83、材料性能研究与齿轮箱状态监测-优快云博客

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材料性能研究与齿轮箱状态监测

材料制备与性能研究

在材料制备方面，根据 EN 196 - 1 标准，采用 2 mm 的规格。以 50% 的 NaOH 溶液作为碱性激发剂，其用量按矿渣重量的 6%（以 Na₂O 计）。同时，使用了剂量为 1% 的商用减水剂（ChrysoPlast 461）。

整个混合过程平均耗时 9 分钟。具体步骤如下：
1. 先将液体化合物与矿渣混合 3 分钟。
2. 之后向混合物中加入沙子。

在约 25 °C 的自生条件下，混合 24 小时后对测试试样进行脱模。

对于测试试样的扫描，使用了共聚焦显微镜 LEXT OLS 3100 (UV)。该显微镜通过激光在 X、Y 和 Z 轴上对观察试样的表面进行光栅化处理，所得的计算 3D 图像是具有纹理和颜色细节的材料浮雕扫描图。通过先进的软件分析工具，可对表面进行评估。这种技术无需真空室或对测试试样进行金属化处理，使整个过程更快、更便捷，放大倍数可从 120 倍到 14400 倍。

非破坏性测试中，冲击和脉冲回波法对被测物体表面施加应力脉冲的源可以是机械脉冲或生成的信号。若使用机械脉冲进行测试，则为冲击 - 回波法；若通过发生器生成机械波，则为脉冲 - 回波法。生成的信号可以是脉冲、连续噪声或谐波信号。对被测物体中传输脉冲的响应信号的评估可通过两种基本分析系统进行：一是评估与时间相关的结果位移；二是将信号转换到频域并进行频率分析。频率分析更常用，通常使用快速傅里叶变换（FFT）将检测信号从时域转换到频域。傅里叶变换将信号分解为许多不同频率的正弦波，从而生成随频率变化的振幅谱。对应于主导频率的各个峰值表示物体边界表面的深度、裂缝和空洞表面的界面深度或两种不同声阻抗材料之间的界面深度。

在本研究中，采用内置传感器的锤子和用蜂蜡附着在测试试样上的 MIDI 压电传感器进行冲击 - 回波法测试。通过这些仪器可以记录激励器和接收器的信号，从而获得波传播所需的时间。通过测量可以记录每个测量中机械波的速度，然后使用 FFT 从接收器信号创建频谱。从纵向频谱中可获得第一个主导频率 fL，从横向频谱中可获得前两个主导频率 fT,1 和 fT,2。

矿渣（BFS）的化学成分（XRF）如下表所示：
| 化学成分（wt.%） | 含量 |
| — | — |
| CaO | 41.1 |
| SiO₂ | 34.7 |
| MgO | 10.5 |
| Al₂O₃ | 9.1 |
| SO₃ | 1.4 |
| TiO₂ | 1.0 |
| K₂O | 0.9 |
| MnO | 0.6 |
| Na₂O | 0.4 |
| Fe₂O₃ | 0.3 |

齿轮箱润滑短缺监测

齿轮箱作为主要的动力和运动传输系统，在长期运行中经常面临润滑剂短缺的问题，这会导致润滑效果显著降低，齿面摩擦急剧增加，功率转换效率明显下降。若齿轮长时间在润滑不足的情况下运行，齿轮箱系统可能会损坏或突然失效。因此，监测齿轮箱的状态，特别是润滑剂的状态，对于提高系统可靠性和降低维护成本至关重要。

目前，一些研究致力于调查齿轮箱的润滑不足问题。传统传感器和采集设备常用于工业机械中收集振动、电气和温度信号，以表达被监测齿轮箱的润滑状态。然而，传感器的安装复杂、不便且对齿轮箱有破坏性，尤其是在恶劣环境中。热电偶作为一种侵入式传感器，用于测量油温，只能捕获单点温度，且需要环境温度作为参考以确保准确读数。

幸运的是，热成像技术的发展为实现更稳定、可靠、准确和非侵入式的机器状态监测提供了潜在机会。二维热图像代表温度场分布，为稳健的故障诊断揭示了更多有价值的信息。例如，Janssens 等人应用传统的 SVM 方法，利用从热图像中提取的三个特征对八种类型的轴承故障（包括不同程度的润滑不足）进行分类。

随着工业 4.0 的发展，工业机器的智能状态监测近年来吸引了越来越多研究人员的关注。例如，卷积神经网络（CNN）已应用于基于红外热图像的机器故障检测和油位预测。但二维图像的采集、传输、存储和处理需要高速处理器（如图形处理单元 GPU）和大量存储空间的支持。因此，在使用 CNN 进行分类之前，有必要对图像进行压缩。

研究通过压缩传感（CS）降低了两级齿轮箱系统热图像的维度，并基于压缩特征使用智能卷积神经网络（CNN）对三种不同的润滑剂短缺状况进行分类。实验结果表明，压缩后的热图像包含足够的故障信息，能够诊断齿轮箱在各种工作条件下的润滑不足故障。

下面是一个简单的 mermaid 流程图，展示齿轮箱监测的大致流程：

graph LR
    A[齿轮箱运行] --> B[润滑剂短缺]
    B --> C[热成像采集]
    C --> D[图像压缩（CS）]
    D --> E[CNN 分类]
    E --> F[诊断结果]

