本实用新型专利技术提供一种大型泵站状态监测与诊断及能效管理装置，包括振动传感器、摆度传感器、压力传感器、转速传感器、数据采集单元、数据采集工作站、局域网及上位机，振动传感器、摆度传感器、压力传感器、转速传感器的信号输出端与数据采集单元的输入端连接，数据采集单元的输出端与数据采集工作站连接，数据采集工作站通过局域网与上位机连接。本实用新型专利技术有助于分析设备的运行状态好坏，预测可能存在的事故隐患及不安全因素，合理地进行设备维护与检修决策，改变过去长期采用的计划检修模式，实现按设备的状态进行检修，从而降低运行维护成本，增加运行效益。（*该技术在2022年保护过期，可自由使用*）
【技术实现步骤摘要】
本技术涉及一种大型泵站状态监测与诊断及能效管理装置。
技术介绍
目前泵站计算机监控系统作为直接面对生产的控制系统，在设备状态预测和事故分析诊断功能方面尚较为欠缺，通常只对泵组和主变压器的温度进行简单的趋势分析，并通过事件顺序记录(SOE)和各报警信息进行“离散”、“经验性”地分析事故原因，而未能对泵组运行进行智能化状态监测，对故障预测和事故分析诊断进行“自动”、快速”定位，因此寻找事故原因相对困难，特别是对于复杂的多起联动、突发事故，甚至找不出真正的事故根源，由于事故处理的不高效，影响了生产和经济效益。
技术实现思路
本技术提供一种大型泵站状态监测与诊断及能效管理装置，有助于分析设备的运行状态好坏，预测可能存在的事故隐患及不安全因素，合理地进行设备维护与检修决策，改变过去长期采用的计划检修模式，实现按设备的状态进行检修，从而降低运行维护成本，增加运行效益。一种大型泵站状态监测与诊断及能效管理装置，包括振动传感器、摆度传感器、压力传感器、转速传感器、数据采集单元、数据采集工作站、局域网及上位机，振动传感器安装在水泵机组的机架上，摆度传感器安装在水泵机组的导轴承位置，压力传感器安装在蜗壳处，转速传感器安装大轴法兰处，振动传感器、摆度传感器、压力传感器、转速传感器的信号输出端与数据采集单元的输入端连接，数据采集单元的输出端与数据采集工作站连接，数据采集工作站通过局域网与上位机连接。进一步的，所述上位机包括状态监测模块、信号分析模块、故障诊断模块、能效管理模块，状态监测模块的输入端与局域网连接，状态监测模块的输出端分别与信号分析模块、故障诊断模块、能效管理模块连接。本技术可以使设备的检修更具有针对性，减少人员的运行维护和巡检劳动强度；对于“不可预见”的突发事件，可以提供快速、准确的事故诊断、定位和决策，在最短时间内诊断出事故根源，助于快速恢复生产。本技术有助于分析设备的运行状态好坏，预测可能存在的事故隐患及不安全因素，合理地进行设备维护与检修决策，改变过去长期采用的计划检修模式，实现按设备的状态进行检修，从而降低运行维护成本，增加运行效益。此夕卜，对提高机组运行的安全性、可靠性，有着十分重要的意义；真正实现泵站“无人值班(少人值守)”。附图说明图I是本技术大型泵站状态监测与诊断及能效管理装置的结构示意图。图中I-振动传感器，2-摆度传感器，3-压力传感器，4-转速传感器，5-数据采集单元，6-数据采集工作站，7-局域网，8-上位机，81-状态监测模块，82-信号分析模块，83-故障诊断模块，84-能效管理模块。具体实施方式下面将结合本技术中的附图，对本技术中的技术方案进行清楚、完整地描述。图I所示为本技术大型泵站状态监测与诊断及能效管理装置的结构示意图，所述大型泵站状态监测与诊断及能效管理装置包括振动传感器I、摆度传感器2、压力传感器3、转速传感器4、数据采集单元5、数据采集工作站6、局域网7及上位机8。