CN117482443A - 一种消防设备健康监测方法及系统 - Google Patents
一种消防设备健康监测方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117482443A CN117482443A CN202311860125.7A CN202311860125A CN117482443A CN 117482443 A CN117482443 A CN 117482443A CN 202311860125 A CN202311860125 A CN 202311860125A CN 117482443 A CN117482443 A CN 117482443A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- booster pump
- voltage
- axis
- frequency
- health
- 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.)
- Granted
Links
- 230000036541 health Effects 0.000 title claims abstract description 79
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 45
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 42
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 26
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims abstract description 18
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 18
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 8
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 7
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 6
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 6
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 5
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 5
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 2
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 4
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 3
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 238000005299 abrasion Methods 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 1
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 239000007921 spray Substances 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A62—LIFE-SAVING; FIRE-FIGHTING
- A62C—FIRE-FIGHTING
- A62C3/00—Fire prevention, containment or extinguishing specially adapted for particular objects or places
- A62C3/16—Fire prevention, containment or extinguishing specially adapted for particular objects or places in electrical installations, e.g. cableways
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A62—LIFE-SAVING; FIRE-FIGHTING
- A62C—FIRE-FIGHTING
- A62C31/00—Delivery of fire-extinguishing material
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A62—LIFE-SAVING; FIRE-FIGHTING
- A62C—FIRE-FIGHTING
- A62C37/00—Control of fire-fighting equipment
- A62C37/50—Testing or indicating devices for determining the state of readiness of the equipment
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
- Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
- Y02T10/10—Internal combustion engine [ICE] based vehicles
- Y02T10/40—Engine management systems
Abstract
本发明公开了一种消防设备健康监测方法及系统，涉及柔性直流换流站消防系统技术领域，包括采集电压数据输出模拟信号；通过对输出信号进行变换提取电压信号；基于增压泵坐标变换和引入PI控制预测增压泵运行频率；根据单个周期内增压泵预测运行频率的峰值，确定阀厅机器人各增压泵的健康度。本发明提供的消防设备健康监测方法通过使用电压传感器采集增压泵的三相电压，确保数据的准确性及时性，应用Clark变换和Park变换处理输出信号，更准确地预测和评估增压泵健康度，通过坐标变换和PI控制，减少故障和停机时间，利用运行频率峰值来评估增压泵的健康度，提高系统的可靠性和安全性，本发明在评估准确度以及安全性方面都取得更加良好的效果。
Description
技术领域
本发明涉及柔性直流换流站消防系统技术领域，具体为一种消防设备健康监测方法及系统。
背景技术
柔性直流换流站作为我国特高压输电核心构成，是电力生产调度重要环节，阀厅作为柔性直流换流站的核心，一旦发生火灾且得不到有效控制，会导致电力传输中断，造成极大的经济损失。阀厅消防机器人是根据柔直换流站结构特点设计的一种巡检与灭火设备，可实现换流变油类灭火，阀厅封堵降温，阀塔电气设备灭火等多种场景的灭火。还可以实现多种辅助作业，如阀塔自动巡视，设备清洗，异物处置，冷却降温等。阀厅机器人主要由柴油发电机，增压泵组，主控箱，电控箱，缓冲水箱，作战部，行走部等部分组成。平时置于阀厅外，阀厅有需求时，在3分钟内可自动驾驶至阀厅门口预设停止位。
阀厅机器人的重要部件柴油发电机，各增压泵属于旋转电机部件，随着使用时间的增加，会出现振动增大，磨损积累、老化等问题。当这些旋转电机发生故障，会导致机器人断电，或无法喷淋灭火，如果在消防作业过程中失效，可能造成严重后果。
当前投入运行的阀厅机器人，其缺陷主要包括：其一，无法对旋转电机部件的健康度做出监测和评价功能，往往无法预知其健康情况。其二，缺乏对内部旋转电机部件运行频率的监测功能。
发明内容
鉴于上述存在的问题，提出了本发明。
因此，本发明解决的技术问题是：现有的健康监测方法存在健康度评估准确度低，适应性低，缺乏监测功能，以及无法对旋转电机部件的健康度做出监测和评价功能的问题。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种消防设备健康监测方法，包括采集电压数据输出模拟信号；通过对输出信号进行变换提取电压信号；基于增压泵坐标变换和引入PI控制预测增压泵运行频率；根据单个周期内增压泵预测运行频率的峰值，确定阀厅机器人各增压泵的健康度。
作为本发明所述的消防设备健康监测方法的一种优选方案，其中：所述采集电压数据输出模拟信号包括基于电压传感器获取各增压泵的三相电压量，/>，/>，采样周期为5ms，输出4-20mA信号。
作为本发明所述的消防设备健康监测方法的一种优选方案，其中：所述通过对输出信号进行变换提取电压信号包括对输入的4-20mA信号，进行Clark变换，输出各增压泵直轴电压；
Clark变换表示为：
；
其中，，/>，/>分别为α轴，β轴，0轴增压泵电压分量，/>，/>，/>分别为A相，B相，C相增压泵电压，/>为变换矩阵。
作为本发明所述的消防设备健康监测方法的一种优选方案，其中：所述通过对输出信号进行变换提取电压信号包括对输入的4-20mA信号，进行Park变换，输出各增压泵交轴电压；
Park变换表示为：
；
其中，，/>为d轴，q轴增压泵电压分量，/>，/>为α轴，β轴增压泵电压分量，为变换矩阵，/>为d轴与α轴的夹角。
作为本发明所述的消防设备健康监测方法的一种优选方案，其中：所述基于增压泵坐标变换和引入PI控制预测增压泵运行频率包括构建电压矢量函数，表示为：
；
其中，为考虑直轴和交轴电压后的综合电压值，/>为直轴电压，/>为交轴电压；
输出调整后角频率，表示为：
；
其中，为调整后的角频率，表示调整电压矢量后的系统频率；
预测增压泵运行频率，表示为：
；
其中，为预测的增压泵运行频率。
作为本发明所述的消防设备健康监测方法的一种优选方案，其中：所述基于增压泵坐标变换和引入PI控制预测增压泵运行频率包括所述基于增压泵坐标变换和引入PI控制预测增压泵运行频率包括若调节交轴电压为0，直轴电压/>的空间位置与增压泵电压矢量夹角为0°，通过对/>进行PI调节输出角频率，对角频率进行积分输出增压泵电压矢量位置，取模后作为反馈构成/>的闭环控制，对角频率乘以1/(2π)输出预测增压泵运行频率f。
作为本发明所述的消防设备健康监测方法的一种优选方案，其中：所述根据单个周期内增压泵预测运行频率的峰值，确定阀厅机器人各增压泵的健康度包括根据单个周期内增压泵预测运行频率的峰值；
若D小于等于限值L1，则健康度评价结果为A；
若D大于限值L1小于或等于限值L2，则健康度评价结果为B；
若D大于限值L2，则健康度评价结果为C；
所述限值L1，L2，L3，其特征在于，限值L1为2，限值L2为4，限值L3为6；
所述结果A为增压泵或柴油发电机转速波动峰值小于2，不需要检修；
所述结果B为增压泵转速波动峰值大于2而且小于4，继续观察增压泵和柴油发电机；
所述结果C为增压泵转速波动大于4而且小于6，需检修增压泵和柴油发电机。
本发明的另外一个目的是提供一种消防设备健康监测系统，其能通过对输出信号进行变换提取电压信号，解决了目前的健康监测方法含有评估准确度低的问题。
