一种基于物联网的水泵泵组智能监控与故障预警方法
【专利摘要】本发明属于流体机械智能诊断技术领域，具体公开了一种基于物联网的水泵泵组智能监控与故障预警方法。技术方案为：搭建水泵泵组试验台；采用触摸屏作为现场监控设备，PC机作为监测平台，采用数据采集模块采集各个传感器的信号，触摸屏和PC机实时读取数据采集模块的数据，并对数据进行存储和备份；采用HMI设计水泵泵组物联网监控系统，实现基于物联网的水泵泵组远程智能监控；对水泵泵组的监控信号进行实时数据分析，运行诊断及故障预警。本发明将物联网技术、频谱分析技术和故障诊断技术有效结合起来，实现了各种离心泵、混流泵、轴流泵、潜水电泵等水泵泵组故障的早期预警，使其安全可靠运行。
【专利说明】
-种基于物联网的水累累组智能监控与故障预譬方法
技术领域
[0001] 本发明属于流体机械智能诊断技术领域，特指设及一种基于物联网的水累累组智 能监控与故障预警方法。
【背景技术】
[0002] 目前物联网技术已经在各行各业得到了不同程度的应用，但整体来说我国的物联 网技术及产业链仍处于探索阶段，整个技术架构和产业模式尚未形成，尤其是在水累领域。 基于物联网的水累累组智能监控与故障预警，就是把水累机组通过信息传感设备与互联网 连接起来进行信息交换，采用物联网技术、监控和故障诊断技术对水累累组实行在线实时 检测，为水累累组的运行状态提供实时、直观的数据监控与诊断分析，对可能出现的轴振、 轴承溫升、叶轮损坏、驼峰等故障提前预警，从而使水累累组安全、可靠、经济运行。
[0003] 目前，基于物联网的水累累组智能监控与故障预警方法还不成熟，如:数字技术与 应用《基于物联网技术的机累群智能监测与诊断》(2013年第5期)采用物联网技术与智能诊 断分析技术对一离屯、累机组的振动和溫度数据进行智能监测与诊断，并根据异常状况给出 了报警提示和检修建议，但该论文仅提出了一种基于物联网的智能预知维修诊断控制策略 及系统；油气田地面工程《基于物联网技术的螺杆累运行状态数据远传系统》（2014年第9 期）W电参数诊断法为基础，提出了一种基于物联网技术的螺杆累采油数据远传系统，但该 论文仅适用于螺杆累机组；发明专利《基于物联网的机累群自动诊断方法》（申请号： 201510081825.5)介绍了一种基于物联网的机累群自动诊断方法，包含数据采集与存储、数 据分析与处理、专家系统诊断=部分，但该专利采用的是故障专家系统推理机实现自诊断 推理过程，推理效率低，非通用，且依赖于已有的经验;发明专利《一种基于物联网的多级深 井潜水累》（申请号：201410330695.x)介绍了一种具备物联网功能、功能高度集成、能与基 站或监控中屯、实时双向通讯的多级深井潜水累，但该专利功能比较单一，仅适用于多级深 井潜水累；实用新型专利《一种基于物联网的消防累智能监控装置》（申请号： 201020593508.4)介绍了一种基于物联网的消防累智能监控装置，该专利适用范围比较单 一，仅适用于消防累，且该装置仅包含智能监控功能，没有故障诊断功能。
【发明内容】
[0004] 针对上述现有智能监控及故障诊断方法中存在的问题，本发明旨在提供一种基于 物联网的水累累组智能监控与故障预警方法。
[0005] 为达到W上目的，采用如下技术方案：
[0006] 采用触摸屏作为现场监控设备，PC机作为监测平台，采用数据采集模块采集各个 传感器的信号，将采集的信号进行数据转换，触摸屏和PC机实时读取数据采集模块的数据， 并对数据进行存储和备份;基于丽I设计水累累组物联网监控系统；采用微弱信号处理技 术、频谱分析和多信息源多级融合方式等相结合的方法对水累长期运行中可能存在的轴 振、轴承溫升、叶轮损坏、驼峰等故障进行信号提取、诊断和预测评估，对可能出现的故障发 出预警通知，并通过声音、短信和邮件等方式进行早期故障预警。
[0007] -种基于物联网的水累累组智能监控与故障预警方法，其具体步骤如下：
[0008] (1)搭建水累累组试验台，所述水累累组试验台安装有水累振动传感器，光电式传 感器或感应式传感器，累组出口管路系统上安装有满轮流量计或电磁流量计;累进、出口管 路上分别安装有压力传感器;轴承箱上安装有轴承溫度传感器；电机底座上安装有轴振传 感器;电机上安装有电机溫度传感器、电机振动传感器；
