CN117489575A - 一种数字能源空压站的故障监测系统及其方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及故障监测系统技术领域，尤指一种数字能源空压站的故障监测系统及其方法。系统包括数据采集、故障监测、数据分析、数据存储和实时报警模块。数据采集模块获取运行过程中的压力、温度、振动、流量等数据，传输至故障监测模块。故障监测模块分析数据，检测潜在故障和异常，将数据传至数据分析模块。数据分析模块深入分析，确定故障原因和解决方案，基于历史数据预测未来故障，传输至数据存储模块。数据存储模块接收并存储处理后数据，以备后续查询。实时报警模块监测故障或异常，生成警报信号并通知相关人员，以便及时应对。系统及方法通过实时数据采集、分析和报警，提升了系统的可靠性、安全性和运维效率，提高生产效率。

Description

一种数字能源空压站的故障监测系统及其方法

技术领域

本发明涉及故障监测系统技术领域，尤指一种数字能源空压站的故障监测系统及其方法。

背景技术

数字能源空压站是工业领域中常用的设备，用于将空气压缩成高压气体，以供给各种生产流程所需。数字能源空压站集成了先进的传感器、控制系统和数据分析技术，以提高能源利用效率、降低运营成本并减少环境影响。

然而，数字能源空压站在长时间运行过程中难免会遇到各种故障和异常情况，这可能会导致能源浪费、生产中断甚至设备损坏。在传统的空压站监测方法中，存在以下问题：人工操作容易出现主观判断和疏忽，可能导致对问题的错误识别或处理；传统巡检和维护方法可能无法准确捕捉设备状态的变化，而且监测数据的更新可能不够及时，导致问题被忽视或延迟解决；传统方法难以对设备的长期性能进行全面分析，从而难以识别长期累积的问题和趋势，阻碍了设备运行的持续改进。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供一种数字能源空压站的故障监测系统及其方法。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

一方面，一种数字能源空压站的故障监测系统，包含数据采集模块、故障监测模块、数据分析模块、数据存储模块和实时报警与反馈模块；

所述数据采集模块用于采集数字能源空压站运行过程中产生的各种数据，包括压力、温度、振动和流量，并将采集到的数据传输至所述故障监测模块；

所述故障监测模块用于分析所述数据采集模块传输的数据，识别数字能源空压站运行中的潜在故障和异常情况，包括设备损坏、性能下降，并将数据传输至所述数据分析模块；

所述数据分析模块用于对经过所述故障检测模块识别的数据进行深入分析，用以确定故障的原因、影响范围以及解决方案，通过模型构建，根据历史数据和算法预测未来可能发生的故障情况，并将分析处理后的数据传输至所述数据存储模块；

