空压站全生命周期性能分析系统及方法与流程

本发明属于空压站的，具体涉及一种空压站全生命周期性能分析系统及方法。

背景技术：

1、压缩空气在工业领域具有重要作用，它不仅是工业生产中的三大动力之一，仅次于电力的第二大动力能源，还广泛应用于装备制造、汽车、冶金、电力、电子、医疗、纺织等工业领域。尽管压缩空气的能耗较高，但在工业领域中，其重要性不容忽视。一般压缩空气设备从出厂到使用寿命结束的周期长达10～20年，在整个生命周期内空压站设备的性能会受到如零件磨损、机油变质、空气过滤器堵塞、机油过滤器堵塞、油分离器堵塞、吸附剂性能下降、管道锈蚀等等因素的影响而下降。

2、目前压缩空气系统设备的停机故障都可根据故障的具体情况进行零部件的更换完成维修，但一些长周期的隐性故障只能使用限值报警、累计使用时长以及工人经验进行排查。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种空压站全生命周期性能分析系统及方法，利用压缩空气系统中的设备、仪表、传感器等进行长时间的实时读取，通过大数据挖掘的方式分析出压缩空气系统不同环节对系统整体性能的影响因子，从而可向运维人员提供有效的数据支持，提高设备运维效率和系统整体性能。

2、为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案：

3、第一方面，本发明提供了一种空压站全生命周期性能分析系统，包括空压站本体、监测装置和数据服务器；

4、所述空压站本体包括空压机、湿罐、前过滤器、冷干机、吸干机、后过滤器、干罐，以及连接的管道；所述湿罐的进气端通过管道与空压机出气端连接，湿罐的出气端通过管道与前过滤器的进气端连接；所述前过滤器的出气端通过管道与冷干机的进气端连接；所述吸干机的进气端通过管道与冷干机的出气端连接，吸干机的出气端通过管道与后过滤器的进气端连接；所述干罐的进气端通过管道与后过滤器的出气端连接，干罐的出气端连接压缩空气管网；

5、所述监测装置包括多功能电表、管网压力传感器、管网温度传感器、管网压力露点仪和管网流量计；将一个或者多个监测装置设置在空压站本体中，用于检测和采集空压站本体的数据；

6、所述空压站本体和监测装置通过总线网络与数据服务器连接；所述数据服务器包括数据通讯模块、数据存储模块和数据分析模块；所述数据通讯模块用于获取和传输空压站本体的运行数据，将空压站本体的运行数据储存在数据存储模块中；所述数据存储模块用于储存空压站本体的运行数据，以及储存空压站本体中部分属性信息；所述数据分析模块用于实时运算监测信息。

7、作为优选的技术方案，所述空压机、冷干机和吸干机的电路中设有多功能电表；所述湿罐的出气端设有管网压力传感器和管网温度传感器；所述前过滤器、冷干机和吸干机的出气端均设管网压力传感器、管网温度传感器和管网压力露点仪；所述后过滤器的出气端设有管网压力传感器和管网流量计；所述干罐的出气端设有管网压力传感器、管网压力露点仪和管网流量计。

8、作为优选的技术方案，所述空压站本体设置有一组或者多组。

9、作为优选的技术方案，所述空压站本体中部分属性信息，包括：

10、各台空压机的额定压力、额定流量和额定功率；

11、各台冷干机的额定压力、额定流量和额定功率；

12、各台吸干机的额定压力、额定流量和额定功率。

13、第二方面，本发明提供了一种空压站全生命周期性能分析方法，应用于所述的空压站全生命周期性能分析系统，具体为：

14、s1、利用监测装置获取空压站本体的运行数据，在数据分析模块中实时运算监测信息；

15、s2、以小时为单位统计监测信息，计算监测信息的平均值，获取统计结果；

16、s3、当设备与管网需求不匹配时，利用数据分析模块根据管网的实际压力和流量数据，结合数据存储模块存储的设备在不同使用压力下的额定流量和额定功率，计算不同空压机、冷干机和吸干机组合的比功率并进行排序，重复步骤s1-s2；

17、当因设备长期运行产生故障时，包括以下步骤：

18、s31、对最近z小时的统计结果进行分组与清洗；

19、s32、对不同空压机、冷干机和吸干机组合的比功率进行线性回归计算，逐步添加自变量，当符合设定的条件时，完成一次迭代；

20、s33、对添加的自变量进行检验，若不满足设定的阈值，将该自变量删除；

21、s34、重复s32-s33，当没有更多的自变量可以添加或删除，或者多元相关系数满足设定阈值时，获取多元线性回归模型；

22、s35、利用多元线性回归模型对各个自变量的回归系数进行标准化，获取标准系数；

23、s36、对标准系数进行排序，重复s1-s2。

24、作为优选的技术方案，所述步骤s31，具体为：

25、s311、将空压站全生命周期性能分析系统分为n组独立的空压机、冷干机和吸干机组合；

26、s312、对各组统计结果进行清洗，排除空压机、冷干机和吸干机没有运行的数据；

27、s313、将数据分为相同环境温湿度、使用压力下的多个数据集。

28、作为优选的技术方案，所述自变量包括自变量f，如下式：

29、f＝(ssr/k)/(sse/(n-k-1))

30、

31、

32、其中，ssr表示回归平方和，表示回归模型预测的因变量取值，yi表示每个观测值的因变量取值，表示观测值的因变量的平均值，n是样本量，k是模型中自变量的个数，sse表示残差平方和。

33、作为优选的技术方案，所述多元相关系数r值，如下式：

34、r√(ssr/sst)

35、

36、其中，ssr表示回归平方和，sst表示总平方和，yi表示每个观测值的因变量取值，表示所有观测值的因变量的平均值。

37、作为优选的技术方案，所述对各个自变量的回归系数进行标准化，如下式：

38、βi(标准化)＝βi*(sx/sy)，

39、其中，βi(标准化)表示第i个自变量的标准化回归系数，βi表示第i个自变量的回归系数，sx表示第i个自变量的标准差，sy表示因变量的标准差。

40、第三方面，本发明提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

41、至少一个处理器；以及，

42、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

43、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序指令，所述计算机程序指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行所述的空压站全生命周期性能分析方法。

44、本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：

45、(1)本发明利用监测设备采集数据，然后利用大数据挖掘的方式分析出压缩空气系统不同环节对系统整体性能的影响因子，从而可向运维人员提供有效的数据支持，提高设备运维效率和系统整体性能。

46、(2)本发明给出一种考虑空压站因长期运行老化后可能出现的故障监测方法，不但能够兼顾设备故障排查报警，还可以减少其他影响因子对空压站的数据分析的影响，从而提高空压站的安全性能和提高空压站的运行效率，实现压缩空气系统的整体性能最优。