Автоматический классификатор частиц износа SpectroLNF Q200

Область применения

  • Мониторинг технического состояния машин и механизмов

Описание

Частицы продуктов износа, загрязняющие смазочное масло, могут нести важную информацию о техническом состоянии механизма. Поэтому необходимо контролировать и анализировать эти частицы наряду со скоростью их образования. Информация о состоянии механизма может быть получена путем анализа размеров, форм и концентрации частиц износа. Традиционно для отделения частиц из пробы масла с целью последующей их классификации по размеру, форме и составу используется аналитический феррограф. Однако подготовка феррографического слайда может занять длительное время, а анализ требует глубокого знания характеристик частиц износа для их точной классификации. С помощью SpectroLNF классификация выполняется быстро и в автоматическом режиме. Для этого применяется передовая технология классификации частиц по размерам и форме. SpectroLNF Q200 прост в использовании и не требует обширных знаний для проведения автоматического точного анализа частиц продуктов износа.  

В счетчике частиц SpectroLNF Q200 применяется технология, известная, как «прямое считывание изображения». Эта технология аналогична фотографии с помощью цифровой камеры. Для подсветки образца в проточной кювете используется лазер. ПЗС-матрица захватывает изображение подсвеченного образца.

Затем полученные изображения отправляются для обработки в искусственную нейронную сеть, где определяются размеры и форма частиц для их общего подсчета и окончательной классификации. Кроме того, счетчик частиц SpectroLNF Q200 способен различать неметаллические и металлические частицы. Подсчет выполняется для всех частиц размером от 4 мкм до > 100 мкм. Классификация частиц износа предусматривается для частиц размером от 20 мкм и более. Частицы классифицируются по одной из четырех категорий: абразивный износ, износ при трении скольжения, усталостный износ, неметаллические частицы.  Счетчик частиц SpectroLNF Q200 также способен классифицировать частицы волокон (например, фрагменты фильтра), капли воды или воздушные пузырьки, которые могут искажать результат подсчета общего количества частиц. Поскольку пузырьки воздуха распознаются прибором, любой пузырек размером более 20 мкм будет автоматически исключен из подсчета, что обеспечивает точность результатов.

Преимущества

  • Быстрый и автоматический способ предварительного просмотра изображений
  • Классификация помогает определить режимы и степень износа, что способствует заблаговременному выявлению неисправностей машины.
  • Определение наличия воды посредством классификации капель воды
  • Для проведения анализа проб не требуется специалист в области феррографии
  • Задание пределов сигнализации путем автоматического вычисления динамического равновесия