综合传动油液金属磨粒在线监测传感器研究

Journal of Guangxi University( Nat Sci Ed)

广西大学学报（自然科学版）

Vol.42 No. 2

Apr. 2017

doi: 10. 13624/j. cnki. issn. 1001-7445. 2017. 0409

综合传动油液金属磨粒在线监测传感器研究

高震1,郑长松1，2,贾然1,张小鹏3,刘志强1,范家辉1

(1.北京理工大学机械与车辆学院，北京100081;

2.北京电动车辆协同创新中心，北京100081; 3.江麓机电集团有限公司，湖南湘潭411100)

摘要:针对目前履带装甲车辆无法实时监测润滑油中的金属磨粒，不能有效实现履带装甲车辆的故障预警与 诊断的问题，建立了新的电感式磨粒传感器数学模型。通过仿真分析获得了不同参数对传感器性能的影响规 律，据此进一步优化了传感器设计参数。优化匹配了激励线圈频率与电容，并开发了传感器样件，先后进行了 无油液金属磨粒监测试验与台架油液磨粒在线监测试验。试验结果表明：与国内同类传感器相比，该传感器 可以在润滑油流量为5 ~40 /

Lmin的工况下，将铁磁性磨粒检测精度从200滋m提升至80 ~90滋m，从而可实

现履带装甲车辆故障预警与诊断。

关键词:综合传动;金属磨粒;传感器;在线监测中图分类号:

TP212. 13;TH117. 1

文献标识码

:A

文章编号:1001-7445(2017)02鄄0409-10

Study on on-line monitoring wear debris sensor of

power shift-steering transmission

GAO Zhen1，ZHENG Chang-song1'2，JIA Ran1，ZHANG Xiao-peng3，

LIU Zhi-qiang1，FAN Jia-hui1

(1.

School of Mechanical Engineering，Beijing Institute of Technology，Beijing 100081，China;

2. Collaborative Innovation Center of Electric Vehicles，Beijing 100081，China；

3. Jianglu Mechanical & Electrical Co. Ltd，Xiangtan 411100，China)

Abstract: In order to solve the problem that wear debris of tracked armored vehicles in lubricant oil

cannot be detected effectively and early fault alert and fault diagnosis cannot be realized，a mathe­

matical model of wear debris sensor was established. The influence of different parameters on proper­ty of sensor is obtained by simulation analysis and the sensor design parameters were optimized. Furthermore，sensor prototype was designed by matching the excitation frequency and capacitance.Wear debris detection test without oil and with oil were further conducted. The test results show that comparing to other sensors made in China，when the oil flow rate changes from 5 L/min to

收稿日期:2016-10-27;修订日期:2016-12-04

VTDP-3503)

通信作者:郑长松（1975—)，男，四川成都人，北京理工大学副教授;E-mail:zhengchangsong@ bit* edu. cn。引文格式:高震，郑长松，贾然，等.综合传动油液金属磨粒在线监测传感器研究[J].广西大学学报（自然科学版），

基金项目：国家自然科学基金资助项目（51475044);国防科技工业局基础产品创新科研项目（

2017,42(2) :409418.

410

广西大学学报（自然科学版)

第42卷

40 L/min，the detect precision of ferromagnetic wear debris increases from 200 滋m to 80 〜90 滋m

and early fault alert and fault diagnosis of tracked armored vehicles can be realized.Key word: power-shift steering transmission; wear debris; sensor; on-line monitoring

0

引言

由于电磁型磨粒在线监测传感器安装方便，不易受外界振动、油液内气泡等因素的干扰，且可检测 铁磁性、非铁磁性两类金属颗粒等优点，成为国内外基于油液分析的在线监测领域研究热点。加拿大国 家研究委员会研究表明:颗粒诱导的磨损占所有磨损故障的82% ,其中包括疲劳、磨料和腐蚀三类主要 磨损,而非颗粒诱导的磨损仅占所有磨损故障的18% [|-3]。液压润滑系统故障的60%污染物引起的[4]，磨损颗粒越大引起的磨损故障越严重，失效的危险越大。

