On-Board-Labor Aktuelle Entwicklungen in der Ölzustandsüberwachung für mobile und industrielle Anwendungen

Autor / Redakteur: Dr.-Ing. Thomas Meindorf, Product Support Manager Parker Hannifin und Stuart Lunt, Research Manager Parker Kittiwake / M.A. Bernhard Richter

Die Überwachung des Ölzustands stellt ein zentrales Element zur Absicherung von Investitionen dar. Mit einem zunehmenden Impuls in Richtung der Entscheidungsfindung in Echtzeit werden Verzögerungen, wie sie typischer Weise bei Labor-Ölanalysen auftreten, immer weniger akzeptiert. Zahlreiche Ölqualitätsparameter können aber mit Hilfe von Sensoren unmittelbar online überwacht werden.

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Abbildung 1: Verschleißpartikelsensorsignale
Abbildung 1: Verschleißpartikelsensorsignale
(Bild: Parker Hannifin)

Dieser Beitrag liefert einen Überblick über die gegenwärtig verfügbaren Sensoren, sowie deren Vorteile und Einschränkungen, und wirft einen Blick auf die aktuellen Entwicklungen, wobei insbesondere die folgenden drei Bereiche betrachtet werden: Kontamination durch metallische Verschleißpartikel, Messung des Gesamtwassergehalts und Bestimmung der Ölviskosität im Betrieb.

Einleitung

Die zustandsorientierte Instandhaltung (Condition Based Maintenance – CBM), bei der die aktive Überwachung der wichtigsten Ölparameter dazu genutzt wird, den Zustand der Maschine und die Serviceintervalle zu bestimmen, stellt eine sich in den letzten Jahren - auch angesichts verbesserter Messtechniken - deutlich entwickelnde Wartungsphilosophie dar. CBM bietet ein Potential für Einsparungen bei den Betriebskosten, sowie für eine gesteigerte Betriebsleistung und für Verbesserungen der Maschinensicherheit. Die Daten für das CBM werden traditionell durch regelmäßige Ölanalyse in Laboren bereitgestellt. Der Bedarf an Online- und Echtzeit-Anwendungen für die Erfassung und Überwachung des Ölzustands ist jedoch leicht zu erkennen. Sensoren vor Ort vermeiden Probleme bei der Probenentnahme, Zeitverzögerungen von der Probennahme bis zur Bereitstellung der Ergebnisse und Fehler in der Analyse. Es wurden und werden beträchtliche Anstrengungen unternommen, um einfache, robuste und kosteneffiziente Sensoren und Systeme für die Überwachung von relevanten Ölzustandsparametern zu entwickeln.

Labore für die Ölanalyse verwenden eine Reihe von Prüfverfahren und -geräten für die Prüfung von Schmiermitteln. Nicht alle diese Methoden können direkt auf die Online-Erfassung übertragen werden, ohne dabei auch die umfassende Komplexität und den entsprechenden Aufwand mit zu berücksichtigen. Auf dem Automobilmarkt, auf dem die Kosten einen wesentlichen Faktor darstellen, wurden bisher im Wesentlichen nur dielektrische Messverfahren in einem größeren Umfang zur Trendbestimmung der Ölqualität umgesetzt1.

Die dielektrischen Eigenschaften der Schmieröle werden durch viele Faktoren beeinflusst, z. B. durch Oxidation, Kraftstoffverdünnung, Rußgehalt, Additivgehalt und eindringendes Wasser bzw. Kühlmittel. Es ist nicht möglich, die einzelnen Faktoren bei den beobachteten Änderungen genau aufzuschlüsseln. Trotzdem kann durch diese Sensoren in Kombination mit einigen anderen Motoren- und Belastungsparametern eine zuverlässige Prognose für die Restnutzungsdauer von Betriebsölen getroffen werden, was für flexible Serviceintervalle und optimierte Betriebskosten sorgt.

