CN118653969A - 一种风力发电设备的润滑系统实时检测系统及预警方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种风力发电设备的润滑系统实时检测系统及预警方法，涉及设备检测预警技术领域，本发明包括多参数监测模块及数据采集模块；多参数监测模块用于对风力发电设备的润滑系统不同参数进行实时监测；根据风力发电设备的润滑系统的监测要求，确定需要监测的参数，再以需要监测的参数，在润滑系统中相对应的位置安装各种传感器，包括；本发明，通过实时监测风力发电设备润滑系统的关键参数，如油压、油温、油位、油质、振动和电流，能够及时发现潜在的异常和故障，与传统的定期检查方法相比，这种实时监测方法大幅提高了监测的效率和准确性，减少了因设备故障导致的停机时间和维修成本。

Description

一种风力发电设备的润滑系统实时检测系统及预警方法

技术领域

本发明涉及设备检测预警技术领域，具体为一种风力发电设备的润滑系统实时检测系统及预警方法。

背景技术

风力发电作为清洁、可再生的能源，在世界能源结构中占有越来越重要的地位。然而，风力发电设备的运行环境复杂多变，设备的可靠性和维护问题成为制约其发展的关键因素。特别是风力发电设备的润滑系统，作为保证设备正常运行的重要组成部分，其状态的好坏直接影响到整个发电系统的稳定性和安全性。

传统的风力发电设备润滑系统多采用定期维护和检查的方式，但这种方法存在明显的时间滞后性，无法实时监控润滑系统的状态，导致无法及时发现并处理潜在的故障。随着设备运行时间的增加，润滑系统的故障率逐渐上升，这不仅增加了维护成本，还可能引发设备损坏甚至停机事故，造成巨大的经济损失。

为了提高风力发电设备的运行可靠性和维护效率，有必要开发一种实时监测和预警系统，对润滑系统的关键参数进行实时监控，并在检测到异常时及时发出预警，指导维护人员进行必要的检查和维修。现有的一些监测系统虽然能够实现部分参数的实时监测，但往往缺乏系统性、实时性，且在数据处理和预警算法上存在不足，无法满足风力发电设备对高效、精准维护的需求。

此外，由于风力发电设备多位于偏远地区，环境条件恶劣，对监测系统的稳定性和可靠性提出了更高的要求。而且，随着技术的发展和环保要求的提高，市场对风力发电设备的能效和维护成本提出了更为严格的标准。因此，开发一种能够适应恶劣环境、稳定可靠且具有智能预警功能的风力发电设备润滑系统实时检测系统，已成为行业发展的迫切需求。

为了解决上述缺陷，现提供一种技术方案。

发明内容

本发明的目的在于解决传统风力发电设备润滑系统维护效率低、无法实时监控和预警潜在故障的问题，而提出一种风力发电设备的润滑系统实时检测系统及预警方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种风力发电设备的润滑系统实时检测系统及预警方法，包括；

多参数监测模块，用于对风力发电设备的润滑系统不同参数进行实时监测，具体过程如下：

根据风力发电设备的润滑系统的监测要求，确定需要监测的参数，再以需要监测的参数，在润滑系统中相对应的位置安装各种传感器，包括油压传感器、油温传感器、油位传感器、油质传感器、振动传感器及电流传感器；

再对安装的传感器准确度进行校验，当校验结果异常，则对对应的传感器进行校准或重置；

数据采集模块，用于通过不同传感器收集各参数的实时数据，具体步骤如下：

选择数据采集硬件，将传感器与数据采集硬件通过对应的接口连接；

配置数据采集软件，设置数据采集参数，包括采样率及通道配置，通过编程实现数据的实时读取、处理和存储；

启动数据采集模块，开始实时收集传感器数据，并监控数据流，再设置数据采集频率，根据不同传感器频判参数进行综合分析得到频影值；

再将得到的频影值与预设频影阈值进行比对，当频影值大于预设的频影阈值时，则判断需要对该传感器数据采集频率进行优化，并计算频影值与预设的频影阈值的差值，并记为影差值；

将得到的影差值与预设的若干个影差值区间进行比对，若干个影差值区间分别对应设置不同的百分比的频率优化等级，当确定影差值所属的影差区间时，则得到对应的百分比频率优化等级，并在该传感器原有采集频率的基础上增加对应的百分比频率优化等级的频率时长。

