一种基于计算机辅助技术的油液磨粒统计方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于计算机辅助技术的油液磨粒统计方法，基于纳维斯托克斯方程构建油液的层流模型，层流模型用于输出油液的流动速度场；根据获取的磨粒的尺寸和所述油液的流动速度场构建水平集模型，计算得到磨粒在油液中的运动轨迹；根据磨粒在油液中各个时刻的位置以及相应的磁导率和电导率，构建含有磨粒的油液的电磁场模型，获取不同属性磨粒所对应的电磁信号幅度和电磁相位，并根据属性将磨粒分成多种磨粒类别；在一预设采集周期内获取通过油液的每一个磨粒的电磁信号幅度和电磁相位，将每一个磨粒划分到对应的磨粒类别，并统计每一个磨粒类别的磨粒数量。该发明能够更加精确地对油液磨粒进行定量分析和分类统计。

说明书

技术领域

本发明涉及信息融合处理技术领域，尤其涉及一种基于计算机辅助技术的油液磨粒统计方法及系统。

背景技术

随着工业产的自动化程度提高，设备各部件之间的联系变得更加密切，其传动部分会因为相对运动和摩擦产生不可避免的磨损。现今机械设备往往具有高精度、高转速等特点，但这会带来加速磨损的危害。随着工作时间和工作量的增加，磨损程度也会大幅提高，如果不及时维护，则会导致整个机器损坏乃至失效，影响生产效率，造成经济损失，甚至威胁工作人员安全。机械设备都必须使用润滑油，对齿轮、轴承等高速旋转零件进行润滑，才能使之正常运行，润滑油的良好状态可降低机械磨损，有效延长设备的使用寿命。因此对油液的检测是非常重要的，对其中磨粒的检测分析，不仅可以获得油液的状态，也可获得设备润滑与磨损状况的信息，及时更换油液或更换相关零件，以防止故障发生。

目前对机械设备中使用润滑油油液进行磨损杂质检测的方法分为离线式和在线式。所谓的离线式就是在机械设备运行结束后对油液采样。这种检测方式虽然检测精度极高，但是检测周期过长，不能及时发现发动机存在的安全隐患。在线油液磨粒检测传感器主要安装在油路管道上，在线油液磨粒杂质检测传感器目前主要是三螺线管差动式传感器，包括中心线为同一直线的感应线圈和两个激励线圈，感应线圈处于中间，两个绕制方向相反的激励线圈紧靠在感应线圈两端。该传感器置于油路管道内，当油液中磨粒杂质进入一端的激励线圈，使线圈内的磁场产生扰动，磁场强度的改变使感应线圈产生正或反相的类正弦波信号，通过测量波形信号，来对油液磨粒进行分析，但是该分析并不准确，不能定量地对油液中的磨粒性质进行分析，不能精确地对油液中磨粒进行分类和计数。

发明内容

鉴于此，本发明提供一种基于计算机辅助技术的油液磨粒统计方法及系统，通过构建流体力学模型、水平集模型以及电磁场模型等计算机辅助模型，能够更加精确地对油液磨粒进行定量分析和分类统计。

为实现上述目的，本发明提供一种基于计算机辅助技术的油液磨粒统计方法，所述方法包括：

S1、根据油液流体的动力学粘度和油液流体的有效密度，并基于纳维斯托克斯方程构建油液的层流模型，所述层流模型用于根据油液检测装置采集的油液两端的压强差，输出油液的流动速度场；

S2、根据获取的磨粒的尺寸和所述油液的流动速度场构建水平集模型，通过所述水平集模型输出所述流动速度场对磨粒的作用力，并计算得到磨粒在油液中的运动轨迹；

S3、根据所述运动轨迹获得磨粒在所述油液中各个时刻的位置以及相应的磁导率和电导率，构建含有磨粒的油液的电磁场模型，基于所述电磁场模型获取不同属性磨粒所对应的电磁信号幅度和电磁相位，并根据所述属性将磨粒分成多种磨粒类别，所述属性包括尺寸、材质和数量；

