严志军，朱新河，程东，刘一梅
摘要：本文回顾润滑油监测技术在中国船舶机械设备状态监测和维修决策领域的发展历程，对润滑油监测的主要技术手段和研究方法进行综述，并分析了21世纪我国润滑油监测技术的发展方向。
关键词：润滑油监测；状态监测；主动维修；维修决策
中图分类号：U664文献标识码：B
20世纪末，作为状态监控和主动性维修主要手段的润滑油监测技术得到国外各船级社和航运企业的高度重视中国船级社将有关状态监测系统的检验要求纳入到《钢质海船入级与建造规范》(1996年)中，并颁布了关于油液监测技术的《螺旋桨轴状态监测系统指南》(1997年)及《柴油机滑油状态监控系统指南》等指导性文件。
国外实施油液监控技术的主要是一些依附于各大油品公司的化验机构，例如MOBILE公司的PFA油料分析服务系统、壳牌石油公司ShellCare等。也有在船级社指导下的分析机构，如劳氏船级社的LQS润滑油监测分析服务机构—LubricantQualityScan（简称）等国内实施油液监测技术的主要是一些中亿的检测机构，例如1997年成立的广州机床研究所下属的油液监测机构，1998年成立的大连海事大学油液监测中心，2000年成立的上海润凯油液监测有限公司等。
目前以润滑油监测技术为主要手段的状态监控和主动性维修思想已经得到船东、船级社的认同，并取得显著效果。仅大连海事大学油液监测中心一家1999~2005年即化验分析润滑油样3000多件，发现船舶机械初始故障和故障源30余次，确保了船舶机械的可靠运行。
一、润滑油监测的主要技术手段
润滑油监测技术按功能和作用，可分为磨粒形态特征分析、磨粒元素含量测定、油品理化指标分析、油品分子结构分析等，从不同侧面反映设备的磨损状态信息和在用油品的劣化状态。将以上信息进行综合，可比较完整地反映设备状态。润滑油综合监测诊断的流程如图1所示。
目前国内润滑油监测机构普遍配备了磨粒形态特征分析、磨粒元素含量测定、油品理化指标分析设备，少数机构具有油品分子结构分析设备，均能满足中国船级社提出的润滑油监测综合分析要求。
船舶设备的油样通常以邮寄方式寄给分析机构。检验完毕后，以分析报告的形式将分析结果反馈给船舶设备管理部门。这一过程一般需要10~20天，监测过程难以及时提供设备维护修理需要的指导信息。虽然在设备现场可以配备一此简易的监测设备，但其所提供的信息比较粗略，精度不高，并给设备操作人员带来额外的技术要求。
为了实现连续、动态和自动监测设备的摩擦学状态，研制自动和在线测量仪器是油液监测技术发展的必然趋势。国外已经开始着手这方面的研究，例如美国海军已经启动了AOA(Navy’sAutomatedOilAnalysisProgram)项目，对舰艇设备进行在线和实时润滑油分析，及时为船员提供设备状态信息和维修决策；国内西安交通大学、清华大学等也已开展了在线监测仪器的研究。但目前还没有对船舶设备在线监测的实际应用方面的报道。
目前在线监测的参数类型可分为润滑油理化性能在线监测、磨粒数量特征的在线监测、磨粒图像特征的在线监测、磨粒元素含量在线监测系统和油品分子结构在线监测。在线监测技术发展的趋势是逐渐实现多种参数的综合测量，并通过有线和无线通信手段将测量结果直接和计算机网络连接，实现监测的自动化、智能化。美国太平洋西北实验室开发了一种模块化的在线油液分析预测系统，该系统包括X射线荧光光谱分析、黏度测试、铁磁性和非铁磁性颗粒测量模块，由微处理器控制并对设备润滑系统进行实时监测，监测结果通过无线通信技术传递给远程数据库。
随着在线监测技术及信息技术的发展，基于网络的监控系统也得到迅速发展。利用Web技术建立的远程故障诊断中，油液监测硬件系统包括在线和离线监测传感器、监测计算机、Web服务器、远程客户端计算机和通信网络，及基于Web的数据库和基于B/S信息管理服务软件系统。
二、润滑油监控分析中诊断和决策方法
1．故障诊断和状态识别
目前设备故障诊断工作可分为监测信息预处理、故障识别、状态分析和趋势预测等。监测信息预处理技术包括信号回归和平滑处理、磨粒图像特征信息提取等；故障识别分为逻辑诊断法、概率诊断法、模糊集诊断法、灰色关联诊断法和基于证据理论的方法等；状态分析技术分为基于数理统计分析法、劣化度评价法、基于模糊综合评价法、基于神经网络综合评价法等；状态趋势预测技术分为回归预测方法、时间序列预测分析法、灰色理论的GM(1，1)模型预测方法等。
多数诊断工作首先需采集大量监测样本，用数理统计方法对样本参数进行统计分析，获得没备状态转变的一系列界限值，作为标准警告线和危险线，将实际监测结果和标准界限值对照，以判断设备运行状态。这种方法的缺点在于难以获得特定设备的大量先验样本；没有考虑设备载荷或环境变化的影响以及个体情况差异；难以排除取样中随机因素的干扰等。
