一种基于大数据的设备润滑油液智能调控系统

本发明公开了一种基于大数据的设备润滑油液智能调控系统，包括：通过多模态传感网络实时采集并融合多维润滑状态原始观测数据与运行环境参数，构建结构标准化的多源观测矩阵，并在边缘计算节点完成初步异常筛查；提取多尺度梯度响应差分特征，生成状态动态特征向量，构建反映润滑状态演变路径的状态演化簇集合；再基于演化簇构建嵌套层级图结构，利用图注意机制生成高可解释性状态推理图谱；实时评估当前状态与最优润滑窗口间的偏差，并通过反馈增强式控制算法自适应输出润滑策略；最终由执行模块落实控制指令并反馈结果，构成闭环自学习调控体系。本发明通过自学习量化表征和高可解释性智能调控机制，实现了对润滑油液状态的精准监测和动态管理。