本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)油檢測方法動車組內(nèi)然機(jī)磨損分析系統(tǒng)研究　出處：《東北石油大學(xué)》2013年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：機(jī)械磨損是工業(yè)設(shè)備的主要問題，而潤滑油是減少磨損的重要介質(zhì)，多年來建立磨損與潤滑油之間的關(guān)系是一個主要研究課題，也是目前研究熱點。機(jī)械磨損檢測涉及很多化學(xué)化工領(lǐng)域，也是其重要的研究問題，多年來人們致力于檢測潤滑油形態(tài)、組分等來監(jiān)測機(jī)械設(shè)備磨損情況，并且建立許多方法，通過潤滑油變化來分析檢測機(jī)器設(shè)備的磨損情況。 本文以DF11型內(nèi)燃動車組為研究目標(biāo)，基于機(jī)油檢測方法研究分析內(nèi)燃機(jī)的磨損，通過分析機(jī)車狀態(tài)和潤滑油的形態(tài)組分來確定機(jī)油檢測因子，建立適合于DF11型內(nèi)燃機(jī)的機(jī)油數(shù)據(jù)系統(tǒng)，用于此型內(nèi)燃動車組的日常檢測的磨損狀況，并建立LSSVR模型和線性回歸模型來分析預(yù)測內(nèi)燃動車組兩動車數(shù)據(jù)，對于兩動車的磨合磨損對比情況有著重要的意義。 全文共分五部分：首先介紹了油液檢測技術(shù)在內(nèi)燃動車組磨合磨損中的作用，綜述了機(jī)油油液分析中鐵譜、光譜以及油液理化指標(biāo)等進(jìn)展情況。第二部分闡明了內(nèi)燃機(jī)磨損的原理和實驗的操作方法并結(jié)合分析鐵譜、直讀鐵譜、光譜、機(jī)油理化指標(biāo)等建立了數(shù)學(xué)線性回歸模型，通過內(nèi)燃動車組各個動車在相同走行公里數(shù)的情況下光譜中各個元素的數(shù)值進(jìn)行對比來推測判斷各個動車的磨損速率情況；通過跟蹤兩車在某走行區(qū)段內(nèi)直讀鐵譜中大、小磨粒的數(shù)值進(jìn)行趨勢圖對比情況，可判斷兩動車的磨損嚴(yán)重程度。并利用最小二乘支持向量回歸法對內(nèi)燃動車組兩動車的磨損情況建模，，對兩動車的擬合差值進(jìn)行了分析，預(yù)測結(jié)果與實際運行結(jié)果一致。第三部分對內(nèi)燃動車組機(jī)油的檢測進(jìn)行了系統(tǒng)總體的設(shè)計，運用Delphi7軟件實現(xiàn)了兩動車柴油機(jī)基本信息查詢、磨合油基本信息查詢、潤滑油基本信息查詢、修程信息查詢和柴油機(jī)性能參數(shù)數(shù)據(jù)查詢等功能。第四部分對內(nèi)燃動車組油液的鐵譜、光譜、顆粒計數(shù)器、常規(guī)理化指標(biāo)等相關(guān)參數(shù)進(jìn)行了計算機(jī)的分析和判定，通過內(nèi)燃動車組兩動車的直讀鐵譜中大磨粒和小磨粒的測定，并賦予公式運算，對比了各個動車的總磨損量、磨損嚴(yán)重度、磨損嚴(yán)重度指數(shù)、累積磨損量、累積磨損嚴(yán)重度、鐵譜大磨粒百分?jǐn)?shù)、鐵譜小磨粒百分?jǐn)?shù)等。對兩動車柴油機(jī)油理化指標(biāo)中粘度、閃點、石油醚不溶物、堿、水痕量的測定對比可判斷各動車的機(jī)油使用狀態(tài)。第五部分通過對國產(chǎn)“新曙光”號內(nèi)燃動車組、“跨越”號內(nèi)燃動車組機(jī)車的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行跟蹤，結(jié)合鐵譜、光譜、物理和化學(xué)指標(biāo)等，運用Delphi7軟件輔助分析得到了同一坐標(biāo)系中光譜和鐵譜磨損線性回歸對比圖，并對兩動車在某段走行區(qū)段內(nèi)的磨損速率和磨損嚴(yán)重情況做了定量對比值的運算，對內(nèi)燃動車組兩動車的磨合磨損趨勢進(jìn)行了驗證。
[Abstract]:Mechanical wear is the main problem of the industrial equipment, and lubricating oil is an important medium to reduce wear, the relationship between the years to build up wear and lubricating oil is a major research topic, is the current research focus. The mechanical wear testing involves a lot of chemistry and chemical engineering is an important research problem for many years, people committed to the detection of lubrication oil form, component to monitor the mechanical wear, and established many methods, to analyze the wear detection equipment by lubricating oil changes.
This paper takes DF11 type DMUs as the research object, analysis of internal combustion engine oil detection method based on the study of wear, to determine oil detection factor through morphological analysis of locomotive group state and lubricating oil, the establishment of oil data system suitable for DF11 type internal combustion engine, used to wear daily testing this type of DMUs, and the establishment of LSSVR model and linear regression model to analyze and predict the DMUs two car data, has important significance for the comparison of two train running in wear.
The full text is divided into five parts: the first introduces the oil detection technology in the role of DMUs in wear, summarized the oil liquid analysis of iron spectrum, spectrum and oil physical and chemical indicators of progress. The second part illustrates the operation principle and experimental method of engine wear and the combination of analytical ferrography, direct reading iron spectrum, spectrum, oil and other physical and chemical indicators to establish the mathematical model of linear regression, through numerical DMUs each in the same train traveling a few kilometers under the condition of the spectrum of each element were compared to estimate the judgment rate wear all train; by tracking the two car in a walking section in direct reading Ferrograph by contrast, trends of numerical particles, can determine the two train wear severity. And using the least squares support vector regression modeling method for wear of the group of two car DMUs, to Two Train fitting difference was analyzed. The prediction results and the actual operation results. Detection of the third part of the DMUs are oil system overall design, using Delphi7 software to achieve the basic information of the two car diesel engine running in the basic information query, oil, lubricating oil basic information query, information query and maintenance of diesel engine performance parameters for data query. The fourth part of the DMUs oil ferrography, spectroscopy, particle counter, relevant parameters of conventional physical and chemical indicators were analyzed and determined by computer, internal combustion determination of abrasive particles and the direct rail EMU EMU two spectrum, and gives the formula operation, compared to the total wear of each car, wear severity, wear severity index, the cumulative amount of wear, cumulative wear severity, ferrography abrasive large percentage, small grain percentage of iron spectrum. Physical and chemical indexes of viscosity, flash point two car diesel engine oil, petroleum ether insoluble, alkali, contrast determination of water traces each emu oil use judgment. The fifth part of the domestic "new dawn" DMUs, "crossing" DMUs locomotive related data tracking. Iron binding spectrum, spectrum, physical and chemical indicators, the use of Delphi7 aided analysis software has been wear linear regression comparison of spectra and iron in the same coordinate system, and the two train at a walk for wear rate and wear section made of quantitative ratio calculation, the wear trend two car DMUs are verified.

【學(xué)位授予單位】：東北石油大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：U266.1;TH117

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本文編號：1398160