埃克森美孚與西安交通大學機械工程學院攜手延長機械設備的“生命線”

　　以技術之力，為設備保駕護航

　　潤滑油液在線監測技術作為一種新型機械設備健康感知手段，將團隊的智能監測理念與工業化應用相結合，拓展現有機械設備狀態感知范圍、深化設備健康監測理論，成功論證了油液監測在設備早期故障的識別方面的優勢，階段性的建立油液在線監測預測性維護算法模型，從而幫助工業用戶提高運維效率，延長設備使用壽命。

現場工業級傳動系統復雜工況模擬臺架

　　目前，中國的經濟由高速增長轉向高質量發展階段。數字化經濟可優化產業結構，有效推進產業從量到質的升級。工業是中國經濟的“壓艙石”，在數字化浪潮下，工業設備的數字化運營面臨著空前的發展機遇。

　　而廣泛應用于各類工業設備中的潤滑油作為機械設備的“血液”，其質量和狀態直接影響著工業設備的機械性能、運行效率和維護成本。因此，通過數字化手段來監測油液的狀態可以有效幫助判斷設備潛在隱患，保障設備安全運行的基礎。

　　強強聯手，為高質量發展添翼

　　此次埃克森美孚和西安交大機械工程學院進行了多次的聯合試驗和測試，通過搭建工業級傳動系統復雜工況模擬臺架，安裝油液在線監測設備實時收集潤滑油相應數據，利用工業物聯網技術（IIoT）和人工智能（AI）技術迭代設備失效算法，逐步建立相應算法模型。

　　參與此次開發的團隊來自西安交通大學機械裝備智能感知與健康監測課題組，該課題組致力于復雜機電裝備智能制造與智能感知及預測性維護等研究，在新型傳感技術、機器學習、深度學習與機械設備故障診斷等方面有著良好的研究基礎。