Auf anderen Märkten, auf denen die Investitionskosten größer sind, z. B. bei See-, Bergbau- und Offshore-Anwendungen, und auf denen das Erfordernis einer Echtzeitüberwachung eine größere Relevanz besitzt, steht der Einsatz von Online-Überwachungssensoren für den Ölzustand immer noch fast am Anfang.

Handelsübliche Ölsensoren für kostenintensiven Motoren und Maschinen umfassen Sensoren zur Messung von Kapazität, Feuchtigkeit (gelöstes Wasser), Verschleißpartikeln (einschließlich Eisengehalt und Partikelzählung) und Viskosität. Von diesen Sensoren scheinen die dielektrischen Ölqualitätssensoren am gängigsten zu sein, obwohl diese, wie vorstehend angemerkt, nicht in der Lage sind, die Ölprobleme genau zu diagnostizieren.

Ölzustandssensoren – Trends in der Messtechnik

Verschleißmessung

Zählersysteme für metallische Verschleißpartikel, die eine induktive Technologie nutzen2, stehen seit einiger Zeit auf dem Markt zur Verfügung. Mit Hilfe einer Kombination aus symmetrischen Feldspulen und Messspulen können diese Geräte Partikelgrößen bestimmen sowie zwischen Eisen- und Nichteisenmetallen unterscheiden. Die Unterscheidung zwischen Eisen- und Nichteisenmetallen erfolgt dabei durch die Auswertung der Phasenbeziehung (Abbildung 1). Die Empfindlichkeit für Eisenpartikel ist größer als für Nichteisenpartikel, da diese zwei Materialien unterschiedlich auf das Magnetfeld reagieren. Zusätzlich steigt auch die Empfindlichkeit für beide Materialien mit abnehmender Größe der Bohrung. Durch Fortschritte in der Mess- und Auswertetechnik konnte in jüngerer Zeit die Messauflösung bei einem Ölleitungsdurchmesser von 10 mm deutlich gesenkt werden, auf 40 µm Äquivalentkugeldurchmesser bei Eisenmetallen und auf 135 µm bei Nichteisenmetallen.

Diese Messauflösung steht in einem Kontrast zu den Werten, die bei der optischen Partikelzählung erzielt werden, da hier Partikel bis in den Submikronbereich, typischer Weise bei Hydraulikölen niedrigen Mikrometerbereich, aufgelöst werden können. Die Systeme zur optischen Partikelzählung sind jedoch eher für die Bestimmung der Ölreinheit, beispielsweise in hydraulischen oder elektrischen Anwendungen, als für die Überwachung des Verschleißes von Maschinen geeignet.

Abbildung 1: Verschleißpartikelsensorsignale
Abbildung 1: Verschleißpartikelsensorsignale
(Bild: Parker Hannifin)

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Typische Anwendungen für Verschleißpartikelsensoren (Abbildung 2). sind Turbinen, Getriebe oder Antriebsstränge, wobei ein zunehmendes Interesse bei Getrieben für Windkraftanlagen besteht.

Abbildung 2: Verschleißsensor für Metallpartikel
Abbildung 2: Verschleißsensor für Metallpartikel
(Bild: Parker Hannifin)

Verschleißmessung - Beispiel Windturbine

Nachfolgend sind einige aktuelle Ergebnisse eines Feldversuchs für eine Windturbine dargelegt.

Abbildung 3: Aufbau eines Feldversuchs
Abbildung 3: Aufbau eines Feldversuchs
(Bild: Parker Hannifin)

Der Sensor befindet sich in der Nähe des Hauptgetriebefilters in der Gondel, wobei ein Teil des zurückfließenden Öls vor dem Filter über ein speziell entwickeltes Gehäuse umgeleitet und vor Wiedereinleitung in den Filter durch den Sensor geleitet wird (Abbildung 3). Aufgrund des abgelegenen Aufstellorts und des beschränkten Zugangs werden die Daten gesammelt und regelmäßig paketweise über ein Mobilfunknetz zur Anzeige und Überwachung an einen Zentralserver übertragen. Die Aktualisierungsrate ist variabel, liegt jedoch normalerweise bei 2 Minuten. Die Daten können über einen Web-Browser angezeigt werden. Es ist zu beachten, dass weitere Daten zu den Betriebsbedingungen und sonstigen Ölparametern für Korrelationszwecke auf die gleiche Weise erfasst wurden.

