水泵故障诊断系统的制作方法

本公开涉及电子电力技术领域，具体而言，涉及一种能够自动诊断水泵故障的水泵故障诊断系统。

背景技术：

在有色矿山企业，井下排水泵是矿山安全生产的咽喉设备，一旦出现故障会造成重大经济损失，因此，水泵维护保养成为有色矿山企业的重点工作内容之一。

当前，在排水泵的运行过程中，通常采用以下两种故障诊断方法：

方法1：由水泵巡检人员采用耳听(耳听水泵运行时的声音)、手摸(用人手的触觉监测设备的温度、振动及间隙的变化情况)、眼观(人的视觉可以观察设备上的机件有无松动、裂纹及其他损伤等)的简单方法，根据个人经验对水泵的运行状态做出判断。由于仅靠巡检人员根据个人经验对水泵的运行状态做出判断，该方法费时费力，不能及时有效准确的监测水泵的运行状态进而对水泵故障做出准确判断。

方法2：水泵配置监测电流、温度、振动、压力、流量等传感器，当某一传感器参数超过预设值时，水泵控制系统依据超标参数种类及大小相应做出保护动作或报警，维护人员根据故障数据检查水泵并核实故障信息。由于诊断方法单一，仅依靠某一采集终端信息做出故障诊断，该方法经常会发生误报或漏报的情况，特别是当某一采集终端故障或精度不足时。由此引起生产无故停车、反复开停机或安全事故的发生，造成人力物力的浪费、运行成本的提高以及影响安全生产。

因此，当前的水泵故障诊断技术存在费时费力、不及时、不准确、不可靠，误报、漏报水泵故障信息，引起企业经济损失同时影响企业安全生产的不足等问题。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现要素：

本公开的目的在于提供一种水泵故障诊断系统，用于至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的井下水泵故障监控力度不足、故障判断失误多的问题。

根据本公开的一个方面，提供一种水泵故障诊断系统，包括：声波传感器，靠近水泵设置，用于采集所述水泵的运行声音数据；处理器，电连接于所述声波传感器，用于根据所述运行声音数据确定水泵故障种类；存储器，电连接于所述处理器，用于存储所述运行声音数据。

在本公开的一个示例性实施例中，所述存储器还用于存储预设声音数据，所述预设声音数据包括水泵在多种工况下运行时产生的多个声音数据；所述处理器设置为：将所述运行声音数据与所述预设声音数据进行比对；在所述运行声音数据与所述预设声音数据中的至少一个的相似度大于阈值时，根据相似度大于阈值的该预设声音数据对应的故障种类确定所述水泵故障种类。

在本公开的一个示例性实施例中，还包括以下设备中的一种或多种：温度传感器，安装在所述水泵的轴承和/或电动机绕组上，电连接于所述处理器，用于将采集到的温度数据传输到所述处理器；电信号采集装置，安装在所述水泵的供电装置上，电连接于所述处理器，用于将采集到的电流数据和电压数据传输到所述处理器；振动传感器，安装在所述水泵的电机的驱动端和非驱动端，电连接于所述处理器，用于将采集到的驱动端振动信号和非驱动端振动信号传输到所述处理器；压力传感器，安装在所述水泵的出水管处，电连接于所述处理器，用于将采集到的出口水压数据传输到所述处理器；流量传感器，安装在所述水泵的出水管处，电连接于所述处理器，用于将采集到的运行流量数据传输到所述处理器。

在本公开的一个示例性实施例中，所述存储器存储有多个故障种类对应的故障特征数据，所述故障特征数据包括温度数据故障特征、电流数据故障特征、电压数据故障特征、驱动端振动信号故障特征、非驱动端振动信号故障特征、出口水压数据故障特征、运行流量数据故障特征中的一种或多种，所述处理器还设置为：将非声音数据与所述故障特征数据进行比对，所述非声音数据包括所述温度数据、电流数据、电压数据、驱动端振动信号、非驱动端振动信号、出口水压数据、运行流量数据中的一种或多种；根据所述非声音数据与所述故障特征数据的比对结果确定所述水泵故障种类。

