基于模糊C均值聚类算法的机械设备润滑油在线监测系统技术方案

基于模糊C均值聚类算法的机械设备润滑油在线监测系统，步骤如下。步骤1，通过多参数传感器采集当前机械设备润滑油的状态参数，并通过CAN总线传输至工控主板；步骤2，通过主板上的WIFI模块将传感器采集的多参数数据上传至上位机程序和MYSQL数据库；步骤3，上位机结合模糊C均值聚类算法计算当前监测数据至预先确定的润滑油各质量等级的聚类中心的欧氏距离；步骤4，计算各聚类簇中样本至相应聚类中心的最大值，并以之作为该类簇的阈值；步骤5，将所计算的各欧氏距离与相应类别的阈值相比较；步骤6，上位机将判定结果通过WIFI上传至移动终端。本发明专利技术有效的实现机械设备的润滑油状态监测，提高了生产效率和保障了生产安全。

On line monitoring system for lubricating oil of mechanical equipment based on fuzzy c-means clustering algorithm

【技术实现步骤摘要】
基于模糊C均值聚类算法的机械设备润滑油在线监测系统
本专利技术涉及机械设备润滑系统安全防护领域，特别是涉及基于模糊C均值聚类算法的机械设备润滑油在线监测系统。
技术介绍
润滑油作为几种石油产品之一，其使用遍及电力、冶金、化工、汽车等领域。在汽轮机、泵、压缩机等旋转机械的齿轮、滑动轴承等关键设备中，润滑油用作工作介质，主要起润滑、辅助冷却、防锈、清洁、密封和缓冲等作用。由于润滑油液自身分解、氧化以及外界杂质混入等原因，润滑油在使用一段时间后它的粘度、酸值、水分等参量会偏离初始值，使得油液的性能下降。如果在润滑油并未达到更换标准时更换润滑油，必然会导致润滑油的浪费；反之，如果一直使用已经变质的润滑油则会带来一些安全隐患:比如会加剧转轴与其它旋转件的磨损，有时会导致机械设备发生故障，甚至引发灾难性的事故。目前，机械设备公司通常是根据润滑油生产厂家提供的润滑油检验周期对润滑油进行取样检测，比如每半个月的时间对润滑油水分含量进行检测，每隔一个月对粘度进行检测。而传统的定期检测容易导致外界或内部产生的水和污染物短期内聚集或突然增加，从而造成润滑油在检测周期内发生变质。由此可见，实时的对机械设备润滑系统进行监测，通过数据的分析及时发现润滑油油质发生变化的原因，以便采取相应的措施，确保机械设备用油达到规定的标准。针对机械设备润滑系统状态监测的问题，国内涉及该问题解决方案的专利有“一种应用于主动安全电梯上的导轨润滑油监测装置”(201920300280.6)，利用液位传感器、温度传感器和粘度传感器实现对润滑油状态参数的监测，但该专利技术仅限于常规的参数监测，并没有解决电梯润滑油质量的判断。国家专利技术专利“设备润滑油在线监测系统及方法”(201910364018.2)，结合最小二乘法得出润滑油理论基线阈值，再与当前状态的参数进行对比，从而对当前油液等级的判定，但是对于多变的润滑油状态参数，最小二乘法在估计阈值时可能会产生较大的偏差，从而使得状态监测系统的精度得不到很好的保证。由此可见，针对机械设备润滑系统的状态监测，开发出一个具有实时性、高精度性的系统非常有必要。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术在多参数传感器、模糊C均值聚类算法和移动终端等技术的基础上，提出了基于模糊C均值聚类算法的机械设备润滑油在线监测系统。首先利用多参数传感器获取润滑油不同质量等级的数据，而后利用模糊C均值聚类算法逐个确定不同质量等级的聚类中心和类别阈值；最后应该于实际工业现场中，该系统实现了对机械设备润滑系统的实时在线监测，能准确的对当前油液状态等级进行判断，提高了生产效率，更保证了生产的安全。为达此目的，本专利技术提供基于模糊C均值聚类算法的机械设备润滑油在线监测系统，具体步骤如下，其特征在于：步骤1，通过多参数传感器采集当前机械设备润滑油的状态参数，并通过CAN总线传输至工控主板；步骤2，通过主板上的WIFI模块将传感器采集的多参数数据上传至上位机程序和MYSQL数据库；步骤3，上位机结合模糊C均值聚类算法计算当前监测数据至预先确定的润滑油各质量等级的聚类中心的欧氏距离；步骤4，计算各聚类簇中样本至相应聚类中心的最大值，并以之作为该类簇的阈值；步骤5，将所计算的各欧氏距离与相应类别的阈值相比较，如果欧式距离比阈值低，则判断为该类，否则，重新训练模型并确定相应的聚类中心和类别阈值；步骤6，上位机将判定结果通过WIFI上传至移动终端，操作人员可以通过移动终端获取当前润滑油液的状态，从而做出相应的维护工作并反馈给上位机程序。