本申请公开了一种酸值的确定方法及装置、存储介质及电子装置，涉及计算机领域，该酸值的确定方法包括：对第一对象进行多次取样，得到所述第一对象随时间变化的第一对象数据，其中，所述第一对象数据的取样周期为非等时间间隔，所述第一对象数据用于指示所述第一对象的酸值；对所述第一对象数据进行处理，并根据得到的第二对象数据构建对所述第一对象进行对象数据预测的预测模型；根据所述预测模型对所述第一对象进行对象数据预测，并根据预测得到的第三对象数据确定所述第一对象在目标时刻的酸值。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机领域，具体而言，涉及一种酸值的确定方法及装置、存储介质及电子装置。
技术介绍
1、润滑油用在风机各类传动齿轮和轴承的机械接触处，在接触面上形成油膜以减少摩擦和磨损，延长机械使用寿命，同时还起到冷却、防锈和防腐蚀、清洁、密封和缓冲等作用。风电机组齿轮箱是风机的重要部件，齿轮箱在高速转动过程中容易发生齿面磨损、点蚀以及润滑油老化，严重会导致齿轮箱事故,因此齿轮箱是风机的重要润滑部位。润滑油工作温度较高，且机械磨损、水分和杂质等作用，更加速了油的氧化过程。润滑油氧化后容易造成油品粘度升高、非油溶性聚合物形成漆膜等沉积物，因此对润滑油的抗氧化能力要求较高。当油品氧化到一定程度，油品难以有效润滑齿轮轴承等机械设备，及时预测油品氧化性能变化可提前开展运维工作。
2、由于油品中可能有一些以添加剂形式或油品在使用过程中的降解产物(如氧化产物)形式存在的酸性组分，对于在用油来说，润滑油酸值代表油品氧化变质的程度，可通过在指定溶剂中将试样滴定到指定终点时所使用的碱的量测得，单位为mg/g。随着添加剂逐渐损耗，酸值在使用初期会略有下降，随着油品的氧化变质，酸值之后又逐步上升。因此油品酸值变化趋势并非具备单一的线性特征，同时，由于现场取样周期较长，且受各种运维因素影响，因此离线检测数据一般为非等时间间隔，且数据样本不足。
3、针对相关技术中，油品酸值变化趋势并非具备单一的线性特征，且由于各种运维因素影响，离线检测数据一般为非等时间间隔，现有技术难以对酸值含量进行有效预测的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
4、因此，有必要对相关技术予以改良以克服相关技术中的所述缺陷。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种酸值的确定方法及装置、存储介质及电子装置，以至少解决相关技术中，油品酸值变化趋势并非具备单一的线性特征，且由于各种运维因素影响，离线检测数据一般为非等时间间隔，现有技术难以对酸值含量进行有效预测的问题。
2、根据本申请实施例的一方面，提供一种酸值的确定方法，包括：对第一对象进行多次取样，得到所述第一对象随时间变化的第一对象数据，其中，所述第一对象数据的取样周期为非等时间间隔，所述第一对象数据用于指示所述第一对象的酸值；对所述第一对象数据进行处理，并根据得到的第二对象数据构建对所述第一对象进行对象数据预测的预测模型；根据所述预测模型对所述第一对象进行对象数据预测，并根据预测得到的第三对象数据确定所述第一对象在目标时刻的酸值。
3、在一个示例性的实施例中，对所述第一对象数据进行处理，并根据得到的第二对象数据构建对所述第一对象进行对象数据预测的预测模型，包括：对所述第一对象数据进行处理，得到所述第二对象数据；根据所述第二对象数据构建数据矩阵b和向量y，并根据所述数据矩阵b和向量y计算出所述预测模型的模型参数p；根据所述模型参数p构建出所述预测模型。
4、在一个示例性的实施例中，对所述第一对象数据进行处理，得到所述第二对象数据，包括：根据所述第一对象数据构建出非等时间间隔的原始数据序列x(0)＝(x(0)(t1)，x(0)(t2)，…，x(0)(tn))，其中，所述原始数据序列的时间间隔δti＝ti-ti-1≠const，i＝2，3，…，n，δt1＝1；根据所述原始数据序列构建出等时间间隔的累加生成序列x(1)＝(x(1)(t1)，x(1)(t2)，…，x(1)(tn))，其中，计算所述累加生成序列对应的相邻均值序列m(1)＝(m(1)(t1)，m(1)(t2)，…m(1)(tn))，其中，m(1)(tk)＝(x(1)(tk-1)+x(1)(tk))/2，k＝2，3，…，n；将所述原始数据序列和所述相邻均值序列确定为所述第二对象数据。
5、在一个示例性的实施例中，根据所述第二对象数据构建数据矩阵b和向量y，并根据所述数据矩阵b和向量y计算出所述预测模型的模型参数p，包括：根据所述相邻均值序列构建出所述数据矩阵以及根据所述原始数据序列构建出所述向量根据所述数据矩阵b和所述向量y计算出所述模型参数p，其中，p包括a、b和u。
6、在一个示例性的实施例中，根据所述模型参数p构建出所述预测模型，包括：根据a，b和u确定出所述预测模型
7、在一个示例性的实施例中，根据所述预测模型对所述第一对象进行对象数据预测，并根据预测得到的第三对象数据确定所述第一对象在目标时刻的酸值之后，所述方法还包括：根据所述第一对象在所述目标时刻的酸值确定第二对象的损坏状态，其中，所述第一对象设置在所述第二对象周围，所述第二对象的损坏状态与所述酸值成正比；根据所述损坏状态对所述第一对象和所述第二对象进行调整。
