CN113484024A - 一种基于大数据的柴油发电机故障预测检测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于大数据的柴油发电机故障预测检测系统，包括数据监测单元、数据存储单元、数据比对单元、数据分析单元和故障反馈单元，通过设置数据比对单元，对工作状态下的柴油发电机组的噪声、油压、转速和尾气进行比较，从而实现对发电机组工作全周期的监测，通过设置数据分析单元和故障反馈单元，对柴油发电机组的工作产出效率进行计算，从而确定在机械传动过程中损失的效率，判定设备的传动位置是否需要进行润滑和检修，同时故障反馈单元根据识别到的不同信号进行对应的操作处理，避免设备不能够及时进行维护，降低生产成本，同时避免对人员和设备产生安全隐患。
Description
技术领域
本发明涉及一种故障预测检测系统，具体为一种基于大数据的柴油发电机故障预测检测系统。
背景技术
柴油发电机是一种小型发电设备，具有机动灵活、投资较少、随时可以启动等优点，广泛应用于通信、采矿、筑路、林区、农田排灌、野外施工和国防工程等各部门。柴油发电机也是自备电站中的一种交流供电设备。它适用于市电电网不能输送到的通信局站、矿区、林区、牧区和国防工程等场合，要求能独立供电。
在实际的使用环境下，柴油发电机组会出现故障，为防止其在工作时突发故障而导致无法工作甚至造成设备事故和人员事故，需要人工对其进行定期的检查和维护，但是这种做法人工劳动强度大，定期的零件更换也造成了极大的成本浪费，为此，我们提供一种基于大数据的柴油发电机故障预测检测系统。
发明内容
本发明的目的在于提供了一种基于大数据的柴油发电机故障预测检测系统。
本发明所解决的技术问题为：
(1)如何通过设置数据比对单元，对工作状态下的柴油发电机组的噪声、油压、转速和尾气进行比较，从而实现对发电机组工作全周期的监测，通过数据变化预测设备可能出现问题的位置，解决现有技术中对设备的维护缺乏目的性和针对性的问题；
(2)如何通过设置数据分析单元和故障反馈单元，对柴油发电机组的工作产出效率进行计算，从而确定在机械传动过程中损失的效率，判定设备的传动位置是否需要进行润滑和检修，同时故障反馈单元根据识别到的不同信号进行对应的操作处理，并告知设备维护人员，解决了现有技术中设备不能够及时进行维护，导致生产成本上升和安全隐患增高的问题。
本发明可以通过以下技术方案实现：一种基于大数据的柴油发电机故障预测检测系统，包括：
数据比对单元，用于对数据监测单元采集的数据进行初步比对，并将得到的失速警报信号、噪声异常信号、燃烧异常信号和输油异常信号发送至故障反馈单元；
数据分析单元，用于对输油流量、三相电流数据和三相电压数据进行综合分析，得到机械效率损失系数，并通过与机械允许损失系数比对判断柴油发电机组传动正常或异常。
本发明的进一步技术改进在于：所述数据监测单元实时监测柴油发电机组的噪声数据、尾气数据、输油流量、油压数据、三相电流数据、三相电压数据、转速数据和蓄电池电压数据并将其传输至数据存储单元进行存储，数据监测单元采集的各项数据由各种类型传感器提供，如噪声数据由噪声传感器采集，输油流量通过流量计进行采集，油压数据通过电子压力表采集。
本发明的进一步技术改进在于：柴油发电机组的设定转速为3000转/分钟，在进行发电过程中，数据比对单元对其实际转速与设定转速进行转速偏差系数计算，从而确定该柴油发电机组发生或未发生失速，确保产生的电压频率为50HZ，这样才能保证产生的电能能够被各种类型的电器所使用。
本发明的进一步技术改进在于：数据分析单元将产生的实时功率与输油流量对应的产出燃烧热值进比值运算，然后得出曲轴在传动过程中的机械效率损失系数，从而确定机械传动情况，使设备维护人员能够有针对性的对设备进行检修维护。
本发明的进一步技术改进在于：该检测系统还包括故障反馈单元，故障反馈单元用于对接收到的噪声异常信号、燃烧异常信号、输油异常信号和润滑检修信号后进行识别处理。
本发明的进一步技术改进在于：当故障反馈单元识别到燃烧异常信号时，自动进行停机操作，并启动降温系统对柴油发电机的驱动机构进行降温，同时发送检修提示消息至设备维护人员的手机终端。
本发明的进一步技术改进在于：当故障反馈单元识别到输油异常信号时，自动进行停机操作，然后向输油管道中注入气体进行自检，并将得到的判定结果发送至设备维护人员的手机终端。