本项目组研制的轻中型履带装甲车辆综合传动装置已列装，根据大量的油液分析结果[5]，获 得了如表1所示磨损形式与磨粒粒度的关系[6]，对于综合传动装置，中度磨损颗粒粒度在25〜100滋m, 但有时会有出现大于200滋m的情况。发生严重磨损的磨粒粒度一般在100〜350滋m，且磨粒表面呈现 不规则形态。根据以上数据,磨损的早期预报可以通过测量磨损颗粒的尺寸和数目来实现。

〜70%

是由颗粒

粒度描述超小小中等大

1磨损形式与磨粒粒度的关系

Tab. 1 Relationship between wear forms and wear debris蒺 size

尺寸范围/滋m磨损形式

表<5<25<100>100

正常磨损、摩擦磨损一般磨损（正常）

疲劳点蚀、严重滑动磨损（预警）

严重磨损和疲劳发生

国外应用比较成功的在线监测传感器是加拿大GasTOPS公司开发的MetalSCAN磨粒传感器[2-3]和 英国Kittiwake公司开发的FG型在线磨粒传感器[7]。美国俄亥俄州亚克隆大学在微小流量油液在线监 测传感器方面有多项研究成果[8-10]，其研制的传感器能够同时检测润滑油粘度、含水量以及磨损颗粒。

在润滑油流量为200 mL/min时，可以检测到50滋m以上的铁磁性颗粒。但传感器额定流量过小，无法 应用于履带装甲车辆的状态监测。

国内的军械工程学院的范红波等[1112]建立了线圈中含有铁磁质磨粒时的磁场模型，研制了一种在 线磨粒监测传感器，利用奇异降噪技术对感应电动势信号进行处理。北京理工大学的吴超等[13]运用有 限元分析软件J-mag Designer建立差动式螺管型传感器有限元分析模型，进行了静磁场与磨粒通过传感 器的瞬态磁场分析，得到了传感器输出电动势与磨粒粒度、速度之间的关系。李萌、陈拓等[14]提出了磨 感电动势的概念，并对磨感电动势的提取方法进行了仿真，分析了磨感电动势的特性，获得了单磨粒不 同位置和双磨粒通过传感器的磨感电动势变化规律。以上研究成果仅限于理论研究和实验室测试，还 不能实现工程应用背景下的在线监测。

本文建立了全新的三线圈电感式磨粒传感器数学模型和三维模型，通过仿真计算得到优化的结构 参数，最后使用试制的传感器样件进行无油液磨粒通过试验与油液磨粒台架试验，成功检测到100滋m 以下的铁磁性金属磨粒,证明了该传感器系统可应用于实现履带装甲车辆动力传动装置金属磨粒的在 线监测功能。

1传感器数学模型

传感器元件内有三个内部线圈，如图1所示，其中的激励线圈1、激励线圈2反向绕制，并且串联在

第2期高震等:综合传动油液金属磨粒在线监测传感器研究

411

一起由高频交流电源驱动，它们各自产生的磁场方向相反，在 两个线圈之间的中点相互抵消，当金属磨粒通过传感器中心管 路时，引起磁场扰动，进而引起感应线圈的感应电动势幅值 变化。

毕奥一萨伐尔定律指出：载流导线上的电流元Idl在真空 中某点P的磁感应强度dB的大小与电流元Idl的大小成正 比，与电流元Idl和从电流元到P点的位矢r之间的夹角兹的 正弦成正比，与位矢r大小的平方成反比，如式（1)所示：

dB =滋〇 Idl伊r

4仔 r2(1)

debris sensor

式（1)中，，滋。为空气磁导率。

整个闭合回路产生的磁场是各电流元所产生的元磁场dB的矢量的叠加。式（1)中，dB垂直于dl 和r构成的平面（图2有阴影的平面），所以它沿着以dl方向为轴线的圆周切线方向，或者是在每个垂 直截面内磁感应线是围绕此轴线的同心圆。在圆周上任取一点C，以N代表由半径OC与轴线决定的 平面，则从轴线上任意一场点P的矢量r，必在平面N内，如图2所示。C点的电流源Idl垂直于平面

