电机温度监测方法、系统、设备及存储介质与流程

本发明属于电机温度监测领域，涉及一种电机温度监测方法、系统、设备及存储介质。

背景技术：

1、电机是机械设备中一个大的类别，它覆盖着动力、电力、化工、冶金、矿山及机械制造等重要工程领域，如发电机、汽轮机、燃气轮机、风机、水泵、大功率调速型液力偶合器等。这类大型机械设备往往是工厂的关键设备，电机作为大型工厂的关键动力部件，其使用寿命和检修维护都成为目前研究的一个重要方向。

2、电机械长期处于高速运行状态，由于各种随机因素的影响，难免会出现一些机械故障，尤其是当电机温度升高过快或者达到警戒值时，如果这些热量没有被及时的散热出去，将会影响整个电机的使用。其工况状态不仅影响该机器设备本身的运行，而且还会对后续生产造成影响，现有的温度判断单纯地依赖人工定时测电机外壳获取温度数据，人员根据经验判断电机温度是否异常，而没有进行温度变化深度分析，这种判断方法有一定的弊端，容易出现误判，导致电机温度监测缺乏准确性，当电机突然发生故障时，也难以保证技术人员能够及时发现，不能实现智能化的实时监控。

3、因此，如何对驱动电机进行高温潜在故障预警成为了现阶段电机温升监测中亟待解决的难题。

技术实现思路

1、基于此，为了克服上述现有技术的不足，提供一种电机温度监测方法、系统、设备及存储介质。

2、第一方面，本发明提供一种电机温度监测方法，所述方法包括：

3、步骤s1：实时获取电机待测点的温度数据，提取温度特征值；其中，电机待测点的温度数据通过rfid无源测温标签方式采集；

4、步骤s2：将所述温度特征值与预设特征值进行比较，若温度特征值超过预设特征值，则发出故障预警信号；

5、步骤s3：若温度特征值小于预设特征值，则返回步骤s1。

6、在其中一个实施例中，步骤s1包括：

7、实时采集电机的温度数据；

8、将所述温度数据进行高斯滤波处理，得到滤波后的温度数据；

9、通过算法提取所述滤波后温度数据的温度特征值。

10、在其中一个实施例中，在步骤s1中，所述温度特征值包括温度值和升温速率。

11、在其中一个实施例中，步骤s2中，所述预设特征值包括温度阈值和速率阈值，其中，将所述温度值与温度阈值进行比较，若所述温度值超过温度阈值，则发出故障预警信号；和/或

