CN112903031A - 一种用于换流阀冷却系统的异常检测方法及系统 - Google Patents

一种用于换流阀冷却系统的异常检测方法及系统 Download PDF

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CN112903031A CN202110329178.0A CN202110329178A CN112903031A CN 112903031 A CN112903031 A CN 112903031A CN 202110329178 A CN202110329178 A CN 202110329178A CN 112903031 A CN112903031 A CN 112903031A
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毛颖科
朱正一
闫全全
谢攀
王长春
熊传广
陈佳
尹赟
贾志东
张天枫
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Abstract

本发明涉及一种用于换流阀冷却系统的异常检测方法及系统，其中异常检测方法包括：对流量传感器和压强传感器的故障值进行标定；采集所传感器的实时测量值；获取传感器的实时整定值；分别通过堵塞类故障布尔值计算方法和泄漏类故障布尔值计算方法获取当前所有传感器的状态布尔值，并将其组成矩阵序列；将矩阵序列与预存的每种典型故障所对应的矩阵序列进行对比，判断是否对比到相同的矩阵序列，若是，则输出对应的故障类型，否则，输出未发生异常；完成当前时刻的异常检测，继续进行下一次异常检测。与现有技术相比，本发明具有准确率高，实时性好、灵活性好、差错率低、应用成本低、实用性好等优点。

Description

一种用于换流阀冷却系统的异常检测方法及系统
技术领域
本发明涉及换流阀冷却系统异常检测技术领域，尤其是涉及一种用于换流阀冷却系统的异常检测方法及系统。
背景技术
现阶段，直流输电在电力系统中的应用也来越广泛，而换流阀在直流输电系统中的交直流转换过程中起到关键作用。换流阀阀塔中冷却系统因部分元件过热、机械震动等原因出现故障时，有可能进一步加重元件过热。冷却液泄露还可能导致换流阀内部形成放电通道，存在起火风险。因而快速、准确地检测判断换流阀冷却系统是否存在异常是十分必要的。
目前采用的换流阀冷却系统异常判断方法主要包括滴水盘检漏、管路流量监控。其中滴水盘检漏是针对换流阀冷却系统发生泄漏的情况较为直接的判断方法，但该方法主要问题是响应速度较慢。发生泄露时由于冷却水路的水压作用，冷却液可能向着某些方向喷射，此时冷却液已经附着于许多高压元件但还未到达滴水盘。对于冷却系统中的堵塞问题，滴水盘检漏则基本起不到检测效果。
管路流量监控是通过流量传感器直接检测冷却水路流量的方法，对于水压检测的实时性相对于滴水盘检漏更强。但是管路流量监控设置的范围较大，在支管路发生泄漏或堵塞时，位于主管路或是其他管路拓扑结构上处于较高级的管路的流量监控可能无法判断出冷却系统的异常。
因此，有必要提出更准确的判断逻辑来实现换流阀冷却系统的异常判断，在使用同样的流量监测传感器的条件下更快速、准确地判断冷却系统的异常有助于避免冷却系统故障进一步引发火灾等严重事故，具有重要意义。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种准确率高，实时性好、灵活性好、差错率低、应用成本低、实用性好的用于换流阀冷却系统的异常检测方法及系统。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种用于换流阀冷却系统的异常检测方法，所述的异常检测方法包括：
步骤1：根据换流阀冷却系统的典型故障对当前拓扑结构中所有的流量传感器和压强传感器的故障值进行标定；
步骤2：采集所有流量传感器和压强传感器的实时测量值；
步骤3：根据采集的实时测量值计算所有流量传感器和压强传感器的实时整定值；