在本公开的一个示例性实施例中，所述故障特征数据包括故障阈值，所述根据所述非声音数据与所述故障特征数据的比对结果确定所述水泵故障种类包括：确定所述非声音数据中属于所述故障特征数据中对应数据的故障阈值范围内的故障数据；确定所述故障数据与多个预设水泵故障种类对应的故障数据种类的相似度；在一个或多个所述相似度超过预设阈值时，将最大相似度对应的所述预设水泵故障种类确定为所述水泵故障种类。

在本公开的一个示例性实施例中，所述处理器设置为：同时根据所述非声音数据与所述故障特征数据的比对结果、所述运行声音数据与预设声音数据的比对结果确定所述水泵故障种类。

在本公开的一个示例性实施例中，水泵故障诊断系统还包括：通讯模块，电连接于所述处理器，用于响应来自所述处理器的故障信息发送请求通过预设通讯方式对预设通讯对象发送水泵故障信息。

在本公开的一个示例性实施例中，水泵故障诊断系统还包括：告警模块，电连接于所述处理器，用于响应来自所述处理器的故障告警信息，按照与所述故障告警信息对应的告警方式运行。

在本公开的一个示例性实施例中，所述告警模块靠近所述水泵安装。

在本公开的一个示例性实施例中，所述告警模块包括语音播放单元，所述语音播放单元用于播放与所述故障告警信息对应的告警语音。

本公开实施例通过使用水泵的运行声音数据判断水泵故障种类，可以在水泵未出现实质性故障时对水泵的隐性故障自动做出预判断，提高故障诊断的及时性、准确性、方便性，增加水泵运行的可靠性、稳定性、连续性，降低矿山企业的运维成本，减少因水泵维护失当、欠维护给企业带来的安全风险及经济损失。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示意性示出本公开一个实施例中水泵故障诊断系统的方框图。

图2示意性示出本公开又一个实施例中水泵故障诊断系统的方框图。

图3示意性示出本公开再一个实施例中水泵故障诊断系统的方框图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。

此外，附图仅为本公开的示意性图解，图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

下面结合附图对本公开示例实施方式进行详细说明。

图1示意性示出本公开示例性实施例中水泵故障诊断系统的方框图。

参考图1，水泵故障诊断系统100可以包括：

声波传感器1，靠近水泵设置，用于采集水泵的运行声音数据；

处理器2，电连接于声波传感器1，用于根据运行声音数据确定水泵故障种类；

存储器3，电连接于处理器2，用于存储运行声音数据。

声波传感器1能够将水泵运行现场产生的各种声音信号转换为电信号，在本公开实施例中，可以设置声波传感器1的采集范围完全覆盖水泵运行现场声音频率(如20hz～12.5khz)。当水泵运行时，声波传感器1可以设置在水泵的旁边，尽可能接近水泵，要安装牢固，不能晃动。为防止灰尘和水滴污染，也可将声波传感器1用防尘塑料罩罩上(不能绷紧)或采取其它防尘防水措施。

存储器3可以用于存储声波传感器1采集到的运行声音数据，以供处理器2提取并处理。此外，在本公开的一个实施例中，存储器3还可以预先存储供处理器2进行水泵故障诊断的专家数据库。专家数据库可以记录水泵的运行声音数据与水泵运行状态的对应关系，即记录与多种水泵运行状态对应的预设声音数据。

处理器2例如可以为单片机、服务器、数据中心、中央监控器、台式计算机、笔记本计算机、手机、平板电脑等中的任意一种，本公开对此不作特殊限制。

处理器2可以通过读取来自声波传感器1的运行声音数据判断水泵是否发生故障，并在判断发生故障时判断水泵故障种类。在本公开的一个示例性实施例中，可以将运行声音数据与预设声音数据进行比对，以判断运行声音数据是否与多个预设声音数据中的至少一个的相似度大于阈值。比对的方法例如可以为基于频谱矢量进行音频频谱比对。

由于实时采集的运行声音数据能够记录更多信息，与预设声音数据进行粒度更加细腻的比对，可以更准确地识别出多种类型的水泵故障，能够极大地提高水泵故障的监控效率和诊断准确度。

