CN117740083B - 一种搅拌器故障监测方法、系统、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种搅拌器故障监测方法、系统、设备及存储介质,涉及设备监测的技术领域,其方法包括获取搅拌器的运行参数和设备类型,运行参数为搅拌器在运行过程中产生的数据;提取运行参数中的异常值;确定与设备类型对应的参数对比库;根据参数对比库和异常值,确定搅拌器的运行状态。本申请实现了对潜水搅拌器运行状态的实时监控。
Description
技术领域
本申请涉及设备监测的技术领域,尤其是涉及一种搅拌器故障监测方法、系统、设备及存储介质。
背景技术
潜水搅拌器是污水厂三大核心设备之一,在污水厂的运行过程中,搅拌器可以混合污水悬浮液,达到强化均质效果、防止污泥沉淀的目的,是污水厂运行的重要保障。在污水厂中,搅拌器主要应用于均质池、厌氧池、缺氧池、好氧池、污泥池等,是污水厂除水泵、风机之外必不可少的重要设备。
潜水搅拌器属于水下设备,运行工况十分复杂,污水池的污水化学性质复杂,腐蚀性大,难以及时了解潜水搅拌器的工作状态,导致搅拌器的运行维护难度升高。
潜水搅拌器的故障主要集中在漏水、漏油、过载等,目前,对潜水搅拌器的故障监测主要是采用干触点传感器,例如,漏水传感器、温度传感器、湿度传感器等。使用干触点传感器只有在事故发生后才能报警,导致维修难度高、维护成本高。
发明内容
为了实现对潜水搅拌器的运行状态的实时监控,本申请提供了一种搅拌器故障监测方法、系统、设备及存储介质。
在本申请的第一方面,提供了一种搅拌器故障监测方法。该方法包括:
获取搅拌器的运行参数和设备类型,运行参数为搅拌器在运行过程中产生的数据;
提取运行参数中的异常值;
确定与设备类型对应的参数对比库;
根据参数对比库和异常值,确定搅拌器的运行状态。
由以上技术方案可知,获取搅拌器的运行参数和设备类型之后,首先提取运行参数的异常值,然后确定与设备类型对应的参数对比库,继而将异常值和参数对比库进行匹配,确定搅拌器的运行状态,通过提取运行参数中的异常值,在一定程度上降低了故障分析的计算量,并且通过确定设备类型对应的参数对比库,可以提高搅拌器运行状态的准确性,最终实现了对潜水搅拌器的运行状态的实时监控。
在一种可能的实现方式中,提取运行参数中的异常值,包括:
获取搅拌器的运行参数曲线,运行参数曲线为指定时间段内运行参数形成的数据曲线;
判断运行参数是否大于运行参数曲线中的最大值或小于运行参数中的最小值;
若是,则运行参数为异常值。
由以上技术方案可知,通过将运行参数曲线中的最大值或最小值和运行参数进行比较,初步确定运行参数是否异常,而不是将所有的运行参数都作为异常值进行判断,减少了一定的计算量,提高了对搅拌器运行状态判断的效率。
在一种可能的实现方式中,运行参数包括搅拌器的温度数据、湿度数据、振动数据、电流数据和电压数据;异常值与运行参数中至少一种数据对应;
根据参数对比库和异常值,确定搅拌器的运行状态,包括:
将异常值所在的运行参数分别与参数对比库中对应的数据范围进行比对,确定搅拌器的运行状态。
由以上技术方案可知,将异常值和参数对比库中的数据范围进行比对,确定搅拌器的运行状态,实现了对搅拌器运行状态的是监控。
在一种可能的实现方式中,参数对比库通过以下方式得到:
获取污水厂中所有类型搅拌器的历史数据,历史数据包括历史运行参数、历史故障类型和历史设备类型;
根据历史设备类型和历史故障类型,对历史运行参数进行分类;
对每一类的历史运行参数进行数据分析,确定参数对比库。
由以上技术方案可知,通过对所有搅拌器的历史数据进行分析,得到搅拌器的不同故障对应的参数特征,并形成参数对比库,以便于对搅拌器实时获取到的运行参数进行判断,达到确定搅拌器运行状态的效果。
在一种可能的实现方式中,历史运行参数为多组历史运行参数,每组历史运行参数的数据属性不同;
对每一类的历史运行参数进行数据分析,确定参数对比库,包括:
分别对每一类中每一组历史运行参数进行分析,确定每一组历史运行参数的离散程度;
根据每一组历史运行参数的离散程度,确定历史运行参数的数据属性对应的数据范围;
根据多个数据范围,确定参数对比库。
由以上技术方案可知,通过对历史数据进行分类、分组,提高对历史数据分析的准确性,同时对每一组历史运行参数的离散程度进行判断,确定对应的数据范围,进一步提高了参数对比库中数据范围的准确度。
在一种可能的实现方式中,根据每一组历史运行参数的离散程度,确定历史运行参数的数据属性对应的数据范围,包括:
当离散程度在预设的离散范围内时,每一组历史运行参数中的最大值和最小值组成数据属性对应的数据范围;
当离散程度不在预设的离散范围内时,剔除每一组历史运行参数中的最大值和/或最小值;
