CN117436356A - 用于评估泵的性能的方法、设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明的实施例涉及一种用于评估泵的性能的方法、设备和存储介质。该方法包括获取关于待评估泵的实时工况数据，基于所获取的实时工况数据，生成关于待评估泵的目标单性能指标的性能预测输入数据，以便分别经由目标单性能指标的理论性能预测模型、实际性能预测模型进行性能预测，以获取关于待评估泵的目标单性能指标的理论性能预测值和实际性能预测值；基于所获取的理论性能预测值、实际性能预测值和所对应的目标单性能指标的真实性能值，计算性能偏差值；基于预定时间段的待评估泵的实时工况数据和对应的目标单性能指标的性能偏差值，确定关于待评估泵的目标单性能指标的性能评估结果，能够有效提高泵在各种工况下的实时性能的评估效率和精度。

Description

用于评估泵的性能的方法、设备和存储介质

技术领域

本发明的实施例涉及工业控制领域，并且更具体地涉及一种用于评估泵的性能的方法、设备和存储介质。

背景技术

泵的性能主要由性能参数来进行量化表示。泵的性能参数及相互之间的关系是选泵和进行流量调节的依据。各类泵的性能差异情况，对选型和使用都具有十分重要的作用。不同类型的泵，在性能参数的量化标准上也有所不同，需要依照不同的量化标准进行性能的识别判断。

传统的用于评估泵的性能的方法，例如对于单性能指标的基准线建立使用规则限定基准规范，这种方法不能满足多变的实时工况情况；例如对于单性能指标的基准线建立使用机器学习方法直接对实时实际数据进行精确预测，这种方法得到的基准数据会受到水泵系统当前性能表现的严重影响（包含设备运行可能出现的异常或退化）；例如对于性能指标的长期性变化趋势衡量主要在指标波动性上的分析，和通过人工经验进行特征的提取和判断，这种方法难以确定一个稳定通用的科学标准；例如对于多种不同的性能评估标准（包括国家标准规定的指标阈值或者客户需求规定的阈值）通常通过规则逻辑来进行限定和比较，难以使用通用流程进行处理，这种方法难以与性能指标的长期性变化趋势进行科学和自动衡量；例如对于水泵系统的性能评估更多关注在独立的单个性能指标以及分散的多个性能指标上，不使用一个综合性的指标进行统一评估。

综上，传统的用于评估泵的性能的方式存在的不足之处在于：无法精准的评估泵在各种工况下的实时性能，且无法兼顾泵的单性能指标和综合性能评估。

发明内容

针对上述问题，本发明提供了一种用于评估泵的性能的方法、设备和存储介质，能够有效的提高泵在各种工况下的实时性能的评估效率和精度，且兼顾泵的单性能指标和综合性能。

根据本发明的第一方面，提供了一种用于评估泵的性能的方法，包括：获取关于待评估泵的实时工况数据，以便基于所获取的实时工况数据，生成关于待评估泵的目标单性能指标的性能预测输入数据；针对性能预测输入数据，分别经由关于目标单性能指标的理论性能预测模型、实际性能预测模型进行性能预测，以便获取关于待评估泵的目标单性能指标的理论性能预测值和实际性能预测值；基于所获取的理论性能预测值、实际性能预测值和所对应的目标单性能指标的真实性能值，计算性能偏差值；以及基于预定时间段的待评估泵的实时工况数据和所对应的目标单性能指标的性能偏差值，确定关于待评估泵的目标单性能指标的性能评估结果。

在一些实施例中，用于评估泵的性能的方法，还包括：基于关于待评估泵的多个目标单性能指标的性能评估结果、以及每一种目标单性能指标的权重，进行加权计算，以便获取关于待评估泵的、在预定时间段的结束时刻的综合性能评估结果。

在一些实施例中，确定关于待评估泵的目标单性能指标的性能评估结果包括：针对预定时间段的待评估泵的实时工况数据和所对应的目标单性能指标的性能偏差值，进行分布拟合，以便获取关于性能偏差值的分布拟合曲线；以及针对所获取的关于性能偏差值的分布拟合曲线，确定预定偏差容忍阈值所对应的性能偏差值在分布拟合曲线中的位置，以便确定关于待评估泵的目标单性能指标的、在预定时间段的段末时刻的性能状态。

在一些实施例中，确定关于待评估泵的目标单性能指标的、在预定时间段的段末时刻的性能状态包括：基于预定偏差容忍阈值所对应的性能偏差值在分布拟合曲线中的位置、以及基于分布拟合曲线的标准差，将预定偏差容忍阈值所对应的性能偏差值转化为对应的性能得分；以及基于所转化的性能得分，确定关于待评估泵的目标单性能指标的、在预定时间段的段末时刻的性能等级。

在一些实施例中，将预定偏差容忍阈值所对应的性能偏差值转化为对应的性能得分包括：当预定偏差容忍阈值与分布拟合曲线的均值之差小于或等于分布拟合曲线的正向标准差的第一倍率时，所转化的性能得分小于或等于第一分数；当预定偏差容忍阈值与分布拟合曲线的均值之差大于或等于分布拟合曲线的正向标准差的第二倍率时，所转化的性能得分大于或等于第二分数；当预定偏差容忍阈值与分布拟合曲线的均值之差在正向标准差的第一倍率和正向标准差的第二倍率之间时，所转化的性能得分在第一分数和第二分数之间，且与预定偏差容忍阈值所对应的性能偏差值呈负相关；以及其中，第一倍率小于第二倍率，第一分数小于第二分数。

