一种智能水厂用水处理设备维护预测方法技术

本发明专利技术公开了一种智能水厂用水处理设备维护预测方法，包括以下步骤：步骤一

【技术实现步骤摘要】
一种智能水厂用水处理设备维护预测方法


[0001]本专利技术涉及智能水厂运营
，具体为一种智能水厂用水处理设备维护预测方法
。

技术介绍

[0002]随着城市化进程的加速和人口的不断增长，污水排放量也随之增加，智能水厂数据可视化大屏展示系统技术的出现，为污水处理厂的管理和运营带来了新的思路和方法
。
[0003]首先，智能水厂可以帮助管理人员更好地了解污水处理过程，传统的污水处理流程通常是静态的，难以直观地展现其复杂性和细节，而通过
3D
可视化技术，管理人员可以以立体
、
动态的方式观察整个污水处理过程，从而更好地了解各个环节之间的联系和影响，及时发现潜在问题并进行优化，其次，智能水厂可以提高运行效率和降低运营成本，通过对污水处理过程进行模拟和分析，管理人员可以预测出不同操作条件下的处理效果，并根据实际情况进行调整和优化，此外，
3D
可视化技术还可以对设备运行状态进行实时监测和管理，避免设备故障和停机时间，从而提高运行效率和降低运营成本，最后，智能水厂还可以提升环境监测和治理水平，通过
3D
可视化技术，管理人员可以更加直观地了解污水排放情况和水质变化趋势，及时发现污染源并采取相应的治理措施，此外，
3D
可视化技术还可以帮助管理人员制定更加科学
、
合理的环境监测方案，提高环境监测和治理水平
。
[0004]智能水厂可以帮助管理人员更好地了解污水处理过程，提高运行效率和降低运营成本，同时也可以提升环境监测和治理水平，随着数字技术的不断发展和应用，相信智能水厂将会在污水处理领域发挥越来越大的作用
。
[0005]但是，现阶段污水处理厂主要通过人工来巡检设备运行状态，当设备出现故障时，工作人员无法第一时间了解情况，给厂里带来一定的经济损失
。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提供一种智能水厂用水处理设备维护预测方法，以解决上述
技术介绍
中提出的现阶段污水处理厂主要通过人工来巡检设备运行状态，当设备出现故障时，工作人员无法第一时间了解情况，给厂里带来一定的经济损失的问题
。
[0007]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种智能水厂用水处理设备维护预测方法，包括以下步骤：
[0008]步骤一
、
样本数据采集：利用物联网高频振动传感器放置于水处理设备上，并采集水处理设备振动波形样本及表面温度，生成设备的振动特性；
[0009]步骤二
、
样本数据结合：边缘计算网关了解水处理设备上电机运行负载状态并结合传感器的振动样本特性将数据进行整理；
[0010]步骤三
、
样本数据分析：利用智能算法和云平台对数据进行分析；
[0011]步骤四
、
建立预测模型：通过机器学习
、
人工智能技术，将大量的样本数据分析和挖掘，从而建立起设备的预测模型；
[0012]步骤五
、
数据传送：通过
MQTT
把数据及分析结果上传到物联网数据处理后台；
[0013]步骤六
、
远程诊断：通过
SaaS
业务云平台
、Web
浏览器和故障预测诊断算法工具对数据进行远程诊断；
[0014]步骤七
、
数据存储：物联网数据处理后台与云交互获取有效数据，进行内部处理后存储；
[0015]步骤八
、
闭环管理：维护信息的协同，远程监控设备状态，从而对生产计划进行调整和优化
。
[0016]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述步骤一中水处理设备具体为空压机
、
水泵
、
柴油发动机
、
辊压机
、
斗提机
、
皮带机
、
离心机和风机
。
[0017]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述步骤一中振动传感器具体为
WTS
无线温度振动传感器和
WTS
有线温度振动传感器，所述
WTS
无线温度振动传感器的表面和
WTS
有线温度振动传感器的表面均固定安装有
WTG
边缘计算网关
。
[0018]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述步骤三中云平台具体为
WitCloud