本发明的进一步技术改进在于：当故障反馈单元识别到润滑检测信号时，自动列出柴油发电机组的传动连接部位的清单，将其标记为传动检修清单并发送至设备维护人员的手机终端，设备维护人员根据传动检修清单对柴油发电机组进行维护。
与现有技术相比，本发明具备以下有益效果：
1、通过设置数据比对单元，对工作状态下的柴油发电机组的噪声、油压、转速和尾气进行比较，从而实现对发电机组工作全周期的监测，通过数据变化预测设备可能出现问题的位置，解决现有技术中对设备的维护缺乏目的性和针对性的问题。
2、通过设置数据分析单元和故障反馈单元，对柴油发电机组的工作产出效率进行计算，从而确定在机械传动过程中损失的效率，判定设备的传动位置是否需要进行润滑和检修，同时故障反馈单元根据识别到的不同信号进行对应的操作处理，并告知设备维护人员，避免设备不能够及时进行维护，导致生产成本上升，同时会对人员和设备产生安全隐患。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明的系统框图。
具体实施方式
为更进一步阐述本发明为实现预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明的具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。
请参阅图1所示，一种基于大数据的柴油发电机故障预测检测系统，包括数据监测单元、数据存储单元、数据比对单元、数据分析单元和故障反馈单元；
在柴油发电机组进行工作时，数据监测单元用于实时监测柴油发电机的噪声数据、尾气数据、输油流量、油压数据、三相电流数据、三相电压数据、转速数据和蓄电池电压数据并将其传输至数据存储单元进行存储，其中，噪声数据表示柴油发电机组工作时产生的分贝数据，尾气数据表示柴油发电机组工作时产生尾气中的一氧化碳的浓度数据，输油流量表示当前功率下通过输油管道的油量，油压数据表示输油管道中的油压；
数据存储单元中预存有柴油发电机组的规格数据，规格数据包括正常工作时的噪声分贝阈值、尾气中一氧化碳含量阈值、对应输油流量与油压阈值的对照表，数据存储单元中还预存有柴油的标准燃烧热值；
数据比对单元从数据存储单元中提取相应数据进行比对，具体为：
步骤S1：由于电器能够使用的电压频率规定为50HZ，所以柴油发电机的曲轴的设定转速为3000转/分钟，将实时获取的转速数据与设定转速进行比值运算，得到转速比例系数，通过计算式：转速偏差系数＝|1-转速比例系数|，当转速偏差系数小于0.2％时，判定当前转速正常，不进行任何处理，进入步骤S2；当转速偏差系数大于等于0.2％时，判定当前转速异常，并开启计时器进行计时，当转速异常时间超过设定时间阈值时生成失速警报信号；
步骤S2：将噪声数据与噪声分贝阈值直接进行比较，当噪声数据处于噪声分贝阈值内时，判定当前设备产生的工作噪声大小正常，不进行任何处理，当噪声数据不处于噪声分贝阈值内时，判定当前设备产生的工作噪声大小异常，生成噪声异常信号；
步骤S3：将尾气数据与一氧化碳含量阈值进行比较，当尾气数据处于一氧化碳含量阈值内时，判定柴油燃烧充分，不进行任何处理，否则判定燃烧不充分，生成燃烧异常信号；
步骤S4：将油压数据与输油流量与对照表中的数据进行匹配，根据输油流量去匹配对应的油压阈值，将油压数据与油压阈值进行比较，当油压数据处于油压阈值内时，判定输油管正常，不进行任何处理，否则判定输油管异常，生成输油异常信号。
数据比对单元将得到的失速警报信号、噪声异常信号、燃烧异常信号和输油异常信号发送至故障反馈单元；
数据分析单元对输油流量、三相电流数据和三相电压数据进行综合分析，具体步骤为：
步骤SS1：将输油流量与标准燃烧热值代入到计算式：产出燃烧热值＝输油流量*标准燃烧热值*热值损失系数，得到产出燃烧热值，其中，热值损失系数为预设值；
步骤SS2：将三相电流数据与三相电压数据进行乘积运算得到实时功率，将实时功率与产出燃烧热值进行比值运算，得到效率转化系数，则通过计算式：机械效率损失系数＝1-效率转化系数，得到在曲轴传动过程中，机械结构间配合传动的机械效率损失系数；
步骤SS3：将机械效率损失系数与机械允许损失系数进行比较，当机械效率损失系数小于机械允许损失系数时，判定柴油发电机组的机械传动正常，否则柴油发电机组的机械传动异常，生成润滑检修信号并发送至故障反馈单元。
故障反馈单元接收到失速警报信号、噪声异常信号、燃烧异常信号、输油异常信号和润滑检修信号后，对其进行识别处理：
当识别到失速警报信号时，立即进行停机操作，并将转速异常时间发送至设备维护人员的手机终端；
