张雷 袁瑞军 杜巧玲 李娜 吴育芳
摘 要:本文简要介绍了挖泥船疏浚传动齿轮箱的全生命周期管理系统研究。通过滑油在线检测和其他辅助检测手段,对大型传动齿轮箱关键运动部件的磨损和潜在故障进行建模分析,提出解决传动齿轮箱动态诊断和计划维护方案,以提高挖泥船传动齿轮箱全生命周期维护使用的科学性和经济性。
关键词:挖泥船;传动齿轮箱;滑油;温度;健康管理
中图分类号:U664.22 文献标识码:A
Full Lifecycle Management System for Dredging Transmission Gearboxes of Dredger
ZHANG Lei, YUAN Ruijun, DU Qiaoling, LI Na, WU Yufang
( Guangzhou Wenchong Shipyard Co., Ltd., Guangzhou 511462 )
Abstract: This paper outlines the full lifecycle management system research on dredging transmission gearbox of dredger. Through lubeoil on-line detection and other auxiliary checking methods, a model is established for analyzing the wear & tear and potential faults for key moving parts of large transmission gearbox and the dynamic diagnosis and plan maintenance schemes are proposed for solvement of transmission gearbox, so as to improve the scientific & economic full lifecycle usage and maintenance for dredger transmission gearbox.
Key words: dredger; driving gearbox;L.O.; temperature; health management
1 前言
傳动齿轮箱是挖泥船疏浚系统的常用设备,在泥泵和绞刀等疏浚装备的驱动系统真起作重要作用。在疏浚作业工况下,传动齿轮箱往往会受到各种震动因素影响而造成其部件受损,其中轴承和传动齿轮尤其频繁。而传动齿轮箱通常结构紧凑,有效检修空间受限,其故障检测难,且难以有效预测。发生故障后往往易造成较大的经济损失。本文对挖泥船传动齿轮箱全生命周期管理系统进行研究,以减少其故障隐患,提高产品全生命周期内维护使用的科学性和经济性。
2 传动齿轮箱基本情况
以绞吸式挖泥船为例,通常其疏浚作业装备系统包括:泥泵系统、绞刀系统、高压冲水泵系统等。主要设备由原动机(电机或柴油机)、传动齿轮箱、疏浚设备(泥泵、绞刀、高压冲水泵)组成。疏浚传动齿轮箱在系统中起着变速和传递动力的作用。一旦传动齿轮箱出现故障,会造成疏浚作业装备系统瘫痪。因此传动齿轮箱的健康是疏浚系统连续作业的重要保障。
3 挖泥船传递齿轮箱的健康运维分析
针对传动齿轮箱运维的重点目标,通过故障的特征提取和共性整合,采取振动在线检测系统、滑油检测系统和温度检测系统方案进行复合评估,实施对传动齿轮箱多维度的健康诊断。
基于齿轮箱的磨损和机械损伤具有时间累积性的特点,采用基于微分求导的数学方法进行诊断分析,通过基于时间的微分比对,通过不同的取样参数变化率实现对未来恶性事故的预判。
3.1 动齿轮箱轴承的磨损检测
传动齿轮箱的轴承通常有两种型式:滚动轴承和滑动轴承。采用问题反向推导法,可以得出轴承的损伤所会引起以下主要问题:1)因为轴承损伤造成摩擦系数增加,而引起轴承成温度升高;2)单点损伤会在旋转运动中引起轴承异常周期振动;3)滑动轴承采用循环滑油进行润滑冷却的过程中会带走超出正常的机械磨损金属屑。
基于以上的目标问题,可以采用以下方案进行数学建模解决:
1)承机械损伤的直接反应就是轴承温度升高。轴承工作温度与轴承的冷却方式和设备工作负荷直接相关,因此轴承温度的判定需要和环境温度及工作负荷关联起来,可以通过以下模型公式实现诊断:
TM=Ax
诊断策略说明:
D=(TM2-TM1)/(t2-t1) (2)
C=(D2-D1)/(t2-t1) (3)
式中:D ——轴承工作温度变化率;
TM ——轴承等效工作温度;
C ——轴承温升恶化指数;
t ——信号采样时间;
A ——工程系数,初定取1,实际中根据相关数据进行修正;
TF1 ——环境温度,为即时环境温度值;
TF0 ——标定环境温度,为设备工作设计或起始标定的环境温度;
