一种节能高效环保污水设备的制作方法

本发明涉及污水处理领域，具体涉及一种节能高效环保污水设备。

背景技术：

现有的污水处理设备中，常用的污水过滤装置为沙石过滤器，沙石过滤器的体积较大，且过滤器的滤芯容易阻塞板结，导致过滤效果不佳，且板结后需要用大量清水进行反冲洗，反冲洗产生的污水需要再次进行过滤，造成污水处理设备的污水处理效率不高。尤其是对于有机污染物的净化处理效果非常差，经过处理的污水仍然无法达到再次利用的条件，造成了水资源的浪费，并且，污水处理设备中容易积聚大量的水垢，时间一长，影响污水处理效果，设备无法正常使用，甚至造成设备损坏。

技术实现要素：

针对上述问题，本发明提供一种节能高效环保污水设备。

本发明的目的采用以下技术方案来实现：

一种节能高效环保污水设备，包括具有进水口和出水口的箱体、以及箱体内设置的第一级过滤组件和第二级过滤组件；在所述出水口上设有抽水泵，在箱体顶端设有用于控制抽水泵的控制箱；所述箱体内部的底端设有排污口，在所述排污口上可拆卸地安装有堵头；所述箱体内壁涂敷有Al-Ni-Zn三元合金防垢层。

本发明的有益效果为：本污水处理装置设有两级污水过滤结构，集成度高，污水经过多级净化后，能够达到二次利用的条件，节约水源，节能环保；箱体内壁涂敷有防垢层，能够最大限度的减少水垢的产生，保证污水处理效果。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1本发明的整体结构示意图；

图2是故障检测装置的结构框图。

附图标记：

进水口1、出水口2、箱体3、第一级过滤组件4、第二级过滤组件5、抽水泵6、控制箱7、故障检测装置8、排污口9、振动信号采集模块101、信号降噪模块102、故障特征提取模块103、信号初步降噪单元104、信号二级降噪单元105、信号末级降噪单元106。

具体实施方式

结合以下实施例对本发明作进一步描述。

如图1所示的一种节能高效环保污水设备，包括具有进水口1和出水口2的箱体3、以及箱体3内设置的第一级过滤组件4和第二级过滤组件5；在所述出水口2上设有抽水泵6，在箱体3顶端设有用于控制抽水泵6的控制箱7；所述箱体3内部的底端设有排污口9，在所述排污口9上可拆卸地安装有堵头10；所述箱体3内壁涂敷有Al-Ni-Zn三元合金防垢层。

本污水处理装置设有两级污水过滤结构，集成度高，污水经过多级净化后，能够达到二次利用的条件，节约水源，节能环保。箱体3内壁涂敷有防垢层，能够最大限度的减少水垢等产生，保证污水处理效果。

优选地，所述第一级过滤组件4为活性炭吸附装置，所述第二级过滤组件5为静电吸附装置。

优选地，还包括用于对所述抽水泵6进行故障分析的故障检测装置8。

优选地，如图2所示，该故障检测装置8包括依次连接的振动信号采集模块101、信号降噪模块102和故障特征提取模块103。

优选地，所述振动信号采集模块101，用于利用加速度传感器采集抽水泵6在正常状态下及各种故障状态下运行时的原始振动信号。

优选地，所述信号降噪模块102包括信号初步降噪单元104、信号二级降噪单元105和信号末级降噪单元106，所述信号初步降噪单元104用于利用最小熵反褶积的自适应分析方法对原始振动信号进行初步降噪；所述信号二级降噪单元105用于对经过信号初步降噪单元104处理后的振动信号进行二次降噪；所述信号末级降噪单元106用于基于改进的综合经验模态(EEMD)算法对信号二级降噪后的振动信号进行末级降噪。

优选地，所述故障特征提取模块103用于提取降噪后的振动信号的故障特征信息，具体执行：

1)通过二阶循环自相关函数对降噪后的振动信号进行解调分析，获得二阶循环自相关函数；

2)对该二阶循环自相关函数进行时域切片，获得时域切片信号，从而提取出振动信号的故障特征信息。

其中，所述利用最小熵反褶积的自适应分析方法对原始振动信号进行初步降噪，包括：

1)采用范数衡量熵的大小，并把其作为目标函数，求目标函数的最大值，即为最优滤波器系数；

2)运用该最优滤波器系数对原始振动信号进行反褶积运算，得出滤波器系数；

3)使用得到的滤波器系数设计FIR滤波器对原始振动历史信号进行滤波。

在本实施例中，对采集的原始振动信号进行多次降噪，能够有效地消除噪声对数据的影响，从而有利于更精确地提高对抽水泵6进行故障分析的精度，其中采用最小熵反褶积的自适应分析方法和改进的综合经验模态(EEMD)算法相结合的方式对原始振动信号进行降噪，有效降低了原始振动信号中的噪声部分，能提高原始振动信号的信噪比，削弱噪声对综合经验模态(EEMD)分解后的微弱信号特征提取的干扰，进一步提高故障特征提取精度，从而有益于提高对抽水泵6的故障识别的精度。