在一些实施例中，关于待评估泵的目标单性能指标的理论性能预测模型经由以下步骤获得：确定待评估泵的、与目标单性能指标相关的工况数据的类型、与所确定的工况数据的类型相关的多组理论工况参数、以及与多组理论工况参数对应的、待评估泵的目标单性能的理论性能值；以及将待评估泵的、与目标单性能指标相关的多组理论工况参数确定为第一训练数据，以及将多组理论工况参数对应的、待评估泵的目标单性能的理论性能值确定为第一验证数据，以针对预定的第一机器学习模型进行训练，获取关于待评估泵的目标单性能指标的理论性能预测模型。

在一些实施例中，关于待评估泵的目标单性能指标的实际性能预测模型经由以下步骤获得：确定待评估泵的、与目标单性能指标相关的工况数据的类型、与所确定的工况数据的类型相关的多组实际工况参数、以及与多组实际工况参数对应的、待评估泵的目标单性能的真实性能值；以及将待评估泵的、与目标单性能指标相关的多组实际工况参数确定为第二训练数据，将多组实际工况参数对应的、待评估泵的目标单性能的真实性能值确定为第二验证数据，以针对预定的第二机器学习模型进行训练，获取关于待评估泵的目标单性能指标的实际性能预测模型。

在一些实施例中，针对关于待评估泵的、同一种目标单性能指标的理论性能预测模型和实际性能预测模型的与目标单性能指标相关的工况数据的类型相同。

在一些实施例中，待评估泵的、与目标单性能指标相关的工况数据的类型包括关于泵的以下一项或多项：工作频率、阀门开度状态、变频器状态、输入频率、水源状态；目标单性能指标的类型包括关于泵的以下一项或多项：扬程、流量、转速、轴功率、效率、能耗、能耗利用率、输出压力、管路压力、振动、噪音。

在一些实施例中，针对预定的第一机器学习模型进行训练包括：将第一训练数据中的多组理论工况参数输入第一机器学习模型，以预测所输入的每一组理论工况参数的发生时刻之后的、未来预定时刻的关于待评估泵的目标单性能指标的理论性能预测值；以及针对预定的第二机器学习模型进行训练包括：将第二训练数据中的多组实际工况参数输入第二机器学习模型，以预测所输入的每一组实际工况参数的发生时刻之后的、未来预定时刻的关于待评估泵的目标单性能指标的实际性能预测值。

在一些实施例中，分别经由关于目标单性能指标的理论性能预测模型、实际性能预测模型进行性能预测包括：确定待评估泵的、与目标单性能指标相关的工况数据的类型和对应于工况数据的类型的理论参数阈值；响应于确定性能预测输入数据不符合所对应的工况数据的类型的理论参数阈值，将性能预测输入数据调整至符合所对应的工况数据的类型的理论参数阈值；以及通过调整后的性能预测输入数据，经由关于目标单性能指标的理论性能预测模型进行性能预测，以获取关于待评估泵的目标单性能指标的理论性能预测值。

根据本发明的第二方面，提供了一种计算设备，该计算设备包括：至少一个处理单元；至少一个存储器，所述至少一个存储器被耦合到所述至少一个处理单元并且存储用于由所述至少一个处理单元执行的指令，所述指令当由所述至少一个处理单元执行时，使得所述设备执行根据第一方面的方法的步骤。

根据本发明的第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被机器执行时实现根据第一方面所述的方法。

如前文所描述，传统的用于评估泵的性能的方法的不足之处在于：无法精准的评估泵在各种工况下的实时性能，且无法兼顾泵的单性能指标和综合性能评估。

为了至少部分地解决上述问题以及其他潜在问题中的一个或者多个，本发明的示例实施例提出了一种用于评估泵的性能的方案，在本发明方案中，通过获取关于待评估泵的实时工况数据，以便基于所获取的实时工况数据，生成关于待评估泵的目标单性能指标的性能预测输入数据；针对性能预测输入数据，分别经由关于目标单性能指标的理论性能预测模型、实际性能预测模型进行性能预测，以便获取关于待评估泵的目标单性能指标的理论性能预测值和实际性能预测值；基于所获取的理论性能预测值、实际性能预测值和所对应的目标单性能指标的真实性能值，计算性能偏差值。由此，基于待评估泵的实时工况数据，能够分别获得关于其目标单性能指标的理论性能预测值和实际性能预测值，从而通过两者的结合获得其实际理论性能值；然后对比待评估泵的目标单性能指标实际理论性能值和真实性能值，获得性能偏差值，从而能够确定在当前工况下，待评估水泵的理论性能值和真实性能值之间存在的偏差。

另外，本方案还基于预定时间段的待评估泵的实时工况数据和所对应的目标单性能指标的性能偏差值，确定关于待评估泵的目标单性能指标的性能评估结果。由此，通过待评估泵的目标单性能指标的性能偏差值，能够获得其在预定时间段的任一目标单性能指标的性能评估结果。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

结合附图并参考以下详细说明，本发明各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。在附图中，相同或相似的附图标注表示相同或相似的元素。

图1示出了用于实现根据本发明的实施例的用于评估泵的性能的方法的系统的示意图。

图2示出了根据本发明的实施例的用于评估泵的性能的方法的流程图。

图3示出了根据本发明的实施例的用于确定关于待评估泵的目标单性能指标的性能评估结果的方法的流程图。

图4示出了根据本发明的实施例的用于训练待评估泵的目标单性能指标的理论性能预测模型的方法的流程图。

图5示出了根据本发明的实施例的用于训练待评估泵的目标单性能指标的实际性能预测模型的方法的流程图。

图6示出了根据本发明的实施例的分布拟合曲线示意图。

图7示出了根据本发明的实施例的电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

在本文中使用的术语“包括”及其变形表示开放性包括，即“包括但不限于”。除非特别申明，术语“或”表示“和/或”。术语“基于”表示“至少部分地基于”。术语“一个示例实施例”和“一个实施例”表示“至少一个示例实施例”。术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”。术语“第一”、“第二”等等可以指代不同的或相同的对象。下文还可能包括其他明确的和隐含的定义。