Als Beispiel wird ein Teil der gesammelten Daten in Abbildung 4 dargestellt, wobei zwischen Oktober 2009 und den ersten Tagen im November 2009 zahlreiche „Ereignisse“ in den 5 dargestellten Kanälen, welche die Eisenpartikel erfassen, zu beobachten sind.

Wenn man zuerst die Werte für die Klasse 60 µm bis 100 µm in Abbildung 4 betrachtet, kann man eine kleine stufenförmige Veränderung am 03.10.2009 erkennen, die nachfolgend als Ereignis #1 bezeichnet wird, sowie eine zweite, noch kleinere stufenförmige Veränderung am 09.10.2009, gefolgt von einigen weiteren und bedeutenderen Stufen ab dem 24.10.2009 (Ereignis #2). In Abbildung 5 ist der Zusammenhang zwischen Partikelerzeugungsrate während Ereignis #1 und verschiedenen aufgezeichneten Windparametern – Durchschnittsgeschwindigkeit, Standardabweichung der Windgeschwindigkeit, etc. aufgezeigt.

Abbildung 4: Aufsummierte Eisenwerte
Abbildung 4: Aufsummierte Eisenwerte
(Bild: Parker Hannifin)

Abbildung 5: Korrelation von Partikelerzeugungsrate und Windparametern für Ereignis #1
Abbildung 5: Korrelation von Partikelerzeugungsrate und Windparametern für Ereignis #1
(Bild: Parker Hannifin)

Die Erklärung für die beobachteten Ereignisse in Abbildung 5 liegt darin, dass das Steuerungssystem der Turbine die Blätter aufgrund zunehmender Windgeschwindigkeiten abgeschaltet hat. Dabei wurden die Getriebelager belastet. Für diese plötzlichen Lastimpulse wird angenommen, dass sie zu einer Beschädigung geführt haben, was auch durch die verstärkte, wenn auch nur kurzzeitige Erzeugung von Verschleißpartikeln erkennbar ist. Während der folgenden Tage mit starkem Wind wurden weitere Ereignisse beobachtet, und es wurde die Entscheidung getroffen, die Turbine abzuschalten, das Öl und den Filter zu wechseln und eine gründliche Untersuchung im Rahmen des nächsten Services durchzuführen. Eine Boroskopuntersuchung zeigte einen Abrieb an den Lagerrollen sowie abgenutzte Wellenzahnräder (Abbildung 6a und 6b). Nachfolgende Analysen der Filterpartikel mit optischem Mikroskop und Elektronenmikroskop zeigten beträchtliche Mengen an Verschleißmaterial, das hauptsächlich aus Eisen bestand, wobei die Gesamtmasse um das ca. 3-fache im Vergleich zur letzten Filteranalyse erhöht war.

Abbildung 6a: Rollenelemente
Abbildung 6a: Rollenelemente
(Bild: Parker Hannifin)
Abbildung 6b: Wellenzahnräder
Abbildung 6b: Wellenzahnräder
(Bild: Parker Hannifin)

Nach Prüfung der Mikroskop- bzw. Boroskopbilder und der Ölanalyseberichte aus dem Labor beschlossen die Turbineningenieure, dass der Schaden überschaubar war und dass die Windturbine weiter bei ihrer Nennleistungsfähigkeit, aber mit erhöhter Überwachung, betrieben werden kann.