进一步的，多参数监测模块中不同传感器采集的数据包括：

油压传感器：监测润滑系统中油的压力；

油温传感器：实时监测润滑油的温度；

油位传感器：监测油箱中的油位；

油质传感器：通过油质传感器监测润滑油的质量，包括粘度及污染程度；

振动传感器：监测设备运行时的振动情况，作为设备状态的辅助判断；

电流传感器：监测润滑泵及其他电气设备的电流，评估系统工作状态。

进一步的，所述多参数监测模块对安装的传感器准确度进行校验的具体操作步骤如下：

首先确定传感器数据准确度的校验标准，校验标准通过设备制造商的规格要求、行业标准或特定的应用需求进行分析得到；

采用已知精度的标准参考设备或校准设备来验证传感器的输出；

再对不同传感器进行测试，将传感器和参考设备中同时采集数据，确保数据在相同的环境条件下收集，对比传感器数据与参考设备的读数，分析两者之间的差异，通过使用统计方法，包括平均偏差及标准偏差，评估数据的准确度，具体过程如下：

同时从传感器及参考设备或标准设备收集数据，对同一物理量进行测量，并确保传感器和参考设备的读数是在同一时间点或相同条件下取得的；

对每组数据计算传感器读数与参考设备读数之间的差值，再将所有偏差贾总并除以测量次数，得到平均偏差，计算每次测量的偏差与平均偏差的差平方以得到标准偏差；

绘制偏差分布图，包括直方图或箱线图，进行可视化数据的分布情况，检查数据分布是否对称，是否存在异常值；

当平均偏差小于预设值时，则传感器读数没有系统性偏差；

再计算传感器读数的置信区间，即为平均值加减两倍标准偏差；

记录偏差分析结果，包括平均偏差、标准偏差、偏差分布和置信区间；

当偏差超出了可接受范围时，则对对应的传感器进行校准或重置。

进一步的，所述数据采集模块根据不同传感器频判参数进行综合分析得到频影值的具体操作步骤如下：

频判参数包括：

传感器响应时间：传感器对变化的响应速度，记为响速值；

数据更新需求：应用对数据更新速度的需求，包括实时控制或历史记录，并对该数据的更新需求赋予1-100的评分，并记为更评值，更评值越高，则数据更新需求越大；

历史数据分析：通过分析传感器历史使用数据，包括使用总时长、故障次数、维护次数及平均维护时间，并将得到的使用总时长、故障次数、维护次数及平均维护时间分别标定为st、gc、wc及ws，归一化处理后代入以下公式：

以得到历评值LPZ，并将历评值作为衡量传感器历史使用数据的标准，当历评值越大，则传感器的稳定性越低，反之，则传感器的稳定性越高；

传感器寿命和耐用性：传感器的预期寿命即剩余使用时长及耐用性评分，归一化处理后，将剩余使用寿命为底圆半径建立一个圆，以耐用性评分为高建立圆锥体模型，计算该圆锥体模型的表面积，记为传评值，并以此传评值作为衡量传感器寿命和耐用性的标准；

再分别将得到的响速值、更评值、历评值及传评值归一化处理后代入以下公式：

以得到频影值TBZ，式中XSZ、GPZ、LPZ及CPZ分别为响速值、更评值、历评值及传评值，分别为响速值、更评值、历评值及传评值的预设权重系数，并将得到的频影值作为衡量传感器数据采集频率影响的标准。

一种风力发电设备的润滑系统预警方法，包括以下步骤：

首先获取数据采集模块采集的不同传感器参数数据，并对数据进行清洗，提出异常值和噪声，进行数据标准化或归一化，使数据在相同尺度上，从原始数据中提取关键特征，包括均值、标准偏差、趋势及峰值，确定哪些特征与润滑系统异常直接相关；

对关键参数的趋势进行分析，使用统计方法或机器学习模型识别参数的变化趋势；

根据历史数据和已知的异常案例，训练预测模型，选择对应的算法，使用验证集对模型进行测试，评估模型预测的准确性，调整模型参数，优化模型性能；

将训练好的模型部署至实时监控系统中，实时输入传感器数据，利用模型预测潜在的异常；再根据模型预测的结果和实际应用需求，设置预警阈值，阈值可以为特定的参数值或参数变化率；

将预警与数据采集、监测进行集成，确保系统能够在检测到潜在异常时自动发出预警，再预设预警通知机制，包括声光报警、短信通知或邮件提醒，确定相关人员能够第一时间接收到预警信息；