步骤4：分别通过堵塞类故障布尔值计算方法和泄漏类故障布尔值计算方法获取当前所有传感器的状态布尔值，并将其组成矩阵序列；
步骤5：将矩阵序列与预存的每种典型故障所对应的矩阵序列进行对比，判断是否对比到相同的矩阵序列，若是，则输出对应的故障类型，否则，输出未发生异常；
步骤6：完成当前时刻的异常检测，返回步骤2，继续进行下一次异常检测。
优选地，所述的步骤1中流量传感器和压强传感器故障值的获取方法为：
通过仿真计算或实验测量的手段获取换流阀冷却系统发生典型故障时的传感器数值作为故障值，未发生故障时传感器的数值为正常值，分别使用对应正常值和故障值对流量传感器和压强传感器进行标定。
更加优选地，所述步骤1中换流阀冷却系统的典型故障包括阀层支管路泄漏、阀层支管路堵塞、阀塔主管路泄漏和阀厅主管路泄漏。
更加优选地，所述的标定方法具体为：
步骤1-1：根据传感器的故障值和正常值获取参数KQ和KP，计算方法为：
Figure BDA0002995762230000021
Figure BDA0002995762230000022
其中，Q故障为对应流量传感器的故障值；Q正常为对应流量传感器的故障值；P故障为对应压强传感器的故障值；P正常为对应压强传感器的正常值；
步骤1-2：根据参数KQ和KP计算归一化整定值ZQ和ZP，计算方法为：
Figure BDA0002995762230000031
Figure BDA0002995762230000032
其中，
Figure BDA0002995762230000033
为灵敏度，取值范围为(0,100]；
步骤1-3：使用归一化整定值ZQ和ZP分别对流量传感器和压强传感器进行标定。
优选地，所述的步骤3中实时整定值的计算方法为：
Q整定＝ZQ·Q实时
P整定＝ZP·P实时
其中，ZQ和ZP分别为流量传感器和压强传感器的归一化整定值；所述的Q实时和P实时分别为质量流率和压强的实时测量值，计算方法为当前时刻前一个小时内测量值的算数平均值，若判断出现故障状态时，Q实时和P实时维持当前数值直到故障状态消除。
优选地，所述的步骤4中堵塞类故障布尔值计算方法具体为：
若当前传感器的KQ＜1，并且有Q测量＜Q整定或者当前传感器的KQ＞1，并且有Q测量＞Q整定，则该传感器的BQ＝1，否则，该传感器的BQ＝0；
若当前传感器的KPi-KPo＜1，并且有Pi测量-Po测量＜Pi整定-Po整定或者当前传感器的KP＞1，并且有Pi测量-Po测量＞Pi整定-Po整定，则该传感器的BP＝1，否则，BP＝0；
所述的泄漏类故障布尔值计算方法具体为：
若当前传感器数据KQ＜1，并且有Qi测量-Qo测量＜Qi整定-Qo整定或者KQ＞1，并且有Qi测量-Qo测量＞Qi整定-Qo整定，则该传感器的BQ＝1，否则，该传感器的BQ＝0；
若当前传感器的KPi-KPo＜1，并且有Pi测量-Po测量＜Pi整定-Po整定或者KP＞1，并且有Pi测量-Po测量＜Pi整定-Po整定，则该传感器的BP＝1，否则，BP＝0。
更加优选地，所述的步骤5具体为：
将矩阵序列与预存的每种典型故障所对应的矩阵序列进行对比，判断是否对比到相同的矩阵序列，若是，则输出对应的故障类型，否则，输出未发生异常；
故障类型的判断方法为：
首先根据矩阵序列的对比确定故障为堵塞类故障或者泄露类故障；
其次通过判断阀厅主管路、阀塔主管路和阀层支管路分别对应的状态布尔值序列所有数值是否均为1，若是，则该序列所对应的位置即为得故障位置；
最后输出故障类型为阀层支管路泄漏、阀层支管路堵塞、阀塔主管路泄漏或阀厅主管路泄漏。
更加优选地，所述的换流阀冷却系统的异常检测方法还包括传感器故障检测子方法；所述的传感器故障检测子方法包括：
将灵敏度
Figure BDA0002995762230000041
设置为1，采用与BQ和BP相同的计算方式获得用于表征传感器是否发生故障的布尔值EQ和EP；
当传感器输出的布尔值BQ和BP为1，而其他所有传感器的BQ和BP输出值均为0时，若该传感器输出的布尔值EQ和EP均为1，则输出该传感器数据不准确的判断结果；
