一种基于大数据的油浴式预滤系统性能监测、预警及评估方法
一种基于大数据的油浴式预滤系统性能监测、预警及评估方法，包括油浴式预滤器，油浴式预滤器的出风口连接空滤器，空滤器连接发动机；还包括油浴式预滤器性能采集装置、发动机控制器、整机控制器、车载联网终端、大数据平台和整机显示装置；油浴式预滤器性能采集装置，通过设置在油浴式预滤器的传感器采集油浴式预滤器性能信号。本发明采集挖掘机机在实际作业工况下的工况数据，通过车载联网终端将工况数据实时传输至大数据平台，在大数据平台利用收集到的工况数据对油浴式预滤器性能预测模型进行拟合，通过拟合后的函数模型，提供对油浴式预滤系统性能监测、预警及健康评估，为油浴式预滤器的使用提供安全保障。
发明专利
CN202311495043.7
2023-11-10
CN117386507A
2024-01-12
F02B77/08(2006.01)
徐州徐工挖掘机械有限公司
张晨;夏炎;王永;黄勇;崔瑞;于得洋;张运鹏
221005 江苏省徐州市徐州经济技术开发区高新路39号
徐州市三联专利事务所
陈晓璐
江苏;32
1.一种基于大数据的油浴式预滤系统，其特征在于：包括油浴式预滤器，所述油浴式预滤器的出风口通过空滤器连接发动机；还包括油浴式预滤器性能采集装置、发动机控制器、连续阻力传感器、整机控制器、车载联网终端、大数据平台和整机显示装置； 连续阻力传感器，位于空气滤清器和发动机之间的管路上，表征进气阻力K斜率； 大数据平台，设置数据预处理单元、性能计算单元和显示单元。 2.如权利要求1所述的一种基于大数据的油浴式预滤系统，其特征在于：所述油浴式预滤器性能采集装置包括机油粘度传感器和进气温度传感器，所述机油粘度传感器设置在油浴式预滤器的底部。 3.如权利要求1所述的一种基于大数据的油浴式预滤系统，其特征在于：所述油浴式预滤器性能采集装置包括进口压力传感器和出口压力传感器。 4.一种基于大数据的油浴式预滤系统性能监测、预警及评估方法，其特征在于：包括如下步骤： S1、整机控制器接收油浴式预滤器性能采集装置和发动机控制器采集的信号，通过车载联网终端发送至大数据平台； S2、大数据平台上的数据预处于单元根据数据筛选逻辑筛选出有效工况参数； S3、在大数据平台建立距下次保养剩余时间t的函数模型； S4、大数据平台上的性能计算单元根据性能分析模型进行计算，将当前状态油浴式预滤器距下次保养剩余时间t和预设时间值t0进行比较； S4、根据比较结果，将油浴式预滤系统性能运行情况输出到整机显示装置，进行监测和预警； S5、待客户对油浴式预滤器保养后，对油浴式预滤器维保后性能复原率健康评估，并自动解除发动机性能限制及保养提醒； S6、如用户未按照预警提示停机保养，系统将对整车性能采取限制措施，以敦促用户尽快停机保养。 5.如权利要求4所述的一种基于大数据的油浴式预滤系统性能监测、预警及评估方法，其特征在于：步骤S2中，数据筛选逻辑为判断车辆进入常用工作档位的典型工况，如果典型工作时间不小于5分钟，则为有效数据并进行上传，否则为无效工况数据，不上传。 6.如权利要求4所述的一种基于大数据的油浴式预滤系统性能监测、预警及评估方法，其特征在于：步骤S3中，距下次保养剩余时间t的函数模型为： 其中，t为距下次保养剩余时间，V为储油盘机油粘度，F为发动机负荷率，n为发动机转速，T为进气温度；k1、k2分别为温度、粘度影响系数，a1、a2为指数。 7.如权利要求4所述的一种基于大数据的油浴式预滤系统性能监测、预警及评估方法，其特征在于：步骤S3中，距下次保养剩余时间t的函数模型为： 其中，t为距下次保养剩余时间，ΔP为油浴式预滤器进、出气口压差值，F为发动机负荷率，n为发动机转速；k3为常数，k4为压差影响系数，a3为指数。 8.如权利要求4所述的一种基于大数据的油浴式预滤系统性能监测、预警及评估方法，其特征在于：步骤S4中，距下次保养剩余时间t和预设时间值t0进行比较的方法为： 第一阶段，当t-t0＝0时，通过整机显示装置提醒用户对油浴式预滤器进行保养； 第二阶段，当时，表示用户在第一阶段未对油浴式预滤器进行维保，整车主控制将对整车工作档位进行小幅限制，仪表显示装置提醒车主停机保养； 第三阶段，当且进气阻力K曲线斜率上升趋势逐渐加快，表示用户未在第一、第二阶段对油浴式预滤器进行维保，此时油浴式预滤器已完全失效，后端空气滤清器很快堵塞，整车主控制将对整车工作档位进行大幅限制，仪表显示装置警告车主停机保养。 9.如权利要求4所述的一种基于大数据的油浴式预滤系统性能监测、预警及评估方法，其特征在于：步骤S5中，油浴式预滤器维保后性能复原率健康评估方法如下： 第一步：油浴式预滤器储油盘换新机油以及金属滤网清洗； 第二步：油浴式预滤器保养后，整机先进入某工作状态A运行，车载联网终端按一定时间频率将发动机和油浴式预滤器性能参数上传至大数据平台的数据预处理单元； 第二步:大数据平台上的数据预处于单元根据数据筛选逻辑筛选出有效工况参数； 第三步：大数据平台上的性能计算单元根据性能分析模型t＝f(V,F,n,T)，以某工作状态A对清洗换油后首次工作的油浴式预滤器距下次保养剩余时间t进行计算，可识别是否能达到初装性能的复原率P，tstart为某工作状态A时新初装的油浴式预滤器距下次保养剩余时间： 当该油浴式预滤器复原率正常，可继续使用； 当该油浴式预滤器未清洗干净或油液更换异常，仪表显示装置提醒车主需重新维保后使用或更换新油浴式预滤器。 10.如权利要求9所述的一种基于大数据的油浴式预滤系统性能监测、预警及评估方法，其特征在于：P取值范围80％～100％。