燃气轮机的润滑油寿命在线预测方法及电子设备与流程

本发明涉及燃气轮机的智能监测领域，尤其涉及一种燃气轮机的润滑油寿命在线预测方法及电子设备。

背景技术：

1、燃气轮机是一种利用燃料燃烧产生的高温、高压气体推动涡轮旋转，从而带动发电机发电的设备。燃气轮机的润滑油系统是一种重要的辅助系统，用于为燃气轮机的各个部件提供润滑、冷却和清洗作用，在燃气轮机运行过程中，润滑油从油箱中抽取，经过滤清器过滤后，由润滑油泵提供动力，通过润滑油管路输送到各个需要润滑的部件。润滑油在部件表面形成油膜，起到润滑、冷却和清洗作用。在燃气轮机正常运行时，润滑油系统需要保持稳定的油压和流量，以确保燃气轮机的正常运转。为了确保燃气轮机的正常运转，需要对润滑油的使用寿命评估，从而根据评估结果进行对应的维护和保养。一般来说，对于燃气轮机润滑油的使用寿命评估，需要对燃气轮机进行离线(停机)检测，化验油品的粘度、酸值、氧化程度等指标来评估其品质，高品质的润滑油可以更长时间地保持良好的性能，品质越高则寿命较长。但由于需要对燃气轮机进行停机取样品油，无法随时对燃气轮机中的润滑油进行油品检测，而且，对油品进行化验是一种静态的检测方式，无法综合考虑运行过程中的各种异常导致的油品下降，使得检测结果的准确性仅适用于静态的油品寿命预测，由于燃气轮机的工作时间长，不轻易停机，使用静态的油品评估结果来指导燃气轮机的维护和保养，会存在较大的误差，因此，现有燃气轮机润滑油的油品寿命检测存在准确性低的问题。

技术实现思路

1、本发明实施例提供一种燃气轮机的润滑油寿命在线预测方法，旨在解决现有燃气轮机润滑油的油品寿命检测存在准确性低的问题。通过第一时空图卷积网络对目标燃气轮机的用油节点图进行剪枝处理，得到与运行状态强相关的中间节点图，通过第二图卷积网络来中间节点图以及目标燃气轮机所使用的润滑油的额定油品参数来进行处理，得到燃气轮机的润滑油寿命预测结果，由于不需要对润滑油进行取样，所以不需要燃气轮机停机取油，通过剪枝处理，将与运行状态强相关的信息者保留，使得第二图卷积网络可以利用与运行状态强相关的信息以及额定油品参数来预测燃气轮机在运行过程中的润滑油寿命，提高了燃气轮机润滑油的油品寿命检测的准确性。

2、第一方面，本发明实施例提供一种燃气轮机的润滑油寿命在线预测方法，所述方法包括：

3、获取目标燃气轮机的用油节点图以及所述目标燃气轮机所使用的润滑油的额定油品参数，所述用油节点图中包括用油节点以及所述用油节点之间的连接边，所述连接边具有根据油路传输量确定的连接值，所述用油节点包括对应的历史工况数据、历史温度数据、历史清理数据以及历史外部环境数据；

4、通过训练好的第一时空图卷积网络对所述系统节点图在节点层面以及数据层面进行剪枝处理，得到中间节点图，所述剪枝处理包括节点剪枝以及数据剪枝，所述第一时空图卷积网络通过第一训练数据集进行用油节点的运行状态识别训练得到；

5、将所述中间节点图以及所述额定油品参数输入到训练好的第二时空图卷积网络进行预测处理，得到所述燃气轮机的润滑油寿命预测结果，所述第二时空图卷积网络通过第二训练数据集进行润滑油寿命预测训练得到。

6、第二方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明实施例提供的燃气轮机的润滑油寿命在线预测方法中的步骤。

7、本发明实施例中，获取目标燃气轮机的用油节点图以及所述目标燃气轮机所使用的润滑油的额定油品参数，所述用油节点图中包括用油节点以及所述用油节点之间的连接边，所述连接边具有根据油路传输量确定的连接值，所述用油节点包括对应的历史工况数据、历史温度数据、历史清理数据以及历史外部环境数据；通过训练好的第一时空图卷积网络对所述系统节点图在节点层面以及数据层面进行剪枝处理，得到中间节点图，所述剪枝处理包括节点剪枝以及数据剪枝，所述第一时空图卷积网络通过第一训练数据集进行用油节点的运行状态识别训练得到；将所述中间节点图以及所述额定油品参数输入到训练好的第二时空图卷积网络进行预测处理，得到所述燃气轮机的润滑油寿命预测结果，所述第二时空图卷积网络通过第二训练数据集进行润滑油寿命预测训练得到。通过第一时空图卷积网络对目标燃气轮机的用油节点图进行剪枝处理，得到与运行状态强相关的中间节点图，通过第二图卷积网络来中间节点图以及目标燃气轮机所使用的润滑油的额定油品参数来进行处理，得到燃气轮机的润滑油寿命预测结果，由于不需要对润滑油进行取样，所以不需要燃气轮机停机取油，通过剪枝处理，将与运行状态强相关的信息者保留，使得第二图卷积网络可以利用与运行状态强相关的信息以及额定油品参数来预测燃气轮机在运行过程中的润滑油寿命，提高了燃气轮机润滑油的油品寿命检测的准确性。

