innosiris--oilpas在線微粒氣泡監測

在線微粒氣泡監測, 在線微粒的測量，在線發動機故障檢測，在線汽缸壁的磨損監測，在線潤滑油顆粒檢測，在線軸承故障檢測，在線軸承損壞監測，在線齒輪故障檢測

在線監測微粒，氣泡，泡沫狀物，磨料磨損
隨時間的變化 - 尺寸分布 - 氣體含量 - 損傷預測

原理
測量原理基于從流動單元中液態薄膜得到微粒的光學圖像和由圖像識別方法實現的自動識別及特性描述?？梢詼y量直徑在1微米到300微米范圍內的微粒。

實時測量

OILPAS系統可用于實時操作，也能用于實驗室分析。在實時操作中，一道大概2升/分鐘的微粒流被從一個液體閉環中提取出來并在一個合適的位置再加入循環。在內燃機上很容易進行這個操作，例如，在油槽的放氣螺桿處提取，然后再在量油計的開口將其加入循環。

流動單元
所提取的微粒流的一小部分不斷地引導通過一個流動單元并被由可變時間間隔的閃光燈和透鏡所組成的系統拍攝在圖像傳感器上。拍攝速度主要取決于具體應用。

對象識別
對象識別軟件運行在一臺單獨的個人電腦上。

獲得圖像
軟件包可以顯示圖像預覽圖，圖像以及其評估。在第yi步中，圖像背景被計算出來，可能對象（顆粒，氣泡，液滴等）在評估中被識別出。

識別
特征差異被用來識別認為的可能對象（微粒，氣泡，飛沫等）。光學性質（例如對比度或清晰度）和形狀屬性（例如表面，擴張，穩固或偏心）都被考慮進來。

特征描述
在第三步中，利用可能的對象的屬性，可能的對象（顆粒，氣泡，飛沫，等等）可以被表征和分類。圖像不足以進行表征的對象（顆粒，氣泡，滴等）沒有被評估。此外氣泡或模糊的污漬可以與磨損顆粒區別出。磨損顆?？梢园床煌笮』蛐螤罘诸悺８鶕脩舻男枰啻闻臄z的評估結果可以顯示為統計分布，時間分布或兩者的組合。

測量結果
顯示氣泡和微粒的大小和分布。
氣體含量可由氣泡的數量和尺寸得到。同時，微粒的數量也能顯示。

實時趨勢
在測量過程中，操作者可以選擇要顯示哪個結果。例如微粒數或氣體含量。通過使用模擬和數字輸入，操作數據可以與Oilpas測量整合一體。（轉速，負載，等）

行業應用：

多功能磨粒分析儀、在線油液檢測儀、在線磨損故障檢測儀、在線油料品質檢測儀、發動機磨損檢測儀、潤滑油磨損檢測儀

微粒的測量

微粒的分布
微粒的形狀被記錄下來。微粒的分布形式與其表面形態有關。

軸承損壞

發動機的潤滑存在一個明顯的缺陷就是它的軸承系統，通過OILPAS我們可以發現軸承中的磨粒的直徑的變化范圍大。與正常的磨損相比，有故障的零部件產生更大的磨粒，它們比正常磨損產生的磨粒更加明顯。

汽缸壁的磨損
微粒大小的分布圖表明：微粒的直徑主要在2-3μm。這是通過對汽缸壁表面嚴重磨損的發動機中潤滑油進行分析得到了左邊的顆粒大小分布圖。