Verunreinigungen: Absoluter Wasser- und Rußgehalt

Die Wasserkontaminierung von Schmier- und Hydraulikölen hat ernsthafte Auswirkungen und kann zu katastrophalen Ausfällen führen. Beispielsweise kann sich bei nur 0,1 % (1000 ppm) Wasser die Lebensdauer der Lager auf 25 % der normalen erwarteten Lebensdauer verringern3. Es ist daher nicht überraschend, dass die Messung des Wassergehalts häufig ganz oben in den Laborberichten zur Ölanalyse steht. Für Online-Anwendungen bieten zahlreiche Hersteller kapazitive Wassersensoren an, um die Menge des im Öl gelösten Wassers zu überwachen, den sog. relativen Wassergehalt. Ein poröses Polymermaterial in Kontakt mit dem Öl dient als Dielektrikum zwischen den Messelektroden. Die Migration von Wassermolekülen in dieses Polymer führt zu einer Veränderung der Kapazität zwischen den Elektroden, was gemessen werden kann. Feuchtigkeitssensoren reagieren auf einen zunehmenden Wassergehalt, verbleiben aber dann auf dem Maximalwert, der auf der Sättigungsgrenze liegt. Ab diesem Punkt führt jedes weitere Eindringen zu freiem und ungelöstem Wasser, was sich bei Maschinenanwendungen im Allgemeinen als sehr gefährlich darstellt. Die Sättigungsgrenze ist vom Typ und Zustand (u.a. Alter, Temperatur) des Öls abhängig, bei unpolaren Ölen kann sie bei wenigen 100 ppm liegen, bei polaren und speziell additivierten Ölen kann die Sättigungsgrenze bei einigen 1000 ppm liegen.

Je nach Zielsetzung ist aber neben der Messung des relativen Wassergehaltes auch der absolute Wassergehalt, von Null bis weit über die Sättigungsgrenze hinaus, von Interesse.

Zu diesem Zweck hat Parker einen Infrarot-Sensor entwickelt, der für die Messung des Wasser-in-Öl-Gehalts bis zu einer Grenze von 2 % (20.000 ppm) geeignet ist. In Abbildung 7 ist eine schematische Darstellung dargelegt. In diesem Sensor wird die IR-Strahlung aus einer Breitbandquelle durch eine Inline-Durchflusszelle, die mit IR-durchlässigen Fenstern ausgestattet ist, fokussiert. Die übertragene IR-Strahlung wird durch zwei Festkörperdetektoren, die jeweils mit einem engen optischen Bandpassfilter ausgestattet sind, aufgezeichnet. Die mittlere Wellenlänge eines dieser Filter wurde so gewählt, dass sie der Absorption der IR-Strahlung durch das Wasser (eigentlich die O-H-Bindungsvibration im Wasser) entspricht, und die andere einer Wellenlänge entspricht, die keine Wasserabsorption zeigt (Referenzkanal). In sauberen Ölen bezieht sich der Unterschied in der Übertragung bei diesen zwei Kanälen auf die Absorption der IR-Strahlung durch das Vorhandensein von Wasser. In verschmutzten Ölen zeigt sich in beiden Kanälen aufgrund der Verteilung der Schwebstoffteilchen eine zusätzliche Dämpfung, beispielsweise als Ruß bei Dieselmotoren. Während des Betriebs kann die Menge des Rußes geschätzt werden, indem die Übertragung des verschmutzten Öls auf einen zuvor bestimmten Wert für das saubere Öl im Referenzkanal verglichen wird. Ein veröffentlichtes Protokoll, DIN 51452 /8/, kann dann dazu verwendet werden, den prozentualen Gewichtsanteil des Rußes auf Grundlage der beobachteten Reduzierung der übertragenen Strahlung zu berechnen. Die IR-Dämpfung aufgrund der Rußverteilung ist von der Wellenlänge abhängig, was für eine entsprechende Korrektur für die unterschiedlichen mittleren Wellenlängen der Filter für den Wasserkanal berücksichtigt werden muss.

