【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于泵组状态检修，具体涉及一种大型泵组健康状态评估方法及其系统。
技术介绍
1、泵组作为城市供水及水资源调度的重要设备，其可靠性对地方民生和经济影响巨大。目前，针对泵组的检修常常采用定期维修的方式，该方式忽略泵组实际的健康状态进而容易造成设备过修或失修的问题。
2、泵组状态的预知和检修，可显著提高泵组的使用率，节省检修维护成本，是泵组大修模式未来发展的方向。但定制泵组个性化强、典型故障数据不全面、判断标准不清晰、分析手段有限等困难一直制约着状态检修的研究和应用，近年来云计算、大数据等新一代信息技术迅猛发展，这为实现泵组状态的预知和检修带来了新的希望。
3、专利文献cn114659562b(申请号：202210349807.0)采集泵组的出口压力、流量、运行噪声、转速、振动值作为观测参数，并建立泵组运行基础数据集合，采用预设阈值及逻辑关系对固定消防给水设备状态进行智能分级预警和报警。但尚未考虑泵组退化过程、异常波动、传感器数采异常等情况。
4、专利文献cn116205375b(申请号：202310412702.x)基于双向lstm神经网络建立机组运行状态预测模型，实现了对对泵站机组实时运行状态的变化趋势进行预测。该方法仅考虑到对泵体振动、摆度的异常，尚未考虑到电机及数采异常的情况。
5、上述两种方案仅识别到泵组的异常，但对于具体的异常项及异常处理方案尚未提及。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供一种大型泵组健康状态评估
2、为达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案为：一种大型泵组健康状态评估方法，其特征在于，步骤为：
3、1)对泵组的历史运行数据和历史维修台账数据进行收集；
4、2)对泵组历史运行数据进行分析，梳理泵组健康状态评价指标；
5、3)对泵组健康状态评价指标按照目标层、指标层、实施层进行划分，建立泵组健康状态评估层次结构模型；
6、4)建立泵组故障检修知识库
7、基于历史维修台账数据中关于故障表征的表述，识别该表征所涉及到泵组健康状态评估层次结构模型中实施层中的指标项，并将这些指标项与故障原因、故障处理方案形成三元组，存放至数据库中；如果该故障对应多个指标项，则需要逐一将这些指标分别与故障原因、故障处理方案进行组合存储；
8、5)对实施层中各指标进行同趋势化处理，从而得到其评分结果
9、通过对当前指标体系中各指标值的性质，可将其同趋势化处理类型分为三种，即越小越优型、区间最优型和中间最优型，不同类型指标同趋势化处理方式如下：
10、越小越优型：
11、区间最优型：
12、中间最优型：
13、上式中，x表示实施层中任意指标值，x'表示指标x同趋势化处理结果，即当前x指标的评分；m表示该指标最大值，m表示该指标最小值；q1,q2分别表示该指标合理的区间上下限；
14、6)采用熵权法自低向上依次对实施层、指标层、目标层权重进行计算；
15、7)大型泵组健康状态评估结果求解、等级划分及故障检修方案推荐
16、从实施层开始，依次对各指标项进行计算从而得到评分值，同时将各指标评分值与其权重相乘，然后对相乘结果进行求和，从而得到指标层评分；然后将指标层各评分分别与其权重相乘，从而得到各指标层最终的评分值；最后，将指标层最终的评分制求和，从而得到目标层评分结果；针对实施层中较差评分的指标项，在泵组故障检修知识库中依据该指标项进行检索，从而获取知识库中针对该异常所对应的故障原因及故障处理方案，从而给泵组运维人员提供技术支撑。
17、进一步，步骤1)中
18、所述的泵组历史运行数据包括轴体x方向摆度、轴体y方向摆度、泵体振动、上导轴承温度、下导轴承温度、推力轴承温度、上导油槽油温、下导油槽油温、电机有功功率、定子u项绕组温度、定子w项绕组温度、定子v项绕组温度、定子u相铁芯温度、叶片角度；
19、所述的泵组历史维修台账数据包括故障表征、故障原因以及故障处理方案。
20、3、根据权利要求1或2所述的一种大型泵组健康状态评估方法，其特征在于，步骤2)中
