【技术实现步骤摘要】
本专利技术的实施例涉及工业控制领域，并且更具体地涉及一种用于评估泵的性能的方法、设备和存储介质。
技术介绍
1、泵的性能主要由性能参数来进行量化表示。泵的性能参数及相互之间的关系是选泵和进行流量调节的依据。各类泵的性能差异情况，对选型和使用都具有十分重要的作用。不同类型的泵，在性能参数的量化标准上也有所不同，需要依照不同的量化标准进行性能的识别判断。
2、传统的用于评估泵的性能的方法，例如对于单性能指标的基准线建立使用规则限定基准规范，这种方法不能满足多变的实时工况情况；例如对于单性能指标的基准线建立使用机器学习方法直接对实时实际数据进行精确预测，这种方法得到的基准数据会受到水泵系统当前性能表现的严重影响（包含设备运行可能出现的异常或退化）；例如对于性能指标的长期性变化趋势衡量主要在指标波动性上的分析，和通过人工经验进行特征的提取和判断，这种方法难以确定一个稳定通用的科学标准；例如对于多种不同的性能评估标准（包括国家标准规定的指标阈值或者客户需求规定的阈值）通常通过规则逻辑来进行限定和比较，难以使用通用流程进行处理，这种方法难以与性能指标的长期性变化趋势进行科学和自动衡量；例如对于水泵系统的性能评估更多关注在独立的单个性能指标以及分散的多个性能指标上，不使用一个综合性的指标进行统一评估。
3、综上，传统的用于评估泵的性能的方式存在的不足之处在于：无法精准的评估泵在各种工况下的实时性能，且无法兼顾泵的单性能指标和综合性能评估。
技术实现思路
1、针对上述问题，
2、根据本专利技术的第一方面，提供了一种用于评估泵的性能的方法，包括：获取关于待评估泵的实时工况数据，以便基于所获取的实时工况数据，生成关于待评估泵的目标单性能指标的性能预测输入数据；针对性能预测输入数据，分别经由关于目标单性能指标的理论性能预测模型、实际性能预测模型进行性能预测，以便获取关于待评估泵的目标单性能指标的理论性能预测值和实际性能预测值；基于所获取的理论性能预测值、实际性能预测值和所对应的目标单性能指标的真实性能值，计算性能偏差值；以及基于预定时间段的待评估泵的实时工况数据和所对应的目标单性能指标的性能偏差值，确定关于待评估泵的目标单性能指标的性能评估结果。
3、在一些实施例中，用于评估泵的性能的方法，还包括：基于关于待评估泵的多个目标单性能指标的性能评估结果、以及每一种目标单性能指标的权重，进行加权计算，以便获取关于待评估泵的、在预定时间段的结束时刻的综合性能评估结果。
4、在一些实施例中，确定关于待评估泵的目标单性能指标的性能评估结果包括：针对预定时间段的待评估泵的实时工况数据和所对应的目标单性能指标的性能偏差值，进行分布拟合，以便获取关于性能偏差值的分布拟合曲线；以及针对所获取的关于性能偏差值的分布拟合曲线，确定预定偏差容忍阈值所对应的性能偏差值在分布拟合曲线中的位置，以便确定关于待评估泵的目标单性能指标的、在预定时间段的段末时刻的性能状态。
5、在一些实施例中，确定关于待评估泵的目标单性能指标的、在预定时间段的段末时刻的性能状态包括：基于预定偏差容忍阈值所对应的性能偏差值在分布拟合曲线中的位置、以及基于分布拟合曲线的标准差，将预定偏差容忍阈值所对应的性能偏差值转化为对应的性能得分；以及基于所转化的性能得分，确定关于待评估泵的目标单性能指标的、在预定时间段的段末时刻的性能等级。
6、在一些实施例中，将预定偏差容忍阈值所对应的性能偏差值转化为对应的性能得分包括：当预定偏差容忍阈值与分布拟合曲线的均值之差小于或等于分布拟合曲线的正向标准差的第一倍率时，所转化的性能得分小于或等于第一分数；当预定偏差容忍阈值与分布拟合曲线的均值之差大于或等于分布拟合曲线的正向标准差的第二倍率时，所转化的性能得分大于或等于第二分数；当预定偏差容忍阈值与分布拟合曲线的均值之差在正向标准差的第一倍率和正向标准差的第二倍率之间时，所转化的性能得分在第一分数和第二分数之间，且与预定偏差容忍阈值所对应的性能偏差值呈负相关；以及其中，第一倍率小于第二倍率，第一分数小于第二分数。
7、在一些实施例中，关于待评估泵的目标单性能指标的理论性能预测模型经由以下步骤获得：确定待评估泵的、与目标单性能指标相关的工况数据的类型、与所确定的工况数据的类型相关的多组理论工况参数、以及与多组理论工况参数对应的、待评估泵的目标单性能的理论性能值；以及将待评估泵的、与目标单性能指标相关的多组理论工况参数确定为第一训练数据，以及将多组理论工况参数对应的、待评估泵的目标单性能的理论性能值确定为第一验证数据，以针对预定的第一机器学习模型进行训练，获取关于待评估泵的目标单性能指标的理论性能预测模型。
8、在一些实施例中，关于待评估泵的目标单性能指标的实际性能预测模型经由以下步骤获得：确定待评估泵的、与目标单性能指标相关的工况数据的类型、与所确定的工况数据的类型相关的多组实际工况参数、以及与多组实际工况参数对应的、待评估泵的目标单性能的真实性能值；以及将待评估泵的、与目标单性能指标相关的多组实际工况参数确定为第二训练数据，将多组实际工况参数对应的、待评估泵的目标单性能的真实性能值确定为第二验证数据，以针对预定的第二机器学习模型进行训练，获取关于待评估泵的目标单性能指标的实际性能预测模型。