预警发出后，持续对各参数的变化进行监测，并根据预警事件相关的参数变化判断预警的真实性；

当检查结果表明系统正常，存在误报的概率时，记录误报原因并取消预警，当确认为误报时，根据误报原因调整预警阈值或模型参数，优化预警分析过程；

记录整个预警处理过程，包括预警参数、分析结果及最终处理措施，自动录入预警处理报告中，供未来参考及系统的改进。

进一步的，根据预警事件相关的参数变化判断预警的真实性的具体操作步骤如下：

记录预警时间及相关参数的当前状态，将对应传感器的参数数据采集频率自动更正为实时采集，针对新的采集频率，再次分析预警前后参数的变化趋势，并使用图表工具，包括趋势线、折线图等，可视化参数变化；

再将当前参数与历史数据进行比对，查找相似度达到80%的变化模式，评估当前变化是否与历史异常事件案例一致；

再分析多个相关参数之间的关联性，确定相关参数的变化是否共同指示该异常事件的模式，当数据分析表面确实存在发生异常事件的趋势时，将使用的图表工具连同升级后的预警警示再次向相关人员发送；

同时执行诊断测试确认是否存在其他异常，当同时存在其他异常趋势时，将对应的异常趋势同步至相关人员，为技术人员的关联性分析提供技术支持。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明，通过实时监测风力发电设备润滑系统的关键参数，如油压、油温、油位、油质、振动和电流，能够及时发现潜在的异常和故障，与传统的定期检查方法相比，这种实时监测方法大幅提高了监测的效率和准确性，减少了因设备故障导致的停机时间和维修成本；

本发明，通过数据采集模块根据不同传感器的响应时间和数据更新需求，动态调整数据采集频率，通过计算频影值和影差值，与预设阈值进行比较，系统可以智能地优化采集频率，从而保证数据的实时性和准确性，同时避免了数据的冗余和资源浪费；

本发明，预警方法不仅能够实时分析传感器数据，提取关键特征，并训练预测模型来预测潜在的异常，还能够在预警发出后，通过持续监测和分析相关参数的变化趋势，判断预警的真实性，利用智能化的预警系统可以快速响应，为技术人员提供准确的故障诊断信息，有效提高了风力发电设备的运行可靠性和维护效率。

附图说明

为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明；

图1为本发明的系统总框图；

图2为本发明中预警方法流程图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

应当理解，本披露的说明书和权利要求书中使用的术语“包括”和 “包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在此本披露说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的，而并不意在限定本披露。如在本披露说明书和权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。还应当进一步理解，在本披露说明书和权利要求书中使用的术语“和/ 或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如图1所示，一种风力发电设备的润滑系统实时检测系统，包括多参数监测模块及数据采集模块；

多参数监测模块用于对风力发电设备的润滑系统不同参数进行实时监测；

根据风力发电设备的润滑系统的监测要求，确定需要监测的参数，再以需要监测的参数，在润滑系统中相对应的位置安装各种传感器，包括：

油压传感器：监测润滑系统中油的压力，确保油液能够有效地输送到需要润滑的部件；油温传感器：实时监测润滑油的温度，防止因温度过高或过低而影响润滑效果；油位传感器：监测油箱中的油位，确保油位处于安全范围内，避免油泵吸入空气或油量不足；油质传感器：通过油质传感器监测润滑油的质量，如粘度、污染程度等；振动传感器：监测设备运行时的振动情况，作为设备状态的辅助判断；电流传感器：监测润滑泵等电气设备的电流，评估其工作状态；

再对安装的传感器准确度进行校验，具体步骤如下：

首先需要确定传感器数据准确度的校验标准，校验标准通过设备制造商的规格要求、行业标准或特定的应用需求进行分析得到，采用已知精度的标准参考设备或校准设备来验证传感器的输出，这些设备具有经过认证的准确度和稳定性；再对不同传感器进行测试，将传感器和参考设备中同时采集数据，确保数据在相同的环境条件下收集，对比传感器数据与参考设备的读数，分析两者之间的差异，通过使用统计方法，包括平均偏差及标准偏差，来评估数据的准确度，具体过程如下：同时从传感器及参考设备或标准设备收集数据，对同一物理量进行测量，并确保传感器和参考设备的读数是在同一时间点或相同条件下取得的，以便于比较；对每组数据计算传感器读数与参考设备读数之间的差值，再将所有偏差贾总并除以测量次数，得到平均偏差，计算每次测量的偏差与平均偏差的差平方以得到标准偏差，标准偏差表示偏差的分散程度，数值越小表示测量结果越一致；绘制偏差分布图，包括直方图或箱线图，进行可视化数据的分布情况，检查数据分布是否对称，是否存在异常值；

