CN106839084A - 一种热量信息掌控的云控制太阳能供热系统 - Google Patents

一种热量信息掌控的云控制太阳能供热系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种热量信息掌控的云控制太阳能供热系统，包括供热设备、供热控制器、云端服务器与客户端，所述供热控制器连接云端服务器，云端服务器与客户端连接，其中供热控制器将获取的热量使用信息传递给云端服务器，然后通过云端服务器传送给客户端，用户可以通过客户端获取热量使用信息，并通过客户端输入控制参数对供热系统进行控制。本发明能够及时掌控热量使用信息和供热设备的故障信息，实现太阳能供热的智能控制。

Description

一种热量信息掌控的云控制太阳能供热系统
技术领域
本发明涉及太阳能供热领域，具体涉及一种热量信息掌控的云控制太阳能供热系统。
背景技术
相关技术中的太阳能系统包括本地服务器。本地服务器接收控制器发送的信息，通过本地服务器内预设控制程序及参数得到的运行方案，控制器根据本地服务器得到的运行方案控制余热系统运行，即太阳能系统的运行只能按照本地服务器内预设的控制程序及参数得到的运行方案运行。然而，系统现场状况复杂多变，当本地服务器得到的运行方案无法满足现场状况的需求时，需要维护人员抵达现场更新本地服务器的控制程序及参数，以便本地服务器得到满足现场状况的运行方案，无法灵活地调整本地服务器内的控制程序及参数。即太阳能系统灵活性差。
发明内容
针对上述问题，本发明旨在提供一种热量信息掌控的云控制太阳能供热系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
提供了一种热量信息掌控的云控制太阳能供热系统，包括供热设备、供热控制器、云端服务器与客户端，所述供热控制器连接云端服务器，云端服务器与客户端连接，其中供热控制器将获取的热量使用信息传递给云端服务器，然后通过云端服务器传送给客户端，用户可以通过客户端获取热量使用信息，并通过客户端输入控制参数对供热系统进行控制。
优选地，所述客户端为移动终端。
进一步地，该热量信息掌控的云控制太阳能供热系统还包括用于对供热设备进行故障检测的供热设备故障检测装置，所述供热设备故障检测装置连接云端服务器，其将检测得到的故障信息传递给云端服务器，然后通过云端服务器传送给客户端。
本发明的有益效果为：本发明能够及时掌控热量使用信息和供热设备的故障信息，实现太阳能供热的智能控制。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明的结构连接示意图；
图2是本发明供热设备故障检测装置的结构框图。
附图标记：
供热设备1、供热控制器2、云端服务器3、客户端4、供热设备故障检测装置5、振动信号获取单元100、振动信号降噪单元200、故障特征提取单元300、故障检测识别单元400。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1，本实施例的一种热量信息掌控的云控制太阳能供热系统，包括供热设备1、供热控制器2、云端服务器3与客户端4，所述供热控制器2连接云端服务器3，云端服务器3与客户端4连接，其中供热控制器2将获取的热量使用信息传递给云端服务器3，然后通过云端服务器3传送给客户端4，用户可以通过客户端4获取热量使用信息，并通过客户端4输入控制参数对供热系统进行控制。
优选地，所述客户端4为移动终端。
进一步地，该热量信息掌控的云控制太阳能供热系统还包括用于对供热设备1进行故障检测的供热设备故障检测装置5，所述供热设备故障检测装置5连接云端服务器3，其将检测得到的故障信息传递给云端服务器3，然后通过云端服务器3传送给客户端4。
本发明上述实施例能够及时掌控热量使用信息和供热设备1的故障信息，实现太阳能供热的智能控制。
参见图2，所述供热设备故障检测装置5包括依次连接的振动信号获取单元100、振动信号降噪单元200、故障特征提取单元300和故障检测识别单元400；所述振动信号获取单元100，用于利用加速度传感器获取供热设备1在正常状态下及各种故障状态下运行时的原始振动信号；所述振动信号降噪单元200用于对原始振动信号进行降噪处理；所述故障特征提取单元300用于提取降噪后的振动信号的故障特征信息；所述故障检测识别单元400用于建立故障诊断模型，并采用提取的故障特征信息对该故障诊断模型进行训练，从而基于训练完的故障诊断模型对供热设备1进行故障识别。
