本技術(shù)涉及機(jī)械設(shè)備檢測(cè)，尤其涉及水泵智能化監(jiān)測(cè)控制系統(tǒng)及其應(yīng)用方法。
背景技術(shù)：
1、水泵作為流體輸送的核心設(shè)備，廣泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)、市政供水、農(nóng)業(yè)灌溉等領(lǐng)域。在長(zhǎng)期運(yùn)行過(guò)程中，水泵容易因介質(zhì)中的雜質(zhì)、顆粒物或異物進(jìn)入而發(fā)生堵塞故障，導(dǎo)致設(shè)備效率下降、能耗增加，甚至引發(fā)設(shè)備損壞和生產(chǎn)中斷。
2、在相關(guān)技術(shù)中，針對(duì)水泵故障預(yù)測(cè)主要采用定期維護(hù)和閾值報(bào)警的方式。具體而言，通過(guò)在水泵上安裝壓力傳感器、流量傳感器等監(jiān)測(cè)設(shè)備，實(shí)時(shí)采集水泵的運(yùn)行參數(shù)，當(dāng)某個(gè)參數(shù)超出預(yù)設(shè)的固定閾值時(shí)觸發(fā)報(bào)警信號(hào)，提示操作人員水泵可能存在異常。
3、然而，水泵的堵塞是一個(gè)漸進(jìn)累積的過(guò)程，在堵塞初期運(yùn)行參數(shù)的變化往往較為微小且呈現(xiàn)緩慢變化的趨勢(shì)。固定閾值報(bào)警機(jī)制依賴于參數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)臨界值才觸發(fā)報(bào)警，在堵塞緩慢發(fā)展階段，參數(shù)變化長(zhǎng)期處于閾值以下而無(wú)法觸發(fā)預(yù)警，直至堵塞累積到一定程度導(dǎo)致參數(shù)突變時(shí)才發(fā)出報(bào)警。對(duì)于深井泵等維修周期長(zhǎng)、作業(yè)準(zhǔn)備復(fù)雜的設(shè)備，從接收?qǐng)?bào)警信號(hào)到完成維修準(zhǔn)備、實(shí)施清理往往需要更長(zhǎng)的時(shí)間，而此時(shí)水泵可能已由于嚴(yán)重堵塞發(fā)生過(guò)載運(yùn)行，錯(cuò)過(guò)了最佳維修時(shí)機(jī)。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本技術(shù)提供了一種水泵智能化監(jiān)測(cè)控制系統(tǒng)及其應(yīng)用方法，用于緩解水泵堵塞預(yù)警滯后的技術(shù)問(wèn)題，提升了故障預(yù)測(cè)的時(shí)效性。
2、第一方面，本技術(shù)提供了一種水泵智能化監(jiān)測(cè)控制方法，包括：采集待監(jiān)測(cè)水泵運(yùn)行過(guò)程中的聲學(xué)振動(dòng)信號(hào)和實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)速信號(hào)，聲學(xué)振動(dòng)信號(hào)表示待監(jiān)測(cè)水泵產(chǎn)生的聲音和振動(dòng)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)；從待監(jiān)測(cè)水泵的初始基線數(shù)據(jù)中，提取與實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)速信號(hào)相對(duì)應(yīng)的機(jī)械噪聲分量，并基于機(jī)械噪聲分量構(gòu)建基線噪聲模板，初始基線數(shù)據(jù)為水泵未被堵塞時(shí)的初始聲學(xué)振動(dòng)數(shù)據(jù)；從聲學(xué)振動(dòng)信號(hào)中減去基線噪聲模板，得到殘差信號(hào)；對(duì)殘差信號(hào)進(jìn)行連續(xù)小波變換，生成時(shí)間-頻率能量分布圖，時(shí)間-頻率能量分布圖呈現(xiàn)信號(hào)能量在時(shí)間和頻率維度上的分布情況；在時(shí)間-頻率能量分布圖中，確定在信號(hào)能量值超過(guò)能量閾值且時(shí)長(zhǎng)小于時(shí)長(zhǎng)閾值的區(qū)域內(nèi)，發(fā)生了撞擊事件；在預(yù)設(shè)統(tǒng)計(jì)時(shí)間窗口內(nèi)，基于撞擊事件的總數(shù)量，計(jì)算撞擊事件率，并基于所有撞擊事件的能量值和，計(jì)算平均撞擊能量值；基于撞擊事件率和平均撞擊能量值，確定待監(jiān)測(cè)水泵的堵塞風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，并生成對(duì)應(yīng)的預(yù)警信號(hào)。
