文献类型：期刊文章

作　　者：张杰[1] 冯伟[2] 宋雷[1] 刘明磊[2] 李桂青[3]

ZHANG Jie;FENG Wei;SONG Lei;LIU Minglei;LI Guiqing(Sinopec Zhongyuan Oilfield Puguang Branch,Dazhou Sichuan 635000,China;Guangzhou Mechanical Engineering Research Institute Co.,Ltd.,Guangzhou Guangdong 510700,China;Natural Gas Production and Marketing Plant of Zhongyuan Oilfield Branch,Puyang Henan 457001,China)

机构地区：[1]中国石油化工股份有限公司中原油田普光分公司,四川达州635000 [2]广州机械科学研究院有限公司,广东广州510700 [3]中原油田分公司天然气产销厂,河南濮阳457001

出　　处：《润滑与密封》

基　　金：中国石油化工股份有限公司科技开发项目(319022-12);国机集团重大科技专项(SINOMAST-ZDZX-2017-01-05);广东省科技计划项目(2020B1212070022);开发区国际科技合作项目(2018GH12)。

年　　份：2022

卷　　号：47

期　　号：4

起止页码：170-175

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD_E2021_2022、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：石化行业中的大型机组实时润滑数据是设备在线监测、智能诊断和预警的关键信息。为实现石化行业大型机组润滑状态的在线监测、智能诊断和预警,融合传感技术、网络通信、大数据和故障诊断技术,设计基于机电液一体化的油液在线安全监控与智能预警系统;应用多传感器采集的润滑油温度、水分、黏度、介电常数和污染度等实时数据,实现润滑系统的在线监测、智能诊断和预警,并构建了远程分布式在线监测系统;专家诊断系统根据自回归滑动平均模型,结合设备状态和润滑油性能指标退化机制建立润滑油劣化模型,推导润滑油性能退化直至失效前的剩余寿命,实现预测设备润滑磨损状态的功能。实际工程应用表明,该系统的预测结果和离线检测结果趋势一致,表明该系统能准确预警润滑系统潜在的故障风险,为制定设备维护计划提供科学依据。

关 键 词：大型机组 专家诊断系统 润滑油劣化模型  磨损状态预测  

分 类 号：TH117.2] TP212]