遍历每一组历史运行参数中的最大值和/或最小值,直到历史运行参数的离散程度在预设的离散范围内,则将历史运行参数中的最大值和最小值作为数据属性对应的数据范围。
在本申请的第二方面,提供了一种搅拌器故障监测系统。该系统包括温度传感器、湿度传感器、振动传感器、电流传感器、电压传感器、数据传输设备和数据处理设备,温度传感器、湿度传感器、振动传感器、电流传感器和电压传感器均与数据传输设备连接,数据传输设备与数据处理设备连接;
温度传感器,用于检测搅拌器的温度;
湿度传感器,用于检测搅拌器的湿度;
振动传感器,用于检测搅拌器的振动情况;
电流传感器,用于检测搅拌器工作时的电流;
电压传感器,用于检测搅拌器工作时的电压;
数据传输设备,用于向数据处理设备发送获取到的搅拌器的温度、湿度、振动情况、电流和电压;
数据处理设备,用于执行本申请的第一方面的方法。
在本申请的第三方面,提供了一种搅拌器故障监测设备。该设备包括:
数据获取模块,用于获取搅拌器的运行参数和设备类型,运行参数为搅拌器在运行过程中产生的数据;
异常提取模块,用于提取运行参数中的异常值;
对比库确定模块,用于确定与设备类型对应的参数对比库;
状态确定模块,用于根据参数对比库和异常值,确定搅拌器的运行状态;所述运行参数包括所述搅拌器的温度数据、湿度数据、振动数据、电流数据和电压数据;所述异常值与所述运行参数中至少一种数据对应;所述根据所述参数对比库和所述异常值,确定所述搅拌器的运行状态,包括:将所述异常值所在的运行参数分别与所述参数对比库中对应的数据范围进行比对,确定所述搅拌器的运行状态。
在本申请的第四方面,提供了一种电子设备。该电子设备包括:存储器和处理器,所述存储器上存储有计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现如以上所述的方法。
在本申请的第五方面,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述程序被处理器执行时实现如根据本申请的第一方面的方法。
综上所述,本申请包括以下至少一种有益技术效果:
通过提取运行参数中的异常值,在一定程度上降低了故障分析的计算量,并且通过确定设备类型对应的参数对比库,可以提高搅拌器运行状态的准确性,最终实现了对潜水搅拌器的运行状态的实时监控;
通过将运行参数曲线中的最大值或最小值和运行参数进行比较,初步确定运行参数是否异常,而不是将所有的运行参数都作为异常值进行判断,减少了一定的计算量,提高了对搅拌器运行状态判断的效率;
通过对所有搅拌器的历史数据进行分析,得到搅拌器的不同故障对应的参数特征,并形成参数对比库,以便于对搅拌器实时获取到的运行参数进行判断,达到确定搅拌器运行状态的效果。
附图说明
图1是本申请提供的搅拌器故障监测系统的结构示意图。
图2是本申请提供的搅拌器故障监测方法的流程示意图。
图3是本申请提供的搅拌器故障监测设备的结构示意图。
图4是本申请提供的电子设备的结构示意图。
图中,11、温度传感器;12、湿度传感器;13、振动传感器;14、电流传感器;15、电压传感器;16、数据传输设备;17、数据处理设备;201、数据获取模块;202、异常提取模块;203、对比库确定模块;204、状态确定模块;301、CPU;302、ROM;303、RAM;304、I/O接口;305、输入部分;306、输出部分;307、存储部分;308、通信部分;309、驱动器;310、可拆卸介质。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
另外,本文中术语“和/或”,仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。另外,本文中字符“/”,如无特殊说明,一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
目前,对污水厂中搅拌器的故障监测或故障报警主要依靠搅拌器中设置的湿度传感器和温度传感器,并且上述温度传感器和湿度传感器是干触点,通过电气连接实现报警功能,当温度过高或者湿度过大时,干触点接通实现报警,同时停止搅拌器的运行。
使用干触点传感器进行搅拌器的故障监测,不能实现对搅拌器运行状态实时监测。在搅拌器运行状态由于外界影响或内部问题发生变化的初期,不能及时了解搅拌器运行状态的变化,只能等到搅拌器出现过热或者漏水的问题时才会报警。并且搅拌器过热或漏水状态只有在温度达到一定值或湿度达到一定值的情况下传感器才会报警。与此同时,由于传感器本身的质量问题,会存在意外报警的情况,导致搅拌器不能运行,影响污水厂整体的运行,所以部分污水厂会切断传感器的报警信号,致使传感器不影响搅拌器的运行,也就避免了由于意外报警造成搅拌器无法运行的情况,同时也会导致搅拌器没有任何的保护机制。
