CN113945781A - 一种变频器检测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种变频器检测系统及方法，涉及工业控制运维领域。所述系统包括：变频器检测设备，所述变频器检测设备包括电流检测模块和电压检测模块，用于检测变频器的电流数据和电压数据，并将所述电流数据和电压数据实时上传至数据处理分析平台；数据处理分析平台，所述数据处理分析平台用于对所述变频器检测设备检测获取的电流数据和电压数据进行存储和分析；数据采集传输模块，所述数据采集传输模块用于建立所述变频器检测设备与所述数据处理分析平台之间的通信连接。本申请的变频器检测系统及方法，通过分析变频器的工作数据并进行趋势判断，定位变频器故障位置或实现故障预警功能；实时监控变频器的工作状态。
Description
技术领域
本申请涉及工业控制运维领域，尤其涉及变频器检测系统及方法。
背景技术
变频器在工业控制的各个领域都能大显身手，是工业控制领域主要应用的技术设备之一。然而，变频器的故障往往会影响到工业制造产线的顺利运行，若能对变频器的运行状态进行检测，并对其故障状态进行提前预警，便能够在变频器彻底故障前，生产任务间隙合理安排变频器的维护，使其可以持续正常运行，进一步有效减少变频器意外宕机引起工业制造产线的意外停滞，提高产能和产品质量。
目前，就国内外的应用趋势而言，变频器的故障检测主要是在变频器内部进行的，例如，在变频器内部的整流(交流变直流)、滤波、逆变(直流变交流)、制动单元、驱动单元以及检测单元微处理单元这几个关键模块中存在故障检测模块。但是，变频器本身故障检测系统检测到的工作电压和输出电流，主要是用来对自身工作状态进行调整和补偿的。
例如，变频器工作电压检测是为了配合频率的变化，使电机的磁通保持一致。三相异步电机的转矩是由电机的磁通与转子内流过电流之间相互作用而产生的。在额定频率下，如果电压一定而只降低频率，那么磁通会过大，磁回路饱和，严重时将烧坏电机。因此，必须通过电压检测确保变频器输出频率与电压是成比例地改变的。
再例如，电动机在运转过程中如果降低指令频率过快，则电动状态将变为发电状态，再产生的能量存积在变频器的直流电容器中。由于电容器容量和耐压的关系，需要对电压进行及时、准确地检测，给变频器提供准确可靠的信息，使变压器在过压时进行及时、有效的保护。此外，变频器工作电流的检测也是为了改善变频器的输出特性，对变频器进行过流保护和死区补偿。
综上，变频器内部的故障检测系统确实可以实现部分的故障预警功能，但是同时也存在以下不足之处：1.变频器内部的故障检测系统主要为调节变频器自身的工作状态所用。部分变频器在成本和应用环境的权衡下，仅保留了最基础的故障检测(例如，部分国外信号机三相电流输出只检测其中两相)。这导致变频器故障检测数据不全面；2.变频器内部的故障检测数据一般不会公开，往往是由变频器内部的微处理器直接获取数据并直接进行判断和处理。对使用者而言，不能清楚获知故障数据以及故障内容，对定位故障位置欠缺便捷性。3.各家变频器内部的故障数据不通用，这也是目前国内普遍存在的问题。大型生产企业的产线上就会存在各种品牌的变频器设备，不同厂家的变频器设备内部数据不统一，要获取变频器的工作状态，也是极为困难的。
若要统一管理工业产线上的各个变频器的工作状态，需打通所有国外厂家的变频器通信协议；或者建立一套独立的变频器故障检测系统，可以不依赖变频器的品牌来实现工作状态的监控。然而，通过调研国内外市场及科研成果，目前科研成果仅仅论述对变频器故障的常用处理方式或者如何嵌入变频器内部实现检测等；并没有一套真正的变频器检测系统，可以满足如上的需求。
因此，期望提供一种变频器检测系统及方法，通过分析变频器的工作数据并进行趋势判断，定位变频器故障位置或实现故障预警功能；实时监控变频器的工作状态。
发明内容
根据本申请的一些实施例的第一方面，提供了一种变频器检测系统，所述系统包括：变频器检测设备，所述变频器检测设备包括电流检测模块和电压检测模块，用于检测变频器的电流数据和电压数据，并将所述电流数据和电压数据实时上传至数据处理分析平台；数据处理分析平台，所述数据处理分析平台用于对所述变频器检测设备检测获取的电流数据和电压数据进行存储和分析；数据采集传输模块，所述数据采集传输模块用于建立所述变频器检测设备与所述数据处理分析平台之间的通信连接。
在一些实施例中，所述变频器检测设备对变频器的整流电压和/或三相输出电流进行高速的高精度检测。