作为本发明所述的消防设备健康监测系统的一种优选方案，其中：包括初始化模块，Clark变换模块，Park变换模块，增压泵运行频率预测模块，健康度评价模块；所述初始化模块用于采集各增压泵的三相电压；所述Clark变换模块用于输出各增压泵直轴电压；所述Park变换模块用于输出各增压泵交轴电压；所述增压泵运行频率预测模块用于通过调节交轴电压和直轴电压的空间位置，预测增压泵运行频率；所述健康度评价模块用于确定阀厅机器人各增压泵的健康度
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序是实现消防设备健康监测方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现消防设备健康监测方法的步骤。
本发明的有益效果：本发明提供的消防设备健康监测方法通过使用电压传感器采集增压泵的三相电压，确保数据的准确性和及时性，应用Clark变换和Park变换处理4-20mA输出信号，实现对增压泵电压信号的高效提取，为更准确地预测和评估增压泵健康度提供了关键信息，通过坐标变换和PI控制，预测了增压泵的运行频率，减少故障和停机时间，利用预测的运行频率峰值来评估增压泵的健康度，提高整体系统的可靠性和安全性本发明在评估准确度以及安全性方面都取得更加良好的效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明第一个实施例提供的一种消防设备健康监测方法的整体流程图。
图2为本发明第一个实施例提供的一种消防设备健康监测方法的增压泵运行频率预测图。
图3为本发明第二个实施例提供的一种消防设备健康监测方法的预测增压泵运行频率为稳定的50Hz图。
图4为本发明第二个实施例提供的一种消防设备健康监测方法的预测增压泵运行频率开始波动图。
图5为本发明第三个实施例提供的一种消防设备健康监测系统的整体流程图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通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，都应当属于本发明的保护的范围。
实施例1
参照图1-图4，为本发明的一个实施例，提供了一种消防设备健康监测方法，包括：
S1：采集电压数据输出模拟信号。
更进一步的，基于电压传感器采集各增压泵的三相电压，/>，/>，采样周期为5ms，输出4-20mA信号。
应说明的是，电压传感器在这项发明中用于实时监测增压泵的电气状态。这些传感器能够精准捕捉电压变化，对于确保增压泵在最佳工作状态至关重要。三相电源是工业应用中常见的电源类型，其稳定性和效率高于单相电源。通过监测三相电压，可以全面了解增压泵的运行状态，并在出现异常时迅速做出反应。选择5ms作为采样周期，既能够实时捕捉电压变化，又能够保证数据处理的效率。这种快速采样方法允许系统即时响应电压的微小变化，从而提高了监测的准确性。4-20mA的信号输出是工业标准，用于长距离传输模拟信号。这种信号输出格式兼容多种控制系统和设备，确保了监测数据的准确传输和广泛的适用性。
S2：通过对输出信号进行变换提取电压信号。
更进一步的，通过对输出信号进行变换提取电压信号包括对输入的4-20mA信号，进行Clark变换，输出各增压泵直轴电压；
Clark变换表示为：
；
其中，，/>，/>分别为α轴，β轴，0轴增压泵电压分量，/>，/>，/>分别为A相，B相，C相增压泵电压，/>为变换矩阵。
应说明的是，通过对输出信号进行变换提取电压信号包括对输入的4-20mA信号，进行Park变换，输出各增压泵交轴电压；
Park变换表示为：
；
其中，，/>为d轴，q轴增压泵电压分量，/>，/>为α轴，β轴增压泵电压分量，为变换矩阵，/>为d轴与α轴的夹角。
S3：基于增压泵坐标变换和引入PI控制预测增压泵运行频率。
更进一步的，构建电压矢量函数，表示为：
；
其中，为考虑直轴和交轴电压后的综合电压值，/>为直轴电压，/>为交轴电压；
输出调整后角频率，表示为：
；
其中，为调整后的角频率，表示调整电压矢量后的系统频率；
预测增压泵运行频率，表示为：
；
其中，为预测的增压泵运行频率。
应说明的是，得到各增压泵直轴电压与交轴电压/>。基于按d轴定向的增压泵坐标变换，引入PI控制，获得预测增压泵运行频率。以如图2预测增压泵运行频率，图2中，通过对/>进行PI调节得到角频率，对角频率进行积分得到增压泵电压矢量位置，取模后作为反馈构成/>的闭环控制。此时对角频率乘以1/2π得到预测增压泵运行频率f。
还应说明的是，直轴（d轴）和交轴（q轴）电压是通过Park变换从三相系统中提取出的两个直角坐标系电压分量。变换有利于简化电机的控制和分析。
更进一步的，增压泵坐标变换将实际的三相电压转换为更易于处理的数学模型的方法，通过将电压转换为d轴坐标系，更精确地分析和预测增压泵的行为。
应说明的是，PI控制为比例-积分（PI）控制器，是一种广泛使用的反馈控制器类型，结合了比例控制和积分控制的优点，PI控制用于根据电压的变化调节和稳定增压泵的运行。
还应说明的是，闭环控制是一种在其中系统的输出用于调整其输入的控制方法。在此发明中，增压泵的电压矢量位置通过闭环控制系统来监控，确保运行频率的准确性和稳定性。
S4：根据单个周期内增压泵预测运行频率的峰值，确定阀厅机器人各增压泵的健康度。
更进一步的，计算单个工频周期内增压泵预测运行频率的峰峰值，确定阀厅机器人各增压泵的健康度。取预测增压泵运行频率一个工频周期内的峰峰值D。当D小于等于限值L1，则健康度评价结果为A；当D大于限值L1小于或等于限值L2，则健康度评价结果为B，当D大于限值L2，则健康度评价结果为C。
