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申请/专利权人：济宁隆泰能源设备有限公司

摘要：本发明公开了用于供油组件的液位智能检测分析系统及方法，属于液位测量领域，本发明获取供油组件所处的环境数据导入环境数据分析策略中进行环境异常分析，将获取的液压油运行状态分析结果和环境异常分析结果导入供油组件异常运行识别策略中进行供油组件异常运行识别，根据供油组件异常运行识别结果进行供油组件异常运行预警，对供油过程中对应液压动作的液压输出端的位置数据的偏移情况、液压油监测情况和环境数据综合分析，对液压动作的实现效果进行综合判断，以对供油组件的异常运行情况进行快速预警，提高了对供油组件异常运行情况的发现效率。

主权项：1.用于供油组件的液位智能检测分析方法，其特征在于，其包括以下具体步骤：通过数据获取终端获取供油组件的液位数据，同时获取供油组件内部的液压油数据和环境数据；获取供油组件的液位数据和供油组件内部的液压油数据导入液压油分析策略中进行液压油运行状态分析；获取供油组件所处的环境数据导入环境数据分析策略中进行环境异常分析；将获取的液压油运行状态分析结果和环境异常分析结果导入供油组件异常运行识别策略中进行供油组件异常运行识别；根据供油组件异常运行识别结果进行供油组件异常运行预警；所述获取供油组件的液位数据和供油组件内部的液压油数据导入液压油分析策略中进行液压油运行状态分析包括以下具体内容：获取供油组件的液位数据和供油组件在不进行供油时的液位数据，通过供油组件在不进行供油时的液位数据减去实时的供油组件的液位数据得到输出的液量数据；获取液压动作过程中的实时供油组件内部的液压油油压数据、对应输出液量数据和液压输出端的位置数据；将获取的液压动作过程中的实时供油组件内部的液压油油压数据和对应输出液量数据导入构建的卷积神经网络模型中获取正常液压组件进行对应液压动作的液压输出端的位置数据；将获取的正常液压组件进行对应液压动作的液压输出端的位置数据和液压动作过程中的实时液压输出端的位置数据导入液压异常值计算公式中计算液压异常值，其中，液压异常值计算公式为：，其中，T为液压动作时间，xtm为液压动作的液压输出端的位置数据最大值，为液压动作过程中的t时刻液压输出端的位置数据，为正常液压组件进行对应液压动作的t时刻液压输出端的位置数据，其中，dt为时间积分。

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