采用观测趋势值的分析方法同样面临缺乏先验样本，难以排除随机因素干扰的困境。而诊断过程的定性信息则更难以采用上述定量分析模型和方法。所以，目前多数油液监测中诊断和预测工作很容易重走依据人工经验判断的老路，大大影响分析结果的准确性和可信性。
解决以上问题的有效措施是智能化诊断技术。油液监测中的信息形式多样，定性与定量信息共存，具有多层次性及时间和空间的相关性。同时，油液监测技术不再仅靠某一种方法，而是从机器润滑（或工作）介质中获取摩擦学状态信息的各种方法集成，机器的状态信息能通过其他监测手段获得。因此，引入模糊理论、神经网络技术、信息融合技术、智能专家系统等智能化诊断技术是当前机器磨损状态识别研究的一个重要方向。
2．维修决策
除继续深入开展润滑油状态监测和故障诊断技术的研究外，将其与维修管理决策结合也是发展趋势。将故障诊断与工程控制相结合，并运用专家知识成为一个维修管理决策支持专家系统，将是推行现代维修体制的技术基础。
目前发展起来的智能决策支持系统(IDSS)在决策支持系统(DSS)的基础F集成了人上智能的专家系统（ES），在数学模型和定量分析方法的基础上，综合利用了知识工程、智能技术及其它相关技术，实现指导维修工作并对维修效果进行评价和分析的功能，解决船舶设备维修决策过程中涉及的大量半结构化和非结构化的决策问题。
该系统功能包括为每个设备选择适当的维修方式；对预防维修的设备制定合理的维修周期；对视情维修的设备进行在线状态预测，确定维修时机和类型；智能决策支持系统下的维修管理；维修效果评价。
目前应用在船舶机械设备状态维修和主动维修的决策策略主要包括基于逻辑的决策方法、基于模糊决策的方法和综合决策方法。
影响模型选择的因素(见图2)：(1)故障（源）历史记录数据。包括故障分布、维修费用、停机时间等；(2)维修策略。可分为正常维护策略、实施强化监测策略、主动维修策略和视情维修策略，不同维修策略应采取相应的维修模型；(3)维修目标。如维修费用最小，可用度最大，或两者兼顾；(4)其它信息。指系统无法推理时，维修工程师的经验往往起到关键的作用。
三、油液监测软件和服务系统
目前国内外使用最广泛的油液分析综合监测的专家系统ATLAS3软件，是由美国超谱公司提供的。可与光谱仪、铁谱仪、红外光谱仪、黏度计、滴定计、颗粒计数计、湿度计等直接配合使用，自动从上述检测仪器获取数据，并执行样品记录、数据存储、数据检索，进行综合分析，获得磨损趋势表，给出维修建议并自动产生诊断报告。
数据仓库技术是为查询和分析而设计，提供集成化和历史化的数据，以供信息化和分析化处理之用。因此在数据库基础上构建船舶机械油液监测系统是很好的解决方案。
数据库系统应具有建仅、管理和使）Pi全部功能，涉及数据的转换、装载、存取、管理查询、报表、分析工具及相应的开发诊断方法。通过建立监测和维修数据库模型，充分挖掘和有效利用历史信息，执行各种操作，并能根据船舶设备当时的运行状况提供图表显示、故障诊断、变化趋势和具体决策。数据源还来自专家、文献、检测中心的研究成果等，从而实现基于数据库的完备监测和维修知识体系。图3为油液监测服务数据库逻辑结构图。
由于海上交通运输设备的特殊性，建立一整套船舶设备监控和服务体系将是十分重要的。应从两个方面着手，培育油液监测市场和建立油液监测体系。一方面，结合我国船舶设备维修体制发展实际，促进监测服务工作社会化，培育发展油液监测中介机构，集中力量发展监测科学与技术；鼓励船东与油液监测机构合作搞好设备监控和维修，以改变监测力量分散、自发、低水平重复和不配套的状况。另一方面，建立基于互联网的油液监测信息平台，建立全国性的监测网，以快速传递设备运行状态信息和监控信息，实现监控知识信息共享，促进水平共同提高。同时，增加船舶设备远程诊断服务和维修保障信息服务，主动适应设备的使用要求，对维修保障提供咨询和决策服务，并提供设备使用和监测人员培训。
四、结论和展望
为了进一步提高船舶设备润滑油监测技术的应用和研究水平，迫切需要在以下方面开展深入研究。
1．完善油液监测分析手段
随着微机电系统(MEMS)的出现，油液监测仪器将向小型化、多功能、在线、智能化方向发展。同时，将油液监测技术和其他多种诊断技术综合运用也是完善监测系统的重要内容。
2．提高识别和诊断精度
信息技术、识别诊断技术的发展将促使油料分析更方便、更高效与更智能化。由此促进在线监测、现场监测和多传感器融合监测等技术的发展，并促进维修管理水平的提高。
3．加强维修决策支持水平
就如何综合、科学运用油料分析技术提供的诊断信息指导船舶设备维修工作开展研究，对于油液分析技术的应用推广具有重要意义。
4．健全监侧分析服务系统
商业化和专业性的油料监测是目前油液监测的主要服务形式，它面向社会、人员专业、监测设备齐全。随着网络技术的发展，远程诊断服务和维修管理及决策支持服务等将成为中介机构的重要服务内容。
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