图1示出了用于实现根据本发明的实施例的用于评估泵的性能的方法的系统100的示意图。如图1中所示，系统100包括计算设备110和（待评估）泵130、网络140和工况数据采集设备150。计算设备110、（待评估）泵130、和工况数据采集设备150可以通过网络140（例如，因特网）进行数据交互，还可以通过通信连接（例如，无线通信、数据线等）进行数据交互。

（待评估）泵130，其例如而不限于为变频或定频驱动的泵设备，例如为泵、水泵等。

关于工况数据采集设备150，其例如为振动传感器（如加速度传感器、速度传感器等）、压力传感器、流量计、转速传感器、电流表、电压表、功率表、频率测量仪、音量检测仪等；工况数据采集设备150基于（待评估）泵130的目标单项性能指标所对应的工况数据进行配置，确定其数量和种类以及安装位置，以便采集关于（待评估）泵130的各种实时工况数据。

关于计算设备110，其例如用于评估（待评估）泵130的一种或多种目标单项性能指标的性能，以及用于计算（待评估）泵130的综合性能。具体而言，计算设备110用于获取关于（待评估）泵130的实时工况数据，以生成关于（待评估）泵130的目标单性能指标的性能预测输入数据，从而获取（待评估）泵130的目标单性能指标的理论性能预测值和实际性能预测值，并基于所获取的理论性能预测值、实际性能预测值和所对应的目标单性能指标的真实性能值，计算性能偏差值，从而确定关于（待评估）泵130的目标单性能指标的性能评估结果。

计算设备110可以具有一个或多个处理单元，包括诸如GPU、FPGA和ASIC等的专用处理单元以及诸如CPU的通用处理单元。另外，在每个计算设备110上也可以运行着一个或多个虚拟机。在一些实施例中，计算设备110与工况数据采集设备150可以集成在一起，也可以是彼此分立设置。在一些实施例中，计算设备110例如包括性能预测输入数据生成模块112、性能值预测模块114、性能偏差计算模块116、性能评估模块118。

关于性能预测输入数据生成模块112，其用于获取关于（待评估）泵130的实时工况数据，以便基于所获取的实时工况数据，生成关于（待评估）泵130的目标单性能指标的性能预测输入数据。

关于性能值预测模块114，其用于针对性能预测输入数据，分别经由关于目标单性能指标的理论性能预测模型、实际性能预测模型进行性能预测，以便获取关于（待评估）泵130的目标单性能指标的理论性能预测值和实际性能预测值。

关于性能偏差计算模块116，其用于基于所获取的理论性能预测值、实际性能预测值和所对应的目标单性能指标的真实性能值，计算性能偏差值。

关于性能评估模块118，其用于基于预定时间段的（待评估）泵130的实时工况数据和所对应的目标单性能指标的性能偏差值，确定关于（待评估）泵130的目标单性能指标的性能评估结果。

图2示出了根据本发明的实施例的用于评估泵的性能的方法200的流程图。方法200可由如图1所示的计算设备110执行，也可以在图7所示的电子设备700处执行。应当理解的是，方法200还可以包括未示出的附加步骤和/或可以省略所示出的步骤，本发明的范围在此方面不受限制。

在步骤202，计算设备110获取关于待评估泵的实时工况数据，以便基于所获取的实时工况数据，生成关于待评估泵的目标单性能指标的性能预测输入数据。

关于待评估泵的目标单性能指标，其例如包括扬程、流量、转速、轴功率、效率、输出压力、管路压力、能耗、能耗利用率、振动和噪音等。具体的，扬程指的是液体在泵中受力作用下所能达到的最高高度；流量指的是单位时间内泵提供的液体数量，如体积流量（单位为：立方米/每秒，m³/s，），如质量流量（单位为：千克/每秒，kg／s）；转速指的是泵每分钟的转数（单位为：周数/每分钟，r／min）；轴功率指的是原动机传给泵轴上的功率；效率指的是泵的有用功率与轴功率的比值（用η表示），它是衡量泵在水力方面完善程度的一个指标。

关于待评估泵的实时工况数据，其例如是关于待评估泵的与单项性能指标相关的各种运行数据，例如关于待评估泵的电机频率、工作频率、电流、电压、功率、能耗比、流速、管路直径、电压差、轴心轨迹、工作音量和振动等。

关于待评估泵的目标单性能指标的性能预测输入数据，每一种目标单性能指标的性能预测输入数据可以是一种或多种类型的工况数据，不同的目标单性能指标的性能预测输入数据所输入的工况数据的类型可以部分相同。例如，基于待评估泵的目标单项性能指标所对应的工况数据类型，从所获取的实时工况数据确定预测输入数据。

在步骤204，计算设备110针对性能预测输入数据，分别经由关于目标单性能指标的理论性能预测模型、实际性能预测模型进行性能预测，以便获取关于待评估泵的目标单性能指标的理论性能预测值和实际性能预测值。

关于理论性能预测模型，其例如是通过关于待评估泵的标准工况数据和对应的标准性能数据（如出厂数据、实验测试数据等标准工况下的性能数据）作为训练数据和对应的验证数据，而训练获得的模型。下文将结合图4详细说明训练待评估泵的目标单性能指标的理论性能预测模型的方法，在此，不再赘述。

