Повышение надежности агрегатов и механизмов обеспечивается рациональной организацией технической эксплуатации автомобилей. Наиболее эффективно задача комплексного управления надежностью решается на базе безразборных методов оценки технического состояния. Для диагностики агрегатов автомобилей с замкнутыми системами смазки инструментального контроля бывает недостаточно, так как этот метод не дает полного представления о состоянии агрегата.
Между механизмами агрегата и смазочным маслом существует тесная взаимосвязь, вытекающая из взаимодействия контактирующих деталей со смазкой [2, 4]. Поэтому в основу безразборной оценки работоспособности автомобильных агрегатов следует положить информацию, носителем которой является работающее масло. При этом рациональная организация вопросы технической эксплуатации автомобилей решает комплексно, путем развития методов технической диагностики по параметрам работающего масла, восстановлением горючесмазочных материалов и контролем их чистоты [6].
Работающее масло автомобильных агрегатов является сложной многокомпонентной системой, свойства которой зависят от исходных свойств масла и свойств загрязняющих компонентов [1, 3], которые появляются в масле при нарушении технического состояния агрегатов (двигателей, агрегатов трансмиссии, гидравлических систем и др.).
При нарушении работоспособности систем очистки воздуха и масла, а также при нарушении герметичности соединений в работающее масло поступают механические примеси в виде продуктов атмосферного загрязнения (частиц пыли), концентрация и гранулометрический состав которых определяют работоспособность механизмов. Практика эксплуатации автомобильного транспорта и спецтехники различного назначения подтверждает, что попадание механических примесей в двигатели приводит к тому, что 70...80 % автотракторных двигателей выходят из строя по причине износа трущихся деталей [4]. Следовательно, проблема определения механических примесей в работающем масле является достаточно актуальной.
Постановка проблемы
Механические примеси в масле характеризуются компонентами органического и неорганического состава. Органический состав включает коллоидные продукты окисления масла, перекиси и твердые шламы, которые участвуют в образовании лака и отложений на деталях двигателей. Неорганический состав включает зольную составляющую масляной присадки, металлические частицы износа и атмосферную пыль, которые оказывают основное влияние на износ деталей в зависимости от их концентрации в масле, дисперсного и химического состава [4].
Металлические и абразивные частицы в масляной среде обволакиваются продуктами окисления, углеродистая оболочка которых до некоторого предела нейтрализует действие этих частиц. Но если размеры частиц превышают толщину масляной пленки, тогда обволакивание этих частиц не может устранить опасного абразивного действия на износ.
Проблема вопроса заключается в следующем. Для большинства автомобильных двигателей, механические примеси оказывают заметное влияние на износ от концентрации 0,1 % и выше. При этом рост концентрации механических примесей в масле сопровождается ухудшением работоспособности систем очистки масла и воздуха. Неисправности системы очистки воздуха приводят к росту концентрации абразивных частиц атмосферной пыли, которые оказывают влияние на интенсивность изнашивания сопрягаемых поверхностей. Это приводит к образованию частиц износа разного дисперсного состава, а в итоге к значительному совокупному повышению концентрации механических примесей. Резкое повышение механических примесей приводит к забивке пор фильтроэлементов и к отказу системы очистки масла, после чего непосредственно наступает отказ двигателя.
Для решения данной проблемы нужны такие методы контроля, чувствительность которых была бы способна оценить присутствие механических примесей в масляной среде.
Решение поставленных задач
Определить содержание механических примесей в масле позволяет применение резонансного метода колебательного контура от низкого напряжения [7], где объектом исследования являются процессы, которые можно описать рядом физических зависимостей.
