基于摩擦纳米发电机油液多维度磨损状态识别方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于摩擦纳米发电机油液多维度磨损状态识别方法及系统，包括：步骤

【技术实现步骤摘要】
基于摩擦纳米发电机油液多维度磨损状态识别方法及系统


[0001]本专利技术涉及传感器设计领域，具体地，涉及一种基于摩擦纳米发电机油液多维度磨损状态识别方法及系统
。

技术介绍

[0002]机器的平稳顺滑的运行离不开润滑油的保护，同时机器的摩擦磨损等情况也可以通过润滑油的物理特点表现出来
(
如润滑油存在污染
、
润滑油的老化等
)。
润滑油对于机器就好比人类的血液，通过润滑油的实时状态来反映机器的运行情况是及其可靠的方式
。
热氧化
、
磨损碎屑
、
积碳
、
燃料和水分等污染物经常存在于润滑油中
。
因此，润滑油分析是判断机器健康状况和预测机器是否发生故障的有效手段
。
[0003]在工业生产和航空航天等极端工况下，高温
、
高压等复杂环境中，燃气轮机和航天器等高端装备的摩擦元件扮演着细小而关键的角色，一旦发生磨损失效，可能发生巨大的经济损失，但同时在运行状态下进行在线监测难以实现
。
因此需要对摩擦副中的润滑油进行在线监测，分析润滑油中污染物含量等信息，研究润滑油与磨损状态对应的关系，从而间接获得摩擦副的磨损状态，对提高设备可靠性和减少重大经济财产损失具有重要意义
。
[0004]现有的技术中，振动分析和热成像技术已被用来检查机器设备的故障，但这种方式要求较复杂的数据收集和运算程序，因此难以实现
。
此外，在早期磨损的时候，振动或温度变化很小或没有变化
。
铁谱仪也被应用于油液监测当中，不过铁谱仪通常不能进行在线监测，失效性不足
。
这些方法通常不能进行机器磨损状态的预测与识别
。
[0005]专利文献
CN116244966A
公开了一种工业机器人肘关节不同磨损阶段的识别方法及系统，该方法包括：根据综合间隙关节接触力建立考虑关节间隙机器人的动力学模型；计算不同关节摩擦系数的机器人系统动态响应；基于时间序列自回归
(AR)
模型计算机器人系统的非线性度值；建立机器人摩擦系数与非线性度之间的关系；以磨损阈值在线识别机器人肘关节磨损阶段
。
但该专利技术没有提出基于摩擦纳米发电机的油液进行磨损识别
。

