CN115559890B - 一种水泵机组运行故障预测调整方法及系统 - Google Patents

一种水泵机组运行故障预测调整方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN115559890B
CN115559890B CN202211375361.5A CN202211375361A CN115559890B CN 115559890 B CN115559890 B CN 115559890B CN 202211375361 A CN202211375361 A CN 202211375361A CN 115559890 B CN115559890 B CN 115559890B
Authority
CN
China
Prior art keywords
electric signal
water pump
pump unit
evaluation
result
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202211375361.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115559890A (zh
Inventor
许旭东
陈星宇
顾雪
陈永丰
沈刚
刘艳娜
刘阳升
蔡一平
李进东
袁尧
储冬冬
夏祥林
刘苏
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
JIANGSU WATER CONSERVANCY SCIENTIFIC RESEARCH INSTITUTE
Original Assignee
JIANGSU WATER CONSERVANCY SCIENTIFIC RESEARCH INSTITUTE
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by JIANGSU WATER CONSERVANCY SCIENTIFIC RESEARCH INSTITUTE filed Critical JIANGSU WATER CONSERVANCY SCIENTIFIC RESEARCH INSTITUTE
Priority to CN202211375361.5A priority Critical patent/CN115559890B/zh
Publication of CN115559890A publication Critical patent/CN115559890A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115559890B publication Critical patent/CN115559890B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F04POSITIVE - DISPLACEMENT MACHINES FOR LIQUIDS; PUMPS FOR LIQUIDS OR ELASTIC FLUIDS
    • F04BPOSITIVE-DISPLACEMENT MACHINES FOR LIQUIDS; PUMPS
    • F04B49/00Control, e.g. of pump delivery, or pump pressure of, or safety measures for, machines, pumps, or pumping installations, not otherwise provided for, or of interest apart from, groups F04B1/00 - F04B47/00
    • F04B49/06Control using electricity
    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F04POSITIVE - DISPLACEMENT MACHINES FOR LIQUIDS; PUMPS FOR LIQUIDS OR ELASTIC FLUIDS
    • F04BPOSITIVE-DISPLACEMENT MACHINES FOR LIQUIDS; PUMPS
    • F04B51/00Testing machines, pumps, or pumping installations

Abstract

本发明提供了一种水泵机组运行故障预测调整方法及系统,涉及设备运行故障诊断技术领域,通过对目标水泵机组进行影响参数采集,获取电信号采集集合、转速信号集合、流量数据集合与振动监测结果,进而进行运行评价生成运行评价参数,构建电信号影响关联区间,联合电信号采集集合进行运行评价参数的运行评价修正,获得修正运行评价参数,对振动监测结果和修正运行评价参数进行关联分析生成运行故障预测结果,解决了现有技术中由于分析流程不够严谨,对影响因素的分析维度不够全面,使得最终的故障预测结果准确度不足的技术问题,通过进行多维度影响分析与结果监督,以进行水泵机组运行故障的智能化精准预测分析,以提高与实际运行状况的贴合度。