优选地，所述信号二级降噪单元105具体执行：

1)对经过信号初步降噪单元104降噪的振动信号进行小波转换，得到不同频带上的振动信号，然后采用滑动窗技术对各频带上的振动信号进行分段处理，提取振动信号的时间序列W和Y，以及各段信号的小波系数其中g＝1，2，3…，为振动信号的频带数，m＝1，2，3…，为小波系数的序列，则各频带的功率谱密度可表示为|M(W,Y)|²，然后对功率谱密度进行一阶平滑处理，得到平滑后的振动信号θ(W,Y)；

2)设定第n个频带上振动信号中各段信号的阀值T，根据该阀值T对各段信号进行降噪，削除超出阀值T以外的振动信号，然后将降噪后的各段信号进行重构，之后进入信号末级降噪单元106进行进一步降噪处理；

在本实施例中，利用小波技术和滑动窗技术对振动信号进行降噪处理，并将降噪后的各段信号进行重构，使得各段噪声处理更加灵活准确，降噪效果更好。

优选地，所述第n个频带上振动信号中各段信号的阀值T由以下公式计算得到：

其中β为人为设定的阀值系数，θ_max(W,Y)和θ_min(W,Y)分别为平滑后的振动信号θ(W,Y)的最大值和最小值，为所述的各段信号的小波系数的中值的绝对值。

在本实施例中，各段信号的阀值能够根据振动信号中各频带的功率谱密度和小波系数自适应地进行调整，使得降噪更加准确，且不受振动信号长度的影响，有利于实现针对抽水泵6的故障的精确识别，确保污水设备的健康运作。

优选地，所述平滑后的振动信号采用以下经过优化的平滑公式得到：

其中，θ(W,Y)表示时间序列为W和Y的振动信号，θ(W-1,Y)为时间序列为W-1和Y的振动信号，设定θ(0,Y)＝0，β为阀值系数，N为采用的窗函数的长度，|M(W,Y)|²为振动信号θ(W,Y)所对应频带的功率谱密度。

在本实施例中，采用优化的平滑公式进行振动信号的平滑处理，该公式不仅考虑了阀值系数的影响，也考虑了窗函数的长度的影响，使得该平滑处理更精确，适用范围更广。

优选地，所述基于改进的综合经验模态(EEMD)算法对二级降噪后的振动信号进行末级降噪，包括：

(1)设定高低频的分界线，采用经验模态分解的自适应时频分析方法(EMD)将初步降噪后的原始振动信号按高低频分解成不同的固有模态函数；

(2)对所得的固有模态函数进行傅里叶变换，获得多个含有高频成分的固有模态函数和多个含有低频成分的固有模态函数，将多个含有高频成分的固有模态函数组合成新的本征模态函数C_H，将多个含有低频成分的固有模态函数组合成新的本征模态函数C_L：

式中，C₁,C₂,…,C_a表示含有高频成分的固有模态函数，C_1+a,C_2+a,…,C_b表示含有低频成分的固有模态函数，a是含有高频成分的固有模态函数的最大层数，b是含有低频成分的固有模态函数的最大层数；

(3)对本征模态函数C_H、C_L分别进行综合经验模态(EEMD)分解，提取敏感的固有模态函数。

其中对本征模态函数C_L进行综合经验模态(EEMD)分解时选取的整合次数为100，选取的白噪声幅值为[0.2,0.6]；对本征模态函数C_H进行综合经验模态(EEMD)分解时选取的整合次数为100，选取的白噪声幅值满足：

式中，E_n为选取的白噪声的能量标准差，E_h为原始振动信号的最优高频成分的能量标准差，其中最优高频成分为与原始振动信号相关性最大的固有模态函数；

其中，通过下式计算固有模态函数与原始振动信号的相关性：

式中，relativeR_i(j)表示R_i(j)与原始振动信号的相关性，M为原始振动信号的采样点数，x₀(j)表示第j个原始振动信号，R_i(j)表示与第j个原始振动信号对应的第i个固有模态函数，k表示与第j个原始振动信号对应的固有模态函数的数量，为原始振动信号的均值。

本优选实施例通过将多个高频成分叠加组合成新的本征模态函数C_H，将多个低频成分叠加组合成新的本征模态函数C_L，避免了EMD中的模态混叠现象，提高了综合经验模态(EEMD)的分解精度，为下一步的故障特征提取打下基础；此外，采用上述方式对白噪声幅值进行优化，提高了综合经验模态(EEMD)的分解精度，利于下一步对抽水泵6的故障特征提取。

根据上述实施例，发明人进行了一系列测试，以下是进行测试得到的实验数据：

上述实验数据表明，本发明能够精确、快速地对抽水泵6进行故障检测和维修，确保污水设备的正常运行。

最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，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实质和范围。