技术实现思路

[0006]针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种基于摩擦纳米发电机油液多维度磨损状态识别方法及系统
。
[0007]根据本专利技术提供的一种基于摩擦纳米发电机油液多维度磨损状态识别方法，包括：
[0008]步骤
S1
：设计双电极的摩擦纳米发电机对于润滑油状态进行监测；
[0009]步骤
S2
：通过机器学习或深度学习测润滑油状态，分析具体的润滑油组分，对机器磨损状态进行预测
。
[0010]优选地，在所述步骤
S1
中：
[0011]所述的摩擦纳米发电机包括铜电极以及聚四氟乙烯；
[0012]用于磨损状态在线监测的摩擦纳米发电机用独立层模式实现，摩擦纳米发电机由
分布在聚四氟乙烯片上的两个片状的铜电极组成，采用两个相距
10mm
的长
40mm、
宽
20mm
的铜电极，上下粘贴至长
40mm、
宽
100mm
的聚四氟乙烯片上，形成独立层式的摩擦纳米发电机，基于摩擦起电以及静电感应原理产生电压信号；
[0013]下方的铜电极在油液上升时候被部分淹没，根据电子转移理论，聚四氟乙烯表面与油液由于摩擦电效应形成了束缚电荷；由于电荷的不对称分布，两电极之间的电势不平衡，自由电子从上端电极流向下方电极，直到该摩擦纳米发电机被淹没到一半；
[0014]当上方的铜电极有部分被油液淹没时，电势分布平衡，感应电子回流；
[0015]当摩擦纳米发电机装置完全被油液覆盖时，此时两电极之间没有电势差，感应电荷完全消失
。
[0016]优选地，在所述步骤
S2
中：
[0017]不同水分质量分数下摩擦纳米发电机的开路电压：
[0018]在试验润滑油中加入不同质量分数的水分，随着水分质量分数的增加，摩擦纳米发电机的开路电压逐渐增加，摩擦纳米发电机实现对润滑油中水分的监测
。
[0019]优选地，在所述步骤
S2
中：
[0020]不同积碳含量下摩擦纳米发电机的开路电压：
[0021]随着积碳含量的增加，电压输出信号先增大后减小，在油液刚出现积碳时摩擦纳米发电机能够监测到，摩擦纳米发电机实现污染物为积碳的监测
。
[0022]优选地，在所述步骤
S2
中：
[0023]不同铁屑含量下摩擦纳米发电机的开路电压：
[0024]随着铁屑含量的增加，电压输出信号先增大后减小，在油液刚出现铁屑时摩擦纳米发电机能够监测到，摩擦纳米发电机实现污染物为铁屑的监测；
[0025]在监测之后，摩擦纳米发电机将产生的电压信号无线传输给电脑终端，通过预试验的方式了解到各个工况污染物含量的电压输出，结合当前电压输出，通过深度学习或者机器学习的方式自动识别出其中各个污染物的组分及质量分数；
[0026]分析出当前的污染物组分及质量分数后，根据目前的电压或者组分变化趋势，对机器的磨损状态进行预测以及预警，当电压或者某种组分的质量分数大于预设的阈值时，报警系统自动启动，工作人员对机器进行维护并且更换新的润滑油
。
[0027]根据本专利技术提供的一种基于摩擦纳米发电机油液多维度磨损状态识别系统，包括：
[0028]模块
M1
：设计双电极的摩擦纳米发电机对于润滑油状态进行监测；
[0029]模块
M2
：通过机器学习或深度学习测润滑油状态，分析具体的润滑油组分，对机器磨损状态进行预测
。
[0030]优选地，在所述模块
M1
中：
[0031]所述的摩擦纳米发电机包括铜电极以及聚四氟乙烯；
[0032]用于磨损状态在线监测的摩擦纳米发电机用独立层模式实现，摩擦纳米发电机由分布在聚四氟乙烯片上的两个片状的铜电极组成，采用两个相距
10mm
的长
40mm、
宽
20mm
的铜电极，上下粘贴至长
40mm、
宽
100mm
的聚四氟乙烯片上，形成独立层式的摩擦纳米发电机，基于摩擦起电以及静电感应原理产生电压信号；
[0033]下方的铜电极在油液上升时候被部分淹没，根据电子转移理论，聚四氟乙烯表面
与油液由于摩擦电效应形成了束缚电荷；由于电荷的不对称分布，两电极之间的电势不平衡，自由电子从上端电极本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于摩擦纳米发电机油液多维度磨损状态识别方法，其特征在于，包括：步骤
S1
：设计双电极的摩擦纳米发电机对于润滑油状态进行监测；步骤
S2
：通过机器学习或深度学习测润滑油状态，分析具体的润滑油组分，对机器磨损状态进行预测
。2.
根据权利要求1所述的基于摩擦纳米发电机油液多维度磨损状态识别方法，其特征在于，在所述步骤
S1
中：所述的摩擦纳米发电机包括铜电极以及聚四氟乙烯；用于磨损状态在线监测的摩擦纳米发电机用独立层模式实现，摩擦纳米发电机由分布在聚四氟乙烯片上的两个片状的铜电极组成，采用两个相距
10mm
的长
40mm、
宽
20mm
的铜电极，上下粘贴至长
40mm、
宽
100mm
的聚四氟乙烯片上，形成独立层式的摩擦纳米发电机，基于摩擦起电以及静电感应原理产生电压信号；下方的铜电极在油液上升时候被部分淹没，根据电子转移理论，聚四氟乙烯表面与油液由于摩擦电效应形成了束缚电荷；由于电荷的不对称分布，两电极之间的电势不平衡，自由电子从上端电极流向下方电极，直到该摩擦纳米发电机被淹没到一半；当上方的铜电极有部分被油液淹没时，电势分布平衡，感应电子回流；当摩擦纳米发电机装置完全被油液覆盖时，此时两电极之间没有电势差，感应电荷完全消失
。3.
根据权利要求1所述的基于摩擦纳米发电机油液多维度磨损状态识别方法，其特征在于，在所述步骤
S2
中：不同水分质量分数下摩擦纳米发电机的开路电压：在试验润滑油中加入不同质量分数的水分，随着水分质量分数的增加，摩擦纳米发电机的开路电压逐渐增加，摩擦纳米发电机实现对润滑油中水分的监测
。4.
根据权利要求1所述的基于摩擦纳米发电机油液多维度磨损状态识别方法，其特征在于，在所述步骤
S2
中：不同积碳含量下摩擦纳米发电机的开路电压：随着积碳含量的增加，电压输出信号先增大后减小，在油液刚出现积碳时摩擦纳米发电机能够监测到，摩擦纳米发电机实现污染物为积碳的监测
。5.
根据权利要求1所述的基于摩擦纳米发电机油液多维度磨损状态识别方法，其特征在于，在所述步骤
S2
中：不同铁屑含量下摩擦纳米发电机的开路电压：随着铁屑含量的增加，电压输出信号先增大后减小，在油液刚出现铁屑时摩擦纳米发电机能够监测到，摩擦纳米发电机实现污染物为铁屑的监测；在监测之后，摩擦纳米发电机将产生的电压信号无线传输给电脑终端，通过预试验的方式了解到各个工况污染物含量的电压输出，结合当前电压输出，通过深度学习或者机器学习的方式自动识别出其中各个污染物的组分及质量分数；分析出当前的污染物组分及质量分数后，根据目前的电压或者组分变化趋势，对机器的磨损状态进行预测以及预警，当电压或者某种组分的质量分数大于预设的阈值时，报警系统自动启动，工作人员对机器进行维护并且更换新的润滑油
。6.
...

【专利技术属性】
技术研发人员：张执南，赵玉鑫，尹念，武子帅，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：