Description

一种水泵机组运行故障预测调整方法及系统
技术领域
本发明涉及设备运行故障诊断技术领域,具体涉及一种水泵机组运行故障预测调整方法及系统。
背景技术
水泵机组作为泵站工程的主要设备,在输水、供水以及防洪减灾方面提供了强有力保障,其中,水泵机组的高效精准运行保障了泵站的多样化功能,但随着水泵机组运行时间的推移,不可避免的会存在零件损伤等设备故障,以影响水泵机组的正常运行,可通过对水泵机组进行实时运行监测进行设备运行故障预测,避免后续因设备故障造成运行中断,影响工况进程,现如今,主要通过数据集成、建模分析等方法进行水泵机组的运行故障分析检测,但现有的故障预测分析方法由于不够完善,使得最终的故障预测结果准确度无法达到预期的标准。
现有技术中,对于水泵机组的运行故障预测调整方法由于分析流程不够严谨,对影响因素的分析维度不够全面,使得最终的故障预测结果准确度不足,较之实际运行状况存在一定的偏差。
发明内容
本申请提供了一种水泵机组运行故障预测调整方法及系统,用于针对解决现有技术中存在的水泵机组的运行故障预测调整方法由于分析流程不够严谨,对影响因素的分析维度不够全面,使得最终的故障预测结果准确度不足,较之实际运行状况存在一定的偏差的技术问题。
鉴于上述问题,本申请提供了一种水泵机组运行故障预测调整方法及系统。
第一方面,本申请提供了一种水泵机组运行故障预测调整方法,所述方法包括:获得目标水泵机组的控制模式信息,其中,所述控制模式信息包括功率信息、效率信息、流量信息;通过所述电信号采集装置进行所述目标水泵机组的电信号采集,生成电信号采集集合;通过所述转速采集装置进行所述目标水泵机组的转速信号采集,生成转速信号集合,通过所述流量监测装置进行所述目标水泵机组的流量数据采集,生成流量数据集合;通过所述振动监测装置进行所述目标水泵机组的振动监测,生成振动监测结果;根据所述转速信号集合、所述流量数据集合和所述控制模式信息进行运行评价,生成运行评价参数;基于所述电信号采集集合构建电信号影响关联区间,通过所述电信号影响关联区间和所述电信号采集集合进行所述运行评价参数的运行评价修正,获得修正运行评价参数;通过所述振动监测结果和所述修正运行评价参数进行关联分析,基于关联分析结果生成运行故障预测结果。
第二方面,本申请提供了一种水泵机组运行故障预测调整系统,所述系统包括:信息获取模块,所述信息获取模块用于获得目标水泵机组的控制模式信息,其中,所述控制模式信息包括功率信息、效率信息、流量信息;信号采集模块,所述信号采集模块用于通过所述电信号采集装置进行所述目标水泵机组的电信号采集,生成电信号采集集合;参数采集模块,所述参数采集模块用于通过所述转速采集装置进行所述目标水泵机组的转速信号采集,生成转速信号集合,通过所述流量监测装置进行所述目标水泵机组的流量数据采集,生成流量数据集合;机组监测模块,所述机组检测模块用于通过所述振动监测装置进行所述目标水泵机组的振动监测,生成振动监测结果;运行评价模块,所述运行评价模块用于参数评级模块,所述参数评价模块用于根据所述转速信号集合、所述流量数据集合和所述控制模式信息进行运行评价,生成运行评价参数;评价修正模块,所述评价修正模块用于基于所述电信号采集集合构建电信号影响关联区间,通过所述电信号影响关联区间和所述电信号采集集合进行所述运行评价参数的运行评价修正,获得修正运行评价参数;故障预测模块,所述故障预测模块用于通过所述振动监测结果和所述修正运行评价参数进行关联分析,基于关联分析结果生成运行故障预测结果。
本申请中提供的一个或多个技术方案,至少具有如下技术效果或优点:
本申请实施例提供的一种水泵机组运行故障预测调整方法,获得目标水泵机组的控制模式信息,其中,所述控制模式信息包括功率信息、效率信息、流量信息,通过所述电信号采集装置进行电信号采集生成电信号采集集合;通过所述转速采集装置进行转速信号采集生成转速信号集合;通过所述流量监测装置进行流量数据采集生成流量数据集合;通过所述振动监测装置进行振动监测生成振动监测结果,进而基于上述运行参数进行运行评价生成运行评价参数,构建电信号影响关联区间,联合所述电信号采集集合进行所述运行评价参数的运行评价修正,获得修正运行评价参数,对所述振动监测结果和所述修正运行评价参数进行关联分析生成运行故障预测结果,解决了现有技术中存在的水泵机组的运行故障预测调整方法由于分析流程不够严谨,对影响因素的分析维度不够全面,使得最终的故障预测结果准确度不足,较之实际运行状况存在一定的偏差的技术问题,通过进行多维度影响分析与结果监督,以进行水泵机组运行故障的智能化精准预测分析,以提高预测结果与实际运行状况的贴合度。
附图说明
图1为本申请提供了一种水泵机组运行故障预测调整方法流程示意图;
图2为本申请提供了一种水泵机组运行故障预测调整方法中电信号影响关联区间构建流程示意图;
图3为本申请提供了一种水泵机组运行故障预测调整方法中运行故障预测结果分析流程示意图;
图4为本申请提供了一种水泵机组运行故障预测调整系统结构示意图。
