近年來，高的強塑料作為石油化工產業的杰出衍生品，在半導體、飛機、電子電器以及新能源汽車等制造領域展現非凡應用潛力。據統計，新能源汽車中塑料件占比達40%，聚丙烯(PP)為主要材料之一。

　　▲塑料件在汽車領域的應用

　　在聚丙烯(PP)生產流程中，擠壓機從粉料混煉、造粒、成品輸送、存儲及后續加工的一個重要環節，作為核心關鍵設備——擠壓機減速機，其性能狀態性直接關系到整條生產線的效率與穩定性。

　　尤其是關鍵部件的摩擦磨損問題，已成為制約行業高速擴張的顯著瓶頸。這些問題不僅會導致齒輪與軸承的失效，更會直接觸發生產線中斷，給企業帶來沉重的經濟損失。

　　一、擠壓機減速機：齒輪和軸承失效形式與成因

　　大型擠壓機裝置的核心減速機，因雙螺桿工作產生的巨大軸向力，導致減速機震動劇烈，長期以往，齒輪軸上的軸承位置易發生摩擦磨損。

　　通常在使用4-5年后，這些位置會出現明顯磨損。若未及時檢測并維修，磨損會加劇，引發軸承內圈相對位移，進而改變齒輪嚙合區域，出現嚙合斑，結果會引發點蝕、膠合乃至斷齒問題。

　　鑒于石化業聚烯烴生產的復雜性，當前亟需引入高 效的擠壓機故障診斷機制與減速機的狀態檢驗技術。

　　二、聚丙烯生產瓶頸：擠壓機運維“卡脖子”難題

　　遺憾的是，我國上層擠壓機減速機市場長期被國外品牌如德國科倍隆、日本制鋼所等占領，技術封 鎖導致用戶難以深入掌握擠壓機核心維護技術，更別提對減速機內部的運行狀態了如指掌。

　　技術的依賴不僅增加了設備運維成本，也制約了企業對生產過程的精細化控制能力，因此在故障排查與備件管理方面面臨巨大挑戰。

　　隨著中國市場聚烯烴行業的蓬勃興起，尤其是沿海及西北資源型城市的多個大型項目相繼啟動，對于設備可靠性的要求達到了從未有的高度。

　　三、擠壓機減速機：油液在線監測與振動監測對比

　　然而，就擠壓機減速機早期異常磨損預警功能而言，目前國內外大多采用的振動監測仍存在一些局限性。

　　一方面，振動監測主要是通過采集機械設備振動信號，分析振動數據來診斷設備狀態。但對于擠壓機這樣的變速、變載、低速設備，振動信號的變化可能并不明顯，特別是在設備早期磨損階段，振動信號的變化可能微乎其微，難以被準確捕捉。

　　▲真振動監測實時曲線

　　此外，振動監測還需預先錄入齒輪和軸承的詳細參數，以生成對應的故障頻率并進行頻譜分析，這一過程不僅繁瑣，還可能因參數誤差或分析方法的局限性而影響診斷結果的準確性和可靠性。

　　▲頻域振動波形圖

　　另一方面，振動監測對于某些特定類型的故障(如潤滑不佳、軸承早期磨損等)的敏 感性可能較低，因為這些故障在初期可能并不直接表現為振動的顯著變化。

　　相比之下，油液在線監測系統在監測減速機內部早期點蝕、磨損等失效初期狀態方面展現出了顯著的優勢，這與振動監測系統形成了有 效的互補。

　　▲擠壓機潤滑系統的油液在線監測系統原理

　　實時采集潤滑油樣本的數據，包括溫度、粘度、水分、金屬顆粒等多個參數，這些數據能夠全方面反映潤滑油的健康狀態和設備的運行狀況。通過對油液數據的持續監測和分析，可以及時發現油液中的異常變化，如金屬顆粒增多、水分含量升高等，這些都是設備早期磨損的重要跡象。

　　在CBM(Condition Based Maintenance，即基于狀態的維護)設備狀態監測體系中，兩者各有側重，共同構成了設備健康管理的全 面視角。

　　▲在線油液監測與振動監測在設備診斷預警中的作用對比

　　如上圖所示，“X”標記了振動監測傳感器發現設備磨損的時間點，而油液監測系統則能在該時間點之前約15倍的時間段內提前預警，表明油液監測在捕捉設備內部早期磨損變化上更為靈敏和有 效。

　　四、擠壓機的智能故障診斷與油質在線監控預警

　　基于物聯網油液云平臺，結合減速機常見齒輪和軸承故障特點，智火柴為擠壓機打造出一套智能故障診斷與油質在線監控預警解決方案，填補了石化領域擠壓機關鍵部件在油質在線監測運維技術的空白。

　　通過對擠壓機的油質采集分析摩擦磨損缺點的形成機制，提取故障特征，聯合物聯網油液云設備智能運維診斷平臺，構建一套全時在線的監控與預警體系。

　　通過人機界面可以直觀查詢如40 ℃黏度、實時黏度、油溫、水分、鐵磁顆粒、非鐵磁顆粒等數據的歷史曲線。

　　以下是智火柴為某石化工廠的擠壓機齒輪潤滑系統實施了油液在線監測技術改造成果。

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　　案例01 某化工廠循環擠壓機齒輪潤滑系統

　　監測裝置采用支架安裝，選取擠壓機潤滑站的主回油管路開孔，作為監測油液系統的油液取樣口，同時也在冷卻器前端管路開孔，形成一條回油支路，形成閉環整個油路系統，實現24h無間斷的油液采集監測。

　　通過實時追蹤潤滑油在40℃標準下的等效粘度變化，評估油品劣化趨勢。監測系統內部的微量水分傳感器，將水分飽和度(通常以水活性aw值表示)轉換為油液檢測通用的水分含量PPM值。

　　通過油液的模型數據庫和系統的數據處理能力，從而預防其導致的油膜破壞、添加劑失效、油泥生成及油品加速劣化等問題。

　　案例02 某石化企業乙烯低密車間擠壓機

　　同時，系統內部傳感器運用磁電技術來監測鐵磁與非鐵磁顆粒的數量與趨勢，分別反映齒輪、軸承等鐵質部件及軸承保持架、軸瓦等非鐵質部件的磨損狀態。

　　結合物聯網油液云平臺數據，全方面診斷并預警潛在故障，確保設備高 效穩定運行。

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　　案例03 某石化企業乙烯高密車間擠壓機

　　此方案實現了在線采集數據的多通道實時顯示及相應的分析處理功能，完成了整個在線采集系統的接口設計和軟硬件系統的搭建。

　　INZOC智能故障診斷的油質在線監控預警解決方案，對擠壓機的智能化改造構筑了一道堅實的防線，很好地預防了因摩擦磨損而引發的生產中斷。

　　更實現了對擠壓機減速機等核心設備維護的前瞻性預知與精細化管理的飛躍，為企業捕捉市場先機、穩固并拓展上層市場份額奠定了堅實的技術基石。

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