Собственная частота колебательного контура определяется зависимостью Томсона:
(1)
Емкость измерительной ячейки определяется зависимостью
(2)
При попадании в масло продуктов атмосферного загрязнения (т.е. частиц абразивной пыли) эффективная диэлектрическая проницаемость смеси аппроксимируется эмпирической зависимостью Оделевского ‒ Винера [5] для матричного расположения частиц в смеси:
(3)
В зависимостях (1)–(4): L – индуктивность замкнутого контура; Сi – емкость измерительной ячейки i-го состояния; ε0 – диэлектрическая постоянная; ε* – диэлектрическая проницаемость масляной среды i-го состояния; S – площадь электродов; d – расстояние между электродами измерительной ячейки; v1 и v2 – объемные концентрации свежего масла и абразивных частиц; ε1 и ε2 – диэлектрическая проницаемость свежего масла (ε1 = 2,5) и абразивных частиц (ε2 = 3,5–4,5) соответственно.
Эффективная диэлектрическая проницаемость масляной смеси, загрязненной металлическими частицами износа, определяется эмпирической по зависимости Брюггемана [5]:
(4)
Зависимость справедлива при условии, что диэлектрическая проницаемость металлических частиц ε2 → ∞, а их объемная концентрация v2 << 1.
Частицы износа и абразивной пыли влияют на эффективную диэлектрическую проницаемость масляной среды (4) и (3), которая изменяет емкость измерительной ячейки (2) и частоту колебательного контура (1) пропорционально концентрациям загрязняющих компонентов.
Основной технический результат достигается следующим образом. Если на поверхность емкостного датчика, находящегося в колебательном контуре, нанести свежее масло и зарегистрировать его частоту f1, а затем в колебательный контур на чистую поверхность емкостного датчика нанести исследуемое работающее масло и зарегистрировать изменение частоты f2 вследствие изменения электрической емкости датчика (2), то оценка состояния масла осуществляется по отклонению частоты от эталонного значения, полученного для свежего масла. Для сравнения частот используется условный показатель импульсов, определяемый по формуле
(5)
Условный показатель импульсов оценивает степень загрязненности исследуемого масла и обозначается как индекс качества масла ИКМ, где N = ИКМ.
Значение индекса качества масла ИКМ является диагностическим параметром, по которому можно оценивать степень загрязненности работающего масла механическими примесями относительно свежего масла. Оценить практическое действие механических примесей на электрофизические свойства чистого масла позволяет эксперимент.
Материалы и методы исследования
Практическая реализация метода идентификации механических примесей в масле была выполнена на приборе ИКМ-2, рабочие процессы которого основаны на резонансной схеме колебательного контура.
Для того чтобы оценить влияние механических примесей на величину индекса качества масла, лабораторным путем свежее моторное масло марки М-6З/10 В искусственно загрязнялось высокодисперсными частицами кремния и алюминия (~ 100...200 мкм), которые имитировали атмосферную пыль, продукты износа. Частицы были получены путем фракционного отсева на лабораторных ситах по ГОСТ Р 51568-99. После тщательного перемешивания пробы загрязненного масла (~ 1 г) помещались на датчик измерительного прибора, после чего производились измерения индекса ИКМ относительно свежего масла идентичной марки.
Результаты исследования и их обсуждение
Математические модели и их числовые характеристики, полученные в результате эксперимента, а также графики их зависимостей ИКМ = f(Si) и ИКМ = f(Al) представлены в таблице и на рис. 1.
Математические модели системы «механические примеси – масло»
|
Вид зависимости |
Математическая модель |
Коэффициент корреляции |
Коэффициент детерминации |
Уровень значимости |
|
Масло М-6З/10В + механические примеси (~ 100...200 мкм) |
||||
|
ИКМ(Si) = f(Si) |
ИКМ(Si) = 0,07 + 1,5Si |
0,94 |
0,89 |
0,0001 |
|
ИКМ(Al) = f(Al) |
ИКМ(Al) = 0,08 + 11,3Al |
0,99 |
0,98 |
0,0000 |
|
ИКМ(Al) = f(ИКМ(Si)) |
ИКМ(Al) = –0,3 + 6,8ИКМ(Si) |
0,95 |
0,89 |
0,0001 |
Рис. 1. Характер изменения ИКМ от концентраций Si и Al в масле М-6З/10В
Рис. 2. Характер взаимного влияния ИКМ от концентраций Si и Al в масле М-6З/10В
В реальных условиях эксплуатации автомобиля частицы пыли (песка), индикатором которых является Si, участвуют в абразивном износе деталей агрегатов. На рис. 2 проиллюстрирована модель влияния Si на Al при доверительном интервале 0,95. С ростом концентрации крупно дисперсных абразивных частиц интенсивность прироста Al возрастает в 6,8 раза, чему соответствует угловой коэффициент модели зависимости ИКМ(Al) = f(ИКМ(Si)) (таблица). Коэффициент детерминации показывает высокую долю дисперсии зависимой переменной, которая на 89 % объясняется рассматриваемой моделью зависимости, т.е. высокое влияние абразивной пыли на износ металлических деталей. Сказанное также подтверждает высокий коэффициент корреляции 0,95, который показывает, что модель зависимости ИКМ(Al) = f(ИКМ(Si)) близка к функциональной. Следовательно, оценивая степень загрязненности масла механическими примесями, метод косвенно оценивает абразивное влияние частиц пыли на износ поверхностей деталей.
