本发明属于流体机械智能诊断技术领域，具体公开了一种基于物联网的水泵泵组智能监控与故障预警方法。技术方案为：搭建水泵泵组试验台；采用触摸屏作为现场监控设备，PC机作为监测平台，采用数据采集模块采集各个传感器的信号，触摸屏和PC机实时读取数据采集模块的数据，并对数据进行存储和备份；采用HMI设计水泵泵组物联网监控系统，实现基于物联网的水泵泵组远程智能监控；对水泵泵组的监控信号进行实时数据分析，运行诊断及故障预警。本发明将物联网技术、频谱分析技术和故障诊断技术有效结合起来，实现了各种离心泵、混流泵、轴流泵、潜水电泵等水泵泵组故障的早期预警，使其安全可靠运行。
1.一种基于物联网的水泵泵组智能监控与故障预警方法，其特征在于，
所述水泵泵组试验台安装有水泵振动传感器，光电式传感器或感应式传感器，泵组出口管路系统上安装有涡轮流量计或电磁流量计；
(2)采用触摸屏作为现场监控设备，PC机作为监测平台，采用数据采集模块采集步骤(1)中各个传感器的信号；将采集的信号进行数据转换，触摸屏和PC机实时读取数据采集模块的数据；对各个传感器测量得到的流量、压力、转速、温度、振动数据和通过计算得到的扬程、功率、效率进行存储和备份；
(3)采用HMI设计水泵泵组物联网监控系统，系统利用PLC实现对水泵泵组的过程控制，实时监控流量、压力、转速、扬程、功率、效率、温度、振动数据，通过VNC远程监控；
(4)对水泵泵组的监控信号进行实时数据分析，运行诊断及故障预警，具体步骤如下：a、对水泵泵组的监控信号：流量、压力、转速、扬程、功率、效率、温度、振动，进行实时数据分析及频谱分析，并以图表的形式显示在水泵泵组物联网监控系统中，以便用户在移动设备中直接查看；
b、基于监测的流量、压力、转速、扬程、功率、效率、温度、振动信号，采用微弱信号处理技术、频谱分析技术和多信息源多级融合方式相结合的方法对水泵长期运行中可能存在的轴振、轴承温升、叶轮损坏、驼峰故障进行信号提取、诊断和预测评估，对可能出现的故障发出预警通知，并通过声音、短信和邮件方式进行早期故障预警。
2.根据权利要求1所述一种基于物联网的水泵泵组智能监控与故障预警方法，其特征在于，步骤(2)中，所述的将采集的信号进行数据转换的方式为：光电式传感器或感应式传感器、涡轮流量计或电磁流量计、压力传感器、温度传感器和振动传感器，发出的都是4～
20mA的电流信号，这些模拟量信号通过PLC进行A/D转换成数字量进入PLC内存。
3.根据权利要求1所述一种基于物联网的水泵泵组智能监控与故障预警方法，其特征在于，步骤(2)中，所述扬程H由公式 计算得到；其中，Pi为泵组进口压力，Po为泵组出口压力，ρ为水泵输送介质的密度，g为重力加速度g＝9.8，Δz为泵出口与进口之间的位差。
4.根据权利要求1所述一种基于物联网的水泵泵组智能监控与故障预警方法，其特征在于，步骤(1)中基于电测法搭建水泵泵组试验台，步骤(2)中采用电测法，根据三相电动机空载的铁耗和机械耗，计算出负载试验后的三相电动机输出功率，即水泵的输入功率P。
5.根据权利要求1所述一种基于物联网的水泵泵组智能监控与故障预警方法，其特征在于，步骤(1)中基于扭矩法搭建水泵泵组试验台，步骤(2)中则根据测量的扭矩M，计算出水泵的输入功率 其中，n为泵组转速，M为泵的扭矩。
6.根据权利要求1、4或5所述一种基于物联网的水泵泵组智能监控与故障预警方法，其特征在于，步骤(2)中，所述效率η由公式η＝ρgQH/P计算得到，其中，ρ为水泵输送介质的密度，Q为流量，H为扬程，P为水泵的输入功率。
7.根据权利要求1所述一种基于物联网的水泵泵组智能监控与故障预警方法，其特征在于，步骤(3)中，所述VNC远程监控的方式为：在水泵泵组物联网监控系统的内网中架设一台VNC服务器，并设定认证密码，通过移动设备登录互联网连接VNC服务器，从而实现水泵泵组监控系统的远程监控；若没有互联网，则在水泵泵组附近通过组建无线局域网，手机App端在局域网范围内实现无线监控。
