CN114856987A - 取水泵船远程监控系统及方法 - Google Patents

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CN114856987A CN202210453275.5A CN202210453275A CN114856987A CN 114856987 A CN114856987 A CN 114856987A CN 202210453275 A CN202210453275 A CN 202210453275A CN 114856987 A CN114856987 A CN 114856987A
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Abstract

本发明公开了取水泵船远程监控系统及方法，包括：水质环境信息采集模块，所述水质环境信息采集模块获取取水泵船对应的取水端口周边的水质环境信息；水压监测模块，所述水压监测模块通过压力传感器每隔预设时间获取一次取水泵船中的取水端口在取水时受到的压力；堵塞状态分析模块，所述堵塞状态分析模块根据水压监测模块的监测结果，分析取水泵船的取水端口在不同时间对应的堵塞状态；取水泵磨损度预测模块，所述取水泵磨损度预测模块结合历史数据及堵塞状态分析模块获取的结果，分别对取水泵的瞬时磨损度及综合磨损度进行预测。

Description

取水泵船远程监控系统及方法
技术领域
本发明涉及取水技术领域，具体为取水泵船远程监控系统及方法。
背景技术
取水泵的应用为人们的生产生活带来了巨大的便利，使得人们的取水方式更加简单，但是针对高度落差较大的情况，普通的取水泵无法满足人们的需求，进而取水泵船就此诞生，由于取水泵船是直接设置在水中的且取水泵船的功率较大，取水量也就多，因此，人们需要通过监控系统对取水泵船的状态进行监控。
现有的取水泵船远程监控系统，只是单纯地监控取水泵船是否运行，无法根据取水泵船实际的取水情况对取水泵船的状态进行预测，进而无法实现提前预警的目的，因此，现有的取水泵船远程监控系统存在较大的缺陷。
针对上述情况，我们需要取水泵船远程监控系统及方法。
发明内容
本发明的目的在于提供取水泵船远程监控系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：取水泵船远程监控系统，包括：
水质环境信息采集模块，所述水质环境信息采集模块获取取水泵船对应的取水端口周边的水质环境信息；
水压监测模块，所述水压监测模块通过压力传感器每隔预设时间获取一次取水泵船中的取水端口在取水时受到的压力；
堵塞状态分析模块，所述堵塞状态分析模块根据水压监测模块的监测结果，分析取水泵船的取水端口在不同时间对应的堵塞状态；
取水泵磨损度预测模块，所述取水泵磨损度预测模块结合历史数据及堵塞状态分析模块获取的结果，分别对取水泵的瞬时磨损度及综合磨损度进行预测；
故障值分析模块，所述故障值分析模块根据取水泵磨损度预测模块预测的取水泵的瞬时磨损度及综合磨损度，获取取水泵船当前状态对应的故障值。
本发明通过各个模块的协同合作，共同实现了对取水泵船的取水端口周边的水质环境信息的监控，同时还通过监控取水端口的收到的压力情况，进一步判断出取水泵船的取水端口的堵塞情况及该堵塞情况对取水泵船中取水泵的磨损情况，进而通过故障值对取水泵船当前所处的状态进行量化，故障值越大，则说明取水泵船当前状态下越容易出现坏损情况，故障致越小，则说明取水泵船当前状态越正常。
进一步的，所述水质环境信息采集模块获取的取水泵船对应的取水端口周边的水质环境信息包括：水质浑浊情况、平均每单位体积的液体中含有的长度大于第一预设值的固体物的数量及平均每单位体积液体中的各个固体物的长度对应的长度范围区间，
所述水质环境信息采集模块获取到平均每单位体积的液体中含有的长度大于第一预设值的固体物的数量后，会进一步得到获取的数量中每个固体物的长度，并将所得的每个固体物的长度与数据库中预制的固体物长度范围区间进行比较，根据各个固体物长度范围区间对应的长度范围，对所得的每个固体物的长度所属的固体物长度范围区间进行划分，进而得到相应的水质环境信息中平均每单位体积的液体中各个固体物分别对应的类别，一个类别对应一个固体物长度范围区间。