N，所以也垂直于r。设dB与轴的夹角为琢，把dB分解为轴向分量dB椰和横向分量dB彝。将半径OC

反向延长交圆周于C'，C'易见的电流源Idl'贡献的dB/=-dB彝。由此可知整个圆周在P点的磁场B只有轴向分量，大小为B =fdBn，其中dB椰如式(2)所示：

=dB椰

式(2)中，，茁是琢余角，满足sin茁= R/r。

dBcos 琢

滋 〇 Id l

2 sin茁4仔r2

(2)

设场点与圆心距离为X，则r2 =x2+R2，沿圆周积分，得到P点磁场的大小B，如式(3)所示:

〇 IR2B =___滋________

2(R2 +x2)3/2。

(3)

（3)

磁感应强度B的方向可以由右手螺旋法则判断，如图3所示。将环形电流磁感应强度公式沿线圈轴向积分，然后将两个反向单层螺线管磁场叠加。由于传感器线圈径向厚度大于轴向宽度，无法将线圈简化为长直螺线管模型，需要沿厚度方向积分，最终得到叠加后的激励线圈磁感应强度计算公式，如

式(4)所示：

2毕奥一萨伐尔定律示意图 Fig. 2 Schematic of Biot-Savat law

图

412

滋 0N11 (B =

R2 +

ln---Ri +

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Li

2

L丨

2

2

+

Li

2

式(4)中,Ni、Li分别为激励线圈匝数、线圈宽度,m为两相邻线圈之间的间隙,Ri、R2分别为激励线圈的 内半径与半外径。

由磁通量的定义准=N24Bs及法拉第电磁感应定律E =- d准/dt得到磨粒通过传感器时的感应电动 势信号计算公式，如式(5)所示：

4仔2ra3BvN2(R33 -Ri3)(滋r-滋〇) E =-(5)

9Li式(5)中，

N2为感应线圈匝数，4B为磁感应强度变化量人为磨粒当量半径,v为磨粒流速,R3为感应线

圈外半径,/滋r为铁的磁导率。

电流采用正弦交流电1 =/msin(2仔ft +渍），将其代入式(5)中,得到包含所有参数的感应电动势计 算公式，如式(6)所示：

E 2滋 0 Ni N2 Im sin(2仔/t +渍）仔2 ra 3 v( R33 -Ri3)( ^r -^ 0)

〇

(6)

通过分析式(6)可知：

① 影响感应电动势幅值的传感器结构参数有:激励线圈匝数Ni,感应线圈匝数N2,激励线圈内径（Ri、R2),感应线圈内外径(Ri、R3),线圈间隙m和线圈宽度L;

② 影响感应电动势幅值的传感器工作参数有:激励电流1,激励频率/;

③ 影响感应电动势幅值的外部条件参数有:磨粒流速V,磨粒当量半径ra,磨粒磁导率/滋r。当其参数一定时，金属磨粒引起的感应电动势幅值与磨粒当量半径的三次方成正比，即与磨粒体积成正比， 这给微小磨粒的检测带来一定困难。

为了有效提升传感器的检测精度与灵敏度，以下在传感器外部条件参数为定值的情况下，对影响感 应电动势幅值的传感器结构参数与工作参数对检测灵敏度的影响进行了仿真分析。

2

2.1

仿真分析

Matlab仿真分析

利用Matlab对建立的传感器感应电动势计算公式进行计算，得到如图4所示的不同参数之间的关

系曲线。

第2期高震等:综合传动油液金属磨粒在线监测传感器研究

413

4线圈参数与感应电压关系图

Fig. 4 Relationship between coil parameter and inductive voltage

图

由图4( a)可知，传感器内部磁场呈正弦规律分布，磁场方向先负后正，在传感器中点位置磁感应强 度为0。由图4(b)可知，线圈内半径与感应电动势呈3次方关系，所以应该适当增大线圈内径。但线 圈内径过大会导致磨粒重合的概率增大，增加检测难度。由图4(c)可知，当相邻线圈间隙为3 mm时，感应电动势达到最大值。由图4( d)可知，线圈宽度与感应电动势大致 呈正比关系，应该适当增大线圈宽度。但线圈宽度的增加可能会导致 传感器流道内部的金属颗粒增多，同样会给检测带来困难。由图4 ( e ) 可知，磨粒尺寸与感应电动势呈3次方关系。当磨粒尺寸减小时，感应 电动势迅速减小，给微小磨粒的检测带来困难。图4(f)可知，100滋m铁 磁性磨粒通过传感器时产生的感应电压信号类似余弦波形，可以通过检 测峰值来判断磨粒尺寸。2郾2