应说明的是，限值L1为2，限值L2为4，限值L3为6。
还应说明的是，结果A为增压泵或柴油发电机运行正常，转速稳定。结果B为增压泵转速波动变大，请持续观察增压泵和柴油发电机。结果C为增压泵转速波动大，需立即检修增压泵和柴油发电机。
应说明的是，图3是本发明的效果图，例如当增压泵三相电压正常，预测增压泵运行频率为稳定的50Hz，单个周期内预测频率峰值始终为0。
图4是本发明的效果图，当增压泵异常（例如某项电压跌落），预测增压泵运行频率开始波动，单个周期内预测频率峰值大于0，说明增压泵或柴油发电机存在异常。图3和图4，横坐标表示时间，图片上半部分纵坐标代表峰值，图片下半部分纵坐标代表频率。
实施例2
本发明的一个实施例，提供了一种消防设备健康监测方法，为了验证本发明的有益效果，通过经济效益计算和仿真实验进行科学论证。
首先，设置五台不同状态的增压泵作为测试对象。每台增压泵通过电压传感器监测其三相电压，并以5ms的采样周期记录数据，输出4-20mA的模拟信号。这些信号随后通过Clark和Park变换转换为直轴和交轴电压分量，以便于分析。
接着，引入了基于PI控制的坐标变换算法。该算法利用直轴和交轴电压分量计算增压泵的角频率，并通过PI调节器对系统进行调整，以确保预测频率的准确性。
最后，通过分析单个工作周期内增压泵预测运行频率的峰值，评估了每台增压泵的健康度。为了确保数据的准确性和可比性，所有增压泵均在相同的工作条件下进行测试。
表1 实验结果表
根据表1数据，可以观察到不同健康度的增压泵在电压和频率特征上的显著差异。A和B展现了较高的三相电压平均值和预测运行频率，与健康度评级A相符，这表明它们运行正常。而C和D的数据略低，表现为轻微的性能下降，对应于健康度评级B。最后，E的数据最低，表明其健康度最差，评级为C。
通过比较直轴和交轴电压，可以发现这两个参数在健康度不同的增压泵之间有明显差异。正常运行的增压泵（评级A）具有较高的直轴电压和较低的交轴电压，而性能下降的增压泵（评级C）则相反。这一趋势说明直轴和交轴电压的比例关系对于预测增压泵的健康度至关重要。
此外，预测运行频率与健康度评级之间的关联清晰可见。较高的运行频率通常指示增压泵健康状况良好，而较低的频率则可能预示着潜在的问题。这一发现验证了本发明提出的方法在实际应用中的有效性，即通过分析电压数据和预测运行频率来准确判断增压泵的健康状况。
总体而言，本实施例展示了该发明在预测增压泵健康度方面的创新性和新颖性。与现有技术相比，该方法不仅提供了更精确的数据分析，还能够实时监测和预测设备的运行状态，从而提高了阀厅机器人的整体性能和可靠性。此外，该方法还具有操作简便、响应快速的优点。
实施例3
参照图5，为本发明的一个实施例，提供了一种消防设备健康监测系统，包括初始化模块，Clark变换模块，Park变换模块，增压泵运行频率预测模块，健康度评价模块。
其中初始化模块用于采集各增压泵的三相电压，Clark变换模块用于输出各增压泵直轴电压，Park变换模块用于输出各增压泵交轴电压，增压泵运行频率预测模块用于通过调节交轴电压和直轴电压的空间位置，预测增压泵运行频率，健康度评价模块用于确定阀厅机器人各增压泵的健康度。
功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，RandomAccess Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备（如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统）使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。
计算机可读介质的更具体的示例（非穷尽性列表）包括以下：具有一个或多个布线的电连接部（电子装置）、便携式计算机盘盒（磁装置）、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦除可编辑只读存储器（EPROM或闪速存储器）、光纤装置以及便携式光盘只读存储器（CDROM）。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列（PGA），现场可编程门阵列（FPGA）等。应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (9)
1.一种消防设备健康监测方法，其特征在于，包括：
采集电压数据输出模拟信号；
通过对输出信号进行变换提取电压信号；
基于增压泵坐标变换和引入PI控制预测增压泵运行频率；
根据单个周期内增压泵预测运行频率的峰值，确定阀厅机器人各增压泵的健康度；
所述基于增压泵坐标变换和引入PI控制预测增压泵运行频率包括构建电压矢量函数，表示为：
；
其中，为考虑直轴和交轴电压后的综合电压值，/>为直轴电压，/>为交轴电压；
输出调整后角频率，表示为：
；
其中，为调整后的角频率，表示调整电压矢量后的系统频率；
预测增压泵运行频率，表示为：
；
其中，为预测的增压泵运行频率。
2.如权利要求1所述的消防设备健康监测方法，其特征在于：所述采集电压数据输出模拟信号包括基于电压传感器获取各增压泵的三相电压量 ，/>，/>，采样周期为5ms，输出4-20mA信号。
3.如权利要求2所述的消防设备健康监测方法，其特征在于：所述通过对输出信号进行变换提取电压信号包括对输入的4-20mA信号，进行Clark变换，输出各增压泵直轴电压；
Clark变换表示为：
；
其中，，/>，/>分别为α轴，β轴，0轴增压泵电压分量，/>，/>，/>分别为A相，B相，C相增压泵电压，/>为变换矩阵。