基于前述内容,目前对于搅拌器的监测存在不能提前预警、不能对搅拌器的健康情况作出判断的问题,也没有实现对搅拌器的全方位监控,会导致搅拌器的维护成本增加。
下面结合说明书附图对本申请实施例作进一步详细描述。
图1为本申请实施例提供的一种搅拌器故障监测系统,上述搅拌器故障监测系统包括温度传感器、湿度传感器、振动传感器、电流传感器、电压传感器、数据传输设备和数据处理设备,温度传感器、湿度传感器、振动传感器、电流传感器和电压传感器均与数据传输设备连接,数据传输设备与数据处理设备连接。温度传感器用于检测搅拌器的温度并通过数据传输设备向数据处理设备发送对应的温度数据。湿度传感器用于检测搅拌器的湿度并通过数据传输设备向数据处理设备发送对应的湿度数据。振动传感器用于检测搅拌器的振动情况并通过数据传输设备向数据处理设备发送对应的振动数据。电流传感器用于检测搅拌器工作时的电流并通过数据传输设备向数据处理设备发送对应的电流数据。电压传感器用于检测搅拌器工作时的电压并通过数据传输设备向数据处理设备发送对应的电压数据。数据传输设备用于接收传感器传输的数据并向数据处理设备发送获取到的温度数据、湿度数据、振动数据、电流数据和电压数据。数据处理设备接收到数据传输设备发送来的数据后,对数据进行分析、判断及展示,及时反映搅拌器的运行状态。
在本申请提供的实施例中,上述数据传输设备可以是485总线,上述数据处理设备包括4G网关,传感器的数据可以通过485总线和4G网关传输到数据处理设备。数据传输设备也可以是数传电台,在本申请的其他实施方式中,也可以使用其他能够实现数据传输的设备,对此不做限定。上述数据处理设备可以为服务器、计算机等终端设备。
本申请实施例提供一种搅拌器故障监测方法,上述方法在上述数据处理设备中运行,以实现对搅拌器的运行状态进行监测的效果。上述方法的主要流程描述如下。
如图2所示:
步骤S101:获取搅拌器的运行参数和设备类型。
具体的,上述运行参数为搅拌器在运行过程中产生的数据,运行参数包括温度数据、湿度数据、振动数据、电流数据和电压数据。在本申请提供的实施例中,运行参数是每个时刻获取到的温度值、湿度值、振动值、电流值和电压值。可以理解的是,在不同的工况下,使用的搅拌器是不同的。例如,在氧化沟、缺氧池中,一般会使用大桨叶的低速推流器。在厌氧池、调节池等阶段,为预防污泥沉淀会使用高速潜水搅拌机。在混凝、絮凝阶段,会使用立式搅拌机。主要作用是完成絮凝阶段的搅拌,促进污泥有效沉淀。其中,高速潜水搅拌机、低速推流器和立式搅拌机就属于不同设备类型的搅拌器,针对立式搅拌器,由于使用的桨叶数量的不同,还可以细分为不同类型的搅拌器,对于高速潜水搅拌机等其他搅拌器而言,也会因为桨叶的大小、数量等细分为不同类型的搅拌器。
步骤S102:提取运行参数中的异常值。
具体的,获取搅拌器的运行参数曲线,运行参数曲线为指定时间段内运行参数形成的数据曲线。可以理解是,每一个时刻获取运行参数对应的值,而在一个时段内,运行参数的值会形成对应的运行参数曲线,运行参数曲线的横轴为时间,纵轴为运行参数在不同时刻对应的值。上述指定时间段为当前时刻前预设时间段内形成的曲线。例如,预设时间段为10分钟,那指定时间段的运行参数曲线就是当前时刻前十分钟时间内形成的运行参数曲线。
进一步地,判断运行参数是否大于上述运行参数曲线中的最大值或小于上述运行参数中的最小值;若是,则上述运行参数为异常值。若否,则继续更新运行参数曲线,并获取下一个时刻对应的运行参数进行判断。可以理解的是,如果对获取到的每个运行参数都进行异常判断,那计算量会成倍增加,但是在搅拌器正常运行的过程中,运行参数是一定范围内波动的,只有当运行参数产生较大波动,即大于最近的运行参数曲线中的所有数值或小于最近的运行参数曲线中的所有数值时,才可能会发生异常,所以在这种情况下,才需要进行搅拌器运行状态的确定,以减少不必要的数据分析计算。
步骤S103:确定与设备类型对应的参数对比库。
具体的,根据对搅拌器的历史数据进行分析,预存有多个参数对比库,每个参数对比库中的数据范围对应的搅拌器的设备类型均不相同。在一种具体的实施方式中,参数对比库的属性包括设备类型,根据需要判断的搅拌器的设备类型,调取对应的参数对比库。
上述参数对比库通过以下方式得到:
获取污水厂中所有类型搅拌器的历史数据,上述历史数据包括历史运行参数、历史故障类型和历史设备类型。上述历史运行参数中包括搅拌器运行过程中的电流、电压、温度、湿度和振动等数据,上述历史故障类型为每一组历史运行参数对应的故障情况,例如,历史故障类型包括正常运行、电流过载、设备进水等故障。上述历史设备类型是指历史数据对应的搅拌器的设备类型。
