【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及漏油检测系统，特别涉及一种风电齿轮箱冷却器芯体漏油检测系统及方法。
技术介绍
1、风电齿轮箱润滑冷却系统中的冷却器芯体，主要为齿轮箱等传动摩擦发热部件进行冷却降温，使设备始终保持在合理的温度范围内并可以正常运行，由于风电齿轮箱冷却器芯体使用工况恶劣，环境温度昼夜温差大，齿轮箱停机后再运行润滑系统时介质温度温差大，并且需要满足在低温下的连续使用，一旦冷却器芯体出现漏油，润滑系统的压力和流量会降低，齿轮箱及整个风机设备便无法正常工作。因此如何及时检测出风电齿轮箱冷却器芯体是否发生漏油是一项重要的工作。
2、如授权公告号为cn219573377u的专利提出的一种风电机组齿轮箱的油液泄露监测装置，包括液位计、数据采集处理单元、振荡单元、放大单元、报警单元和电源单元；液位计和数据采集处理单元的输入端连接；数据采集处理单元的第一输出端和振荡单元的输入端连接，其第二输出端和报警单元连接；振荡单元的输出端和放大单元的输入端连接；放大单元的输出端和电源单元连接。该风电机组齿轮箱的油液泄露监测装置通过液位传感器采集的信号状态来监测风电机组齿轮箱是否发生油液泄露，相比于视觉识别漏油，机械式传感器不需要模型训练，且识别精度高，实施简单。但是该专利无法充分利用多种数据检测当前运行周期内是否发生漏油，并基于采集到的数据预测下一个运行周期是否发生漏油。
3、以上专利均存在本
技术介绍
提出的问题：现阶段的风电齿轮箱漏油检测系统无法可靠地利用多种数据检测是否发生漏油，并且也无法预测未来是否有漏油的风险。
4、公开于
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术的主要目的是提供一种风电齿轮箱冷却器芯体漏油检测系统及方法，能够有效解决
技术介绍
中的问题：现阶段的配电网快速重构分析系统及方法没有充分利用到配电网的拓扑结构，并且也没有结合配电网的拓扑结构分配移动作业平台进行故障校对作业。本专利技术的具体技术方案如下：
2、一种风电齿轮箱冷却器芯体漏油检测系统，所述系统包括设备层、数据库层和控制层；所述设备层包括输入设备和输出设备，所述输入设备包括数据采集装置，所述数据采集装置用于采集风电齿轮箱冷却器芯体的数据，所述输出设备包括显示装置和漏油预警装置，所述显示装置用于显示所述系统的分析结果，所述漏油预警装置用于在风电齿轮箱冷却器芯体出现异常时进行预警；所述数据库层用于存储所述系统工作过程中采集的数据；所述控制层包括cpu、漏油检测模块、漏油预测模块和通讯模块。
3、本专利技术的进一步改进在于，所述cpu用于对所述系统的运行进行管理控制；所述漏油检测模块用于检测当前运行周期内风电齿轮箱冷却器芯体是否发生漏油；所述漏油预测模块用于预测下一个运行周期内风电齿轮箱冷却器芯体的各项数据，并检测预测数据中是否有潜在漏油模式；所述通讯模块用于在所述系统内部构建通讯网络。
4、本专利技术的进一步改进在于，所述数据采集装置被安装在风电齿轮箱冷却器芯体上，用于采集风电齿轮箱冷却器芯体的温度、流量、压力及漫反射光电信号数据，所述风电齿轮箱冷却器芯体的温度、流量、压力和漫反射光电信号数据为时间序列数据，设在一段运行周期内数据采集装置采集的温度、流量、压力和漫反射光电信号数据分别记为、、和，，其中表示维度为的实数空间，为正整数，，表示一段周期内包含的时间步总数。
5、本专利技术的进一步改进在于，所述漏油检测模块包括漫反射光电信号数据异常检测单元和关联系数检测单元，所述漫反射光电信号数据异常检测单元用于单独检测漫反射光电信号数据是否存在异常，所述漫反射光电信号数据异常检测单元构建一个自动编码器用于检测异常，由编码器部分和解码器部分构成，该自动编码器的输入数据为在一段运行周期内数据采集装置采集的漫反射光电信号数据，的工作过程如下：
6、；
7、；
8、其中表示编码器输出的编码结果，表示解码器输出的重构结果，的损失函数为均方误差函数，均方误差函数的工作过程如下：
9、；
10、其中表示均方误差函数，所述漫反射光电信号数据异常检测单元为自动编码器设置一个异常检测阈值用于异常检测，比较所述和，若，则说明当前运行周期的漫反射光电信号数据无异常，反之，若，则说明当前运行周期的漫反射光电信号数据有异常，使用所述输出设备中的漏油预警装置进行预警。
11、本专利技术的进一步改进在于，所述关联系数检测单元计算在一段运行周期内数据采集装置采集的温度、流量、压力和漫反射光电信号数据之间的关联系数，根据关联系数的数值确定是否漏油，关联系数计算公式采用皮尔逊相关系数，计算温度数据和漫反射光电信号数据之间的关联系数的公式如下：