Abbildung 7: Schematische Darstellung – IR-Gesamtwassersensor
Abbildung 7: Schematische Darstellung – IR-Gesamtwassersensor
(Bild: Parker Hannifin)

Die Kalibrierung des Geräts erfolgt durch Messung der IR-Übertragung als eine Funktion des Wassergehalts in kontaminierten Ölproben. Abbildung 8 zeigt den Verlauf des Absorptionsgrades für ein typisches frisches Mineralschmieröl, das mit Wasser von 0 auf ca. 14.000 ppm dosiert wurde. Der Absorptionsgrad wird als Logarithmus des Verhältnisses zwischen der gemessenen IR-Übertragung für die leere Durchflusszelle und der IR-Übertragung der kontaminierten Probe berechnet. Die Steigung der Kalibrationskurve definiert somit die Reaktion des Sensors auf Änderungen des Wassergehalts und der Versatz (Schnittpunkt) unterliegt dem inherenten Absorptionsgrad des Öles und dessen Additivierung oder Kontaminanten (z. B. enthalten Glykol und Carbonsäuren O-H-Bindungen). Um den Einfluss von Restwassergehalt z.B. in der Frischprobe auszuschließen, wird der Gesamtwassergehalt mit Hilfe des Karl-Fisher-Verfahrens gemessen. Somit ist es möglich, die Kalibrationskurve für jede Art von Öl vollständig zu definieren.

Abbildung 8: IR-Wassersensorkalibrierung
Abbildung 8: IR-Wassersensorkalibrierung
(Bild: Parker Hannifin)

Abbildung 9 zeigt die Korrelation der Rußmessung nach DIN 51452 für Ölproben, die mit unterschiedlichem Ruß- und Wassergehalt hergestellt wurden (1.000 bis 10.000 ppm). Für jede Ruß-Konzentrationsstufe besteht eine leichte Verteilung innerhalb der Gruppe aufgrund des variierenden Wassergehaltes, wobei die gezeigte Korrelation immer noch sehr gut ist.

Abbildung 9: Korrelation der gemessenen Rußwerte mit den vorbereiteten Werten
Abbildung 9: Korrelation der gemessenen Rußwerte mit den vorbereiteten Werten
(Bild: Parker Hannifin)

Ein weiterer Datensatz (Abbildung 10) zeigt den Wasserabsorptionsgrad für Proben des gleichen Öltyps wie in Abbildung 9, jedoch mit einem ähnlichen Gehalt an Ruß (0,5 %) und nach der Korrektur der Reaktion aufgrund der durch den Ruß verursachten Dämpfung. Die wichtige Feststellung hierbei ist, dass die Steigung dieser Kalibrationskurve (Steigung=0,487) ausgezeichnet mit der Steigung für das saubere Öl (Steigung=0,492) übereinstimmt.

Abbildung 10: Wassergehaltsmessungen mit korrigiertem Rußwert
Abbildung 10: Wassergehaltsmessungen mit korrigiertem Rußwert
(Bild: Parker Hannifin)

Absoluter Wasser- und Rußgehalt – Beispiel Schiffsapplikation

Daten aus einem Feldversuch (Abbildung 11) an Bord eines Containerschiffes mit einem 6-Zylinder MAN B&W 6L70MC Mk6 Kreuzkopfdiesel mit niedriger Drehzahl sind in Abbildung 12 dargelegt. Das Systemöl wurde kontinuierlich überwacht, und es wurden regelmäßig Proben für eine Analyse in einem nicht angeschlossenen Labor genommen – diese letztgenannten Punkte werden ebenfalls zum Vergleich mit dargestellt. Der Anstieg des Wassergehalts, der für Anfang Mai 2011 zu sehen ist, konnte auf eine fehlerhafte Dichtung in einem dampfbeheizten Inline-Ölreiniger zurückgeführt und bei einem nachfolgenden Hafenaufenthalt korrigiert werden. Hiernach ging der Wassergehalt auf einen normalen Wert zurück.