进一步地,根据上述历史设备类型和上述历史故障类型,对历史运行参数进行分类;对每一类的历史运行参数进行数据分析,确定参数对比库。上述历史运行参数为多组历史运行参数,每组历史运行参数的数据属性不同。例如,电流、电压、温度、湿度和振动的数据属性就均不同,即电流的数据为一组历史运行参数,同理可知,电压、温度、湿度和振动的数据各为一组。
通过前述内容可知,所有的历史运行参数,首先根据历史设备类型和历史故障类型分为一类,每一类数据中有根据数据属性的不同分为多组。例如,以历史设备类型、历史故障类型、电流数据和电压数据为一条数据,历史数据由多条数据组成,首先将历史设备类型和历史故障类型均相同的至少一条数据作为一类,然后再将这一类数据中的电流数据作为一组,电压数据作为另一组。
进一步地,分别对每一类中每一组历史运行参数进行分析,确定上述每一组历史运行参数的离散程度;根据每一组运行参数的离散程度,确定运行参数的数据属性对应的数据范围。上述离散程度可以反映某一组数据的差异程度,在具体的实施方式中,离散程度可以为标准差、极差、平均差等。当离散程度在预设的离散范围内时,每一组历史运行参数中的最大值和最小值组成上述数据属性对应的数据范围。例如,某一组历史运行参数为多个电流数据组成,计算这一组电流数据的极差,当极差在预设的离散范围内时,表示该组数据对应的历史故障类型的参数值较为集中,将这组数据中的最大值和最小值作为在该组数据对应的历史故障类型、历史设备类型的情况下的数据范围。即可以理解为,当电流数据在该数据范围内时,历史设备类型对应的搅拌器会存在历史故障类型对应的故障。
进一步地,当离散程度不在预设的离散范围内时,剔除每一组历史运行参数中的最大值和/或最小值;遍历上述每一组历史运行参数中的最大值和/或最小值,直到上述历史运行参数的离散程度在预设的离散范围内,则将历史运行参数中的最大值和最小值作为上述数据属性对应的数据范围。例如,当上述一组电流数据的极差不在预设的离散范围内时,表示该组数据的值较为分散,不能很好的反映该组数据对应的历史故障类型的故障。所以,从该组数据中剔除最大值和最小值,再次计算剔除后该组数据的离散程度,循环剔除和计算离散程度的过程,直到某一次剔除后,计算得到的离散程度在预设的离散范围内,此时表示该组数据的集中程度达到了预设的效果,将在预设的离散范围内的离散程度对应的该组数据中的最大值和最小值组成对应的数据范围。
在本申请提供的实施例中,每一次剔除数据时,同时剔除最大值和最小值,这样可以在最少的剔除次数内,得到离散程度在预设离散范围内的数据组。在其他实施方式中,可以每一次仅剔除最大值或最小值,这样可以使得到的数据范围的置信度更高。上述预设的离散范围为根据实际情况设定的。
当上述离散程度不在预设的离散范围内时,确定的数据范围并不能代表该组数据中的所有数据,所以要计算这个数据范围的置信度,当某个数据落入这个数据范围时,并不能准确的反映出搅拌器发生了对应的故障。上述置信度为剔除最值后离散程度符合要求时该组数据的数据个数和未剔除最值前该组数据的数据个数的比值。
步骤S104:根据参数对比库和异常值,确定搅拌器的运行状态。
具体的,上述异常值与上述运行参数中至少一种数据对应,例如,某一时刻,获取到电流数据、电压数据、温度数据、湿度数据和振动数据,异常值可以是该时刻的电流数据,也可以是电流数据和电压数据,也可以是该时刻的电流数据、电压数据、温度数据、湿度数据和振动数据。将上述异常值所在的运行参数分别与上述参数对比库中对应的数据范围进行比对,确定搅拌器的运行状态。上述异常值所在的运行参数是指该时刻获取到的所有运行参数,即电流数据、电压数据、温度数据、湿度数据和振动数据,然后将运行参数分别与参数对比库中对应的数据范围进行比对,当所有运行参数都确定了对应的数据范围后,所有数据范围对应的历史故障类型就是搅拌器的运行状态。例如,参数对比库中,有一组范围,包括电流数据范围、电压数据范围、温度数据范围、湿度数据范围和振动数据范围,上述异常值所在的运行参数都在这一组数据范围内,即电流数据在电流数据范围内、电压数据在电压数据范围内、温度数据在温度数据范围内、湿度数据在湿度数据范围内、振动数据在振动数据范围内,由于这一组范围对应的历史故障类型为设备进水,所以搅拌器的运行状态为设备进水。
在另一种实施方式中,可以对运行参数曲线直接进行分析得到搅拌器的运行状态。运行参数曲线包括振动曲线、温度曲线、湿度曲线、电流曲线和电压曲线。例如,当振动曲线的最大值和最小值的差值在预设的振动范围内时,表示振动曲线平稳即振动参数无异常,电流曲线中的最大值和最小值的差值在预设的电流范围内时,电流曲线为正常状态,当电流曲线中最大值和最小值的差值部在预设的电流范围内时属于异常状态。温度传感器可以采用灵敏度高的传感器,当温度曲线中的温度数据位于0°-60°时,表示搅拌器处于低温状态,当温度曲线中的温度数据位于60°-90°时,表示搅拌器为正常状态,当温度曲线中的温度数据位于90°-110°时,表示搅拌器为过热状态,当温度曲线中的温度数据位于110°-130°时,表示搅拌器处于故障状态,当温度曲线中的温度数据位于大于130°时,表示搅拌器已无法正常工作必须停机。在搅拌器的温度处于正常状态时,振动曲线平稳,表示搅拌器为正常状态,振动曲线不平稳,出现突发波峰即振动曲线的最大值和最小值的差值不在预设的振动范围内时,搅拌器的运行状态为预警状态。