在一些实施例中，所述变频器检测设备通过分压和微处理器AD转换的方式以获取变频器的工作电压，所述变频器的工作电压为直流高电压。
在一些实施例中，所述变频器检测设备具体包括霍尔传感器和加法器电路，通过加法器电路将三相输出电流转换为AD转换模块可处理的电压范围，用于检测变频器；所述三相输出电流是所述变频器的输出电流，为交流电流。
在一些实施例中，所述霍尔传感器包括开口式线性霍尔传感器；所述变频器检测系统可以根据变频器的应用场景，通过使用不同的霍尔传感器调整检测倍率。
在一些实施例中，所述数据处理分析平台通过数据存储和关联数据库技术、数据处理技术对变频器的检测数据进行分析和处理，并判断变频器的工作状态。
在一些实施例中，所述数据处理技术包括故障判断算法、自学习算法、傅里叶变换、故障预判和预警，所述数据处理分析平台根据Apache Spark+Hadoop架构，对通过Kafka获取的实时数据，以及TDengine获取的静态数据进行处理分析。
在一些实施例中，所述变频器检测设备的采样周期为2ms，用于检测变频器工作状态中的所有频域信息；所述数据处理分析平台通过傅里叶变换恢复三相输出电流的频谱状态，用于判断变频器的工作状态。
在一些实施例中，所述变频器检测设备通过配置不同数量的内部板卡，用于同时对多个变频器的工作状态进行检测。
根据本申请的一些实施例的第二方面，一种变频器检测方法，所述方法包括通过变频器检测设备，检测变频器的电流数据和电压数据，并将所述电流数据和电压数据实时上传至数据处理分析平台；通过数据处理分析平台对所述变频器检测设备检测获取的电流数据和电压数据进行存储和分析；所述数据处理分析平台利用时序数据库存储管理数据；所述数据处理分析平台利用故障判断算法，通过电压数据与电流数据之间的关系，判断故障位置；利用变频器三相输出电流幅度和频率的一致性，判断变频器是否故障；利用自学习算法，将变频器在特定操作中的电压数据与电流数据形成标准化数据并存储；利用傅立叶变换，提取变频器的三相输出电流数据的频域信息，判断是否存在突变；对变频器的实时电压数据与电流数据，以及所述标准化数据进行批评，利用人工智能技术进行拟合判断，对未匹配数据进行预警。
因此，通过分析变频器的工作数据并进行趋势判断，定位变频器故障位置或实现故障预警功能；实时监控变频器的工作状态。
附图说明
为更好地理解并阐述本申请的一些实施例，以下将结合附图参考实施例的描述，在这些附图中，同样的数字编号在附图中指示相应的部分。
图1是根据本申请的一些实施例提供的变频器检测系统中变频器故障检测设备的示例性示意图。
图2是根据本申请的一些实施例提供的变频器检测方法中数据处理分析平台的示例性流程图。
图3是根据本申请的一些实施例提供的变频器检测系统应用场景的示例性示意图。
图4是根据本申请的一些实施例提供的变频器检测系统应用场景的示例性示意图。
具体实施方式
以下参考附图的描述为便于综合理解由权利要求及其等效内容所定义的本申请的各种实施例。这些实施例包括各种特定细节以便于理解，但这些仅被视为示例性的。因此，本领域技术人员可以理解对在此描述的各种实施例进行各种变化和修改而不会脱离本申请的范围和精神。另外，为简要并清楚地描述本申请，本申请将省略对公知功能和结构的描述。
在以下说明书和权利要求书中使用的术语和短语不限于字面含义，而是仅为能够清楚和一致地理解本申请。因此，对于本领域技术人员，可以理解，提供对本申请各种实施例的描述仅仅是为说明的目的，而不是限制所附权利要求及其等效定义的本申请。
下面将结合本申请一些实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
需要说明的是，在本申请实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一”、“一个”、“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本申请中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相绑定的列出项目的任何或所有可能组合。表达“第一”、“第二”、“所述第一”和“所述第二”是用于修饰相应元件而不考虑顺序或者重要性，仅仅被用于区分一种元件与另一元件，而不限制相应元件。