当平均偏差小于预设值时，则证明传感器读数没有系统性偏差；再计算传感器读数的置信区间，为平均值加减两倍标准偏差；记录偏差分析结果，包括平均偏差、标准偏差、偏差分布和置信区间；当偏差超出了可接受范围时，则对对应的传感器进行校准或重置。

数据采集模块用于通过不同传感器收集各参数的实时数据；

选择数据采集硬件，包括数据采集卡、模块或系统，确保硬件与传感器的兼容，并且能够处理所需的数据量，将传感器与数据采集硬件通过对应的接口连接，如模拟信号通过模拟输入通道，数据信号通过数字输入通道；配置数据采集软件，设置数据采集参数，包括采样率及通道配置，通过编程实现数据的实时读取、处理和存储；启动数据采集模块，开始实时收集传感器数据，并监控数据流，确保数据质量和系统稳定性，再设置数据采集频率，根据不同传感器频判参数进行综合分析，其中频判参数包括：

传感器响应时间：传感器对变化的响应速度，记为响速值；数据更新需求：应用对数据更新速度的需求，包括实时控制或历史记录，并对该数据的更新需求赋予1-100的评分，并记为更评值，更评值高，则数据更新需求越大；历史数据分析：通过分析传感器历史使用数据，包括使用总时长、故障次数、维护次数及平均维护时间，并将得到的使用总时长、故障次数、维护次数及平均维护时间分别标定为st、gc、wc及ws，归一化处理后代入以下公式：以得到历评值LPZ，并将历评值作为衡量传感器历史使用数据的标准，当历评值越大，则传感器的稳定性越低，反之，则传感器的稳定性越高；传感器寿命和耐用性：传感器的预期寿命即剩余使用时长及耐用性评分，归一化处理后，将剩余使用寿命为底圆半径建立一个圆，以耐用性评分为高建立圆锥体模型，计算该圆锥体模型的表面积，记为传评值，并以此传评值作为衡量传感器寿命和耐用性的标准；

再分别将得到的响速值、更评值、历评值及传评值归一化处理后代入以下公式：以得到频影值TBZ，式中XSZ、GPZ、LPZ及CPZ分别为响速值、更评值、历评值及传评值，分别为响速值、更评值、历评值及传评值的预设权重系数，并分别取值设置在1.2-1.5、0.6-0.9、1.1-1.4及0.9-1.3之间；并将得到的频影值作为衡量传感器数据采集频率影响的标准；

再将得到的频影值与预设频影阈值进行比对，当频影值大于预设的频影阈值时，则判断可以对该传感器数据采集频率进行优化，并计算频影值与预设的频影阈值的差值，并记为影差值，将得到的影差值与预设的若干个影差值区间进行比对，若干个影差值区间分别对应设置不同的百分比的频率优化等级，当确定影差值所属的影差区间时，则得到对应的百分比频率优化等级，并在该传感器原有采集频率的基础上增加对应的百分比频率优化等级的频率时长。

如图2所示，一种风力发电设备的润滑系统预警方法，包括以下步骤：

首先获取数据采集模块采集的不同传感器参数数据，并对数据进行清洗，提出异常值和噪声，进行数据标准化或归一化，使数据在相同尺度上，从原始数据中提取关键特征，包括均值、标准偏差、趋势及峰值，确定哪些特征与润滑系统异常直接相关；

对关键参数的趋势进行分析，包括油温逐渐升高、油压持续下降等，使用统计方法或机器学习模型识别参数的变化趋势；根据历史数据和已知的异常案例，训练预测模型，选择对应的算法，包括事件序列分析、支持向量机或神经网络，使用验证集对模型进行测试，评估模型预测的准确性，调整模型参数，优化模型性能；

将训练好的模型部署至实时监控系统中，实时输入传感器数据，利用模型预测潜在的异常；再根据模型预测的结果和实际应用需求，设置预警阈值，阈值可以为特定的参数值或参数变化率；将预警与数据采集、监测进行集成，确保系统能够在检测到潜在异常时自动发出预警，再预设预警通知机制，包括声光报警、短信通知或邮件提醒，确定相关人员能够第一时间接收到预警信息；预警发出后，持续对各参数的变化进行监测，并根据预警事件相关的参数变化判断预警的真实性，具体过程如下：

