2025-04-15 山東大學高端裝備健康監測課題組

近日，山東大學健康監測課題組成功研發“智能在線油液磨粒傳感器”，聚焦風電設備運行中潤滑系統磨損監測難題，推出一整套實時、高精度的智能診斷方案，為風電領域注入綠色新動能。

潤滑油液被譽為設備的“血液”，其中攜帶的金屬磨粒是反映機械部件運行狀態的關鍵參數。長期以來，行業內對磨粒的識別多依賴實驗室離線檢測手段，如鐵譜分析、光譜檢測等，不僅檢測周期長、響應滯后，還難以滿足連續在線監測的需求。同時，現有在線監測傳感器還普遍存在油液通量低、識別精度差、可提取特征單一等技術短板，難以適配風電裝備高可靠、高效率的運維需求。

風力發電場

針對這些“卡脖子”難題，課題組創新性研發出一整套具備高通量、高精度、實時診斷能力的油液磨粒智能在線傳感器系統，實現對齒輪箱、軸承等核心部件早期異常磨損的精準捕捉與趨勢分析，具備“邊運行、邊診斷”的智能感知能力。目前已申請6項發明專利、2項軟件著作權，形成自主可控的核心技術體系。

智能在線監測傳感器系統示意圖

該傳感器已在風電場率先完成部署測試。數據顯示，其在齒輪箱早期磨損識別方面顯著提升預警精度，提前數周發出停機建議，有效避免突發故障和高額運維成本。

目前，該技術已獲得多家行業龍頭企業認可，正加快布局于軌道交通、盾構機、船舶等更多高端制造領域，并持續向產業化推進。

從磨粒識別到趨勢預警，從局部監測到全局診斷，山東大學可持續制造中心健康監測團隊以“智能化、自主可控、綠色高效”為核心導向，推動油液監測技術與工業智能運維深度融合，不僅為風電設備健康管理提供新范式，也為我國新能源與節能低碳產業發展貢獻堅實科技支撐。