S4、在一预设采集周期内获取通过所述油液的每一个磨粒的电磁信号幅度和电磁相位，将每一个磨粒划分到对应的磨粒类别，并统计每一个磨粒类别的磨粒数量。

优选的，所述步骤S1包括：

在所述层流模型的初始化参数中，设置流动速度场的初始速度场

其中,

优选的，所述步骤S2包括：

根据所述油液的流动速度场，基于控制方程（5）、（6）和（7）构建所述水平集模型：

其中，

优选的，所述步骤S2还包括：

根据计算获得的水平集系数场

所述流动速度场给磨粒的施加力为：

其中，

磨粒在所述施加力与重力的合力影响下，由牛顿第二定律计算磨粒在油液中的运动轨迹。

优选的，所述方法还包括：

基于所述水平集系数与磨粒在所述流动速度场的位置和时间有关，对所述油液初始流体有效密度和油液初始动力学粘度进行有效值运算，则油液和磨粒共同的有效流体密度

其中，

基于油液和磨粒共同的有效流体密度

优选的，所述步骤S3包括：

根据所述水平集系数

其中，

优选的，所述步骤S3包括：

基于式（15）、（16）和（17）计算磁通密度B、电流密度

电磁场模型由方程式（18）~（21）表示，将所述式（15）~（17）代入（16）~（19）就可求解得到：

其中，

其中，

优选的，所述步骤S3还包括：

根据所述电磁场分布，基于公式（23）确定电压峰值信号与磨粒的颗粒尺寸和材质的关系；

其中，

优选的，所述步骤S4包括：

所述磨粒类别包括单个大尺寸金属磨粒、单个大尺寸非金属磨粒、单个小尺寸金属磨粒、单个小尺寸非金属磨粒、多个大尺寸金属磨粒、多个大尺寸非金属磨粒、多个小尺寸金属磨粒以及多个小尺寸非金属磨粒。

为实现上述目的，本发明提供一种基于计算机辅助技术的油液磨粒统计系统，所述系统包括：

层流模型模块，根据油液流体的动力学粘度和油液流体的有效密度，并基于纳维斯托克斯方程构建油液的层流模型，所述层流模型用于根据油液检测装置采集的油液两端的压强差，输出油液的流动速度场；

水平集模型模块，根据获取的磨粒的尺寸和所述油液的流动速度场构建水平集模型，通过所述水平集模型输出所述流动速度场对磨粒的作用力，并计算得到磨粒在油液中的运动轨迹；

电磁场模型模块，根据所述运动轨迹获得磨粒在所述油液中各个时刻的位置以及相应的磁导率和电导率，构建含有磨粒的油液的电磁场模型，基于所述电磁场模型获取不同属性磨粒所对应的电磁信号幅度和电磁相位，并根据所述属性将磨粒分成多种磨粒类别，所述属性包括尺寸、材质和数量；

统计模块，在一预设采集周期内获取通过所述油液的每一个磨粒的电磁信号幅度和电磁相位，将每一个磨粒划分到对应的磨粒类别，并统计每一个磨粒类别的磨粒数量。

与现有技术相比，本发明提供的一种基于计算机辅助技术的油液磨粒统计方法及系统，所带来的有益效果为：通过计算机辅助技术构建流体力学模型、水平集模型以及电磁场模型，结合电磁场计算、流场计算和多相流计算，能够准确地识别通过润滑道油管的油液磨粒的尺寸、材质以及数量，实现了对油液磨粒的定量分析，对油液磨粒进行分类和统计，为后续设备运行状态的分析提供了分析依据；在计算机辅助模型的构建过程中，没有使用传统的固体模型处理油液磨粒，而是创造性的使用水平集的算法，以不同物相的体积分数的方式来表征固体和液体的区分，避免了进行动态固液耦合计算时的网格实时更新，提升了计算机辅助设计模型的计算精度和效率。

