基于灰色理论的在线油液监测技术研究

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1、国防科学技术大学硕士学位论文基于灰色理论的在线油液监测技术研究姓名：肖建伟申请学位级别：硕士专业：机械工程指导教师：胡政20091101国防科学技术大学研究生院工程硕士学位论文摘要在机械设备的故障中，润滑不良是导致磨损失效的主要原因。随着设备现代化程度的提高，对设备的可靠性、耐久性提出了更高的要求，油液监测技术经过多年的发展，已成为设备磨损检测、故障诊断与预测的重要手段，广泛应用于矿山、港口、航空、军事等领域。传统的油液分析通常采用离线方式，周期长、成本高，本文利用润滑油劣化、污染过程中介电常数会发生相应变化的原理，通过设计电容传感器在线监测油

2、液介电常数的变化以得到油液污染或劣化信息。由于机械润滑系统影响因素众多，油液污染、劣化过程复杂，是一个典型的灰色系统。本文基于灰色系统理论建立了油液监测数据的灰色模型，重点分析探讨了用于预测的非等间距GM(1，1)模型，并利用模型对在线油液监测数据的发展趋势进行预测研究。主要内容包括：1、在阐述基于电介质介电常数油液监测原理基础上，设计了两种介电常数敏感电容传感器，并对它们的特点进行了分析，结合设计制造的电容传感器，构建了在线油液监测实验系统。2、在实验系统上，对所设计的电容传感器进行了温度、压力特性试验研究，得出了温度、压力对油液介电常数的影

3、响规律；利用连接有不同电容传感器的油液监测实验系统，分别对不同铁粉含量的油液进行监测试验，试验表明所设计的在线油液监测系统能有效区分不同铁粉含量的润滑油液。3、重点研究了灰色系统理论和用于预测的GM(1，1)模型的原理、方法，对试验数据建立了灰色理论GM(1，1)模型，对试验结果进行了重现和预测，验证了模型的正确性。4、针对非等间距GM(1，1)模型，进行了优化和改进，提出了非等间距GM(1，1)残差修正模型，检验计算表明改进模型的精度得到了较大的提高。经过试验验证与数据分析，介电常数的变化与润滑油污染物成分、机械设备的磨损故障有很好的相关性，

4、其增大的趋势与润滑油劣化的趋势、发生磨损故障的趋势一致。非等间距GM(1，1)模型可对监测数据进行预测，精度比较理想，灰色理论在基于介电常数测量的油液监测中有良好的应用前景。主题词：油液监测介电常数灰色理论趋势预测第i页国防科学技术大学研究生院工程硕士学位论文ABSTRACTInmechanicalfaults，poorlnbricationiSoneofthemainreasonsleadingtowearandfailure．Withtheincreaseofreliabilityrequirem％Loilmonitoringtechnol

5、ogyhasbecomeallimportantwayofweardetection,faultdiagnosisandprognosis，whichhasbeenwidelyappliedinmanyfieldssuchasmines，harbors，aviationandmilitary．netraditionaloilanalysisusuallytakesoff-linemode，whichtakeslonganalyticalperiodsandhigllcost．Inthispaper,thecapacitivesensorisde

6、signedtoobtaintheonlineinformationofoildegradationandcontamination,sincethecorrespondingchangesofdielectricconstantwilloccurwhenoilisdeterioratedorcontaminatedgradually．nemechanicallubricationsystemisatypicalgreysystembecauseofthecomplexityoftheoilpollutionanddegradation．The

7、greymodelofoilmonitoringdatabasedongreysystemtheoryisestablished．mNon-equidistanceGM(1，1)modelisstudiedandusedtoforecastthedevelopmenttrendofon-lineoilmonitoringdata．1fllemaincontentsofthispaperinclude：1．Accordingtotheprinciplesofoilmonitoringbasedondielectricconstant,twokin

8、dsofcapacitivesensitivesensorsaredesigned，andtheircharacteristicsaleanalyze