记录预警时间及相关参数的当前状态，将对应传感器的参数数据采集频率自动更正为实时，针对新的采集频率，再次分析预警前后参数的变化趋势，并使用图表工具，包括趋势线、折线图等，可视化参数变化；再将当前参数与历史数据进行比对，查找相似度达到80%的变化模式，评估当前变化是否与历史异常事件案例一致；再分析多个相关参数之间的关联性，确定相关参数的变化是否共同指示该异常事件的模式，当数据分析表面确实存在发生异常事件的趋势时，将使用的图表工具连同升级后的预警警示再次向相关人员发送；同时执行诊断测试确认是否存在其他异常，当同时存在其他异常趋势时，将对应的异常趋势同步至相关人员，为技术人员的关联性分析提供技术支持；

当检查结果表明系统正常，可能为误报，记录误报原因并取消预警，当确认为误报时，根据误报原因调整预警阈值或模型参数，优化预警分析过程；记录整个预警处理过程，包括预警参数、分析结果及最终处理措施，自动录入预警处理报告中，供未来参考及系统的改进。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (6)

1.一种风力发电设备的润滑系统实时检测系统，其特征在于，包括：

多参数监测模块，用于对风力发电设备的润滑系统不同参数进行实时监测，具体过程如下：

根据风力发电设备的润滑系统的监测要求，确定需要监测的参数，再以需要监测的参数，在润滑系统中相对应的位置安装各种传感器，包括油压传感器、油温传感器、油位传感器、油质传感器、振动传感器及电流传感器；

再对安装的传感器准确度进行校验，当校验结果异常，则对对应的传感器进行校准或重置；

数据采集模块，用于通过不同传感器收集各参数的实时数据，具体步骤如下：

选择数据采集硬件，将传感器与数据采集硬件通过对应的接口连接；

配置数据采集软件，设置数据采集参数，包括采样率及通道配置，通过编程实现数据的实时读取、处理和存储；

启动数据采集模块，开始实时收集传感器数据，并监控数据流，再设置数据采集频率，根据不同传感器频判参数进行综合分析得到频影值；

再将得到的频影值与预设频影阈值进行比对，当频影值大于预设的频影阈值时，则判断需要对该传感器数据采集频率进行优化，并计算频影值与预设的频影阈值的差值，并记为影差值；

将得到的影差值与预设的若干个影差值区间进行比对，若干个影差值区间分别对应设置不同的百分比的频率优化等级，当确定影差值所属的影差区间时，则得到对应的百分比频率优化等级，并在该传感器原有采集频率的基础上增加对应的百分比频率优化等级的频率时长。

2.根据权利要求1所述的一种风力发电设备的润滑系统实时检测系统，其特征在于，多参数监测模块中不同传感器采集的数据包括：

油压传感器：监测润滑系统中油的压力；

油温传感器：实时监测润滑油的温度；

油位传感器：监测油箱中的油位；

油质传感器：通过油质传感器监测润滑油的质量，包括粘度及污染程度；

振动传感器：监测设备运行时的振动情况，作为设备状态的辅助判断；

电流传感器：监测润滑泵及其他电气设备的电流，评估系统工作状态。

3.根据权利要求1所述的一种风力发电设备的润滑系统实时检测系统，其特征在于，所述多参数监测模块对安装的传感器准确度进行校验的具体操作步骤如下：

首先确定传感器数据准确度的校验标准，校验标准通过设备制造商的规格要求、行业标准或特定的应用需求进行分析得到；

采用已知精度的标准参考设备或校准设备来验证传感器的输出；

再对不同传感器进行测试，将传感器和参考设备中同时采集数据，确保数据在相同的环境条件下收集，对比传感器数据与参考设备的读数，分析两者之间的差异，通过使用统计方法，包括平均偏差及标准偏差，评估数据的准确度，具体过程如下：

