Author Affiliations
Abstract
1 Hochschule Aalen, Centre for Optical Technologies, Aalen BW 73430, Germany
2 Technische Universität Ilmenau, Ilmenau TH 98693, Germany
3 Glasgow Caledonian University, Scotland G4 OBA, United Kingdom
4 University of Minho, Braga 4704-553, Portugal
Robot polishing is increasingly used in the production of high-end glass work pieces such as astronomy mirrors, lithography lenses, laser gyroscopes or high-precision coordinate measuring machines. The quality of optical components such as lenses or mirrors can be described by shape errors and surface roughness. Whilst the trend towards sub nanometre level surfaces finishes and features progresses, matching both form and finish coherently in complex parts remains a major challenge. With larger or more precise optics, the influence of process instabilities on the quality of the optics to be polished has a greater impact. Vibrations at a polishing head have a negative influence on the polishing result. These vibrations are caused by bearing damage, motors and other excitations (e.g. gears, belts). The aim of this work is the determination of vibrations at a polishing head and their avoidance strategies. Different bearing conditions are considered: new and perfect bearing, a bearing that has been in contact with polish (rust) and a bearing with repeatable damage (groove milled on the running surface). It can be shown that the frequencies of bearings affect the polishing tool. Furthermore, reasons for and against vibrations in the process are discussed. For the case of vibrationless machining, avoidance strategies were presented.
Polishing Robot Vibration measurements Condition monitoring Bearing damage Journal of the European Optical Society-Rapid Publications
2023, 19(1): 2023007
1 海军工程大学动力工程学院, 湖北 武汉 430033
2 武汉理工大学船舶动力工程技术交通行业重点实验室, 湖北 武汉 430063
3 国家水运安全工程技术研究中心可靠性工程研究所, 湖北 武汉 430063
柴油机润滑油在使用过程中, 会受到水份、 柴油或冷却液等的污染, 受高温或燃烧室气体的作用还会产生氧化、 硝化、 磺化等产物, 严重时, 这些污染和产物可导致装备的失效。 在用润滑油分析能可靠地反映其工作状态, 从而确定最佳换油时机和故障源, 以避免柴油机在使用过程中产生异常磨损及腐蚀等问题。 目前的传统方法, 是用卡尔菲休法测定石油产品中水份, 气相色谱法测定柴油机油中的柴油稀释剂, 因分析时间长和费用高等因素影响其普及应用。 傅里叶红外(FTIR)光谱法从分子水平分析润滑油, 从而能更有效地监测在用油, 由于光谱的复杂性, 目前尚不普及。 通过在实验室条件下配置多种污染程度的油液样, 分别为润滑油含水份百分比浓度为0.11%, 0.22%, 0.44%和0.88%的油样; 润滑油在230 ℃下的氧化时间为299, 323, 371和395 h的油样; 润滑油被柴油稀释的质量百分比浓度为1.5%, 3%, 6%和12%的油样; 润滑油含乙二醇质量百分比浓度为0.1%, 0.2%, 0.4%和0.8%的油样, 包括配置的润滑油油样共计20个。 实验采用安捷伦Agilent Cary 630红外光谱仪, 使用100 μm厚的液体池, 防潮ZeSe型配置的光谱范围为4 000～650 cm-1。 分析了所有油样, 获得了FTIR光谱图, 确定了水、 氧化产物、 柴油、 乙二醇污染所对应的特征波段范围分别为3 150~3 500, 1 670~1 800, 745~755和1 030~1 100 cm-1; 监测参数包括特征波段的实测中心点、 左边界、 右边界、 左基线、 右基线等。 建立了一种在用润滑油污染物定量分析模型, 通过水份、 柴油、 乙二醇的污染比例和峰面积, 在230 ℃下的氧化时间与峰面积分别建立拟合方程, 水、 柴油、 乙二醇含量百分比与对应峰面积的相关系数分别为0.977 9, 1.000 0和0.989 5, 氧化时间与对应峰面积的相关系数为0.999 6。 分析计算预测值与实际值的相对误差可知: 水份和乙二醇在含量大于0.2%时, 预测的最大相对误差为10%; 氧化时间和柴油预测值的最大相对误差为1%。 通过按比例稀释, 可对在用油进行监测, 对3个日常工作的实际油样进行FTIR光谱分析。 结果表明: 一个油样的水份含量为0.38%, 已经超过标准; 一个油样的燃油稀释为19%, 已经超标; 另外一个油样正常。 水份超过标准门阈值的油样经卡尔菲休法测量, 其相对误差为4.6%。 燃油稀释超过标准的油样经黏度测量, 其相对值变化同样超过了标准要求, 即在判断润滑油是否需要换油方面是一致的。 利用FTIR光谱法分析在用润滑油, 选定适当的吸收峰, 并计算吸收峰的面积, 借助于已经建立的拟合公式, 可快速可靠地监测在用油的污染种类及程度, 该方法可在一定程度上满足工程需要。
