[原创]液压油品的预测性维护

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更多发布于：2023-10-04 21:18

◆预测性维护的必要性
从一般性的工业系统数据来分析的话，我们可以得到这样一个数据：80%的液压系统或者是设备的故障来源于润滑状态，比如说由于不恰当的润滑状态、或者是油液的污染（包括固体污染、液体污染）等等一些意外的因素导致主机停机、甚至核心零部件的失效，并因此会带来成本的损失。反过来也就可以说80%是可以通过前期预测和前期预见性维护来避免、或减少由于润滑问题而停机造成的损失。因为一套设备停机或者移动液压设备的失效可能会发生一些额外的成本：材料的成本、停机维修的停工时间成本、人工及误期成本等，这些都对设备使用率和项目整体成本影响非常大。所以从这方面出发，在这里跟大家介绍的就是我们如何在前期做一些预测性的维护。

◆液压系统污染来源
液压系统里面的油液常见的污染源。有颗粒性的，比如橡胶老化的固体颗粒物、外界灰尘的进入系统，也包括一些无法避免的机械磨损也会产生固体颗粒，这些颗粒会造成核心零件在运动过程中划伤表面，最终造成失效的逐步放大，使得核心零部件被破坏，甚至造成整个设备停机。另外还有可能在装配、维修时的带入，也可能是时间长了冷却系统破损生锈，都会发生颗粒物的进入。此外，户外作业的设备有雨水混入，在设备的冲洗清洗过程中也会有水分混入到油箱中，形成对油液的一个污染发生。

◆通过预测性维护降低运行成本
应用部门提供的一个经验曲线，红色部分是常规的没有实施预测性维护的设备运行成本趋势，这样的设备会不可避免地出现一些意外停机或过度保养，造成降低使用率、维护成本持续地增加。而黄色部分是通过预测性维护方案的实施，我们看到在前期成本会有些提高，但是随着设备的使用、时间的持续进行，我们会发现，这个设备的维护成本、或者说整体的使用成本会大大降低，然后维持在一定的较低水平上。通过预测性维护，可以：①避免突发性停机时间；②提供设备利用率；③改善设备检修计划；④优化备件计划和库存；⑤延长设备使用寿命；⑥延长液压油更换周期；⑦提高设备和使用者的安全性。

◆如何搭建预测性维护系统
有三大类元器件来搭建预测性维护系统，见图4。第一类是OPCom系列-油液清洁度和磨损度检测，用来监测油液中固体颗粒物等级、油液清洁度；第二类是LubCos系列- 油品监测传感，比如说油液的老化，油液含水比率。比如在刚才提到的户外作业时下雨，或者是冲洗过程混入水分，水分混入以后甚至会造成油液的乳化，整个油液的润滑功能就完全失去了。第三类是LubMon系列–它是对传感监测到的数据进行显示和处理。

◆主动式预测性维护
在以前设备的维护是被动式的。什么叫被动式的，有两个表现：第一，某个设备一直在使用，直到停机了，死掉了，才发现原来有个阀被卡住了，油液太脏太多颗粒物；或者可能有一台主泵由于水分过多造成油液乳化不能润滑而磨损甚至卡死了，在这样的情况发生停机，需要维修人员来现场，拆卸后发现哪些零部件需要更换，然后再去采购原备品备件，最后进行维修，这是一个较长的周期，往往这样的故障会让用户很头疼。
后来有部分用户形成一个周期性的维护，比如三个月就换一次备品备件，一个月就换一次油，这个是固定式的。不管它坏还是没坏，都要去做这个事情。这是预防性的措施，是可以来预防设备发生意外的失效，但是同时它也带来了成本的浪费，因为好多情况下是没达到使用寿命之前就过度地进行了维护保养。经济上不是最优选择。
现在我们提倡的预测性维护是主动式的，在设备的使用过程中，它实时地反映了设备的状态，油液是个什么状态？油液清洁度是一个什么状态？我们实时地去获取它的信息，然后在该保养的时候去保养，而不是提前过度保养，或者是直到停机、发生损坏失效了，我们再去保养，并在正确的时间提前发出报警通知信息。这将会大大地降低零件的意外破坏的可能，提高设备的使用率，延长设备的使用寿命，而且对备品备件的库存策略会有一个更好的优化依据。

总结
●通过使用智能传感器的预测性维护，可有效的降低总体成本
●设备状况变化的早期发现
●远程监控与数据处理，可直接进行设备运行状况分析
●自动化数据处理和信息通讯
●设备维护策略的优化

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