Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Наличие проблемы и задачи исследования . 12
1.1 Роль смазочных материалов в обеспечении надежности машин 12
1.2 Пути экологизации процесса эксплуатации мобильных машин 26
1.3 Анализ методов и средств оценки состояния масел и агрегатов машин ... 30
1.3.1 Базовый принцип и метод диагностирования агрегатов машин по параметрам работающего смазочного масла 30
1.3.2 Анализ служебных свойств и распознавательных возможностей портативных средств экспресс-диагностики машин по физико-химическим параметрам работающего масла 36
1.3.3 Анализ способов распознавания повышенного износа узлов трения на ранней стадии по параметрам частиц износа 43
1.4 Проблемная ситуация, базовая гипотеза и задачи исследования 48
Глава 2. Методология применения экспресс-методов и портативных средств для оценки состояния масел и агрегатов машин 55
2.1 Концептуальные требования к структуре портативного комплекта экспресс-диагностики машин по параметрам смазочных масел 55
2.2 Обоснование перечня показателей качества свежих и работающих масел 63
2.2.1 Показатели качества моторного масла, характеризующие техническое состояние систем ДВС 67
2.2.2 Показатели физико-химических свойств свежих и работающих моторных масел 89
2.3 Анализ, обоснование и разработка экспресс-методов и соответствующих средств оценки состояния масел и агрегатов машин 98
2.3.1 Анализ методов оценки состояний масел и агрегатов машин и обоснование комплекса экспресс-методов для портативного комплекта 98
2.3.2 Разработка новых и совершенствование известных экспресс-методов оценки состояния масел и агрегатов машин 109
2.3.2.1 Обоснование экспресс-метода оценки наличия и концентрации охлаждающей жидкости в масле и предельных значений структурных и диагностических параметров 109
2.3.2.2 Обоснование экспресс-метода оценки диспергирующе-стабилизирующих свойств свежих моторных масел, предельных значений диагностических параметров и способа распознавания марки масла 118
2.3.2.3 Обеспечение однозначной экспресс-оценки диспергирующе-стабилизирующих свойств работающих моторных масел методом бумажной хроматографии 134
2.3.2.4 Обоснование способа экспресс-оценки концентрации топлива в масле и предельных значений диагностических параметров. 141
Глава 3. Разработка способа экспресс-анализа параметров частицизноса 146
3.1 Обоснование способа экспресс-оценки параметров частиц износа 146
3.1.1 Анализ седиментометрических способов исследования дисперсных систем 147
3.1.2 Анализ методов магнитометрии 151
3.1.3 Обоснование возможности применения способов седиментометрического анализа на работающих маслах 155
3.1.4 Разработка содержательного алгоритма диагностирования механических систем машин 169
3.2 Разработка алгоритма диагностирования механических систем машин по параметрам частиц износа в масле 176
3.2.1 Логико-математическое описание модели 177
3.2.2 Разработка аналитико-имитационной модели процессов изменения свойств масел 185
3.2.3 Формальное описание процесса моделирования максимального диаметра частиц износа в масле 192
3.2.4 Формальное описание процесса моделирования концентрации частиц износа в масле 194
3.2.5 Формальное описание процесса моделирования концентрации нерастворимого в бензине осадка 204
3.2.6 Формальное описание процесса моделирования плотности масла. 209
3.2.7 Формальное описание процесса моделирования вязкости масла... 213
3.2.8 Формальное описание процесса моделирования скорости седиментации частиц износа 217
3.2.9 Испытание аналитико-имитационной модели 218
Глава 4. Алгоритм диагностирования машин по параметрам масла на основе экспресс-методов 221
4.1 Разработка формализованного алгоритма диагностирования
механических систем машин по параметрам частиц износа 221
4.1.1 Особенности статистического вывода при аналитико-имитационном моделировании 221
4.1.2 Разработка правил принятия решения 227
4.1.3 Обоснование оптимального алгоритма диагностирования механических систем машин по параметрам частиц износа 236
4.1.3.1 Оценка информативности единичных диагностических параметров и их комплексов 237
4.1.3.2 Обоснование оптимального состава диагностических параметров 245
4.2 Анализ диагностических возможностей портативного комплекта по обеспечению распознавания состояния масел и агрегатов машин на основе экспресс-методов 252