关于实际性能预测模型，其例如是通过实际工况数据作为训练数据、将实际工况数据对应的实测的性能值作为训练数据，而训练获得的模型。下文将结合图5详细说明训练待评估泵的目标单性能指标的实际性能预测模型的方法，在此，不再赘述。

例如，基于所关注的目标单性能指标，从所获取的待评估泵的实时工况数据中，提取与目标单性能指标相关的若干类工况数据，生成关于待评估泵的、目标单性能指标的预测输入数据；将所生成的预测输入数据，输入对应的目标单性能指标的实际性能预测模型，获得关于待评估泵的、目标单性能指标的实际性能预测值；以及将所生成的预测输入数据，输入对应的目标单性能指标的理论性能预测模型，获得关于待评估泵的、目标单性能指标的理论性能预测值。

在一些实施例中，经由关于目标单性能指标的理论性能预测模型进行性能预测包括：确定待评估泵的、与目标单性能指标相关的工况数据的类型和对应于工况数据的类型的理论参数阈值；响应于确定性能预测输入数据不符合所对应的工况数据的类型的理论参数阈值，将性能预测输入数据调整至符合所对应的工况数据的类型的理论参数阈值；以及通过调整后的性能预测输入数据，经由关于目标单性能指标的理论性能预测模型进行性能预测，以获取关于待评估泵的目标单性能指标的理论性能预测值。

例如，目标单性能指标A 的标准工况参数中，电流值的理论范围为50毫安-100毫安，而实际工况参数是150毫安，则将150毫安调整至50毫安-100毫安的范围内，将调整后将符合该类型的工况的理论参数阈值的电流参数作为所对应的理论性能预测模型的预测输入数据；关于调整的方式，可以是按比例缩放，也可以是基于预定的调整公式进行计算等。其他类型的工况数据以此类推，不再一一介绍。

由此，针对理论性能预测模型的预测输入数据进行调整，由于理论性能预测模型仅针对标准工况数据进行预测，因此，理论性能预测模型的预测输入数据需要符合标准工况参数，但一些情况下实际工况参数并不符合理论标准，因而需要进行一些调整，以使得实际工况数据调整至所对应类型的标准工况参数阈值内。

在一些实施例中，针对待评估泵的、同一种目标单性能指标的理论性能预测模型和待评估泵的目标单性能指标的实际性能预测模型，可以采用同一种初始机器学习模型进行训练。

关于初始机器学习模型，例如LightGBM（Light Gradient Boosting Machine，轻量级梯度提升机）模型、GBDT（Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树）模型、XGBoost（eXtreme Gradient Boosting，极端梯度提升）模型和LinearRegressio（广义多元线性回归）模型等。

在一些实施例中，基于待评估泵的目标单性能指标的理论性能预测值和待评估泵的目标单性能指标的实际性能预测值，确定待评估泵的目标单性能指标的实际理论性能值。例如，通过加权平均的方式将关于待评估泵的目标单性能指标的理论性能预测值和关于待评估泵的目标单性能指标的实际性能预测值两者融合，以获取关于待评估泵的目标单性能指标的实际理论性能值。

关于实际理论性能值，指的是如果存在对应于实时工况的标准工况，在该工况参数下待评估泵理论上应该具备的目标单性能的性能参数。应当理解，在进行出厂测试、实验测时，并不能测试出关于待评估泵的所有工况下的性能参数，而在标准工况（如出厂数据、实验测试数据中的工况）之外，其实际工况参数可能与标准工况参数并不完全符合；在这些标准工况之外的情况下，待评估泵也可能处于正常运行状态下，因此，需要对这些标准工况之外的工况参数的理论性能值进行预测，故本方案中，将待评估泵的目标单性能的实际（实时）工况参数的理论性能值定义为“实际理论性能值”。

由此，上述方案能够融合多种模型，充分考虑理论工况与实际工况，计算出关于待评估泵的、目标单性能指标的实际理论性能值，该“实际理论性能值”作为一种预测计算得到的理论数据基准，并不局限于预定的范围较窄的标准工况（理论工况）的计算结果，也不局限于针对当前实际工况和/或性能数据的准确拟合，而是基于实际数据，通过理论数据通过调节而生成的。因此，实际工况数据与标准工况（理论工况）数据之间的偏差将会影响所预测并计算得到的实际理论性能值；当实际工况与标准工况（理论工况）的偏差越小，实际理论性能值就越贴近理论性能值的预测结果；实际工况与理论工况的偏差越大，实际理论性能值将基于以理论工况的数据基准，更贴近实际工况的特征，从而能够充分反应泵系统在实际运行过程中，随着运行时长的推进，可能出现的性能异常或退化。

在步骤206，计算设备110基于所获取的理论性能预测值、实际性能预测值和所对应的目标单性能指标的真实性能值，计算性能偏差值。在一些实施例中，基于所获取的实际理论性能值和所对应的目标单性能指标的真实性能值，计算性能偏差值。

由此，上述方案能够在针对待评估泵的单性能指标进行性能预测时，分别构建关于待评估泵的、目标单性能指标的理论性能预测模型和实际性能预测模型，将两个模型针对同一目标单性能指标的预测结果融合，从而能够基于泵系统的实际运行情况，计算泵的目标单性能指标（在实际工况下、如当前的实时工况中）应该具有的实际理论性能值。

在步骤208，计算设备110基于预定时间段的待评估泵的实时工况数据和所对应的目标单性能指标的性能偏差值，确定关于待评估泵的目标单性能指标的性能评估结果。

关于预定时间段，其至少包括一个连续的时间段，一个连续的时间段例如为某一历史时刻至当前时刻（如昨天0:00至当前时刻），例如为第一历史时刻至第二历史时刻（第一历史时刻与第二历史时刻不同，例如前天0:00至昨天0:00）。例如，预定时间段包括待评估泵最近1个月的每一周，直至当前，例如第一周、第二周、第三周、第四周周一至当前时刻。