附图说明

图1是根据本发明的一个实施例的基于计算机辅助技术的油液磨粒统计方法的流程示意图。

图2是根据本发明的一个具体实施例的油液检测装置示意图。

图3是根据本发明的一具体实施例的油液分类统计示意图。

图4是根据本发明的一个实施例的基于计算机辅助技术的油液磨粒统计系统的系统示意图。

附图说明：

20-激光探测器，21-光电二极管，22-电磁激励信号螺旋圈A，23-电磁激励信号螺旋圈B，24-电磁感应信号螺旋圈C。

具体实施方式

以下将结合附图所示的具体实施方式对本发明进行详细描述，但这些实施方式并不限制本发明，本领域的普通技术人员根据这些实施方式所做出的结构、方法、或功能上的变换均包含在本发明的保护范围内。

如图1所示的本发明的一个实施例，本发明提供一种基于计算机辅助技术的油液磨粒统计方法，所述方法包括：

S1、根据油液流体的动力学粘度和油液流体的有效密度，并基于纳维斯托克斯方程构建油液的层流模型，所述层流模型用于根据油液检测装置采集的油液两端的压强差，输出油液的流动速度场；

S2、根据获取的磨粒的尺寸和所述油液的流动速度场构建水平集模型，通过所述水平集模型输出所述流动速度场对磨粒的作用力，并计算得到磨粒在油液中的运动轨迹；

S3、根据所述运动轨迹获得磨粒在所述油液中各个时刻的位置以及相应的磁导率和电导率，构建含有磨粒的油液的电磁场模型，基于所述电磁场模型获取不同属性磨粒所对应的电磁信号幅度和电磁相位，并根据所述属性将磨粒分成多种磨粒类别，所述属性包括尺寸、材质和数量；

S4、在一预设采集周期内获取通过所述油液的每一个磨粒的电磁信号幅度和电磁相位，将每一个磨粒划分到对应的磨粒类别，并统计每一个磨粒类别的磨粒数量。

润滑油管道中的油液磨粒杂质检测通过油液检测装置来进行检测，如图2所示，该检测装置包括激光探测器20、光电二极管21、电磁激励信号螺旋圈A22、电磁激励信号螺旋圈B23和电磁感应信号螺旋圈C24，激光探测器发射激光照射光电二极管，当油液中有磨粒杂质等通过干扰光束时，光电二极管的信号强度发生变化，磨粒的大小与信号强度的变化相关。电磁激励信号螺旋圈A根据输入的交流电信号，在螺线圈中心润滑油管路处产生交替变化的磁场，电磁激励信号螺旋圈B根据输入的交流电信号，在电磁激励信号螺旋圈A根据输入的交流电信号产生和电磁激励信号螺旋圈A中磁场方向始终相反的磁场，当润滑油管路的油液正常时，电磁激励信号螺旋圈A的信号和电磁激励信号螺旋圈B的信号在电磁感应信号螺旋圈C处抵消处于平衡状态；当润滑油管路的油液中有磨粒通过电磁感应信号螺旋圈C的螺旋管中央时，平衡被破坏，产生电信号。本发明通过油液检测装置对进入润滑油管道中的油液磨粒进行采集，通过采集的油液磨粒提供边界条件，并基于边界条件构建流体力学模型、水平集模型以及电磁场模型等计算机辅助模型，通过计算机辅助模型能够更加精确地对油液磨粒进行定量分析和分类统计。

润滑油管道中的油液由于粘度较高、速度较低，因此其雷诺数较低，油液流动处于层流状态，故可以用层流模型来对油液进行建模。根据油液流体的动力学粘度和油液流体的有效密度，基于纳维斯托克斯方程构建油液的层流模型（laminar flow），所述层流模型用于根据油液检测装置采集的油液两端的压强差，输出油液的流动速度场。油液两端的压强差是润滑油传输管道的设计参数，通过查询系统设计参数就可以获取。层流模型采用流体基本方程-纳维斯托克斯方程的简化，通过式（1）、（2）和（3）计算得到油液的流动速度场：