3、通過(guò)采用上述技術(shù)方案，控制系統(tǒng)首先利用轉(zhuǎn)速與機(jī)械噪聲的關(guān)聯(lián)性，從初始基線數(shù)據(jù)中提取對(duì)應(yīng)實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)速的機(jī)械噪聲分量，進(jìn)而構(gòu)建基線噪聲模板，得到水泵正常運(yùn)行時(shí)的機(jī)械噪聲干擾。控制系統(tǒng)再將原始的聲學(xué)振動(dòng)信號(hào)減去基線噪聲模板，得到主要包含雜質(zhì)撞擊信息的殘差信號(hào)。隨后控制系統(tǒng)對(duì)殘差信號(hào)進(jìn)行連續(xù)小波變換，生成的時(shí)間-頻率能量分布圖可識(shí)別撞擊事件的時(shí)間節(jié)點(diǎn)與頻率特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)撞擊事件的定位。最后，控制系統(tǒng)在預(yù)設(shè)統(tǒng)計(jì)時(shí)間窗口內(nèi)，計(jì)算撞擊事件率和平均撞擊能量值，量化堵塞的漸進(jìn)累積過(guò)程。該方法緩解了固定閾值報(bào)警無(wú)法識(shí)別早期堵塞的技術(shù)問(wèn)題，提升了故障預(yù)測(cè)的時(shí)效性。
4、結(jié)合第一方面的一些實(shí)施例，在一些實(shí)施例中，從待監(jiān)測(cè)水泵的初始基線數(shù)據(jù)中，提取與實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)速信號(hào)相對(duì)應(yīng)的機(jī)械噪聲分量，并基于機(jī)械噪聲分量構(gòu)建基線噪聲模板，具體包括：在轉(zhuǎn)速-噪聲特征基線數(shù)據(jù)庫(kù)中，查找與實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)速信號(hào)差值的絕對(duì)值最小的兩個(gè)轉(zhuǎn)速信號(hào)，轉(zhuǎn)速-噪聲特征基線數(shù)據(jù)庫(kù)基于待監(jiān)測(cè)水泵的初始基線數(shù)據(jù)建立；對(duì)與實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)速信號(hào)差值的絕對(duì)值最小的兩個(gè)轉(zhuǎn)速信號(hào)所對(duì)應(yīng)的機(jī)械噪聲分量進(jìn)行線性插值，得到與實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)速信號(hào)對(duì)應(yīng)的實(shí)時(shí)機(jī)械噪聲分量；將實(shí)時(shí)機(jī)械噪聲分量轉(zhuǎn)換為時(shí)域信號(hào)，得到基線噪聲模板。
5、通過(guò)采用上述技術(shù)方案，控制系統(tǒng)基于轉(zhuǎn)速-噪聲特征基線數(shù)據(jù)庫(kù)，采用線性插值方法，生成與實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)速適配的機(jī)械噪聲分量。該方法能夠準(zhǔn)確匹配水泵運(yùn)行中的轉(zhuǎn)速動(dòng)態(tài)變化，緩解因轉(zhuǎn)速波動(dòng)導(dǎo)致的正常噪聲殘留，提升了異常撞擊信號(hào)的分離純度。