由此，通过上述方案，能够获取待评估泵在至少一个连续时间段内的性能评估结果，以获得待评估泵在至少一个历史、或当前时刻的性能状态（性能状态如运行良好、即将损坏、性能下降等），根据待评估泵在多个连续时间段内的性能状态表现，即可获得待评估泵的性能变化状态，从而获取待评估泵的性能衰减情况，能够全面的评估待评估泵的每一个目标单性能指标的性能状态。

在一些实施例中，针对预定时间段的待评估泵的实时工况数据和所对应的目标单性能指标的性能偏差值，进行分布拟合，以便获取关于性能偏差值的分布拟合曲线，基于所获取的分布拟合曲线，确定关于待评估泵的目标单性能指标的性能评估结果。下文将结合图3详细说明确定关于待评估泵的目标单性能指标的性能评估结果的方法，在此，不再赘述。

关于性能评估结果，其例如是目标单项性能指标的性能分数，例如是目标单项性能指标的性能等级等。

在步骤210，计算设备110基于关于待评估泵的多个目标单性能指标的性能评估结果、以及每一种目标单性能指标的权重，进行加权计算，以便获取关于待评估泵的、在预定时间段的结束时刻的综合性能评估结果。

关于预定时间段的结束时刻例如为当前时刻、或者例如为预定历史时刻（例如2023年11月28日的12:00）。

例如，每一种目标单性能指标的权重具有单独性，可以与其他目标单性能指标的权重不同。例如，对于具有关联性的多个目标单性能指标之间进行权重平衡，降低相关联的多个目标单性能指标中的每一个目标单性能的权重，以避免重复的高权重的计算多个相似性能的权重而导致的综合评估结果偏差。并且，由于每个目标单性能指标的性能评估都考虑了待评估泵的实际工况（或实时工况），因此，基于多个目标单性能指标的性能评估结果，而得到的待评估泵的综合性能，也充分考虑了待评估泵的实际工况（或实时工况）。

在上述方案中，综合考虑理论工况与实际工况，基于待评估泵的实时工况数据，经由关于待评估泵的、目标单性能指标的理论性能预测模型和实际性能预测模型两个模型分别预测对应的理论性能值和实际性能值，以将两者融合获得待评估泵的、目标单性能指标的实际理论性能值。然后，基于所获得的实际理论性能值与对应的真实性能值进行对比，以计算待评估泵的、目标单性能指标的性能偏差值，基于待评估泵的、目标单性能指标的性能偏差值，进行分布拟合，以获得待评估泵的、目标单性能指标的性能评估结果。

此外，在上述方案还能够综合待评估泵的、多个目标单性能指标的性能评估结果，赋予各目标单性能指标对应的权重，以加权计算出待评估泵的综合性能评估结果。上述方案能够将泵系统（如水泵系统）关注的多个工业工程的单性能指标进行综合评估，根据需求考虑多种不同的单性能因素搭配影响，对每个单性能指标单独赋予权重，从而获得更科学的综合性能个评估结果。

图3示出了根据本发明的实施例的用于确定关于待评估泵的目标单性能指标的性能评估结果的方法300的流程图。方法300可由如图1所示的计算设备110执行，也可以在图7所示的电子设备700处执行。应当理解的是，方法300还可以包括未示出的附加步骤和/或可以省略所示出的步骤，本发明的范围在此方面不受限制。

在步骤302，计算设备110针对预定时间段的待评估泵的实时工况数据和所对应的目标单性能指标的性能偏差值，进行分布拟合，以便获取关于性能偏差值的分布拟合曲线。

关于分布拟合，其例如包括指数分布拟合、对数分布拟合、正态分布和gamma分布拟合等。通过分布拟合的方式，能够保留预定时间段，待评估泵的所有性能偏差值数据，相较于平滑等方式，针对性能偏差值进行分布拟合时，并不需要人为定制数据筛选标准，避免了平滑等方案带来的数据丢失问题，且充分考虑了预定时间段的所有性能偏差值数据，避免了评估标准的不统一，能够更充分的反应出待评估泵的性能表征，性能趋势和性能变化等。

在步骤304，计算设备110针对所获取的关于性能偏差值的分布拟合曲线，确定预定偏差容忍阈值所对应的性能偏差值在分布拟合曲线中的位置，以便确定关于待评估泵的目标单性能指标的、在预定时间段的段末时刻的性能状态。

在一些实施例中，基于预定偏差容忍阈值所对应的性能偏差值在分布拟合曲线中的位置、以及基于分布拟合曲线的标准差，将预定偏差容忍阈值所对应的性能偏差值转化为对应的性能得分；以及基于所转化的性能得分，确定关于待评估泵的目标单性能指标的、在预定时间段的段末时刻的性能等级。

关于偏差容忍阈值，通常是基于国家标准规定或待评估泵的目标客户需求确定，其例如为5%、10%等；基于不同的规定或标准，偏差容忍阈值是不同的。

在一些实施例中，当预定偏差容忍阈值与所述分布拟合曲线的均值之差小于或等于分布拟合曲线的正向标准差的第一倍率时，所转化的性能得分小于或等于第一分数；当预定偏差容忍阈值与所述分布拟合曲线的均值之差大于或等于分布拟合曲线的正向标准差的第二倍率时，所转化的性能得分大于或等于第二分数；当预定偏差容忍阈值与所述分布拟合曲线的均值之差在正向标准差的第一倍率与正向标准差的第二倍率之间时，所转化的性能得分在第一分数和第二分数之间，且与预定偏差容忍阈值所对应的性能偏差值呈负相关；其中，第一倍率小于第二倍率，第一分数小于第二分数。

