本發(fā)明涉及一種油泵狀態(tài)檢測技術(shù),更具體地說，它涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的油泵狀態(tài)檢測系統(tǒng)及其檢測方法。

背景技術(shù)：

1、油泵是工業(yè)設(shè)備中的重要部件，其運(yùn)行狀態(tài)直接影響到整個(gè)設(shè)備的穩(wěn)定性和生產(chǎn)效率。然而，傳統(tǒng)的油泵狀態(tài)檢測主要依賴于人工巡檢和定期維護(hù)，這種方式效率低下，且難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的故障。近年來，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，其在故障診斷和狀態(tài)檢測方面的應(yīng)用越來越廣泛。因此，開發(fā)一種基于深度學(xué)習(xí)的油泵狀態(tài)檢測系統(tǒng)，對于提高油泵的運(yùn)行效率和穩(wěn)定性具有重要意義。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，本發(fā)明的目的在于提供一種基于深度學(xué)習(xí)的油泵狀態(tài)檢測系統(tǒng)及其檢測方法。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了如下技術(shù)方案：一種基于深度學(xué)習(xí)的油泵狀態(tài)檢測系統(tǒng)，包括以下模塊：

3、數(shù)據(jù)采集模塊，用于實(shí)時(shí)采集油泵的運(yùn)行數(shù)據(jù)；

4、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于對采集到的原始運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、特征提取、標(biāo)準(zhǔn)化處理，以便為深度學(xué)習(xí)模型提供高質(zhì)量的輸入數(shù)據(jù)；

5、深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練模塊，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，通過反向傳播算法對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，使模型能夠?qū)W習(xí)到油泵的正常狀態(tài)與故障狀態(tài)的特征；

6、狀態(tài)檢測模塊，用于在實(shí)時(shí)監(jiān)測油泵運(yùn)行數(shù)據(jù)時(shí)，利用訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，并輸出油泵的當(dāng)前狀態(tài)，判斷是否存在異?；驖撛诠收?；

7、故障預(yù)警模塊，根據(jù)狀態(tài)檢測模塊的輸出結(jié)果，當(dāng)檢測到油泵出現(xiàn)異?；驖撛诠收蠒r(shí)，及時(shí)發(fā)出預(yù)警信號(hào)，以便通知維護(hù)人員進(jìn)行相應(yīng)的處理。

8、本發(fā)明進(jìn)一步設(shè)置為：所述數(shù)據(jù)采集模塊包括但不限于溫度傳感器、振動(dòng)傳感器、噪音傳感器、壓力傳感器以及電壓電流傳感器，通過溫度傳感器、振動(dòng)傳感器、噪音傳感器、壓力傳感器以及電壓電流傳感器實(shí)時(shí)采集油泵的多維度運(yùn)行數(shù)據(jù)，并將運(yùn)行數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊。

9、本發(fā)明進(jìn)一步設(shè)置為：所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊包括以下處理步驟：

10、數(shù)據(jù)清洗：去除缺失值、異常值以及重復(fù)數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性；

11、特征提取：從原始數(shù)據(jù)中提取出對油泵狀態(tài)檢測具有代表性的特征；

12、標(biāo)準(zhǔn)化：對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，使不同傳感器采集到的數(shù)據(jù)具有統(tǒng)一性，以便于深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和推理。

13、本發(fā)明進(jìn)一步設(shè)置為：所述故障預(yù)警模塊包括報(bào)警系統(tǒng)，在檢測到油泵出現(xiàn)異常或潛在故障時(shí)，通過聲光報(bào)警、短信通知、郵件提醒或移動(dòng)app方式及時(shí)通知維護(hù)人員。

14、本發(fā)明進(jìn)一步設(shè)置為：所述檢測系統(tǒng)還包括遠(yuǎn)程監(jiān)控模塊，通過網(wǎng)絡(luò)將檢測數(shù)據(jù)和故障預(yù)警信息上傳至云平臺(tái)，供遠(yuǎn)程監(jiān)控人員查看和處理。

15、一種基于深度學(xué)習(xí)的油泵狀態(tài)檢測系統(tǒng)的檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

16、s1、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集：通過傳感器實(shí)時(shí)采集油泵的多維度運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括但不限于油泵的溫度、振動(dòng)、噪音、壓力以及電壓電流，并根據(jù)實(shí)際情況設(shè)定數(shù)據(jù)采集的頻率，以確保對油泵狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控；

17、s2、數(shù)據(jù)傳輸：將采集到的油泵運(yùn)行數(shù)據(jù)通過通信網(wǎng)絡(luò)傳輸至數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，數(shù)據(jù)傳輸過程中應(yīng)保證數(shù)據(jù)的及時(shí)性和準(zhǔn)確性，以防止信息延遲或丟失；

18、s3、數(shù)據(jù)預(yù)處理：對采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理：

19、數(shù)據(jù)清洗：去除缺失值、異常值以及重復(fù)數(shù)據(jù)；

20、特征提?。簭脑紨?shù)據(jù)中提取出對油泵狀態(tài)檢測具有代表性的特征；

21、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，以便于深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和推理；

22、s4、深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練：使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練過程中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過反向傳播算法不斷調(diào)整參數(shù)，學(xué)習(xí)油泵在正常運(yùn)行狀態(tài)下與故障狀態(tài)下的不同特征，并建立起一套分類模型，從而能夠?qū)π碌倪\(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的狀態(tài)檢測；

23、s5、模型驗(yàn)證與優(yōu)化：在模型訓(xùn)練完成后，通過驗(yàn)證集對模型進(jìn)行評估，檢查模型在實(shí)際數(shù)據(jù)中的表現(xiàn)，如果發(fā)現(xiàn)模型性能不足，則需要進(jìn)一步優(yōu)化；

24、s6、實(shí)時(shí)狀態(tài)檢測：將實(shí)時(shí)采集到的油泵運(yùn)行數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型中，通過模型的推理過程判斷油泵的當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)，模型根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)特征輸出油泵的狀態(tài)，通常為“正?！?、“異常”或“潛在故障”；

25、s7、故障預(yù)警觸發(fā)：當(dāng)檢測到油泵的狀態(tài)為“異?！被颉皾撛诠收稀睍r(shí)，系統(tǒng)將觸發(fā)故障預(yù)警機(jī)制，預(yù)警機(jī)制會(huì)根據(jù)預(yù)設(shè)定的閾值判斷是否需要發(fā)出預(yù)警信號(hào)，確保故障能夠在發(fā)生之前及時(shí)被發(fā)現(xiàn)；

26、s8、預(yù)警通知與處理：在檢測到故障或潛在故障時(shí)，系統(tǒng)會(huì)通過聲光報(bào)警、短信通知、郵件提醒或移動(dòng)app方式及時(shí)將預(yù)警信息發(fā)送給維護(hù)人員，維護(hù)人員根據(jù)預(yù)警信息可以及時(shí)采取相應(yīng)的措施，從而防止故障的進(jìn)一步惡化；

27、s9、故障分析與修復(fù)：在收到預(yù)警信息后，維護(hù)人員對油泵進(jìn)行詳細(xì)檢查，分析故障原因，確定故障類型，并采取相應(yīng)的修復(fù)措施，故障修復(fù)后，重新進(jìn)行油泵狀態(tài)檢測，確保修復(fù)效果；

28、s10、數(shù)據(jù)反饋與系統(tǒng)優(yōu)化：在故障處理后，維護(hù)人員將操作和修復(fù)結(jié)果反饋到系統(tǒng)中，作為新的數(shù)據(jù)樣本，進(jìn)一步完善深度學(xué)習(xí)模型，有助于提升系統(tǒng)對未來類似故障的檢測準(zhǔn)確性，并優(yōu)化整體監(jiān)控系統(tǒng)的性能。

29、本發(fā)明進(jìn)一步設(shè)置為：所述檢測方法包括以下判定規(guī)則：

30、當(dāng)油泵的溫度大于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，若振動(dòng)參數(shù)異常，則轉(zhuǎn)至s7故障預(yù)警觸發(fā)，否則轉(zhuǎn)至s6進(jìn)行狀態(tài)檢測；

31、當(dāng)油泵的振動(dòng)參數(shù)超過正常范圍時(shí)，若噪音水平增加，則轉(zhuǎn)至s7故障預(yù)警觸發(fā)，否則轉(zhuǎn)至s6進(jìn)行狀態(tài)檢測；

32、當(dāng)油泵電流、電壓出現(xiàn)不穩(wěn)定波動(dòng)時(shí)，若壓力異常，則轉(zhuǎn)至s7故障預(yù)警觸發(fā)，否則轉(zhuǎn)至s6進(jìn)行狀態(tài)檢測；

33、當(dāng)油泵的運(yùn)行數(shù)據(jù)符合正常狀態(tài)模式時(shí)，則繼續(xù)監(jiān)測，并返回s6進(jìn)行狀態(tài)檢測；

34、當(dāng)油泵溫度、振動(dòng)、噪音、壓力、電流、電壓多個(gè)參數(shù)同時(shí)超過正常范圍時(shí)，轉(zhuǎn)至s7故障預(yù)警觸發(fā)；

35、當(dāng)油泵的噪音信號(hào)與振動(dòng)信號(hào)相互印證時(shí)，則轉(zhuǎn)至s7故障預(yù)警觸發(fā)；

36、當(dāng)油泵在長期運(yùn)行中表現(xiàn)出逐步的異常趨勢時(shí)，且故障跡象尚不明顯，則轉(zhuǎn)至s6進(jìn)行狀態(tài)檢測；

37、當(dāng)油泵的運(yùn)行狀態(tài)未檢測出任何異常時(shí)，則繼續(xù)監(jiān)測，并返回s6進(jìn)行狀態(tài)檢測。

38、本發(fā)明的有益效果是：

39、1.?相較于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明基于深度學(xué)習(xí)的油泵狀態(tài)檢測系統(tǒng)能夠通過實(shí)時(shí)監(jiān)控油泵的運(yùn)行狀態(tài)并識(shí)別其異常和潛在故障，極大地提高了油泵的運(yùn)行安全性與可靠性，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對大量的油泵運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，從而精準(zhǔn)地判斷油泵是否存在問題，與傳統(tǒng)的人工巡檢相比，深度學(xué)習(xí)模型能夠自適應(yīng)地從復(fù)雜和多維的傳感器數(shù)據(jù)中提取有意義的特征，避免了人為設(shè)定的規(guī)則局限性；系統(tǒng)能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常并發(fā)出預(yù)警，極大提高了故障診斷的準(zhǔn)確性和反應(yīng)速度，有助于企業(yè)在最短的時(shí)間內(nèi)采取措施，避免故障擴(kuò)展導(dǎo)致更大的經(jīng)濟(jì)損失；另外傳統(tǒng)的油泵狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷通常依賴人工巡檢和定期檢查，這不僅勞動(dòng)強(qiáng)度大，而且無法做到全天候、實(shí)時(shí)的監(jiān)測，而本發(fā)明通過自動(dòng)化數(shù)據(jù)采集和實(shí)時(shí)監(jiān)控，大幅降低了對人工巡檢的依賴。

40、2.本發(fā)明基于深度學(xué)習(xí)的油泵狀態(tài)檢測系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集模塊通過整合多種傳感器（如溫度、振動(dòng)、噪音、壓力、電壓電流等），能夠?qū)崟r(shí)且全面地獲取油泵的多維度運(yùn)行數(shù)據(jù)，這些傳感器的協(xié)同作用保證了采集數(shù)據(jù)的全面性和準(zhǔn)確性，油泵的不同狀態(tài)通常伴隨多種變化，通過多通道的感知可以為深度學(xué)習(xí)模型提供豐富的輸入數(shù)據(jù)，從而提高了故障檢測的準(zhǔn)確性，此外，傳感器的多樣性和實(shí)時(shí)性確保了對油泵狀態(tài)的及時(shí)監(jiān)控，能夠在故障初期就進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別和預(yù)警，從而降低了故障對生產(chǎn)的影響。

41、3.本發(fā)明中，數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊通過數(shù)據(jù)清洗、特征提取和標(biāo)準(zhǔn)化等多個(gè)步驟，為深度學(xué)習(xí)模型提供了高質(zhì)量、規(guī)范化的數(shù)據(jù)輸入，數(shù)據(jù)清洗步驟有助于消除噪聲數(shù)據(jù)、缺失值和異常值的干擾，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和有效性，特征提取則幫助從復(fù)雜的原始數(shù)據(jù)中提取出對油泵狀態(tài)監(jiān)測具有高代表性的特征，如頻域特征、時(shí)域特征等，增強(qiáng)了模型的學(xué)習(xí)效果，標(biāo)準(zhǔn)化處理可以消除不同傳感器數(shù)據(jù)尺度的差異，使得各類數(shù)據(jù)在同一標(biāo)準(zhǔn)下進(jìn)行訓(xùn)練，從而提高了模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，通過這些預(yù)處理步驟，整個(gè)系統(tǒng)的檢測準(zhǔn)確性和可靠性得到了顯著提升。

42、4.?故障預(yù)警模塊通過實(shí)時(shí)監(jiān)控油泵的狀態(tài)，并在發(fā)現(xiàn)異常或潛在故障時(shí)，及時(shí)發(fā)出預(yù)警信號(hào)，通過聲光報(bào)警、短信通知、郵件提醒等多種方式，維護(hù)人員可以迅速接收到預(yù)警信息，采取措施預(yù)防故障的進(jìn)一步發(fā)展，這一機(jī)制不僅提高了油泵故障的響應(yīng)速度，還幫助企業(yè)減少了因故障停機(jī)帶來的損失，另外也大大提高了油泵的運(yùn)行穩(wěn)定性與設(shè)備壽命。