所述数据存储模块用于接收和存储经过数据分析模块处理的数据，并用于后续的查询、回溯和分析；

所述实时报警与反馈模块用于当监测到数字能源空压站存在故障或异常情况时，实时生成警报信号并向相关人员发送通知以采取应急措施。

进一步的，所述数据采集模块设有传感器，所述传感器包括图像传感器、温度传感器、压力传感器和流量传感器，分别用于采集图像数据、温度数据、压力数据和流量数据。

进一步的，所述故障监测模块包括故障诊断单元和故障诊断知识库单元；

所述故障诊断单元用于对收集到的数据进行故障检测和诊断，通过比较实际数据与预期的工作状态，识别潜在异常情况；

所述故障诊断知识库单元用于存储各种设备故障的知识和规则。

更进一步的，所述故障诊断单元设有规则引擎算法和异常值检测算法；

所述规则引擎算法的构建方法如下：

收集数据：通过所述数据采集模块，收集与空压机运行状态和性能有关的数据；

定义规则：基于专业知识和空压机的运行原理，制定一组规则；

建立规则库：将制定的规则整理成规则库的形式，并存储在所述故障诊断知识库单元中；

实时监测和判断：将数据与所述故障诊断知识库单元中的规则进行比对，判断是否有故障发生；

触发动作：如果其中一个规则的条件被满足，规则引擎将触发相应的动作，包括发出警报、通知维修人员或记录日志。

更进一步的，所述故障诊断知识库单元包含以下内容：

故障类型分类用于将故障分为不同的类型；

故障原因分类用于对于每种故障类型，将故障的原因进行分类；

规则和知识库用于存储不同故障类型和原因的规则和知识，每个规则描述了对应情况下的特定故障情况、条件和建议的操作，规则基于领域专家的经验和知识构建；

特征和指标用于定义诊断故障的特征、指标和阈值。

进一步的，所述数据分析模块设有贝叶斯网络算法和机器学习算法。

更进一步的，所述贝叶斯网络算法用分析并找出故障传播路径和影响因素；

所述机器学习算法基于时间序列预测模型构建，用于从历史数据中学习模式，预测未来可能的故障情况。

进一步的，还包括用户界面模块，用于显示实时数据、故障诊断结果、报警信息和建议的解决方案。

更进一步的，还包括传感器网络，传感器网络设置在空压站设备上，所述数据采集模块设置在所述传感器网络上；

还包括中央监测系统，所述故障监测模块、所述数据分析模块、所述数据存储模块、所述实时报警与反馈模块和所述用户界面模块设置在所述中央监测系统上；

所述传感器网络与所述中央监测系统无线通信连接。

另一方面，一种数字能源空压站的故障监测方法，包括以下步骤：

使用数据采集模块中的传感器，分别采集数字能源空压站运行过程中的图像数据、温度数据、压力数据和流量数据；

对采集到的数据在故障监测模块中进行实时分析，通过故障诊断单元和故障诊断知识库单元，对不同类型的故障和原因进行分类和判断；

将经过故障监测模块识别的数据传输至数据分析模块，在数据分析模块中，利用贝叶斯网络算法和机器学习算法分析对数据进行分析；

将经过数据分析模块处理的数据存储至数据存储模块中；

当监测到数字能源空压站存在故障或异常情况时，实时生成警报信号，并通过实时报警与反馈模块向相关人员发送通知；

通过用户界面模块，将实时数据、故障诊断结果、报警信息和建议的解决方案显示给操作人员；

通过无线通信，将传感器网络中采集到的数据传输至中央监测系统。

本发明的有益效果在于：

本发明通过数据采集模块实时采集数字能源空压站运行数据，利用故障监测模块分析数据，及时识别潜在故障和异常情况，然后通过实时报警与反馈模块生成警报信号并通知相关人员，确保在问题发生时能够及时采取应急措施，从而最大程度地减少停机时间和生产损失。数据分析模块不仅对检测到的故障进行深入分析，还可以构建模型，利用历史数据和算法来预测未来可能的故障情况。这为管理人员提供了智能的决策支持，使其能够做出更具前瞻性的维护和运营决策，减少意外停机和维修成本。数据存储模块可以接收和存储经过数据分析模块处理的数据，为日后的查询、回溯和分析提供支持。这有助于系统管理人员对系统运行状态的长期趋势和表现进行分析，从而不断改进和优化运维策略。通过准确分析故障原因和影响范围，系统可以帮助管理人员更精确地分配维护资源，优化维护计划，避免不必要的停机时间，提高生产效率。系统能够自动化地识别故障和异常情况，同时通过实时报警与反馈模块向相关人员发送通知。这有助于减少人工监测和干预，提高故障检测的效率。

附图说明

图1是本发明于一种数字能源空压站的故障监测系统的结构示意图。

图2是本发明于一种数字能源空压站的故障监测方法的流程示意图。

图3是本发明故障监测模块中规则引擎算法构建的流程示意图。

具体实施方式

请参阅图1-3所示，本发明关于一种数字能源空压站的故障监测系统及其方法。

实施例1

一种数字能源空压站的故障监测系统，包含数据采集模块、故障监测模块、数据分析模块、数据存储模块和实时报警与反馈模块；

所述数据采集模块用于采集数字能源空压站运行过程中产生的各种数据，包括压力、温度、振动和流量，并将采集到的数据传输至所述故障监测模块；

所述故障监测模块用于分析所述数据采集模块传输的数据，识别数字能源空压站运行中的潜在故障和异常情况，包括但不限于设备损坏、性能下降，并将数据传输至所述数据分析模块；