12、将所述升温速率与速率阈值进行比较，若所述升温速率超过速率阈值，则发出故障预警信号。

13、在其中一个实施例中，在步骤s2之前，还包括：

14、获取电机运行的历史温度数据；其中，所述历史温度数据包括电机正常状态下的温度数据和异常状态下的温度数据；

15、根据历史温度数据获取异常数据集；

16、将所述异常数据集作为训练样本数据集，以训练待训练的初始升温异常模型，得到训练后的升温异常模型；

17、根据所述历史温度数据和训练后的升温异常模型，确定电机的预设特征值。

18、在其中一个实施例中，所述根据历史温度数据和升温异常模型，确定电机的预设特征值，包括：

19、从所述升温异常模型获取异常温度变化规律；

20、根据异常温度变化规律获取异常升温速率区间和异常温度区间，以此确定电机的温度异常预警规则；

21、根据所述历史温度数据和温度异常预警规则，确定温度阈值和速率阈值，将温度阈值和速率阈值电机的预设特征值。

22、第二方面，本发明提供一种实现上述电机温度监测方法的系统，包括：

23、温度采集模块，用于实时获取电机待测点的温度数据，提取温度特征值；其中，电机待测点的温度数据通过rfid无源测温标签方式采集；

24、温度比较模块，与所述温度采集模块电性连接，用于将所述温度特征值与预设特征值进行比较，输出比较结果；

25、预警模块，与所述温度比较模块电性连接，用于当温度特征值超过预设特征值时，则发出故障预警信号。

26、在其中一个实施例中，所述温度采集模块包括：

27、温度采集单元，用于实时采集温度数据；

28、温度特征单元，用于将所述温度数据进行高斯滤波处理，得到滤波后的温度数据，通过算法提取所述滤波后温度数据的温度特征值。

29、在其中一个实施例中，所述温度特征值包括温度值和升温速率，所述预设特征值包括温度阈值和速率阈值。

30、在其中一个实施例中，还包括预设特征确定模块，所述预设特征确定模块包括：

31、历史温度数据获取单元，用于获取电机运行的历史温度数据；其中，所述历史温度数据包括电机正常状态下的温度数据和异常状态下的温度数据；

32、异常数据获取单元，用于根据历史温度数据获取异常数据集；

33、升温异常模型构建单元，用于将所述异常数据集作为训练样本数据集，以训练待训练的初始升温异常模型，得到训练后的升温异常模型；

34、预设特征值确定单元，用于根据所述历史温度数据和训练后的升温异常模型，确定电机的预设特征值。

35、在其中一个实施例中，所述预设特征值确定单元包括：

36、温度异常规则获取子单元，用于从所述升温异常模型获取异常温度变化规律；

37、异常预警规则获取子单元，用于根据异常温度变化规律获取异常升温速率区间和异常温度区间，以此确定电机的温度异常预警规则；

38、阈值确定子单元，用于根据所述历史温度数据和温度异常预警规则，确定温度阈值和速率阈值，将温度阈值和速率阈值电机的预设特征值。

39、第三方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述的电机温度监测方法中的步骤。

40、第四方面，本发明提供一种电机温度监测设备，包括上述计算机可读存储介质。

41、由于采用上述方案，本发明的有益效果包括：能够测量和记录电机工作环境的温度变化，并且能读出存储在标签内的温度数据，通过对温度数据进行处理，得到温度特征参数，将特征参数与预设特征值进行比较分析，判断电机温度是否异常，实现高温预警功能，同时可以查询电机历史运行温度数据，为温度引起的故障原因提供了直接依据。

技术特征：

1.一种电机温度监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的电机温度监测方法，其特征在于，步骤s1包括：

3.根据权利要求1或2所述的电机温度监测方法，其特征在于，在步骤s1中，所述温度特征值包括温度值和升温速率。

4.根据权利要求3所述的电机温度监测方法，其特征在于，步骤s2中，所述预设特征值包括温度阈值和速率阈值，

5.根据权利要求1或4所述的电机温度监测方法，其特征在于，在步骤s2之前，还包括：

6.根据权利要求5所述的电机温度监测方法，其特征在于，所述根据历史温度数据和升温异常模型，确定电机的预设特征值，包括：

7.一种实现如权利要求1-6任一所述的电机温度监测方法的系统，其特征在于，包括：

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述温度采集模块包括：

9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述温度特征值包括温度值和升温速率，所述预设特征值包括温度阈值和速率阈值。

10.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，还包括预设特征确定模块，所述预设特征确定模块包括：

11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述预设特征值确定单元包括：

12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1-6任意一项所述的电机温度监测方法中的步骤。

13.一种电机温度监测设备，其特征在于，包括如权利要求12所述的计算机可读存储介质。

技术总结
一种电机温度监测方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：步骤S1：实时接收电机待测点的温度数据，提取温度特征值；其中，电机待测点的温度数据通过RFID无源测温标签方式采集；步骤S2：将所述温度特征值与预设特征值进行比较，若温度特征值超过预设特征值，则发出故障预警信号；步骤S3：若温度特征值小于预设特征值，则返回步骤S1。采用本方法能够测量和记录电机工作环境的温度变化，并且能读出存储在标签内的温度数据，通过对温度数据进行处理，得到温度特征参数，将特征参数与预设特征值进行比较分析，判断电机温度是否异常，实现高温预警功能，此外，可以查询电机历史运行温度数据，为温度引起的故障原因提供了直接依据。

技术研发人员：杨冬波
受保护的技术使用者：华晨宝马汽车有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12