润滑油液中磨粒智能在线监测系统研究硕士论

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1、润滑油液中磨粒智能在线监测系统研究StudyofAbrasiveIntelligentOnlineMonitoringSysteminLubricatingOil2011年4月合肥工业大学本论文经答辩委员会全体委员审查，确认符合合肥工业大学硕士学位论文质量要求。答辩委员会签名：(工作单位、职称)主席：孝砌峰中国科学技术大学教授导师：砝．卵辄间4J教授独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标志和致谢的地方外，论文中不包含其他人已

2、经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得金g巴王些盔堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签字：l习健签字日期：乃11年多月铲日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解金起工些太堂有关保留、．使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅或借阅。本人授权金起工业太堂可以将学位论文的全部或部分论文内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保

3、存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文者签名：闭谴导师签名：吲寸枷阐签字日期：加}／年多月争日签字日期：乃f侔n眵日学位论文作者毕业后去向：工作单位：通讯地址：电话：邮编：润滑油液中磨粒智能在线监测系统研究摘要磨损失效占机器零件的失效形式中的70％以上。磨粒隐含着机械装备运行状态的大量信息，而大磨损金属颗粒是加速大型机械设备磨损的重要因素。目前。我国在大磨损金属颗粒在线检测研究方面还比较欠缺。本学位论文以研制的磨粒传感器为对象，运用电磁场原理和毕奥．萨伐尔定律等，推导出一

4、种新型磨粒传感器的感应电动势输出模型，由此分析了传感器的线性度、灵敏度与各个参数之间的变化规律，以获得高灵敏度为研究目标，运用遗传算法对双激励螺旋管式磨粒传感器的结构参数进行了优化。初步设计了传感器的信号处理电路，并采用Multisim8软件对该信号处理电路进行了模拟分析。最后采用Matlab软件中的系统辨识工具箱对传感器的传递函数进行了辨识，验证了传感器传感数学模型。研究结果表明：该磨粒传感器的数学模型基本正确，传感器能够检测较大颗粒的磁性磨。本文通过磨粒监测传感器将油液中磨粒的信息转化为电压信

5、号的方法来实现润滑油液中磨粒在线监测，所以将该磨粒监测传感器的设计做为本论文的核心，为今后继续研究奠定了初步的理论与技术基础。关键词：磨粒传感器；线性度；灵敏度；传递函数；数学模型StudyofAbrasiveIntelligentOnlineMonitoringSysteminLubricatingOilABSTRACTMorethan70％machinefailuresarereasonsfromwear．TheinfcIrmationoftheworkingstateofmachineisi

6、ncludedinweardebris，andthosebigparticlesaretheimportantfactorinacceleratingthewearandtearingofheavymachine．Atpresent，thestudyoftheonlinemonitoringofbigparticlesisstillweak．Takingtheweardebrissensorasthestudyingobjectinthepresentthesis，bothelectromagne

7、ticfieldprincipleandBiot-SavartLawwareutilizedtoestablishtheoutputmodelofthenewtypeweardebrissensorinductionvoltageaswellasconfirmedbyexperiment．Additionally,thechangeruleamongthelinearity,sensitivityofsensorandeachparameterwereanalyzed．Inordertoobtai

8、nhighsensitivity,usingthegeneticalgorithmtooptimizethestructureparametersofdouble-excitationsolenoidweardebrissensor．Preliminarydesignofthesensorsignalprocessingcircuitwascompleted．BasedonthesoftwareMultisim8，thereasonabilityofthesensorsignalp