所述数据分析模块用于对经过所述故障检测模块识别的数据进行深入分析，用以确定故障的原因、影响范围以及解决方案，通过模型构建，根据历史数据和算法预测未来可能发生的故障情况，并将分析处理后的数据传输至所述数据存储模块；

所述数据存储模块用于接收和存储经过数据分析模块处理的数据，以便日后的查询、回溯和分析；

所述实时报警与反馈模块用于在监测到数字能源空压站存在故障或异常情况时，实时生成警报信号并向相关人员发送通知，以便及时采取应急措施。

在本实施例中，通过实时采集、监测和分析数字能源空压站的运行数据，系统可以及时识别潜在的故障和异常情况，包括设备损坏和性能下降等问题。这有助于提前预警，防止故障升级，从而提高运行稳定性和设备安全性。通过数据采集模块不断收集运行数据，故障监测模块实时分析这些数据，能够迅速检测到潜在故障和异常情况。实时报警与反馈模块能够在发现问题时立即生成警报信号并通知相关人员，有助于快速采取应急措施，从而降低故障造成的影响。数据分析模块利用历史数据和算法构建模型，对故障进行深入分析，确定故障原因和影响范围，提供解决方案。此外，系统能够根据模型预测未来可能发生的故障情况，使运维人员可以提前做好准备和维护，减少停机时间。数据采集、分析和存储模块共同形成一个完整的数据生态系统，运维人员可以通过查询和分析历史数据，了解设备的运行趋势和特点，从而做出更明智的决策，优化设备运行和维护策略。

实施例2

根据实施例1所述的一种数字能源空压站的故障监测系统，其中，所述故障监测模块包括故障诊断单元和故障诊断知识库单元；

所述故障诊断单元用于对收集到的数据进行故障检测和诊断，通过比较实际数据与预期的工作状态，识别可能的异常情况；

所述故障诊断知识库单元用于存储各种设备故障的知识和规则；

所述故障诊断单元设有规则引擎算法和异常值检测算法；

所述规则引擎算法的构建方法如下：

收集数据：通过所述数据采集模块，收集与空压机运行状态和性能有关的数据，如压力、温度、流量、电流等。这些数据可以通过传感器实时获取；

定义规则：基于专业知识和空压机的运行原理，制定一组规则，每个规则都是一个条件-动作对。例如，条件可能是某些传感器数据超出某个阈值，而动作可能是发出警报或记录故障；

