【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及油液监测，更具体地说，本专利技术涉及一种水电站油液在线监测系统及方法。
技术介绍
1、随着水电站运行的复杂性增加，油液作为关键工作介质，其状态直接关系到设备的正常运行和安全；实时监测油液的健康状况，对于预防设备故障、延长设备寿命及保障电力供应稳定至关重要。
2、目前市场上存在的油液监测手段多依赖于周期性的人工抽检，不仅效率低下，且难以实现实时预警；因此，开发一套能够在线监测并智能分析油液数据，预测潜在故障的系统显得尤为迫切。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术提供一种水电站油液在线监测系统及方法，通过数据采集模块，采用先进的传感器阵列，实现对油液中金属颗粒含量、粘度等数据的实时监测，确保数据的全面性和准确性；通过数据预处理模块，对采集到的油液数据进行预处理，去除噪声和异常值，保证分析结果的可靠性；通过多模态数据处理模块，显著提升数据分析的维度和深度，利用主成分分析技术有效降维，提高数据处理效率，通过典型相关分析和最小冗余最大相关方法优化特征组合，增强模型的判别能力，采用k-means聚类算法对特征子集进行深入分析，创新性地筛选出对聚类结果影响最大的特征集合，大幅提高了故障诊断的准确性；通过故障诊断模块，基于特征集合，运用arima模型进行时间序列分析，准确预测设备潜在故障，为维护决策提供科学依据，实现了油液监测和故障预测的全自动化，减少了人工干预，提高了工作效率；通过数据存储模块，存储采集到的油液数据、预处理后的数据、特征集合，以及故
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种水电站油液在线监测系统，包括：
3、数据采集模块：用于实时收集水电站的油液数据；所述油液数据包括油液中的金属颗粒含量、粘度、酸碱度、水分含量、介电常数、温度、压力、流量、密度，以及清洁度；
4、数据预处理模块：用于对采集到的油液数据进行预处理，去除噪声和异常值；
5、多模态数据处理模块包括关键特征提取单元、特征子集筛选单元和特征集合筛选单元；所述关键特征提取单元用于对预处理后的多模态油液数据进行降维和融合，独立应用主成分分析提取关键特征；所述特征子集筛选单元用于将不同模态的关键特征进行融合，应用典型相关分析方法增强特征间的相关性，使用最小冗余最大相关方法选择特征子集；所述特征集合筛选单元基于k-means聚类算法对特征子集进行分析，选择出对聚类结果影响最大的特征子集作为最终的特征集合；
6、故障诊断模块：用于根据特征集合构建arima模型，基于arima模型预报设备可能发生的故障；
7、数据存储模块：用于存储采集到的油液数据、预处理后的数据、特征集合，以及故障诊断结果；
8、报告输出模块：用于生成和提供油液监测和分析的结果报告。
9、在一个优选的实施方式中，所述数据采集模块的具体采集方式为：在水电站机组设备的循环回流油路中安装若干个传感器，传感器检测到的物理或化学变化被转换为电信号，通过信号传输线缆发送到数据采集模块，数据采集模块将电信号转化为数字信号；其中传感器包括光谱仪、粘度计、电化学传感器、水分分析仪、电容式传感器、温度传感器、压力传感器、流量计、密度计，以及颗粒计数器。
10、在一个优选的实施方式中，所述关键特征提取单元的具体处理过程为：
11、a1、通过自动编码器将预处理后的多模态油液数据进行降维和融合，以便在一个统一的框架下进行分析；
12、a2、对每种模态的油液数据，独立应用主成分分析方法，提取关键特征；其中关键特征表示为油液数据的主成分，具体包括油液中的金属颗粒含量、粘度、酸碱度、水分含量、介电常数、温度、压力、流量、密度，以及清洁度。
13、在一个优选的实施方式中，所述特征子集筛选单元的具体处理过程为：
14、b1、将不同模态的关键特征进行融合，形成一个新的特征集；
15、b2、应用典型相关分析方法，获取特征集中每两组模态间关键特征的线性组合，增强关键特征之间的相关性；
16、如果有两个数据集x和y，典型相关分析方法的目标是找到一对基向量wx和wy，使得x和y在这对基向量上的投影具有最大的相关性，表示为：其中sxx和syy分别表示数据集x和y的协方差矩阵，sxy表示数据集x和y之间的互协方差矩阵，wxt表示数据集x的投影，wyt表示数据集y的投影；
17、b3、使用最小冗余最大相关方法，从特征集中选择最有助于分类的特征子集，减小关键特征之间的冗余性；通过以下公式评估特征子集的好坏z：