根据本申请一些实施例的软件模块的终端可以是电子设备，该电子设备可以包括个人电脑(PC，例如平板电脑、台式电脑、笔记本、上网本、掌上电脑PDA)、用户端设备、虚拟现实设备(VR)、增强现实设备(AR)、混合现实设备(MR)、XR设备、渲染机、智能手机、移动电话、电子书阅读器、便携式多媒体播放器(PMP)、音频/视频播放器(MP3/MP4)、摄像机和可穿戴设备等中的一种或几种的组合。根据本申请的一些实施例，所述可穿戴设备可以包括附件类型(例如手表、戒指、手环、眼镜、或头戴式装置(HMD))、集成类型(例如电子服装)、装饰类型(例如皮肤垫、纹身或内置电子装置)等，或几种的组合。在本申请的一些实施例中，所述电子设备可以是灵活的，不限于上述设备，或者可以是上述各种设备中的一种或几种的组合。在本申请中，术语“用户”可以指示使用电子设备的人或使用电子设备的设备(例如人工智能电子设备)。
本申请实施例提供了一种变频器检测系统及方法。为了便于理解本申请实施例，以下将参考附图对本申请实施例进行详细描述。
图1是根据本申请的一些实施例提供的变频器检测系统的示例性示意图。如图1所示，变频器检测系统(包括变频器故障检测设备)可以包括网络，变频器检测设备，数据处理分析平台，数据采集传输模块等。在一些实施例中，所述变频器检测设备为前端检测设备，可以包括电流检测模块和电压检测模块，用于检测变频器的电流数据和电压数据，并将所述电流数据和电压数据实时上传至数据处理分析平台。在一些实施例中，所述数据处理分析平台用于对所述变频器检测设备检测获取的电流数据和电压数据进行存储和分析。在一些实施例中，所述数据采集传输模块用于通过网络建立所述变频器检测设备与所述数据处理分析平台之间的通信连接等。
如图1所示，所述数据采集传输模块可以包括电源、通信、存储等单元，用于实现内核控制、数据传输、数据暂存等功能。作为示例，所述数据采集传输模块可以通过网络与变频器检测设备建立通信，包括与电流检测模块的通信，以及与电压检测模块的通信等。又例如，所述数据采集传输模块可以通过网络与数据分析处理平台建立通信。再例如，所述数据采集传输模块可以与调试接口建立通信。所述数据采集传输模块可以将采集到的数据汇总并上传至数据处理分析平台。
所述电流检测模块可以包括电源、通信、A/D转换模块、霍尔传感器(霍尔感应器件)等，用于实现内核控制、数据转换等功能。其中，所述霍尔感应器件用于实现运放功能，并将处理后的数据传输至A/D转换模块。作为示例，所述霍尔感应器件包括开口式线性霍尔传感器，所述开口式线性霍尔传感器可以通过配合加法器电路实现将三相输出电流转换为A/D转换模块可处理的电压范围。所述电流检测模块可以通过网络与数据采集传输模块、电压检测模块等建立通信连接。所述电流检测模块可以通过霍尔传感器将三相电流进行线性缩小，并通过加法器运放电路和AD转换芯片以2ms的检测周期进行检测。所述电流检测模块可以进一步包括地址设置，用于实现单个前端变频器检测设备，通过增加板卡的方式，实现多台变频器数据的检测。
所述电压检测模块可以包括电源、通信、A/D转换模块等，用于实现内核控制、数据转换等功能。所述电压检测模块可以将直流电源输入通过分压方式传输至A/D转换模块等。所述电压检测模块可以通过网络与数据采集传输模块、电流检测模块等建立通信连接。所述电压检测模块可以通过分压电路和AD转换电路采集变频器的电压数据。所述电压检测模块可以进一步包括地址设置，用于实现单个前端变频器检测设备，通过增加板卡的方式，实现多台变频器数据的检测。
根据本申请的一些实施例，所述变频器检测设备可以对变频器的整流电压和/或三相输出电流进行高速的高精度检测。在一些实施例中，所述变频器检测设备可以通过分压和微处理器AD转换的方式以获取变频器的工作电压，所述变频器的工作电压为直流高电压。在一些实施例中，所述变频器检测设备具体包括霍尔传感器和加法器电路，通过加法器电路将三相输出电流转换为AD转换模块可处理的电压范围，用于检测变频器。作为示例，所述霍尔传感器包括开口式线性霍尔传感器；所述变频器检测系统可以根据变频器的应用场景，通过使用不同的霍尔传感器调整检测倍率。作为示例，在2000A的应用场景中，可以使用缩小倍率500A/V的霍尔传感器；在500A的应用场景中，可以使用150A/V的霍尔传感器等，从而实现更精确的检测。在一些实施例中，所述变频器检测设备通过配置不同数量的内部板卡，用于同时对多个变频器的工作状态进行检测。