本申请实施例提供一种搅拌器故障监测系统,参照图3,搅拌器故障监测系统包括:
数据获取模块201,用于获取搅拌器的运行参数和设备类型,运行参数为搅拌器在运行过程中产生的数据;
异常提取模块202,用于提取运行参数中的异常值;
对比库确定模块203,用于确定与设备类型对应的参数对比库;
状态确定模块204,用于根据参数对比库和异常值,确定搅拌器的运行状态;运行参数包括搅拌器的温度数据、湿度数据、振动数据、电流数据和电压数据;异常值与运行参数中至少一种数据对应;根据参数对比库和异常值,确定搅拌器的运行状态,包括:将异常值所在的运行参数分别与参数对比库中对应的数据范围进行比对,确定搅拌器的运行状态。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,所描述的模块的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
本申请实施例公开一种电子设备。参照图4,电子设备包括,包括中央处理单元(central processing unit,CPU)301,其可以根据存储在只读存储器(read-only memory,ROM)302中的程序或者从存储部分307加载到随机访问存储器(random access memory,RAM)303中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 303中,还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU 301、ROM 302以及RAM 303通过总线彼此相连。输入/输出(input/output,I/O)接口304也连接至总线。
以下部件连接至I/O接口304:包括键盘、鼠标等的输入部分305;包括诸如阴极射线管(cathode ray tube,CRT)、液晶显示器(liquid crystal display,LCD)等以及扬声器等的输出部分306;包括硬盘等的存储部分307;以及包括诸如局域网(local areanetwork,LAN)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分308。通信部分308经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器309也根据需要连接至I/O接口304。可拆卸介质310,诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等,根据需要安装在驱动器309上,以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分307。
特别地,根据本申请的实施例,上文参考流程图图1描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本申请的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在机器可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信部分308从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质310被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)301执行时,执行本申请的装置中限定的上述功能。
需要说明的是,本申请所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(erasable programmable read only memory,EPROM)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(compact disc read-only memory,CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中,计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:无线、电线、光缆、射频(radio frequency,RF)等等,或者上述的任意合适的组合。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解,本申请中所涉及的申请范围,并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案,同时也应涵盖在不脱离前述申请构思的情况下,由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中申请的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