8.根据权利要求7所述一种基于物联网的水泵泵组智能监控与故障预警方法，其特征在于，所述的VNC服务器和移动设备之间的通讯数据必须进行加密处理。
9.根据权利要求1所述一种基于物联网的水泵泵组智能监控与故障预警方法，其特征在于，所述的传感器均是DC24V供电、4～20mA电流信号输出的。
一种基于物联网的水泵泵组智能监控与故障预警方法
技术领域
[0001] 本发明属于流体机械智能诊断技术领域，特指涉及一种基于物联网的水泵泵组智能监控与故障预警方法。
背景技术
[0002] 目前物联网技术已经在各行各业得到了不同程度的应用，但整体来说我国的物联网技术及产业链仍处于探索阶段，整个技术架构和产业模式尚未形成，尤其是在水泵领域。基于物联网的水泵泵组智能监控与故障预警，就是把水泵机组通过信息传感设备与互联网连接起来进行信息交换，采用物联网技术、监控和故障诊断技术对水泵泵组实行在线实时检测，为水泵泵组的运行状态提供实时、直观的数据监控与诊断分析，对可能出现的轴振、轴承温升、叶轮损坏、驼峰等故障提前预警，从而使水泵泵组安全、可靠、经济运行。
[0003] 目前，基于物联网的水泵泵组智能监控与故障预警方法还不成熟，如：数字技术与应用《基于物联网技术的机泵群智能监测与诊断》(2013年第5期)采用物联网技术与智能诊断分析技术对一离心泵机组的振动和温度数据进行智能监测与诊断，并根据异常状况给出了报警提示和检修建议，但该论文仅提出了一种基于物联网的智能预知维修诊断控制策略及系统；油气田地面工程《基于物联网技术的螺杆泵运行状态数据远传系统》(2014年第9期)以电参数诊断法为基础，提出了一种基于物联网技术的螺杆泵采油数据远传系统，但该论文仅适用于螺杆泵机组；发明专利《基于物联网的机泵群自动诊断方法》(申请号：201510081825.5)介绍了一种基于物联网的机泵群自动诊断方法，包含数据采集与存储、数据分析与处理、专家系统诊断三部分，但该专利采用的是故障专家系统推理机实现自诊断推理过程，推理效率低，非通用，且依赖于已有的经验；发明专利《一种基于物联网的多级深井潜水泵》(申请号：201410330695.X)介绍了一种具备物联网功能、功能高度集成、能与基站或监控中心实时双向通讯的多级深井潜水泵，但该专利功能比较单一，仅适用于多级深井潜水泵；实用新型专利《一种基于物联网的消防泵智能监控装置》(申请号：
201020593508.4)介绍了一种基于物联网的消防泵智能监控装置，该专利适用范围比较单一，仅适用于消防泵，且该装置仅包含智能监控功能，没有故障诊断功能。
发明内容
[0004] 针对上述现有智能监控及故障诊断方法中存在的问题，本发明旨在提供一种基于物联网的水泵泵组智能监控与故障预警方法。
[0005] 为达到以上目的，采用如下技术方案：
[0006] 采用触摸屏作为现场监控设备，PC机作为监测平台，采用数据采集模块采集各个传感器的信号，将采集的信号进行数据转换，触摸屏和PC机实时读取数据采集模块的数据，并对数据进行存储和备份；基于HMI设计水泵泵组物联网监控系统；采用微弱信号处理技术、频谱分析和多信息源多级融合方式等相结合的方法对水泵长期运行中可能存在的轴振、轴承温升、叶轮损坏、驼峰等故障进行信号提取、诊断和预测评估，对可能出现的故障发出预警通知，并通过声音、短信和邮件等方式进行早期故障预警。
[0007] 一种基于物联网的水泵泵组智能监控与故障预警方法，其具体步骤如下：
[0008] (1)搭建水泵泵组试验台，所述水泵泵组试验台安装有水泵振动传感器，光电式传感器或感应式传感器，泵组出口管路系统上安装有涡轮流量计或电磁流量计；泵进、出口管路上分别安装有压力传感器；轴承箱上安装有轴承温度传感器；电机底座上安装有轴振传感器；电机上安装有电机温度传感器、电机振动传感器；
[0009] 由光电式传感器或感应式传感器测量得到泵组转速n，由泵组出口管路系统上的涡轮流量计或电磁流量计测量得到流量Q，由泵进、出口管路上的压力传感器测量得到泵组进、出口压力。
