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壓鑄機的液壓系統的穩定運行決定了產品質量與生產效率。而油液作為液壓系統的 "血液"，油品品質狀態與壓鑄機的關鍵故障密切相關 —— 從液壓壓力波動、閥件卡滯到泵體磨損、系統效率下降等常見問題，往往源于油液污染、黏度異常或添加劑失效等潛在隱患。作為深耕油液監測領域十年的工程師，本文將系統梳理與油液品質相關的典型故障，剖析其根因，并針對性提出涵蓋多角度指標的監測方案，助力實現壓鑄機故障的前瞻性預警與精 準分析。

今天介紹的是關于內燃機通過監測油液反應設備故障的方面，據資料顯示，70%的故障是油液異常引發的。內燃機是一種動力設備，廣泛應用于車輛、船舶、發電機組等關鍵場景，其運行狀態直接關乎生產效率、運輸安全與能源成本。然而，內燃機長期在高溫、高壓、高轉速的嚴苛工況下運轉，內燃機油容易出現性能衰退、污染變質等問題，進而引發部件磨損、潤滑失效等故障。為保障內燃機穩定高 效運行，構建一套可靠的內燃機油在線監測方案迫在眉睫。本方案深入剖析不同行業內燃機應用特征，將油液監測指標與常見故障緊密結合，通過自研的全棧油液監測傳感技術、智能ai算法及油液云物聯網平臺，為內燃機運維管理提供全方面技術支撐。也歡迎對油液監測感興趣的朋友一起交流探討，我們希望能夠收集到更多不同工況的油液監測挑戰。

壓縮機作為核心動力設備，如果發生異常容易引發很多問題，今天主要講的是壓縮機油品類的故障，70%左右的故障來自于油品的異常，因為油品是作為壓縮機的 “血液”角色，油品質量出現問題，通常反應了其他部件出現了不同的異常，下面介紹一下壓縮機油常見故障分析與解決方案。通過在線監測的方式，部署傳感器，結合物聯網平臺，達到24小時監測+超閾值預警+分析異常的功能。使用方式有設備油箱安裝和取樣監測。

壓縮機作為工業生產的 “心臟” 設備，通過機械運動對氣體進行壓縮，大幅提升氣體壓力，實現氣體的輸送、儲存與能 量轉換。在制冷系統中，它驅動制冷劑循環制冷;在化工生產里，它為反應提供高壓環境;在氣動設備運行時，它保障穩定氣源供應。本壓縮機油在線監測方案主要為壓縮機設備提供高精專的智能化油液在線監測解決方案，從硬件到軟件結合，將壓縮機常見故障與理化指標監測相結合，利用油液云物聯網平臺搭載 AI 算法，實現壓縮機油異常的迅速預警、原因分析，并為客戶公司的壓縮機維護工程師提供可靠的維修建議，保障壓縮機的穩定運行，降低設備故障風險和維護成本。

為期三天的“2025中國工業設備智能運維大會暨創新成果展”在杭州圓 滿落幕。智火柴科技作為工業設備智能監測領域的領軍企業，憑借其創新的技術方案與重磅新品發布，成為全場焦點。在大會主論 壇上，智火柴副總經理袁鷹以《基于動態數據下重大裝備潤滑診斷技術研究》為議題發表演講，系統性闡述了動態數據在潤滑

切削液是用于金屬加工等行業的關鍵介質，它的品質的優劣直接關乎設備的運行狀態、加工精度以及生產效率。隨著加工工藝日益復雜，設備運行工況愈發嚴苛，傳統的切削液監測方式已難以滿足高 效生產與精細化管理的需求。因此，構建一套科學、精 準且智能的切削液在線監測系統迫在眉睫。該系統通過對切削液理化指標的實時監測、異常預警及深入分析，能夠為企業設備維護提供有力支撐，大大降低生產風險與成本，成為推動制造業向智能化、高 效化邁進的重要力量。

減速機作為設備與機械的關鍵傳動設備，保持穩定的狀態對整個生產流程非常之重要。然而，減速機在長期運行過程中，容易出現齒輪磨損、軸承故障、潤滑不 良、密封失效等常見故障，這些故障不僅會導致設備停機，影響生產效率，還可能帶來安全隱患。油液作為減速機內部的重要介質，其狀態的變化能夠直接反映減速機的運行狀況。通過油液監測技術，實時獲取油液的物理化學性質、污染物含量、磨粒信息等數據，可以實現對減速機故障的早期預警和準確診斷。本方案旨在為減速機提供一套完整的油液在線監測解決方案，結合油液云物聯網平臺和 AI 算法，實現油液異常的迅速預警、原因分析和維修建議提供，保障減速機的可靠運行。

本齒輪箱油在線監測方案聚焦全行業設備齒輪箱的油液在線監測技術，深入結合傳感器技術、AI 算法與防爆設計，通過對齒輪箱油液的實時動態監測，實現磨損、潤滑不 良、疲勞、污染、密封失效等典型故障的精 準識別與快速預警。方案不僅提供覆蓋石油化工、機械制造、電力冶金等多行業的差異化監測方案，更通過智能分析為設備維護工程師提供可落地的維修建議，助力企業構建高 效、安全、智能的齒輪箱運維體系。

在設備運轉環節中，空壓機是非常重要的一個部件，被譽為 “動力心臟”的空壓機，對于支撐礦山開采、化工制造、食品醫藥等關鍵領域的連續運轉有著不可替代的位置。據網上的數據統計，因潤滑失效導致的空壓機故障的占比超過 40%，傳統離線油樣檢測(如定期取油樣送去實驗室化驗)存在周期較長、滯后性強、人工干預導致誤差大等痛點，難以滿足高 端制造對設備機械要有可靠性的嚴苛要求。2025年，隨著工業互聯網與 AI 技術的深入結合，油液在線監測系統正從 “傳統的傳感器數據采集工具” 升級為 “搭載監測軟件的智能運維平臺”—— 通過對潤滑油中磨粒濃度、粘度、酸堿值、水分、溫度、介電常數等核心油質參數的實時感知，結合深入學習算法構建故障預測模型，實現從 “設備出現故障后維修” 到 “設備出現故障前預防” 的變革。