附图标记说明:信息获取模块11,信号采集模块12,参数采集模块13,机组监测模块14,运行评价模块15,评价修正模块16,故障预测模块17。
具体实施方式
本申请通过提供一种水泵机组运行故障预测调整方法及系统,获得目标水泵机组的控制模式信息,通过对目标水泵机组进行影响参数采集,获取电信号采集集合、转速信号集合、流量数据集合与振动监测结果,进而进行运行评价生成运行评价参数,构建电信号影响关联区间,联合电信号采集集合进行运行评价参数的运行评价修正,获得修正运行评价参数,对振动监测结果和修正运行评价参数进行关联分析生成运行故障预测结果,用于解决现有技术中存在的水泵机组的运行故障预测调整方法由于分析流程不够严谨,对影响因素的分析维度不够全面,使得最终的故障预测结果准确度不足,较之实际运行状况存在一定的偏差的技术问题。
实施例一
如图1所示,本申请提供了一种水泵机组运行故障预测调整方法,所述方法应用于故障预测调整系统,所述故障预测调整系统与振动监测装置、转速采集装置、流量监测装置、电信号采集装置通信连接,所述方法包括:
步骤S100:获得目标水泵机组的控制模式信息,其中,所述控制模式信息包括功率信息、效率信息、流量信息;
具体而言,水泵机组作为输送液体与液体增压的主要设备,在工业等领域应用极广,可通过对设备运行过程中的潜在性故障进行及时监测调整,以维系水泵机组的运行流畅性,本申请提供的一种水泵机组运行故障预测调整方法应用于所述故障预测调整系统,所述故障预测调整系统为所述水泵机组的总控系统,所述系统与所述振动监测装置,所述转速采集装置、所述流量监测装置和所述电信号采集装置通信连接,基于上述装置分别对所述水泵机组的多种运行参数进行全方位所述振动监测装置可对所述水泵机组的振动,水泵轴转速,水泵流量与电流、电压等参数数据进行监测采集,可基于实时采集结果机进行所述水泵机组的运行状态分析,所述水泵机组共用一套数据采集单元,首先,确定所述目标水泵机组的多种控制模式,包括手动控制、程序自动控制与远程手动控制,设备运行进程中可进行控制模式的切换以适应不同的运行条件,进而对所述目标水泵机组的功率信息、效率信息与流量信息进行确定,将其作为所述目标水泵机组的控制模式信息,将所述控制模式信息作为所述目标水泵机组的基础信息源。
步骤S200:通过所述电信号采集装置进行所述目标水泵机组的电信号采集,生成电信号采集集合;
步骤S300:通过所述转速采集装置进行所述目标水泵机组的转速信号采集,生成转速信号集合,通过所述流量监测装置进行所述目标水泵机组的流量数据采集,生成流量数据集合;
步骤S400:通过所述振动监测装置进行所述目标水泵机组的振动监测,生成振动监测结果;
具体而言,设定数据监测周期,即进行所述目标水泵机组运行状态监测的时间间隔,基于所述数据监测周期对所述目标水泵机组进行运行关联参数采集,基于数据采集结果进行设备运行故障预测,所述电信号采集装置为所述目标水泵机组的运行监测装置之一,确定所述目标水泵机组的型号,基于所述电信号采集装置对所述目标水泵机组的运行电流、电压进行采集,基于时间序列对采集电信号进行顺序性整合,生成所述电信号采集集合,一般而言,同型号水泵机组的设备运行电压值与电流值是一定的,当电流值与电压值存在偏移量时,需及时对设备进行检测。
进一步的,基于所述转速采集装置对所述目标水泵机组进行转速信息采集,示例性的,可将光电转速传感器嵌入所述转速采集装置,进行所述目标水泵机组的转速信息监测采集,可直接从传感器中的显示器进行数据读取,所述转速指所述目标水泵机组中水泵轴每分钟的转数,一般而言,水泵轴的转速大部分处于2500-3000之间,当水泵机组的转速处于非正常值时,则会引起动力机超载,即无法转动,同时会使得所述水泵机组的零件易受到损坏,当所述目标水泵机组处于运行状态时,其转速会存在正常范围内的波动,但不会出现间断,进一步基于所述流量监测装置对所述目标水泵机组单位时间内排出的液体量进行采集,基于时间序列对采集的流量数据进行整合生成所述流量数据集合,示例性的,可将电磁流量变速器嵌入所述流量监测装置,进行所述目标水泵机组流量的实时监测,从显示器中可直接进行流量数据读取。
进一步而言,水泵机组的启停、阀门启闭、工况改变等状况,设备运行状态过渡过程中由于管道内压力等的变化,会使得水泵机组产生振动,因而振动可作为对所述目标水泵机组运行可靠性进行评价的参考指标,所述目标水泵机组运行过程中,低强度的机械振动时不可避免的,但当振动强度超标时,可能会造成轴承损坏,甚至导致机组无法正常运行,基于所述振动检测装置对所述目标水泵机组进行振动监测,基于时间序列对监测结果进行整合生成所述振动监测结果,将所述电信号采集集合、所述转速信号集合、所述流量数据集合与所述振动监测结果作为所述目标水泵机组运行故障分析的数据源。
步骤S500:根据所述转速信号集合、所述流量数据集合和所述控制模式信息进行运行评价,生成运行评价参数;
步骤S600:基于所述电信号采集集合构建电信号影响关联区间,通过所述电信号影响关联区间和所述电信号采集集合进行所述运行评价参数的运行评价修正,获得修正运行评价参数;
步骤S700:通过所述振动监测结果和所述修正运行评价参数进行关联分析,基于关联分析结果生成运行故障预测结果。