建立规则库：将制定的规则整理成规则库的形式，并存储在所述故障诊断知识库单元中；

实时监测和判断：将数据与所述故障诊断知识库单元中的规则进行比对，判断是否有故障发生；

触发动作：如果某个规则的条件被满足，规则引擎将触发相应的动作，比如发出警报、通知维修人员或记录日志；

所述故障诊断知识库单元包含以下内容：

故障类型分类用于将故障分为不同的类型；

故障原因分类用于对于每种故障类型，将故障的可能原因进行分类；

规则和知识库用于存储不同故障类型和原因的规则和知识，每个规则描述了某种情况下的特定故障情况、条件和建议的操作，规则基于领域专家的经验和知识构建；

特征和指标用于定义诊断故障的特征、指标和阈值。

在本实施例中，故障诊断单元结合规则引擎算法和异常值检测算法，能够对收集到的数据进行高效的故障检测和诊断。通过比较实际数据与预期的工作状态，系统能够准确地识别可能的异常情况，帮助运维人员快速定位问题。规则引擎的构建方法基于专业知识和设备运行原理，制定一组适用的规则。这样，系统能够根据设备的实际情况制定针对性的规则，提高故障检测的准确性和可靠性。故障监测系统能够实时将采集到的数据与故障诊断知识库中的规则进行比对，及时判断是否有故障发生。这有助于在问题出现时立即采取行动，避免设备损坏或停机时间过长。如果某个规则的条件被满足，规则引擎能够自动触发相应的动作，如发出警报、通知维修人员或记录日志。这样的自动化响应可以迅速引导维护团队采取适当的措施，从而最小化故障对生产和业务造成的影响。故障诊断知识库单元包含了故障类型分类、故障原因分类、规则和知识库、特征和指标等内容。这使得系统能够全面地存储各种设备故障的信息，为维护人员提供详尽的故障诊断参考，加速故障排除过程。故障监测系统的自动化故障检测和诊断能力有助于提高运维效率。准确的故障诊断可以帮助避免不必要的维修或更换，降低维护成本，并减少因设备故障造成的停机时间和生产损失。

实施例3

根据实施例2所述的一种数字能源空压站的故障监测系统，其中，所述数据分析模块设有贝叶斯网络算法和机器学习算法；所述贝叶斯网络算法用于帮助分析这些关系，找出故障传播路径和影响因素；

所述机器学习算法基于时间序列预测模型构建，用于从历史数据中学习模式，预测未来可能的故障情况。

在本实施例中，贝叶斯网络算法在数据分析模块中的应用能够帮助系统深入分析设备各个部件之间的关系，从而揭示故障的传播路径和影响因素。通过对不同部件之间的依赖关系建模，系统可以更准确地判断故障在设备中的传播途径，从而有针对性地采取维修措施。机器学习算法的应用使得系统能够基于历史数据学习到模式和趋势。这样，系统可以通过时间序列预测模型预测未来可能的故障情况，帮助维护人员提前做好准备，减少因突发故障造成的影响。故障传播路径分析和故障预测的结果可以为维护人员提供宝贵的信息。这些信息能够帮助维护人员更好地规划维护工作，采取适当的维护策略，从而提高维护决策的智能化水平。通过贝叶斯网络算法和机器学习算法的帮助，系统能够更准确地分析设备故障的根本原因和传播路径，避免不必要的维护和更换。这可以降低维护成本，提高维护资源的有效利用率。基于机器学习算法的时间序列预测模型能够不断从历史数据中学习和优化，提升预测准确度。这将有助于不断改进故障预测能力，进一步提高系统的性能和可靠性。

实施例4

根据实施例3所述的一种数字能源空压站的故障监测系统，其中，所述数据采集模块设有传感器，所述传感器包括图像传感器、温度传感器、压力传感器和流量传感器，用于分别采集图像数据、温度数据、压力数据和流量数据；

还包括用户界面模块，用于显示实时数据、故障诊断结果、报警信息和建议的解决方案；

还包括传感器网络，传感器网络设置在空压站设备的关键位置上，所述数据采集模块设置在所述传感器网络上；

还包括中央监测系统，所述故障监测模块、所述数据分析模块、所述数据存储模块、所述实时报警与反馈模块和所述用户界面模块设置在所述中央监测系统上；

所述传感器网络与所述中央监测系统无线通信连接。

在本实施例中，数据采集模块配备了多种类型的传感器，包括图像传感器、温度传感器、压力传感器和流量传感器。这样的多元化数据采集能够从不同维度收集设备运行状态的信息，为故障检测和分析提供更全面的数据基础。用户界面模块能够实时显示从传感器采集到的数据，使维护人员能够随时了解设备的运行状态。这样的实时数据展示有助于及时察觉异常情况，并采取必要的措施。数据采集模块采集到的数据被传送到中央监测系统，经过故障监测模块和数据分析模块的处理，能够更准确地进行故障诊断。综合不同类型的数据，系统能够更精确地判断设备的状态并识别可能的故障。中央监测系统配备了实时报警与反馈模块，一旦检测到异常情况或潜在故障，系统能够立即发出报警信息。这有助于维护人员迅速采取行动，避免故障扩大和设备损坏。传感器网络与中央监测系统之间采用无线通信连接，避免了复杂的有线连接布线，提高了系统的部署和维护的便捷性。中央监测系统可以远程接收传感器数据并进行分析，使得维护人员可以随时随地对设备的运行状态进行监测和管理，提高了工作的灵活性和效率。

