"Các hoạt động nào cần hiệu chỉnh, thực hiện dựa trên kết quả phân tích mỡ? Bạn xác định giới hạn của mỡ đã qua sử dụng có như dầu đã qua sử dụng không?"
Lấy mẫu mỡ đang trở nên phổ biến hơn đối với các tổ chức muốn nâng cao chương trình bôi trơn tin cậy của họ. Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp, việc phân tích mỡ chỉ được thực hiện sau khi đã xảy ra hư hỏng hoặc sự cố nào đó. Phân tích xu hướng của các mẫu mỡ đã chứng minh rằng việc phát hiện sớm các vấn đề của mỡ hoặc hư hỏng ổ trục có thể phát hiện bằng một chương trình phân tích tốt.
Trước khi có thể thực hiện các hành động khắc phục, bạn phải biết mình đang tìm kiếm điều gì và những thử nghiệm nào cần được thực hiện để có được thông tin cần thiết. Các giới hạn báo động phải được đặt ra để theo dõi tình trạng của mỡ và tình trạng của vòng bi. Bằng cách xem xét những kết quả này, bạn thường có thể phát hiện ra nguyên nhân gốc rễ của việc hư hỏng ổ trục sớm, cho phép thực hiện hành động khắc phục phù hợp.
Hình ảnh trên cho thấy hàm lượng Silic mài mòn nhiều trong mỡ, cho thấy sự ô nhiễm từ bên ngoài (bụi bẩn từ bên ngoài ổ đỡ xâm nhập vào). Trong hình ảnh bên dưới, vết mài mòn cắt nghiêm trọng cho thấy nguồn ô nhiễm mỡ là từ bên trong ổ đỡ. Các bề mặt bên trong ổ trục tiếp xúc với nhau, nó sẽ xé toạc ra.
Thử nghiệm mỡ có thể giúp Bạn xác định nguyên nhân gốc rễ của các hỏng hóc ổ đỡ. Nếu kết quả kiểm tra về độ nhớt và tiêu hao của phụ gia thấp hơn giới hạn cho phép của ổ đỡ quy định thì điều này cho thấy thời hạn sử dụng còn lại của mỡ đã hết và mỡ phải được thay sớm hơn.
Các giới hạn đối với mỡ trong quá trình sử dụng phải được thiết lập để xác định điều gì là bình thường, điều gì là bất thường và điều gì là quan trọng đối với máy móc. Các giới hạn này có thể được xác định bằng giá trị trung bình so với sự sai lệch của tiêu chuẩn, lấy các mẫu mỡ từ các loại thành phần giống nhau tại cùng một thời điểm (khoảng thời gian sử dụng như nhau). Từ các kết quả có thể lặp lại (trung bình) này, bạn có thể xác định điều gì là bình thường đối với các chỉ tiêu. Sau đó, bạn có thể quyết định điều gì nằm ngoài mức bình thường bằng cách sử dụng giá trị trung bình so với độ lệch của tiêu chuẩn.
Đối với các mẫu bình thường, giá trị trung bình của tất cả các dữ liệu bình thường được thêm vào độ lệch theo tiêu chuẩn của tất cả các dữ liệu thông thường. Những mẫu này được coi là "bình thường."
Các mẫu bất thường là hai lần sai lệch so với tiêu chuẩn của tất cả các mẫu thông thường khác cộng với giá trị trung bình. Những mẫu này được coi là "cảnh báo."
Các mẫu nghêm trọng là ba lần sai lệch so với tiêu chuẩn của tất cả các mẫu thông thường cộng với giá trị trung bình. Những mẫu này được coi là "Nguy hiểm".
Cũng như các loại dầu thông thường, dầu trong mỡ là thành phần thực hiện công việc (mang tải), vì vậy điều cần thiết là phải kiểm tra các đặc tính sau của mỡ: độ nhớt của dầu gốc trong mỡ (ASTM D445), tuổi thọ của các chất phụ gia (ASTM D5483), độ ẩm (ASTM D6304 hoặc D6304), các mảnh vụn mài mòn và số lượng hạt (ASTM D7690), điểm nhỏ giọt (ASTM D566-02) và độ đặc của mỡ (ASTM D1092).