具体而言,通过对所述目标水泵机组的运行参数进行实时监测采集,获取所述转速信号集合、所述流量数据集合与所述控制模式信息,基于时间序列对所述转速信号集合、所述流量数据集合与所述控制模式信息进行参数映射对应,其中,上述采集参数信息中可能存在控制模式切换,当工况未改变时,对应的上述参数信息的总体数据走向相一致,分别进行参数数据整体走行趋势、数据波动幅度等的综合性分析评估,基于评估结果对所述目标水泵机组的运行状态进行评价生成所述运行评价参数,进一步的,对所述电信号采集集合进行电信号波动评价,对其中电流值与电压值分别进行波动分析,通过与标准电流值与电压值进行比对,对存在数据差的电信号进行提取,进而对提取的电信号波动时间节点对应的影响时间区间进行确定,其中,电信号的波动越大,对应的影响时间区间越大,对影响时间区间进行整合生成所述电信号影响关联区间,所述电信号影响关联区间与所述电信号采集集合一一对应,基于此对所述电信号影响关联区间对应的所述运行评价参数进行调整,将电信号对所述目标水泵机组的运行影响考虑其中进行运行评价修正,生成所述修正运行评价参数,使得所述修正运行评价参数与所述目标水泵机组的实际运行状态贴合度更高。
进一步的,对所述振动监测结果与所述修正运行评价参数进行基于时间序列进行对应标识,进而对两者进行关联分析,一般而言,所述振动监测结果与所述修正评价参数时同步的,当所述存在振动异常时,例如振动幅度超标,对应的所述修正运行评价参数基于主流运行趋势也会存在一定的参数偏差,将所述振动监测结果作为所述目标水泵机组的所述修正运行评价参数的监督数据,基于两者的关联分析结果生成所述运行故障预测结果,通过对所述目标水泵机组基于多个维度进行设备运行评价,并对评价结果进行监督分析,可有效保障最终的设备故障预测结果与设备实际运行状况的贴合度。
进一步而言,如图2所示,所述基于所述电信号采集集合构建电信号影响关联区间,本申请步骤S600还包括:
步骤S610:根据所述电信号采集集合进行电信号波动评价,生成电信号波动评价值;
步骤S620:获得所述电信号波动评价值对应的初始波动时间窗口;
步骤S630:通过所述初始波动时间窗口构建所述电信号影响关联区间。
具体而言,通过进行电信号采集获取所述电信号采集集合,包括电流与电压,进而对所述电信号采集集合进行波动分析,以标准电流值与标准电压值为参考标准,对所述电信号采集集合进行数据分析评估,确定较之所述标准电流值与所述标准电压值存在数据差的电信号数据,对其进行整合生成所述电信号波动评价值,示例性的,所述标准电压值为220v,将所述电信号采集集合中电压值非220v的电压值作为所述电信号波动评价值的数据源,进一步确定所述电信号波动评价值中各数据对应的时间节点,对所述电信号波动评价值与时间节点进行映射对应,设定波动影响时间区间作为所述初始波动时间窗口,其中,各电信号波动评价值对应的所述初始波动时间窗口为等值窗口区间,对所述电信号波动评价值对应的所述初始波动评价窗口进行对应整合生成所述电信号影响关联区间,所述电信号关联影响区间为电信号波动评价值所影响的时间区间集合,为存在信号异常需后期进行调整的区间。
进一步而言,本申请步骤S630还包括:
步骤S631:构建电信号波动评价值与调整时长映射集合;
步骤S632:通过所述电信号波动评价值和所述电信号波动评价值与调整时长映射集合获得调整时间节点;
步骤S633:通过所述调整时间节点进行所述初始波动时间窗口修正,获得波动时间窗口;
步骤S634:通过所述波动时间窗口构建所述电信号影响关联区间。
具体而言,确定电信号波动单位评价值对应的影响时长,进而对所述电信号波动评价值与对应的所述初始波动时间窗口进行适配性分析,基于单位评价值影响时长对所述电信号波动评价值进行调整时长确定,以构建所述电信号波动评价值与调整时长映射集合,进一步基于所述电信号波动评价值中各评价值对应的调整时长进行对应的所述初始波动时间窗口的区间调整,确定所述初始波动时间窗口的调整区间的临界值,将其作为所述调整时间节点,一般而言,对所述初始波动时间窗口进行前后等比调整,基于所述调整时间节点对所述初始波动时间窗口进行修正,获取所述波动时间窗口,使得所述波动时间窗口与对应的所述电信号波动评价值相契合,对所述电信号波动评价值向关联的多个所述波动时间窗口基于时间序列进行整合处理,生成所述电信号影响关联区间,通过进行初始波动时间窗口的修正,可有效提升所述电信号影响关联区间的精确度。
进一步而言,如图3所示,本申请步骤S700还包括:
步骤S710-1:获得所述目标水泵机组的切换控制模式信息;
步骤S720-1:对切换控制模式下的所述目标水泵机组进行信号监督,基于信号监督结果和所述切换控制模式信息生成切换修正运行评价参数;
步骤S730-1:通过所述切换修正运行评价参数和所述修正运行评价参数生成运行故障预测结果。
