本发明涉及空压机监控技术领域，尤其涉及基于大数据的空压机能效监控方法。
背景技术：
空气压缩机简称空压机是气源装置中的主体，它是将原动机的机械能转换成气体压力能的装置，是压缩空气的气压发生装置。空压机作为主要工业产品之一，是各个工厂必不可少的设备。
空压机的种类很多，按工作原理可分为容积式压缩机、往复式压缩机、离心式压缩机。其中容积式压缩机的工作原理是压缩气体的体积，使单位体积内气体分子的密度增加以提高压缩空气的压力；离心式压缩机的工作原理是提高气体分子的运动速度，使气体分子具有的动能转化为气体的压力能，从而提高压缩空气的压力；往复式压缩机的工作原理是直接压缩气体，当气体达到一定压力后排出。
目前对空压机常规的监控方式，是通过数据监管的方式来进行空压机监控和维护，这种方式依赖于工作人员的经验，不能及时根据能源的消耗情况和压缩空气的出量了解空压机的运行状态，及时发现空压机运行时的隐患，往往是在空压机停止运行或出现故障较长时间后才能发现故障。
为此申请人进行了有益的探索和尝试，找到了解决上述问题的办法，下面将要介绍的方案便是这种背景下产生的。
技术实现要素：
本发明所要解决的技术问题在于针对现有技术的不足和缺陷而提供基于大数据的空压机能效监控方法。
本发明所解决的技术问题可以采用以下技术方案来实现：
基于大数据的空压机能效监控方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，空压机的监控装置将所述空压机的标识信息上传云网络服务器；
步骤2，云网络服务器根据标识信息依据大数据向空压机输未来时间段内的序列趋势特征、周期性规律、生产排程信息预测能效需求，生成能效预测曲线图；
步骤3，根据所述能效预测曲线图预测出所述时间端内空压机能源消耗与产出核算数据，所述云网络服务器将所述能效预测曲线图和所述核算数据回传至所述空压机的控制装置；
步骤4，所述空压机的监控装置通过数据采集模块采集所述空压机在所述时间段内运行中的能源消耗和产出的实况数据并绘制出能效曲线图；
步骤5，所述实况数据与所述核算数据对比，所述能效曲线图与所述能效预测曲线对比，所述空压机的监控装置将所有对比和所述空压机的运行参数结果上传云网络服务器；
步骤6，云网络服务器根据所有对比结果和运行参数依据大数据向所述空压机的监控装置发出运营正常或异常信息；
步骤7，所述空压机的监控装置向操作人员发出自所述云网络服务器的运营正常或异常信息。
在本发明的一个优选实施例中，步骤6中，发出运营异常信息的同时云网络服务器会依据大数据向所述空压机的监控装置发出检修建议。
在本发明的一个优选实施例中，步骤7中，操作人员接收到检修建议后，在检修后会将检修结果上传云网络服务器。
在本发明的一个优选实施例中，所述运行参数包括主机运行频率、主机输出转速、主机输出电流、主机输出电压、变频母线电压、电机实际输出功率、当前压力、当前温度、风机状态、风机输出电流、风机输出电压、风机运行转速、风机运行频率或者变频温度中的至少一种或几种。
在本发明的一个优选实施例中，所述空压机的标识信息包括所述空压机的型号、出厂日期、出厂参数、设备号、识别码中的至少一种或几种。
在本发明的一个优选实施例中，在步骤2中，所述云网络服务器存储有对应于所述空压机的标识信息的大数据的参数信息，所述云网络服务器基于大数据个参数信息生成对应于所述空压机的标识信息的预测各个时间段的能效预测曲线图与与所述能效预测曲线图对应的核算数据。
在本发明的一个优选实施例中，所述时间段为0-1h或0-24h或0-3天或0-7天。
由于采用了如上的技术方案，本发明的有益效果在于：
1、大大提高了空压机安全性和可靠性，同时降低了对操作人员的依赖性，更多的依靠云网络服务器内的数据来保证空压机的运行安全。
2、本发明考虑了更加全面的影响因素，并且考虑了在不同时间段的变化性，能够根据使用的时间序列的趋势特征、周期性规律、生产排程信息等信息自动预测未来的能耗，可以使企业准确的核算成本。
3，多种时间段模式的选择与对比，可以较好的预测空压机内各部件的运行状况，提前养护，减少紧急状况的产生。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面进一步阐述本发明。
基于大数据的空压机能效监控方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，空压机的监控装置将所述空压机的标识信息上传云网络服务器。
其中，空压机的标识信息包括所述空压机的型号、出厂日期、出厂参数、设备号、识别码中的至少一种或几种。
步骤2，云网络服务器根据标识信息依据大数据向空压机输未来时间段内的序列趋势特征、周期性规律、生产排程信息预测能效需求，生成能效预测曲线图。
其中，云网络服务器存储有对应于所述空压机的标识信息的大数据的参数信息，云网络服务器基于大数据个参数信息生成对应于所述空压机的标识信息的预测各个时间段的能效预测曲线图与与能效预测曲线图对应的核算数据。
其中，时间段为0-1h或0-24h或0-3天或0-7天。
步骤3，根据所述能效预测曲线图预测出所述时间端内空压机能源消耗与产出核算数据，所述云网络服务器将所述能效预测曲线图和所述核算数据回传至所述空压机的控制装置。
步骤4，所述空压机的监控装置通过数据采集模块采集所述空压机在所述时间段内运行中的能源消耗和产出的实况数据并绘制出能效曲线图。
步骤5，所述实况数据与所述核算数据对比，所述能效曲线图与所述能效预测曲线对比，所述空压机的监控装置将所有对比和所述空压机的运行参数结果上传云网络服务器。
其中运行参数包括主机运行频率、主机输出转速、主机输出电流、主机输出电压、变频母线电压、电机实际输出功率、当前压力、当前温度、风机状态、风机输出电流、风机输出电压、风机运行转速、风机运行频率或者变频温度中的至少一种或几种。
步骤6，云网络服务器根据所有对比结果和运行参数依据大数据向所述空压机的监控装置发出运营正常或异常信息；如发出运营异常信息在同时云网络服务器会依据大数据向所述空压机的监控装置发出检修建议。
步骤7，所述空压机的监控装置向操作人员发出自所述云网络服务器的运营正常或异常信息。如是运营异常，操作人员接收到检修建议后，在检修后会将检修结果上传云网络服务器，使云网络服务器中的数据库更加庞大。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。