本公开提供了一种油液监测方法、装置和系统，涉及润滑油监测技术领域。该方法包括：根据监测到的油液数据，建立油液数据模型；利用油液数据模型，补全油液数据，得到全生命周期的油液数据；构建全生命周期的油液数据对应的概率密度函数；以及基于油液质量的可接受置信区间值，以及油液失效时的累计概率密度，得到油液失效时的质量阈值。通过建立全周期监测的数学模型，利用该数据模型能够在监测数据不全的情况下补全油液数据，提高了工程机械油液监测指标失效阈值制定的精准性。指标失效阈值制定的精准性。指标失效阈值制定的精准性。
【技术实现步骤摘要】
油液监测方法、装置和系统
[0001]本公开涉及润滑油监测
，尤其涉及一种油液监测方法、装置和系统。
技术介绍
[0002]通过监测油液中运动粘度、酸值、水分、污染磨损元素含量、颗粒数等关键指标，能够确定油液老化、油液污染和设备磨损程度的信息，进而发掘工程机械的健康状况，及早发现故障，针对性给予维护决策等支持，提升设备可靠性和工作效率并降低客户的总投入成本。油液监测的最终目的是根据监测指标对油液状态进行诊断，通过诊断为设备换油维护提供决策支持。目前油液监测系统的状态诊断通常参考国内外标准或专家经验，这种方法忽视了设备的具体工况，缺乏灵活性，准确性较低。
[0003]并且，油液监测实际过程中，为保证工程机械的健康运行，难以获取故障数据，导致监测数据不具备全周期性，导致后续数据分析准确性降低。
技术实现思路
[0004]本公开要解决的一个技术问题是，提供一种油液监测方法、装置和系统，能够提高质量阈值确定的准确性。
[0005]根据本公开一方面，提出一种油液监测方法，包括：根据监测到的油液数据，建立油液数据模型；利用油液数据模型，补全油液数据，得到全生命周期的油液数据；构建全生命周期的油液数据对应的概率密度函数；以及基于油液质量的可接受置信区间值，以及油液失效时的累计概率密度，得到油液失效时的质量阈值。
[0006]在一些实施例中，补全油液数据包括：根据油液数据模型，得到待补全时刻的油液质量劣化的变化值；以及基于油液数据的预定时刻的监测值和油液质量劣化的变化值，得到待补全时刻的油液数据。
[0007]在一些实施例中，建立油液数据模型包括：对监测到的油液数据进行拟合，得到油液数据模型。
[0008]在一些实施例中，对监测到的油液数据进行拟合包括：利用油液数据的预定时刻的监测值、油液数据衰退劣化率、衰退过程的误差以及油液布朗运动参数，拟合油液数据。
[0009]在一些实施例中，计算全生命周期的油液数据对应的概率密度函数包括：利用正态分布模型，构建全生命周期的油液数据对应的概率密度函数；以及基于极大似然估计方法，求解概率密度函数的参数。
[0010]在一些实施例中，可接受置信区间值，根据概率密度函数的参数和可靠性标准中的一种确定。
[0011]根据本公开的另一方面，还提出一种油液监测装置，包括：数据建模模块，被配置为根据监测到的油液数据，建立油液数据模型；数据处理模块，被配置为利用油液数据模型，补全油液数据，得到全生命周期的油液数据；以及函数构建模块，被配置为构建全生命周期的油液数据对应的概率密度函数；质量阈值计算模块，被配置为基于油液质量的可接
受置信区间值，以及油液失效时的累计概率密度，得到油液失效时的质量阈值。
[0012]在一些实施例中，数据处理模块被配置为根据油液数据模型，得到待补全时刻的油液质量劣化的变化值；基于油液数据的预定时刻的监测值和油液质量劣化的变化值，得到待补全时刻的油液数据。
[0013]在一些实施例中，数据建模模块被配置为对监测到的油液数据进行拟合，得到油液数据模型。
[0014]在一些实施例中，数据建模模块被配置为利用油液数据的预定时刻的监测值、油液数据衰退劣化率、衰退过程的误差以及油液布朗运动参数，拟合油液数据。
[0015]在一些实施例中，函数构建模块被配置为利用正态分布模型，构建全生命周期的油液数据对应的概率密度函数；以及基于极大似然估计方法，求解概率密度函数的参数。
[0016]在一些实施例中，可接受置信区间值，根据概率密度函数的参数和可靠性标准中的一种确定。
[0017]根据本公开的另一方面，还提出一种油液监测装置，包括：存储器；以及耦接至存储器的处理器，处理器被配置为基于存储在存储器的指令执行如上述的油液监测方法。
[0018]根据本公开的另一方面，还提出一种油液监测系统，包括：上述的油液监测装置；油液数据采集模块，被配置为采集油液数据；以及移动终端，被配置为显示油液数据采集模块采集的油液数据、全生命周期的油液数据和质量阈值中的至少一项。
[0019]在一些实施例中，数据库，被配置为存储油液数据采集模块采集的油液数据、全生命周期的油液数据和质量阈值中的至少一项。
[0020]根据本公开的另一方面，还提出一种非瞬时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该指令被处理器执行时实现如上述的油液监测方法。