Abbildung 11: Aufbau des Messsystems
Abbildung 11: Aufbau des Messsystems
(Bild: Parker Hannifin)

Abbildung 12: Trend-Plot für Systemölkontamination
Abbildung 12: Trend-Plot für Systemölkontamination
(Bild: Parker Hannifin)

Viskositätsmessung

Die Viskosität ist eine essentielle physikalische Eigenschaft für Öle. Beispielsweise legen Motoren- und Maschinenbauer die Viskositätsgrade nach strengen Tests fest, um so den Verschleiß zu minimieren und die Lebensdauer der Ausrüstung zu optimieren. Wesentliche Änderungen der Viskosität des Betriebsöls können ein mögliches Problem anzeigen und erfordern eine weitere Untersuchung. Trotzdem stehen nur wenige robuste Online-Messverfahren zur Bestimmung der Viskosität auf dem Markt zur Verfügung, obwohl ein beachtliches Interesse an der Entwicklung von miniaturisierten Geräten besteht4. Sensoren vom Schwingkolbentyp sind verfügbar und werden umfassend in der verarbeitenden Industrie verwendet. Das geringe Spaltmaß zwischen Kolben und Bohrung stellt jedoch beispielsweise bei der Verwendung von Dieselmotoren mit einer hohen Rußbelastung ein Problem dar und kann zu Ablagerungen und nachfolgender Verklemmung führen.

Weitere kommerzielle Sensoren sowie Forschungssensoren verwenden mikroakustische Resonatoren im Ultraschall- bzw. Hochfrequenzbereich zur Messung Viskosität. Bei den sog. Dickenscherresonatoren steht ein Schwingkristall in Kontakt mit dem Öl, wobei entweder dessen Frequenzänderung ausgewertet wird oder die Änderung dessen Dämpfung. Die Eindring- oder Erfassungstiefe eines solchen Geräts ist jedoch umgekehrt proportional zur Quadratwurzel der Schwingfrequenz, und bei Ölen mit langkettigen Viskositätsmodifikatoren kann eine Abweichung vom erwarteten, idealen Verhalten beobachtet werden5. Trotzdem stehen solche Sensoren auf dem Markt zur Verfügung und umfassen Systeme, die gleichzeitig die Viskosität und die dielektrischen Eigenschaften überwachen können6.

Um einige der beschriebenen Schwierigkeiten zu umgehen bietet es sich an mit einem alternativen, magnetostriktiven Verfahren bei deutlich niedrigeren Frequenzen zu messen7. Hierbei wird ein dünner Metallstreifen impulsweise in einen resonanten, longitudinalen Vibrationsmodus versetzt. In Abbildung 13 ist eine Prinzipskizze dargestellt.

Durch Anwendung eines kurzen Magnetimpulses kann einem magnetostriktiven Streifen ein mechanischer Impuls verliehen werden, der eine Vibration induziert. Der gegenteilige Effekt – bekannt als der Villari-Effekt – bei dem eine Änderung der mechanischen Belastung eines magnetostriktiven Materials zu einer Änderung der magnetischen Empfindlichkeit des Materials führt, kann dazu genutzt werden, das resultierende Abklingmuster nachzuverfolgen.

Abbildung 13 - Vibrationsstreifen-Viskositätssensor
Abbildung 13 - Vibrationsstreifen-Viskositätssensor
(Bild: Parker Hannifin)

Andere Arten von Vibrationselement-Viskositätssensoren, z. B. Stimmgabel oder das Torsionsschwingdesign, sind in der verarbeitenden Industrie vorherrschend und nutzen im Allgemeinen die piezoelektrische Erregung und Erfassung.

Abbildung 14 zeigt das typische Abklingprofile für Luft (rot) und für Öl mittlerer Viskosität (grün). Die Zunahme der Abklingrate der einzelnen Schwingungen – im Zoom detailliert dargestellt – ist bei Öl gegenüber Luft sehr ausgeprägt und resultiert aus der viskosen Dämpfung des Sensorelementes. Die Abklingkurve gehorcht dabei einem exponentiellen Ansatz, gekennzeichnet durch eine Abklingkonstante:

s(t)=a.e(-b.t) (1)

wobei s(t) das beobachtete Signal nach der Zeit t ist, a die anfängliche Amplitude bei t=0, und b die Abklingkonstante.