所述振动信号降噪单元200包括信号初步降噪子单元、信号二级降噪子单元和信号末级降噪子单元；所述信号初步降噪子单元用于利用最小熵反褶积的自适应分析方法对原始振动信号进行初步降噪；所述信号二级降噪子单元用于对经过信号初步降噪子单元处理后的振动信号进行二次降噪；所述信号末级降噪子单元用于基于改进的综合经验模态算法对信号二级降噪后的振动信号进行末级降噪。
在本优选实施例中，对获取的原始振动信号进行了多次降噪处理，具有有效地消除噪声对数据的影响的有益效果，有利于提高对供热设备1进行故障特征提取的精度。
优选地，所述提取降噪后的振动信号的故障特征信息，具体包括：通过二阶循环自相关函数对降噪后的振动信号进行解调分析，获得二阶循环自相关函数，对该二阶循环自相关函数进行时域切片，获得时域切片信号，从而提取出振动信号的故障特征信息；其中，所述利用最小熵反褶积的自适应分析方法对原始振动信号进行初步降噪，包括：采用范数衡量熵的大小，并把其作为目标函数，求目标函数的最大值，将该目标函数的最大值作为最优滤波器系数，运用该最优滤波器系数对原始振动信号进行反褶积运算，得出滤波器系数，使用得到的滤波器系数设计FIR滤波器对原始振动历史信号进行滤波。
本优选实施例中，通过上述方式提取降噪后的振动信号的故障特征信息，能够有效降低原始振动信号中的噪声部分，并且提高原始振动信号的信噪比，削弱噪声对综合经验模态分解后的微弱信号特征提取的干扰，有利于实现对供热设备1进行故障特征的精确提取，提高对供热设备1进行故障识别的准确度，确保在供热设备1发生故障时能够得到及时的维修，从而保证该太阳能供热系统的正常运行。
优选地，具体按照下述方式对经过信号初步降噪子单元处理后的振动信号进行二次降噪：
(1)对经过信号初步降噪子单元降噪的振动信号进行小波转换，得到不同频带上的振动信号后，采用滑动窗技术对各频带上的振动信号进行分段处理，提取振动信号的时间序列Q和S，以及各段信号的小波系数其中G＝1，2，3…，为振动信号的频带数，m＝1，2，3…，为小波系数的序列，对振动信号的功率谱密度进行一阶平滑处理，得到平滑后的振动信号P(Q,S)；
(2)设定各个频带上平滑后的振动信号中各段信号的阀值，根据设定的阀值对各段信号进行降噪，削除超出阀值以外的振动信号，然后将降噪后的各段信号进行重构，之后进入信号末级降噪子单元进行进一步降噪处理。
本优选实施例采用上述方式对经过信号初步降噪子单元处理后的振动信号进行二次降噪处理，能够使得各段噪声的处理更加灵活准确，提高降噪的效果，为对供热设备1的故障特征提取奠定了良好的基础。
优选地，设P(Q,S)表示时间序列为Q和S的平滑后的振动信号，P(Q-1,S)为时间序列为Q-1和S的平滑后的振动信号，设定P(0,S)＝0，引入认为设定的阈值系数β，进行二次降噪时，采用以下经过优化的平滑公式得到平滑后的振动信号：
式中，|L(Q,S)|2为振动信号P(Q,S)所对应频带的功率谱密度，N为采用的窗函数的长度。
在本实施例中，对平滑后的振动信号进行计算时考虑了阀值系数和窗函数的长度的影响，具有较好的平滑处理效果，且具有适用范围广的优点，有利于更好地对供热设备1的原始振动信号进行降噪。
优选地，按照以下公式对各个频带上平滑后的振动信号中各段信号的阀值进行设定，设UG为第G个频带上平滑后的振动信号P(Q,S)的阈值，Lmax(Q,S)、Lmin(Q,S)和分别为平滑后的振动信号P(Q,S)的最大值、最小值和平均值，则：
式中，为所述的各段信号的小波系数的中值的绝对值，β为所述的人为设定的阀值系数。
在本优选实施例中，通过使用振动信号中各频带的功率谱密度和小波系数对各段信号的阀值进行自适应地调整，避免了振动信号长度的影响，具有较好的降噪效果，有利于实现供热设备1的故障的精确识别，从而确保在供热设备1发生故障时用户能够及时从客户端4获取故障信息，从而便于维修人员对供热设备1进行维修。
优选地，所述信号末级降噪子单元在基于改进的综合经验模态算法对信号二级降噪后的振动信号进行末级降噪时，具体执行：
(1)设定高低频的分界线，采用经验模态分解的自适应时频分析方法将初步降噪后的原始振动信号按高低频分解成不同的固有模态函数，对所得的固有模态函数进行傅里叶变换，获得多个含有高频成分的固有模态函数和多个含有低频成分的固有模态函数，将多个含有高频成分的固有模态函数组合成新的本征模态函数ZH，设Z1,Z2,…,Za表示含有高频成分的固有模态函数，Z1+a,Z2+a,…,Zb表示含有低频成分的固有模态函数，该本征模态函数ZH的组合计算公式为：
将多个含有低频成分的固有模态函数组合成新的本征模态函数ZL，该本征模态函数ZL的组合计算公式为：