本发明获取取水泵船对应的取水端口周边的水质环境信息，是考虑到不同的水质情况，在取水时对取水端口造成的堵塞的快慢不同，水质环境信息中的水质浑浊情况直接反映了水质中的泥沙含量情况，水质越浑浊，则水质中的泥沙含量越多，在进行取水过程中，水中的泥沙受到水的作用力会产生惯性，当泥沙和水分别撞击到水压检测模块中的压力传感器上时，产生的撞击力是不相同的，进而会使得压力传感器对应的数值产生变化；获取水质环境信息中的平均每单位体积的液体中含有的长度大于第一预设值的固体物的数量及平均每单位体积液体中的各个固体物的长度对应的长度范围区间，是为了获取水质中包含的固体物的长度类别，不同长度的固体物在取水过程中对取水端口造成堵塞的影响是不同的，固体物长度越大，取水端口越容易被堵塞，进而区分相应的水质环境信息中平均每单位体积的液体中各个固体物分别对应的类别，便于后续步骤中预测取水端口的堵塞情况。
进一步的，所述水压监测模块在通过压力传感器获取取水泵船中的取水端口在取水时受到的压力时，所述取水端口包括滤网，所述压力传感器设置在滤网上，
所述水压监测模块获取取水端口中不同水流速度与压力传感器的数值之间的关系，具体方法包括以下步骤：
S1.1、获取水质环境信息不变且同一水流速度v时，不同时间对应的压力传感器的数值，得到相应水质环境信息影响状态下水流速度v时对应的压力传感器相对值Nv；
S1.2、得到v为不同值时，相应水质环境信息影响状态下水流速度v时对应的压力传感器相对值Nv，进而得到各个第一数据对(Nv，v)；
S1.3、以o为原点、以压力值为x轴、以水流速度为y轴构建第一平面直角坐标系，将S1.2中获取的各个第一数据对对应的坐标点分别在第一平面直角坐标系中进行标注；
S1.4、根据数据库中预制的第一线性拟合模型，对第一平面直角坐标系中标注的各个坐标点进行线性拟合，得到取水端口中水流速度与压力传感器的数值之间的关系函数，记为Gi(x)，
i表示水质环境信息中包含的固体物相应类别的组合在数据库中对应的编号，
不同编号i对应的取水端口中水流速度与压力传感器的数值之间的关系函数不同；
所述S1.2中得到相应水质环境信息影响状态下水流速度v时对应的压力传感器相对值Nv的方法包括以下步骤：
S1.1.1、获取相应水质环境信息影响状态下水流速度为v时，各个时间点对应的压力传感器的数值，水质中的不同固体物撞击到压力传感器上产生的压力数值不同；
S1.1.2、获取第一单位时间t内各个时间点对应的压力数值，以o1为原点、以时间为x1轴、以压力值为y1轴构建第二平面直角坐标系，并将获取的各个时间点对应的压力数值在第二平面直角坐标系中相应的坐标点上标记出来；
S1.1.3、将第二平面直角坐标系中标记的各个坐标点中相邻时间对应的两个坐标点连接起来，得到相应水质环境信息影响状态下水流速度为v时，压力数值随时间变化的函数F(x1)，所述F(x1)为多段函数；
S1.1.4、相应水质环境信息影响状态下水流速度v时对应的压力传感器相对值Nv，所述
Figure BDA0003617777130000031
本发明水压监测模块获取取水端口中不同水流速度与压力传感器的数值之间的关系时，得到v为不同值时，相应水质环境信息影响状态下水流速度v时对应的压力传感器相对值Nv，得到各个第一数据对(Nv，v)，是为了将不同水流速度与对应的压力传感器相对值量化，便于后续获取水流速度与压力值之间的关系，该过程中，限制水质环境信息，是因为获取水流速度v对应的Nv时，
Figure BDA0003617777130000041
且水流速度为v时，压力数值随时间变化的函数F(x1)，同时水质环境信息中的水质浑浊情况、平均每单位体积的液体中含有的长度大于第一预设值的固体物的数量及平均每单位体积液体中的各个固体物的长度对应的长度范围区间，直接影响到取水端口中压力传感器受到的压力值的变化情况，进而在获取Nv时需要对水质环境信息进行限制，且获取的取水端口中水流速度与压力传感器的数值之间的关系函数也受到水质环境信息的影响，水质环境信息中包含的固体物相应类别的组合在数据库中对应的编号i不同，则对应的Gi(x)也可能存在差异。
进一步的，所述堵塞状态分析模块获取取水泵船的取水端口在不同时间对应的堵塞状态的方法包括以下步骤：
S2.1、获取取水端口中的滤网能够通过水的面积，记为s0，将取水时的取水端口的标准的水流速度记为v0；
S2.2、获取取水端口中水流速度与压力传感器的数值之间的关系函数Gi(x)；
S2.3、获取相应水质环境信息影响状态下，取水端口在取水过程中压力传感器数值随时间变化的关系，记为F1(x1)，结合Gi(x)，
得到相应水质环境信息影响状态下，取水端口在取水过程中水流速度随时间变化的关系，记为Gi(F1(x1))；
S2.4、默认取水泵船单位时间所需获取的水量相同，得到取水泵船的取水端口对应的堵塞面积随时间变化的关系函数
Figure BDA0003617777130000042
所述Gi(F1(x1))≠0，进而得到取水泵船的取水端口对应的堵塞面积占s0的比值随时间变化的关系函数
Figure BDA0003617777130000043