Abbildung 14 - Typische Abklingprofile
Abbildung 14 - Typische Abklingprofile
(Bild: Parker Hannifin)

Abbildung 15 - Sensorkalibrierungsdaten
Abbildung 15 - Sensorkalibrierungsdaten
(Bild: Parker Hannifin)

Die Abklingrate kann als lineare Funktion der Quadratwurzel des Produkts aus Viskosität und Dichte8 des Öls dargestellt werden. Abbildung 15 zeigt die gemessenen Abklingraten als eine Funktion der Quadratwurzel des Produkts von zertifizierten Viskositäten und Dichten in Einheiten von Centipoise (cP) und Gramm pro Kubikzentimeter (g/cm3) für verschiedene handelsübliche Viskositätsgrade bei unterschiedlichen Temperaturen zwischen 25 und 70 °C. Bei jeder Messung wurde das Öl mit ± 0,1 °C stabil auf einer Temperatur gehalten, und es wurden bis zu 100 Wellenformen aufgenommen und analysiert. Die erforderliche Zeit zur Aufnahme und Verarbeitung einer einzelnen Wellenform liegt im Bereich von 20 Millisekunden (Abbildung 14), zur Erhöhung der Messgenauigkeit und besseren Auswertung können Messungen mehrfach durchgeführt und gemittelt werden, wodurch Livemessungen bis zu 1 Sekunde betragen können.

Abbildung 15 zeigt auch einen Vergleich zwischen gemessenen Viskositäten und den theoretischen Viskositäten laut Herstellerangeben. Insgesamt ergibt sich für den betrachteten Viskositätsbereich zwischen 0,7 cP und 900 cP ein Konfidenzniveau von über 99%.

Zusammenfassung und Schlussfolgerung

In den letzten Jahren konnte eine rasante technische Entwicklung auf dem Gebiet der Ölzustandssensorik beobachtet werden. Ölsensoren sind für verschiedensten Aspekte und Fragestellungen rund um die Anlagen und Ölüberwachung verfügbar. Hierbei muss stets das Ziel der Überwachung aber auch spezielle Marktanforderungen und der wirtschaftliche Aspekt im Auge gehalten werden. Als Schlüsselparameter zur Ölzustandsbeurteilung, insbesondere in Schmierstoffanwendungen, werden heutzutage dielektrische Öleigenschaften, der Wassergehalt, je nach Anwendung absolut oder relativ, die Viskosität und der Gehalt an Verschleißmetallen herangezogen. Hierbei muss der Anwender einen Fokus auf die genauen Unterschiede und deren Vor- und Nachteile legen, um die für seine Anwendung ideale Zustandserfassung zu implementieren. (br)

Literatur

1 Irion E, Land K, Gürtler T and Klein M, „Oil-Quality prediction and Oil-Level Detection with the TEMIC QLT-Sensor Leads to Variable Maintenance Intervals“, SAE Technical Paper Series, No. 970847, (1997).

2 Whittington H W, Flynn B W and Mills G H, „An Online Wear Debris Monitor“ Meas.Sci.Technol., 3, S. 656-661, (1992).

3 Cantley. R E. „The Effect of Water in Lubricating Oil on Bearing Fatigue Life“ ASLE Transactions 20, 244-248, (1976).

4 Agoston A, Keplinger F and Jakoby B, „Evaluation of a vibrating micromachined cantilever sensor for measuring the viscosity of complex organic liquids“ und darin enthaltene Literatur. Sensors and Actuators A 123-124, S. 82-86, (2005).

5 Agoston A, Ötsch C and Jakoby B, „Viscosity sensors for engine oil condition monitoring – Application and interpretation of results“ Sensors and Actuators, A 121, S. 327-332, (2005).

6 Sengenuity Viscosity Sensors; http://www.sengenuity.com/viscositysensor.html

7 Roth W and Rich S R, „A New Method for Continuous Viscosity Measurement. General Theory of the Ultra-Viscoson“, J.Appl.Phys., vol 24, S. 940-950, (1953).

8 Lynnworth L C, Ultrasonic Measurements for Process Control, Academic Press, (1989). S. 560.

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