根据本申请的一些实施例，所述数据处理分析平台通过数据存储和关联数据库技术、数据处理技术对变频器的检测数据进行分析和处理，并判断变频器的工作状态。在一些实施例中，所述数据处理技术包括故障判断算法、自学习算法、傅里叶变换、故障预判和预警，所述数据处理分析平台根据Apache Spark+Hadoop架构，对通过Kafka获取的实时数据，以及TDengine获取的静态数据进行处理分析。在一些实施例中，所述变频器检测设备的采样周期为2ms，用于检测变频器工作状态中的所有频域信息；所述数据处理分析平台通过傅里叶变换恢复三相输出电流的频谱状态，用于判断变频器的工作状态。
在一些实施例中，变频器检测系统(包括变频器故障检测设备)可以包括一体机或服务器，所述服务器是计算机的一种，具有比普通计算机运行更快、负载更高等优势，而相对应的价格更高昂。在网络环境中，服务器可以为其它客户机(例如，PC机、智能手机、ATM等终端，以及交通系统等大型设备)提供计算或者应用服务。服务器具有高速的CPU运算能力、长时间的可靠运行、强大的I/O外部数据吞吐能力以及更好的扩展性。所述服务器可以提供的服务包括但不限于承担响应服务请求、承担服务、保障服务的能力等。所述服务器作为电子设备，具有极其复杂的内部结构，包括与普通计算机相近的内部结构等，作为示例，所述服务器的内部结构可以包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、硬盘、内存，系统、系统总线等。在一些实施例中，变频器检测系统(包括变频器故障检测设备)可以包括综合运维平台，所述综合运维平台可以包括外部的大型运维平台，用于将数据分享至其他运维平台等。
根据本申请的一些实施例，变频器检测系统(包括变频器故障检测设备)可以省略一个或多个元件，或者可以进一步包括一个或多个其它元件。作为示例，变频器检测系统(包括变频器故障检测设备)可以包括存储器等，例如用于存储变频器数据等。又例如，变频器检测系统(包括变频器故障检测设备)可以包括多个前端检测设备，可以用于分散安装在各个产线的变频器机柜，实现对变频器工作电压和电流数据的高速精确采集。又例如，变频器检测系统(包括变频器故障检测设备)可以包括多个前端服务器等。网络可以为任意类型的通信网络，所述通信网络可以包括计算机网络(例如，局域网(LAN，Local Area Network)或广域网(WAN，Wide Area Network))、互联网和/或电话网络等，或几种的组合。在一些实施例中，网络110可以为其他类型的无线通信网络。所述无线通信可以包括微波通信和/或卫星通信等。所述无线通信可以包括蜂窝通信，例如，全球移动通信(GSM，Global Systemfor Mobile Communications)、码分多址(CDMA，Code Division Multiple Access)、第三代移动通信(3G，The 3rd Generation Telecommunication)、第四代移动通信(4G)、第五代移动通信(5G)、第六代移动通信(6G)、长期演进技术(LTE，Long Term Evolution)、长期演进技术升级版(LTE-A，LTE-Advanced)、宽带码分多址(WCDMA，Wideband Code DivisionMultiple Access)、通用移动通信系统(UMTS，Universal Mobile TelecommunicationsSystem)、无线宽带(WiBro，Wireless Broadband)等，或几种的组合。在一些实施例中，前端检测设备可以为其他具备同等功能模块的电子设备等。
在一些实施例中，所述WIFI可以为其他类型的无线通信技术。根据本申请的一些实施例，所述无线通信可以包括无线局域网(WiFi，Wireless Fidelity)、蓝牙、低功耗蓝牙(BLE，Bluetooth Low Energy)、紫蜂协议(ZigBee)、近场通讯(NFC，Near FieldCommunication)、磁安全传输、射频和体域网(BAN，Body Area Network)等，或几种的组合。根据本申请的一些实施例，所述有线通信可以包括全球导航卫星系统(Glonass/GNSS，Global Navigation Satellite System)、全球定位系统(GPS，Global Position System)、北斗导航卫星系统或伽利略(欧洲全球卫星导航系统)等。所述有线通信可以包括通用串行总线(USB，Universal Serial Bus)、高清多媒体接口(HDMI，High-Definition MultimediaInterface)、推荐标准232(RS-232，Recommend Standard 232)、和/或简易老式电话服务(POTS，Plain Old Telephone Service)等，或几种的组合。