即取水泵船的取水端口在不同时间对应的堵塞状态。
本发明堵塞状态分析模块获取取水泵船的取水端口在不同时间对应的堵塞状态的过程中，获取取水端口中水流速度与压力传感器的数值之间的关系函数Gi(x)，是为了结合相应水质环境信息影响状态下，取水端口在取水过程中压力传感器数值随时间变化的关系F1(x1)，进一步得到相应水质环境信息影响状态下，取水端口在取水过程中水流速度随时间变化的关系，记为Gi(F1(x1))，由于取水端口的压力与堵塞情况不存在直接关系，但是取水泵船单位时间所需获取的水量相同且时间相同(单位时间)，因此只需要获取取水端口瞬时通过的水量即可(瞬时取水速度)，取水端口瞬时的取水速度等于取水端口的瞬时的水流速度与瞬时取水端口能够通过水的面积的乘积，进而，结合取水端口中的滤网能够通过水的面积s0及取水时的取水端口的标准的水流速度v0，得到Gi(F1(x1))*sx1＝s0*v0，其中，sx1表示时间x1对应的取水端口能够通过水的面积，即得到
Figure BDA0003617777130000051
则根据时间x1对应的取水端口的堵塞面积为s0-sx1，即
Figure BDA0003617777130000052
进一步的，所述取水泵磨损度预测模块包括瞬时磨损度预测模块及综合磨损度预测模块，
所述瞬时磨损度预测模块用于对取水泵船中的取水泵的瞬时磨损度进行预测；
所述综合磨损度预测模块用于对取水泵船中的取水泵的综合磨损度进行预测。
进一步的，所述瞬时磨损度预测模块对取水泵船中的取水泵的瞬时磨损度进行预测的方法包括以下步骤：
S3.1、获取取水泵船本次进行取水工作过程中，距离开始工作至当前时间段内，取水泵船的取水端口对应的堵塞面积占s0的比值随时间变化的关系函数
Figure BDA0003617777130000053
S3.2、获取数据库中预制的取水泵船的取水端口对应的堵塞面积占s0的比值与取水泵船的瞬时影响值之间的关系函数，记为H＝R(e)，其中，e表示取水端口对应的堵塞面积占s0的比值，H表示e对应的取水泵船的瞬时影响值；
S3.3、得到取水泵船中的取水泵的瞬时磨损度的预测值SY，
所述
Figure BDA0003617777130000054
其中，t3表示当前时间对应的取水工作中，当前时间距离开始工作的时长。
本发明瞬时磨损度预测模块对取水泵船中的取水泵的瞬时磨损度进行预测的过程中，获取取水泵船的取水端口对应的堵塞面积占s0的比值随时间变化的关系函数
Figure BDA0003617777130000055
是为了结合H＝R(e)，将取水端口各个时间点对应的状态对取水泵船的影响情况进行量化，得到取水端口对应的堵塞面积占s0的比值在不同时间点对取水泵船的瞬时影响值，通过积分的形式，得到一段时间内取水端口受到的堵塞情况对取水泵的瞬时磨损值，便于后续结合历史数据中取水泵船的坏损时对应的数据，对取水泵船当前的状态进行预测。
进一步的，所述综合磨损度预测模块对取水泵船中的取水泵的综合磨损度进行预测的方法包括以下步骤：
S4.1、获取取水泵船每次工作的时长，将取水泵船第j次工作对应的时长记为Tj；
S4.2、分别获取j为不同值时取水泵船第j次工作对应的取水泵的瞬时磨损度的预测值SYj，所述
Figure BDA0003617777130000061
其中，将j对应取值范围中的最大值记为j1，则Tj1等于t3；
S4.3、得到取水泵船中的取水泵的综合磨损度的预测值ZY，
所述
Figure BDA0003617777130000062
本发明综合磨损度预测模块对取水泵船中的取水泵的综合磨损度进行预测的过程中，考虑的是取水泵船从建立开始，每次使用时分别对应的瞬时磨损度的累加和，即综合磨损度，从综合磨损度及瞬时磨损度这两个角度进行考虑，是因为取水泵在持续工作时，会加速泵体的磨损情况，即每次工作的时间越长，取水泵的泵体磨损越大，越容易坏损，即瞬时磨损度考虑的是取水泵的每次使用的情况，而综合磨损度则是从取水泵的整体使用情况来进行考虑的，综合磨损度越大，泵体越容易坏损。
进一步的，所述故障分析模块获取取水泵船当前状态对应的故障值的方法包括以下步骤：
S5.1、获取取水泵船中的取水泵的瞬时磨损度的预测值SY及取水泵船中的取水泵的综合磨损度的预测值ZY；
S5.2、获取历史数据中每次取水泵船坏损时分别对应的瞬时磨损度及综合磨损度；
S5.3、将S5.2中获取的各个瞬时磨损度逐个录入到一个空白集合中，得到瞬时磨损度参考集，
将S5.2中获取的各个综合磨损度逐个录入到一个空白集合中，得到综合磨损度参考集；
S5.4、获取瞬时磨损度参考集中小于等于SY的元素个数与元素总个数的比值，记为KSY，获取综合磨损度参考集中小于等于ZY的元素个数与元素总个数的比值，记为KZY；