4.如权利要求3所述的消防设备健康监测方法，其特征在于：所述通过对输出信号进行变换提取电压信号包括对输入的4-20mA信号，进行Park变换，输出各增压泵交轴电压；
Park变换表示为：
；
其中，，/>为d轴，q轴增压泵电压分量，/>，/>为α轴，β轴增压泵电压分量，/>为变换矩阵，/>为d轴与α轴的夹角。
5.如权利要求4所述的消防设备健康监测方法，其特征在于：所述基于增压泵坐标变换和引入PI控制预测增压泵运行频率包括所述基于增压泵坐标变换和引入PI控制预测增压泵运行频率包括若调节交轴电压为0，直轴电压/>的空间位置与增压泵电压矢量夹角为0°，通过对/>进行PI调节输出角频率，对角频率进行积分输出增压泵电压矢量位置，取模后作为反馈构成/>的闭环控制，对角频率乘以1/(2π)输出预测增压泵运行频率f。
6.如权利要求5所述的消防设备健康监测方法，其特征在于：所述根据单个周期内增压泵预测运行频率的峰值，确定阀厅机器人各增压泵的健康度包括根据单个周期内增压泵预测运行频率的峰值；
若D小于等于限值L1，则健康度评价结果为A；
若D大于限值L1小于或等于限值L2，则健康度评价结果为B；
若D大于限值L2，则健康度评价结果为C；
所述限值L1，L2，L3，其特征在于，限值L1为2，限值L2为4，限值L3为6；
所述结果A为增压泵或柴油发电机转速波动峰值小于2，不需要检修；
所述结果B为增压泵转速波动峰值大于2而且小于4，继续观察增压泵和柴油发电机；
所述结果C为增压泵转速波动大于4而且小于6，需检修增压泵和柴油发电机。
7.一种采用如权利要求1~6任一所述的消防设备健康监测方法的系统，其特征在于：包括初始化模块，Clark变换模块，Park变换模块，增压泵运行频率预测模块，健康度评价模块；
所述初始化模块用于采集各增压泵的三相电压；
所述Clark变换模块用于输出各增压泵直轴电压；
所述Park变换模块用于输出各增压泵交轴电压；
所述增压泵运行频率预测模块用于通过调节交轴电压和直轴电压的空间位置，预测增压泵运行频率；
所述健康度评价模块用于确定阀厅机器人各增压泵的健康度。
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的消防设备健康监测方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的消防设备健康监测方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311860125.7A CN117482443B (zh) | 2023-12-31 | 2023-12-31 | 一种消防设备健康监测方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311860125.7A CN117482443B (zh) | 2023-12-31 | 2023-12-31 | 一种消防设备健康监测方法及系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117482443A true CN117482443A (zh) | 2024-02-02 |
| CN117482443B CN117482443B (zh) | 2024-03-29 |
Family
ID=89678587
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311860125.7A Active CN117482443B (zh) | 2023-12-31 | 2023-12-31 | 一种消防设备健康监测方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117482443B (zh) |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112703457A (zh) * | 2018-05-07 | 2021-04-23 | 强力物联网投资组合2016有限公司 | 用于使用工业物联网进行数据收集、学习和机器信号流传输实现分析和维护的方法和系统 |
| CN115327422A (zh) * | 2022-09-05 | 2022-11-11 | 大连理工大学 | 基于充放电行为的电动公交动力电池健康度评价方法 |
| CN115477364A (zh) * | 2022-08-30 | 2022-12-16 | 佛山市美的清湖净水设备有限公司 | 净饮水设备的控制方法、装置以及净饮水设备 |
| CN115616431A (zh) * | 2022-12-19 | 2023-01-17 | 京清数电(北京)技术有限公司 | 利用储能变流器监测电池内阻的方法、装置和计算机设备 |
| CN116755964A (zh) * | 2023-06-13 | 2023-09-15 | 北京计算机技术及应用研究所 | 一种加固服务器的故障预测与健康管理系统 |
-
2023
- 2023-12-31 CN CN202311860125.7A patent/CN117482443B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112703457A (zh) * | 2018-05-07 | 2021-04-23 | 强力物联网投资组合2016有限公司 | 用于使用工业物联网进行数据收集、学习和机器信号流传输实现分析和维护的方法和系统 |