Claims (6)
1.一种搅拌器故障监测方法,其特征在于,包括:
获取搅拌器的运行参数和设备类型,所述运行参数为所述搅拌器在运行过程中产生的数据;
提取所述运行参数中的异常值;
确定与所述设备类型对应的参数对比库;
根据所述参数对比库和所述异常值,确定所述搅拌器的运行状态;
所述运行参数包括所述搅拌器的温度数据、湿度数据、振动数据、电流数据和电压数据;所述异常值与所述运行参数中至少一种数据对应;
所述根据所述参数对比库和所述异常值,确定所述搅拌器的运行状态,包括:
将所述异常值所在的运行参数分别与所述参数对比库中对应的数据范围进行比对,确定所述搅拌器的运行状态;
所述参数对比库通过以下方式得到:
获取污水厂中所有类型搅拌器的历史数据,所述历史数据包括历史运行参数、历史故障类型和历史设备类型;
根据历史设备类型和所述历史故障类型,对所述历史运行参数进行分类;
对每一类的历史运行参数进行数据分析,确定参数对比库;
所述历史运行参数为多组历史运行参数,每组所述历史运行参数的数据属性不同;
所述对每一类的历史运行参数进行数据分析,确定参数对比库,包括:
分别对每一类中每一组历史运行参数进行分析,确定所述每一组历史运行参数的离散程度;
根据所述每一组历史运行参数的离散程度,确定所述历史运行参数的数据属性对应的数据范围;
根据多个所述数据范围,确定参数对比库;
所述根据所述每一组历史运行参数的离散程度,确定所述历史运行参数的数据属性对应的数据范围,包括:
当所述离散程度在预设的离散范围内时,所述每一组历史运行参数中的最大值和最小值组成所述数据属性对应的数据范围;
当所述离散程度不在预设的离散范围内时,剔除所述每一组历史运行参数中的最大值和/或最小值;
遍历所述每一组历史运行参数中的最大值和/或最小值,直到所述历史运行参数的离散程度在所述预设的离散范围内,则将所述历史运行参数中的最大值和最小值作为所述数据属性对应的数据范围。
2.根据权利要求1所述的搅拌器故障监测方法,其特征在于,所述提取所述运行参数中的异常值,包括:
获取所述搅拌器的运行参数曲线,所述运行参数曲线为指定时间段内所述运行参数形成的数据曲线;
判断所述运行参数是否大于所述运行参数曲线中的最大值或小于所述运行参数中的最小值;
若是,则所述运行参数为异常值。
3.一种搅拌器故障监测系统,其特征在于,包括温度传感器、湿度传感器、振动传感器、电流传感器、电压传感器、数据传输设备和数据处理设备,所述温度传感器、所述湿度传感器、所述振动传感器、所述电流传感器和所述电压传感器均与所述数据传输设备连接,所述数据传输设备与所述数据处理设备连接;
所述温度传感器,用于检测所述搅拌器的温度;
所述湿度传感器,用于检测所述搅拌器的湿度;
所述振动传感器,用于检测所述搅拌器的振动情况;
所述电流传感器,用于检测所述搅拌器工作时的电流;
所述电压传感器,用于检测所述搅拌器工作时的电压;
所述数据传输设备,用于向所述数据处理设备发送获取到的所述搅拌器的温度、湿度、振动情况、电流和电压;
所述数据处理设备,用于执行权利要求1-2中任意一项所述的方法。
4.一种搅拌器故障监测设备,其特征在于,包括:
数据获取模块,用于获取搅拌器的运行参数和设备类型,所述运行参数为所述搅拌器在运行过程中产生的数据;
异常提取模块,用于提取所述运行参数中的异常值;
对比库确定模块,用于确定与所述设备类型对应的参数对比库;
状态确定模块,用于根据所述参数对比库和所述异常值,确定所述搅拌器的运行状态;所述运行参数包括所述搅拌器的温度数据、湿度数据、振动数据、电流数据和电压数据;所述异常值与所述运行参数中至少一种数据对应;所述根据所述参数对比库和所述异常值,确定所述搅拌器的运行状态,包括:将所述异常值所在的运行参数分别与所述参数对比库中对应的数据范围进行比对,确定所述搅拌器的运行状态;所述参数对比库通过以下方式得到:获取污水厂中所有类型搅拌器的历史数据,所述历史数据包括历史运行参数、历史故障类型和历史设备类型;根据历史设备类型和所述历史故障类型,对所述历史运行参数进行分类;对每一类的历史运行参数进行数据分析,确定参数对比库;