[0010] 轴承温度和电机温度由温度传感器测量得到，电机振动、水泵振动及轴振由振动传感器测量得到。
[0011] (2)采用触摸屏作为现场监控设备，PC机作为监测平台，采用数据采集模块采集步骤(1)中各个传感器的信号；对采集的信号进行数据转换，触摸屏和PC机实时读取数据采集模块的数据；对各个传感器测量得到的流量、压力、转速、温度、振动数据和通过计算得到的扬程、功率、效率进行存储和备份；
[0012] 所述的将采集的信号进行数据转换的方式为：光电式传感器或感应式传感器、涡轮流量计或电磁流量计、压力传感器、温度传感器和振动传感器，发出的都是4～20mA的电流信号，这些模拟量信号通过PLC进行A/D转换成数字量进入PLC内存。
[0013] 所述扬程H由公式 计算得到，其中，Pi为泵组进口压力，Po为泵组出口压力，ρ为水泵输送介质的密度，g为重力加速度，g＝9.8，Δz为泵出口与进口之间的位差；
[0014] 若步骤(1)中基于电测法搭建水泵泵组试验台，步骤(2)中采用电测法，则测量出三相电动机的空载损耗，绘制出三相电动机空载特性曲线，并分离出铁耗和机械耗；计算出负载试验后的三相电动机输出功率，即水泵的输入功率P；
[0015] 若步骤(1)中基于扭矩法搭建水泵泵组试验台，步骤(2)中则根据直接测量的扭矩M，计算出水泵的输入功率 其中，n为泵组转速，M为泵的扭矩。
[0016] 所述效率η由公式η＝ρgQH/P计算得到，其中，ρ为水泵输送介质的密度，Q为流量，H为扬程，P为水泵的输入功率。
[0017] (3)采用HMI设计水泵泵组物联网监控系统，系统利用PLC实现对水泵泵组的过程控制，实时监控流量、压力、转速、扬程、功率、效率、温度、振动数据；通过VNC远程监控。
[0018] 所述VNC远程监控的方式为：在水泵泵组物联网监控系统的内网中架设一台VNC服务器，并设定认证密码；通过移动设备(手机、笔记本电脑等)登录互联网连接VNC服务器，从而实现水泵泵组监控系统的远程监控；若没有互联网，则在水泵泵组附近通过组建无线局域网，手机App端在局域网范围内实现无线监控。
[0019] 所述的传感器均是DC24V供电、4～20mA电流信号输出的，以避免采集的信号受到电磁干扰。
[0020] 所述的VNC服务器和移动设备之间的通讯数据必须进行加密处理，以确保数据安全。
[0021] (4)对水泵泵组的监控信号进行实时数据分析，运行诊断及故障预警，具体步骤为：
[0022] a、对水泵泵组的监控信号：流量、压力、转速、扬程、功率、效率、温度、振动，进行实时数据分析及频谱分析，并以图表的形式显示在水泵泵组物联网监控系统中，以便用户在移动设备(手机或笔记本电脑)直接查看。
[0023] b、基于监测的流量、压力、转速、扬程、功率、效率、温度、振动等信号，采用微弱信号处理技术、频谱分析技术和多信息源多级融合方式等相结合的方法对水泵长期运行中可能存在的轴振、轴承温升、叶轮损坏、驼峰等故障进行信号提取、诊断和预测评估，对可能出现的故障发出预警通知，并通过声音、短信和邮件等方式进行早期故障预警。
[0024] 本发明的有益效果为：
[0025] (1)将物联网技术、频谱分析技术和故障诊断技术有效结合起来，实现了故障的早期预警，使得水泵泵组安全、可靠运行。
[0026] (2)适用范围广，不仅适用于单级和多级离心泵泵组的智能监控与故障预警，还适用于混流泵、轴流泵、潜水电泵等泵组的智能监控与故障预警。
[0027] (3)在线实时诊断水泵泵组可能出现的故障，为及时维修提供了技术支持，减少了维修成本。
附图说明
[0028] 图1为一种基于物联网的水泵泵组智能监控与故障预警方法的流程图；
[0029] 图2为搭建的水泵泵组试验台示意图；
[0030] 附图标记说明：
[0031] 1-模型泵，2-出口压力传感器，3-水泵振动传感器，4-轴承温度传感器，5-光电式传感器，6-三相异步电动机，7-电机振动传感器，8-电机温度传感器，9-电磁流量计，10-出口闸阀，11-水箱，12-进口闸阀，13-水泵泵组物联网监控系统，14-进口压力传感器。