[0009] 由光电式传感器或感应式传感器测量得到累组转速n，由累组出口管路系统上的 满轮流量计或电磁流量计测量得到流量Q，由累进、出口管路上的压力传感器测量得到累组 进、出口压力。
[0010] 轴承溫度和电机溫度由溫度传感器测量得到，电机振动、水累振动及轴振由振动 传感器测量得到。
[0011] (2)采用触摸屏作为现场监控设备，PC机作为监测平台，采用数据采集模块采集步 骤(1)中各个传感器的信号;对采集的信号进行数据转换，触摸屏和PC机实时读取数据采集 模块的数据;对各个传感器测量得到的流量、压力、转速、溫度、振动数据和通过计算得到的 扬程、功率、效率进行存储和备份；
[0012] 所述的将采集的信号进行数据转换的方式为:光电式传感器或感应式传感器、满 轮流量计或电磁流量计、压力传感器、溫度传感器和振动传感器，发出的都是4~20mA的电 流信号，运些模拟量信号通过化C进行A/D转换成数字量进入化C内存。
[OOK]所述扬程H由公J
十算得到，其中，Pi为累组进口压力，Pd为累组出 口压力，P为水累输送介质的密度，g为重力加速度，g = 9.8，A Z为累出口与进口之间的位 差；
[0014] 若步骤（1)中基于电测法搭建水累累组试验台，步骤(2)中采用电测法，则测量出 =相电动机的空载损耗，绘制出=相电动机空载特性曲线，并分离出铁耗和机械耗;计算出 负载试验后的=相电动机输出功率，即水累的输入功率P;
[0015] 若步骤（1)中基于扭矩法搭建水累累组试验台，步骤(2)中则根据直接测量的扭矩 M，计算出水累的输入功^
其中，n为累组转速，M为累的扭矩。
[0016] 所述效率n由公式n=pg卵/P计算得到，其中，P为水累输送介质的密度，Q为流量，H 为扬程，P为水累的输入功率。
[0017] (3)采用HMI设计水累累组物联网监控系统，系统利用化C实现对水累累组的过程 控制，实时监控流量、压力、转速、扬程、功率、效率、溫度、振动数据;通过VNC远程监控。
[0018] 所述VNC远程监控的方式为:在水累累组物联网监控系统的内网中架设一台VNC服 务器，并设定认证密码;通过移动设备(手机、笔记本电脑等)登录互联网连接VNC服务器，从 而实现水累累组监控系统的远程监控;若没有互联网，则在水累累组附近通过组建无线局 域网，手机App端在局域网范围内实现无线监控。
[0019]所述的传感器均是DC24V供电、4~20mA电流信号输出的，W避免采集的信号受到 电磁干扰。
[0020] 所述的VNC服务器和移动设备之间的通讯数据必须进行加密处理，W确保数据安 全。
[0021] (4)对水累累组的监控信号进行实时数据分析，运行诊断及故障预警，具体步骤 为：
[0022] a、对水累累组的监控信号:流量、压力、转速、扬程、功率、效率、溫度、振动，进行实 时数据分析及频谱分析，并W图表的形式显示在水累累组物联网监控系统中，W便用户在 移动设备(手机或笔记本电脑)直接查看。
[0023] b、基于监测的流量、压力、转速、扬程、功率、效率、溫度、振动等信号，采用微弱信 号处理技术、频谱分析技术和多信息源多级融合方式等相结合的方法对水累长期运行中可 能存在的轴振、轴承溫升、叶轮损坏、驼峰等故障进行信号提取、诊断和预测评估，对可能出 现的故障发出预警通知，并通过声音、短信和邮件等方式进行早期故障预警。
[0024] 本发明的有益效果为：
[0025] (1)将物联网技术、频谱分析技术和故障诊断技术有效结合起来，实现了故障的早 期预警，使得水累累组安全、可靠运行。
[0026] (2)适用范围广，不仅适用于单级和多级离屯、累累组的智能监控与故障预警，还适 用于混流累、轴流累、潜水电累等累组的智能监控与故障预警。
[0027] (3)在线实时诊断水累累组可能出现的故障，为及时维修提供了技术支持，减少了 维修成本。
【附图说明】
[0028] 图1为一种基于物联网的水累累组智能监控与故障预警方法的流程图；
[0029] 图2为搭建的水累累组试验台示意图；
[0030] 附图标记说明：
[0031 ] 1-模型累，2-出口压力传感器，3-水累振动传感器，4-轴承溫度传感器，5-光电式 传感器，6-S相异步电动机，7-电机振动传感器，8-电机溫度传感器，9-电磁流量计，10-出 口闽阀，11-水箱，12-进口闽阀，13-水累累组物联网监控系统，14-进口压力传感器。