Рассмотрим влияние частиц пыли и износа на изменение электрического поля. Величина ИКМ(Si) в модели зависимости ИКМ(Si) = f(Si) имеет угловой коэффициент 1,5, а ИКМ(Al) в модели зависимости ИКМ(Al) = f(Al) – 11,3. При равных условиях проведения эксперимента (температура, давление, время, концентрации, дисперсность одинаковы) объемные концентрации пыли и частиц износа по-разному влияют на напряженность электрического поля, в которое помещаются пробы исследуемого загрязненного масла. Концентрации металлических частиц изменяют диэлектрические свойства масла в 7,5 раз быстрее, чем частицы кремния. Это объясняется физическими свойствами металлических частиц, которые, не обладая диэлектрическими свойствами, способны изменить значение ИКМ за счет увеличения электропроводности масляной среды.
Изменения электрофизических свойств масляной среды, регистрируемых значениями ИКМ, при изменении концентраций металла Al, происходят интенсивнее по отношению к концентрациям Si, примерно в 7 раз (округляя 6,8 до 7). Тогда установленный коэффициент kМ = 7 позволяет по изменению концентрации Si косвенно характеризовать изменение концентрации Al посредством зависимости: ИКМ(Al) = 7f(Si).
Крупные частицы износа и пыли (от 100 мкм и более), оседая на датчик измерительной ячейки, перекрывают межэлектродные пространства, создавая электропроводные мостики, и дополнительно к объемной электропроводности добавляется поверхностная электропроводность [5]. При этом значения емкости конденсатора измерительной ячейки (2) и разностной частоты колебательного контура (5) стабилизируются в течение 20...30 с, стабилизируя значение диагностического параметра ИКМ.
Выводы
Механические примеси в работающем масле являются диагностическим параметром, интегрально характеризующим износы деталей, нарушения в техническом состоянии систем очистки масла и воздуха, отсутствием герметичности соединений, через которые происходят утечки масла, с одной стороны, и попадают внутрь агрегата частицы атмосферной пыли, с другой стороны. Резонансный метод колебательного контура позволяет идентифицировать механические примеси в масле по разности частот от проб свежего и загрязненного масел, показывая степень загрязненности смазочной среды в зависимости от изменения ее диэлектрической проницаемости.
Механические примеси в масле влияют на величину диагностического параметра ИКМ в течение 20...30 с, что подтверждают установленные эмпирические зависимости.
Результаты выполненных теоретических и экспериментальных исследований могут быть полезны проектировщикам диагностического оборудования, где на основе метода взаимодействия механических примесей с электрическим полем появляется возможность совершенствовать существующие и разрабатывать новые высокоэффективные средства измерения параметров работающего масла.
Рецензенты:Клопотов А.А., д.ф.-м.н., профессор кафедры «Прикладная механика и материаловедение», Томский государственный архитектурно-строительный университет, г. Томск;
Саркисов Ю.С., д.т.н., профессор, заведующий кафедрой «Химия», Томский государственный архитектурно-строительный университет, г. Томск.
Работа поступила в редакцию 10.03.2015.