进一步，步骤1中利用多参数传感器采集润滑油状态参数的具体步骤为：步骤1.1，采用MEAS公司生产的FPS传感器，监测润滑油液的粘度、密度、介电常数和温度这四个参数。其中润滑油的密度与其氧化程度、油中水分和金属杂质颗粒的含量都很直接的关系，在一定程度上可以反映润滑油当前的性能；润滑油的粘度可以很好的反应其流动性，粘度越大，内部阻力就越大，流动性就越差。一般来说，粘度越稳定越好，表明受外界环境如温度、压力的影响就越小；步骤1.2，采用水分传感器检测润滑油中水分含量。因为润滑油中的水分含量决定其是否发生浑浊和乳化，当润滑性能中水分含量过大时，会降低润滑系统的润滑效果，从而进一步加剧机械设备的磨损，甚至造成灾难性事故；步骤1.3，采用磨粒传感器测量润滑油中磨粒含量。因为当润滑油中的磨粒增加时，说明其中溶解了一定的颗粒状物质，可能会导致机械系统发生飞车事故；步骤1.4，采用油质传感器检测润滑油油质参数。因为油质参数可以直接的反应油液当前的状态。进一步，步骤3中利用模糊C均值聚类算法预先确定润滑油各质量等级的聚类中心的具体步骤为：步骤3.1，初始化模糊C均值聚类算法的参数。设训练样本集为X＝{xj|j＝1,2,...,n}，类别总数为c(2≤c≤n)，Xi＝φ(i＝1,2,...,c)，初始化迭代次数Num＝1。样本集在既定的分类个数C下可以划分为：X1,X2,...,Xc；步骤3.2，随机选定c个类别的聚类中心，记作Vk＝{v1(k),v2(k),...,vc(k)}，确定划分隶属度指数m，同时设定最大的迭代次数N和迭代终止的阈值ε；步骤3.3，计算所有样本与各聚类中心的欧式距离。对于s维的样本来说，样本xj到第i类聚类中心的欧氏距离为：步骤3.4，更新并获取相应的模糊划分矩阵：其中，uij表示第j个样本在第i类别中的隶属度，其满足：步骤3.5，更新各类别的聚类中心。更新公式如下：步骤3.6，设定迭代终止条件，即：当|Vk+1-Vk|≤ε或迭代次数达到设定的次数N，则停止迭代，否则，Num＝Num+1，跳转至步骤3.4继续进行迭代。本专利技术基于模糊C均值聚类算法的机械设备润滑油在线监测系统，有益效果：本专利技术的技术效果在于：1.本专利技术利用多参数传感器实时采集润滑油的粘度、水分等七个状态参数，较传统的单一参数或较少参数的状态监测方法更能有效的反应润滑油的状态；2.本专利技术利用模糊C均值聚类算法对润滑油多状态参数进行聚类分析，能够准确的确定润滑油各质量等级的聚类中心和类别阈值；3.本专利技术的润滑油状态监测系统支持模型的优化升级，即：当实时采集的数据不属于已知的类别，则将当前数据代入模型重新训练，从而对各聚类中心和类别阈值进行更新，此策略极大的增强了模型的泛化性；4.本专利技术支持移动终端远程访问，实现了有针对性的设备维护，提高了生产效率，同时保证了机械设备的运行安全。附图说明图1为本专利技术的流程图；图2为本专利技术中利用模糊C均值聚类识别不同类别的聚类中心和与类别阈值的示意图；图3为整个系统不同模块间的信息交互规则图。具体实施方式下面结合附图与具体实施方式对本专利技术作进一步详细描述：本专利技术提出了基于模糊C均值聚类算法的机械设备润滑油在线监测系统，旨在实现机械设备润滑系统的实现在线监测，提高生产本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于模糊C均值聚类算法的机械设备润滑油在线监测系统，具体步骤如下，其特征在于：/n步骤1，通过多参数传感器采集当前机械设备润滑油的状态参数，并通过CAN总线传输至工控主板；/n步骤2，通过主板上的WIFI模块将传感器采集的多参数数据上传至上位机程序和MYSQL数据库；/n步骤3，上位机结合模糊C均值聚类算法计算当前监测数据至预先确定的润滑油各质量等级的聚类中心的欧氏距离；/n步骤4，计算各聚类簇中样本至相应聚类中心的最大值，并以之作为该类簇的阈值；/n步骤5，将所计算的各欧氏距离与相应类别的阈值相比较，如果欧式距离比阈值低，则判断为该类，否则，重新训练模型并确定相应的聚类中心和类别阈值；/n步骤6，上位机将判定结果通过WIFI上传至移动终端，操作人员可以通过移动终端获取当前润滑油液的状态，从而做出相应的维护工作并反馈给上位机程序。/n

