一种基于深度学习的油液磨粒动态监测方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的油液磨粒动态监测方法及系统，属于油液磨粒动态监测技术领域。S1.通过布设在设备润滑系统中的多个传感器实时采集油液样本集；S2.提取油液样本集中的磨粒图像；S3.构建双层生成对抗网络模型；S4.将经过训练的双层生成对抗网络模型部署于监测系统中，实时采集并输入磨粒图像，并生成磨损特征数据；S5.基于识别的磨损特征数据，计算设备的磨损状态指数，判断设备是否处于异常状态；S6.若检测到磨损状态指数超过设定阈值，系统自动触发预警机制，并生成预警信息通知相关人员采取维护措施；S7.将监测结果存储至数据库中。本发明本发明实现了对油液磨粒数据的精确分析和分类，大幅提升了系统的实时监测和预警能力。