12、；
13、计算流量数据和漫反射光电信号数据之间的关联系数的公式如下：
14、；
15、计算压力数据和漫反射光电信号数据之间的关联系数的公式如下：
16、；
17、其中，对于任意两个向量和，表示向量和的皮尔逊相关系数，，表示和之间的协方差，表示的标准差，所述关联系数检测单元设置一个关联系数检测阈值，比较所述和温度数据、流量数据、压力数据与漫反射光电信号数据之间的皮尔逊相关系数，若大于计算得到的皮尔逊相关系数，则说明当前运行周期未发生漏油，反之，若小于计算得到的皮尔逊相关系数，则说明当前运行周期发生漏油，使用所述输出设备中的漏油预警装置进行预警。
18、本专利技术的进一步改进在于，所述漏油预测模块构建一个多元时间序列预测模型，该多元时间序列预测模型以当前运行周期内的各项数据为输入数据，预测下一个运行周期的各项数据，设所述输入数据为，为一个矩阵，其中矩阵中的每一行分别为、、和，将表示为，所述多元时间序列预测模型的预测目标是基于，生成预测值预测。
19、本专利技术的进一步改进在于，所述多元时间序列预测模型包括卷积神经网络部分和递归神经网络部分，所述卷积神经网络部分由一层卷积神经网络层构成，所述卷积神经网络层使用一维卷积核进行卷积，输出结果为矩阵，，其中表示维度为的实数空间，其中表示所述卷积神经网络层的卷积核数量，所述卷积神经网络层部分的工作过程如下：
20、；
21、其中表示卷积神经网络层运算。
22、本专利技术的进一步改进在于，所述递归神经网络部分采用矩阵为输入数据，递归神经网络部分包含三层gru网络层，设的第列为，，其中，为正整数，表示维度为的实数空间，将输入递归神经网络部分中，输出对应的隐含状态，，其中表示维度为的实数空间，为所述数据采集装置采集的数据种类总数，为所述递归神经网络部分的最终的预测结果，所述递归神经网络部分的工作过程如下：
23、；
24、其中表示三层gru网络层运算。
25、本专利技术的进一步改进在于，所述多元时间序列预测模型在训练时使用本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种风电齿轮箱冷却器芯体漏油检测系统，其特征在于，所述系统包括设备层、数据库层和控制层；所述设备层包括输入设备和输出设备，所述输入设备包括数据采集装置，所述数据采集装置用于采集风电齿轮箱冷却器芯体的数据，所述输出设备包括显示装置和漏油预警装置，所述显示装置用于显示所述系统的分析结果，所述漏油预警装置用于在风电齿轮箱冷却器芯体出现异常时进行预警；所述数据库层用于存储所述系统工作过程中采集的数据；所述控制层包括CPU、漏油检测模块、漏油预测模块和通讯模块。
2.根据权利要求1所述的一种风电齿轮箱冷却器芯体漏油检测系统，其特征在于，所述CPU用于对所述系统的运行进行管理控制；所述漏油检测模块用于检测当前运行周期内风电齿轮箱冷却器芯体是否发生漏油；所述漏油预测模块用于预测下一个运行周期内风电齿轮箱冷却器芯体的各项数据，并检测预测数据中是否有潜在漏油模式；所述通讯模块用于在所述系统内部构建通讯网络。
3.根据权利要求2所述的一种风电齿轮箱冷却器芯体漏油检测系统，其特征在于，所述数据采集装置被安装在风电齿轮箱冷却器芯体上，用于采集风电齿轮箱冷却器芯体的温度、流量、
4.根据权利要求3所述的一种风电齿轮箱冷却器芯体漏油检测系统，其特征在于，所述漏油检测模块包括漫反射光电信号数据异常检测单元和关联系数检测单元，所述漫反射光电信号数据异常检测单元用于单独检测漫反射光电信号数据是否存在异常，所述漫反射光电信号数据异常检测单元构建一个自动编码器用于检测异常，由编码器部分和解码器部分构成，该自动编码器的输入数据为在一段运行周期内数据采集装置采集的漫反射光电信号数据，的工作过程如下：
5.根据权利要求4所述的一种风电齿轮箱冷却器芯体漏油检测系统，其特征在于，所述关联系数检测单元计算在一段运行周期内数据采集装置采集的温度、流量、压力和漫反射光电信号数据之间的关联系数，根据关联系数的数值确定是否漏油，关联系数计算公式采用皮尔逊相关系数，计算温度数据和漫反射光电信号数据之间的关联系数的公式如下：
6.根据权利要求5所述的一种风电齿轮箱冷却器芯体漏油检测系统，其特征在于，所述漏油预测模块构建一个多元时间序列预测模型，该多元时间序列预测模型以当前运行周期内的各项数据为输入数据，预测下一个运行周期的各项数据，设所述输入数据为，为一个矩阵，其中矩阵中的每一行分别为、、和，将表示为，所述多元时间序列预测模型的预测目标是基于，生成预测值预测。