【具体实施方式】
[0032]下面结合附图W及具体实施例对本发明作进一步的说明，但本发明的保护范围并 不限于此。
[00削实施例；
[0034] 一台比转数为73的离屯、累，其设计流量为Qd = 27m3/h，设计扬程出=1 Im，转速n = 1450r/min〇
[0035] (1)搭建基于电测法的水累试验台，如图2所示。测量出S相电动机的空载损耗，绘 制出=相电动机空载特性曲线，并分离出铁耗和机械耗，分离出的铁耗和机械耗分别为 356.93W和121.47W。
[0036] 累的转速n由光电式传感器测量得到，流量Q由累组出口管路系统上的电磁流量计 测量得到，进口压力Pi由累进口管路上的压力传感器测量得到，出口压力Pd由累出口管路上 的压力传感器测量得到。轴承溫度和电机溫度由溫度传感器测量得到，电机振动和累振动 由振动传感器测量得到。
[0037] 当累的流量Q = 27.72mVh、转速n = 1450r/min时，进口压力Pi = -4.2化化，出口压 力P。= 109.26化，轴承溫度为54.5°C，电机溫度为52.3 °C，电机振动速度为1.08mm/s，累振 动速度为〇.97mm/s。
[0038] (2)采用触摸屏作为现场监控设备，PC机作为监测平台，采用数据采集模块采集各 个传感器的信号，触摸屏和PC机实时读取数据采集模块的数据。
[0039] 对采集的信号进行数据转换。光电式传感器、电磁流量计、压力传感器、溫度传感 器和振动传感器，发出的都是4~20mA的电流信号，运些模拟量信号通过化C进行A/D转换成 数字量进入化C内存。
[0040] 扬程H由累的进口压力Pi和出口压力Pd计算得离
痒中P为水的密 度，g为重力加速度，g = 9.8, A Z为累出口与进口之间的位差;根据=相电动机空载的铁耗 和机械耗，计算出负载试验后的=相电动机输出功率，即水累的输入功率P;效率n由公式n =PgQH/P计算得到。
[0041 ]由上述公式可W计算出，当Q = 27.7m3/h、n = 1450;r/min时，H= 11.6m，P = 1517W，n = 57.6%。
[0042] 对上述流量、压力、转速、扬程、功率、效率、溫度、振动等数据进行实时存储和备 份。
[0043] (3)采用WEINVIEW的丽I设计水累累组物联网监控系统，系统利用化C实现对水累 累组的过程控制，实时监控流量、压力、转速、扬程、功率、效率、溫度、振动等数据。通过VNC 远程监控。在水累累组物联网监控系统的内网中架设一台VNC服务器，并设定认证密码。
[0044] 通过移动设备(手机、笔记本电脑等)登录互联网连接VNC服务器，从而实现水累累 组监控系统的远程监控。若没有互联网，则在水累累组附近通过组建无线局域网，手机App 端在局域网范围内实现无线监控。
[0045] 所述的传感器均是DC24V供电、4~20mA电流信号输出的，W避免采集的信号受到 电磁干扰。
[0046] 所述的VNC服务器和移动设备之间的通讯数据必须进行加密处理，W确保数据安 全。
[0047] (4)对水累累组的监控信号:流量、压力、转速、扬程、功率、效率、溫度、振动，进行 实时数据分析及频谱分析，并W图表的形式显示在水累累组物联网监控系统中，W便用户 在移动设备(手机、笔记本电脑等)直接查看。
[004引基于监测的流量、压力、转速、扬程、功率、效率、溫度、振动等信号，采用微弱信号 处理技术、频谱分析技术和多信息源多级融合方式等相结合的方法对水累长期运行中可能 存在的轴振、轴承溫升、叶轮损坏、驼峰等故障进行信号提取、诊断和预测评估，对可能出现 的故障发出预警通知，并通过声音、短信和邮件等方式进行早期故障预警。
[0049]所述实施例为本发明的优选的实施方式，但本发明并不限于上述实施方式，在不 背离本发明的实质内容的情况下，本领域技术人员能够做出的任何显而易见的改进、替换 或变型均属于本发明的保护范围。
【主权项】
1. 一种基于物联网的水栗栗组智能监控与故障预警方法，其特征在于， (1) 搭建水栗栗组试验台， 所述水栗栗组试验台安装有水栗振动传感器，光电式传感器或感应式传感器， 栗组出口管路系统上安装有涡轮流量计或电磁流量计； 栗进、出口管路上分别安装有压力传感器； 轴承箱上安装有轴承温度传感器； 电机底座上安装有轴振传感器； 电机上安装有电机温度传感器、电机振动传感器； (2) 采用触摸屏作为现场监控设备，PC机作为监测平台，采用数据采集模块采集步骤 (1)中各个传感器的信号;将采集的信号进行数据转换，触摸屏和PC机实时读取数据采集模 块的数据;对各个传感器测量得到的流量、压力、转速、温度、振动数据和通过计算得到的扬 程、功率、效率进行存储和备份； (3) 采用HMI设计水栗栗组物联网监控系统，系统利用PLC实现对水栗栗组的过程控制， 实时监控流量、压力、转速、扬程、功率、效率、温度、振动数据，通过VNC远程监控； (4) 对水栗栗组的监控信号进行实时数据分析，运行诊断及故障预警。2. 根据权利要求1所述一种基于物联网的水栗栗组智能监控与故障预警方法，其特征 在于，步骤(2)中，所述的将采集的信号进行数据转换的方式为:光电式传感器或感应式传 感器、涡轮流量计或电磁流量计、压力传感器、温度传感器和振动传感器，发出的都是4~ 20mA的电流信号，这些模拟量信号通过PLC进行A/D转换成数字量进入PLC内存。3. 根据权利要求1所述一种基于物联网的水栗栗组智能监控与故障预警方法，其特征 在于，步骤(2)中，所述扬程H由公式：'计算得到;其中，P1为栗组进口压力，P。为 栗组出口压力，P为水栗输送介质的密度，g为重力加速度g = 9.8, Δ z为栗出口与进口之间 的位差。4. 根据权利要求1所述一种基于物联网的水栗栗组智能监控与故障预警方法，其特征 在于，步骤(1)中基于电测法搭建水栗栗组试验台，步骤(2)中采用电测法，根据三相电动机 空载的铁耗和机械耗，计算出负载试验后的三相电动机输出功率，即水栗的输入功率P。5. 根据权利要求1所述一种基于物联网的水栗栗组智能监控与故障预警方法，其特征 在于，步骤（1)中基于扭矩法搭建水栗栗组试验台，步骤(2)中则根据测量的扭矩M，计算出 水栗的输入功4其中，η为栗组转速，M为栗的扭矩。6. 根据权利要求1、4或5所述一种基于物联网的水栗栗组智能监控与故障预警方法，其 特征在于，步骤(2)中，所述效率τι由公式ri = PgQH/P计算得到，其中，P为水栗输送介质的密 度，Q为流量，H为扬程，P为水栗的输入功率。7. 根据权利要求1所述一种基于物联网的水栗栗组智能监控与故障预警方法，其特征 在于，步骤(3)中，所述VNC远程监控的方式为:在水栗栗组物联网监控系统的内网中架设一 台VNC服务器，并设定认证密码，通过移动设备登录互联网连接VNC服务器，从而实现水栗栗 组监控系统的远程监控;若没有互联网，则在水栗栗组附近通过组建无线局域网，手机App 端在局域网范围内实现无线监控。8. 根据权利要求7所述一种基于物联网的水栗栗组智能监控与故障预警方法，其特征 在于，所述的VNC服务器和移动设备之间的通讯数据必须进行加密处理。9. 根据权利要求1所述一种基于物联网的水栗栗组智能监控与故障预警方法，其特征 在于，所述的传感器均是DC24V供电、4~20mA电流信号输出的。10. 根据权利要求1所述一种基于物联网的水栗栗组智能监控与故障预警方法，其特征 在于，步骤(4)中，对水栗栗组的监控信号进行实时数据分析，运行诊断及故障预警的具体 步骤如下： (1) 对水栗栗组的监控信号:流量、压力、转速、扬程、功率、效率、温度、振动，进行实时 数据分析及频谱分析，并以图表的形式显示在水栗栗组物联网监控系统中，以便用户在移 动设备中直接查看； (2) 基于监测的流量、压力、转速、扬程、功率、效率、温度、振动信号，采用微弱信号处理 技术、频谱分析技术和多信息源多级融合方式相结合的方法对水栗长期运行中可能存在的 轴振、轴承温升、叶轮损坏、驼峰故障进行信号提取、诊断和预测评估，对可能出现的故障发 出预警通知，并通过声音、短信和邮件方式进行早期故障预警。
【文档编号】F04D15/00GK106015028SQ201610299558
【公开日】2016年10月12日
【申请日】2016年5月4日
【发明人】王凯, 刘厚林, 董亮, 谈明高, 王勇, 吴贤芳, 张景
【申请人】江苏大学