4.3 Процедура обучения системы распознавания 268
Глава 5. Научно-практическая значимость и технико-экономическая оценка результатов исследований 274
5.1 Состав и функциональные возможности методов и средств портативного комплекта 274
5.2 Пример эффективности применения диагностики состояния механической системы ДВС по параметрам частиц износа 277
5.3 Пример анализа фактической вязкости работавшего масла с применением аналитико-имитационной модели 28 Г
5.4 Пример обеспечения надежности и экологичности машин при эксплуатации 285
5.5 Технико-экономическая эффективность мониторинга состояния масел и агрегатов машин с применением экспресс-методов и портативных средств 288
Заключение и основные выводы 294
Список использованной литературы
- Анализ методов и средств оценки состояния масел и агрегатов машин
- Обоснование перечня показателей качества свежих и работающих масел
- Анализ седиментометрических способов исследования дисперсных систем
- Особенности статистического вывода при аналитико-имитационном моделировании
Введение к работе
Актуальность темы. Развитие техники сопровождается непрерывным ужесточением условий работы подвижных соединений деталей Машины обычно достигают предельного состояния не в результате утраты деталями жесткости или прочности, а главным образом из-за износа их рабочих поверхностей Поэтому долговечность и безотказность (далее надежность) машин принципиально определяются износостойкостью узлов трения Износостойкость закладывается при проектировании, потенциально обеспечивается производственными методами при изготовлении, а фактически реализуется с применением эксплуатационных методов
Принципиальное отличие современных моторных масел от масел предыдущих поколений состоит в том, что у последних значение коэффициента трения в зоне контакта непосредственно определяло интенсивность износа узлов трения, современные масла такой связи не обеспечивают Например, при функционировании ДВС на неработоспособном масле коэффициент трения может быть меньше, чем на работоспособном, но при этом интенсивность износа деталей увеличивается на 2 3 порядка Органолептическими методами такой износ не определяется Поэтому создается впечатление, что ДВС функционирует в штатном режиме Следовательно, без применения эксплуатационных методов обеспечить высокую износостойкость узлов трения машин невозможно
Многие исследователи, в том числе и зарубежные, подчеркивают, что планово-предупредительная система обслуживания машин не создает условий для реализации высокой надежности и экологично-сти машин при эксплуатации потому, что до 60 70 % из них находятся в неудовлетворительном состоянии Наиболее эффективна технологическая стратегия обслуживания машин по их фактическому состоянию Опыт зарубежных стран свидетельствует, что с применением этой стратеї ии, которую они часто называют «повседневным контролем», фактический ресурс, например ДВС автомобилей, достигает 1 млн км и более без капитального ремонта Следовательно, оперативное управление техническим состоянием машин с применением этой стратегии создает такие условия, при которых износостойкость узлов трения становится настолько высока, что обеспечивает работу машины до ее морального старения без капитального ремонта
Аварийные ситуации сокращаются в несколько раз, так как преж-
девременный износ узлов трения обусловлен применением неработоспособных масел, а мониторинг позволяет предотвратить применение таких масел
Для обеспечения требуемой надежности и экологичности машин эксплуатационными методами необходимо разработать методологию применения простых и эффективных экспресс-методов и портативных средств контроля состояния масел, обеспечивающих получение необходимого и достаточного объема диагностической информации для оперативного и адекватного управления техническим состоянием машин на основе мониторинга состояния смазочных масел и агрегатов машин
Работа выполнена в соответствии с Федеральной государственной программой «Разработка методов эффективного использования и поддержания работоспособности техники, технологических и организационных систем технического сервиса»
Целью работы является обеспечение требуемого уровня надежности и экологичности машин в процессе эксплуатации применением мониторинга состояния масел и агрегатов машин на основе экспресс-методов и портативных средств.