技术特征：

1.一种燃气轮机的润滑油寿命在线预测方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标燃气轮机的用油节点图，包括：

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述第一用油节点图、所述第二用油节点图以及所述第三用油节点图进行融合，得到所述目标燃气轮机的初始用油节点图，包括：

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述通过训练好的第一时空图卷积网络对所述系统节点图在节点层面以及数据层面进行剪枝处理，得到中间节点图之前，所述方法还包括：

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一待训练图卷积网络包括第一待训练空间卷积层、第一待训练时间卷积层、待训练空间掩码层、待训练时间掩码层、第一特征融合层、第一待训练输出层以及第二待训练输出层，所述第一待训练空间卷积层的输出分别与所述待训练空间掩码层的以及所述第一待训练时间卷积层的输入连接，所述待训练空间掩码层的输出分别与所述第一训练时间卷积层以及所述第一特征融合层的输入连接，所述待训练时间卷积层的输出分别与所述第一特征融合层以及所述待训练时间掩码层的输入连接，所述待训练时间掩码层的输出所述第一特征融合层的输入连接，所述第一特征融合层的输出分别与所述第一输出层以及所述第二输出层的输入连接，所述第一输出层用于输出用油节点的运行状态预测值，所述第二输出层用于输出剪枝节点图，所述将所述第一样本节点图输入到所述第一待训练图卷积网络中进行处理，得到所述第一样本节点图的运行状态预测值以及所述第一样本节点图的剪枝节点图，包括：

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过预设的第一损失函数计算所述第一样本节点图的用油节点的运行状态预测值所述第一样本节点图的用油节点的运行状态真值之间的运行状态损失值，以及通过预设的第二损失函数计算所述第一样本节点图与所述第一样本节点图的剪枝节点图之间的节点图损失值，包括：

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述运行状态损失值以及所述节点图损失值确定总损失值，包括：

8.如权利要求1至7中任一所述的方法，其特征在于，在所述将所述中间节点图以及所述额定油品参数输入到训练好的第二时空图卷积网络进行预测处理，得到所述燃气轮机的润滑油寿命预测结果之前，所述方法包括：

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述第二待训练图卷积网络包括待训练主输入层、待训练辅助输入层、第二待训练空间卷积层、第二待训练时间卷积层、第二特征融合层、第三待训练输出层，所述待训练主输入层以及所述待训练辅助输入层的输出同时与所述第二特征融合层的输入连接，所述第二特征融合层的输出与所述第二待训练空间卷积层的输入连接，所述第二待训练空间卷积层的输出与所述第二待训练时间卷积层的输入连接，所述第二待训练时间卷积层的输出与所述第三待训练输出层的输入连接，所述第三待训练输出层的输入用于输出润滑油寿命预测值，所述将所述第二样本节点图以及所述样本额定油品参数输入到所述第二待训练图卷积网络中进行处理，得到所述第二样本节点图的润滑油寿命预测值，包括：

10.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至9中任一项所述的燃气轮机的润滑油寿命在线预测方法中的步骤。

技术总结
本发明提供一种燃气轮机的润滑油寿命在线预测方法，包括：获取目标燃气轮机的用油节点图以及目标燃气轮机所使用的润滑油的额定油品参数，用油节点图中包括用油节点以及用油节点之间的连接边，连接边具有根据油路传输量确定的连接值；通过训练好的第一时空图卷积网络对系统节点图在节点层面以及数据层面进行剪枝，得到中间节点图，第一时空图卷积网络通过第一训练数据集进行用油节点的运行状态识别训练得到；将中间节点图以及额定油品参数输入到训练好的第二时空图卷积网络进行预测处理，得到燃气轮机的润滑油寿命预测结果，第二时空图卷积网络通过第二训练数据集进行润滑油寿命预测训练得到。本发明提高了燃气轮机润滑油的油品寿命检测的准确性。

技术研发人员：华叙清,董纯涛,李学波,王奋明,向志坚,俞唐旺,唐作兴,姜明臣,郝宝忠,甘泽林
受保护的技术使用者：东莞中电第二热电有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23