L0 ——轴承设计满负荷,为对应设备的最大负荷值或系统标定时负荷值);
LW ——轴承工作负荷,为设备即时工作负荷。
系统中设置三个报警:轴承工作温度高Ta报警--安全停机报警;轴承工作温度变化率Da报警--工作温度变化率超标,存在机械磨损可能;轴承温升恶化指数Ca报警--机械磨损加剧报警,需要尽快维修。
轴承维护周期T可以采用以下维护计算模型:
T=(Ta-TW)/D/C (4)
式中:T ——轴承维护周期预判时间;
Ta ——轴承高温报警值;
TW ——本次轴承温度等效检测值;
D ——最新单位时间变化率;
C ——最新的轴承温升恶化指数。
轴承的维护管理方案则基于以上的研究成果和轴承备件的订购制造时间和转运管理时间来制定备件采购管理计划。轴承订购管理时间可以采用如下数学模型表达:
T预期=Ax(T订货+T转运管理) (5)
式中:T预期:轴承备件到货周期;
A ——管理安全系数,一般取1-1.2,根据具体疏浚管理公司的管理效率;
T订货 ——轴承制造公司的交货周期;
T转运管理 ——轴承转运到需求目标位置的时间。
2)产生振动原因通常是由于传动齿机械损伤造成。随着损伤程度增加,振动振幅加剧。因此可以基于监测数据和时间轴进行求导。例如,某7 800 kW绞吸挖泥船在线振动检测系统设计方案如下:
采用以下诊断模型公式进行磨损诊断,确定监测传感器频段(检测转速):
f=(V2-V1)/(t2-t1) (6)
α=(f2-f1)/(t2-t1) (7)
式中:f ——振動幅度变化率;
α ——振动恶化指数;
V ——特定频率的振幅;
t ——信号采样时间。
系统中设置三个报警:振幅Va报警;振幅变化率f报警;振动恶化指数α报警。
轴承的维护周期T可以采用以下维护计算模型:
T=(Va-V)/ f /α (8)
式中:T ——安全检修维护周期预判时间;
Va ——最大振幅报警值;
V ——本次振幅检测值;
f ——最新振幅单位时间变化率;
α ——最新振幅恶化指数。
3)采用滑动轴承型式的齿轮箱,可以进一步采用滑油在线监测系统对滑油内磨损金属颗粒度的变化进行进一步的诊断。液位金属颗粒度密度的增加会造成滑油颗粒度监测或介电常数监测值的变化和报警,因此可以采用基于时间轴的滑油介电常数变化率进行辅助监测,可以采用以下诊断模型公式进行磨损诊断:
μ=(Ω2-Ω1)/(t2-t1) (9)
r=(λ2-λ1)/(t2-t1) (10)
式中:μ ——滑油介电常数变化率;
Ω ——滑油介电常数;
r ——滑油介电常数恶化指数;
t ——信号采样时间。
系统中设置三个报警:
介电常数Ω报警:滑油介电常数超标,滑油更换报警;
介电常数变化率λ报警:滑油介电常数变化率超标,有异常金属磨损产生;
滑油恶化指数r报警:齿轮箱机械磨损量高报警,需要尽快停机维修。
滑动轴承滑油维护周期T可以采用以下维护数学模型计算:
T=(Ωa-Ω)/μ/r (11)
式中:T ——滑油更换维护周期预判时间;
Ωa ——介电常数报警值;
Ω ——介电常数本次检测值;
μ ——介电常数最新单位时间变化率。
3.2 齿轮箱润滑油维护方案
周期性更换齿轮箱滑油是其运维工作的主要任务之一。目前疏浚传动齿轮箱的滑油日常维护是基于时间进行的,与该机械传动系统滑油运维的实际需求不一致。为了保证设备润滑安全,采用周期性更新滑油的运维方法,其滑油的物理和化学性质往往未能达到极限值,势必会造成浪费。为此,推荐采用滑油在线监测系统来实现基于滑油性质变化的滑油按需维护,其可对传动齿轮中的异常故障实现提前发现和预警。
在船舶工程应用中,同类设备往往采用相同品牌和规格的滑油,通常其滑油的参数不会产生跳跃式变化。因此,可以采用巡检方式对多个齿轮箱进行周期性监控,以提高其维护经济性。
基于传动齿轮箱滑油物理和化学特性安全,对滑油的含水量、介电常数、粘度和颗粒度进行检测和数学分析,通过建立负复合数学表达模型实现齿轮箱滑油的运维管理。
1)含水量检测:滑油含水量的提高主要来源于空气含水量、滑油相关成分的分解和水冷却器泄露等。通常齿轮箱长期处于封闭运行,空气含水量对滑油含水量的影响不大,因此含水量的变化主要来源于冷却器泄露和滑油成分的分解。
滑油含水量的分析主要采用基于时间的一次导数和二次导数实现原因分析和维护预测。运维诊断公式可以表达如下:
λ=(?2- ?1)/(t2-t1) (12)
θ=(λ2-λ1)/(t2-t1) (13)
式中:λ —— 滑油含水量變化率;
? ——滑油含水量参数;
θ——滑油含水量恶化指数;
t ——信号采样时间。
系统中设置三个报警:含水量?a报警;含水量变化率λ报警;滑油恶化指数θ报警。
滑油维护周期T可以建立滑油运维管理数学模型,其表达为:
T=(?a- ?)/λ/θ (14)
式中:T ——滑油更换维护周期预判时间;