Базовая научная гипотеза состоит в следующем возможно осуществление достоверной оценки состояния масел и агрегатов машин по параметрам работающего масла с применением необходимого и достаточного комплекса экспресс-методов и комплекта портативных средств, обеспечивающих надежность и экологичность машин в процессе эксплуатации
Для достижения поставленной цели необходимо было решить следующие задачи
обосновать аналитически необходимый и достаточный комплекс экспресс-методов, обеспечивающий допустимую достоверность распознавания состояний масел и агрегатов машин, и выявить номенклатуру экспресс-методов, которые необходимо разработать дополнительно,
обосновать теоретически и исследовать экспериментально новые экспресс-способы и разработать методики анализа физико-химических свойств масел и параметров частиц износа,
обосновать предельные значения по каждому показателю качества масел и параметру частиц износа,
разработать алгоритм комплексного диагностирования машин по физико-химическим свойствам масел и параметрам частиц износа
в работающем масле, для чего разработать математическую модель процесса изменения свойств масел, позволяющую учесть все значимые факторы, оказывающие воздействие на масло в реальных условиях и в процессе анализа при тестовых воздействиях,
- провести производственные испытания разработанных экс
пресс-методов и средств мониторинга масел
Решение этих задач позволило сформировать методологию применения экспресс методов и портативных средств
Предметом исследования являются зависимости и закономерности процессов изменения свойств масел под воздействием рабочего процесса, неисправностей систем агрегатов машин, тестовых воздействий и внешних факторов, взаимосвязи диагностических признаков, параметров, показателей и тестовых воздействий со структурными параметрами смазочных масел, результаты анализа фактического состояния свойств смазочных масел
Объектом исследования являются параметры технического состояния систем агрегатов машин, качества смазочных масел и механизма под воздействием рабочего процесса, неисправностей систем машин и внешних факторов и процессы тестовых воздействий и режимы экспресс-анализа масел
Научная новизна основных положений, выносимых на защиту
обоснована методология применения экспресс-методов и портативных средств диагностики машин по параметрам работающего масла, обеспечивающая их надежность и экологичность при эксплуатации,
обоснована методология применения аналитико-имитационного моделирования для исследования сложных систем типа «смазочное масло - смазываемый механизм - условия эксплуатации», позволяющая изучать ее элементы, свойства и процессы, имеющие место в масле, механической системе и во внешней среде,
обоснован способ решения многопараметрических задач оптимизации перечня диагностических параметров известными методами посредством математической модели, без которого задача такого уровня сложности не может быть решена доступными средствами;
обоснованы необходимые и достаточные комплексы показателей и экспресс-методов оценки состояния масел и агрегатов машин, обеспечивающие однозначное распознавание их состояния,
разработан метод определения максимального размера и средней концентрации частиц износа в смазочном масле, обеспечиваю-
щий достоверное обнаружение повышенного износа на ранней стадии его развития и преобразующий аналитическую процедуру, выполняемую на дорогом и стационарном оборудовании, в экспресс-оценку, реализуемую на портативном средстве,
разработан метод определения диспергирующе-стабилизирующих свойств свежих масел, который позволяет аналитическую процедуру трансформировать в экспресс-оценку, не требующую оборудования и реактивов,
разработан ряд экспресс-способов, обеспечивающих достоверную оценку концентрации охлаждающей жидкости и топлива в масле, а также диспергирующе-стабилизирующих свойств работающих масел, обладающих минимальной трудоемкостью проверочных работ и не требующих реагентов, стеклянных приборов, высокой квалификации оператора и обеспечивающих упрощение процедуры анализа, повышение точности и сокращение времени проверки в 2 3 раза,
обоснованы предельные значения показателей качества смазочных масел и параметров частиц износа для новых и известных экспресс-способов, обеспечивающие достоверное распознавание фактического состояния масел и агрегатов машин, а также обнаружение повышенного износа на ранней стадии
Практическая значимость и реализация результатов работы:
разработаны экспресс-способы и соответствующие портативные средства, в том числе универсальные, позволяющие оценить показатели состояния масел и агрегатов машин в стационарных и полевых условиях Отличительными особенностями комплектов типа КДМП являются высокая долговечность, широкие диагностические возможности, наличие пробоотборника, отказ от использования аналитических методов, химических расходных материалов, стеклянных приборов и, как следствие, минимальные размеры, масса и цена,