水泵运行稳定，性能正常时，运行所产生的声音很小，频率、振幅、音色基本保持稳定有序。不同元件、不同部位、不同工况引起的不同故障，引起声音的频率、振幅、音色变化异常不同，例如：尺寸相对较小、强度相对较高的水泵零件发生局部缺陷或微小裂纹时，发出的声音清脆尖细，声音的频率较高；尺寸相对较大、强度相对较低的水泵零件发生较大的裂纹或缺陷时，发出的声音混浊低沉，声音的频率较低。因此，本申请提供的水泵故障诊断系统能够根据采集到的运行声音数据自动分析水泵运行状态，为后续自动给用户提供声音故障诊断报告，推荐应采取的泵维护措施提供技术支持。

在一些实施例中，预设声音数据对应的水泵故障种类既可以是隐性故障，也可以是显性故障。其中隐性故障不影响水泵运行，存在这类故障的水泵能够正常完成工作，但是在运行一段时间后极可能出现显性故障；显性故障是指影响水泵正常工作的故障，例如停机、短路、流量严重下降等等。

在相关技术中，通过一般监控手段仅能够发现显性故障，并在显性故障发生时派遣维护人员到现场对显性故障的详细种类进行诊断和维修。隐形故障通常难以在水泵尚能够正常工作时被发现。由于在有色矿山企业，水泵通常安装在井下，且隐性故障往往难以通过电压电流等常规监测手段监测到，如果要发现隐性故障，避免后续出现影响水泵运行的显性故障，需要时常派人现场巡查，极大地浪费人力、物力和时间。但是，如果仅在显性故障发生时才进行诊断或维修，则往往无法避免造成经济损失。

在本公开实施例中，可以预先录制各类隐性故障对应的水泵运行声音，从而通过比对实时采集的运行声音数据与各类隐性故障或显性故障对应的预设声音数据，及时地发现各类隐性故障或显性故障，有效避免隐性故障进化成显性故障造成经济损失，同时能够更准确及时地对各类型故障进行诊断，为维护人员现场维修提供及时有效的提醒和参考。

在图1所示实施例中，由于运行声音数据的种类繁多，因此可以在获得运行声音数据后进行预处理，以提取有助于频谱矢量分析的音频特征，提高数据分析效率和比对准确率。当然，也可以使用采集的原始运行声音数据进行比对，以保证不遗漏任何可能的故障声音。

本公开实施例中，既可以为频谱矢量分析过程设置阈值，在运行声音数据与多个预设声音数据中的至少一个的相似度大于该阈值时，确定水泵故障种类，也可以仅比对运行声音数据和预设声音数据的某个音频特征或某几个音频特征，以判断该运行声音数据对应哪类水泵故障种类。

举例来说，可以设置在进行与“小零件出现裂纹”这个水泵故障种类对应的预设声音数据的比对时，根据该预设声音数据对应的预设比对特征“声音频率”确定运行声音数据中的声音频率，如果运行声音数据中的声音频率与预设声音数据中的声音频率的差值在预设范围内，则可以判断运行声音数据与该水泵故障种类存在较高的对应概率。

在一些实施例中，也可以根据相似度的数值范围或者音频特征之间差值的范围确定运行声音数据对应各水泵故障种类的可能性数值，给出例如“疑似”“高度疑似”等级别的判断结论，以利于后续维护人员进行进一步诊断和维修。既可以孤立比对各特征以确定故障种类，也可以连接多个特征进行诊断，例如，可以在判断多个音频特征均在预设条件下时，确定可能对应的水泵故障种类。

除了进行音频比对，在本公开实施例中，还可以辅助其他手段进行更加详细的水泵故障诊断。

图2示意性示出本公开示例性实施例中水泵故障诊断系统的方框图。

参考图2，水泵故障诊断系统200可以包括：

声波传感器1，靠近水泵设置，用于采集水泵的运行声音数据；

处理器2，电连接于声波传感器1，用于根据运行声音数据确定水泵故障种类；

存储器3，电连接于处理器2，用于存储运行声音数据；

以下设备中的一种或多种：

温度传感器4，安装在水泵的轴承和/或电动机绕组上，电连接于处理器，用于将采集到的温度数据传输到处理器；

电信号采集装置5，安装在水泵的供电装置上，电连接于处理器2，用于将采集到的电流数据和电压数据传输到处理器2；

振动传感器6，安装在水泵的电机的驱动端和非驱动端，电连接于处理器2，用于将采集到的驱动端振动信号和非驱动端振动信号传输到处理器2；

压力传感器7，安装在水泵的出水管处，电连接于处理器2，用于将采集到的出口水压数据传输到处理器2；

流量传感器8，安装在水泵的出水管处，电连接于处理器2，用于将采集到的运行流量数据传输到处理器2。

其中，振动传感器6可以将机械振动的参量转换成电信号，电信号经电子线路放大后显示和记录，可以将信号以电流信号(如4～20ma等)或其他形式输出到处理器2。

压力传感器7是可以将压力转换成电信号进行控制和远传的设备，能将测压元件(例如压力传感器)感受到的水的压力参数转变成标准的电信号(如4～20ma等)。可以将其安装在排水泵出水管处，监测排水泵的出口压力，并将其采集来的信号送入处理器2。