?a ——含水量报警值;
? ——含水量本次检测值;
λ ——含水量最新单位时间变化率。
2)介电常数检测与分析:滑油介电常数的升高主要原因是来源于含水量提高和滑油内金属颗粒密度的提高,因此介电常数结合含水量的检测可以反应出滑油内金属颗粒密度。
滑油介电常数的分析方法主要采用基于时间的一次导数和二次导数实现原因分析和维护预测,运维诊断公式可以表达为:
μ=(Ω2-Ω1)/(t2-t1) (15)
r=(λ2-λ1)/(t2-t1) (16)
式中:μ ——滑油介电常数变化率;
Ω ——滑油介电常数;
r ——滑油介电常数恶化指数。
系统中设置三个报警:介电常数Ωa报警;介电常数变化率λ报警;滑油恶化指数r报警。
滑油维护周期T可以建立滑油运维管理数学模型,其表达为:
T=(Ωa-Ω)/μ/r (17)
式中:T ——滑油更换维护周期预判时间;
Ωa ——介电常数报警值;
Ω ——介电常数本次检测值;
μ ——介电常数最新单位时间变化率。
3)滑油粘度检测:滑油粘度指标是滑油有效作业的基本指标数据。滑油粘度受到温度和滑油本身的物理特性双重影响,因此滑油粘度需要结合滑油温度进行修正,以有效反应出滑油粘度的状态。对于离线式检测,可采取标定温度下的粘度检测,避免温度带来的粘度误差。
滑油粘度的分析方法主要采用基于时间的一次导数和二次导数实现维护预测,运维诊断公式可以表达为:
a=(ρ2-ρ1)/(t2-t1) (18)
b=(a2-a1)/(t2-t1) (19)
式中:a ——滑油粘度变化率;
ρ ——滑油粘度系数;
b ——滑油粘度恶化指数。
系统中设置三个报警:粘度ρ报警;滑油粘度变化率a报警;滑油粘度恶化指数b报警。
滑油维护周期T可以建立滑油运维管理数学模型,管理数学模型表达为:
T=(ρa-ρ)/a (20)
式中:T ——滑油更换维护周期预判时间;
ρa ——滑油粘度报警值;
ρ ——滑油粘度本次檢测值;
a ——滑油粘度最新单位时间变化率。
4)颗粒度监测:滑油颗粒度指标是表示滑油内含有技术颗粒的指标数据,异常大尺寸的颗粒反应齿轮箱内的有异常磨损。颗粒度监测指标直接反应机械构件的异常磨损,颗粒度报警反应异常损伤:颗粒度Ma报警—异常磨损或损伤。
滑油的维护管理方案宜参照以上的研究成果,基于滑油的订购时间和转运管理时间来制定滑油更换、采购管理计划。滑油订购管理时间可以采用如下数学模型表达:
T预期=Ax(T订货+T转运管理) (21)
式中:T预期——滑油备品到货周期;
A——管理安全系数,一般取1~1.2,根据具体公司的管理效率;
T订货——滑油供应商的交货周期;
T转运管理——滑油转运到需求目标位置的时间。
在维护预期时间的选择上,取滑油含水量维护预警时间、滑油介电常数维护预警时间、滑油粘度维护预警时间三者中短者,即以三者维护预警时间先到达滑油备用采购管理维护周期预设定时间为准,激活滑油备用采购管理流程,进行相应滑油备用的采购管理。
3.3 轮轮箱传动齿异常检测
齿轮箱的正常作业是通过传动传动齿轮的齿间啮合实现的。其传动齿轮的机械损伤通常反应两种现象:异常振动和滑油颗粒度异常。
异常振动的检测报警方法也是基于特定频率下振幅的变化,定位损伤齿轮的位置则基于异常振动的频率点。根据齿轮箱的设计数据可以得到传动齿的齿数为N1、N21、N22、N31、...Nn2,则特定传动齿轮的旋转周期是基于驱动轴转速和其齿数,可以建立诊断模型采样频率f:
f1=N
f2=NxN21/N1
f3=NxN21/N1xN31/N22…
结合每个采样频率点的异常振幅变化率,可以实现对损伤齿轮的初步定位。通过异常振幅的重叠频率点可以精确定位具体损伤齿轮的位置。齿轮损伤恶化评估可采用振动检测法,即系统中设置三个报警用于评估异常齿轮的恶化程度:振幅V报警;振幅变化率f报警;振动恶化指数α报警。
4 结束语
不同挖泥船型往往采用不同功率、不同结构和不同型式的传动齿轮箱。而不同结构和型式的传动齿轮箱,其全生命周期管理系统构建模型和方案也具有较大差异。采用智能分析技术协助实现疏浚装备全面技术提升是当前疏浚行业须迫切解决的问题,为此,需要不断完善和补充配套智能诊断技术以满足各种需求,以提高疏浚装备系统运营的安全性、稳定性和可靠性,提升挖泥船的作业效率和运营经济性。
参考文献
[1] 默静飞.大功率高速传动齿轮箱关键技术分析[J].工程技术研究,2021(06).
[2] 董国宝.舰船柴油机滑油含水量的自动检测与报警[J].机电设备,2000(02).
基金项目:疏浚船舶智能作业系统开发项目[工信部装函(2019)360号]
作者简介:张 雷(1973- ),男,研究员级高工。主要从事船舶与海洋工程设计与研究工作。
袁瑞军(1971- ),男,研究员级高工。主要从事船舶与海洋工程项目开发与研究工作。
收稿日期:2022-12-03