一种卧式水泵机组状态监测方法及其系统

本发明涉及卧式水泵监测，具体涉及一种卧式水泵机组状态监测方法及其系统。

背景技术：

1、卧式水泵由联轴器将电机部和泵体部进行连接，因其主轴水平且泵体部密封性更好、维护方便，因此也大量的应用于工业、农业和城市供水等领域。为了及时对设备的性能、健康状况以及故障预测进行监测，会通过软硬件对机组运行状态进行实时监测、数据采集分析和评估。受限于现有软硬件本身的问题，比如采集频率、数据存储速度以及存储量等，为提高数据的实时性以期更加符合泵组的运行情况，必然要提高数据采集频率，而采集频率的提高必然会导致数据量大大增加，导致计算冗长，软硬件的数据处理方法及其处理速率难以匹配，现有技术很难达到；而较低频率得到数据量较少，数据处理和速率上能匹配，但数据量少会导致实时性不够且容易漏掉关键数据，特别是异常信号数据。

2、因此，亟需开发一种卧式水泵机组状态监测方法及其系统，在现有技术上进行优化，使其既能满足高频率采集尽量多的数据，又能在数据处理方法和处理速率上大大提升。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种卧式水泵机组状态监测方法及其系统，解决现有技术处理速率与数据采集量不匹配，导致监测效果不理想的问题。

2、为解决上述的技术问题，本发明采用以下技术方案：一种卧式水泵机组状态监测方法，其特征在于步骤如下：

3、s1.使用监控系统软件绘制卧式水泵机组数据展示和监测点分布图作为上位机的终端界面；

4、s2.利用数据采集模块进行高频率的数据采集，并将采集到的数据进行均值处理，利用opcua通讯，将数据传输给监控系统软件，并在终端界面上进行实时数据显示；同时，采集后的数据通过数据处理模块进行降噪处理后，送入数据储存模块进行定时储存，并定期清理正常状态数据，保存异常状态数据；

5、s3.数据显示时，根据设置的阈值不同，一级异常信号显示为黄色，二级异常信号显示为红色。

6、更进一步的技术方案是所述步骤s2采集的数据包括声信号、振动信号，其中振动信号1秒采集1000个，每个振动传感器每秒采集1000个数据，声信号1秒采集20000个，振动信号由低频振动传感器采集获取，声信号由声音传感器采集获取。

7、更进一步的技术方案是所述低频振动传感器设置有4个，分别安装在卧式水泵机组电机部的驱动端轴承和自由端轴承位置、水泵部的水泵自由端轴承和水泵驱动端轴承位置；声音传感器设置有2个，分别安装在电机部和水泵部；电涡流传感器设置两个，分别安装在联轴器连接处与水泵和联轴器连接处，电涡流传感器测量的转速用于实时监测机组转速、摆度。

8、更进一步的技术方案是所述步骤s2具体步骤如下：

9、s2-1.利用daqnavi编写数据采集任务，并进行数据采集和读取；

10、s2-2.利用队列进行数据保存与处理；

11、s2-3.利用opcua将数据输送至监控系统软件绘制的终端界面中进行显示。

12、更进一步的技术方案是所述步骤s2-1具体步骤如下：

13、s2-1-1.用daqnavi创建采集通道的图形化程序，创建高速数据采集任务，同时根据采集数据的需求，选择所需要的物理通道数量、信号类型、信号幅值；

14、s2-1-2.创建关于采集频率的图形化程序，定义采样频率；

15、s2-1-3.创建数据采集任务的读取程序，利用读取程序读取所有关于传感器采集信号的内容，并循环读取，直到读取到每一个采集上来的数据；

16、s2-1-4.在循环读取时，将所有采集到的数据统一作为元素放入队列中暂存，待数据读取完毕后，停止数据读取，清除所有图形化程序，停止数据采集。

17、更进一步的技术方案是所述物理通道数量为8个，信号类型为伪差分信号，信号幅值为±12v，振动信号采样频率为1000hz，声音信号采样频率为20000hz。

18、更进一步的技术方案是所述步骤s2-2具体步骤如下：将队列中暂存数据进行读取并分成两路进行处理，支路1分两个小支路处理：1-1支路1秒内对1000个数据均值处理，同时将均值存至新队列中；1-2支路对数据进行傅里叶变化处理，变换后的数据也存放至新队列中；支路2分两个支路处理：2-1支路每隔两小时保存一次数据，保存至文件夹1，保存格式为csv文件，保存精度为小数点后7位数；2-2支路额外具有触发功能，触发条件为：当识别出超出传感器测量范围的数据、超出机组运行阈值的数据，标记上述数据为异常状态数据，并将此后二十分钟内的数据保存至文件夹2；文件夹1每天定时清空，文件夹2所储存的异常数据，对其进行降噪处理后保存。

19、更进一步的技术方案是所述步骤s2-3的具体步骤如下：

20、s2-3-1.创建opcua服务器，定义数据类型、操作权限，生成opcua服务器终端url地址；

21、s2-3-2.在opcua服务器下创建虚拟文件夹，定义传入数据的类型、数据名，用于新队列中数据的传入和寄存；

22、s2-3-3.对于同一个通道的数据，开始采集和结束采集时生成属性节点同步保存在虚拟文件夹内；

23、s2-3-4.监控系统软件中新建服务器，地址与opcua服务器终端url地址一致；终端界面中有主界面和两个子界面，主界面显示卧式水泵机组的振动、声音、转速、摆度的实时数据以及泵上阀门的状态参数，子界面分别显示卧式水泵机组的每个测点示意图、每个测点的实时数据实时波形和频谱。