разработаны методики экспресс-анализа состояния масел и агрегатов машин с применением новых экспресс-способов и соответствующих портативных средств, позволяющих снизить трудоемкость и время диагностирования на один-два порядка по сравнению с анали тическими методами и обеспечить однозначное распознавание фактического состояния объектов,
- материалы теоретических и экспериментальных исследований,
комплекты КДМП используются в учебном процессе на факультете
«Технический сервис в АПК» в курсе «Триботехника и смазочные
материалы», а также на факультете повышения квалификации ЧГАУ,
- значимость и актуальность диссертационной работы подтверждена широким внедрением разработанной технологии в виде комплекта средств диагностики машин портативного (КДМП) в различных отраслях страны сельском хозяйстве — сельскохозяйственное производство, организации по обслуживанию, на транспорте - обслуживание транспорта, шоссейное хозяйство, автомобильное хозяйство, магистральный трубопроводный транспорт, в промышленности
- лесная и деревообрабатывающая, машиностроение, добыча и обо
гащение рудного сырья для черной металлургии, добыча и обогаще
ние медных руд, добыча драгоценных металлов, угольная - добыча
угля, строительных материалов - цементная промышленность, элек
троэнергетика - электрические сети, прочие электростанции, в строи
тельстве - общестроительные и специальные организации, в науке и
научном обслуживании - народное образование, учреждения, веду
щие НИР, конструкторские и проектные организации, и др
Апробация работы Основные положения и результаты работы доложены и одобрены на конференциях, выставках, круглых столах и симпозиумах ежегодных научно-технических конференциях Челябинского государственного агроинженерного университета, 1995-2007 гг , научно-технических конференциях «Теория и практика рационального использования горюче-смазочных материалов и рабочих жидкостей в технике» 1988, 1991, 1993, 1996 гг, (Челябинск), выездном заседании президиума РАСХН «О разработке и освоении региональных систем ведения агропромышленного производства (опыт, результаты)», секция V «Система машин и механизмов в агропромышленном производстве», 1998 г (Челябинск), круглом столе фирмы SPECTRO Analytical Instruments (США, ФРГ, Россия) «Измерительные приборы для профилактического технического обслуживания двигателей, анализа масел и топлива», 1998 г (Екатеринбург), международной научно-технической конференции «Новые методы ремонта и восстановления деталей сельскохозяйственных машин», 2001 г (Саранск, Институт механики и энергетики), международной универсальной сельскохозяйственной выставке-ярмарке «Агро-2001»
- научные семинары «Научные технологии в производстве и перера
ботке сельскохозяйственной продукции, техника в сельском хозяйст
ве», 2001 г (Челябинск), международной научно-практической кон
ференции «Опыт, проблемы и перспективы развития технического
сервиса сельскохозяйственной техники», 2004 г (Минск, БГАТУ),
международной научно-практической конференции «Экологизация
8 технологий проблемы и решения», 2004 г (Москва-Курган), 7-й международной практической конференции-выставке «Технологии ремонта, восстановления и упрочнения деталей машин, механизмов, оборудования, инструмента и технологической оснастки», 2005 г (Санкт-Петербург), V Всероссийской научно-практической конференции «Экология и ресурсосберегающие технологии на предприятиях народного хозяйства», 2005 г (Пенза), международной научно-технической конференции «Научные проблемы развития ремонта, технического обслуживания машин, восстановления и упрочнения деталей», 2005 г (Москва)
Публикации. Основное содержание диссертации опубликовано в 35 научных работах, в том числе 5 патентах на изобретение
Объем и структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка использованной литературы, приложений Объем диссертации 371 стр , в том числе 234 стр основного текста, 87 рисунков, 30 таблиц, список использованной литературы состоит из 343 источников
Анализ методов и средств оценки состояния масел и агрегатов машин
Рассмотрим основы метода диагностирования агрегатов машин по параметрам работающих смазочных масел.
Масло, как и другие смазочные материалы, является полноправными конструкционным компонентом узлов трения, являясь при этом носителем информации о своем состоянии, состоянии систем агрегатов и механизмов машин.
Масло можно считать уникальным элементом любого агрегата, работающего в системе жидкой смазки, потому что оно одновременно контактирует не только со всеми поверхностями трения, но и с другими поверхностями, которые, соединяясь между собой через уплотнения, образуют герметичный объем системы смазки механизма. Поэтому любые утечки, потеря герметичности или неисправности таких систем механизмов, как системы охлаждения, топливоподачи, очистки воздуха, а также уплотнительных устройств подвижных соединений, выполняющих функцию защиты от абразивных и других загрязнений, отражаются на состоянии смазочного масла. Каждая неисправность оставляет свой индивидуальный «отпечаток» на свойствах работающего масла.