| CN115477364A (zh) * | 2022-08-30 | 2022-12-16 | 佛山市美的清湖净水设备有限公司 | 净饮水设备的控制方法、装置以及净饮水设备 |
| CN115327422A (zh) * | 2022-09-05 | 2022-11-11 | 大连理工大学 | 基于充放电行为的电动公交动力电池健康度评价方法 |
| CN115616431A (zh) * | 2022-12-19 | 2023-01-17 | 京清数电(北京)技术有限公司 | 利用储能变流器监测电池内阻的方法、装置和计算机设备 |
| CN116755964A (zh) * | 2023-06-13 | 2023-09-15 | 北京计算机技术及应用研究所 | 一种加固服务器的故障预测与健康管理系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117482443B (zh) | 2024-03-29 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP7139122B2 (ja) | 電気的シグネチャ解析に基づく機械の監視と診断のための自律的手順 | |
| ES2383843T3 (es) | Sistema y procedimiento para la detección de fallos de cojinetes utilizando la supresión de ruido de la corriente del estator | |
| JP6371236B2 (ja) | 予兆診断システム、予兆診断方法及び予兆診断装置 | |
| CN113589163B (zh) | 使用机器学习进行的感应电机状况监视 | |
| Gaeid et al. | Wavelet fault diagnosis and tolerant of induction motor: A review | |
| JP6190841B2 (ja) | 電動機の診断装置 | |
| EP3797304B1 (en) | System and method for monitoring an operating condition of an electrical device when in operation | |
| KR102427372B1 (ko) | 이상 진단 장치, 이상 진단 방법 및 이상 진단 시스템 | |
| JP2019020278A (ja) | 回転機システムの診断装置、電力変換装置、回転機システム、および回転機システムの診断方法 | |
| WO2015047121A1 (en) | Method and apparatus for embedded current signature analysis and remote condition monitoring for industrial machinery | |
| JP6316510B1 (ja) | 電動機の診断装置 | |
| JP7198089B2 (ja) | 電力変換装置、回転機システム、及び診断方法 | |
| Orłowska-Kowalska et al. | Fault-diagnosis and fault-tolerant-control in industrial processes and electrical drives | |
| KR20200072496A (ko) | 설비의 열화 진단 장치 | |
| WO2018020563A1 (ja) | 電動機の診断装置 | |
| CN117482443B (zh) | 一种消防设备健康监测方法及系统 | |
| Harrou et al. | A data-based technique for monitoring of wound rotor induction machines: A simulation study | |
| Mütze et al. | On inverter induced bearing currents, bearing maintenance scheduling, and prognosis | |
| CN117157515A (zh) | 异常诊断装置和异常诊断方法 | |
| WO2019198563A1 (ja) | 診断支援装置、回転機システム及び診断支援方法 | |
| Ameid et al. | Rotor fault detection using hybrid signal processing approach for sensorless Backstepping control driven induction motor at low‐speed operation | |
| CN111929044B (zh) | 用于监控设备状态的方法、装置、计算设备和存储介质 | |
| Koca et al. | A review on detection and monitoring of stator faults of induction motors | |
| CN113567096B (zh) | 换流变压器带线路空载加压工况运行状态评估方法和装置 | |
| KR102572378B1 (ko) | 모터 3상 전류 신호 기반 베어링 결함을 진단하는 방법 및 이러한 방법을 수행하는 장치 |
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 |