当传感器输出的布尔值EQ和EP为0，而其他所有传感器输出的EQ和EP均为1时，则输出该传感器出现故障，数据不准确的判断结果。
一种用于换流阀冷却系统的异常检测系统，所述的异常检测系统包括若干个传感器模块、数据处理终端、显示模块、移动终端和声光报警器；
所述的若干个传感器模块分别安装在阀厅主管路出入口、阀塔主管路出入口和阀层支管路出入口；所述的若干个传感器模块分别与数据处理终端进行通信；所述的数据处理终端通过传感器模块采集阀厅主管路出入口、阀塔主管路出入口和阀层支管路出入口数据，并将其与预设阈值对比，输出冷却系统异常检测结果；所述的显示模块、移动终端和声光报警器分别与数据处理终端进行通信；
所述的数据处理终端用于执行上述任一项异常检测方法。
优选地，所述的传感器模块包括流量传感器和压强传感器；所述的流量传感器和压强传感器分别与数据处理终端进行无线通信；所述的流量传感器和压强传感器均为无线传感器。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
一、准确率高，实时性好：本发明中的换流阀冷却系统的异常检测方法依据正常值以及故障值对各拓扑级别上流量与压强数值的给出相应异常情况的判断逻辑并设置整定值，从而实现对异常状态的判断，及时排除故障，通过设置状态布尔值来判断是否发生故障，只有当前管路上所有传感器的状态布尔值相与为1时才会判断当前管路发生异常，异常检测的准确率高，实时性好。
二、灵活性好：本发明中的换流阀冷却系统的异常检测方法设置了系统检测灵敏度，用户可以根据具体情况设置不同的灵敏度，提高了方法的适用性以及灵活性。
三、差错率低：本发明中的换流阀冷却系统的异常检测方法设有传感器故障检测子方法，用于对传感器自身的故障进行检测，大大降低由于传感器自身故障产生的误检情况，有效降低差错率。
四、应用成本低：本发明中的换流阀冷却系统的异常检测系统采用市面上已经普及的无线传感器以及数据处理终端，有效降低应用成本。
五、实用性好：本发明中的换流阀冷却系统的异常检测系统设有移动终端，用户可以通过移动终端来实时获取换流阀冷却系统的异常检测情况，大大提高了系统的实用性能。
附图说明
图1为本发明中换流阀冷却系统的异常检测方法的流程示意图；
图2为本发明实施例中换流阀冷却系统的拓扑结构示意图；
图3为本发明实施例中判断换流阀发生故障的逻辑示意图；
图4为本发明实施例中传感器自检的判断逻辑示意图；
图5为本发明实施例中判断传感器发生故障的逻辑示意图；
图6为本发明中换流阀冷却系统异常检测系统的结构示意图。
图中标号所示：
1、传感器模块，2、数据处理终端，3、显示模块，4、移动终端，5、声光报警器，101、流量传感器，102、压强传感器。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。
一种用于换流阀冷却系统的异常检测方法，其流程如图1所示，包括：
步骤1：根据换流阀冷却系统的典型故障对当前拓扑结构中所有的流量传感器和压强传感器的故障值进行标定；
流量传感器和压强传感器故障值的获取方法为：
通过仿真计算或实验测量的手段获取换流阀冷却系统发生典型故障时的传感器数值作为故障值，未发生故障时传感器的数值为正常值，分别使用对应正常值和故障值对流量传感器和压强传感器进行标定；
本实施例中的典型故障包括阀层支管路泄漏、阀层支管路堵塞、阀塔主管路泄漏和阀厅主管路泄漏，对应的换流阀冷却系统拓扑结构如图2所示；
传感器的标定方法具体为：
步骤1-1：根据传感器的故障值和正常值获取参数KQ和KP，计算方法为：
Figure BDA0002995762230000061
Figure BDA0002995762230000062
其中，Q故障为对应流量传感器的故障值；Q正常为对应流量传感器的故障值；P故障为对应压强传感器的故障值；P正常为对应压强传感器的正常值；
步骤1-2：根据参数KQ和KP计算归一化整定值ZQ和ZP，计算方法为：