所述历史运行参数为多组历史运行参数,每组所述历史运行参数的数据属性不同;所述对每一类的历史运行参数进行数据分析,确定参数对比库,包括:分别对每一类中每一组历史运行参数进行分析,确定所述每一组历史运行参数的离散程度;根据所述每一组历史运行参数的离散程度,确定所述历史运行参数的数据属性对应的数据范围;根据多个所述数据范围,确定参数对比库;所述根据所述每一组历史运行参数的离散程度,确定所述历史运行参数的数据属性对应的数据范围,包括:当所述离散程度在预设的离散范围内时,所述每一组历史运行参数中的最大值和最小值组成所述数据属性对应的数据范围;当所述离散程度不在预设的离散范围内时,剔除所述每一组历史运行参数中的最大值和/或最小值;遍历所述每一组历史运行参数中的最大值和/或最小值,直到所述历史运行参数的离散程度在所述预设的离散范围内,则将所述历史运行参数中的最大值和最小值作为所述数据属性对应的数据范围。
5.一种电子设备,其特征在于,包括存储器和处理器,所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至2中任一种方法的计算机程序。
6.一种计算机可读存储介质,其特征在于,存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至2中任一种方法的计算机程序。
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Citations (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106354123A (zh) * | 2016-11-01 | 2017-01-25 | 武汉理工大学 | 基于物联网的大型机械设备故障自动检测系统 |
CN106647552A (zh) * | 2015-10-29 | 2017-05-10 | 富钧开发工程股份有限公司 | 污水处理监控系统 |
CN206563548U (zh) * | 2017-03-22 | 2017-10-17 | 武汉大学 | 用于潜水搅拌器叶轮的无线应变测量监测系统 |
CN107301884A (zh) * | 2017-07-24 | 2017-10-27 | 哈尔滨工程大学 | 一种混合式核电站故障诊断方法 |
WO2017210894A1 (zh) * | 2016-06-08 | 2017-12-14 | 东北大学 | 基于运行视频信息的一种电弧炉故障监测方法 |
CN110472671A (zh) * | 2019-07-24 | 2019-11-19 | 西安工程大学 | 基于多阶段的油浸式变压器故障数据预处理方法 |
CN112650132A (zh) * | 2021-01-12 | 2021-04-13 | 许昌德通振动搅拌科技股份有限公司 | 一种振动搅拌机远程监控方法及振动搅拌站远程监控系统 |
CN113392936A (zh) * | 2021-07-09 | 2021-09-14 | 四川英创力电子科技股份有限公司 | 一种基于机器学习的烤箱故障诊断方法 |
WO2022001060A1 (zh) * | 2020-07-03 | 2022-01-06 | 广州明珞装备股份有限公司 | 一种设备故障检测方法、系统、装置和存储介质 |
CN114418144A (zh) * | 2022-01-06 | 2022-04-29 | 合肥工业大学 | 一种除湿机故障分析方法及系统 |
CN114428479A (zh) * | 2022-01-22 | 2022-05-03 | 镇江鑫海自动化技术有限公司 | 一种沥青混凝土搅拌装置的计算机辅助设备维护系统 |
CN114934898A (zh) * | 2022-07-25 | 2022-08-23 | 启东市申力高压油泵厂 | 基于多模态参数的液压泵故障诊断分析系统 |
CN115480119A (zh) * | 2022-09-21 | 2022-12-16 | 国网湖南省电力有限公司 | 基于声信号和频繁项集挖掘的变压器异常监测方法及系统 |
CN115577588A (zh) * | 2022-10-14 | 2023-01-06 | 江苏大学 | 一种潜水搅拌机优化设计方法及优化设计平台 |
CN115683225A (zh) * | 2022-11-10 | 2023-02-03 | 杭州信之威信息技术有限公司 | 一种基于机器视觉的混凝土检测方法与装置 |
CN115793485A (zh) * | 2022-11-17 | 2023-03-14 | 聊城大学东昌学院 | 一种智能家居数字化控制系统及算法控制方法 |