其中,

本发明中的计算机辅助模型中包括两个物相，一个物相是液体，即为油液，另一个物相是固体，即为磨粒。在两相交界面处，对表面张力进行设置，由于其中有一相实际为固体，其等效表面张力应为极大，因此

其中，

对于管道中流过的固体颗粒物杂质，不将其视为真的固体。这些颗粒由于尺寸较小，质量较小，在流场中的流动通常是和流体速度一致的，所以不需要特地求解他们的运动模式，将他们视作两相流中的其中一个物相，以水平集（level set）的方式进行求解。。通过油液检测装置采集磨粒的尺寸，通过装置中的激光探测器和光电二极管的电信号，获取磨粒的大小，从而采集磨粒的尺寸。比如，颗粒比较大的磨粒在经过激光探测器时，对光的遮挡作用就会比较强，因此在光电二极管中产生的脉冲信号就越强。不同尺寸的磨粒在油液中流动时会受到不同的阻力，因此在流动速度场中会有不同的反应。根据所述油液的流动速度场，基于控制方程（5）、（6）和（7）构建所述水平集模型：

其中，

根据计算获得的水平集系数场

所述流动速度场给磨粒施加的力为：

其中，

有上述可知，计算模型中的密度和动力学粘度参数在空间上非连续的，可能是固体的磨粒，也可能是液体的油液，因此对需要油液初始流体有效密度和油液初始动力学粘度进行有效值运算。基于所述水平集系数与磨粒在所述流动速度场的位置和时间有关，对所述油液初始流体有效密度和油液初始动力学粘度进行有效值运算，则油液和磨粒共同的有效流体密度

其中，

基于油液和磨粒共同的有效流体密度

当润滑油管路正常运行，油液中没有出现磨粒时，电磁激励信号螺旋圈A和电磁激励信号螺旋圈B产生的电磁场始终处于大小相等，方向相反的情况。两者的电磁场在电磁感应信号螺旋圈C中实现稳态平衡，使得电磁感应信号螺旋圈C感应电压信号趋近于0。当润滑油管路中通过磨粒时，会改变所处位置的电磁场分布，破坏电磁感应信号螺旋圈C的电磁场平衡，产生感应信号。当油液中有磨粒时，磨粒本身的磁导率和电导率与油液本身的磁导率和电导率是不同的，因此导致了油液中电磁场分布的变化，以及产生的电信号也发生了变化。因此，利用该原理构建电磁场模型，电磁场模型用于输出含有不同属性磨粒的油液的电磁场分布和电压信息。磨粒的属性包括尺寸和材质。根据所述运动轨迹获得磨粒在所述油液中各个时刻的位置以及相应的磁导率和电导率，根据磁导率和电导率分布的变化，以此构建电磁场模型，基于所述电磁场模型获取不同属性磨粒所对应的电磁信号幅度和电磁相位，并根据所述属性将磨粒分成多种磨粒类别，所述属性包括尺寸、材质和数量。根据所述水平集系数