流量传感器8可以实时测量水管内的水流量，并将其采集来的信号送入处理器2。

在图2所示的实施例中，即水泵故障诊断系统包括设备4～8中的一种或多种设备时，可以在存储器3中存储有多个故障种类对应的故障特征数据，故障特征数据包括温度数据故障特征、电流数据故障特征、电压数据故障特征、驱动端振动信号故障特征、非驱动端振动信号故障特征、出口水压数据故障特征、运行流量数据故障特征中的一种或多种，与水泵故障诊断系统200包括的设备对应。

此时，处理器2可以将非声音数据与故障特征数据进行比对，然后后根据非声音数据与故障特征数据的比对结果确定水泵故障种类。其中非声音数据包括温度数据、电流数据、电压数据、驱动端振动信号、非驱动端振动信号、出口水压数据、运行流量数据中的一种或多种，与水泵故障诊断系统200包括的设备对应。

在本公开实施例中，故障特征数据可以包括故障阈值，处理器2可以首先确定非声音数据中属于故障特征数据中对应数据的故障阈值范围内的故障数据，然后确定故障数据与多个预设水泵故障种类对应的故障数据种类的相似度，最后在一个或多个相似度超过预设阈值时，将最大相似度对应的预设水泵故障种类确定为水泵故障种类。

例如，可以在电流超过电流数据故障特征中的电流阈值时，根据电流值的范围确定这种电流值有可能对应的一个或几个水泵故障种类。如果仅电流超过电流阈值，则仅根据电流确定水泵故障种类；如果除了电流还有电压、振动等数据也超过对应的电压阈值和振动阈值，则可以根据超出阈值的数据的种类(电流、电压、振动)综合确定水泵故障种类。为此，可以预先设置各水泵故障种类对应的超阈值的数据种类以及超阈值的数据的数值范围，以便于根据上述非声音数据与故障特征数据的比对结果辅助确定水泵故障种类。

如果根据运行声音数据确定的水泵故障种类为a，根据非声音数据确定的水泵故障种类也为a，则确定水泵故障种类为a；如果根据运行声音数据确定的水泵故障种类为a，根据非声音数据确定的水泵故障种类也为b，则将a和b都作为疑似故障形成判断结果。此外，在上述两种比对结果指向的水泵故障种类不完全相同时，可以对每种比对结果均确定置信度，选取置信度较高的比对结果作为水泵故障种类的判断结果。使用运行声音数据的比对结果和非声音数据的比对结果确定水泵故障种类的方法可以有多种，本公开对此不作特殊限制。

在本公开的一个实施例中，可以同时根据非声音数据与故障特征数据的比对结果、运行声音数据与预设声音数据的比对结果确定水泵故障种类。例如，可以为每个水泵故障种类设置对应的故障数据种类以及故障数据范围，在运行声音数据中的一个或多个特征超过预设阈值时，形成一个或多个故障数据。这些来自于运行声音数据的故障数据将与来自于非声音数据的故障数据一起，作为确定水泵故障种类的参考。

例如，如果确定运行声音数据中的特征数据1、特征数据2(特征数据例如为频率、幅值等)的数值超过阈值，同时确定非声音数据中的特征数据3、4、5(例如温度、压力、电流)超过阈值，则可以在每种水泵故障种类对应的故障数据种类中查找匹配度较高的一个，如果最终确定故障a对应上述特征数据1～5超过阈值，则可以方便地确定水泵故障为a。综合运行声音数据和非声音数据进行比对的方式可以有多种，本领域技术人员可以根据各类工况下的实验结果自行设置。