需要说明的是，以上对于变频器检测系统(包括变频器故障检测设备)的描述，仅为描述方便，并不能把本申请限制在所举实施例的范围之内。可以理解，对于本领域技术人员，基于本系统的原理，可能在不背离该原理的前提下，对各个元件进行任意组合，或者构成子系统与其他元件连接，对实施上述方法和系统的应用领域进行形式和细节上的各种修正和改变。例如，变频器检测系统可以包括一体机或综合运维平台等。诸如此类的变形，均在本申请的保护范围之内。
图2是根据本申请的一些实施例提供的变频器检测方法的示例性流程图。如图2所示，数据处理分析平台的流程可以通过变频器检测系统(包括变频器故障检测设备)实现变频器检测方法。在一些实施例中，所述变频器检测方法可以自动启动或通过指令启动。所述指令可以包括系统指令、设备指令、用户指令、动作指令等，或几种的组合。如图2所示，所述变频器检测方法可以通过变频器检测设备(前端检测设备)收集变频器数据，包括电流数据和电压数据。通过数据处理分析平台利用傅里叶变换获取变频器数据的频域信息。进一步，通过数据处理分析平台利用故障判断算法对变频器的运行状态进行判断；进一步，通过数据处理分析平台发送信息至消息中间件，并通过消息中间件实现推送数据以及预警信息至第三方平台。根据本申请的一些实施例，数据处理分析平台的流程可以进一步包括推送数据至第三方平台。
所述变频器检测方法，包括通过变频器检测设备，检测变频器的电流数据和电压数据，并将所述电流数据和电压数据实时上传至数据处理分析平台。在一些实施例中，所述方法进一步包括通过数据处理分析平台对所述变频器检测设备检测获取的电流数据和电压数据进行存储和分析；所述数据处理分析平台利用时序数据库存储管理数据；所述数据处理分析平台利用故障判断算法，通过电压数据与电流数据之间的关系，判断故障位置；利用变频器三相输出电流幅度和频率的一致性，判断变频器是否故障；利用自学习算法，将变频器在特定操作中的电压数据与电流数据形成标准化数据并存储；利用傅立叶变换，提取变频器的三相输出电流数据的频域信息，判断是否存在突变；对变频器的实时电压数据与电流数据，以及所述标准化数据进行批评，利用人工智能技术进行拟合判断，对未匹配数据进行预警。
所述前端检测设备(变频器检测设备)，用于实现对变频器的整流电压以及输出的三相交流电流进行高速的高精度检测；并将检测结果通过网络通信上传至数据处理分析平台中。作为示例，变频器通过内部的整流(交流变直流)、滤波、逆变(直流变交流)、制动单元以及驱动单元，实现对三相工业交流输出电流频率的控制。在一些实施例中，变频器整流部分的电压值，是后续所有单元正常工作的基础。当进行电压检测时，用于获取变频器的输出电流是否正常等信息；电压变化也可以用于判断变频器的工作状态。作为示例，当变频器启动时，即为电压从0V变为工作电压(一般为600VDC左右)的过程；当变频器关闭时，即为电压从正常工作电压(一般为600VDC左右)变为0V的过程。所述前端检测设备通过分压和微处理器AD转换的方式来获取变频器的工作电压，所述变频器的工作电压为直流高电压。
在一些实施例中，变频器的三相输出电流幅度和频率会随着产线制造流程的变化而变化，电流检测模块可以检测三相输出电流的幅度和频率，用于判断变频器的工作状态。作为示例，三相输出电流为交流大电流，输出电流的范围可以达到0-2000AAC；电流检测模块可以通过开口式线性霍尔传感器，配合加法器电路实现将三相输出电流转换为AD转换模块可处理的电压范围，并进行检测。电流检测模块可以提供高速的检测速度，采样周期达到2ms，采样频率可以为500Hz，满足奈奎斯特采样定律的要求，能够检测变频器工作状态中的所有频域信息。进一步，数据处理平台可以通过傅里叶变换恢复三相输出电流的频谱状态，用于判断变频器的工作状态。所述开口式线性霍尔传感器可以直接加载在正在工作的变频器上，并且不会影响到变频器的工作；可以实现所有变频器的工作数据检测；可以根据变频器的使用场景，灵活调整检测倍率等。例如，在2000A的应用场景中，可以使用缩小倍率500A/V的霍尔传感器。又例如，在500A的应用场景中，可以使用150A/V的霍尔传感器等，从而实现更精确的检测。