S5.5、得到取水泵船当前状态对应的故障值{KSY，KZY}max，
所述{KSY，KZY}max表示KSY与KZY中的最大值。
取水泵船远程监控方法，所述方法包括以下步骤：
S1、水质环境信息采集模块获取取水泵船对应的取水端口周边的水质环境信息；
S2、水压监测模块通过压力传感器每隔预设时间获取一次取水泵船中的取水端口在取水时受到的压力；
S3、堵塞状态分析模块根据水压监测模块的监测结果，分析取水泵船的取水端口在不同时间对应的堵塞状态；
S4、取水泵磨损度预测模块结合历史数据及堵塞状态分析模块获取的结果，分别对取水泵的瞬时磨损度及综合磨损度进行预测；
S5、故障值分析模块根据取水泵磨损度预测模块预测的取水泵的瞬时磨损度及综合磨损度，获取取水泵船当前状态对应的故障值。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明不仅实现了对取水泵船的取水端口周边的水质环境信息的监控，同时还通过监控取水端口的收到的压力情况，进一步判断出取水泵船的取水端口的堵塞情况及该堵塞情况对取水泵船中取水泵的磨损情况，进而通过故障值对取水泵船当前所处的状态进行量化，有效判断当前取水泵船当前所处的状态。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明取水泵船远程监控系统的结构示意图；
图2是本发明取水泵船远程监控系统中得到相应水质环境信息影响状态下水流速度v时对应的压力传感器相对值Nv的方法的流程示意图；
图3是本发明取水泵船远程监控系统中堵塞状态分析模块获取取水泵船的取水端口在不同时间对应的堵塞状态的方法的流程示意图；
图4是本发明取水泵船远程监控方法的流程示意图。
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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。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前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-图4，本发明提供技术方案：取水泵船远程监控系统，包括：
水质环境信息采集模块，所述水质环境信息采集模块获取取水泵船对应的取水端口周边的水质环境信息；
水压监测模块，所述水压监测模块通过压力传感器每隔预设时间获取一次取水泵船中的取水端口在取水时受到的压力；
堵塞状态分析模块，所述堵塞状态分析模块根据水压监测模块的监测结果，分析取水泵船的取水端口在不同时间对应的堵塞状态；
取水泵磨损度预测模块，所述取水泵磨损度预测模块结合历史数据及堵塞状态分析模块获取的结果，分别对取水泵的瞬时磨损度及综合磨损度进行预测；
故障值分析模块，所述故障值分析模块根据取水泵磨损度预测模块预测的取水泵的瞬时磨损度及综合磨损度，获取取水泵船当前状态对应的故障值。
本发明通过各个模块的协同合作，共同实现了对取水泵船的取水端口周边的水质环境信息的监控，同时还通过监控取水端口的收到的压力情况，进一步判断出取水泵船的取水端口的堵塞情况及该堵塞情况对取水泵船中取水泵的磨损情况，进而通过故障值对取水泵船当前所处的状态进行量化，故障值越大，则说明取水泵船当前状态下越容易出现坏损情况，故障致越小，则说明取水泵船当前状态越正常。
所述水质环境信息采集模块获取的取水泵船对应的取水端口周边的水质环境信息包括：水质浑浊情况、平均每单位体积的液体中含有的长度大于第一预设值的固体物的数量及平均每单位体积液体中的各个固体物的长度对应的长度范围区间，
所述水质环境信息采集模块获取到平均每单位体积的液体中含有的长度大于第一预设值的固体物的数量后，会进一步得到获取的数量中每个固体物的长度，并将所得的每个固体物的长度与数据库中预制的固体物长度范围区间进行比较，根据各个固体物长度范围区间对应的长度范围，对所得的每个固体物的长度所属的固体物长度范围区间进行划分，进而得到相应的水质环境信息中平均每单位体积的液体中各个固体物分别对应的类别，一个类别对应一个固体物长度范围区间。
本发明获取取水泵船对应的取水端口周边的水质环境信息，是考虑到不同的水质情况，在取水时对取水端口造成的堵塞的快慢不同，水质环境信息中的水质浑浊情况直接反映了水质中的泥沙含量情况，水质越浑浊，则水质中的泥沙含量越多，在进行取水过程中，水中的泥沙受到水的作用力会产生惯性，当泥沙和水分别撞击到水压检测模块中的压力传感器上时，产生的撞击力是不相同的，进而会使得压力传感器对应的数值产生变化；获取水质环境信息中的平均每单位体积的液体中含有的长度大于第一预设值的固体物的数量及平均每单位体积液体中的各个固体物的长度对应的长度范围区间，是为了获取水质中包含的固体物的长度类别，不同长度的固体物在取水过程中对取水端口造成堵塞的影响是不同的，固体物长度越大，取水端口越容易被堵塞，进而区分相应的水质环境信息中平均每单位体积的液体中各个固体物分别对应的类别，便于后续步骤中预测取水端口的堵塞情况。