例如，第一倍率为1.5倍，第二倍率为3倍，第一分数为60分，第二分数为80分。例如，以采用正态分布拟合为例，预定偏差容忍阈值为f，拟合后得到的拟合曲线的性能偏差值的均值为x，标准差为σ，性能分数为S，例如，通过以下条件转换性能分数：

如果f≥x+3σ，S≥80分；

如果x+1.5σ≤f＜x+3σ，60分≤S＜80分；

如果f＜x+1.5σ，S≤60分。

为了便于理解，结合图6，对偏差容忍阈值做进一步说明。请参考图6，图6示出了根据本发明的实施例的分布拟合曲线示意图，图6中包括6a、6b和6c三种情况，预定偏差容忍阈值为f，拟合后得到的拟合曲线的性能偏差值的均值为x，标准差为σ，性能分数为S。

请参考6a，示意了偏差容忍阈值f大于x+3σ的情况，在这种情况下，待评估泵的运行状态较好，性能偏差值的均值x远小于偏差容忍阈值f，设备处于健康状态，性能分数S将大于80分。

请参考6b，示意了偏差容忍阈值f处于x+1.5σ和x+3σ之间的情况，在这种情况下，待评估泵的运行状态良好，性能偏差值的均值x也远小于偏差容忍阈值f，但设备的性能偏差值均值已大于6a中的情况，虽然设备处于亚健康状态，但已经出现了性能衰减，性能分数S将处于60分-80分之间。

请参考6c，示意了偏差容忍阈值f小于x+1.5σ的情况，在这种情况下，待评估泵的运行状态比较差，可能已经濒临损坏，性能偏差值较大且比例高，性能分数S将小于60分。

由此，当性能得分越高，表明偏差容忍阈值越大于性能偏差值均值；当性能得分越低，表明偏差容忍阈值越接近性能偏差值均值。如图6中“6a-6b-6c”的过渡，待评估泵的性能偏差值均值越来越大，也就意味着待评估泵的性能逐步衰减。

应当注意，当偏差容忍阈值发生变化时，需要重新确定偏差容忍阈值所对应的性能偏差值在分布拟合曲线中的位置，以便于确认待评估泵的运行状态。

由此，通过偏差容忍阈值在分布拟合曲线中的位置，能够将分布拟合所获得的单性能指标性能评估结果转化为对应的分数，同时解决分布拟合结果在性能偏差值均值附近过于密集的问题，对所获得的拟合结果进行均衡处理，以提高了评估结果的可读性。

上述方案中，首先能够适应于多种不同的单性能指标的评估标准（包括国家标准规定的容忍度阈值或者客户需求规定的容忍度阈值），对不同评估标准（容忍度阈值）的单性能指标的具有统一的性能分数计算流程，具有比较高的适应性；其次，上述方法能够针对目标单性能在预定时间段内的长期表现进行评估，通过分布拟合的方式能够获得待评估泵的在预定时间段内的稳定性和阶段性的过程变化，不容易受到极端值和短期波动值的影响，也无需人为根据数据特征手工设置来处理极端值和短期波动，更具有自适应性和鲁棒性。

图4示出了根据本发明的实施例的用于训练待评估泵的目标单性能指标的理论性能预测模型的方法400的流程图。方法400可由如图1所示的计算设备110执行，也可以在图7所示的电子设备700处执行。应当理解的是，方法400还可以包括未示出的附加步骤和/或可以省略所示出的步骤，本发明的范围在此方面不受限制。

在步骤402，计算设备110确定待评估泵的、与目标单性能指标相关的工况数据的类型、与所确定的工况数据的类型相关的多组理论工况参数、以及与多组理论工况参数对应的、待评估泵的目标单性能的理论性能值。

在一些实施例中，待评估泵的、与目标单性能指标相关的工况数据的类型包括关于泵的以下一项或多项：工作频率、阀门开度状态、变频器状态、输入频率、水源状态。

在一些实施例中，目标单性能指标的类型包括关于泵的以下一项或多项：扬程、流量、转速、轴功率、效率、能耗、能耗利用率、输出压力、管路压力、振动、噪音。

在步骤404，计算设备110将待评估泵的、与目标单性能指标相关的多组理论工况参数确定为第一训练数据，以及将多组理论工况参数对应的、待评估泵的目标单性能的理论性能值确定为第一验证数据，以针对预定的第一机器学习模型进行训练，获取关于待评估泵的目标单性能指标的理论性能预测模型。

在一些实施例中，针对预定的第一机器学习模型进行训练包括：第一训练数据中的多组理论工况参数输入第一机器学习模型，以预测所输入的每一组理论工况参数的发生时刻之后的、未来预定时刻的关于待评估泵的目标单性能指标的理论性能预测值；基于第一验证数据和第一训练数据的理论性能预测值，计算第一机器学习模型的精确率和/或召回率；响应于确定第一机器学习模型的精确率和/或召回率符合不符合第一预定阈值，针对当前第一机器学习模型进行下一轮迭代训练；或者响应于确定第一机器学习模型的精确率和/或召回率符合第一预定阈值，结束第一机器学习模型的训练迭代，以获得关于待评估泵的目标单性能指标的理论性能预测模型。