9、在一些实施例中，针对关于待评估泵的、同一种目标单性能指标的理论性能预测模型和实际性能预测模型的与目标单性能指标相关的工况数据的类型相同。
10、在一些实施例中，待评估泵的、与目标单性能指标相关的工况数据的类型包括关于泵的以下一项或多项：工作频率、阀门开度状态、变频器状态、输入频率、水源状态；目标单性能指标的类型包括关于泵的以下一项或多项：扬程、流量、转速、轴功率、效率、能耗、能耗利用率、输出压力、管路压力、振动、噪音。
11、在一些实施例中，针对预定的第一机器学习模型进行训练包括：将第一训练数据中的多组理论工况参数输入第一机器学习模型，以预测所输入的每一组理论工况参数的发生时刻之后的、未来预定时刻的关于待评估泵的目标单性能指标的理论性能预测值；以及针对预定的第二机器学习模型进行训练包括：将第二训练数据中的多组实际工况参数输入第二机器学习模型，以预测所输入的每一组实际工况参数的发生时刻之后的、未来预定时刻的关于待评估泵的目标单性能指标的实际性能预测值。
12、在一些实施例中，分别经由关于目标单性能指标的理论性能预测模型、实际性能预测模型进行性能预测包括：确定待评估泵的、与目标单性能指标相关的工况数据的类型和对应于工况数据的类型的理论参数阈值；响应于确定性能预测输入数据不符合所对应的工况数据的类型的理论参数阈值，将性能预测输入数据调整至符合所对应的工况数据的类型的理论参数阈值；以及通过调整后的性能预测输入数据，经由关于目标单性能指标的理本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于评估泵的性能的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定关于待评估泵的目标单性能指标的性能评估结果还包括：
4. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定关于待评估泵的目标单性能指标的、在预定时间段的段末时刻的性能状态包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将预定偏差容忍阈值所对应的性能偏差值转化为对应的性能得分包括：
6. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，关于待评估泵的目标单性能指标的理论性能预测模型经由以下步骤获得：
7. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，关于待评估泵的目标单性能指标的实际性能预测模型经由以下步骤获得：
8.根据权利要求6或7中任一项所述的方法，其特征在于，针对关于待评估泵的、同一种目标单性能指标的理论性能预测模型和实际性能预测模型的与目标单性能指标相关的工况数据的类型相同。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，
10.根据权利要求
11.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，分别经由关于所述目标单性能指标的理论性能预测模型、实际性能预测模型进行性能预测包括：
12.一种计算设备，包括：
13.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被机器执行时实现根据权利要求1至11中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种用于评估泵的性能的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定关于待评估泵的目标单性能指标的性能评估结果还包括：
4. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定关于待评估泵的目标单性能指标的、在预定时间段的段末时刻的性能状态包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将预定偏差容忍阈值所对应的性能偏差值转化为对应的性能得分包括：
6. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，关于待评估泵的目标单性能指标的理论性能预测模型经由以下步骤获得：
7. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，关于待评估泵的目...
【专利技术属性】
技术研发人员：李杉，戴林杉，
申请(专利权)人：上海凯士比泵有限公司，
类型：发明
国别省市：
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