Кроме того, при смазывании масло омывает все элементы механизма, и при этом не только создает условия для оптимального функционирования пар трения, но и уносит из их зазоров частицы износа, аккумулирует и потенциально сохраняет их в себе. Размер, концентрация и морфология частицы износа непосредственно отражают процессы, которые имеют место в зоне фактического контакта трущихся поверхностей. Не существует других методов, сопоставимых по ценности получаемой диагностической информации, которые бы могли предоставить столь адекватные и разноплановые показатели, способные всесторонне характеризовать процессы трения и изнашивания рабочих поверхностей деталей механизмов.
Проба работающего масла, правильно взятая из картера механизма, способна дать представление о состоянии объекта в целом: об исправности его отдельных системно штатном или повышенном износе поверхностей трения, состоянии присадок и т.д. Это возможно потому, что масло является не только чувствительным и ёмким приемником информации, поступающей от многих процессов, происходящих в агрегатах машин, но и многофункциональным носителем диагностической информации, способным непрерывно поддерживать полное ее соответствие фактическому состоянию механизма.
Ретроспективный анализ изменяющихся свойств работающего масла позволяет получить информацию, которая необходима для прогнозирования технического состояния механизма и масла.
Диагностика механизмов по параметрам работающего масла, в сравнении с другими видами диагностики, дает наилучшие результаты как по достоверности, так и по спектру одновременно контролируемых показателей, имеющих разную физическую и химическую природу явлений, и получаемому эффекту в части повышения надежности диагностируемых объектов. Это объясняется тем, что в 80...90 % случаев низкая надежность узлов трения в условиях эксплуатации обусловлена неправильным назначением и использованием смазочных материалов [15-20 и др.], и данный метод позволяет непосредственно выявлять причины отказов и повышенного износа. Другие методы технической диагностики направлены на контроль зазоров, утечек газов и жидкостей, вибраций, ускорений и так далее [58], которые могут отражать фрикционные процессы, происходящие в зоне непосредственного трения и износа рабочих поверхностей деталей, лишь косвенно, следовательно, и менее адекватно. Поэтому мониторинг состояния масел и агрегатов целесообразно использовать в качестве изначального, то есть первого из внедряемых на предприятии методов в системе ТО мобильных машин, позволяющего существенно снизить затраты на их поддержание в работоспособном состоянии, в том числе за счет снижения потребности в запасных частях в 1,5...2,0 раза [74] и масел в 2...3 раза [37,56-58].
Однако считать столь ценную диагностическую информацию можно только в том случае, если существует достаточный и необходимый комплекс методов, обеспечивающих, с применением соответствующих показателей качества, досто верное распознавание состояния базовых свойств масла, которые определяют его работоспособность, и исправность основных систем агрегатов машин.
Разработка новых методов анализа свойств изучаемого объекта всегда сопряжена с выбором структурных и диагностических параметров, которых, например, в работающем масле множество. Для распознавания состояния конкретного свойства масла необходимо выделить из общего количества информации только ту, которая необходима и достаточна для осуществления этой процедуры. При системном подходе к обоснованию методов необходимо выявить все значимые факторы и таким образом учесть действие внешней среды. Далее можно обосновать структурные и диагностические параметры и среди них выбрать те, взаимосвязи которых будут близки к функциональным, что обеспечит лучшие условия для распознавания состояния объектов.
Распознавание состояний масел и агрегатов машин практически всегда осуществляется в тестовом режиме. Следовательно, необходимо обосновать вид тестовых воздействий для каждого из разрабатываемых методов. Из изложенного следует, что процесс разработки новых методов сложен и неоднозначен, поэтому необходим научный подход к их обоснованию (рисунок 1.12).
Обоснование перечня показателей качества свежих и работающих масел
Базовый вклад в обоснование показателей качества масел внесли такие ученые, как Артемьев В.А., Бойков Д.В., Виппер А.Б., Ворожихина В.И., Вольский Э.П., Григорьев М.А., Итинская Н.И., Лашхи В.Л., Папок К.К., Резников В.Д., Рязанов Л.С., Хмелевой Н.М., Школьников В. М., Шор Г.И. и многие другие.
На рисунке 2.3 приведены наиболее часто используемые показатели качества моторных масел.