其中，

基于式（15）、（16）和（17）计算磁通密度B、电流密度

电磁场模型由方程式（18）~（21）表示，将所述式（15）~（17）代入（16）~（19）就可求解得到；

其中，

其中，

其中，

在一预设采集周期内获取通过所述油液的每一个磨粒的电磁信号幅度和电磁相位，将每一个磨粒划分到对应的磨粒类别，并统计每一个磨粒类别的磨粒数量。通过采集油液检测装置中的激光探测器和光电二极管的电信号，可知油液中是否有磨粒通过，当油液中有磨粒通过时，对通过的磨粒进行计数。在预设的采集周期内，通过油液检测装置采集所述油液的每一个或多个磨粒的电磁信号幅度和电磁相位，并根据电磁信号幅度和电磁相位，与每种磨粒类别中的电磁信号幅度和电磁相位进行对比，若对比结果在预设的阈值范围内，则将磨粒划到对应的磨粒类别中，并统计每一个磨粒类别的磨粒数量。如图3所示的，本发明一个磨粒类别的具体实施例示意图。比如将电磁信号幅度强的磨粒划分到单个大尺寸金属磨粒类别、单个小尺寸金属磨粒类别、多个大尺寸金属磨粒类型、多个小尺寸金属磨粒类别中。现有技术中是通过硬件检测油液磨粒的技术手段，是分不出同材质的大颗粒与几个小颗粒之间的区别，也分别不出磁惰性大颗粒和铁磁性小颗粒的区别，通过本发明结合了计算机辅助技术后进行对比分类，能够进行更精确地分类，就可以对不同的磨粒类别进行具体的分类和统计计数。

如图4所示的本发明的一个实施例，本发明提供一种基于计算机辅助技术的油液磨粒统计系统，所述系统包括：

层流模型模块40，根据油液流体的动力学粘度和油液流体的有效密度，并基于纳维斯托克斯方程构建油液的层流模型，所述层流模型用于根据油液检测装置采集的油液两端的压强差，输出油液的流动速度场；

水平集模型模块41，根据获取的磨粒的尺寸和所述油液的流动速度场构建水平集模型，通过所述水平集模型输出所述流动速度场对磨粒的作用力，并计算得到磨粒在油液中的运动轨迹；

电磁场模型模块42，根据所述运动轨迹获得磨粒在所述油液中各个时刻的位置以及相应的磁导率和电导率，构建含有磨粒的油液的电磁场模型，基于所述电磁场模型获取不同属性磨粒所对应的电磁信号幅度和电磁相位，并根据所述属性将磨粒分成多种磨粒类别，所述属性包括尺寸、材质和数量；

统计模块43，在一预设采集周期内获取通过所述油液的每一个磨粒的电磁信号幅度和电磁相位，将每一个磨粒划分到对应的磨粒类别，并统计每一个磨粒类别的磨粒数量。

层流模型模块根据油液流体的动力学粘度和流体的有效密度，基于纳维斯托克斯方程构建油液的层流模型，根据油液检测装置采集的油液两端的压强差，输入到该层流模型，模型输出油液的流动速度场。水平集模型模块根据所述油液的流动速度场构建水平集模型，将采集的多个尺寸不同的磨粒 输入到模型中，输出所述流动速度场对磨粒的作用力，并利用水平集系数输出磨粒各个时刻在油液中的运动轨迹。通过油液检测装置采集磨粒的尺寸，通过装置中的激光探测器和光电二极管的电信号，获取磨粒的尺寸。电磁场模型模块根据所述运动轨迹获得磨粒在所述油液中各个时刻的位置以及相应的磁导率和电导率，构建含有磨粒的油液的电磁场模型，所述电磁场模型用于输出含有不同属性磨粒的油液的电磁场分布和电压信息，基于所述电磁场模型获取不同属性磨粒所对应的电磁信号幅度和电磁相位，并根据所述属性将磨粒分成多种磨粒类别，所述属性包括尺寸、材质和数量。在一预设采集周期内，统计模块获取通过所述油液的每一个磨粒的电磁信号幅度和电磁相位，并根据电磁信号幅度和电磁相位，与每种磨粒类别中的电磁信号幅度和电磁相位进行对比，若对比结果在预设的阈值范围内，则将磨粒划到对应的磨粒类别中，并统计每一个磨粒类别的磨粒数量。

尽管为示例目的，已经公开了本发明的优选实施方式，但是本领域的普通技术人员将意识到，在不脱离由所附的权利要求书公开的本发明的范围和精神的情况下，各种改进、增加以及取代是可能的。