具体而言,对所述目标水泵机组进行控制模式切换,例如将手动控制模式切换为自动控制模式,其中,切换控制模式后,所述目标水泵机组的设备运行控制参数信息不变,进行模式切换前后的运行工况相一致,获取设备运行的功率信息、效率信息、流量信息等,将其作为所述切换控制模式信息,进一步对所述目标水泵机组在切换控制模式后进行信号监督,获取机组运行时的电信号数据信息,包括电压与电流,生成所述信号监督结果,进而对所述信号监督结果与所述切换控制模式信息基于时序性进行信息映射对应,通过进行设备运行状态评价与预测生成所述切换修正评价参数,进一步进行所述切换修正评价参数与所述修正运行评价参数进行对应参数比对,对两者进行参数偏离分析,对于偏离值越小的评价参数,其评价准确性越高,生成所述运行故障预测结果,通过对所述目标水泵机组进行不同控制模式下的运行分析,了有效保障最终的故障预测结果的准确度。
进一步而言,本申请步骤S730-1还包括:
步骤S731-1:根据所述切换控制模式信息和所述控制模式信息生成模式控制关联参数,将所述模式控制关联参数作为第一参考参数;
步骤S732-1:根据所述切换修正运行评价参数和所述修正运行评价参数进行运行同向评价分析,生成运行同向偏离分析结果,将所述运行同向偏离分析结果作为第二参考参数;
步骤S733-1:根据所述第一参考参数和所述第二参考参数生成个所述运行故障预测结果。
具体而言,基于所述控制模式信息,包括功率信息、效率信息、流量信息,对所述目标水泵机组进行控制模式切换后的相关参数信息进行确定,进而对所述控制模式信息与所述切换控制模式信息进行信息映射对应,生成所述模式控制关联参数,将其作为所述第一参考参数,一般而言,当工况未改变时,对应的模式控制关联参数应基本相一致,符合设备控制参数偏离阈值,即数据偏移量的临界值,进一步的,判断所述切换修正运行评价参数与所述修正运行评价参数的数据走向是否为同向,当数据走向非同向是表明出现控制异常需及时进行检查,当数据走向为同向时,进行对应数据的偏离值计算,生成所述同向偏离分析结果,将其作为所述第二参考参数,进一步基于所述第一参考参数与所述第二参考参数进行设备运行的综合性评估,生成所述运行故障预测结果,基于多个切入点进行设备运行分析,以提高最终设备运行故障预测结果与实际运行状态的贴合度。
进一步而言,本申请步骤S700还包括:
步骤S710-2:根据所述转速信号集合、所述流量数据集合、所述电信号采集集合构建设备运行曲线;
步骤S720-2:基于所述设备运行曲线进行所述目标水泵机组的运行趋势评价,生成趋势评价结果;
步骤S730-2:通过所述趋势评价结果进行所述目标水泵机组的运行预警分析,生成所述运行故障预测结果。
具体而言,通过对所述目标水泵机组进行数据采集,获取所述转速信号集合、所述流量数据集合与所述电信号采集集合,进一步将时间作为横轴,将各个集合的数据量作文纵轴,构建二维坐标系,对所述转速信号集合、所述流量数据集合与所述电信号采集集合于构建的二维坐标系中进行数据排布,生成所述设备运行曲线,以进行数据信息的可视化格式转换,为后续进行数据分析预测提供了便利,进而基于所述设备运行曲线对所述目标水泵机组进行设备运行趋势分析,例如基于波动幅度进行设备运行稳定性评价;基于曲线走向进行设备后续运行状态预测,通过进行多维度评价分析生成所述趋势评价结果,以保障评价结果的准确度,进一步的,基于所述趋势评价结果对所述目标水泵机组后续运行状态进行分析预测,当预测的后续运行参数信息存在异常时,表明所述目标水泵机组可能存在潜在性设备故障,可进行预警警示,基于此生成所述运行故障预测结果,通过将实时采集的参数信心转换为曲线进行设备运行预测,可有效提高设备故障分析预测的便利性与准确度。
进一步而言,本申请步骤S700还包括:
步骤S710-3:基于所述振动监测结果和所述修正运行评价参数进行时间节点对齐标识,获得对齐标识结果;
步骤S720-3:设定预定关联区间,基于所述对齐标识结果和所述预定关联区间进行所述振动监测结果和所述修正运行评价参数的关联分析,获得所述关联分析结果。
具体而言,基于时间节点对所述振动监测结果与所述修正运行评价参数进行对齐,基于一定序列号对多个时间节点对应的参数数据进行标识,获取所述对齐标识结果,设定预定关联区间,即进行参数关联分析的评价时间区间,示例性的,可基于所述振动监测结果的振动幅度,将所述预定关联区间划分为多个不同级别的时间区间,以提高设备振动分析的针对性,以所述预定关联区间与所述对齐标识结果为基准,对所述振动监测结果与所述修正运行评价参数进行关联分析,对设备启停、模式切换等存在大幅度振动可能的关联区间进行着重分析,确定所述修正运行评价参数与所述振动监测结果之间的关联关系,当振动幅度超标时,表明所述目标水泵机组存在运行异常,可能由于内部零件故障等因素造成,获取所述关联分析结果,将所述关联分析结果作为所述目标水泵机组设备故障的分析预测凭证,可对所述修正运行评价参数进行监督,保障后续设备故障预测的准确度。
实施例二
基于与前述实施例中一种水泵机组运行故障预测调整方法相同的发明构思,如图4所示,本申请提供了一种水泵机组运行故障预测调整系统,所述系统包括:
信息获取模块11,所述信息获取模块11用于获得目标水泵机组的控制模式信息,其中,所述控制模式信息包括功率信息、效率信息、流量信息;
信号采集模块12,所述信号采集模块12用于通过所述电信号采集装置进行所述目标水泵机组的电信号采集,生成电信号采集集合;
参数采集模块13,所述参数采集模块13用于通过所述转速采集装置进行所述目标水泵机组的转速信号采集,生成转速信号集合,通过所述流量监测装置进行所述目标水泵机组的流量数据采集,生成流量数据集合;