Качество свежих, работающих и отработанных масел обычно оценивают с помощью специфических групп единичных показателей [164]. Для свежих масел перечень определяется типом масла: как правило, он не превышает десяти показателей: Однако при покупке масла контролируют только те показатели качества, которые в результате нарушения правил транспортирования и хранения масел могут измениться или подвергнуться пересортице. В первую очередь это касается загрязнения масла водой и топливом, а также снижения уровня диспергирующе-стабилизирующих, противоизносных и противозадирных свойств, несоответствия группы вязкости и марки масла. Дополнительно можно проверить масло на наличие абразивных частиц. Анализ этих показателей обеспечит приобретение на нефтебазе качественного масла с необходимыми эксплуатационными свойствами.
Работающее масло анализируют с целью оценки его фактического состояния и диагностики смазываемого механизма, что позволяет оперативно управлять техническим состоянием транспортного средства и обеспечивать замену смазочных масел по их фактическому состоянию. Перечень показателей, всесторонне характеризующих изменение отдельных базовых служебных свойств работающего масла, зависит от климатических условий, в которых эксплуатируется машина, особенностей ее конструкции, условий и режимов использования, технического состояния и других факторов.
У отработанных масел анализируют свойства с целью определения возможности его использования в качестве сырья для выработки на специализированных предприятиях регенерированных и свежих товарных масел.
Рассмотрим показатели качества работающих моторных масел. Все показатели можно условно поделить на две группы, характеризующие 1) техническое состояние систем ДВС, 2) физико-химические свойства масла.
Анализ масел обычно начинают с показателей первой группы, так как при возникновении неисправности, например в системе охлаждения, подачи топлива, очистки масла или воздуха, в масло попадают охлаждающая жидкость, топливо, абразивные и другие нерастворимые в масле частицы, что обуславливает потерю им работоспособности в течение очень короткого промежутка времени. Определение этих показателей позволяет предупреждать повышенный износ узлов трения на ранней стадии его развития и аварийные отказы.
Если ДВС исправен, то в процессе эксплуатации масло стареет постепенно, и его работоспособность оценивают по показателям второй группы с применением их предельных значений.
Анализ известных групп единичных показателей качества масла [23,24,157,165 и др.] свидетельствует о том, что практически все из них предусматривают оценку его вязкости. Это объясняется тем, что вязкость является базовой характеристикой масла.
При штатном функционировании ДВС по мере увеличения наработки масла вязкость растет.
В то же время, с позиций анализа изменения качества масла, она является обобщающим показателем. Изменение вязкости масла главным образом зависит от степени его загрязнения топливом и нерастворимыми в масле продуктами, а также от его диспергирующе-стабилизирующих свойств.
Топливо действует на масло, непосредственно разжижая его. Нерастворимые в масле продукты оказывают на масло загущающее действие. Дисперсанты косвенно способствуют уменьшению роста вязкости масла благодаря снижению интенсивности, во-первых, накопления нерастворимых в масле загрязнений и, во-вторых, образования низкотемпературного шлама. Поэтому для адекватной оценки изменения вязкости масла необходимо контролировать не только вязкость, но и концентрацию топлива в масле, степень загрязнения нерастворимыми продуктами и диспергирующе-стабилизирующие свойства.
Важнейшей составляющей современных масел являются присадки диспергирующе-стабилизирующие, противоизносные, противозадирные и нейтрализующие, активность которых определяет работоспособность масла в целом.
При функционировании масла в ДВС под воздействием факторов рабочего процесса в нем могут образовываться сильные кислоты и щелочи, которые способствуют интенсификации коррозионного износа деталей. Поэтому их наличие в работающем масле не допускается.
Нерастворимые продукты как характеристика загрязненности масла механическими примесями являются комплексным показателем, потому что в состав нерастворимых продуктов входят не только продукты неполного сгорания топлива, окисления базового масла и присадок, но и абразивные частицы, металлические частицы износа рабочих поверхностей узлов трения и др.
Неисправности системы очистки воздуха или повреждения уплотняющих устройств масляного картера ДВС создают условия для проникновения в масло абразивных частиц, что приводит к резкой интенсификации износа всех смазываемых маслом поверхностей трения. Поэтому их наличие в работающем масле также не допускается.
Анализ седиментометрических способов исследования дисперсных систем
В п. 1.3.3 было показано, что современные методы диагностирования механизмов по параметрам частиц износа в работающем смазочном масле предусматривают анализ не более трех параметров: концентрации частиц износа в работающем масле; их размера и морфологии: формы, цвета, материала и т.д.
