[发明专利]冷却系统故障预警方法、装置、冷却系统及作业机械

权利要求书

1.一种冷却系统故障预警方法，其特征在于，包括：

获取冷却系统对应的载体设备的工况信息；

根据所述冷却系统对应的载体设备的工况信息，选择相应的故障预警模式；其中，所述故障预警模式包括冷启动预警模式、过渡预警模式和动态预警模式；

基于选定的所述故障预警模式，对所述冷却系统中出现的冷却水温异常进行故障预警。

2.根据权利要求1所述的一种冷却系统故障预警方法，其特征在于，所述冷却系统对应的载体设备的工况信息包括冷却系统的接入时长和设备运行数据。

3.根据权利要求2所述的一种冷却系统故障预警方法，其特征在于，根据所述冷却系统对应的载体设备的工况信息，选择相应的故障预警模式，包括：

判断所述冷却系统的接入时长是否低于预设的时长下限值，若所述冷却系统的接入时长低于所述时长下限值，则选择冷启动预警模式；

若所述冷却系统的接入时长在预设的时长下限值与时长上限值之间或所述冷却系统的接入时长高于所述时长下限值且设备运行数据缺少部分字段，则选择过渡预警模式；

若所述冷却系统的接入时长高于所述时长上限阈值，则选择动态预警模式。

4.根据权利要求3所述的一种冷却系统故障预警方法，其特征在于，当选定的故障预警模式为冷启动预警模式时，基于选定的所述故障预警模式，对所述冷却系统中出现的冷却水温异常进行故障预警，包括：

获取预设时段内所述冷却系统的冷却水温数据；

判断是否满足所述冷却水温数据中冷却水温最高值高于预设的统一水温阈值且高于统一水温阈值的时长超过预设的超限时长阈值，若满足，则判定冷却水温异常并进行故障预警。

5.根据权利要求3所述的一种冷却系统故障预警方法，其特征在于，当选定的故障预警模式为过渡预警模式时，基于选定的所述故障预警模式，对所述冷却系统中出现的冷却水温异常进行故障预警，包括：

获取预设时段内所述冷却系统的冷却水温数据以及历史水温数据；

判断是否满足所述冷却水温数据中冷却水温最高值高于所述历史水温数据中水温最高阈值且高于水温最高阈值的时长超过预设的超限时长阈值，若满足，则判定冷却水温异常并进行故障预警。

6.根据权利要求3所述的一种冷却系统故障预警方法，其特征在于，当选定的故障预警模式为动态预警模式时，基于选定的所述故障预警模式，对所述冷却系统中出现的冷却水温异常进行故障预警，包括：

获取预设时段内所述冷却系统对应的载体设备的实际运行数据；

基于所述实际运行数据，得到所述冷却系统的特征数据以及冷却水温实测值；

将所述特征数据输入冷却水温预测模型，得到所述冷却水温预测模型输出的冷却水温预测值；其中，所述冷却水温预测模型是基于所述冷却系统的样本特征数据和样本标签数据对非线性回归模型进行训练和测试得到的；

将所述冷却水温实测值与所述冷却水温预测值作差，得到水温差值统计值；

将所述水温差值统计值与预设的水温差值统计值阈值进行比较，若所述水温差值统计值大于所述水温差值统计值阈值，则判定冷却水温异常并进行故障预警。

7.根据权利要求6所述的一种冷却系统故障预警方法，其特征在于，所述冷却水温预测模型的训练过程包括：

获取冷却系统的原始样本数据；

从所述原始样本数据中提取样本特征数据和样本标签数据；其中，所述样本特征数据包括环境温度统计值、液压油温统计值以及发动机转速统计值中的一种或任几种，所述样本标签数据包括冷却水温统计值；

基于所述样本特征数据和所述样本标签数据对非线性回归模型进行训练和测试，得到冷却水温预测模型。