机组监测模块14,所述机组检测模块14用于通过所述振动监测装置进行所述目标水泵机组的振动监测,生成振动监测结果;
运行评价模块15,所述运行评价模块15用于参数评级模块,所述参数评价模块用于根据所述转速信号集合、所述流量数据集合和所述控制模式信息进行运行评价,生成运行评价参数;
评价修正模块16,所述评价修正模块16用于基于所述电信号采集集合构建电信号影响关联区间,通过所述电信号影响关联区间和所述电信号采集集合进行所述运行评价参数的运行评价修正,获得修正运行评价参数;
故障预测模块17,所述故障预测模块17用于通过所述振动监测结果和所述修正运行评价参数进行关联分析,基于关联分析结果生成运行故障预测结果。
进一步而言,所述系统还包括:
信号波动评价模块,所述信号波动评价模块用于根据所述电信号采集集合进行电信号波动评价,生成电信号波动评价值;
时间窗口获取模块,所述时间窗口获取模块用于获得所述电信号波动评价值对应的初始波动时间窗口;
关联区间构建模块,所述关联区间构建模块用于通过所述初始波动时间窗口构建所述电信号影响关联区间。
进一步而言,所述系统还包括:
集合构建模块,所述集合构建模块用于构建电信号波动评价值与调整时长映射集合;
节点获取模块,所述节点获取模块用于通过所述电信号波动评价值和所述电信号波动评价值与调整时长映射集合获得调整时间节点;
时间窗口修正模块,所述时间窗口修正模块用于通过所述调整时间节点进行所述初始波动时间窗口修正,获得波动时间窗口;
区间构建模块,所述区间构建模块用于通过所述波动时间窗口构建所述电信号影响关联区间。
进一步而言,所述系统还包括:
控制信息获取模块,所述控制信息获取模块用于获得所述目标水泵机组的切换控制模式信息;
参数生成模块,所述参数生成模块用于对切换控制模式下的所述目标水泵机组进行信号监督,基于信号监督结果和所述切换控制模式信息生成切换修正运行评价参数;
预测结果生成模块,所述预测结果生成模块用于通过所述切换修正运行评价参数和所述修正运行评价参数生成运行故障预测结果。
进一步而言,所述系统还包括:
第一参考参数生成模块,所述第一参考参数生成模块用于根据所述切换控制模式信息和所述控制模式信息生成模式控制关联参数,将所述模式控制关联参数作为第一参考参数;
第二参考参数生成模块,所述第二参考参数生成模块用于根据所述切换修正运行评价参数和所述修正运行评价参数进行运行同向评价分析,生成运行同向偏离分析结果,将所述运行同向偏离分析结果作为第二参考参数;
故障预测结果生成模块,所述故障预测结果生成模块用于根据所述第一参考参数和所述第二参考参数生成个所述运行故障预测结果。
进一步而言,所述系统还包括:
运行曲线构建模块,所述运行曲线构建模块用于根据所述转速信号集合、所述流量数据集合、所述电信号采集集合构建设备运行曲线;
运行趋势评价模块,所述运行趋势评价模块用于基于所述设备运行曲线进行所述目标水泵机组的运行趋势评价,生成趋势评价结果;
预警分析模块,所述预警分析模块用于通过所述趋势评价结果进行所述目标水泵机组的运行预警分析,生成所述运行故障预测结果。
进一步而言,所述系统还包括:
参数标识模块,所述参数标识模块用于基于所述振动监测结果和所述修正运行评价参数进行时间节点对齐标识,获得对齐标识结果;
关联分析模块,所述关联分析模块用于设定预定关联区间,基于所述对齐标识结果和所述预定关联区间进行所述振动监测结果和所述修正运行评价参数的关联分析,获得所述关联分析结果。
本说明书通过前述对一种水泵机组运行故障预测调整方法的详细描述,本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种水泵机组运行故障预测调整方法及系统,对于实施例公开的装置而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (8)

1.一种水泵机组运行故障预测调整方法,其特征在于,所述方法应用于故障预测调整系统,所述故障预测调整系统与振动监测装置、转速采集装置、流量监测装置、电信号采集装置通信连接,所述方法包括:
获得目标水泵机组的控制模式信息,其中,所述控制模式信息包括功率信息、效率信息、流量信息;
通过所述电信号采集装置进行所述目标水泵机组的电信号采集,生成电信号采集集合;
通过所述转速采集装置进行所述目标水泵机组的转速信号采集,生成转速信号集合,通过所述流量监测装置进行所述目标水泵机组的流量数据采集,生成流量数据集合;
通过所述振动监测装置进行所述目标水泵机组的振动监测,生成振动监测结果;
根据所述转速信号集合、所述流量数据集合和所述控制模式信息进行运行评价,生成运行评价参数;
基于所述电信号采集集合构建电信号影响关联区间,通过所述电信号影响关联区间和所述电信号采集集合进行所述运行评价参数的运行评价修正,获得修正运行评价参数;
通过所述振动监测结果和所述修正运行评价参数进行关联分析,基于关联分析结果生成运行故障预测结果。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述电信号采集集合构建电信号影响关联区间,还包括:
根据所述电信号采集集合进行电信号波动评价,生成电信号波动评价值;
获得所述电信号波动评价值对应的初始波动时间窗口;
通过所述初始波动时间窗口构建所述电信号影响关联区间。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
构建电信号波动评价值与调整时长映射集合;
通过所述电信号波动评价值和所述电信号波动评价值与调整时长映射集合获得调整时间节点;
通过所述调整时间节点进行所述初始波动时间窗口修正,获得波动时间窗口;
通过所述波动时间窗口构建所述电信号影响关联区间。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获得所述目标水泵机组的切换控制模式信息;
对切换控制模式下的所述目标水泵机组进行信号监督,基于信号监督结果和所述切换控制模式信息生成切换修正运行评价参数;
通过所述切换修正运行评价参数和所述修正运行评价参数生成运行故障预测结果。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据所述切换控制模式信息和所述控制模式信息生成模式控制关联参数,将所述模式控制关联参数作为第一参考参数;
根据所述切换修正运行评价参数和所述修正运行评价参数进行运行同向评价分析,生成运行同向偏离分析结果,将所述运行同向偏离分析结果作为第二参考参数;
根据所述第一参考参数和所述第二参考参数生成所述运行故障预测结果。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据所述转速信号集合、所述流量数据集合、所述电信号采集集合构建设备运行曲线;
基于所述设备运行曲线进行所述目标水泵机组的运行趋势评价,生成趋势评价结果;
通过所述趋势评价结果进行所述目标水泵机组的运行预警分析,生成所述运行故障预测结果。
7.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
基于所述振动监测结果和所述修正运行评价参数进行时间节点对齐标识,获得对齐标识结果;
设定预定关联区间,基于所述对齐标识结果和所述预定关联区间进行所述振动监测结果和所述修正运行评价参数的关联分析,获得所述关联分析结果。
8.一种水泵机组运行故障预测调整系统,其特征在于,所述系统与振动监测装置、转速采集装置、流量监测装置、电信号采集装置通信连接,所述系统包括:
信息获取模块,所述信息获取模块用于获得目标水泵机组的控制模式信息,其中,所述控制模式信息包括功率信息、效率信息、流量信息;
信号采集模块,所述信号采集模块用于通过所述电信号采集装置进行所述目标水泵机组的电信号采集,生成电信号采集集合;
参数采集模块,所述参数采集模块用于通过所述转速采集装置进行所述目标水泵机组的转速信号采集,生成转速信号集合,通过所述流量监测装置进行所述目标水泵机组的流量数据采集,生成流量数据集合;
机组监测模块,所述机组监测模块用于通过所述振动监测装置进行所述目标水泵机组的振动监测,生成振动监测结果;
运行评价模块,所述运行评价模块用于根据所述转速信号集合、所述流量数据集合和所述控制模式信息进行运行评价,生成运行评价参数;
评价修正模块,所述评价修正模块用于基于所述电信号采集集合构建电信号影响关联区间,通过所述电信号影响关联区间和所述电信号采集集合进行所述运行评价参数的运行评价修正,获得修正运行评价参数;
故障预测模块,所述故障预测模块用于通过所述振动监测结果和所述修正运行评价参数进行关联分析,基于关联分析结果生成运行故障预测结果。
CN202211375361.5A 2022-11-04 2022-11-04 一种水泵机组运行故障预测调整方法及系统 Active CN115559890B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211375361.5A CN115559890B (zh) 2022-11-04 2022-11-04 一种水泵机组运行故障预测调整方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211375361.5A CN115559890B (zh) 2022-11-04 2022-11-04 一种水泵机组运行故障预测调整方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115559890A CN115559890A (zh) 2023-01-03
CN115559890B true CN115559890B (zh) 2023-05-16

Family

ID=84769012

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211375361.5A Active CN115559890B (zh) 2022-11-04 2022-11-04 一种水泵机组运行故障预测调整方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115559890B (zh)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116401157B (zh) * 2023-03-29 2024-04-02 中国铁道科学研究院集团有限公司 一种周界入侵检测设备的测试评价方法及系统