6、結(jié)合第一方面的一些實(shí)施例，在一些實(shí)施例中，轉(zhuǎn)速-噪聲特征基線數(shù)據(jù)庫(kù)的建立，具體包括：獲取待監(jiān)測(cè)水泵處于初始狀態(tài)下，在轉(zhuǎn)速范圍內(nèi)變速運(yùn)行時(shí)的聲學(xué)振動(dòng)信號(hào)和轉(zhuǎn)速信號(hào)，并基于聲學(xué)振動(dòng)信號(hào)和轉(zhuǎn)速信號(hào)，生成初始基線數(shù)據(jù)，初始狀態(tài)為未堵塞狀態(tài)；將轉(zhuǎn)速范圍劃分為多個(gè)連續(xù)的轉(zhuǎn)速區(qū)間；對(duì)于每個(gè)轉(zhuǎn)速區(qū)間，提取當(dāng)前轉(zhuǎn)速區(qū)間內(nèi)的當(dāng)前聲學(xué)振動(dòng)信號(hào)和對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)速信號(hào)，并對(duì)當(dāng)前聲學(xué)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行階次分析，計(jì)算在當(dāng)前轉(zhuǎn)速區(qū)間內(nèi)的平均階次譜，得到與當(dāng)前轉(zhuǎn)速區(qū)間相對(duì)應(yīng)的機(jī)械噪聲分量，機(jī)械噪聲分量表示與當(dāng)前轉(zhuǎn)速區(qū)間相對(duì)應(yīng)的機(jī)械振動(dòng)噪聲在各階次上的能量分布；基于每個(gè)轉(zhuǎn)速區(qū)間的機(jī)械噪聲分量，確定每個(gè)轉(zhuǎn)速區(qū)間的基準(zhǔn)轉(zhuǎn)速；基于每個(gè)轉(zhuǎn)速區(qū)間及對(duì)應(yīng)的機(jī)械噪聲分量建立映射關(guān)系，并基于映射關(guān)系構(gòu)建轉(zhuǎn)速-噪聲特征基線數(shù)據(jù)庫(kù)。
7、通過(guò)采用上述技術(shù)方案，控制系統(tǒng)首先采集水泵初始狀態(tài)下的變速運(yùn)行數(shù)據(jù)，覆蓋全轉(zhuǎn)速范圍，再將轉(zhuǎn)速劃分為連續(xù)區(qū)間，對(duì)每個(gè)區(qū)間進(jìn)行階次分析以提取穩(wěn)定的機(jī)械噪聲分量，最終建立轉(zhuǎn)速區(qū)間-機(jī)械噪聲分量的映射關(guān)系。該方法確保了基線數(shù)據(jù)對(duì)全轉(zhuǎn)速工況的覆蓋性，又通過(guò)區(qū)間劃分簡(jiǎn)化了后續(xù)實(shí)時(shí)匹配的查找邏輯，緩解了基線數(shù)據(jù)適配性和查找效率的矛盾。
8、結(jié)合第一方面的一些實(shí)施例，在一些實(shí)施例中，在時(shí)間-頻率能量分布圖中，確定在信號(hào)能量值超過(guò)能量閾值且時(shí)長(zhǎng)小于時(shí)長(zhǎng)閾值的區(qū)域內(nèi)，發(fā)生了撞擊事件，具體包括：在時(shí)間-頻率能量分布圖中，將信號(hào)能量值超過(guò)能量閾值且時(shí)長(zhǎng)小于時(shí)長(zhǎng)閾值的像素點(diǎn)標(biāo)記為候選區(qū)域，并將空間上相鄰的候選區(qū)域的像素點(diǎn)合并為能量斑塊；對(duì)每個(gè)能量斑塊計(jì)算形態(tài)特征參數(shù)，形態(tài)特征參數(shù)包括時(shí)間持續(xù)性、頻率帶寬、能量集中度和垂直形態(tài)指標(biāo)，能量集中度為能量斑塊內(nèi)能量峰值與平均能量的比值，垂直形態(tài)指標(biāo)通過(guò)計(jì)算能量斑塊的最小外接矩形的長(zhǎng)寬比確定；基于形態(tài)特征參數(shù)，對(duì)每個(gè)能量斑塊進(jìn)行評(píng)分，并將評(píng)分大于分?jǐn)?shù)閾值的能量斑塊確定為撞擊事件。
9、通過(guò)采用上述技術(shù)方案，控制系統(tǒng)首先以能量閾值和時(shí)長(zhǎng)閾值為基礎(chǔ)條件初步篩選候選區(qū)域，再合并相鄰像素形成能量斑塊，最后通過(guò)多維度形態(tài)特征參數(shù)（時(shí)間持續(xù)性、能量集中度等）進(jìn)行評(píng)分篩選。該方法利用撞擊信號(hào)與干擾信號(hào)的形態(tài)差異，有效緩解了環(huán)境噪聲、電氣噪聲等干擾，降低了誤報(bào)和漏報(bào)概率，提升了撞擊事件識(shí)別的準(zhǔn)確率。
