторые свойства изменяются очень медленно, а другие претерпевают динамичное изменение. Пределы, связанные с признаками снижения качества смазочного материала, называются пределами старения.

Пределы старения могут быть эффективно применены к таким параметрам, как кислотное число (AN) / щелочное число (BN), вязкость, окисление во вращающейся камере под давлением (RPVOT), вольтамперометрия с линейной разверткой потенциала (LSV), тест на время окисления (PDSC), элементная спектроскопия для присадок и FTIR (окисление, нитрование, сульфатирование и присадки), а также диэлектрические свойства. На рис. 3 показаны примеры пределов как для целевых параметров, так и для параметров старения.

____________________________________________________________

Целевые пределы (верхние) Пределы старения
  Предупреждение Критический
уровень
 


Предупреждение

 
Критический
уровень
Чистота 14/11 16/13 Вязкость +5 % +10 %
Сухость 200 600 RPVOT -30 % -60 %
Кислотное число 0,2 0,4 FTIR-Ox 0,3 1,0
Топливо 1,5 % 5 % Цинк -15 % -30 %
Гликоль 200 ppm 400 ppm Кальций -10 % -20 %
Сажа 2 % 5 % Щелочное число -50 % -75 %

Рис. 3. Пример предельных значений как для целевых параметров, так и для параметров старения

 

Прогнозные сигналы

Рис. 4. Наклон линии тренда — это визуальная индикация скорости изменения и важности параметра Рис. 4. Наклон линии тренда — это визуальная индикация скорости изменения и важности параметра

Прогнозные сигналы сообщают о наличии ненормальных условий работы машины либо о начале износа или отказа. Они согласованы с целями обслуживания по состоянию, т. е. предназначены для раннего обнаружения симптомов отказа оборудования, а не для определения первопричин отказа (упреждающее обслуживание). При анализе масла правильно настроенный прогнозный сигнал имеет множество преимуществ по сравнению с другими технологиями обслуживания по состоянию и является отличным дополнением к анализу вибрации, термографии и т. д. В рамках обслуживания по состоянию мы применяем нижеследующие методы оповещения при анализе масла.

Сигнал о скорости изменения. Такой сигнал обычно устанавливается для измерения свойств, которые постепенно усиливаются, например для количества частиц износа. Скорость увеличения (изменения) может быть рассчитана на единицу времени, часов, циклов и т. д.

Например, увеличение содержания железа на 100 частей на миллион за период 100 часов работы может быть выражено как 1 часть на миллион за час работы. Если параметр находится в зависимости от времени, скорость изменения (скорость увеличения) представляется текущим наклоном кривой (см. рис. 4). В отличие от предельных уровней, пределы скорости изменения не учитывают абсолютное значение параметра данных, отражая вместо этого скорость, с которой параметр изменяется.

Пределы скорости изменения успешно применяются для подсчета частиц (в системах без фильтров), элементного анализа содержания металлов износа, определения плотности черных металлов, кислотного числа и значений RPVOT. Их также можно эффективно применять для контроля аномального разложения присадок с помощью элементной спектроскопии, спектроскопии LSV и FTIR.

Статистические сигналы. В течение многих лет статистическая сигнализация эффективно использовалась при анализе масла. Для практического применения требуется достаточное количество исторических данных по машинам и сферам применения, чтобы на их основе делать обоснованные выводы.

Метод статистической сигнализации довольно прост. На основе имеющихся данных определяются среднее значение по совокупности и соответствующее среднеквадратичное отклонение. Данные из выборки сравниваются со средним значением по совокупности. Если это значение находится в пределах одного среднеквадратичного отклонения от среднего, оно считается нормальным.

Если оно выходит за пределы одного среднеквадратичного отклонения от среднего, но остается в пределах двух среднеквадратичных отклонений, это считается предупреждением. Если результат превышает два среднеквадратичных отклонения, значение считается критическим, поскольку оно выше или ниже, в зависимости от ситуации, чем 95 процентов совокупности данных.

Если значение превышает три среднеквадратических отклонения, это в высшей степени критическая ситуация, так как значение превышает 99-й процентиль совокупности данных.

Рис. 5. Таблица типов пределов, применяемых к параметрам данных

  Целевые пределы Пределы старения Пределы скорости изменения Статистические пределы
1. Количество частиц U - P U

2. Вязкость
       a. 40 °C
       b. 100 °C

U, L
U, L
U, L
U, L
-
-
-
-
3. Кислотное число L U P, N U, L

4. FTIR

       a. Oкисл./Нит./Сульф.

       b. Фенол

       c. ZDDP

       d. Раств. топл./Сажа

       e. Вода



-

-

-

-

U

 



U

L

L

U

-

 



P

N

N

P

P

 



U

L

L

U

P

 
5. Плотность железосодержащих частиц - - P U
6. Аналитическая феррография - - - -
7. RPVOT - L N L
8. Содержание воды, Crackl тест U - - -
9. Содержание воды по Карлу Фишеру U - - U
10. Сепарация влаги - L - -

11. Элементный анализ 

      a. Металлы износа

      b. Загрязнители

      c. Присадки



-

U

-



-

-

L



P

P

N, P



U

U

L, U

 

Обозначения: U = верхний предел, L = нижний предел, P = положительный наклон, N = отрицательный наклон.
Примечание: в случае если сигналы биполярны, приоритетным является первый отображенный сигнал.

 

На рис. 5 в общих чертах представлена ​​таблица применимости различных методов установки целевых значений и сигналов для конкретных тестов при анализе масла. Здесь также указано, является ли целевой предел или сигнал верхним, нижним или двусторонним. Статистические методы оповещения обычно применяются при измерении плотности черных металлов, металлических элементов, а также в других прогнозных испытаниях масла.

Хотя статистические данные очень полезны при анализе масла, они могут приводить к ложноположительным и ложноотрицательным сигналам из-за недостаточной стратификации данных в зависимости от типа машины, области применения и рабочей среды.