当识别到噪声异常信号时，启动拾音器对噪声进行采集并将采集内容发送至设备维护人员的手机终端；
当识别到燃烧异常信号时，自动进行停机操作，并启动降温系统对柴油发电机的驱动机构进行降温，同时发送检修提示消息至设备维护人员的手机终端；
当识别到输油异常信号时，自动进行停机操作，启动负压泵将输油管道中的油抽出，然后将输油管道两端阀门关闭，打开侧向连通的输气阀门，向其中注入气体至预设压强值，关闭输气阀门，一定时间后测量输油管道内的压强值，将该压强值与预设压强值进行比值运算，得到压强比值，当压强比值大于0.97时，判定输油管道无泄漏，则油压异常为油质问题，否则判定输油管道有泄漏，将输油异常原因发送至设备维护人员的手机终端；
当识别到润滑检测信号时，自动列出柴油发电机组的传动连接部位的清单，将其标记为传动检修清单并发送至设备维护人员的手机终端，设备维护人员根据传动检修清单对柴油发电机组进行维护。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭示如上，然而并非用以限定本发明，任何本领域技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容做出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简介修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。
Claims (8)
1.一种基于大数据的柴油发电机故障预测检测系统，其特征在于，包括：
数据比对单元，用于对数据监测单元采集的数据进行初步比对，并将得到的失速警报信号、噪声异常信号、燃烧异常信号和输油异常信号发送至故障反馈单元；
数据分析单元，用于对输油流量、三相电流数据和三相电压数据进行综合分析，得到机械效率损失系数，并通过与机械允许损失系数比对判断柴油发电机组传动正常或异常。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的柴油发电机故障预测检测系统，其特征在于，所述数据监测单元实时监测柴油发电机组的噪声数据、尾气数据、输油流量、油压数据、三相电流数据、三相电压数据、转速数据和蓄电池电压数据并将其传输至数据存储单元进行存储。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的柴油发电机故障预测检测系统，其特征在于，柴油发电机组的设定转速为3000转/分钟，在进行发电过程中，数据比对单元对其实际转速与设定转速进行转速偏差系数计算，从而确定该柴油发电机组发生或未发生失速，确保产生的电压频率为50HZ。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的柴油发电机故障预测检测系统，其特征在于，数据分析单元将产生的实时功率与输油流量对应的产出燃烧热值进比值运算，然后得出曲轴在传动过程中的机械效率损失系数，从而确定机械传动情况。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的柴油发电机故障预测检测系统，其特征在于，该检测系统还包括故障反馈单元，故障反馈单元用于对接收到的噪声异常信号、燃烧异常信号、输油异常信号和润滑检修信号进行识别处理。
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的柴油发电机故障预测检测系统，其特征在于，当故障反馈单元识别到燃烧异常信号时，自动进行停机操作，并启动降温系统对柴油发电机的驱动机构进行降温，同时发送检修提示消息至设备维护人员的手机终端。
7.根据权利要求5所述的一种基于大数据的柴油发电机故障预测检测系统，其特征在于，当故障反馈单元识别到输油异常信号时，自动进行停机操作，然后向输油管道中注入气体进行自检，并将得到的判定结果发送至设备维护人员的手机终端。
8.根据权利要求5所述的一种基于大数据的柴油发电机故障预测检测系统，其特征在于，当故障反馈单元识别到润滑检测信号时，自动列出柴油发电机组的传动连接部位的清单，将其标记为传动检修清单并发送至设备维护人员的手机终端，设备维护人员根据传动检修清单对柴油发电机组进行维护。
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