18、其中s表示特征子集，c表示目标变量，i(fi；c)表示关键特征fi与目标变量c之间的相关性，i(fi；fj)表示关键特征fi与关键特征fj之间的冗余性；所述目标变量是指与油液质量相关的度量指标，反映油液的性能和设备的健康状况。
19、在一个优选的实施方式中，所述特征集合筛选单元的具体处理过程为：
20、c1、基于先验知识或通过肘部法则确定k值；
21、c2、从数据集中随机选择k个点作为初始簇中心；
22、c3、计算每个数据点到各个簇中心的距离，并将每个点分配到最近的簇中心所在的簇；
23、c4、用各个簇中所有样本点的中心点代表簇的中心点；
24、c5、重复c3-c4步骤，直到簇中心不再变化或达到预设的迭代次数；
25、c6、使用不同的特征子集运行k-means算法，计算轮廓系数si，其中，p表示为该点在每个维度上的数值，ax表示簇内的其他点在每个维度上的数值，bx表示最近邻簇中的点在每个维度上的数值，n表示簇内点的数量，m表示最近邻簇中点的数量，所有数据点的轮廓系数取平均值得到整个数据集的轮廓系数，值越接近于1，表示聚类效果越好；
26、c7、选择轮廓系数值最接近1的特征子集作为最终的特征集合。
27、在一个优选的实施方式中，所述故障诊断模块的具体处理过程为：
28、d1、根据特征集合构建arima模型；
29、d2、利用训练好的arima模型对未来的数据点进行预测得到预测故障值；
30、d3、计算本次预测的预测误差ε，其中m是样本数，yi表示第i个样本的真实值，表示第i个样本的预测值；
31、d4、将本次预测的预测误差ε和预先设定的误差阈值ε阈进行比较，若ε>ε阈则表示本次预测的预测误差过大，将重新进行预测；反之则表示本次预测的预测误差符合预期，进行下一步骤；
32、d5、将预测故障值与预先设定的故障概率阈值比较，判断是否出现故障；如果预测故障值超出预先设定的故障概率阈值，则表示出现故障，提前发出警报。
33、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种水电站油液本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种水电站油液在线监测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种水电站油液在线监测系统，其特征在于：所述数据采集模块的具体采集方式为：在水电站机组设备的循环回流油路中安装若干个传感器，传感器检测到的物理或化学变化被转换为电信号，通过信号传输线缆发送到数据采集模块，数据采集模块将电信号转化为数字信号；其中传感器包括光谱仪、粘度计、电化学传感器、水分分析仪、电容式传感器、温度传感器、压力传感器、流量计、密度计，以及颗粒计数器。
3.根据权利要求1所述的一种水电站油液在线监测系统，其特征在于：所述关键特征提取单元的具体处理过程为：
4.根据权利要求1所述的一种水电站油液在线监测系统，其特征在于：所述特征子集筛选单元的具体处理过程为：
5.根据权利要求1所述的一种水电站油液在线监测系统，其特征在于：所述特征集合筛选单元的具体处理过程为：
6.根据权利要求1所述的一种水电站油液在线监测系统，其特征在于：所述故障诊断模块的具体处理过程为：
7.一种水电站油液在线监测方法，所述方法用于实现上述权利要求1-6
...【技术特征摘要】
1.一种水电站油液在线监测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种水电站油液在线监测系统，其特征在于：所述数据采集模块的具体采集方式为：在水电站机组设备的循环回流油路中安装若干个传感器，传感器检测到的物理或化学变化被转换为电信号，通过信号传输线缆发送到数据采集模块，数据采集模块将电信号转化为数字信号；其中传感器包括光谱仪、粘度计、电化学传感器、水分分析仪、电容式传感器、温度传感器、压力传感器、流量计、密度计，以及颗粒计数器。
3.根据权利要求1所述的一种水电站油液在线监测系统，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴想，黄笑同，任少辉，罗云，黄开斌，蔡旭，叶笑莉，蒋志波，
申请(专利权)人：湖南中南电力机电设备成套有限公司，
类型：发明
国别省市：
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