数据处理分析平台可以连接多台前端检测设备，获取多个变频器的电流电压检测数据，通过对电流电压数据的分析和处理，用于判断变频器的工作状态。数据处理分析平台可以利用数据存储和关联数据库技术，使用时序数据库来存储管理数据。数据处理分析平台可以利用数据处理技术处理超大量的数据，通过使用Apache Spark+Hadoop架构，获取Kafka的实时数据以及TDengine的静态数据进行分析处理。
在一些实施例中，数据处理分析平台可以利用故障判断算法，通过变频器电压和三相输出电流的动态数据，判断变频器当前的工作状态。所述变频器的动态数据检测包括但不限于三相输出电流不平衡的检测；电压数据/三相电流数据的突变检测；电流从无到有，电压逐步上升的启动检测；电流从有到无，电压逐步下降的关机检测等。故障判断算法可以通过电压电流数据之间的关系，判断故障位置，为维护人员提供维修参考等。在一些实施例中，数据处理分析平台可以利用自学习算法，通过重复学习特定变频器在特定操作时的电流电压数据，形成标准化数据并存储到大数据库中。在一些实施例中，数据处理分析平台可以利用傅里叶变换功能，提取三相电流数据的频域信息，用于确定频域变化是否平滑，是否存在突变等。在一些实施例中，数据处理分析平台可以利用故障预判和报警功能，基于自学习算法，将变频器的电流电压数据与大数据库中的标准数据进行匹配，利用人工智能技术进行拟合判断，当连续出现数据不符的情况时则进行预警，便于维护人员在变频器空闲时间进行维护和检查。
图3是根据本申请的一些实施例提供的变频器检测系统应用场景的示例性示意图。如图3所示，变频器检测系统的分散式应用场景包括一体机、多个前端检测设备，综合运维平台等。其中，各个前端检测设备可以分散安装在各个产线的变频器机柜中，实现对变频器工作电压和电流数据的高速精确采集。所述前端检测设备可以将检测到的数据汇总到一体机的数据处理分析平台中，实现数据的分析和判断。所述综合运维平台可以为外部的大型运维平台，可以将数据分享至其他运维平台。若无综合运维平台，变频器检测系统也可以正常运行和执行预警功能等。
图4是根据本申请的一些实施例提供的变频器检测系统应用场景的示例性示意图。如图4所示，变频器检测系统的集中式应用场景包括综合运维平台、多个网口、多个前端服务器、多个前端检测设备及多个变频器等。当产线上存在较多的核心变频器需要检测时，所述变频器检测系统可以根据变频器的数量配置多个数据分析处理平台。所述多个数据分析处理平台可以将处理分析结果汇总至所述综合运维平台。当现场无综合运维平台，所述变频器检测系统可以将一个数据分析处理平台配置为主平台，实现数据汇总等功能。
根据本申请的一些实施例，本申请的变频器检测系统，可以统一管理产线上的核心变频器，实时监控变频器的工作状态。当变频器故障时，变频器检测系统可以回溯变频器的工作数据，从而确定故障类型快速定位故障位置；当变频器正常工作时，变频器检测系统可以通过人工智能和大数据比对，对变频器的工作数据进行一些趋势判断，从而在变频将要故障时实现故障预警功能，以方便维护人员在生产间隙进行维护，无需在变频器真正故障时再响应，减少产线异常停滞的严重故障。
需要说明的是，以上对于变频器检测系统(包括变频器故障检测设备)、数据处理分析平台的流程的描述，仅为描述方便，并不能把本申请限制在所举实施例的范围之内。可以理解，对于本领域技术人员，基于本系统的原理，可能在不背离该原理的前提下，对各个操作进行任意组合，或者构成子流程与其它操作组合，对实施上述流程和操作的功能进行形式和细节上的各种修正和改变。例如，数据处理分析平台的流程可以进一步包括推送数据至第三方平台等操作。诸如此类的变形，均在本申请的保护范围之内。
综上所述，根据本申请实施例的变频器检测系统及方法，通过分析变频器的工作数据并进行趋势判断，定位变频器故障位置或实现故障预警功能；实时监控变频器的工作状态。
需要注意的是，上述的实施例仅仅是用作示例，本申请不限于这样的示例，而是可以进行各种变化。
需要说明的是，在本说明书中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
最后，还需要说明的是，上述一系列处理不仅包括以这里所述的顺序按时间序列执行的处理，而且包括并行或分别地、而不是按时间顺序执行的处理。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)或随机存储器(Random Access Memory，RAM)等。