CN116379043B (zh) * 2023-04-11 2024-03-08 浙江勤鹏科技股份有限公司 一种旋装式油液过滤器的故障检测方法及系统
CN116881658B (zh) * 2023-07-12 2024-01-26 南方电网调峰调频发电有限公司检修试验分公司 一种水轮发电机组的智能状态评估方法及系统
CN116857172B (zh) * 2023-09-05 2023-12-22 诺沃机械南通有限公司 一种基于大数据的水泵故障预测方法及系统
CN117041303B (zh) * 2023-10-09 2023-12-15 睿兴科技(天津)有限公司 一种用于水泵智能诊断的数据传输方法及系统
CN117189547A (zh) * 2023-10-20 2023-12-08 德耐尔能源装备有限公司 用于无油移动式空压机的冷却优化调控方法及系统

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102006049440B4 (de) * 2005-10-17 2014-08-21 Ifm Electronic Gmbh Verfahren, Sensor und Diagnosegerät zur Pumpendiagnose
CN102252713A (zh) * 2011-05-06 2011-11-23 华北电力大学(保定) 一种旋转机组多参数状态监测系统
CN107013473A (zh) * 2017-04-19 2017-08-04 武汉惜源科技有限公司 一种泵站实时在线监测与能效管理方法及系统
CN114997062A (zh) * 2022-06-15 2022-09-02 同济大学 一种基于边缘计算的工业水泵故障诊断轻量方法及系统
CN115186007A (zh) * 2022-07-08 2022-10-14 北京普利永华科技发展有限公司 一种用于监测提醒的机载数据标识实时显示方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN115559890A (zh) 2023-01-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN115559890B (zh) 一种水泵机组运行故障预测调整方法及系统
CN109298379B (zh) 一种基于数据监测的智能电表现场误差异常的识别方法
CN103226651A (zh) 基于相似度统计的风电机组状态评估预警方法和系统
CN109733238B (zh) 故障检测方法、装置、存储介质及处理器
CN116320832A (zh) 一种监控设备故障监测方法及装置
US10403116B2 (en) Electrical signature analysis of electrical rotating machines
CN104821789A (zh) 一种光伏发电系统可靠性的检测方法
CN108506171B (zh) 一种大型半直驱机组齿轮箱冷却系统故障预警方法
CN115018220A (zh) 一种基于知识图谱的家电故障预测方法和系统
CN109725220B (zh) 一种变压器油冷却回路的检测方法、系统及装置
CN113503289A (zh) 一种液压马达故障检测方法、装置、系统及挖掘机
US11339763B2 (en) Method for windmill farm monitoring
CN111638416A (zh) 配电室配电柜的故障监测装置及方法
CN116823220A (zh) 一种电缆运行状态监测平台及设备
CN108961738B (zh) 一种物联网水表的检测设备及其检测方法
CN115455358A (zh) 基于非线性回归模型的电气参数趋势预警及故障诊断方法
CN114412447A (zh) 一种螺杆泵井的故障检测方法及装置
CN115129011A (zh) 基于边缘计算的工业资源管理方法
CN110456191B (zh) 一种超大规模电池储能电站运行单元检测的方法及系统
CN112381130A (zh) 一种基于聚类分析的配电房多元数据异常检测方法
CN111986469A (zh) 一种现场终端故障智能化诊断的方法
CN106443238A (zh) 高压设备状态评估方法、在线监测装置评估方法及装置
CN107045339B (zh) 基于服务端的制氧装备远程故障诊断专家系统的诊断方法
CN112240267A (zh) 基于风速相关性与风功率曲线的风机监测方法
CN219870251U (zh) 一种基于物联网的转动机械预测性维护系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant