基于物联网技术的阀门远程故障诊断系统的制作方法

本发明涉及一种基于物联网技术的阀门远程故障诊断系统。

背景技术：
工业阀门在管路系统中起着控制流体通断、调节流体压力以及改变流体流动方向等功能。在一些苛刻工况下，流经阀门的介质通常是高温、高压、高辐射且有毒易燃的，由该类阀门的故障引发的安全生产问题日益突出。因此很有必要对管路中高关键的阀门状态进行监控和诊断，以便及时了解阀门的健康信息，从而采取有效的措施避免因阀门故障而产生安全事故。现有的阀门故障诊断需要操作人员在作业现场通过设备来测量阀门的运行参数。由于需要逐台对阀门进行测试，工作效率比较低；另一方面由于操作人员在现场操作，面临现场各类介质外泄漏的风险，作业的安全性得不到保障。采用现场总线对阀门的监控和诊断时，现场布线难，故障率高、稳定性差。

技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种成本低、实时性强、效率高的基于物联网技术的阀门远程故障诊断系统。本发明的技术解决方案是：一种基于物联网技术的阀门远程故障诊断系统，其特征是：包括多个智能阀门终端，智能阀门终端通过zigbee网络与主控设备通讯，主控设备通过英特网与远程监控平台通讯；所述智能阀门终端包括传感器模块、采集传感器信号的数据采集模块及将信号发送的zigbee模块；所述主控设备包括接收zigbee网络信号的zigbee模块及将信号发送的GPRS模块；所述远程监控平台包括数据库模块、对数据进行实时显示的实时显示模块及报警模块；所述传感器模块包括压力变送器、阀杆位置传感器、温度变送器、VOCs传感器及阀杆扭矩传感器；阀杆位置传感器为非接触式的霍尔传感器，为二路模拟量输出，信号为Vx,Vy，阀杆的转动角度和传感器的输出信号之间存在如下的关系：阀杆扭矩传感器为全桥型电阻应变片，电桥的输出电压Uout和阀杆承受的扭矩M之间存在如下关系:M＝λ·Uout其中式中E为阀杆材料的杨氏模量；d为阀杆直径；μ为阀杆材料的泊松比；k为应变片材料的灵敏度系数；Uin为电桥的输入电压。数据传递过程：(1)系统上电，各阀门智能终端依据设置的标示号和信道号组成Zigbee网络；(2)阀杆开始运动，触发数据采集程序；阀杆停止运动后，数据采集过程结束；传感器数据保存于阀门智能终端；(3)阀门智能终端的Zigbee模块向主控设备Zigbee模块发出请求，得到允许发送数据的命令后将保存的数据通过Zigbee模块发向主控模块；(4)主控设备接收数据并保存；(5)主控设备通过GPRS模块以TCP/IP方式向远程监控平台发出数据传输请求，得到允许后将数据传给远程监控平台；(6)监控平台接收数据后将数据保存。本发明的优点在于：1.本发明实时性强，可及时分析传感器数据，发现阀门出现故障征兆后可第一时间发出报警，有效保障管路系统的运行安全。2.本发明能实现对阀门的远程故障诊断，使作业人员避免直接暴露在辐射或有毒介质泄漏的环境中，有效地保障作业人员的人身安全。3.本发明能实现管路系统中关键阀门的联网集中诊断，大大提高了阀门故障诊断的效率。4.本发明能有效评估阀门的运行健康状态，为管路中阀门的大修计划编制提供科学依据，避免盲目维修和过渡维修，降低阀门维护的费用。5.本发明应用的范围较广，被诊断的阀门类型可以是角行程的球阀、蝶阀，也可以是直行程的闸阀、截止阀，并且被诊断阀门的口径大小和压力等级不影响本项技术的应用。附图说明下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。图1是本发明一个实施例的结构示意图。图2是传感器模块的结构示意图。图3是阀门出现卡涩情况时的参考数据与测量数据示意图。图4是阀门由异物卡阻情况时的参考数据与测量数据示意图。具体实施方式一种基于物联网技术的阀门远程故障诊断系统，包括多个智能阀门终端1，智能阀门终端通过zigbee网络与主控设备2通讯，主控设备通过英特网与远程监控平台3通讯；所述智能阀门终端包括传感器模块101、采集传感器信号的数据采集模块102及将信号发送的zigbee模块103；所述主控设备包括接收zigbee网络信号的zigbee模块201及将信号发送的GPRS模块202；所述远程监控平台包括数据库模块302、对数据进行实时显示的实时显示模块301及报警模块303；所述传感器模块包括压力变送器1-1、阀杆位置传感器1-2、温度变送器1-3、VOCs传感器1-4及阀杆扭矩传感器1-5；传感器模块101也可根据实际使用需要仅使用上述部分传感器。传感器模块101预留4路4～20mA信号接口，可扩展增加其他传感器。除阀杆位置传感器和阀杆扭矩传感器外，传感器输出标准4～20mA信号。阀杆位置传感器为非接触式的霍尔传感器，为二路模拟量输出，信号为Vx,Vy，阀杆的转动角度和传感器的输出信号之间存在如下的关系：阀杆扭矩传感器为全桥型电阻应变片，电桥的输出电压Uout和阀杆承受的扭矩M之间存在如下关系:M＝λ·Uout其中式中E为阀杆材料的杨氏模量；d为阀杆直径；μ为阀杆材料的泊松比；k为应变片材料的灵敏度系数；Uin为电桥的输入电压，一般为12V。数据传递过程：(1)系统上电，各阀门智能终端依据设置的标示号和信道号组成Zigbee网络；(2)阀杆开始运动，触发数据采集程序；阀杆停止运动后，数据采集过程结束；传感器数据保存于阀门智能终端；(3)阀门智能终端的Zigbee模块向主控设备Zigbee模块发出请求，得到允许发送数据的命令后将保存的数据通过Zigbee模块发向主控模块；(4)主控设备接收数据并保存；(5)主控设备通过GPRS模块以TCP/IP方式向远程监控平台发出数据传输请求，得到允许后将数据传给远程监控平台；(6)监控平台接收数据后将数据保存。本系统实施故障诊断是在远程监控平台上预先设定处于健康状态下的阀门工作时各参数的变化趋势，该趋势为阀门工作的标准曲线，将其作为后续诊断的参考标准。后续阀门运行产生的各参数数据与其进行比较，超过设定的阈值即判定故障的产生。以旋转类阀门的阀杆转动角度变化的实例来说明本专利的数据诊断过程：将数据库中的运行数据取出并和参考数据进行比较，参考数据为阀杆从90度均匀变化至0度。如图3所示，当阀杆在运动过程中位置变化出现抖动，不能均匀变化，可判定为阀门出现卡涩故障。如图4所示，当阀杆位置能均匀变化，但是停止运动后阀杆的最终位置不是0度，可判定有异物落入阀门密封面，阀门不能关闭到位。