24、更进一步的技术方案是所述步骤s2中降噪处理包括如下步骤：

25、1.使用结合动态反向学习策略、高斯随机游走策略与自适应权重策略的北方苍鹰算法搜索vmd算法的最优与参数；所述北方苍鹰优化算法具体步骤如下：

26、(1)初始化苍鹰种群：

27、<mi>x=[</mi><msub><mi>x</mi><mn>1</mn></msub><mi>,</mi><msub><mi>x</mi><mn>2</mn></msub><mi>,⋯⋯,</mi><msub><mi>x</mi><mi>n</mi></msub><mi>]</mi>

28、式中：为苍鹰种群矩阵；为种群总量；表示第只苍鹰；

29、(2)动态反向学习提升初始解的质量：

30、

31、<mi>f=[</mi><msub><mi>f</mi><mn>1</mn></msub><mi>,</mi><msub><mi>f</mi><mn>2</mn></msub><mi>,⋯⋯,</mi><msub><mi>f</mi><mi>n</mi></msub><mi>]</mi>

32、式中：为初始随机种群，为1和之间的整数；；分别为下上边界；为时的目标函数值；算法分别生成原始种群与反向初始种群并合并两个种群，种群内部充分竞争，选取最佳的个个体作为初始化种群；

33、(3)引入自适应权重调整搜索策略：

34、

35、式中：为当前迭代次数；为最大迭代次数；表示权重；

36、(3)勘探阶段

37、

38、式中：表示第d个位置苍鹰的目标函数值；表示在勘探阶段位置时维度的更新；为1或者2；为第d个北方苍鹰的猎物的位置；表示北方苍鹰原位置；表示原位置时的适应度值；

39、

40、当更新后目标函数值小于更新前，则更新，否则保持不变；

41、(4)捕猎阶段

42、

43、

44、

45、式中：表示在捕猎阶段位置时维度的更新；更新条件与(3)阶段相同；表示迭代次数，表示最大迭代次数；r表示北方苍鹰的狩猎活动范围；

46、(5)利用优势种群位置的平均值判断是否陷入局部最优，当优势种群平均值连续两次迭代未发生变化时，利用高斯随机游走策略生成新个体进而跳出局部最优，其模型如下：

47、

48、

49、式中：为随机个体，并引入一个余弦函数用于调整步长；

50、2.vmd分解变分模型为：

51、(7)

52、(8)

53、通过引入拉格朗日乘法算子和二次惩罚项，变为非约束性问题扩展：

54、

55、

56、

57、上述式中：为惩罚因子，为拉格朗日算子，和为中心频率，表示频域结果，为分解个数，与利用1中所述的北方苍鹰优化算法确定；

58、3.使用上述vmd对数据进行分解，得到个分量后，计算每个分量与原信号的相关系数，舍去相关系数小于0.1的分量，将剩余分量重构为新信号，减小信号中无用信息的干扰，相关系数计算如下;

59、

60、式中：为第个imf分量，表示协方差，表示方差，为原信号，。

61、更进一步的技术方案是所述方法采用的卧式水泵机组状态监测系统包括：

62、上位机监控系统包括依次信号连接的数据采集模块、数据处理模块、数据储存模块、终端显示界面，

63、所述数据采集模块由labview搭配高速采集卡与传感器连接，利用daqnavi模块进行图形化编程实现高速数据采集，并使用队列对数据进行暂存；

64、所述数据处理模块对队列中的数据进行读取后，进行均值、降噪处理，并进行标记异常数据；

65、所述数据储存模块根据数据类型进行数据保存和定期清理；

66、所述终端显示界面由监控系统软件进行搭建，通过opcua服务器与数据处理模块进行通讯，将数据在终端界面上进行显示；

67、所述传感器包括电涡流传感器、低频振动传感器、声音传感器。（其中，电涡流传感器用于实时监测机组传动轴摆度与转速，此数据仅为监测，不做数据处理与保存；对振动传感器与声音传感器所采集数据进行处理与保存，以进行后续故障等异常工况的分析）

68、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

69、1.本发明利用监控系统软件与labview（daqnavi模块）之间的数据交互实现了高速数据采集与终端界面实时的显示，弥补了现有状态监测技术难以同时实现实时显示和高速数据采集的缺点。

70、2.终端显示界面数据更加真实，采用单独支路进行数据均值处理极大程度上避免了错误数据、偶然性数据对界面数据展示的负面影响；同时并不影响高速采集的完整性，便于后期提取完整数据进行振动信号分析。

71、3.本发明所采用的双支路数据存储解决了机组长时间运行导致高速采集数据量过大难以保存的问题。

72、4.本发明所提出的改进北方苍鹰优化算法解决了该算法容易陷入局部最优并收敛结果受初始种群影响问题，并搭配vmd算法实现了数据降噪处理。

73、5.信号多样化，同时采集并展示振动信号与声音信号，对机组状态分析更加全面可靠。