21、所述的泵组健康状态评价指标包括轴体x方向摆度、轴体y方向摆度、x摆度定基增长率、y摆度定基增长率、x摆度区间斜率、y摆度区间斜率、x摆度区间标准差、y摆度区间标准差、泵体振动、上导轴承温度、下导轴承温度、推力轴承温度、上导油槽油温、下导油槽油温、上导油槽油温温差、下导油槽油温温差、电机有功功率残差、定子u项绕组温度、定子w项绕组温度、定子v项绕组温度、定子u相铁芯温度、泵体振动异常值数量、x方向摆度异常值数量、y方向摆度异常值数量、推力-上油温温差异常值数量、下导-下油温温差异常值数量。
22、进一步，步骤3)中：
23、所述的目标层为问题的实现目标，即泵组健康状态评估a；
24、所述的指标层为实现目标的各类影响要素，依据泵组结构及所采集到的数据项，将指标层定义为3大子系统，分别为泵体子系统b1、电机子系统b2以及附属部件子系统b3；
25、泵体子系统b1是对泵体本身的健康状态评估，涉及的数据项有轴体x方向摆度、轴体y方向摆度和泵体振动；
26、电机子系统b2是对电机相关部件的健康状态评估，涉及到的数据项有上导轴承温度、下导轴承温度、推力轴承温度、上导油槽油温、下导油槽油温、电机有功功率、定子u项绕组温度、定子w项绕组温度、定子v项绕组温度、定子u相铁芯温度和叶片角度；
27、辅助部件子系统b3是对上述采集项所依赖的传感器健康状态的评估，涉及到的数据项有上导轴承温度、下导轴承温度、推力轴承温度、上导油槽油温和下导油槽油温；
28、所述的实施层为各类指标的实现方法，依据指标层定义的3大子系统及其所涉及到的数据项，分别从同比、环比以及阈值3个维度对实施层评估项进行定义，具体如下：
29、泵体子系统：轴体x方向摆度b11、轴体y方向摆度b12、x摆度定基增长率b13、y摆度定基增长率b14、x摆度区间斜率b15、y摆度区间斜率b16、x摆度区间标准差b17、y摆度区间标准差b18、泵体振动b19，共计9个评分项；
30、电机子系统：上导轴承温度b21、下导轴承温度b22、推力轴承温度b23、上导油槽油温b24、下导油槽油温b25、上导油槽油温温差b26、下导油槽油温温差b27、电机有功功率残差b28、定子u项绕组温度b29、定子w项绕组温度b210、定子v项绕组温度b211、定子u相铁芯温度b212，共计12个评分项；
31、辅助部件子系统：泵体振动异常值数量b31、x方向摆度异常值数量b32、y方向摆度异常值数量b33、推力-上油温温差本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种大型泵组健康状态评估方法，其特征在于，步骤为：
2.根据权利要求1所述的一种大型泵组健康状态评估方法，其特征在于，步骤1)中
3.根据权利要求1或2所述的一种大型泵组健康状态评估方法，其特征在于，步骤2)中
4.根据权利要求3所述的一种大型泵组健康状态评估方法，其特征在于，步骤3)中：
5.根据权利要求4所述的一种大型泵组健康状态评估方法，其特征在于，所述步骤5)中
6.根据权利要求5所述的一种大型泵组健康状态评估方法，其特征在于，所述步骤6)中具体计算过程为：
7.根据权利要求6所述的一种大型泵组健康状态评估方法，其特征在于，所述步骤7)中等级划分基于分数值，对泵组健康状态评估结果进行登记划分，具体划分依据如下：
8.根据权利要求7所述的一种大型泵组健康状态评估方法，其特征在于，步骤2)中
9.一种大型泵组健康状态评估方法所采用的系统，其特征在于，所述系统包括数据采集及存储模块、知识库管理模块、参数管理模块、应用管理模块和大型泵组健康评估结果展示模块；
【技术特征摘要】
1.一种大型泵组健康状态评估方法，其特征在于，步骤为：
2.根据权利要求1所述的一种大型泵组健康状态评估方法，其特征在于，步骤1)中
3.根据权利要求1或2所述的一种大型泵组健康状态评估方法，其特征在于，步骤2)中
4.根据权利要求3所述的一种大型泵组健康状态评估方法，其特征在于，步骤3)中：
5.根据权利要求4所述的一种大型泵组健康状态评估方法，其特征在于，所述步骤5)中
6.根据权利要求5所述的一种大型泵组健康状态评估...
【专利技术属性】
技术研发人员：马磊，
申请(专利权)人：西安宏洲电气股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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