【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息，尤其涉及一种基于实时监测数据的调相机油品性能退化预测方法。
技术介绍
1、在现代工业应用中，特别是在调相机等精密设备的使用中，设备部件的耐久性和性能维持是一个重要且复杂的问题。这些设备通常在变动复杂的工作环境中运行，面临着多种挑战.在实际运行中，设备各部件所承受的负荷经常发生变化。这些变化可能是由于生产需求、操作模式的改变或是外部环境因素引起的。这种负荷的不断变化对设备的耐久性和性能稳定性构成了挑战。在间歇性高速运转期间，各部件和部位所经历的速度和动力作用存在显著差异。这种差异会影响部件的磨损模式，进而影响设备的整体性能和安全性。在剧烈的冷热循环转换中，设备的各个部位承受着不同程度的热应力。这些热应力可能导致材料特性的改变，从而影响部件的磨损速度和模式。由于上述因素，设备部件间的磨损模式和程度存在显著差异。这种差异不仅影响单个部件的功能，也影响整个设备的运行效率和维护周期。在设备运行过程中，磨损微粒的产生和油品成分的退化是监测设备健康状况的关键指标。这些微粒和化学成分的变化能够反映出设备的磨损程度和潜在的故障风险。因此，现有的技术在处理这些复杂的变动条件下的设备维护和性能监测方面存在挑战。这些挑战包括但不限于负荷、速度和温度变化导致的不同磨损模式，以及磨损微粒和油品退化的监测和分析。为了有效地应对这些挑战，需要一种能够全面监测并分析这些复杂因素的方法，以优化设备的运行效率和维护策略。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于实时监测数据的调相机油品性能退化预测
2、收集含有负荷参数、转速、温度的运行数据的油路各部件在线监测信息,通过采样和滤波的方法，获取数据样本集作为调相机状态输入；定期提取调相机油路多个位置的润滑油样本,应用电子显微镜、能谱分析技术，检测各样本中磨损微粒的质量特征数据,构建部位对应的磨损微粒数据集；根据调相机部位的实时动态监测数据和油路各部位的磨损微粒检测结果，进行数据统计特征计算与特征映射，并构建磨损微粒预测模型；利用构建的磨损微粒预测模型，对指定部位的输入运行数据实现在线预测相应的油品磨损微粒参数分布；将预测结果与磨损微粒实际检测数据进行比较,分析两者的误差,评估模型在不同部位的磨损预测效果；根据磨损微粒预测模型在不同部位的磨损预测效果,进行调相机各部位的润滑油样本提取和元素成分检测，判断磨损部件来源；分析易损部件的使用环境和模式,提出调相机状态改进措施,实现调相机运行优化；同步监测调相机动态运行信息与润滑系统油品磨损状况,验证调相机与油路状态监测以及部件保养优化的效果。
3、作为优选方案，所述收集含有负荷参数、转速、温度的运行数据的油路各部件在线监测信息,通过采样和滤波的方法，获取数据样本集作为调相机状态输入，包括：
4、对油路各部件进行持续在线监测，并记录负荷参数、转速和温度数据；对监测数据进行初步采样，按照第一预设数量进行初始采样，获取数据样本集；使用低通滤波器处理数据样本集，去除噪声和干扰；若负荷参数波动大于预设阈值，则增加采样频率，获取第二预设数量的数据样本；若监测到温度高于预设阈值，则扩大滤波处理范围，消除温度波动引起的异常数据；根据数据样本数量，判断是否满足预设的样本数量要求，若数据样本数量不足，则进一步增加采样次数；根据清洗后的数据集，判定调相机的当前状态，若数据样本数量不足，则增加采样次数；对于转速大于预设转速阈值或负荷大于预设负荷阈值的情况，调整采样策略和滤波参数，得到经过处理的调相机当前稳定状态下的实时数据样本；从实时监测数据和存储的历史行为数据中提取关键特征，包括负荷、转速、温度；使用余弦相似度方法，对比实时数据和历史数据之间的相似度，提取与当前状态相似度大于预设阈值的历史行为数据。
5、作为优选方案，所述定期提取调相机油路多个位置的润滑油样本,应用电子显微镜、能谱分析技术，检测各样本中磨损微粒的质量特征数据,构建部位对应的磨损微粒数据集，包括：
6、根据调相机结构图，确定油路各部位的位置；设置固定的周期，在预定的时间间隔内，从油路的各指定位置提取润滑油样本；通过电子显微镜，对提取的润滑油样本进行成像观察，获取磨损微粒的形态特征图像；根据磨损微粒的形态特征图像判断磨损微粒的尺寸特征、形状特征、表面性质特征，尺寸特征包括包括长度、宽度和深度，形状特征包括圆形、棱角形、不规则形，表面性质特征包括光滑、粗糙、有裂纹；应用x射线能谱分析技术，确定润滑油磨损微粒中的元素组成；根据元素组成评估微粒的化学特性及其化学稳定性，微粒的化学性质，包括金属、非金属、氧化物；根据测量的尺寸、形状、表面质量和化学特性数据，构建磨损微粒数据集；根据磨损微粒数据集，判断不同部位参数值的差异性；若差异小于预设阈值，则调整部位间的采样距离，增加样本种类，得到差异大于预设阈值的磨损微粒数据集；根据差异大于预设阈值的磨损微粒数据集，使用决策树算法进行模型训练，确定不同部位磨损类型，若无法区分部位，则增加检测样本数量；根据调相机结构与工况参数，预估理论磨损类型；将预估结果与实际检测结果进行对比，分析偏差的归因，并根据对比结果，优化数据集构建方案。