具体实施方式
[0032] 下面结合附图以及具体实施例对本发明作进一步的说明，但本发明的保护范围并不限于此。
[0033] 实施例：
[0034] 一台比转数为73的离心泵，其设计流量为Qd＝27m3/h，设计扬程Hd＝11m，转速n＝1450r/min。
[0035] (1)搭建基于电测法的水泵试验台，如图2所示。测量出三相电动机的空载损耗，绘制出三相电动机空载特性曲线，并分离出铁耗和机械耗，分离出的铁耗和机械耗分别为356.93W和121.47W。
[0036] 泵的转速n由光电式传感器测量得到，流量Q由泵组出口管路系统上的电磁流量计测量得到，进口压力Pi由泵进口管路上的压力传感器测量得到，出口压力Po由泵出口管路上的压力传感器测量得到。轴承温度和电机温度由温度传感器测量得到，电机振动和泵振动由振动传感器测量得到。
[0037] 当泵的流量Q＝27.72m3/h、转速n＝1450r/min时，进口压力Pi＝-4.26kPa，出口压力Po＝109.26Pa，轴承温度为54.5℃，电机温度为52.3℃，电机振动速度为1.08mm/s，泵振动速度为0.97mm/s。
[0038] (2)采用触摸屏作为现场监控设备，PC机作为监测平台，采用数据采集模块采集各个传感器的信号，触摸屏和PC机实时读取数据采集模块的数据。
[0039] 对采集的信号进行数据转换。光电式传感器、电磁流量计、压力传感器、温度传感器和振动传感器，发出的都是4～20mA的电流信号，这些模拟量信号通过PLC进行A/D转换成数字量进入PLC内存。
[0040] 扬程H由泵的进口压力Pi和出口压力Po计算得到， 其中ρ为水的密度，g为重力加速度，g＝9.8，Δz为泵出口与进口之间的位差；根据三相电动机空载的铁耗和机械耗，计算出负载试验后的三相电动机输出功率，即水泵的输入功率P；效率η由公式η＝ρgQH/P计算得到。
[0041] 由上述公式可以计算出，当Q＝27.7m3/h、n＝1450r/min时，H＝11.6m，P＝1517W，η＝57.6％。
[0042] 对上述流量、压力、转速、扬程、功率、效率、温度、振动等数据进行实时存储和备份。
[0043] (3)采用WEINVIEW的HMI设计水泵泵组物联网监控系统，系统利用PLC实现对水泵泵组的过程控制，实时监控流量、压力、转速、扬程、功率、效率、温度、振动等数据。通过VNC远程监控。在水泵泵组物联网监控系统的内网中架设一台VNC服务器，并设定认证密码。
[0044] 通过移动设备(手机、笔记本电脑等)登录互联网连接VNC服务器，从而实现水泵泵组监控系统的远程监控。若没有互联网，则在水泵泵组附近通过组建无线局域网，手机App端在局域网范围内实现无线监控。
[0045] 所述的传感器均是DC24V供电、4～20mA电流信号输出的，以避免采集的信号受到电磁干扰。
[0046] 所述的VNC服务器和移动设备之间的通讯数据必须进行加密处理，以确保数据安全。
[0047] (4)对水泵泵组的监控信号：流量、压力、转速、扬程、功率、效率、温度、振动，进行实时数据分析及频谱分析，并以图表的形式显示在水泵泵组物联网监控系统中，以便用户在移动设备(手机、笔记本电脑等)直接查看。
[0048] 基于监测的流量、压力、转速、扬程、功率、效率、温度、振动等信号，采用微弱信号处理技术、频谱分析技术和多信息源多级融合方式等相结合的方法对水泵长期运行中可能存在的轴振、轴承温升、叶轮损坏、驼峰等故障进行信号提取、诊断和预测评估，对可能出现的故障发出预警通知，并通过声音、短信和邮件等方式进行早期故障预警。
[0049] 所述实施例为本发明的优选的实施方式，但本发明并不限于上述实施方式，在不背离本发明的实质内容的情况下，本领域技术人员能够做出的任何显而易见的改进、替换或变型均属于本发明的保护范围。