10、結(jié)合第一方面的一些實(shí)施例，在一些實(shí)施例中，基于撞擊事件率和平均撞擊能量，確定待監(jiān)測(cè)水泵的堵塞風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，并生成對(duì)應(yīng)的預(yù)警信號(hào)，具體包括：提取每個(gè)撞擊事件在時(shí)間-頻率能量分布圖中的能量分布，并計(jì)算能量分布的譜質(zhì)心和峰值能量，譜質(zhì)心表示撞擊能量在頻率軸上的加權(quán)平均中心，峰值能量表示撞擊事件的最大能量值；基于每個(gè)撞擊事件的能量分布的譜質(zhì)心和峰值能量，計(jì)算在預(yù)設(shè)統(tǒng)計(jì)時(shí)間窗口內(nèi)所有撞擊事件的平均譜質(zhì)心和平均撞擊能量；根據(jù)平均譜質(zhì)心與預(yù)設(shè)質(zhì)心閾值的比較結(jié)果，及平均撞擊能量與預(yù)設(shè)能量閾值的比較結(jié)果，確定堵塞物類型，堵塞物類型包括硬性物質(zhì)、軟性物質(zhì)、混合型物質(zhì)；基于堵塞物類型、撞擊事件率和平均撞擊能量值，確定待監(jiān)測(cè)水泵的堵塞風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，并生成對(duì)應(yīng)的預(yù)警信號(hào)。
11、通過(guò)采用上述技術(shù)方案，控制系統(tǒng)引入譜質(zhì)心參數(shù)，結(jié)合峰值能量和撞擊事件率實(shí)現(xiàn)“堵塞物類型”與“堵塞頻率”的雙重評(píng)估。譜質(zhì)心可根據(jù)頻率分布特征精準(zhǔn)區(qū)分硬性、軟性、混合型堵塞物，明確堵塞的損傷風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，再結(jié)合撞擊事件率量化堵塞累積速度。該方法使堵塞風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的劃分更貼合實(shí)際危害特性，提升了故障預(yù)測(cè)的精細(xì)化程度。
12、結(jié)合第一方面的一些實(shí)施例，在一些實(shí)施例中，基于堵塞物類型和撞擊事件率，確定待監(jiān)測(cè)水泵的堵塞風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，并生成對(duì)應(yīng)的預(yù)警信號(hào)，具體包括：基于撞擊事件率和平均撞擊能量值，計(jì)算待監(jiān)測(cè)水泵的堵塞累積指數(shù)；獲取待監(jiān)測(cè)水泵的實(shí)時(shí)工況參數(shù)，并基于實(shí)時(shí)工況參數(shù)計(jì)算待監(jiān)測(cè)水泵的實(shí)際性能參數(shù)，實(shí)時(shí)工況參數(shù)包括進(jìn)口壓力、出口壓力、流量和電機(jī)功率；計(jì)算實(shí)際性能參數(shù)與待監(jiān)測(cè)水泵在相同轉(zhuǎn)速下的基線性能參數(shù)的性能偏離指數(shù)；基于堵塞累積指數(shù)、性能偏離指數(shù)及堵塞物類型，確定待監(jiān)測(cè)水泵的最終堵塞風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，并生成對(duì)應(yīng)的預(yù)警信號(hào)。
13、通過(guò)采用上述技術(shù)方案，控制系統(tǒng)以堵塞累積指數(shù)量化信號(hào)層面的堵塞累積，以性能偏離指數(shù)驗(yàn)證性能層面的實(shí)際運(yùn)行差異，再結(jié)合堵塞物類型明確危害程度。該方法緩解了“僅撞擊率高但性能未下降”或“性能下降但非堵塞導(dǎo)致”的誤判，提升了預(yù)警信號(hào)的可靠性。
14、結(jié)合第一方面的一些實(shí)施例，在一些實(shí)施例中，基于堵塞累積指數(shù)、性能偏離指數(shù)及堵塞物類型，確定待監(jiān)測(cè)水泵的最終堵塞風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，具體包括：對(duì)堵塞累積指數(shù)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)和性能偏離指數(shù)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)分別進(jìn)行移動(dòng)平均處理，得到平滑后的時(shí)間序列數(shù)據(jù)；在預(yù)設(shè)擬合時(shí)間窗口內(nèi)，對(duì)平滑后的時(shí)間序列數(shù)據(jù)分別進(jìn)行線性回歸擬合，得到堵塞累積指數(shù)的第一擬合直線和性能偏離指數(shù)的第二擬合直線；提取第一擬合直線的斜率作為堵塞累積指數(shù)的第一未來(lái)變化斜率，并提取第二擬合直線的斜率作為性能偏離指數(shù)的第二未來(lái)變化斜率；當(dāng)?shù)谝晃磥?lái)變化斜率或第二未來(lái)變化斜率超過(guò)斜率閾值時(shí)，根據(jù)第一未來(lái)變化斜率或第二未來(lái)變化斜率超出斜率閾值的百分比，確定待監(jiān)測(cè)水泵的最終堵塞風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。