所述水压监测模块在通过压力传感器获取取水泵船中的取水端口在取水时受到的压力时，所述取水端口包括滤网，所述压力传感器设置在滤网上，
所述水压监测模块获取取水端口中不同水流速度与压力传感器的数值之间的关系，具体方法包括以下步骤：
S1.1、获取水质环境信息不变且同一水流速度v时，不同时间对应的压力传感器的数值，得到相应水质环境信息影响状态下水流速度v时对应的压力传感器相对值Nv；
S1.2、得到v为不同值时，相应水质环境信息影响状态下水流速度v时对应的压力传感器相对值Nv，进而得到各个第一数据对(Nv，v)；
S1.3、以o为原点、以压力值为x轴、以水流速度为y轴构建第一平面直角坐标系，将S1.2中获取的各个第一数据对对应的坐标点分别在第一平面直角坐标系中进行标注；
S1.4、根据数据库中预制的第一线性拟合模型，对第一平面直角坐标系中标注的各个坐标点进行线性拟合，得到取水端口中水流速度与压力传感器的数值之间的关系函数，记为Gi(x)，
i表示水质环境信息中包含的固体物相应类别的组合在数据库中对应的编号，
不同编号i对应的取水端口中水流速度与压力传感器的数值之间的关系函数不同；
所述S1.2中得到相应水质环境信息影响状态下水流速度v时对应的压力传感器相对值Nv的方法包括以下步骤：
S1.1.1、获取相应水质环境信息影响状态下水流速度为v时，各个时间点对应的压力传感器的数值，水质中的不同固体物撞击到压力传感器上产生的压力数值不同；
S1.1.2、获取第一单位时间t内各个时间点对应的压力数值，以o1为原点、以时间为x1轴、以压力值为y1轴构建第二平面直角坐标系，并将获取的各个时间点对应的压力数值在第二平面直角坐标系中相应的坐标点上标记出来；
S1.1.3、将第二平面直角坐标系中标记的各个坐标点中相邻时间对应的两个坐标点连接起来，得到相应水质环境信息影响状态下水流速度为v时，压力数值随时间变化的函数F(x1)，所述F(x1)为多段函数；
S1.1.4、相应水质环境信息影响状态下水流速度v时对应的压力传感器相对值Nv，所述
Figure BDA0003617777130000101
本发明水压监测模块获取取水端口中不同水流速度与压力传感器的数值之间的关系时，得到v为不同值时，相应水质环境信息影响状态下水流速度v时对应的压力传感器相对值Nv，得到各个第一数据对(Nv，v)，是为了将不同水流速度与对应的压力传感器相对值量化，便于后续获取水流速度与压力值之间的关系，该过程中，限制水质环境信息，是因为获取水流速度v对应的Nv时，
Figure BDA0003617777130000102
且水流速度为v时，压力数值随时间变化的函数F(x1)，同时水质环境信息中的水质浑浊情况、平均每单位体积的液体中含有的长度大于第一预设值的固体物的数量及平均每单位体积液体中的各个固体物的长度对应的长度范围区间，直接影响到取水端口中压力传感器受到的压力值的变化情况，进而在获取Nv时需要对水质环境信息进行限制，且获取的取水端口中水流速度与压力传感器的数值之间的关系函数也受到水质环境信息的影响，水质环境信息中包含的固体物相应类别的组合在数据库中对应的编号i不同，则对应的Gi(x)也可能存在差异。
所述堵塞状态分析模块获取取水泵船的取水端口在不同时间对应的堵塞状态的方法包括以下步骤：
S2.1、获取取水端口中的滤网能够通过水的面积，记为s0，将取水时的取水端口的标准的水流速度记为v0；
S2.2、获取取水端口中水流速度与压力传感器的数值之间的关系函数Gi(x)；
S2.3、获取相应水质环境信息影响状态下，取水端口在取水过程中压力传感器数值随时间变化的关系，记为F1(x1)，结合Gi(x)，
得到相应水质环境信息影响状态下，取水端口在取水过程中水流速度随时间变化的关系，记为Gi(F1(x1))；
S2.4、默认取水泵船单位时间所需获取的水量相同，得到取水泵船的取水端口对应的堵塞面积随时间变化的关系函数
Figure BDA0003617777130000103
所述Gi(F1(x1))≠0，进而得到取水泵船的取水端口对应的堵塞面积占s0的比值随时间变化的关系函数
Figure BDA0003617777130000104
即取水泵船的取水端口在不同时间对应的堵塞状态。
