智能诊断再突破！油液磨粒传感器赋能风电装备智能运维

2025-04-15 山东大学高端装备健康监测课题组

近日，山东大学健康监测课题组成功研发“智能在线油液磨粒传感器”，聚焦风电设备运行中润滑系统磨损监测难题，推出一整套实时、高精度的智能诊断方案，为风电领域注入绿色新动能。

润滑油液被誉为设备的“血液”，其中携带的金属磨粒是反映机械部件运行状态的关键参数。长期以来，行业内对磨粒的识别多依赖实验室离线检测手段，如铁谱分析、光谱检测等，不仅检测周期长、响应滞后，还难以满足连续在线监测的需求。同时，现有在线监测传感器还普遍存在油液通量低、识别精度差、可提取特征单一等技术短板，难以适配风电装备高可靠、高效率的运维需求。

风力发电场

针对这些“卡脖子”难题，课题组创新性研发出一整套具备高通量、高精度、实时诊断能力的油液磨粒智能在线传感器系统，实现对齿轮箱、轴承等核心部件早期异常磨损的精准捕捉与趋势分析，具备“边运行、边诊断”的智能感知能力。目前已申请6项发明专利、2项软件著作权，形成自主可控的核心技术体系。

智能在线监测传感器系统示意图

该传感器已在风电场率先完成部署测试。数据显示，其在齿轮箱早期磨损识别方面显著提升预警精度，提前数周发出停机建议，有效避免突发故障和高额运维成本。

目前，该技术已获得多家行业龙头企业认可，正加快布局于轨道交通、盾构机、船舶等更多高端制造领域，并持续向产业化推进。

从磨粒识别到趋势预警，从局部监测到全局诊断，山东大学可持续制造中心健康监测团队以“智能化、自主可控、绿色高效”为核心导向，推动油液监测技术与工业智能运维深度融合，不仅为风电设备健康管理提供新范式，也为我国新能源与节能低碳产业发展贡献坚实科技支撑。