Die Anzahl und Größenverteilung von Verschleißpartikeln im Schmieröl von Verbrennungsmotoren sind Indikatoren für den jeweiligen Zustand der Maschine. Veränderungen in der Größenverteilung, insbesondere ein Anstieg der Anzahl größerer Partikel zeigt häufig einen beginnenden Verschleiß von Maschinenteilen auf. Eine Überwachung der Verschleißpartikel im Schmieröl während des normal Betriebs der Maschine kann hilfreich dabei sein, den Zeitpunkt für eine Wartung der Maschine zu bestimmen bzw. einem fatalen Schaden, verursacht durch erhöhten Verschleiß, vorzubeugen.
Das Messsystem OILPAS nutzt eine optische Methode, bei der Partikel aus einem dünnen Ölfilm abgebildet und anschließend automatisch gezählt und klassifiziert werden. Dazu wird ein kontinuierlicher Strom unverdünnten Motorenöls dem Ölkreislauf der Maschine entnommen, durch das Messsystem gepumpt und an geeigneter Stelle zurückgeführt. In dem Messsystem wird ein kleiner Teil des Ölstroms durch eine dünne, transparente Flusszelle geleitet, die von einem hellen LED-Blitz durchleuchtet wird. Bilder des Ölfilms in der Flusszelle werden mittels einer Vergrößerungslinse und einer hochauflösenden Digitalkamera aufgenommen. Eigens entwickelte Bildverarbeitungsalgorithmen gleichen Helligkeitsschwankungen des Bildhintergrunds aus, erkennen, zählen und vermessen Objekte im Bild und klassifizieren diese z.B. als Verschleißpartikel oder Gasblase. Zuwachsraten bestimmter Partikelklassen werden überwacht, um kritische Maschinenzustände vorherzusagen.
Die Bildverarbeitungsalgorithmen wurden mit Hilfe von Ölproben aus Motoren mit unterschiedlichen Schadensbildern trainiert. Dabei konnte eine Unterscheidung des Schadens anhand der berechneten Partikeleigenschaften gezeigt werden. Darüber hinaus wurde das OILPAS Messsystem an Motorprüfständen erfolgreich getestet, wobei unter Anderem ein bevorstehender Schaden eines Kurbelwellenlagers frühzeitig erkannt werden konnte. Weiter konnte gezeigt werden, dass durch eine Auswertung der erkannten Gasblasen im Öl ein Wert für die Ölverschäumung abgeschätzt werden kann und berechnete Werte eine sehr gute Korrelation mit dynamischem Motorverhalten ausweisen.
TUHH, 2010
