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申请/专利权人：南京南自华盾数字技术有限公司
摘要：本发明公开了一种风机齿轮箱油温预警方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：确定目标风机齿轮箱的至少一个当前第一运行参数组以及至少一个历史第一运行参数组；基于预先获取的工况油温阈值与运行参数映射表，确定至少一个当前第一运行参数组对应的目标工况油温阈值；将至少一个当前第一运行参数组以及至少一个历史第一运行参数组输入至预先训练的油温预测模型，得到当前时间段中最后一个采集帧对应目标风机齿轮箱的预测油温；若目标风机齿轮箱在当前时间段中最后一个采集帧的实际油温与预测油温的差值大于目标工况油温阈值，则进行告警。采用本申请技术方案，实现针对目标风机齿轮箱的不同工况，分别进行告警，提高了预警的准确性。
主权项：1.一种风机齿轮箱油温预警方法，其特征在于，包括：确定目标风机齿轮箱的至少一个当前第一运行参数组以及至少一个历史第一运行参数组，第一运行参数对目标风机齿轮箱油温存在影响并且影响程度大于第一预设程度；所述当前第一运行参数组由在当前时间段内各个采集帧所采集的至少一个所述第一运行参数组成；所述历史第一运行参数组由位于所述当前时间段对应前一时间段内各个采集帧所采集的至少一个所述第一运行参数组成；基于预先获取的工况油温阈值与运行参数映射表，确定所述至少一个当前第一运行参数组对应的目标工况油温阈值；将所述至少一个当前第一运行参数组以及所述至少一个历史第一运行参数组输入至预先训练的油温预测模型，得到所述当前时间段中最后一个采集帧对应所述目标风机齿轮箱的预测油温；若所述目标风机齿轮箱在所述当前时间段中最后一个采集帧的实际油温与所述预测油温的差值大于目标工况油温阈值，则进行告警；其中，所述油温预测模型以长短期记忆网络作为初始神经网络，并对所述初始神经网络进行训练后得到，所述油温预测模型能够在预测当前时间段中预测最后一个时刻的所述目标风机齿轮箱的油温时，能够同时使用所述至少一个当前第一运行参数组以及所述至少一个历史第一运行参数组，从而保留所述至少一个历史第一运行参数组对所述至少一个当前第一运行参数组的数据影响。
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