基于多模态传感的抽油机润滑状态自学习系统及方法

本发明公开了基于多模态传感的抽油机润滑状态自学习系统及方法，该系统通过多模态传感同步采集抽油机振动频谱、油液金属颗粒浓度、温度和压力等数据，经数据适配传输后，由深度强化学习模型结合时序预测与油膜厚度算法，对数据深度分析预测润滑状态趋势；自适应动态供油算法依据模型决策，结合脉冲式高压注脂与模糊PID控制逻辑，根据工况动态调整注脂压力与油量。系统构建从数据采集、智能分析到精准执行的闭环，同时利用区块链存证保障数据安全，基于云端实现设备间策略共享。本发明克服传统润滑管理数据采集单一滞后、供油策略缺乏动态适应性的问题，实现抽油机润滑状态智能精准管理，降低设备故障与维护成本。