LaserNet 系列多功能磨粒分析儀遵循并滿足ASTM D7596標(biāo)準(zhǔn)，可實現(xiàn)對設(shè)備的磨損原因（智能磨粒識別及分類，即：智能鐵譜技術(shù)）、設(shè)備磨損程度（鐵磁性顆?？偭慷勘O(jiān)測及大尺寸鐵磁性顆粒的計數(shù)）以及油液的污染程度（油液污染度，ISO、NAS污染度等級）進(jìn)行快速定性定量分析。

  下面我們通過一個具體案例來了解多功能磨粒分析儀如何助力齒輪箱加速失效的實驗。

  賓夕法尼亞州立大學(xué)在機械診斷試驗臺（MDTB）上對單級減速齒輪箱進(jìn)行失效測試。齒輪箱在額定載荷下運轉(zhuǎn)4天，使被測齒輪箱從磨合期進(jìn)入正常磨損期。然后在3倍額定扭矩力下繼續(xù)運行，直至齒輪箱失效。在此過程中，每個兩小時從齒輪箱進(jìn)行取樣測試，并用多功能磨粒分析儀對結(jié)果進(jìn)行趨勢和分類分析。多功能磨粒分析儀的趨勢分析可以按照磨粒類型進(jìn)行分類瀏覽、可以按照磨粒的尺寸范圍進(jìn)行瀏覽、還可以按日期進(jìn)行瀏覽。

  由分析的結(jié)果也就是顆?？倲?shù)分布圖可以看出，磨合期結(jié)束后，磨粒的產(chǎn)生速度逐漸小于磨粒的消亡速度， 所以總的顆粒數(shù)呈下降趨勢。在嚴(yán)重過載條件下，切削磨損及接觸磨損變化不大, 但疲勞磨損現(xiàn)象非常嚴(yán)重，呈明顯上升趨勢。