图3是本公开再一个实施例中水泵故障诊断系统的方框图。

参考图3，除了设备1～8，水泵故障诊断系统300还可以包括：

通讯模块9，电连接于处理器2，用于响应来自处理器2的故障信息发送请求通过预设通讯方式对预设通讯对象发送水泵故障信息；

告警模块10，电连接于处理器2，用于响应来自处理器2的故障告警信息，按照与故障告警信息对应的告警方式运行；

人机交互模块11，电连接于处理器，用于为维护人员和处理器2提供交互接口。

预设通讯方式包括但不限于有线网络、无线网络、蜂窝通讯、红外、蓝牙、短波通信等，通讯模块9还可以支持工业以太网、现场总线、485总线等多种通信方式，支持多种工业以太网协议，多种现场总线协议以及modbus协议，其中，modbus协议(modbusprotocol)是施耐德电气为使用可编程逻辑控制器通信而发表的一种串行通讯协议。

水泵故障信息不但可以包括诊断出的水泵故障种类或根据水泵故障种类生成的水泵故障报告，还可以包括针对水泵故障种类形成的维修建议、水泵的多种历史数据等等，以供维护人员提高下井维修的效率。

告警模块10既可以靠近水泵安装，也可以靠近人机交互模块11安装。当告警模块10靠近水泵安装时，可以在每个水泵附近或泵体外壳上均安装一个告警模块10，以供维护人员快速定位故障水泵；当告警模块10靠近人机交互模块11安装时，可以安装在一个或多个监控室内，提醒维护人员查看水泵故障报告。

在一些实施例中，告警模块10可以包括语音播放单元，语音播放单元用于播放与故障告警信息对应的告警语音。此外，告警模块10还可以包含led警示灯、蜂鸣器和消音装置。当发生故障时，led警示灯间断闪烁，蜂鸣器发出警示音，语音播放单元自动播报故障信息提示维护人员检查设备。消音装置可供用户关闭语音播放单元或蜂鸣器，led警示灯可以在告警或故障消除后自动关闭或手动关闭。

人机交互模块11包括但不限于触摸屏、键盘、鼠标、按钮和显示器等。人机交互模块11例如可以设置在监控室内，作为处理器2的输入/输出接口。

在本公开的一个实施例中，水泵故障诊断系统300可以作为一个装置单独设置在水泵附近。例如，可以对应于每一个水泵，均设置一个包括声波传感器1、处理器2、存储器3、温度传感器4、电信号采集装置5、振动传感器5、压力传感器7、流量传感器8、通讯模块9、告警模块10、人机交互模块11的电子设备，为每一个水泵提供实时的监控、分析和诊断。通讯模块9通过预设通讯方式连接远程监控平台，将水泵故障诊断报告和维修建议、历史数据发送给监控室内的远程监控平台，提醒维护人员对水泵进行维修。

在本公开的另一个实施例中，也可以对现场的多台水泵共同设置一个水泵诊断系统。例如，可以为每个水泵单独设置一套声波传感器1、温度传感器4、电信号采集装置5、振动传感器5、压力传感器7和流量传感器8，每个水泵的声波传感器1、温度传感器4、电信号采集装置5、振动传感器5、压力传感器7和流量传感器8均电连接同一个处理器2，处理器2仅连接一路存储器3、通讯模块9、人机交互模块11。在这类实施例中，告警模块10既可以单独设置在每个水泵旁，也可以与人机交互模块11靠近设置，以提醒维护人员对水泵进行检修。此时，处理器2与水泵的物理距离可以较远，但是不能超过各传感器的信号稳定传输距离。处理器2仍可以通过通讯模块9连接远程监控平台，将水泵故障诊断报告和维修建议、历史数据发送给监控室内的远程监控平台，提醒维护人员对水泵进行维修。

综上所述，本申请通过将水泵运行时的声音和水泵运行时的电压、电流、温度、振动及排水管压力、流量等参数一起接入处理器，并依据专家数据库进行多数据深度融合、综合研判，能够对水泵隐性故障自动做出预判断，并可提高故障诊断的及时性、准确性、方便性，增加水泵运行的可靠性、稳定性、连续性，降低矿山企业的运维成本，减少因水泵维护失当、欠维护给企业带来的安全风险及经济损失，解决了当前水泵故障诊断方法存在的故障诊断费时费力、不及时、不准确、误报、漏报故障等问题。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

此外，上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和构思由权利要求指出。