15、通過(guò)采用上述技術(shù)方案，控制系統(tǒng)首先對(duì)堵塞累積指數(shù)和性能偏離指數(shù)的時(shí)間序列進(jìn)行移動(dòng)平均去噪，再通過(guò)線性回歸擬合提取未來(lái)變化斜率，以斜率大小和超出閾值的百分比量化堵塞惡化速度。該方法提前預(yù)判堵塞發(fā)展趨勢(shì)，為維修準(zhǔn)備預(yù)留充足時(shí)間，緩解了漸進(jìn)式堵塞預(yù)警滯后的技術(shù)問(wèn)題，降低了設(shè)備損壞風(fēng)險(xiǎn)。
16、第二方面，本技術(shù)提供了一種控制系統(tǒng)，包括一個(gè)或多個(gè)處理器和存儲(chǔ)器；該存儲(chǔ)器與該一個(gè)或多個(gè)處理器耦合，該存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)程序代碼，該計(jì)算機(jī)程序代碼包括計(jì)算機(jī)指令，該一個(gè)或多個(gè)處理器調(diào)用該計(jì)算機(jī)指令以使得該控制系統(tǒng)執(zhí)行如第一方面以及第一方面中任一可能的實(shí)現(xiàn)方式描述的方法。
17、第三方面，本技術(shù)提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，包括指令，當(dāng)該指令在控制系統(tǒng)上運(yùn)行時(shí)，使得該控制系統(tǒng)執(zhí)行如第一方面以及第一方面中任一可能的實(shí)現(xiàn)方式描述的方法。
18、第四方面，本技術(shù)提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，當(dāng)該計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品在控制系統(tǒng)上運(yùn)行時(shí)，使得該控制系統(tǒng)執(zhí)行如第一方面以及第一方面中任一可能的實(shí)現(xiàn)方式描述的方法。
19、本技術(shù)實(shí)施例中提供的一個(gè)或多個(gè)技術(shù)方案，至少具有如下技術(shù)效果或優(yōu)點(diǎn)：
20、1、由于采用了控制系統(tǒng)采集聲學(xué)振動(dòng)信號(hào)與實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)速信號(hào)、構(gòu)建適配實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)速的基線噪聲模板以分離異常撞擊信號(hào)、通過(guò)連續(xù)小波變換識(shí)別撞擊事件并量化撞擊事件率與平均撞擊能量的技術(shù)手段，有效緩解了水泵堵塞預(yù)警滯后的技術(shù)問(wèn)題，提升了故障預(yù)測(cè)的時(shí)效性。
21、2、由于采用了控制系統(tǒng)提取撞擊事件的譜質(zhì)心與峰值能量以區(qū)分堵塞物類型、結(jié)合撞擊事件率構(gòu)建“堵塞物類型”與“堵塞頻率”雙重評(píng)估體系的技術(shù)手段，有效緩解了故障預(yù)警僅能提示異常卻無(wú)法區(qū)分堵塞物特性、缺乏針對(duì)性的技術(shù)問(wèn)題，提升了故障預(yù)測(cè)精細(xì)化程度、使預(yù)警信號(hào)更匹配堵塞實(shí)際危害特性的技術(shù)效果。
22、3、由于采用了構(gòu)建堵塞累積指數(shù)、性能偏離指數(shù)和堵塞物類型三維評(píng)估體系的技術(shù)手段，有效緩解了單一指標(biāo)評(píng)估無(wú)法全面反映堵塞實(shí)際影響的技術(shù)問(wèn)題，提升了預(yù)警信號(hào)的可靠性。