设备油液分析与磨损趋势诊断器｜OEE与设备效能工具
这个工具解决什么问题
设备效能的数字最容易好看但不真：换型算不算停机、待料算不算损失，口径一变结论就反。这里把归属写死了。
> 振动温度都正常，油里早就有信号了 —— 单看一次化验值没意义，要看趋势和组合。
输入数据格式
数据文件 oil_samples.csv，列顺序为：设备、运转小时、Fe、Cu、Si、Al、粘度变化%、水分%。
示例首行：CNC-01,250,58.0,12.0,6.0,3.0,0.30,0.030
示例输出（真实运行结果节选）
============================================================================== 设备油液分析与磨损趋势诊断器 ============================================================================== 取样台数 3；元素限值（正常上限/注意上限/报警限，ppm）： Fe 60 / 120 / 200 Cu 25 / 50 / 90 Si 15 / 30 / 50 Al 10 / 20 / 35 粘度变化注意限 ±10%，水分注意限 0.15% ------------------------------------------------------------------------------ 设备 CNC-01 取样 12 次，跨度 2750 运转小时（约 114.6 天，按 24h 连续运转） 末次化验：Fe 166.4 Cu 35.9 Si 6.4 Al 3.1 ppm 粘度变化 +0.23% 水分 0.030% 元素 当前ppm 状态 速率/100h 趋势 触报警剩余 说明 Fe 166.4 注意 3.90 上升显著 862 小时 速率 3.90 ppm/100h Cu 35.9 关注 0.86 上升显著 6287 小时 速率 0.86 ppm/100h Si 6.4 正常 0.01 平缓 不外推 趋势可忽略（<0.5 ppm/100h） Al 3.1 正常 0.00 平缓 不外推 趋势可忽略（<0.5 ppm/100h） 粘度变化 +0.23% -> 在限内；水分 0.030% -> 在限内 机理判定 1（主因）：铁、铜同步上升 -> 摩擦副（轴承 / 轴瓦 / 齿轮）磨损，重点查负荷与润滑状态 按当前速率，Fe 将在约 862 运转小时（约 35.9 天）后触报警限 200 ppm 建议动作：本周期内安排检查，并把取样周期缩短到 125 小时 ⚠ 已
适用场景
· 建立设备油液监测台账，替代凭经验换油 · 设备劣化趋势判断：还剩多少时间会触到报警限 · 判断污染来源：是外部粉尘侵入还是冷却液窜漏 · 制定取样周期与换油、换滤芯的时机
怎么用
python oil_trend_diagnosis.py
首次运行会自动生成示例数据并输出完整报告。把示例数据换成自己的（保持列名与列顺序一致）后重新运行即可。
输入数据
oil_samples.csv：设备 / 运转小时 / Fe / Cu / Si / Al（ppm）/ 粘度变化% / 水分%。自带 3 台设备各 12 次取样（间隔 250 运转小时），分别演示摩擦副磨损、外部污染、平稳对照三种情形。
输出内容
· 元素限值表（正常上限 / 注意上限 / 报警限）与粘度、水分注意限 · 逐设备趋势：每个元素的线性回归速率（ppm/100 运转小时）、t 检验显著性与趋势方向 · 按当前速率外推到报警限的剩余运转小时与天数；趋势不显著时明确不外推 · 机理判定：铁铜同步 / 硅铝同步 / 硅加水分等组合对应的磨损机理，按速率排序标出主因 · 优先级汇总：状态、建议取样周期与首要动作
口径与注意事项
· 元素浓度要与补油量一起看：大量补新油会稀释浓度、压平趋势，建议换算成累计磨损量再比 · 统计显著不等于工程显著：速率低于 0.5 ppm/100h 按平缓处理，避免出现几十万小时后触限的假预警 · 光谱看元素、铁谱与磁塞看颗粒形态，两者互补；浓度平稳但有大颗粒同样是危险信号
其他
· 限值表按通用经验给出，实际使用请按设备手册与油品厂家建议标定。 · 输出报告为纯文本，可直接归档或作为附件；报告文件名见上方文件说明。 · 全部计算仅依赖 Python 标准库（csv / math / random / os），不需要联网、不需要安装任何包。
附赠提示词怎么用
脚本顶部集中了主要阈值与常量：CSV_NAME="oil_samples.csv"、REPORT_NAME="oil_report.txt"、ELEMENTS=["Fe", "Cu", "Si", "Al"]、LIMITS={。改完直接重跑即可，不必改动计算逻辑。
会生成哪些文件
运行后除控制台输出外，还会生成：oil_samples.csv、oil_report.txt。
脚本里的主要处理步骤
gen_data()：三台设备：01 铁铜同步上升（摩擦副磨损，逼近报警），02 硅铝上升（外部粉尘，已超报警），03 平稳对照。linreg()：返回 (斜率, 截距, 斜率标准误, t 值, 判定显著)。斜率单位按 x 的原始单位。
以上步骤在脚本中是分开的函数，可以单独调用或按需替换其中一段，不必整体重写。
工具中出现的字段与提示
- 运转小时
- 粘度变化%
- 返回 (斜率, 截距, 斜率标准误, t 值, 判定显著)。斜率单位按 x 的原始单位。
- 设备油液分析与磨损趋势诊断器
- 取样台数 %d；元素限值（正常上限/注意上限/报警限，ppm）：
- 粘度变化注意限 ±%.0f%%，水分注意限 %.2f%%
- 当前ppm
- 速率/100h
- 触报警剩余
- 已超报警
- 上升显著
- %.0f 小时
- 长期(>3年)
- 下降显著
- 速率 %.2f ppm/100h
- 趋势可忽略（<%.1f ppm/100h）
- 粘度变化 %+.2f%% -> %s；水分 %.3f%% -> %s
- 超注意限，油品需评估
其余字段以界面与示例报告为准。
下载与文件清单
压缩包内包含：主程序脚本、示例数据文件、示例输出报告、中文说明文档，以及同主题 AI 提示词一套。解压后按说明运行即可，示例数据可直接试跑。
主程序文件：oil_trend_diagnosis.py。
本站工具免费下载，无需注册。工具为 Python 脚本，Python 3.8 及以上环境可直接运行，核心功能尽量不依赖第三方库。
常见问题
输入数据要准备成什么样？
按 示例首行中的列顺序准备即可，共 8 列：设备、运转小时、Fe、Cu、Si、Al、粘度变化%、水分%。列为空或格式不符时结果会失真，建议先用示例数据试跑一遍。
跑完最该关注哪几项？
报告按 优先级汇总、使用提示 等部分组织，其中判定结论与建议部分直接对应下一步动作。
阈值可以改成我们自己的标准吗？
可以，脚本顶部已把主要阈值与常量集中声明，按自己产线的标准修改后重跑即可，不需要改计算逻辑。
附赠的提示词怎么用？
把提示词与自己的数据一起交给大模型，可以让它按同一套口径帮你改写分析流程或扩展报告字段。
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本工具归在 OEE与设备效能工具包，全部工具见 工具资源包下载页。