Опыт применения методов диагностики машин по параметрам частиц износа свидетельствует, что для обеспечения однозначного распознавания повышенного износа и оценки степени охвата им механизма необходимо и достаточно определение двух показателей: размера частиц износа самойкрупной фракции и средней концентрации частиц в работающем масле.
Анализ методов исследования дисперсных систем (см. рисунок 1.23) показал, что методы седиментометрического анализа обеспечивают определение размера частиц самой крупной фракции, но не способны в общей массе механических загрязнений масла выявить металлические частицы.
Методы магнитометрии обеспечивают экспресс-оценку концентрации частиц износа в смазочном масле, но не позволяют выделять из общей массы металлических частиц те, которые имеют самый крупный размер.
Таким образом, ни один из существующих экспресс-методов определения параметров частиц износа не позволяет за одну установку измерительного устройства идентифицировать металлические частицы самой крупной фракции и среднюю концентрацию металлических частиц в общей массе частиц механических загрязнений работающего масла.
Учитывая изложенное, мы выдвигаем рабочую гипотезу о том, что с помо щью средств магнитометрии можно количественно измерить изменение магнитных свойств работавшего масла, которые проявляются при седиментации металлических частиц износа в испытуемом масле, и определить не только среднюю концентрацию этих частиц, но и размер частиц износа самой крупной фракции по скорости их осаждения.
Методы седиментометрического анализа (далее СМА) получили самое широкое распространение при исследовании дисперсного состава измельченных материалов в научной и производственной практике. Подробный анализ этих методов приведен в фундаментальной монографии Фигуровского Н.А. [109], а также в монографии Коузова Н.А. [103]. Принцип СМА состоит в экспериментальном определении скорости оседания частиц дисперсной фазы, суспендированных в какой-либо дисперсионной среде. Способы СМА можно разделить на две группы (рисунок 3.1). Первая группа способов реализуется в силовом поле, вторая — в гравитационном поле земного тяготения. Решающим фактором при выборе способа является размер анализируемых частиц [109].
Способы первой группы нашли применение для исследования тонко дисперсных измельченных материалов в диапазоне от 4,0 до 0,15 мкм [103,109]; что не представляет практического интереса для решаемой нами задачи.
При исследовании грубодисперсных систем используются главным образом способы второй группы. Проанализируем их возможности.
Способы отмучивания основаны на измерении веса дисперсной фазы после разделения столба суспензии на две части путем отстаивания и сливания ее верхнего объема до заданного уровня через строго определенный промежуток времени с начала седиментации. После выделения нужной фракции частицы отделяют от дисперсионной среды и взвешивают или исследуют под микроскопом.
Способы отмучивания в настоящее время используются редко из-за высокой их трудоемкости (от нескольких дней и более) [103].
Способы измерения плотности столба суспензии основаны на пропорциональности изменения массы выпавших из суспензии частиц в процессе седиментации от начала и до полного выпадения дисперсной фазы. При известных плотностях чистой дисперсионной среды и материала частиц можно оценить концентрацию частиц в суспензии.
Основным недостатком этого способа является высокая трудоемкость.
Способ пофракционного оседания основан на измерении массы частиц определенного дисперсного состава, выпадающих из столба чистой дисперсионной среды, в верхний слой которой предварительно вводится исследуемая концентрированная суспензия. Очередность выпадения частиц из верхнего слоя определяется их массой и размером. Первыми выпадают плотные и крупные частицы.
Особенности статистического вывода при аналитико-имитационном моделировании
В математической статистике оперируют параметрами случайных величин генеральных совокупностей и выборок. Для разграничения условных обозначений параметров генеральных совокупностей и параметров, определяемых на основе выборок из этих совокупностей, примем соответственно для математического ожидания и дисперсии генеральной совокупности обозначения ц и а2, а для их оценок по выборочным данным - ]?р{ и S .
Выборочное среднее JfPi выборки объемом п определяется по формуле Xf = ±Xtln. (4.1) .1=1 221 Если в выборке все Xj независимы и одинаково распределены, то справедливы следующие утверждения в отношении математического ожидания и дисперсии [308,330]: М(Х;П = МхУ С4-2) где -fa - математическое ожидание случайной величины X, из которой взята выборка; ах2 - дисперсия случайной величины, из которой взята выборка.