8、根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种酸值的确定装置，包括：取样模块，用于对第一对象进行多次取样，得到所述第一对象随时间变化的第一对象数据，其中，所述第一对象数据的取样周期为非等时间间隔，所述第一对象数据用于指示所述第一对象的酸值；构建模块，用于对所述第一对象数据进行处理，并根据得到的第二对象数据构建对所述第一对象进行对象数据预测的预测模型；确定模块，用于根据所述预测模型对所述第一对象进行对象数据预测，并根据预测得到的第三对象数据确定所述第一对象在目标时刻的酸值。
9、根据本申请实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述酸值的确定方法。
10、根据本申请实施例的又一方面，还提供了一种电子装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，上述处理器通过计算机程序执行上述酸值的确定方法。
11、根据本申请实施例的又一方面，还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本申请各个实施例中所述方法的步骤。
12、通过本申请，对第一对象进行多次非等时间间隔地取样，得到第一对象随时间变化的第一对象数据，其中，所述第一对象数据用于指示第一对象的酸值；对第一对象进行处理，得到第二对象数据，并根据得到的第二对象数据构建出用于对第一对象进行对象数据预测的预测模型；最后使用该预测模型对第一对象进行对象数据预测，并根据预测得到的第三对象数据确定出第一对象在目标时刻的酸值；采用上述方案，基于非等时间间隔的灰色线性组合模型(即上述预测模型)预测齿轮箱润滑油(第一对象)的酸值含量，及时且准确地预测出油品氧化性能变化；从而解决了相关技术中，油品酸值变化趋势并非具备单一的线性特征，且由于各种运维因素影响，离线检测数据一般为非等时间间隔，现有技术难以对酸值含量进行有效预测的问题。
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【技术保护点】
1.一种酸值的确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述第一对象数据进行处理，并根据得到的第二对象数据构建对所述第一对象进行对象数据预测的预测模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述第一对象数据进行处理，得到所述第二对象数据，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述第二对象数据构建数据矩阵B和向量Y，并根据所述数据矩阵B和向量Y计算出所述预测模型的模型参数P，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述模型参数P构建出所述预测模型，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述预测模型对所述第一对象进行对象数据预测，并根据预测得到的第三对象数据确定所述第一对象在目标时刻的酸值之后，所述方法还包括：
7.一种酸值的确定装置，其特征在于，包括：
8.一种计算机可读的存储介质，其特征在于，所述计算机可读的存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至6中任一项所述的方法。
9.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行权利要求1至6中任一项所述的方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。
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【技术特征摘要】
1.一种酸值的确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述第一对象数据进行处理，并根据得到的第二对象数据构建对所述第一对象进行对象数据预测的预测模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述第一对象数据进行处理，得到所述第二对象数据，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述第二对象数据构建数据矩阵b和向量y，并根据所述数据矩阵b和向量y计算出所述预测模型的模型参数p，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述模型参数p构建出所述预测模型，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所...
【专利技术属性】
技术研发人员：杜静宇，王芸靖，任鑫，曹治，刘吉辰，冯笑丹，孟喆，包紫晨，郭巍，徐美娇，王宏伟，杨家兴，李玉冬，
申请(专利权)人：华能新能源股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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