近日,山东大学可持续制造中心高端装备健康监测课题组自主研发的“油液磨粒智能在线监测传感器”项目备受瞩目,该项目以“机器医生”理念重构装备健康管理体系,将加速工业运维从“被动维修”向“主动防护”转型,为万亿级高端装备市场提供可持续解决方案。
油液监测是工业装备健康管理的关键技术之一,其核心在于通过分析设备润滑油中携带的磨损颗粒、污染物及油液理化性能变化,评估机械部件的运行状态。
传统监测依赖实验室离线检测,需定期采样并通过铁谱分析、光谱检测等手段识别金属磨粒特征,存在滞后性强、数据连续性差等瓶颈。而现有在线油液监测传感器则存在着油液通量低,识别精度差,磨粒特征少三大痛点,难以满足现代工业需求。
基于以上市场难题,“智能在线监测传感器”项目应运而生,山东大学高端装备健康监测课题组针对市场三大痛点,分别研发了磁流驱动磨粒沉积技术、双摄全景磨粒成像技术、多维智能图像处理技术来提高油液监测器的通量、精度、特征。团队利用该技术将油液通量提高到120ml/min,设备检测精度提高到1μm,并且建立千种磨粒图像库,可捕捉齿轮箱、轴承等核心部件的早期异常磨损信号,实现了高精准的“边运行、边诊断”的实时监测模式。在研发过程中,团队形成具有自主知识产权的专利和独家保密的技术方案,共申请6项专利,2项软著。
图 1 智能在线监测传感器
依托智能在线监测传感器在通量、精度、特征等方面的优秀性能,传感器可应用在风电、高铁、盾构机等领域。在风电领域,该技术通过高精度磨损状态监测能力,实现对风机齿轮箱的早期故障预警闭环,显著降低运维成本;针对轨道交通场景开发的多维感知系统,可动态解析运行中高铁转向架核心部件的健康状态演变趋势,重构列车安全监测范式;在盾构装备方向,赋能盾构机等重型装备关键部件寿命预测,通过精准运维延长设备连续作业周期。
该传感器在润滑油通量、磨损监测精度、多特征获取能力等多方面均具有显著优势,已获相关领域权威专家联合推荐,且与多家企业达成合作意愿。
山东大学可持续制造中心高端装备健康监测课题组对油液磨粒智能在线监测技术的突破,为工业设备的预防性维护提供了新方法。在制造业正处于智能化转型和运维安全面临挑战的阶段,这一成果具有一定应用潜力,有助于推动装备运维技术的发展,并为相关产业的绿色升级及可持续发展提供参考依据,从而对构建绿色低碳社会形成技术支撑。