CN116907893A (zh) * | 2023-07-17 | 2023-10-20 | 利得环境科技(北京)有限公司 | 一种潜水搅拌效果的评价系统及其方法 |
CN117213548A (zh) * | 2023-11-09 | 2023-12-12 | 达斯玛环境科技(北京)有限公司 | 一种搅拌效果评估方法、系统、设备及存储介质 |
-
2024
- 2024-02-19 CN CN202410183810.9A patent/CN117740083B/zh active Active
Patent Citations (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106647552A (zh) * | 2015-10-29 | 2017-05-10 | 富钧开发工程股份有限公司 | 污水处理监控系统 |
WO2017210894A1 (zh) * | 2016-06-08 | 2017-12-14 | 东北大学 | 基于运行视频信息的一种电弧炉故障监测方法 |
CN106354123A (zh) * | 2016-11-01 | 2017-01-25 | 武汉理工大学 | 基于物联网的大型机械设备故障自动检测系统 |
CN206563548U (zh) * | 2017-03-22 | 2017-10-17 | 武汉大学 | 用于潜水搅拌器叶轮的无线应变测量监测系统 |
CN107301884A (zh) * | 2017-07-24 | 2017-10-27 | 哈尔滨工程大学 | 一种混合式核电站故障诊断方法 |
CN110472671A (zh) * | 2019-07-24 | 2019-11-19 | 西安工程大学 | 基于多阶段的油浸式变压器故障数据预处理方法 |
WO2022001060A1 (zh) * | 2020-07-03 | 2022-01-06 | 广州明珞装备股份有限公司 | 一种设备故障检测方法、系统、装置和存储介质 |
CN112650132A (zh) * | 2021-01-12 | 2021-04-13 | 许昌德通振动搅拌科技股份有限公司 | 一种振动搅拌机远程监控方法及振动搅拌站远程监控系统 |
CN113392936A (zh) * | 2021-07-09 | 2021-09-14 | 四川英创力电子科技股份有限公司 | 一种基于机器学习的烤箱故障诊断方法 |
CN114418144A (zh) * | 2022-01-06 | 2022-04-29 | 合肥工业大学 | 一种除湿机故障分析方法及系统 |
CN114428479A (zh) * | 2022-01-22 | 2022-05-03 | 镇江鑫海自动化技术有限公司 | 一种沥青混凝土搅拌装置的计算机辅助设备维护系统 |
CN114934898A (zh) * | 2022-07-25 | 2022-08-23 | 启东市申力高压油泵厂 | 基于多模态参数的液压泵故障诊断分析系统 |
CN115480119A (zh) * | 2022-09-21 | 2022-12-16 | 国网湖南省电力有限公司 | 基于声信号和频繁项集挖掘的变压器异常监测方法及系统 |
CN115577588A (zh) * | 2022-10-14 | 2023-01-06 | 江苏大学 | 一种潜水搅拌机优化设计方法及优化设计平台 |
CN115683225A (zh) * | 2022-11-10 | 2023-02-03 | 杭州信之威信息技术有限公司 | 一种基于机器视觉的混凝土检测方法与装置 |
CN115793485A (zh) * | 2022-11-17 | 2023-03-14 | 聊城大学东昌学院 | 一种智能家居数字化控制系统及算法控制方法 |
CN116907893A (zh) * | 2023-07-17 | 2023-10-20 | 利得环境科技(北京)有限公司 | 一种潜水搅拌效果的评价系统及其方法 |
CN117213548A (zh) * | 2023-11-09 | 2023-12-12 | 达斯玛环境科技(北京)有限公司 | 一种搅拌效果评估方法、系统、设备及存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
基于LabVIEW和Web技术的水处理远程在线监控系统;熊伟丽 等;自动化仪表;20120820;第33卷(第08期);41-44页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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