Figure BDA0002995762230000063
Figure BDA0002995762230000064
其中，
Figure BDA0002995762230000065
为灵敏度，取值范围为(0,100]；
步骤1-3：使用归一化整定值ZQ和ZP分别对流量传感器和压强传感器进行标定；
步骤2：采集所有流量传感器和压强传感器的实时测量值；
步骤3：根据采集的实时测量值计算所有流量传感器和压强传感器的实时整定值；
实时整定值的计算方法为：
Q整定＝ZQ·Q实时
P整定＝ZP·P实时
其中，ZQ和ZP分别为流量传感器和压强传感器的归一化整定值；所述的Q实时和P实时分别为质量流率和压强的实时测量值，计算方法为当前时刻前一个小时内测量值的算数平均值，若判断出现故障状态时，Q实时和P实时维持当前数值直到故障状态消除；
步骤4：分别通过堵塞类故障布尔值计算方法和泄漏类故障布尔值计算方法获取当前所有传感器的状态布尔值，并将其组成矩阵序列；
堵塞类故障布尔值计算方法具体为：
若当前传感器的KQ＜1，并且有Q测量＜Q整定或者当前传感器的KQ＞1，并且有Q测量＞Q整定，则该传感器的BQ＝1，否则，该传感器的BQ＝0；
若当前传感器的KPi-KPo＜1，并且有Pi测量-Po测量＜Pi整定-Po整定或者当前传感器的KP＞1，并且有Pi测量-Po测量＞Pi整定-Po整定，则该传感器的BP＝1，否则，BP＝0；
泄漏类故障布尔值计算方法具体为：
若当前传感器数据KQ＜1，并且有Qi测量-Qo测量＜Qi整定-Qo整定或者KQ＞1，并且有Qi测量-Qo测量＞Qi整定-Qo整定，则该传感器的BQ＝1，否则，该传感器的BQ＝0；
若当前传感器的KPi-KPo＜1，并且有Pi测量-Po测量＜Pi整定-Po整定或者KP＞1，并且有Pi测量-Po测量＜Pi整定-Po整定，则该传感器的BP＝1，否则，BP＝0。
以上算式以上算式中省略了角标0、1，例如Qi代表所有Qi0和Qi1；以上算式出现参量相减时，例如Pi测量-Po测量一定指代同一支路出入口数据相减或是主回路出入口数据相减。每种故障类型均对应一套布尔值BQ和BP，当所有BQ和BP相与为1时，输出出现该故障的判断结果，逻辑模式如图3所示。系统默认采用灵敏度参数为
Figure BDA0002995762230000071
计算得到一系列整定值。较高灵敏度有利于快速进行故障判断，使用者可以根据实际需求适当调节灵敏度参数。
步骤5：将矩阵序列与预存的每种典型故障所对应的矩阵序列进行对比，判断是否对比到相同的矩阵序列，若是，则输出对应的故障类型，否则，输出未发生异常；
具体为：
将矩阵序列与预存的每种典型故障所对应的矩阵序列进行对比，判断是否对比到相同的矩阵序列，若是，则输出对应的故障类型，否则，输出未发生异常；
故障类型的判断方法为：
首先根据矩阵序列的对比确定故障为堵塞类故障或者泄露类故障；
其次通过判断阀厅主管路、阀塔主管路和阀层支管路分别对应的状态布尔值序列所有数值是否均为1，若是，则该序列所对应的位置即为得故障位置；
最后输出故障类型为阀层支管路泄漏、阀层支管路堵塞、阀塔主管路泄漏或阀厅主管路泄漏。
步骤6：完成当前时刻的异常检测，返回步骤2，继续进行下一次异常检测。
本实例中的换流阀冷却系统的异常检测方法还包括传感器故障检测子方法，包括：
将灵敏度
Figure BDA0002995762230000081
设置为1，采用与BQ和BP相同的计算方式获得用于表征传感器是否发生故障的布尔值EQ和EP；较高灵敏度有利于在传感器出现故障的情况下快速进行故障判断，但容易出现冷却系统误判以及传感器故障误判；用户可以根据实际需求适当调节灵敏度参数；
当传感器输出的布尔值BQ和BP为1，而其他所有传感器的BQ和BP输出值均为0时，若该传感器输出的布尔值EQ和EP均为1，则输出该传感器数据不准确的判断结果，判断逻辑如图4所示，出现该情况则需要对传感器进行故障检测，排故后对系统重新标定。