J-mag仿真分析

结合上文中Matlab仿真计算结果，在磁场仿真软件JMAG-Designer

中建立传感器模型如图5所示，初步设定传感器结构参数如表2所示。

5传感器三维模型

Fig. 5 3D model of sensor

图

414

广西大学学报（自然科学版)第42卷

元件激励线圈感应线圈惰磁性管

外径

/mm

2传感器的几何参数

Tab. 2 Geometry parameters of sensor内径/mm线径/mm匝数/匝

表10108

194198—

0.280.23—

宽度/

22

mm

间隙/]

33—

201710

—

(b)为磨粒即将离开激励线圈1，此时感应电压减小；图6(c)为磨粒到达感应线圈中点，此时感应电压

为零;图6(d)为磨粒接近激励线圈2中点时，感应电压达到正峰值。

导出其磁密云图，如图6所示。图6(a)为磨粒位于激励线圈1中点，感应电压达到负峰值；图6

()位置1

a

()位置2

b

()位置3

图

c

()位置4

d

6磨粒在不同位置磁密云图

Fig. 6 Magnetic clouds of different position of debris

3试验验证

为了验证仿真结果的有效性，制订了如图7所示的无油液试验布置方案。

为了验证建立的传感器数学模型和基于该模型进行的Matlab计算与磁场仿真的正确性，试制了全

3郾1无油液磨粒通过试验

第2期高震等:综合传动油液金属磨粒在线监测传感器研究

415

新的传感器(如图8)。传感器系统信号检测原理如图9所示。传感器外壳由两部分组成，可以把传感 器主体装入到壳体内部固定。引线端可以从上部引出，左右内螺纹可以接入油路。

共振激励频z

不同当量

直径磨粒

磨粒传感器

激励系统

数据采集递佥测信号-

颂3系统

分析软件

图

参考信号

7无油液试验系统布置方案

Fig. 7 Layout plan of testing system without oil

9传感器系统原理图

Fig. 9 Schematic of sensor system

图

实际履带装甲车辆润滑系统中，污染颗粒来源广、形貌复杂、大小不同。试验中为了有效模拟实际 运行工况，需要对金属磨损颗粒进行形貌分析。文献[6]中，对履带装甲车辆综合传动装置1万km定 型试验中所采集的油样进行铁谱制片，在显微镜下观察铁谱片，可以看出润滑油中的金属磨粒可近似为 球形的。利用JSM-90LV扫描电镜的图像处理软件可以对磨粒相对应的投影面积与长短轴的长度进 行测量计算，得到了 6组磨粒的微观形貌并进行测量。图10显示的是试验所用的6组磨粒的微观形貌 图及其相应的测量尺寸。根据磨粒投影面积，计算出相应的当量直径，即磨粒的粒度大小，如表3所示。

(a)磨粒1(b)磨粒2(c)磨粒3

(d)磨粒4

图

(e)磨粒5(f)磨粒6

10六组磨粒微观形貌图像

Fig. 10Micro-topography of 6 groups of wear debris

416

广西大学学报（自然科学版)第42卷

3六组磨粒尺寸参数

Tab. 3 Parameter of 6 groups of wear debris

表

参数投影面积/滋2

磨粒16 675.3992.91

磨粒220 488. 50

161.51

磨粒329 008. 14

192.18

磨粒457 083. 269. 59

磨粒573 557. 65306. 03

磨粒6158 576. 94

449. 34

Sm粒度大小/滋m

449.34滋m的6组磨粒分别通过传感器，将6组磨粒用热管封装。为了验证热缩管对试验的影响，将不

含磨粒的热缩管通过传感器，热缩管通过前后传感器感应线圈输出感应电动势无明显变化，说明热缩管对传感器没有影响。

将封有金属磨粒的热缩管通过传感器内部流道，得到不同磨粒的检测信号。当尺寸为92. 91滋m的磨 粒通过时，感应信号将要淹没在噪声中，这是因为随着 磨粒的减小，磨粒进入传感器后对于磁场的增强效果 随之减弱，而噪声幅值不变。所以进一步提高传感器 的精度需要从两方面入手:一方面是减小噪声源，如夕卜 界干扰、线路噪声等，另一方面要增大激励源，提高信 号的强度。