材料性能研究与齿轮箱状态监测

材料性能测试结果

在热暴露后的养护水中放置 3 天后，进行了第二次显微镜观察，并将表面纹理与热暴露前的状态进行了比较。从相关图像中可以清晰看到，在热暴露温度不超过 600 °C 的试样表面没有可见裂缝。除了重点观察区域外，还对试样表面的另外 4 个位置进行了观察，并与未损坏的纹理进行对比。而在 800 °C 热暴露的试样表面，呈现出许多微裂缝，并且这 4 个观察位置普遍都被微裂缝覆盖。

在养护过程中，对每个试样又进行了两次扫描。同时，通过冲击 - 回波法进行的无损测量显示出不同共振频率的有趣变化，具体如下：
- 纵向共振频率 fL ：该频率的变化图表展示了所有温度组及其纵向共振频率随时间的演变。可以很容易地识别出在 4 月 12 日至 15 日之间频率下降，这是因为试样暴露在设定温度下。由于整个过程的冷却阶段持续了三天，所以在试样的未降解状态和热降解状态之间存在时间间隔。参考试样未发生降解，与降解试样一起保存在水箱中。从 4 月 15 日起，可以观察到其共振频率略有增加，在测量结束时，纵向频率总共增加了 6.04%。
- 横向共振频率 fT,1 和 fT,2 ：第一和第二共振横向频率表现出非常相似的演变趋势。第二共振主导横向频率 fT,2 对材料变化更为敏感，参考试样在水箱中放置 16 天后，最大频率达到 15 kHz；而在 800 °C 温度组中，最低测量频率也出现在 16 天，为 0.75 kHz。

根据锤子传感器的激励信号与接收器传感器信号之间的时间差，可以得到波的传播时间，再结合密度测量，就可以计算出动态弹性模量，相关数据如图所示。

结果讨论与结论

显微镜观察表明，热暴露温度不超过 600 °C 的试样组未出现裂缝形成的情况。而 800 °C 降解组的试样表面出现裂缝，整个试样变得易碎，在所有测量过程中，有降解粘结剂和骨料的碎片脱落。在 4 月 18 日的测量中，800 °C 组的一个试样在通过锤子进行横向频率测量时断裂成两半，该试样无法继续使用，被从实验中剔除。

在水箱中再水化过程的测量中，频率测量参数呈现出有趣的变化。通过纵向共振频率，可以明显区分参考组以及 200 °C 至 600 °C 温度组的共振频率增加情况。而暴露在 800 °C 的试样组，其第二共振横向频率下降，对于这个降解最严重的温度组，水箱中的养护过程似乎并未促使共振频率增加，相反，自 4 月 15 日降解后，其机械状态没有改变，没有出现再水化的迹象。

除了共振频率，动态弹性模量也能清晰描述每个组的机械状态。参考组、200 °C、400 °C 组以及部分 600 °C 组呈现出重新恢复原有模量的强烈趋势，但在测量 16 天后，600 °C 组的动态模量增量是所有显示再水化迹象的测试组中最低的。

储存水箱中的水在放入热降解试样后没有更换，在测量过程中对水的 pH 值进行了测量，其值在整个测量过程中均为 11.5，这可能也对降解试样的再水化动力学产生了影响。

综上所述，所设计的混合物在热暴露温度不超过 600 °C 时，表现出强烈的恢复其机械性能的趋势；而暴露在 800 °C 的试样则没有再水化过程的迹象。测量密度和无损检测测量中的变化主要是由于孔隙率增加和吸水导致的。众所周知，硅酸盐材料孔隙中的水会使机械波在材料中的传播速度加快，这主要是由于声阻抗的变化。热暴露后的试样密度约为 2050 kg∙m⁻³，在水箱中放置三周后，密度在 2210 至 2250 kg∙m⁻³ 之间变化。

研究证明，所设计的混合物在混合后 28 天进行热暴露时具有自愈能力。当材料暴露在 200 °C 时，在水箱中放置 3 周后可恢复其原有动态弹性模量的 89%；400 °C 温度组也表现出类似行为，但趋势有所不同；暴露在 600 °C 会对结构造成更大破坏，材料在两周后仅恢复 24%，且在后续测量中保持不变。

以下是一个 mermaid 流程图，展示材料性能测试与分析的流程：

graph LR
    A[热暴露处理] --> B[显微镜观察]
    B --> C{是否有裂缝}
    C -- 是（800 °C） --> D[性能下降明显]
    C -- 否（≤600 °C） --> E[性能有恢复趋势]
    A --> F[无损测量（冲击 - 回波法）]
    F --> G[分析共振频率和动态弹性模量]
    G --> H[得出性能结论]

这种现象值得在不同未降解试样龄期下进行更深入的评估。很有可能，对于龄期较长的试样，其自愈能力会减弱，因为此时水硬性相几乎都已水化。此外，测量养护水的 pH 值有助于理解自愈过程，一些国外研究在这方面使用钙添加剂来增强自愈能力。无损检测方法对于记录所有试样机械性能的演变至关重要，若使用破坏性测试，则需要制造和评估更多的试样。