以上所揭露的仅为本申请一些优选的实施例，不能以此来限定本申请之权利范围，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程，并依本申请权利要求所作的等同变化，仍属于本申请所涵盖的范围。
Claims (10)
1.一种变频器检测系统，其特征在于，包括：
变频器检测设备，所述变频器检测设备包括电流检测模块和电压检测模块，用于检测变频器的电流数据和电压数据，并将所述电流数据和电压数据实时上传至数据处理分析平台；
数据处理分析平台，所述数据处理分析平台用于对所述变频器检测设备检测获取的电流数据和电压数据进行存储和分析；
数据采集传输模块，所述数据采集传输模块用于建立所述变频器检测设备与所述数据处理分析平台之间的通信连接。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述变频器检测设备对变频器的整流电压和/或三相输出电流进行高速的高精度检测。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述变频器检测设备通过分压和微处理器AD转换的方式以获取变频器的工作电压，所述变频器的工作电压为直流高电压。
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述变频器检测设备具体包括霍尔传感器和加法器电路，通过加法器电路将三相输出电流转换为AD转换模块可处理的电压范围，用于检测变频器。
5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述霍尔传感器包括开口式线性霍尔传感器；所述变频器检测系统可以根据变频器的应用场景，通过使用不同的霍尔传感器调整检测倍率。
6.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述数据处理分析平台通过数据存储和关联数据库技术、数据处理技术对变频器的检测数据进行分析和处理，并判断变频器的工作状态。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述数据处理技术包括故障判断算法、自学习算法、傅里叶变换、故障预判和预警，所述数据处理分析平台根据Apache Spark+Hadoop架构，对通过Kafka获取的实时数据，以及TDengine获取的静态数据进行处理分析。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述变频器检测设备的采样周期为2ms，用于检测变频器工作状态中的所有频域信息；所述数据处理分析平台通过傅里叶变换恢复三相输出电流的频谱状态，用于判断变频器的工作状态。
9.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述变频器检测设备通过配置不同数量的内部板卡，用于同时对多个变频器的工作状态进行检测。
10.一种变频器检测方法，其特征在于，包括：
通过变频器检测设备，检测变频器的电流数据和电压数据，并将所述电流数据和电压数据实时上传至数据处理分析平台；
通过数据处理分析平台对所述变频器检测设备检测获取的电流数据和电压数据进行存储和分析；所述数据处理分析平台利用时序数据库存储管理数据；所述数据处理分析平台利用故障判断算法，通过电压数据与电流数据之间的关系，判断故障位置；利用变频器三相输出电流幅度和频率的一致性，判断变频器是否故障；利用自学习算法，将变频器在特定操作中的电压数据与电流数据形成标准化数据并存储；利用傅立叶变换，提取变频器的三相输出电流数据的频域信息，判断是否存在突变；对变频器的实时电压数据与电流数据，以及所述标准化数据进行批评，利用人工智能技术进行拟合判断，对未匹配数据进行预警。
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| CN202111037160.XA CN113945781A (zh) | 2021-09-06 | 2021-09-06 | 一种变频器检测系统及方法 |
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