[0021]本公开实施例中，利用监测数据建立全周期预测模型补全监测数据，提高了工程机械油液监测指标失效阈值制定的精准性。
[0022]通过以下参照附图对本公开的示例性实施例的详细描述，本公开的其它特征及其优点将会变得清楚。
附图说明
[0023]构成说明书的一部分的附图描述了本公开的实施例，并且连同说明书一起用于解释本公开的原理。
[0024]参照附图，根据下面的详细描述，可以更加清楚地理解本公开，其中：
[0025]图1为本公开的油液监测方法的一些实施例的流程示意图；
[0026]图2为本公开的油液监测方法的另一些实施例的流程示意图；
[0027]图3为本公开的油液失效质量阈值示意图；
[0028]图4为本公开的油液监测系统交互示意图；
[0029]图5为本公开的油液监测装置的一些实施例的结构示意图；
[0030]图6为本公开的油液监测装置的另一些实施例的结构示意图；以及
[0031]图7为本公开的油液监测系统的一些实施例的结构示意图。
具体实施方式
[0032]现在将参照附图来详细描述本公开的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本公开的范围。
[0033]同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。
[0034]以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本公开及其应用或使用的任何限制。
[0035]对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
[0036]在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。
[0037]应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
[0038]为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本公开进一步详细说明。
[0039]相关技术中，根据专家经验设定油液失效时的质量阈值，存在较大的主观性，往往需要大量的数据经验积累，易出现判断边界模糊或难以判断的问题。参考国内外及行业、企业标准或规范给出的换油指标，未考虑工程机械工况，存在指标阈值过于宽本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种油液监测方法，包括：根据监测到的油液数据，建立油液数据模型；利用所述油液数据模型，补全油液数据，得到全生命周期的油液数据；构建所述全生命周期的油液数据对应的概率密度函数；以及基于油液质量的可接受置信区间值，以及油液失效时的累计概率密度，得到油液失效时的质量阈值。2.根据权利要求1所述的油液监测方法，其中，补全油液数据包括：根据所述油液数据模型，得到待补全时刻的油液质量劣化的变化值；以及基于油液数据的预定时刻的监测值和所述油液质量劣化的变化值，得到待补全时刻的油液数据。3.根据权利要求1所述的油液监测方法，其中，建立油液数据模型包括：对所述监测到的油液数据进行拟合，得到所述油液数据模型。4.根据权利要求3所述的油液监测方法，其中，对所述监测到的油液数据进行拟合包括：利用油液数据的预定时刻的监测值、油液数据衰退劣化率、衰退过程的误差以及油液布朗运动参数，拟合油液数据。5.根据权利要求1至4任一所述的油液监测方法，其中，计算所述全生命周期的油液数据对应的概率密度函数包括：利用正态分布模型，构建所述全生命周期的油液数据对应的概率密度函数；以及基于极大似然估计方法，求解所述概率密度函数的参数。6.根据权利要求1至4任一所述的油液监测方法，其中，所述可接受置信区间值，根据所述概率密度函数的参数和可靠性标准中的一种确定。7.一种油液监测装置，包括：数据建模模块，被配置为根据监测到的油液数据，建立油液数据模型；数据处理模块，被配置为利用所述油液数据模型，补全油液数据，得到全生命周期的油液数据；以及函数构建模块，被配置为构建所述全生命周期的油液数据对应的概率密度函数；质量阈值计算模块，被配置为基于油液质量的可接受置信区间值，以及油液失效时的累计概率密度，得到油液失效时的质量阈值。8.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱伟伟，韩志栋，潘燕，武通海，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：
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