同时从传感器及参考设备或标准设备收集数据，对同一物理量进行测量，并确保传感器和参考设备的读数是在同一时间点或相同条件下取得的；

对每组数据计算传感器读数与参考设备读数之间的差值，再将所有偏差贾总并除以测量次数，得到平均偏差，计算每次测量的偏差与平均偏差的差平方以得到标准偏差；

绘制偏差分布图，包括直方图或箱线图，进行可视化数据的分布情况，检查数据分布是否对称，是否存在异常值；

当平均偏差小于预设值时，则传感器读数没有系统性偏差；

再计算传感器读数的置信区间，即为平均值加减两倍标准偏差；

记录偏差分析结果，包括平均偏差、标准偏差、偏差分布和置信区间；

当偏差超出了预设范围时，则对对应的传感器进行校准或重置。

4.根据权利要求1所述的一种风力发电设备的润滑系统实时检测系统，其特征在于，所述数据采集模块根据不同传感器频判参数进行综合分析得到频影值的具体操作步骤如下：

频判参数包括：

传感器响应时间：传感器对变化的响应速度，记为响速值；

数据更新需求：应用对数据更新速度的需求，包括实时控制或历史记录，并对该数据的更新需求赋予1-100的评分，并记为更评值，更评值越高，则数据更新需求越大；

历史数据分析：通过分析传感器历史使用数据，包括使用总时长、故障次数、维护次数及平均维护时间，并将得到的使用总时长、故障次数、维护次数及平均维护时间分别标定为st、gc、wc及ws，归一化处理后代入以下公式：

，

以得到历评值LPZ，并将历评值作为衡量传感器历史使用数据的标准，当历评值越大，则传感器的稳定性越低，反之，则传感器的稳定性越高；

传感器寿命和耐用性：传感器的预期寿命即剩余使用时长及耐用性评分，归一化处理后，将剩余使用寿命为底圆半径建立一个圆，以耐用性评分为高建立圆锥体模型，计算该圆锥体模型的表面积，记为传评值，并以此传评值作为衡量传感器寿命和耐用性的标准；

再分别将得到的响速值、更评值、历评值及传评值归一化处理后代入以下公式：

，

以得到频影值TBZ，式中XSZ、GPZ、LPZ及CPZ分别为响速值、更评值、历评值及传评值，分别为响速值、更评值、历评值及传评值的预设权重系数，并将得到的频影值作为衡量传感器数据采集频率影响的标准。

5.一种风力发电设备的润滑系统预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

首先获取数据采集模块采集的不同传感器参数数据，并对数据进行清洗，提出异常值和噪声，进行数据标准化或归一化，使数据在相同尺度上，从原始数据中提取关键特征，包括均值、标准偏差、趋势及峰值，确定哪些特征与润滑系统异常直接相关；

对关键参数的趋势进行分析，使用统计方法或机器学习模型识别参数的变化趋势；

根据历史数据和已知的异常案例，训练预测模型，选择对应的算法，使用验证集对模型进行测试，评估模型预测的准确性，调整模型参数，优化模型性能；

将训练好的模型部署至实时监控系统中，实时输入传感器数据，利用模型预测潜在的异常；再根据模型预测的结果和实际应用需求，设置预警阈值，其中阈值为特定的参数值或参数变化率；

将预警与数据采集、监测进行集成，确保系统能够在检测到潜在异常时自动发出预警，再预设预警通知机制，包括声光报警、短信通知或邮件提醒，确定相关人员能够第一时间接收到预警信息；

预警发出后，持续对各参数的变化进行监测，并根据预警事件相关的参数变化判断预警的真实性；

当检查结果表明系统正常，存在误报的概率时，记录误报原因并取消预警，当确认为误报时，根据误报原因调整预警阈值或模型参数，优化预警分析过程；

记录整个预警处理过程，包括预警参数、分析结果及最终处理措施，自动录入预警处理报告中，供未来参考及系统的改进。

6.根据权利要求5所述的一种风力发电设备的润滑系统预警方法，其特征在于，根据预警事件相关的参数变化判断预警的真实性的具体操作步骤如下：

记录预警时间及相关参数的当前状态，将对应传感器的参数数据采集频率自动更正为实时采集，针对新的采集频率，再次分析预警前后参数的变化趋势，并使用图表工具，可视化参数变化；

再将当前参数与历史数据进行比对，查找相似度达到80%的变化模式，评估当前变化是否与历史异常事件案例一致；

再分析多个相关参数之间的关联性，确定相关参数的变化是否共同指示该异常事件的模式，当数据分析表面确实存在发生异常事件的趋势时，将使用的图表工具连同升级后的预警警示再次向相关人员发送；

同时执行诊断测试确认是否存在其他异常，当同时存在其他异常趋势时，将对应的异常趋势同步至相关人员，为技术人员的关联性分析提供技术支持。