摘要：近日，埃克森美孚与西安交通大学机械工程学院通过为期一年的合作，基于润滑油液在线监测技术携手在工业应用领域展开了深度研究。
以技术之力，为设备保驾护航
润滑油液在线监测技术作为一种新型机械设备健康感知手段，将团队的智能监测理念与工业化应用相结合，拓展现有机械设备状态感知范围、深化设备健康监测理论，成功论证了油液监测在设备早期故障的识别方面的优势，阶段性的建立油液在线监测预测性维护算法模型，从而帮助工业用户提高运维效率，延长设备使用寿命。
现场工业级传动系统复杂工况模拟台架
目前，中国的经济由高速增长转向高质量发展阶段。数字化经济可优化产业结构，有效推进产业从量到质的升级。工业是中国经济的“压舱石”，在数字化浪潮下，工业设备的数字化运营面临着空前的发展机遇。
而广泛应用于各类工业设备中的润滑油作为机械设备的“血液”，其质量和状态直接影响着工业设备的机械性能、运行效率和维护成本。因此，通过数字化手段来监测油液的状态可以有效帮助判断设备潜在隐患，保障设备安全运行的基础。
强强联手，为高质量发展添翼
此次埃克森美孚和西安交大机械工程学院进行了多次的联合试验和测试，通过搭建工业级传动系统复杂工况模拟台架，安装油液在线监测设备实时收集润滑油相应数据，利用工业物联网技术（IIoT）和人工智能（AI）技术迭代设备失效算法，逐步建立相应算法模型。
参与此次开发的团队来自西安交通大学机械装备智能感知与健康监测课题组，该课题组致力于复杂机电装备智能制造与智能感知及预测性维护等研究，在新型传感技术、机器学习、深度学习与机械设备故障诊断等方面有着良好的研究基础。
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