油液磨粒监测是判断系统工作状态,进行设备维护、故障诊断以及寿命预测的重要方法。其中,感应式传感器通过运动磨粒产生的感应电压信号来感知润滑油液中磨粒的大小和分布情况。相较于其它原理的在线磨粒检测传感器,感应式磨粒检测传感器具有结构简单,不侵占油道,对油品质量不敏感等特性,使其在磨粒检测分析中受到广泛关注。然而,感应式传感器的磨粒检测灵敏度相对较低,在实际应用中传感器的可靠性和稳定性仍有待提高。此外,感应式传感器采集到的磨粒信号十分微弱,且常常淹没在较强的噪声之中,对磨粒信号特征指标提取的准确性构成挑战。为此,本文从传感器结构优化和信号处理算法两个方面,对提升感应式传感器的检测性能和信号特征提取展开研究。首先,通过磁极结构优化,设计出了基于旋转对称磁场的新型双感应线圈磨粒检测传感器,显著提升了油道内部的磁感应强度。然后,借助双感应线圈同步采集的检测信号和参考信号,提出了多维LMS自适应加权滤波策略。结果表明,所提传感器结构及自适应降噪策略能够极大地提升传感器的检测性能,在实现噪声抑制的同时保证磨粒信号的形态特征。本文的主要工作和结论如下:1、设计了基于旋转对称磁场的新型双感应线圈磨粒检测传感器,其中磁极采用了曲面设计,将感应线圈和流道全部包裹于磁极内部。该结构不仅显著提升流道内的磁场强度,还能够有效屏蔽部分外部电磁场对检测线圈的干扰,进一步提升检测精度。有限元分析结果表明,相对于平面磁极结构,曲面磁极能够将油道内部轴心线上的磁感应强度提高64.2%。2、建立了磨粒感应电压的绝对解析式,详细阐明了感应电压与磨粒参数,感应线圈参数以及磁场参数之间的显式关系,为线圈匝数的优化以及安装位置的选择提供了理论支持。在此基础上,通过合理的结构设计,将所建立的磨粒感应电压模型进一步简化,使其适用于信号处理和特征提取。最后,综合考虑各类干扰的特性以及感应线圈间的相关性等因素,建立了双感应线圈输出电压的信号模型。3、提出了多维LMS自适应加权滤波框架。该算法框架是根据噪声成分的内在特性实施的多级降噪策略,其基本思想包括以下三个步骤:1)运用低通滤波和参数估计来抑制高频随机噪声和谐波干扰;2)借助参考信号,执行LMS自适应滤波算法以进一步抑制低通滤波截止频率内的残余噪声。利用不同步长的LMS算法返回的信号之间稳定性的差异,提出一种自适应加权滤波方法,在实现噪声抑制的同时有效保护感应电压的完整性。3)提出了磨粒信号“分割-识别-计数”策略,通过对分割后信号的几何特征逐一进行特征提取和匹配,达到磨粒的精确计数的目的。4、搭建油液磨粒检测实验平台,对提出的双感应线圈磨粒检测传感器以及信号处理算法进行了实际测试和分析。实验结果显示,所提策略成功提取出直径50μm磨粒所产生的感应电压,且不破坏其形态特征。此外,基于提取到的不同尺寸磨粒感应电压的特征信息,建立了磨粒“幅值-体积”的耦合关系,从而实现了磨粒特征信息从定性到定量的跨越,极大地促进了磨粒检测结果的准确性,同时为进一步精确评估磨损程度提供重要支撑。