当传感器输出的布尔值EQ和EP为0，而其他所有传感器输出的EQ和EP均为1时，则输出该传感器出现故障，数据不准确的判断结果，判断逻辑如图5所示，种判断结果因为较低的灵敏度，故障检出准确度稍低，但保证了单个传感器故障时系统仍能对冷却系统故障进行检测。
一种用于换流阀冷却系统的异常检测系统，结构如图6所示，包括若干个传感器模块1、数据处理终端2、显示模块3、移动终端4和声光报警器5；
若干个传感器模块1分别安装在阀厅主管路出入口、阀塔主管路出入口和阀层支管路出入口，的若干个传感器模块1分别与数据处理终端2进行通信，数据处理终端2通过传感器模块2采集阀厅主管路出入口、阀塔主管路出入口和阀层支管路出入口数据，并将其与预设阈值对比，输出冷却系统异常检测结果，显示模块3、移动终端4和声光报警器5分别与数据处理终端2进行通信。数据处理终端2用于执行上述异常检测方法。
传感器模块1包括流量传感器101和压强传感器102，流量传感器101和压强传感器102分别与数据处理终端2进行无线通信，流量传感器101和压强传感器102均为无线传感器。
本实施例中传感器的误差δ需要保证2δ＜{K-1}min，其中K为相应传感器所有故障情况的归一化故障值。相应位置的传感器量程需要保证大于该测量点正常工作值的2倍，当针对故障情况进行整定时，如果出现超量程的现象则按照满量程记录。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种用于换流阀冷却系统的异常检测方法，其特征在于，所述的异常检测方法包括：
步骤1：根据换流阀冷却系统的典型故障对当前拓扑结构中所有的流量传感器和压强传感器的故障值进行标定；
步骤2：采集所有流量传感器和压强传感器的实时测量值；
步骤3：根据采集的实时测量值计算所有流量传感器和压强传感器的实时整定值；
步骤4：分别通过堵塞类故障布尔值计算方法和泄漏类故障布尔值计算方法获取当前所有传感器的状态布尔值，并将其组成矩阵序列；
步骤5：将矩阵序列与预存的每种典型故障所对应的矩阵序列进行对比，判断是否对比到相同的矩阵序列，若是，则输出对应的故障类型，否则，输出未发生异常；
步骤6：完成当前时刻的异常检测，返回步骤2，继续进行下一次异常检测。
2.根据权利要求1所述的一种用于换流阀冷却系统的异常检测方法，其特征在于，所述的步骤1中流量传感器和压强传感器故障值的获取方法为：
通过仿真计算或实验测量的手段获取换流阀冷却系统发生典型故障时的传感器数值作为故障值，未发生故障时传感器的数值为正常值，分别使用对应正常值和故障值对流量传感器和压强传感器进行标定。
3.根据权利要求2所述的一种用于换流阀冷却系统的异常检测方法，其特征在于，所述步骤1中换流阀冷却系统的典型故障包括阀层支管路泄漏、阀层支管路堵塞、阀塔主管路泄漏和阀厅主管路泄漏。
4.根据权利要求2所述的一种用于换流阀冷却系统的异常检测方法，其特征在于，所述的标定方法具体为：
步骤1-1：根据传感器的故障值和正常值获取参数KQ和KP，计算方法为：
Figure FDA0002995762220000011
Figure FDA0002995762220000012
其中，Q故障为对应流量传感器的故障值；Q正常为对应流量传感器的故障值；P故障为对应压强传感器的故障值；P正常为对应压强传感器的正常值；
步骤1-2：根据参数KQ和KP计算归一化整定值ZQ和ZP，计算方法为：
Figure FDA0002995762220000021
Figure FDA0002995762220000022
其中，
Figure FDA0002995762220000023
为灵敏度，取值范围为(0,100]；
步骤1-3：使用归一化整定值ZQ和ZP分别对流量传感器和压强传感器进行标定。
5.根据权利要求1所述的一种用于换流阀冷却系统的异常检测方法，其特征在于，所述的步骤3中实时整定值的计算方法为：
Q整定＝ZQ·Q实时
P整定＝ZP·P实时
其中，ZQ和ZP分别为流量传感器和压强传感器的归一化整定值；所述的Q实时和P实时分别为质量流率和压强的实时测量值，计算方法为当前时刻前一个小时内测量值的算数平均值，若判断出现故障状态时，Q实时和P实时维持当前数值直到故障状态消除。