7.根据权利要求6所述的一种风电齿轮箱冷却器芯体漏油检测系统，其特征在于，所述多元时间序列预测模型包括卷积神经网络部分和递归神经网络部分，所述卷积神经网络部分由一层卷积神经网络层构成，所述卷积神经网络层使用一维卷积核进行卷积，输出结果为矩阵，，其中表示维度为的实数空间，其中表示所述卷积神经网络层的卷积核数量，所述卷积神经网络层部分的工作过程如下：
8.根据权利要求7所述的一种风电齿轮箱冷却器芯体漏油检测系统，其特征在于，所述递归神经网络部分采用矩阵为输入数据，递归神经网络部分包含三层GRU网络层，设的第列为，，其中，为正整数，表示维度为的实数空间，将输入递归神经网络部分中，输出对应的隐含状态，，其中表示维度为的实数空间，为所述数据采集装置采集的数据种类总数，为所述递归神经网络部分的最终的预测结果，所述递归神经网络部分的工作过程如下：
9.根据权利要求8所述的一种风电齿轮箱冷却器芯体漏油检测系统，其特征在于，所述多元时间序列预测模型在训练时使用所述数据采集装置采集的三个周期内的数据构建训练集，通过如下损失函数训练所述多元时间序列预测模型：
10.根据权利要求9所述的一种风电齿轮箱冷却器芯体漏油检测系统，其特征在于，所述漏油预测模块在得到预测数据之后，使用预训练好的二分类支持向量机，分类预测数据为有异常或无异常，所述分类过程如下：
11.一种风电齿轮箱冷却器芯体漏油检测方法，其基于如权利要求1-10中任一项所述的一种风电齿轮箱冷却器芯体漏油检测系统实现，其特征在于，所述方法包括以下具体步骤：
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被执行时，实现如权利要求11中所述的一种风电齿轮箱冷却器芯体漏油检测方法。
13.一种设备，其特征在于，包括：存储器，用于存储指令；处理器，用于执行所述指令，使...
【技术特征摘要】
1.一种风电齿轮箱冷却器芯体漏油检测系统，其特征在于，所述系统包括设备层、数据库层和控制层；所述设备层包括输入设备和输出设备，所述输入设备包括数据采集装置，所述数据采集装置用于采集风电齿轮箱冷却器芯体的数据，所述输出设备包括显示装置和漏油预警装置，所述显示装置用于显示所述系统的分析结果，所述漏油预警装置用于在风电齿轮箱冷却器芯体出现异常时进行预警；所述数据库层用于存储所述系统工作过程中采集的数据；所述控制层包括cpu、漏油检测模块、漏油预测模块和通讯模块。
2.根据权利要求1所述的一种风电齿轮箱冷却器芯体漏油检测系统，其特征在于，所述cpu用于对所述系统的运行进行管理控制；所述漏油检测模块用于检测当前运行周期内风电齿轮箱冷却器芯体是否发生漏油；所述漏油预测模块用于预测下一个运行周期内风电齿轮箱冷却器芯体的各项数据，并检测预测数据中是否有潜在漏油模式；所述通讯模块用于在所述系统内部构建通讯网络。
3.根据权利要求2所述的一种风电齿轮箱冷却器芯体漏油检测系统，其特征在于，所述数据采集装置被安装在风电齿轮箱冷却器芯体上，用于采集风电齿轮箱冷却器芯体的温度、流量、压力及漫反射光电信号数据，所述风电齿轮箱冷却器芯体的温度、流量、压力和漫反射光电信号数据为时间序列数据，设在一段运行周期内数据采集装置采集的温度、流量、压力和漫反射光电信号数据分别记为、、和，，其中表示维度为的实数空间，为正整数，，表示一段周期内包含的时间步总数。
4.根据权利要求3所述的一种风电齿轮箱冷却器芯体漏油检测系统，其特征在于，所述漏油检测模块包括漫反射光电信号数据异常检测单元和关联系数检测单元，所述漫反射光电信号数据异常检测单元用于单独检测漫反射光电信号数据是否存在异常，所述漫反射光电信号数据异常检测单元构建一个自动编码器用于检测异常，由编码器部分和解码器部分构成，该自动编码器的输入数据为在一段运行周期内数据采集装置采集的漫反射光电信号数据，的工作过程如下：
5.根据权利要求4所述的一种风电齿轮箱冷却器芯体漏油检测系统，其特征在于，所述关联系数检测单元计算在一段运行周期内数据采集装置采集的温度、流量、压力和漫反射光电信号数据之间的关联系数，根据关联系数的数值确定是否漏油，关联系数计算公式采用皮尔逊相关系数，计算温度数据和漫反射光电信号数据之间的关联系数的公式如下：
6.根据权利要求5...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾雷，周国贞，杨芝刚，
申请(专利权)人：南京讯联液压技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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