【技术特征摘要】
1.基于模糊C均值聚类算法的机械设备润滑油在线监测系统，具体步骤如下，其特征在于：
步骤1，通过多参数传感器采集当前机械设备润滑油的状态参数，并通过CAN总线传输至工控主板；
步骤2，通过主板上的WIFI模块将传感器采集的多参数数据上传至上位机程序和MYSQL数据库；
步骤3，上位机结合模糊C均值聚类算法计算当前监测数据至预先确定的润滑油各质量等级的聚类中心的欧氏距离；
步骤4，计算各聚类簇中样本至相应聚类中心的最大值，并以之作为该类簇的阈值；
步骤5，将所计算的各欧氏距离与相应类别的阈值相比较，如果欧式距离比阈值低，则判断为该类，否则，重新训练模型并确定相应的聚类中心和类别阈值；
步骤6，上位机将判定结果通过WIFI上传至移动终端，操作人员可以通过移动终端获取当前润滑油液的状态，从而做出相应的维护工作并反馈给上位机程序。


2.根据权利要求1所述的基于模糊C均值聚类算法的机械设备润滑油在线监测系统，其特征在于：步骤1中利用多参数传感器采集润滑油状态参数的具体步骤为：
步骤1.1，采用MEAS公司生产的FPS传感器，监测润滑油液的粘度、密度、介电常数和温度这四个参数。其中润滑油的密度与其氧化程度、油中水分和金属杂质颗粒的含量都有着直接的关系，在一定程度上可以反应润滑油当前的性能；润滑油的粘度可以很好的反应其流动性，粘度越大，内部阻力就越大，流动性就越差。一般来说，粘度越稳定越好，表明受外界环境如温度、压力的影响就越小；
步骤1.2，采用水分传感器检测润滑油中水分含量。因为润滑油中的水分含量决定其是否发生浑浊和乳化，当润滑性能中水分含量过大时，会降低润滑系统的润滑效果...

【专利技术属性】
技术研发人员：江剑，郭飞飞，江燕燕，
申请(专利权)人：南京华剑兵科智能装备有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32