6.根据权利要求1所述的一种用于换流阀冷却系统的异常检测方法，其特征在于，所述的步骤4中堵塞类故障布尔值计算方法具体为：
若当前传感器的KQ＜1，并且有Q测量＜Q整定或者当前传感器的KQ＞1，并且有Q测量＞Q整定，则该传感器的BQ＝1，否则，该传感器的BQ＝0；
若当前传感器的KPi-KPo＜1，并且有Pi测量-Po测量＜Pi整定-Po整定或者当前传感器的KP＞1，并且有Pi测量-Po测量＞Pi整定-Po整定，则该传感器的BP＝1，否则，BP＝0；
所述的泄漏类故障布尔值计算方法具体为：
若当前传感器数据KQ＜1，并且有Qi测量-Qo测量＜Qi整定-Qo整定或者KQ＞1，并且有Qi测量-Qo测量＞Qi整定-Qo整定，则该传感器的BQ＝1，否则，该传感器的BQ＝0；
若当前传感器的KPi-KPo＜1，并且有Pi测量-Po测量＜Pi整定-Po整定或者KP＞1，并且有Pi测量-Po测量＜Pi整定-Po整定，则该传感器的BP＝1，否则，BP＝0。
7.根据权利要求1所述的一种用于换流阀冷却系统的异常检测方法，其特征在于，所述的步骤5具体为：
将矩阵序列与预存的每种典型故障所对应的矩阵序列进行对比，判断是否对比到相同的矩阵序列，若是，则输出对应的故障类型，否则，输出未发生异常；
故障类型的判断方法为：
首先根据矩阵序列的对比确定故障为堵塞类故障或者泄露类故障；
其次通过判断阀厅主管路、阀塔主管路和阀层支管路分别对应的状态布尔值序列所有数值是否均为1，若是，则该序列所对应的位置即为得故障位置；
最后输出故障类型为阀层支管路泄漏、阀层支管路堵塞、阀塔主管路泄漏或阀厅主管路泄漏。
8.根据权利要求6所述的一种用于换流阀冷却系统的异常检测方法，其特征在于，所述的换流阀冷却系统的异常检测方法还包括传感器故障检测子方法；所述的传感器故障检测子方法包括：
将灵敏度
Figure FDA0002995762220000031
设置为1，采用与BQ和BP相同的计算方式获得用于表征传感器是否发生故障的布尔值EQ和EP；
当传感器输出的布尔值BQ和BP为1，而其他所有传感器的BQ和BP输出值均为0时，若该传感器输出的布尔值EQ和EP均为1，则输出该传感器数据不准确的判断结果；
当传感器输出的布尔值EQ和EP为0，而其他所有传感器输出的EQ和EP均为1时，则输出该传感器出现故障，数据不准确的判断结果。
9.一种用于换流阀冷却系统的异常检测系统，其特征在于，所述的异常检测系统包括若干个传感器模块(1)、数据处理终端(2)、显示模块(3)、移动终端(4)和声光报警器(5)；
所述的若干个传感器模块(1)分别安装在阀厅主管路出入口、阀塔主管路出入口和阀层支管路出入口；所述的若干个传感器模块(1)分别与数据处理终端(2)进行通信；所述的数据处理终端(2)通过传感器模块(2)采集阀厅主管路出入口、阀塔主管路出入口和阀层支管路出入口数据，并将其与预设阈值对比，输出冷却系统异常检测结果；所述的显示模块(3)、移动终端(4)和声光报警器(5)分别与数据处理终端(2)进行通信；
所述的数据处理终端(2)用于执行如权利要求1～8中任一项所述的异常检测方法。
10.根据权利要求9所述的一种用于换流阀冷却系统的异常检测系统，其特征在于，所述的传感器模块(1)包括流量传感器(101)和压强传感器(102)；所述的流量传感器(101)和压强传感器(102)分别与数据处理终端(2)进行无线通信；所述的流量传感器(101)和压强传感器(102)均为无线传感器。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113959476A (zh) * 2021-12-22 2022-01-21 北京为准智能科技有限公司 一种智能化仪器仪表检定系统及方法

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