实施例5

根据实施例4所述的一种数字能源空压站的故障监测系统，其中，一种数字能源空压站的故障监测方法，包括以下步骤：

通过数据采集模块，采集数字能源空压站运行过程中产生的压力、温度、振动、流量等数据；

使用数据采集模块中的传感器，分别采集数字能源空压站运行过程中的图像数据、温度数据、压力数据和流量数据；

对采集到的数据在故障监测模块中进行实时分析，通过故障诊断单元和故障诊断知识库单元，对不同类型的故障和原因进行分类和判断；

将经过故障监测模块识别的数据传输至数据分析模块，在数据分析模块中，利用贝叶斯网络算法和机器学习算法分析对数据做详细的分析；

将经过数据分析模块处理的数据存储至数据存储模块中；

当监测到数字能源空压站存在故障或异常情况时，实时生成警报信号，并通过实时报警与反馈模块向相关人员发送通知；

通过用户界面模块，将实时数据、故障诊断结果、报警信息和建议的解决方案显示给操作人员；

通过无线通信，将传感器网络中采集到的数据传输至中央监测系统。

在本实施例中，一种数字能源空压站的故障监测方法通过数据采集模块和多种传感器，系统能够全面地采集数字能源空压站运行过程中产生的压力、温度、振动、流量等多种数据。这种多维度数据采集能够提供详尽的设备运行状态信息。采集的数据经过故障监测模块的实时分析，包括故障诊断和分类。经过分类的数据会进一步传输至数据分析模块，利用贝叶斯网络算法和机器学习算法进行详细分析，揭示数据之间的关系和故障模式。故障监测模块利用故障诊断单元和故障诊断知识库单元对不同类型的故障和原因进行分类和判断。这有助于系统准确地识别并定位故障，提高了故障诊断的效率和准确性。当发现数字能源空压站存在故障或异常情况时，系统能够实时生成警报信号，并通过实时报警与反馈模块向相关人员发送通知。这有助于维护人员迅速采取行动，防止故障进一步扩大。用户界面模块能够将实时数据、故障诊断结果、报警信息和建议的解决方案显示给操作人员。这使得维护人员能够在一个界面上获取所有必要信息，从而更智能地做出维护决策。通过无线通信，传感器网络中采集到的数据能够传输至中央监测系统。这允许远程监测和管理，使维护人员能够随时随地对数字能源空压站的运行状态进行监测和响应。故障监测和数据分析的结合能够帮助实现预防性维护。通过及时识别潜在的故障趋势，维护人员可以提前采取行动，降低维护成本并避免生产中断。

以上实施方式仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通工程技术人员对本发明的技术方案作出的各种变形和改进，均应落入本发明的权利要求书确定的保护范围内。

Claims (10)

1.一种数字能源空压站的故障监测系统，其特征在于，包含数据采集模块、故障监测模块、数据分析模块、数据存储模块和实时报警与反馈模块；

所述数据采集模块用于采集数字能源空压站运行过程中产生的各种数据，包括压力、温度、振动和流量，并将采集到的数据传输至所述故障监测模块；

所述故障监测模块用于分析所述数据采集模块传输的数据，识别数字能源空压站运行中的潜在故障和异常情况，包括设备损坏、性能下降，并将数据传输至所述数据分析模块；

所述数据分析模块用于对经过所述故障检测模块识别的数据进行深入分析，用以确定故障的原因、影响范围以及解决方案，通过模型构建，根据历史数据和算法预测未来可能发生的故障情况，并将分析处理后的数据传输至所述数据存储模块；