将每个直径下的磨粒的感应电压的多次试验取平 均值，得到试验值曲线，与仿真结果对比如图11所示。从图11中可以看出，试验值曲线与仿真值的趋势具有 一致性，但数值存在一定误差。试验数据与仿真数据 对比误差分析如表4所示，从表4中可以看出，当磨粒 尺寸较小（ra<200滋m)时，实验误差程度较小，误差百 分比小于30%。。随着颗粒尺寸的增大（~逸200滋m)，误差逐渐增大，误差百分比超过30%。

试验需要将磨粒直径分别为92.91滋^、161.51滋^、192.18滋^、269.59滋^、306.03滋爪、

Fig. 11 Schematic of comparison between oil free

test inductive voltage result and simulation result

4无油液磨粒试验感应电压与仿真分析数据误差对比

Tab. 4 Error analysis between oil free test inductive voltage value and simulation value

表

磨粒编号

123456

仿真结果/滋0.004 90.017 50.021 00.061 10.126 30.381 2

V

实验结果/滋0. 005 40.016 30.014 70. 035 20. 065 70. 284 4

V

误差值百分比/%

10.26. 930.042.447.925.4

误差原因分析如下：① ②

金属颗粒实际尺寸偏小。由于仿真计算中颗粒直径按照颗粒投影面积反推得到，而实际颗粒

状较为复杂，投影得到的影响可能是其面积较大的一面，所以计算得到的颗粒直径偏大。

效应趋于增强源磁场，而涡流效应趋于减弱源磁场。当颗粒尺寸较小（ra<200滋m)时，涡流效应非常微 弱，其影响可以忽略不计。当颗粒尺寸较大(ra逸200滋m)时，涡流效应增强，使误差百分比超过30%。

涡流效应的影响。铁磁性颗粒通过交变磁场时，会产生两种效应:磁化效应与涡流效应。磁

第2期高震等:综合传动油液金属磨粒在线监测传感器研究

417

3.2油液磨粒检测台架试验

根据实验室现有试验设备以及试验验证要求，制订了如图12所示的油液磨粒检测台架试验布置方 案。试验台实物图如图13所示。

三相异步电机不同当量 直径磨粒

YB1-16 时

片泵

—►

油箱

共振激励

磨粒传感 频率

激励系统

器

数据采集与 分析软件

图

检测信^

检测系统

参考信号

12磨粒监测试验台架系统图

Fig. 12 Schematic of wear debris monitoring system13磨粒监测试验台实物图

Fig, 13 Schematic of wear debris test-rig

图

试验中通过变频调速器控制电机转速，YB1-16叶片泵排量为16 mL/r，将其转速控制在

312 ~ 2 500 r/min范围内，实现润滑油流量在5 ~ 40 L/min范围内变化，从而模拟履带装甲车辆实际运

行工况。由于实际试验中所使用的磨粒无法做到每一个都通过扫描电镜精准测量其尺寸，所以按照粒 度范围将金属磨粒进行划分，引入粒度计量单位“目冶，1目是指1英寸长度中的筛孔数目，目数越大，颗 粒越细。将磨粒分别为60目（约260滋m)，80目（约198滋m)，100目（约160滋m)，150目（约110滋m),

180目（约83滋m)的铁磁性磨粒加入润滑油中，观察传感器检测信号图（如图14所示）。

14不同尺寸磨粒油液监测信号

Fig. 14 Detection signal of different size debris

图

从图14中可以看出，与无油液实现相对应，每一尺寸范围内的金属磨粒都能产生类正弦波形。传 感器可以同时检测不同尺寸的磨粒。通过检测其信号峰值判定磨粒尺寸。图14圈中的检测信号峰值 为5 ~10 mV，与无油液检测信号对比可知:润滑油台架试验中，传感器可以有效检测到80 ~90滋m铁磁 性颗粒。

