1、行业痛点
传统的流体监测数据是孤立的，无法支持预测性维护决策。
2.航丰智能生态系统解决方案
北京航峰在智能运维和润滑管理领域打造了一体化的软硬件闭环解决方案。通过多参数传感、边缘智能和工业人工智能算法，它可以协同监控设备健康和润滑油性能，促进主动维护。该解决方案的核心在于将流体数据融入设备全生命周期管理，克服“机械监控与润滑管理分离”的传统运维痛点。
3、技术架构
4. 全参数实时流体监测
监测参数 | 技术原理 | 故障警告值 |
磨损碎片 | 激光光学计数+显微成像 | 识别异常磨损类型（切削/疲劳）和源部件 |
水分含量 | 电容式传感器（精度±0.1%） | 防止油膜破裂引起的轴承腐蚀/齿轮点蚀 |
粘度变化 | 微振动粘度计（动态跟踪） | 警告油氧化或被异物污染 |
介电常数 | 射频检测 | 快速评估整体油降解水平 |
污染程度 | 激光遮蔽法 | 控制液压系统清洁度，防止阀芯粘连 |
酸/碱值 (TAN/TBN) | 红外光谱 | 快速评估润滑剂老化和外部污染 |
5. 体液健康诊断AI模型
寿命预测模型： 根据流体理化参数+设备运行工况（负载/温度），预测剩余使用寿命（RUL），动态调整换油周期。
案例：矿用卡车发动机机油更换周期从500小时延长至800小时，每年节省18%的润滑成本。
磨损根本原因分析： 将振动谱（例如轴承故障频率）与颗粒形状特征（切屑与剥落切屑）相结合，以定位磨损部件。
示例：检测齿轮箱中15-25μm疲劳颗粒+齿轮啮合频率边带→齿面点蚀诊断。*
6. 智能润滑执行
· 自动润滑系统联动： 当检测到轴承润滑不足时（温度↑+粘度↓），触发定量润滑泵补充。
· 混油警告： 介电常数突变时自动锁定加注口，防止不同品牌润滑油混合。
7. 智能运维核心能力
7.1.多维故障诊断闭环
· 提高诊断准确性： 流体数据将误报率降低了 60%（例如，单独的振动异常可能会被误诊为平衡问题）。
7.2.预测性维护驱动
· 动态维护计划： 根据设备健康指数（EHI）自动调整巡检频率，优先为高风险设备分配资源。
· 备件协同管理：
7.3.能源效率-可靠性平衡优化
· 润滑效益最大化模型： 在“过度润滑（能耗↑）与润滑不足（磨损↑）”之间进行优化，降低设备摩擦功耗8-12%。
· 换油经济性分析： 计算最佳换油时机（考虑油费+设备停机损失+废油处理成本）。
八、 方案技术优势
维度 | 传统方法 | 航峰解决方案创新 |
数据时效性 | 实验室测试周期>3天 | 在线实时监控，延时<5分钟 |
诊断深度 | 单参数阈值报警 | 多源融合诊断（振动+流体+温度+电流） |
维护主动性 | 定期或反应性维护 | 预测性维护（准确度 >85%） |
石油利用 | 固定间隔换油（浪费或不足） | 按需换油，延长油寿命 20-40% |
9. 典型应用场景
9.1.风力发电机齿轮箱健康管理
· 挑战： 传统的油液分析难以及时检测微点蚀。
· 解决方案： 在线传感器监测粘度+水分+颗粒。边缘计算分析振动高频包络谱。
· 价值： 齿面损伤提前6周预警，预防倒塔事故（单次事故损失预防超过200万元）。
9.2.采矿设备润滑优化
· 挑战： 多尘环境加速润滑油降解。
· 解决方案： 实时在线监测润滑油粘度+水分+机械磨屑。 AI动态调节润滑量（粉尘浓度↑→润滑频率↑）。
· 价值： 轴承寿命延长30%；每台每年可节省维护费用50万元。
9.3.船用主机系统
· 挑战： 高硫燃油导致气缸油碱值（TBN）快速下降。
· 解决方案： 在线监测气缸油粘度+TBN。根据负载变化预测剩余有效里程。
· 价值： 准确计划港口换油，减少非计划停机时间。
10. 平台支持能力
10.1 航峰工业云（HF Cloud）：
· 流体健康仪表板： 可视化关键流体参数趋势和设备相关性。
· 润滑知识库： 自动将故障模式与处理建议进行匹配（例如，湿度超标→检查冷却器）。
· 碳足迹追踪： 统计润滑过程中的润滑油消耗量和废油处理碳排放量。
10.2 摘要：核心解决方案价值
北京航峰通过“流体传感网络+设备状态链+AI决策大脑”三位一体的架构实现了以下目标：
· 零计划外停机： Fusion 诊断可提前 4-8 周发出机械润滑化合物故障警告。
· 精益润滑成本： 按需换油，减少润滑油消耗20%；废油处理成本降低50%。
· 运维效率飞跃：自动化工单使MTTR（平均修复时间）缩短60%。
技术护城河： 行业独有的“磨损碎片-振动特征-温度场”3D映射算法和边缘诊断模块构成了该解决方案的核心竞争优势。
