[發明專利]一種油膜渦動檢測方法、裝置和系統

在審

• 申請號: 202210920501.6
• 申請日: 2022-08-02
• 公開（公告）號: CN115452375A
• 公開（公告）日: 2022-12-09
• 發明（設計）人: 宋亞軍;司派友;梅隆;劉雙白;郝向中;張曉斌;張澤
• 申請（專利權）人: 華北電力科學研究院有限責任公司;國家電網有限公司
• 主分類號: G01M13/045
• 分類號: G01M13/045;G05D23/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 崔博;葉明川

1.一種油膜渦動檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

通過構建的深度學習診斷模型對獲取的軸瓦振動數據進行油膜渦動檢測，得到檢測結果；

若所述檢測結果包括存在油膜渦動，向油溫調整系統發送調溫指令，以供所述油溫調整系統按照預設的油溫調整策略對油溫進行調整。

2.根據權利要求1所述的油膜渦動檢測方法，其特征在于，在所述通過構建的深度學習診斷模型對獲取的軸瓦振動數據進行油膜渦動檢測，得到檢測結果之前，還包括：

獲取原始振動數據和對應的樣本檢測結果；

通過所述原始振動數據和對應的樣本檢測結果，對卷積神經網絡進行訓練，得到深度學習診斷模型。

3.根據權利要求1所述的油膜渦動檢測方法，其特征在于，在所述通過構建的深度學習診斷模型對獲取的軸瓦振動數據進行油膜渦動檢測，得到檢測結果之前，還包括：

通過振動測試系統，獲取當前的軸瓦振動數據。

4.根據權利要求1所述的油膜渦動檢測方法，其特征在于，所述通過構建的深度學習診斷模型對獲取的軸瓦振動數據進行油膜渦動檢測，得到檢測結果，包括：

按照指定時間間隔，通過構建的深度學習診斷模型對獲取的軸瓦振動數據進行油膜渦動檢測，得到檢測結果。

5.根據權利要求4所述的油膜渦動檢測方法，其特征在于，所述方法還包括：

若所述檢測結果包括不存在油膜渦動，繼續執行所述按照指定時間間隔，通過構建的深度學習診斷模型對獲取的軸瓦振動數據進行油膜渦動檢測，得到檢測結果的步驟。

6.一種油膜渦動檢測系統，其特征在于，所述系統包括：油膜渦動檢測裝置和油溫調整系統，所述油膜渦動檢測裝置與油溫調整系統通信連接；

所述油膜渦動檢測裝置用于通過構建的深度學習診斷模型對獲取的軸瓦振動數據進行油膜渦動檢測，得到檢測結果；若所述檢測結果包括存在油膜渦動，向所述油溫調整系統發送調溫指令；

所述油溫調整系統用于響應于所述調溫指令，按照預設的油溫調整策略對油溫進行調整。

7.根據權利要求6所述的油膜渦動檢測系統，其特征在于，所述系統還包括：振動測試系統，所述振動測試系統與油膜渦動檢測裝置通信連接；

所述油膜渦動檢測裝置還用于通過振動測試系統，獲取當前的軸瓦振動數據。

8.一種油膜渦動檢測裝置，其特征在于，所述裝置包括：

檢測單元，用于通過構建的深度學習診斷模型對獲取的軸瓦振動數據進行油膜渦動檢測，得到檢測結果；

調溫單元，用于若所述檢測結果包括存在油膜渦動，向油溫調整系統發送調溫指令，以供所述油溫調整系統按照預設的油溫調整策略對油溫進行調整。

9.根據權利要求8所述的油膜渦動檢測裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

第一獲取單元，用于獲取原始振動數據和對應的樣本檢測結果；

訓練單元，用于通過所述原始振動數據和對應的樣本檢測結果，對卷積神經網絡進行訓練，得到深度學習診斷模型。

10.根據權利要求8所述的油膜渦動檢測裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

第二獲取單元，用于通過振動測試系統，獲取當前的軸瓦振動數據。

11.根據權利要求8所述的油膜渦動檢測裝置，其特征在于，檢測單元，具體用于按照指定時間間隔，通過構建的深度學習診斷模型對獲取的軸瓦振動數據進行油膜渦動檢測，得到檢測結果。

12.根據權利要求11所述的油膜渦動檢測裝置，其特征在于，

所述檢測單元，還用于若所述檢測結果包括不存在油膜渦動，繼續執行所述按照指定時間間隔，通過構建的深度學習診斷模型對獲取的軸瓦振動數據進行油膜渦動檢測，得到檢測結果的步驟。