4184

讨论

广西大学学报（自然科学版)第42卷

通过建立传感器数学模型，并先后进行了无油液金属磨粒通过试验与油液台架在线监测试验，验证

了传感器可以有效检测到颗粒直径为100滋m以下的铁磁性金属磨粒。与文献[11]相比，有效提高了 传感器铁磁性磨粒的检测精度。文献[17]中所研究的芯片式传感器可以在润滑油流量为5 mL/min的 工况下实现50滋m的铁磁性磨粒检测精度,但是只能满足精密仪器的润滑油流量需求。本文所研究的 传感器系统能够在5 ~40 L/min范围内适应不同的润滑油流量工况，增强了传感器的适应性。

5结论

①

建立了差动式电感传感器数学模型，利用Matlab计算得到不同传感器结构参数之间对检测

号的影响规律，为后续传感器结构设计提供理论依据。

② 建立了传感器三维模型及电路模型，将其导入JMAG-Designer中进行磁场仿真，验证Matlab计 算优化参数的有效性，对试验验证具有指导意义。

③ 设计了验证所建模型的无油液试验系统与润滑油液试验台架，通过两种试验对比，验证了以所建模型与设计的电路对于提高传感器检测精度的有效性。使传感器在润滑油流量为〜40 L/min范 围内，铁磁性磨粒检测精度从200滋m提升至80 ~90滋m。

参考文献：

[1 ]

SCHALCOSKY D C，BYINGTON C S. Advances in real time oil analysis[J]. Practicing Oil Analysis Magazine，2000,

11(2) ：28-34.

[2]

[3]

[4]

MILLER J L，KITALIEYICH D. In-line oil debris monitor for aircraft engine condition assessment[J]. Aviation Mainte­

nance & Engineering，2000，6(6) ：49-56.

FAN X，LIANG M，YEAO T A joint time-invariant wavelet transfor^n and kurtosis approach to the improvement of in-line oil debris sensor capability [J]，Smart Materials & Structures，2009，18(8) ：1-13.

YOUNG J L，ADAMS R. Excitation and detection of waves in the FDTD analysis of N-port netw-orks[J]. Pier，2005，11

(53) ：249-269.

郑长松郾多技术油液分析故障诊断方法在综合传动中的应用研究[].北京:北京理工大学，2006.葛鹏飞郾装甲车辆液压阀污染失效机理研究[].北京:北京理工大学，2014.

[5] [6] [7]

D

DSABRIN G. On-line and in-line wear debris detectors ： what?s out there [J]. Practicing Oil Analysis Magazine，2003，

10(22) ：35-38.

[8]

XIAO LIANG Z，LI D. An integrated lubricant oil conditioning sensor using signal multiplexing [J]. Smart Materials & Structures，2013, 22(22) ：1330-1334.[9] LI D，XIAO LIANG Z，YU H. Improving sensitivity of an inductive pulse sensor for detection of metallic wear debris in lu­

bricants using parallel LC resonance method [J]. Measurement Science and Technology，2013,24(7)：660-6.[10] LI D，JIANG Z. A high throughput inductive pulse sensor for online oil debris monitoring[ J]. Tribology International，

2011，44(2) ：175-179.

[11] 范红波，张英堂，任国全，等.新型磨粒在线监测传感器及其试验研究[].摩擦学学报，2010,30(4)：338-343.[12] 范红波，张英堂，李志宁，等.电感式磨粒传感器中铁磁质磨粒的磁特性研究[].摩擦学学报，2009,29(5)：

452-457.

[13] 陈讬.车辆传动油液磨粒在线监测的信号处理技术研究[].北京:北京理工大学，2015.

[14] 李萌,郑长松，李和言，等.电感式磨粒在线监测传感器的激励特性分析[].传感器与微系统,2014,33(6)：

19-22，30.

[15] 郑长松，李萌，高震，等.电感式磨粒传感器磨感电动势提取方法[].振动、测试与诊断，2016，1(1)：31.[16] 殷勇辉，严新平，萧汉梁，等.磨粒监测电感式传感器设计[].传感器与微系统，2003,22(7)：36-38.

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(责任编辑梁健）