本发明堵塞状态分析模块获取取水泵船的取水端口在不同时间对应的堵塞状态的过程中，获取取水端口中水流速度与压力传感器的数值之间的关系函数Gi(x)，是为了结合相应水质环境信息影响状态下，取水端口在取水过程中压力传感器数值随时间变化的关系F1(x1)，进一步得到相应水质环境信息影响状态下，取水端口在取水过程中水流速度随时间变化的关系，记为Gi(F1(x1))，由于取水端口的压力与堵塞情况不存在直接关系，但是取水泵船单位时间所需获取的水量相同且时间相同(单位时间)，因此只需要获取取水端口瞬时通过的水量即可(瞬时取水速度)，取水端口瞬时的取水速度等于取水端口的瞬时的水流速度与瞬时取水端口能够通过水的面积的乘积，进而，结合取水端口中的滤网能够通过水的面积s0及取水时的取水端口的标准的水流速度v0，得到Gi(F1(x1))*sx1＝s0*v0，其中，sx1表示时间x1对应的取水端口能够通过水的面积，即得到
Figure BDA0003617777130000111
则根据时间x1对应的取水端口的堵塞面积为s0-sx1，即
Figure BDA0003617777130000112
所述取水泵磨损度预测模块包括瞬时磨损度预测模块及综合磨损度预测模块，
所述瞬时磨损度预测模块用于对取水泵船中的取水泵的瞬时磨损度进行预测；
所述综合磨损度预测模块用于对取水泵船中的取水泵的综合磨损度进行预测。
所述瞬时磨损度预测模块对取水泵船中的取水泵的瞬时磨损度进行预测的方法包括以下步骤：
S3.1、获取取水泵船本次进行取水工作过程中，距离开始工作至当前时间段内，取水泵船的取水端口对应的堵塞面积占s0的比值随时间变化的关系函数
Figure BDA0003617777130000113
S3.2、获取数据库中预制的取水泵船的取水端口对应的堵塞面积占s0的比值与取水泵船的瞬时影响值之间的关系函数，记为H＝R(e)，其中，e表示取水端口对应的堵塞面积占s0的比值，H表示e对应的取水泵船的瞬时影响值；
S3.3、得到取水泵船中的取水泵的瞬时磨损度的预测值SY，
所述
Figure BDA0003617777130000114
其中，t3表示当前时间对应的取水工作中，当前时间距离开始工作的时长。
本发明瞬时磨损度预测模块对取水泵船中的取水泵的瞬时磨损度进行预测的过程中，获取取水泵船的取水端口对应的堵塞面积占s0的比值随时间变化的关系函数
Figure BDA0003617777130000115
是为了结合H＝R(e)，将取水端口各个时间点对应的状态对取水泵船的影响情况进行量化，得到取水端口对应的堵塞面积占s0的比值在不同时间点对取水泵船的瞬时影响值，通过积分的形式，得到一段时间内取水端口受到的堵塞情况对取水泵的瞬时磨损值，便于后续结合历史数据中取水泵船的坏损时对应的数据，对取水泵船当前的状态进行预测。
所述综合磨损度预测模块对取水泵船中的取水泵的综合磨损度进行预测的方法包括以下步骤：
S4.1、获取取水泵船每次工作的时长，将取水泵船第j次工作对应的时长记为Tj；
S4.2、分别获取j为不同值时取水泵船第j次工作对应的取水泵的瞬时磨损度的预测值SYj，所述
Figure BDA0003617777130000121
其中，将j对应取值范围中的最大值记为j1，则Tj1等于t3；
S4.3、得到取水泵船中的取水泵的综合磨损度的预测值ZY，
所述
Figure BDA0003617777130000122
本发明综合磨损度预测模块对取水泵船中的取水泵的综合磨损度进行预测的过程中，考虑的是取水泵船从建立开始，每次使用时分别对应的瞬时磨损度的累加和，即综合磨损度，从综合磨损度及瞬时磨损度这两个角度进行考虑，是因为取水泵在持续工作时，会加速泵体的磨损情况，即每次工作的时间越长，取水泵的泵体磨损越大，越容易坏损，即瞬时磨损度考虑的是取水泵的每次使用的情况，而综合磨损度则是从取水泵的整体使用情况来进行考虑的，综合磨损度越大，泵体越容易坏损。
所述故障分析模块获取取水泵船当前状态对应的故障值的方法包括以下步骤：
S5.1、获取取水泵船中的取水泵的瞬时磨损度的预测值SY及取水泵船中的取水泵的综合磨损度的预测值ZY；
S5.2、获取历史数据中每次取水泵船坏损时分别对应的瞬时磨损度及综合磨损度；
S5.3、将S5.2中获取的各个瞬时磨损度逐个录入到一个空白集合中，得到瞬时磨损度参考集，
将S5.2中获取的各个综合磨损度逐个录入到一个空白集合中，得到综合磨损度参考集；
S5.4、获取瞬时磨损度参考集中小于等于SY的元素个数与元素总个数的比值，记为KSY，获取综合磨损度参考集中小于等于ZY的元素个数与元素总个数的比值，记为KZY；
S5.5、得到取水泵船当前状态对应的故障值{KSY，KZY}max，