式中，a是含有高频成分的固有模态函数的最大层数，b是含有低频成分的固有模态函数的最大层数；
(2)对本征模态函数ZH、ZL分别进行综合经验模态分解，提取敏感的固有模态函数。
本优选实施例对二级降噪后的振动信号进行末级降噪时，能够避免综合经验模态分解中的模态混叠现象，具有提高综合经验模态的分解精度的有益效果，为下一步对供热设备1的故障特征提取奠定了基础。
优选地，对本征模态函数ZL进行综合经验模态分解时，选取整合次数为100，选取白噪声幅值为[0.2,0.6]；对本征模态函数ZH进行综合经验模态分解时，选取整合次数为100，选取白噪声幅值满足：
Hn＝0.06Hδ
其中，Hn为选取的白噪声的能量标准差，Hδ为原始振动信号的最优高频成分的能量标准差；
其中，该最优高频成分为与原始振动信号相关性最大的固有模态函数；
其中，采用下式计算固有模态函数与原始振动信号的相关性：
式中，RELATIVE[Fi(j)]表示Fi(j)与原始振动信号的相关性，K0(j)表示第j个原始振动信号，Fi(j)表示与第j个原始振动信号对应的第i个固有模态函数，B为原始振动信号的采样点数，γ表示与第j个原始振动信号对应的固有模态函数的数量，为原始振动信号的均值，Ψ为人为设定的修正系数。
本优选实施例对白噪声幅值进行了优化，提高了对二级降噪后的振动信号进行末级降噪的精度，有利于实现对供热设备1的原始振动信号的精确降噪以及故障特征的提取，实现精确的供热设备1的故障识别。
发明人采用本实施例进行了一系列测试，以下是进行测试得到的实验数据：
该试验数据表明，本发明能够及时掌控热量使用信息和供热设备1的故障信息，实现太阳能供热的智能控制，由此可见，本发明产生了显著的有益效果。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (5)

1.一种热量信息掌控的云控制太阳能供热系统，包括供热设备、供热控制器、云端服务器与客户端，所述供热控制器连接云端服务器，云端服务器与客户端连接，其中供热控制器将获取的热量使用信息传递给云端服务器，然后通过云端服务器传送给客户端，用户可以通过客户端获取热量使用信息，并通过客户端输入控制参数对供热系统进行控制。
2.根据权利要求1所述的一种热量信息掌控的云控制太阳能供热系统，其特征是：所述客户端为移动终端。
3.根据权利要求2所述的一种热量信息掌控的云控制太阳能供热系统，其特征是：还包括用于对供热设备进行故障检测的供热设备故障检测装置，所述供热设备故障检测装置连接云端服务器，其将检测得到的故障信息传递给云端服务器，然后通过云端服务器传送给客户端。
4.根据权利要求3所述的一种热量信息掌控的云控制太阳能供热系统，其特征是：所述供热设备故障检测装置包括依次连接的振动信号获取单元、振动信号降噪单元、故障特征提取单元和故障检测识别单元；所述振动信号获取单元，用于利用加速度传感器获取供热设备在正常状态下及各种故障状态下运行时的原始振动信号；所述振动信号降噪单元用于对原始振动信号进行降噪处理；所述故障特征提取单元用于提取降噪后的振动信号的故障特征信息；所述故障检测识别单元用于建立故障诊断模型，并采用提取的故障特征信息对该故障诊断模型进行训练，从而基于训练完的故障诊断模型对供热设备进行故障识别；
所述振动信号降噪单元包括信号初步降噪子单元、信号二级降噪子单元和信号末级降噪子单元；所述信号初步降噪子单元用于利用最小熵反褶积的自适应分析方法对原始振动信号进行初步降噪；所述信号二级降噪子单元用于对经过信号初步降噪子单元处理后的振动信号进行二次降噪；所述信号末级降噪子单元用于基于改进的综合经验模态算法对信号二级降噪后的振动信号进行末级降噪。
5.根据权利要求4所述的一种热量信息掌控的云控制太阳能供热系统，其特征是：所述提取降噪后的振动信号的故障特征信息，具体包括：通过二阶循环自相关函数对降噪后的振动信号进行解调分析，获得二阶循环自相关函数，对该二阶循环自相关函数进行时域切片，获得时域切片信号，从而提取出振动信号的故障特征信息；
其中，所述利用最小熵反褶积的自适应分析方法对原始振动信号进行初步降噪，包括：采用范数衡量熵的大小，并把其作为目标函数，求目标函数的最大值，将该目标函数的最大值作为最优滤波器系数，运用该最优滤波器系数对原始振动信号进行反褶积运算，得出滤波器系数，使用得到的滤波器系数设计FIR滤波器对原始振动历史信号进行滤波。
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