云平台，所述
WitCloud
云平台功能包括：水处理行业关键设备上振动传感器及边缘计算网关的接入配置包括主题配置和通道配置
、
远程信息配置和设备固件升级
、
多种告警方式
、
日记运维管理
、
多层边缘计算网关上云的架构
、
数据库备份和找回
、InfluxDB
数据库的管理和支配
。
[0019]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述步骤六中
SaaS
业务云平台，为用户提供状态监控
、
故障分析
、
场景监控
、
故障管理
、
运维管理
、
设备管理
、
客户管理
、
权限管理的平台功能，同时提供平台数据读取接口功能，所述
SaaS
业务云平台通过大数据分析工具，为用户提供例如离心泵
、
气动隔膜泵
、
真空泵的旋转设备的运行状态分析
、
预警故障分析，并形成专业的工业设备健康诊断报告和维修建议
。
[0020]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述步骤六中故障预测诊断算法工具：首先通过物联网高频振动传感器和铂电阻，采集例如离心泵
、
双吸泵
、
潜水泵
、
空压机的旋转设备的振动特性和负载温度特性，并形成振动特性样本库；然后利用智能算法机器学习算法库对这些原始数据样本进行机器自学习，生成对应的故障预测诊断算法模型，并形成故障预测模型库；使用故障预测诊断算法模型对实时采集的数据进行分析处理，实现不平衡
、
不对中
、
松动
、
齿轮磨损
、
轴承老化的水处理行业旋转设备故障预测及诊断
。
[0021]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述步骤五中传送的数据具体为预测设备的故障概率和时间，提前进行设备维护，避免产生停工或其他意外情况
。
[0022]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0023]1、
针对水处理设备如离心泵
、
双吸泵
、
潜水泵
、
空压机的旋转设备，进行在线振动监测
、
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种智能水厂用水处理设备维护预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一
、
样本数据采集：利用物联网高频振动传感器放置于水处理设备上，并采集水处理设备振动波形样本及表面温度，生成设备的振动特性；步骤二
、
样本数据结合：边缘计算网关了解水处理设备上电机运行负载状态并结合传感器的振动样本特性将数据进行整理；步骤三
、
样本数据分析：利用智能算法和云平台对数据进行分析；步骤四
、
建立预测模型：通过机器学习
、
人工智能技术，将大量的样本数据分析和挖掘，从而建立起设备的预测模型；步骤五
、
数据传送：通过
MQTT
把数据及分析结果上传到物联网数据处理后台；步骤六
、
远程诊断：通过
SaaS
业务云平台
、Web
浏览器和故障预测诊断算法工具对数据进行远程诊断；步骤七
、
数据存储：物联网数据处理后台与云交互获取有效数据，进行内部处理后存储；步骤八
、
闭环管理：维护信息的协同，远程监控设备状态，从而对生产计划进行调整和优化
。2.
根据权利要求1所述的一种智能水厂用水处理设备维护预测方法，其特征在于：所述步骤一中水处理设备具体为空压机
、
水泵
、
柴油发动机
、
辊压机
、
斗提机
、
皮带机
、
离心机和风机
。3.
根据权利要求1所述的一种智能水厂用水处理设备维护预测方法，其特征在于：所述步骤一中振动传感器具体为
WTS
无线温度振动传感器和
WTS
有线温度振动传感器，所述
WTS
无线温度振动传感器的表面和
WTS
有线温度振动传感器的表面均固定安装有
WTG
边缘计算网关
。4.
根据权利要求1所述的一种智能水厂用水处理设备维护预测方法，其特征在于：所述步骤三中云平台具体为
WitCloud
云平台，所述
WitCloud<...

【专利技术属性】
技术研发人员：程国坚，石云，于云澎，徐伟，袁芳，纪倩楠，蒲一凡，张芳，
申请(专利权)人：中环保水务投资有限公司蚌埠中环污水处理有限公司中节能工程技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：