所述{KSY，KZY}max表示KSY与KZY中的最大值。
取水泵船远程监控方法，所述方法包括以下步骤：
S1、水质环境信息采集模块获取取水泵船对应的取水端口周边的水质环境信息；
S2、水压监测模块通过压力传感器每隔预设时间获取一次取水泵船中的取水端口在取水时受到的压力；
S3、堵塞状态分析模块根据水压监测模块的监测结果，分析取水泵船的取水端口在不同时间对应的堵塞状态；
S4、取水泵磨损度预测模块结合历史数据及堵塞状态分析模块获取的结果，分别对取水泵的瞬时磨损度及综合磨损度进行预测；
S5、故障值分析模块根据取水泵磨损度预测模块预测的取水泵的瞬时磨损度及综合磨损度，获取取水泵船当前状态对应的故障值。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.取水泵船远程监控系统，其特征在于，包括：
水质环境信息采集模块，所述水质环境信息采集模块获取取水泵船对应的取水端口周边的水质环境信息；
水压监测模块，所述水压监测模块通过压力传感器每隔预设时间获取一次取水泵船中的取水端口在取水时受到的压力；
堵塞状态分析模块，所述堵塞状态分析模块根据水压监测模块的监测结果，分析取水泵船的取水端口在不同时间对应的堵塞状态；
取水泵磨损度预测模块，所述取水泵磨损度预测模块结合历史数据及堵塞状态分析模块获取的结果，分别对取水泵的瞬时磨损度及综合磨损度进行预测；
故障值分析模块，所述故障值分析模块根据取水泵磨损度预测模块预测的取水泵的瞬时磨损度及综合磨损度，获取取水泵船当前状态对应的故障值。
2.根据权利要求1所述的取水泵船远程监控系统，其特征在于：所述水质环境信息采集模块获取的取水泵船对应的取水端口周边的水质环境信息包括：水质浑浊情况、平均每单位体积的液体中含有的长度大于第一预设值的固体物的数量及平均每单位体积液体中的各个固体物的长度对应的长度范围区间，
所述水质环境信息采集模块获取到平均每单位体积的液体中含有的长度大于第一预设值的固体物的数量后，会进一步得到获取的数量中每个固体物的长度，并将所得的每个固体物的长度与数据库中预制的固体物长度范围区间进行比较，根据各个固体物长度范围区间对应的长度范围，对所得的每个固体物的长度所属的固体物长度范围区间进行划分，进而得到相应的水质环境信息中平均每单位体积的液体中各个固体物分别对应的类别，一个类别对应一个固体物长度范围区间。
3.根据权利要求2所述的取水泵船远程监控系统，其特征在于：所述水压监测模块在通过压力传感器获取取水泵船中的取水端口在取水时受到的压力时，所述取水端口包括滤网，所述压力传感器设置在滤网上，
所述水压监测模块获取取水端口中不同水流速度与压力传感器的数值之间的关系，具体方法包括以下步骤：
S1.1、获取水质环境信息不变且同一水流速度v时，不同时间对应的压力传感器的数值，得到相应水质环境信息影响状态下水流速度v时对应的压力传感器相对值Nv；
S1.2、得到v为不同值时，相应水质环境信息影响状态下水流速度v时对应的压力传感器相对值Nv，进而得到各个第一数据对(Nv，v)；
S1.3、以o为原点、以压力值为x轴、以水流速度为y轴构建第一平面直角坐标系，将S1.2中获取的各个第一数据对对应的坐标点分别在第一平面直角坐标系中进行标注；
S1.4、根据数据库中预制的第一线性拟合模型，对第一平面直角坐标系中标注的各个坐标点进行线性拟合，得到取水端口中水流速度与压力传感器的数值之间的关系函数，记为Gi(x)，
i表示水质环境信息中包含的固体物相应类别的组合在数据库中对应的编号，
不同编号i对应的取水端口中水流速度与压力传感器的数值之间的关系函数不同；
所述S1.2中得到相应水质环境信息影响状态下水流速度v时对应的压力传感器相对值Nv的方法包括以下步骤：
S1.1.1、获取相应水质环境信息影响状态下水流速度为v时，各个时间点对应的压力传感器的数值，水质中的不同固体物撞击到压力传感器上产生的压力数值不同；
S1.1.2、获取第一单位时间t内各个时间点对应的压力数值，以o1为原点、以时间为x1轴、以压力值为y1轴构建第二平面直角坐标系，并将获取的各个时间点对应的压力数值在第二平面直角坐标系中相应的坐标点上标记出来；
S1.1.3、将第二平面直角坐标系中标记的各个坐标点中相邻时间对应的两个坐标点连接起来，得到相应水质环境信息影响状态下水流速度为v时，压力数值随时间变化的函数F(x1)，所述F(x1)为多段函数；
S1.1.4、相应水质环境信息影响状态下水流速度v时对应的压力传感器相对值Nv，所述
Figure FDA0003617777120000021
4.根据权利要求3所述的取水泵船远程监控系统，其特征在于：所述堵塞状态分析模块获取取水泵船的取水端口在不同时间对应的堵塞状态的方法包括以下步骤：