所述数据存储模块用于接收和存储经过数据分析模块处理的数据，并用于后续的查询、回溯和分析；

所述实时报警与反馈模块用于当监测到数字能源空压站存在故障或异常情况时，实时生成警报信号并向相关人员发送通知以采取应急措施。

2.根据权利要求1所述的一种数字能源空压站的故障监测系统，其特征在于，所述数据采集模块设有传感器，所述传感器包括图像传感器、温度传感器、压力传感器和流量传感器，分别用于采集图像数据、温度数据、压力数据和流量数据。

3.根据权利要求1所述的一种数字能源空压站的故障监测系统，其特征在于，所述故障监测模块包括故障诊断单元和故障诊断知识库单元；

所述故障诊断单元用于对收集到的数据进行故障检测和诊断，通过比较实际数据与预期的工作状态，识别潜在异常情况；

所述故障诊断知识库单元用于存储各种设备故障的知识和规则。

4.根据权利要求3所述的一种数字能源空压站的故障监测系统，其特征在于，所述故障诊断单元设有规则引擎算法和异常值检测算法；

所述规则引擎算法的构建方法如下：

收集数据：通过所述数据采集模块，收集与空压机运行状态和性能有关的数据；

定义规则：基于专业知识和空压机的运行原理，制定一组规则；

建立规则库：将制定的规则整理成规则库的形式，并存储在所述故障诊断知识库单元中；

实时监测和判断：将数据与所述故障诊断知识库单元中的规则进行比对，判断是否有故障发生；

触发动作：如果其中一个规则的条件被满足，规则引擎将触发相应的动作，包括发出警报、通知维修人员或记录日志。

5.根据权利要求3所述的一种数字能源空压站的故障监测系统，其特征在于，所述故障诊断知识库单元包含以下内容：

故障类型分类用于将故障分为不同的类型；

故障原因分类用于对于每种故障类型，将故障的原因进行分类；

规则和知识库用于存储不同故障类型和原因的规则和知识，每个规则描述了对应情况下的特定故障情况、条件和建议的操作，规则基于领域专家的经验和知识构建；

特征和指标用于定义诊断故障的特征、指标和阈值。

6.根据权利要求1所述的一种数字能源空压站的故障监测系统，其特征在于，所述数据分析模块设有贝叶斯网络算法和机器学习算法。

7.根据权利要求6所述的一种数字能源空压站的故障监测系统，其特征在于，所述贝叶斯网络算法用于分析并找出故障传播路径和影响因素；

所述机器学习算法基于时间序列预测模型构建，用于从历史数据中学习模式，预测未来可能的故障情况。

8.根据权利要求2所述的一种数字能源空压站的故障监测系统，其特征在于，还包括用户界面模块，用于显示实时数据、故障诊断结果、报警信息和建议的解决方案。

9.根据权利要求8所述的一种数字能源空压站的故障监测系统，其特征在于，还包括传感器网络，传感器网络设置在空压站设备上，所述数据采集模块设置在所述传感器网络上；

还包括中央监测系统，所述故障监测模块、所述数据分析模块、所述数据存储模块、所述实时报警与反馈模块和所述用户界面模块设置在所述中央监测系统中；

所述传感器网络与所述中央监测系统无线通信连接。

10.一种数字能源空压站的故障监测方法，其特征在于，所述方法应用于如权利要求1-9任一项所述的一种数字能源空压站的故障监测系统，包括以下步骤：

使用数据采集模块中的传感器，分别采集数字能源空压站运行过程中的图像数据、温度数据、压力数据和流量数据；

对采集到的数据在故障监测模块中进行实时分析，通过故障诊断单元和故障诊断知识库单元，对不同类型的故障和原因进行分类和判断；

将经过故障监测模块识别的数据传输至数据分析模块，在数据分析模块中，利用贝叶斯网络算法和机器学习算法分析对数据进行分析；

将经过数据分析模块处理的数据存储至数据存储模块中；

当监测到数字能源空压站存在故障或异常情况时，实时生成警报信号，并通过实时报警与反馈模块向相关人员发送通知；

通过用户界面模块，将实时数据、故障诊断结果、报警信息和建议的解决方案显示给操作人员；

通过无线通信，将传感器网络中采集到的数据传输至中央监测系统。