在用润滑油 工况监测 FTIR光谱 船用柴油机 燃油稀释 In-service lubricants Condition monitoring FTIR spectrum Marine diesel engines Fuel dilution 光谱学与光谱分析
2019, 39(11): 3459
1 军械工程学院, 石家庄 050003
2 中国人民解放军68129部队, 兰州 730060
针对运行的变速箱轴承难以采集振动信号进行状态监测与故障诊断的缺点, 采用红外热图像对变速箱轴承进行状态监测与故障诊断。利用红外热像仪采集变速箱两端轴承的红外热图像, 然后通过二维经验模态分解方法将红外热图像分解成本征模式函数, 对其处理后与主成分分析法相结合进行图像融合, 得到对比度增强后的图像。最后对原图像与增强后的图像进行特征参数提取, 并利用聚类分析对轴承不同状态进行分离。证明了红外热图像可以准确地诊断出轴承故障。
红外热图像 变速箱轴承 二维经验模态分解 特征提取 状态监测 故障诊断 infrared thermal image gearbox bearing bi-dimensional empirical mode decomposition feature extraction condition monitoring fault diagnosis
利用傅里叶红外光谱仪(FTIR)和热像仪对常规液体火箭发动机尾焰流场红外光谱和图像进行了测量研究。红外光谱检测出了尾焰流场中的主要燃烧产物H2O、CO2以及微量燃烧产物NO、N2O。红外图像捕捉到了尾焰流场结构, 建立了图像特征与燃烧状态之间的关系。研究结果表明: 红外光谱仪和红外热像仪可对尾焰特征燃烧产物、流场结构进行精确测量, 红外技术的应用为发动机工作状态监测提供一种新的分析手段。
傅里叶红外光谱仪 红外热像仪 液体火箭发动机 尾焰流场 状态监测 Fourier transform infrared spectrometer infrared thermal imager liquid rocket engine plume flow field condition monitoring 红外与激光工程
2017, 46(2): 0204003
1 空军工程大学航空航天工程学院, 陕西 西安 710038
2 北京航空航天大学能源与动力工程学院, 北京 100191
为了保证激光喷丸的工艺质量, 需要对其工作过程进行状态监测。综合考虑成本和效率, 采用基于声学信号的状态监测思路, 以达到无损检测的目的。为了挖掘激光喷丸所产生的冲击声信号中蕴含的有用特征信息, 从时间序列分析的角度, 对于声信号进行特征提取。由于时间序列中相邻数据之间具有天然的相互关联性, 通过计算相邻子序列的欧氏距离值, 从一定程度上来描述这种相互关系, 观察其变化过程, 提取出声信号的特征值。将该方法应用于处理实际的激光喷丸声信号, 识别激光能量和约束层状态的变化。结果表明, 该方法的监测效果良好, 且操作方便, 具有较大的实际应用潜力。
激光喷丸 状态监测 冲击声信号 时间序列 laser peening condition monitoring acoustic shock signal time series
1 燕山大学, 河北 秦皇岛 066004
2 燕山大学信息科学与工程学院, 河北 秦皇岛 066004
3 河北省特种光纤与光纤传感重点实验室, 河北 秦皇岛 066004
考虑到环类锻件内壁状态对于保证工业的生产安全具有重要作用, 而基于红外光谱的测温方法可以大大提高测温精度, 因此研究基于红外光谱的环类锻件内壁状态监测方法具有重要的意义。为了实时掌握环类锻件的内壁状态, 提出一种红外光谱环类锻件内壁状态监测方法。首先利用红外光谱构建了三级FP型LCTF的测温系统, 通过获取锻件表面辐射的两个单一光谱运用红外双色测温原理实现锻件表面温度的测量。相比传统的测温方法大大提高了锻件表面的测温精度。其次在拉普拉斯导热微分方程的基础上, 运用分离变量法建立了环类锻件内壁状态监测模型;结合红外光谱测温系统测量的温度数据和锻件自身参数信息, 实现了环类锻件的内壁状态监测;最后通过仿真实验验证了所提出方法的可行性, 实现了环类锻件的内壁状态监测, 为保证环类锻件的正常运行提供了理论依据。
红外光谱 环类锻件 内壁状态监测 三级FP型LCTF Infrared spectra Ring forgings Inner wall condition monitoring Three-level FP-cavity LCTF
对导弹退化故障预测方法进行了研究, 对测试数据进行统计推断, 确定了测试数据的分布规律, 并针对导弹测试数据分布参数存在小样本、非线性等特点, 应用最小二乘支持向量机预测算法对测试数据的分布参数进行预测, 确定了测试数据未来某一时刻的分布函数, 进而建立了导弹退化故障预测模型,得出了导弹未来一段时间内的退化故障概率。通过实例分析, 验证了退化故障预测模型的合理性。
导弹 故障预测 状态监测 最小二乘支持向量机 missile fault prediction condition monitoring least square support vector machine
武汉理工大学光纤传感技术国家工程实验室, 湖北 武汉 430070
往复式压缩机是石油化工企业中一种应用广泛的大型动力设备,其故障一般可通过振动和温度异常进行判别。主要介绍了光纤传感器的基本原理,并提出了一种基于Bragg光纤光栅传感器的故障状态监测方法。对某石化企业的往复式压缩机进行了在线监测,对其温度和振动进行监测,结果均符合正常工作指标。
往复式压缩机 光纤光栅传感器 状态监测 加速度传感器 reciprocating compressor fiber Bragg grating sensor condition monitoring accelerometer