S2.1、获取取水端口中的滤网能够通过水的面积，记为s0，将取水时的取水端口的标准的水流速度记为v0；
S2.2、获取取水端口中水流速度与压力传感器的数值之间的关系函数Gi(x)；
S2.3、获取相应水质环境信息影响状态下，取水端口在取水过程中压力传感器数值随时间变化的关系，记为F1(x1)，结合Gi(x)，
得到相应水质环境信息影响状态下，取水端口在取水过程中水流速度随时间变化的关系，记为Gi(F1(x1))；
S2.4、默认取水泵船单位时间所需获取的水量相同，得到取水泵船的取水端口对应的堵塞面积随时间变化的关系函数
Figure FDA0003617777120000031
所述Gi(F1(x1))≠0，进而得到取水泵船的取水端口对应的堵塞面积占s0的比值随时间变化的关系函数
Figure FDA0003617777120000032
即取水泵船的取水端口在不同时间对应的堵塞状态。
5.根据权利要求4所述的取水泵船远程监控系统，其特征在于：所述取水泵磨损度预测模块包括瞬时磨损度预测模块及综合磨损度预测模块，
所述瞬时磨损度预测模块用于对取水泵船中的取水泵的瞬时磨损度进行预测；
所述综合磨损度预测模块用于对取水泵船中的取水泵的综合磨损度进行预测。
6.根据权利要求5所述的取水泵船远程监控系统，其特征在于：所述瞬时磨损度预测模块对取水泵船中的取水泵的瞬时磨损度进行预测的方法包括以下步骤：
S3.1、获取取水泵船本次进行取水工作过程中，距离开始工作至当前时间段内，取水泵船的取水端口对应的堵塞面积占s0的比值随时间变化的关系函数
Figure FDA0003617777120000033
S3.2、获取数据库中预制的取水泵船的取水端口对应的堵塞面积占s0的比值与取水泵船的瞬时影响值之间的关系函数，记为H＝R(e)，其中，e表示取水端口对应的堵塞面积占s0的比值，H表示e对应的取水泵船的瞬时影响值；
S3.3、得到取水泵船中的取水泵的瞬时磨损度的预测值SY，
所述
Figure FDA0003617777120000034
其中，t3表示当前时间对应的取水工作中，当前时间距离开始工作的时长。
7.根据权利要求6所述的取水泵船远程监控系统，其特征在于：所述综合磨损度预测模块对取水泵船中的取水泵的综合磨损度进行预测的方法包括以下步骤：
S4.1、获取取水泵船每次工作的时长，将取水泵船第j次工作对应的时长记为Tj；
S4.2、分别获取j为不同值时取水泵船第j次工作对应的取水泵的瞬时磨损度的预测值SYj，所述
Figure FDA0003617777120000041
其中，将j对应取值范围中的最大值记为j1，则Tj1等于t3；
S4.3、得到取水泵船中的取水泵的综合磨损度的预测值ZY，
所述
Figure FDA0003617777120000042
8.根据权利要求7所述的取水泵船远程监控系统，其特征在于：所述故障分析模块获取取水泵船当前状态对应的故障值的方法包括以下步骤：
S5.1、获取取水泵船中的取水泵的瞬时磨损度的预测值SY及取水泵船中的取水泵的综合磨损度的预测值ZY；
S5.2、获取历史数据中每次取水泵船坏损时分别对应的瞬时磨损度及综合磨损度；
S5.3、将S5.2中获取的各个瞬时磨损度逐个录入到一个空白集合中，得到瞬时磨损度参考集，
将S5.2中获取的各个综合磨损度逐个录入到一个空白集合中，得到综合磨损度参考集；
S5.4、获取瞬时磨损度参考集中小于等于SY的元素个数与元素总个数的比值，记为KSY，
获取综合磨损度参考集中小于等于ZY的元素个数与元素总个数的比值，记为KZY；
S5.5、得到取水泵船当前状态对应的故障值{KSY，KZY}max，
所述{KSY，KZY}max表示KSY与KZY中的最大值。
9.根据权利要求1-8任意一项所述的取水泵船远程监控系统的取水泵船远程监控方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S1、水质环境信息采集模块获取取水泵船对应的取水端口周边的水质环境信息；
S2、水压监测模块通过压力传感器每隔预设时间获取一次取水泵船中的取水端口在取水时受到的压力；
S3、堵塞状态分析模块根据水压监测模块的监测结果，分析取水泵船的取水端口在不同时间对应的堵塞状态；
S4、取水泵磨损度预测模块结合历史数据及堵塞状态分析模块获取的结果，分别对取水泵的瞬时磨损度及综合磨损度进行预测；
S5、故障值分析模块根据取水泵磨损度预测模块预测的取水泵的瞬时磨损度及综合磨损度，获取取水泵船当前状态对应的故障值。
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