Уравнение (4.2) является математическим выражением закона больших чисел, согласно которому Xpt выборочное среднее при бесконечно большом увеличении выборки стремится к математическому ожиданию /лх с вероятностью, равной единице.
Из формулы (4.3) следует, что дисперсия среднего выборочного в п раз меньше дисперсии генеральной совокупности. При достаточно большом п дисперсию выборочного среднего можно уменьшить до необходимо малой величины.
Зависимости (4.2) и (4.3) справедливы только для случая независимых наблюдений, в противном случае необходимо учитывать ковариацию наблюдений.
При АИ экспериментах важно иметь представление о среднем значении (математическом ожидании) генеральной совокупности. Дисперсия выборочного среднего имеет фундаментальное значение, так как точечная оценка Хр определяется с некоторой случайной погрешностью, которая заранее: неизвестна. Дисперсия и среднеквадратическое отклонение характеризуют ее рассеяние. Однако оценка дисперсии по результатам одного АИ прогона является сложной задачей из-за зависимости реализаций одной выборки. Вопросу оценки дисперсии выборочного среднего посвящено множество исследований, на основе которых разработаны пять подходов к решению данной проблемы [308].
1 Повторные прогоны (дублирование). При проведении АИ экспериментов делают несколько прогонов, каждый из которых рассматривается как отдельная выборка из генеральной совокупности. По результатам каждого прогона вычисляется выборочное среднее и оценивается дисперсия выборочных средних. Подинтервалы. Прогон делится на несколько равных частей (подинтерва-лов), и среднее выборочное определяется для каждого подинтервала. На основе полученных значений выборочных средних оценивается их дисперсия.
3 Регенеративные циклы. АИ эксперимент (прогон) делится на несколько независимых циклов. Окончание одного цикла и запуск следующего цикла задается некоторым условием (состоянием). Для каждого цикла вычисляется выборочное среднее, затем оценивается их дисперсия.
4 Параметрическое моделирование. При этом подходе результаты имитационного эксперимента аппроксимируют функцией или уравнением. Оценка дисперсии выборочных средних выводится из получаемых таким образом уравнений.
5 Спектральная ковариационная оценка. По результатам сформированной в процессе АИ эксперимента выборки оценивается автоковариация. Полученные оценки используются в спектральном анализе или с помощью уже известного уравнения оценивается дисперсия выборочных средних.
Из перечисленных подходов в приложении к рассматриваемым в работе условиям АИ моделирования в большей степени соответствует первый подход. Основным его преимуществом является возможность получения независимых выборок. Это значительно упрощает процедуру статистического вывода. Недостаток подхода состоит в том, что значительная часть информации об изучаемой случайной величине остается неизвлеченной, так как на основе одного прогона вычисляется только одно значение среднего выборочного )СРІ. Однако по нашему мнению, несколько большие затраты времени на АИ эксперименты в полной мере окупаются преимуществом этого подхода.
Для вычисления среднего по N прогонам используется зависимость X = ix /N, (4.4) где N- количество выборок (прогонов); JfPi - выборочное среднее в і-м прогоне.
Дисперсию средних выборочных, получаемых по результатам N прогонов, можно вычислить по формуле [308] S2Xcp=t{XT-X Np)2l{N-\), W.5) (=1 где JfpN - среднее по N прогонам выборочных средних )СРІ.
Способ дублирования обеспечивает независимость выборок, получаемых в результате N прогонов. Следовательно, дисперсию S2 выборочного среднего можно оценить по формуле S2Ncp=S2Xcp/N.
В соответствии с центральной предельной теоремой можно утверждать, что при определенных условиях сумма N независимых случайных величин Лр{ стремится к нормальному распределению, когда N — х , независимо от характера распределения /.Следовательно, при достаточно больших N выборочные средние асимптотически нормально распределены. Однако трудно сказать заранее, какой размер выборки достаточен, чтобы считать величину ]Cpi нормально распределенной.
В то же время проверить достаточность объема выборки можно, выдвинув и проверив гипотезу о нормальном распределении JfPj. Часто бывает достаточным небольшой размер выборки - 10... 15 случайных величин [308].
Оценку надежности статистической информации осуществляют на вероятностной основе с вычислением доверительного интервала. Он является мерой точности, характеризуя вероятность попадания в него точечной оценки Хр. Аппарат построения доверительных интервалов можно использовать при условии независимости и одинаковости (нормальности) распределения значений случайной величины.
