随着时代的发展,我国工业对机器性能高效可靠的需求变得比以往任何时候都高,传统的定期维护在保证长时间运行、防止故障和降低维护成本等方面也遭遇了巨大的挑战。在传感器技术飞速发展的几十年里,预防性维护(PM)和基于状态的维护(CBM)作为传统方法的替代方案被提出并不断尝试。其中,油液监测技术作为状态监测技术的重要组成部分,在揭示摩擦副的磨损、润滑和摩擦状况方面具有显著的优势。然而,当前油液数据分析技术主要还处于针对单指标、采用简单的数理统计方法进行诊断分析的阶段,更多基于数据驱动的诊断和预测算法仍处于探索之中。同时,相关的油液数据分析软件还存在着功能单一的问题,亟需改进。本文在油液数据分析领域引入了基于主元分析的控制限的概念,包括Q统计量、T~2统计量和结合二者的综合统计量。通过在电厂汽轮机组油液监测数据上的试验,对比了三者的故障报警率,验证了综合统计量在油液数据故障诊断上的准确高效性。本文介绍了前馈神经网络(FNN),循序渐进地推导到了循环神经网络(RNN),进一步引出长短期记忆网络(LSTM)工作原理,详细解释了LSTM能够记住数据特征的原因。重点阐述了它的单元结构和多种参数优化算法。由于深度神经网络在数据维度较大时,训练耗时长,采用随机森林回归(RFR)算法对油液监测指标进行了排序和筛选。然后根据筛选的指标设计了用于综合统计量预测的LSTM框架,通过分段网格寻优算法得到了一个预测精度高的LSTM模型。与传统的支持向量回归(SVR)、BP神经网络和差分自回归移动平均法(ARIMA)算法在同一组数据上进行试验对比,验证了LSTM算法的准确性。最后采用Python中的PyQt工具包设计了油液理化性能综合分析平台,软件包括登录注册模块、在线监测模块和离线数据分析模块。重点以离线数据分析模块为主,集成了数据分析过程中的数据预处理、数据可视化、数据分析与预测的常用方法,功能较为丰富,采用模块化编程,扩展灵活。