7、作为优选方案，所述根据调相机部位的实时动态监测数据和油路各部位的磨损微粒检测结果，进行数据统计特征计算与特征映射，并构建磨损微粒预测模型，包括：
8、获取调相机各部位的实时动态监测数据，包括负荷、转速、温度；对每个部位的动态数据计算统计特性，包括均值、标准差、偏度；获取油路各部位油品的磨损微粒检测结果，提取磨损微粒的关键特征，包括长度分布、数量比例；为每个部位将实时动态监测数据与对应的磨损微粒数据进行映射，实时监测数据包括负荷、转速、温度；将动态数据的统计特征和磨损微粒特征整合为一个矩阵，使用支持向量机算法对整合的特征矩阵进行模型训练，得到磨损微粒预测模型，确定参数关系和特征权重；检验模型生成的关联关系是否符合实际部位的运行状况；若模型效果不符合预期，则调整特征选择，更新模型结构，重新确定参数；根据模型误差值评估不同部位的预测效果，若误差大于预设阈值，增加相应部位的样本量，重新训练模型；获取验证数据，评估模型的预测效果是否达标；若预测效果达标，则将磨损微粒预测模型应用于实际的调相机状态监测和磨损预测。
9、作为优选方案，所述利用构建的磨损微粒预测模型，对指定部位的输入运行数据实现在线预测相应的油品磨损微粒参数分布，包括：
10、获取调相机指定部位的实时运行数据，判断数据质量是否达到磨损微粒预测模型的输入要求；若数据异常或缺失，则进行中值滤波的方法进行补偿和修正；根据处理后的实时动态数据，使用磨损微粒预测模型，预测指定部位磨损微粒的长度范围和数量比例分布；根据得到的预测磨损参数分布与预设的正常磨损范围进行比较；若预测结果超出正常磨损范围，启动辅助诊断模块确定异常的归因，辅助诊断模块匹配工况参数与历史运行数据，判断预测结果超出正常磨损范围是否由操作异常引起，并提供相应的处理建议；若没有检测到操作异常，将重新检查动态数据的质量本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于实时监测数据的调相机油品性能退化预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述收集含有负荷参数、转速、温度的运行数据的油路各部件在线监测信息,通过采样和滤波的方法，获取数据样本集作为调相机状态输入，包括:
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述定期提取调相机油路多个位置的润滑油样本,应用电子显微镜、能谱分析技术，检测各样本中磨损微粒的质量特征数据,构建部位对应的磨损微粒数据集，包括:
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据调相机部位的实时动态监测数据和油路各部位的磨损微粒检测结果，进行数据统计特征计算与特征映射，并构建磨损微粒预测模型，包括:
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用构建的所述磨损微粒预测模型，对指定部位的输入运行数据实现在线预测相应的油品磨损微粒参数分布，包括:
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将预测结果与磨损微粒实际检测数据进行比较,分析两者的误差,评估模型在不同部位的磨损预测效果，包括:
7.根据权利要求1所述的方法，其中，
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述分析易损部件的使用环境和模式,提出调相机状态改进措施,实现调相机运行优化，包括:
9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述同步监测调相机动态运行信息与润滑系统油品磨损状况,验证调相机与油路状态监测以及部件保养优化的效果，包括:
...【技术特征摘要】
1.一种基于实时监测数据的调相机油品性能退化预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述收集含有负荷参数、转速、温度的运行数据的油路各部件在线监测信息,通过采样和滤波的方法，获取数据样本集作为调相机状态输入，包括:
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述定期提取调相机油路多个位置的润滑油样本,应用电子显微镜、能谱分析技术，检测各样本中磨损微粒的质量特征数据,构建部位对应的磨损微粒数据集，包括:
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据调相机部位的实时动态监测数据和油路各部位的磨损微粒检测结果，进行数据统计特征计算与特征映射，并构建磨损微粒预测模型，包括:
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用构建的所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵强，姜广鑫，刘孟杰，王蓬，闫付鑫，林甫，朱森，李元生，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：
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