关于未来预定时刻，考虑到泵的特性，工况参数和性能变化之间会存在延迟响应现象，泵设备的控制信号从发出到影响生效具有一定的时间延迟，这是由于如水流、扬程等性能的天然滞后性导致的。因此，上述方案将输入理论性能预测模型的数据，用于预测的是输入数据所对应的时刻之后某个未来时刻的性能；例如，根据所采集的当前时刻的工况数据，预测2秒以后的目标单性能指标值；充分考虑了信号生成到生效的时间延迟，能够获得预测结果更精准的理论性能预测模型。

图5示出了根据本发明的实施例的用于训练待评估泵的目标单性能指标的实际性能预测模型的方法500的流程图。方法500可由如图1所示的计算设备110执行，也可以在图7所示的电子设备700处执行。应当理解的是，方法500还可以包括未示出的附加步骤和/或可以省略所示出的步骤，本发明的范围在此方面不受限制。

在步骤502，计算设备110确定待评估泵的、与目标单性能指标相关的工况数据的类型、与所确定的工况数据的类型相关的多组实际工况参数、以及与多组实际工况参数对应的、待评估泵的目标单性能的真实性能值。

在步骤504，计算设备110将待评估泵的、与目标单性能指标相关的多组实际工况参数确定为第二训练数据，以及将多组实际工况参数对应的、待评估泵的目标单性能的真实性能值确定为第二验证数据，以针对预定的第二机器学习模型进行训练，获取关于待评估泵的目标单性能指标的实际性能预测模型。

在一些实施例中，针对预定的第二机器学习模型进行训练包括：将第二训练数据中的多组实际工况参数输入第二机器学习模型，以预测所输入的每一组实际工况参数的发生时刻之后的、未来预定时刻的关于待评估泵的目标单性能指标的实际性能预测值。

关于未来预定时刻，上文已经描述过，此处不再赘述。同样的，上述方案将输入实际性能预测模型的数据，用于预测的是输入数据所对应的时刻之后某个未来时刻的性能；充分考虑了信号生成到生效的时间延迟，能够获得预测结果更精准的实际性能预测模型。

在一些实施例中，针对关于待评估泵的、同一种目标单性能指标的理论性能预测模型和实际性能预测模型的与目标单性能指标相关的工况数据的类型相同。应当理解，针对同一个泵的、同一种目标单性能指标的理论（和实际）性能预测模型，两种性能预测模型的输入工况数据的类型和数量是相同，只是输入工况数据的参数值不同，理论性能预测模型的输入工况参数符合对应于工况类型的理论参数阈值，实际性能预测模型的输入参数取对应于工况类型的实际工况参数值。

图7示出了可以用来实施本说明书内容的实施例的示例电子设备700的示意性步骤图。例如，如图1所示的计算设备110可以由电子设备700来实施。如图所示，电子设备700包括中央处理单元（CPU）701，其可以根据存储在只读存储器（ROM）702中的计算机程序指令或者从存储单元708加载到随机存取存储器（RAM）703中的计算机程序指令，来执行各种适当的动作和处理。在随机存取存储器703中，还可存储电子设备700操作所需的各种程序和数据。中央处理单元701、只读存储器702以及随机存取存储器703通过总线704彼此相连。输入/输出（I/O）接口705也连接至总线704。

电子设备700中的多个部件连接至输入/输出接口705，包括：输入单元706，例如键盘、鼠标、麦克风等；输出单元707，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元708，例如磁盘、光盘等；以及通信单元709，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元709允许设备700通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

上文所描述的各个过程和处理，例如方法200至500，可由中央处理单元701执行。例如，在一些实施例中，方法200至500可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元708。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由只读存储器702和/或通信单元709而被载入和/或安装到设备700上。当计算机程序被加载到随机存取存储器703并由中央处理单元701执行时，可以执行上文描述的方法200至500的一个或多个动作。

本发明涉及方法、装置、系统、电子设备、计算机可读存储介质和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括用于执行本发明的各个方面的计算机可读程序指令。

计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子（非穷举的列表）包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、静态随机存取存储器（SRAM）、便携式压缩盘只读存储器（CD-ROM）、数字多功能盘（DVD）、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波（例如，通过光纤电缆的光脉冲）、或者通过电线传输的电信号。

这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘计算设备。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。

用于执行本发明操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构（ISA）指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列（FPGA）或可编程逻辑阵列（PLA），该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本发明的各个方面。

这里参照根据本发明实施例的方法、装置（系统）和计算机程序产品的流程图和/或步骤图描述了本发明的各个方面。应当理解，流程图和/或步骤图的每个方步骤以及流程图和/或步骤图中各方步骤的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。

这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理单元，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理单元执行时，产生了实现流程图和/或步骤图中的一个或多个方步骤中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或步骤图中的一个或多个方步骤中规定的功能/动作的各个方面的指令。

也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或步骤图中的一个或多个方步骤中规定的功能/动作。

附图中的流程图和步骤图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或步骤图中的每个方步骤可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方步骤中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方步骤实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，步骤图和/或流程图中的每个方步骤、以及步骤图和/或流程图中的方步骤的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (13)

1.一种用于评估泵的性能的方法，其特征在于，包括：

获取关于待评估泵的实时工况数据，以便基于所获取的实时工况数据，生成关于待评估泵的目标单性能指标的性能预测输入数据；

针对所述性能预测输入数据，分别经由关于所述目标单性能指标的理论性能预测模型、实际性能预测模型进行性能预测，以便获取关于待评估泵的目标单性能指标的理论性能预测值和实际性能预测值；

