[发明专利]一种油膜涡动检测方法、装置和系统

权利要求书

1.一种油膜涡动检测方法，其特征在于，所述方法包括：

通过构建的深度学习诊断模型对获取的轴瓦振动数据进行油膜涡动检测，得到检测结果；

若所述检测结果包括存在油膜涡动，向油温调整系统发送调温指令，以供所述油温调整系统按照预设的油温调整策略对油温进行调整。

2.根据权利要求1所述的油膜涡动检测方法，其特征在于，在所述通过构建的深度学习诊断模型对获取的轴瓦振动数据进行油膜涡动检测，得到检测结果之前，还包括：

获取原始振动数据和对应的样本检测结果；

通过所述原始振动数据和对应的样本检测结果，对卷积神经网络进行训练，得到深度学习诊断模型。

3.根据权利要求1所述的油膜涡动检测方法，其特征在于，在所述通过构建的深度学习诊断模型对获取的轴瓦振动数据进行油膜涡动检测，得到检测结果之前，还包括：

通过振动测试系统，获取当前的轴瓦振动数据。

4.根据权利要求1所述的油膜涡动检测方法，其特征在于，所述通过构建的深度学习诊断模型对获取的轴瓦振动数据进行油膜涡动检测，得到检测结果，包括：

按照指定时间间隔，通过构建的深度学习诊断模型对获取的轴瓦振动数据进行油膜涡动检测，得到检测结果。

5.根据权利要求4所述的油膜涡动检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述检测结果包括不存在油膜涡动，继续执行所述按照指定时间间隔，通过构建的深度学习诊断模型对获取的轴瓦振动数据进行油膜涡动检测，得到检测结果的步骤。

6.一种油膜涡动检测系统，其特征在于，所述系统包括：油膜涡动检测装置和油温调整系统，所述油膜涡动检测装置与油温调整系统通信连接；

所述油膜涡动检测装置用于通过构建的深度学习诊断模型对获取的轴瓦振动数据进行油膜涡动检测，得到检测结果；若所述检测结果包括存在油膜涡动，向所述油温调整系统发送调温指令；

所述油温调整系统用于响应于所述调温指令，按照预设的油温调整策略对油温进行调整。

7.根据权利要求6所述的油膜涡动检测系统，其特征在于，所述系统还包括：振动测试系统，所述振动测试系统与油膜涡动检测装置通信连接；

所述油膜涡动检测装置还用于通过振动测试系统，获取当前的轴瓦振动数据。

8.一种油膜涡动检测装置，其特征在于，所述装置包括：

检测单元，用于通过构建的深度学习诊断模型对获取的轴瓦振动数据进行油膜涡动检测，得到检测结果；

调温单元，用于若所述检测结果包括存在油膜涡动，向油温调整系统发送调温指令，以供所述油温调整系统按照预设的油温调整策略对油温进行调整。

9.根据权利要求8所述的油膜涡动检测装置，其特征在于，所述装置还包括：

第一获取单元，用于获取原始振动数据和对应的样本检测结果；

训练单元，用于通过所述原始振动数据和对应的样本检测结果，对卷积神经网络进行训练，得到深度学习诊断模型。

10.根据权利要求8所述的油膜涡动检测装置，其特征在于，所述装置还包括：

第二获取单元，用于通过振动测试系统，获取当前的轴瓦振动数据。

11.根据权利要求8所述的油膜涡动检测装置，其特征在于，检测单元，具体用于按照指定时间间隔，通过构建的深度学习诊断模型对获取的轴瓦振动数据进行油膜涡动检测，得到检测结果。

12.根据权利要求11所述的油膜涡动检测装置，其特征在于，

所述检测单元，还用于若所述检测结果包括不存在油膜涡动，继续执行所述按照指定时间间隔，通过构建的深度学习诊断模型对获取的轴瓦振动数据进行油膜涡动检测，得到检测结果的步骤。