基于待评估泵的目标单性能指标的理论性能预测值和待评估泵的目标单性能指标的实际性能预测值，确定待评估泵的目标单性能指标的实际理论性能值；

基于所确定的实际理论性能值和所对应的目标单性能指标的真实性能值，计算性能偏差值；以及

基于预定时间段的待评估泵的实时工况数据和所对应的目标单性能指标的性能偏差值，确定关于待评估泵的目标单性能指标的性能评估结果，包括针对预定时间段的待评估泵的实时工况数据和所对应的目标单性能指标的性能偏差值，进行分布拟合，以便获取关于性能偏差值的分布拟合曲线。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

基于关于待评估泵的多个目标单性能指标的性能评估结果、以及每一种目标单性能指标的权重，进行加权计算，以便获取关于待评估泵的、在预定时间段的结束时刻的综合性能评估结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定关于待评估泵的目标单性能指标的性能评估结果还包括：

针对所获取的关于性能偏差值的分布拟合曲线，确定预定偏差容忍阈值所对应的性能偏差值在所述分布拟合曲线中的位置，以便确定关于待评估泵的目标单性能指标的、在预定时间段的段末时刻的性能状态。

4. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定关于待评估泵的目标单性能指标的、在预定时间段的段末时刻的性能状态包括：

基于预定偏差容忍阈值所对应的性能偏差值在所述分布拟合曲线中的位置、以及基于所述分布拟合曲线的标准差，将预定偏差容忍阈值所对应的性能偏差值转化为对应的性能得分；以及

基于所转化的性能得分，确定关于待评估泵的目标单性能指标的、在预定时间段的段末时刻的性能等级。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将预定偏差容忍阈值所对应的性能偏差值转化为对应的性能得分包括：

当所述预定偏差容忍阈值与所述分布拟合曲线的均值之差小于或等于所述分布拟合曲线的正向标准差的第一倍率时，所转化的性能得分小于或等于第一分数；

当所述预定偏差容忍阈值与所述分布拟合曲线的均值之差大于或等于所述分布拟合曲线的正向标准差的第二倍率时，所转化的性能得分大于或等于第二分数；

当所述预定偏差容忍阈值与所述分布拟合曲线的均值之差在所述正向标准差的第一倍率和所述正向标准差的第二倍率之间时，所转化的性能得分在第一分数和第二分数之间，且与所述预定偏差容忍阈值所对应的性能偏差值呈负相关；以及

其中，所述第一倍率小于所述第二倍率，所述第一分数小于所述第二分数。

6. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，关于待评估泵的目标单性能指标的理论性能预测模型经由以下步骤获得：

确定待评估泵的、与目标单性能指标相关的工况数据的类型、与所确定的工况数据的类型相关的多组理论工况参数、以及与所述多组理论工况参数对应的、待评估泵的目标单性能的理论性能值；以及

将待评估泵的、与目标单性能指标相关的多组理论工况参数确定为第一训练数据，以及将所述多组理论工况参数对应的、待评估泵的目标单性能的理论性能值确定为第一验证数据，以针对预定的第一机器学习模型进行训练，获取关于待评估泵的目标单性能指标的理论性能预测模型。

7. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，关于待评估泵的目标单性能指标的实际性能预测模型经由以下步骤获得：

确定待评估泵的、与目标单性能指标相关的工况数据的类型、与所确定的工况数据的类型相关的多组实际工况参数、以及与所述多组实际工况参数对应的、待评估泵的目标单性能的真实性能值；以及

将待评估泵的、与目标单性能指标相关的多组实际工况参数确定为第二训练数据，将所述多组实际工况参数对应的、待评估泵的目标单性能的真实性能值确定为第二验证数据，以针对预定的第二机器学习模型进行训练，获取关于待评估泵的目标单性能指标的实际性能预测模型。

8.根据权利要求6或7中任一项所述的方法，其特征在于，针对关于待评估泵的、同一种目标单性能指标的理论性能预测模型和实际性能预测模型的与目标单性能指标相关的工况数据的类型相同。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，

待评估泵的、与目标单性能指标相关的工况数据的类型包括关于泵的以下一项或多项：工作频率、阀门开度状态、变频器状态、输入频率、水源状态；

目标单性能指标的类型包括关于泵的以下一项或多项：扬程、流量、转速、轴功率、效率、能耗、能耗利用率、输出压力、管路压力、振动、噪音。

10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，

针对预定的第一机器学习模型进行训练包括：

将第一训练数据中的多组理论工况参数输入第一机器学习模型，以预测所输入的每一组理论工况参数的发生时刻之后的、未来预定时刻的关于待评估泵的目标单性能指标的理论性能预测值；

以及

针对预定的第二机器学习模型进行训练包括：

将第二训练数据中的多组实际工况参数输入第二机器学习模型，以预测所输入的每一组实际工况参数的发生时刻之后的、未来预定时刻的关于待评估泵的目标单性能指标的实际性能预测值。

11.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，分别经由关于所述目标单性能指标的理论性能预测模型、实际性能预测模型进行性能预测包括：

确定待评估泵的、与目标单性能指标相关的工况数据的类型和对应于所述工况数据的类型的理论参数阈值；

响应于确定所述性能预测输入数据不符合所对应的工况数据的类型的理论参数阈值，将所述性能预测输入数据调整至符合所对应的工况数据的类型的理论参数阈值；以及

通过调整后的性能预测输入数据，经由关于所述目标单性能指标的理论性能预测模型进行性能预测，以获取关于待评估泵的目标单性能指标的理论性能预测值。

12.一种计算设备，包括：

至少一个处理单元；

至少一个存储器，所述至少一个存储器被耦合到所述至少一个处理单元并且存储用于由所述至少一个处理单元执行的指令，所述指令当由所述至少一个处理单元执行时，使得所述设备执行根据权利要求1至11中任一项所述的方法的步骤。

13.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被机器执行时实现根据权利要求1至11中任一项所述的方法。