振动传感器·I安装在水泵机组的机架上、摆度传感器2安装在水泵机组的导轴承位置、压力传感器3安装在蜗壳处、转速传感器4安装大轴法兰处，振动传感器I、摆度传感器2、压力传感器3、转速传感器4的信号输出端与数据采集单元5的输入端连接，数据采集单元5的输出端与数据采集工作站6连接，数据采集工作站6通过局域网7与上位机8连接。本技术还包括与局域网7连接的数据库服务器9，用于存储设备预测维修信息，这些预测维修信息包括①机器设备在数据库中的排列方式以及它在树状结构中的显示测试位置标识、测量描述以及报警；③测量数据，包括已采集到MS SQL数据库中的所有数据；④设备信号的频谱分析。本技术的工作原理数据采集单元5实时采集振动传感器I、摆度传感器2、压力传感器3、转速传感器4检测的水泵机组的状态信息，并将采集的状态信息传送给数据采集工作站6，数据采集工作站6完成数据的初级处理后通过局域网7传送给上位机8，上位机8的所有数据来源与数据结果都存储于数据服务器9。所述上位机8包括状态监测模块81、信号分析模块82、故障诊断模块83、能效管理模块84，状态监测模块81的输入端与局域网7连接，状态监测模块81的输出端分别与信号分析模块82、故障诊断模块83、能效管理模块84连接。上位机8根据上述模块为泵组提供信息服务与状态评价、能效管理、维修决策服务。状态监测模块81由前置机和分析机构成，前置机包含有16个高速模拟信号输入通道(信号需经可选的信号适配器转换为标准O IOV信号后引入)、2个转速输入通道和4个开关量输入通道，主要用于对输入信号进行硬件滤波、进一步的电平变换、实时数据采集、简单的信号分析处理以及必要的附加算法的实现，并将采集到的信息和分析处理结果通过局域网和TCP/IP协议发送给分析机(PC机或便携机)。而分析机则安装有完整的分析软件，是实现系统各种功能的核心。它通过通信接口从前置机获得的各种数据结果，进行相应的数据显示、分析，所有结果和曲线均可实时显示、复现、保存和打印。信号分析模块82用于对状态监测模块81所获取的数据进行分析，以掌握影响机组运行稳定性的关键因素，揭示机组振动的本质原因；同时，根据经验和知识，也可以分析出潜在的故障及其原因和确定故障部位。信号分析模块包含有信号分析和征兆提取两大部分，其中信号分析包括时域分析、频域分析和过程量分析，主要用于显示各种相关图形，包括有趋势图、时域波形、自相关分析、频谱图、功率谱图、阶比图、幅值倒频谱、瀑布图、波德图、极坐标图、轴心轨迹图、小波变换、振动随流量的变化曲线(振动VS流量)、振动随转速变化曲线(振动VS转速)、振动随扬程变化曲线(振动VS扬程)；征兆提取包括频率征兆的提取和过程量的征兆提取，作为故障诊断推理的基础。频率征兆提取包含(1/3 1/5)分频特征、基频特征、两倍频特征、三倍频特征、高频特征、低频特征、奇频特征、与叶片数有关的特征频率、50赫兹特征频率、100赫兹特征频率。过程量征兆的提取主要包括时域波形是否为正弦波型、轴心轨迹是否为椭圆、转子的进动特征、振动随转速的变化情况、振动随转速平方的变化情况、振动随流量的变化情况、振动随扬程的变化情况。故障诊断模块83可为一个专家系统，其以机组的在线监测为基础，根据状态监测模块81所获得的振动信号、过程参数等数据，提取反映机组运行状态的征兆，利用这些征兆可对发生故障的机组进行诊断，确定故障原因、部位、类型、性质，并指导检修；对正常运行的机组，可选用适当计算模型预测机组运行状态的变化，对机组进行早期故障分析。能效管理模块84根据机组的在线监测获取的各种参量(包括负荷、流量、转速、电气参量)，实时进行泵组的输入与输出能效计算，得到机组实时效率分析，可以通过优化决策进行机组的能效优化，提供给机组运行人员参考。权利要求1.一 种大型泵站状态监测与诊断及能效管理装置，其特征在于包括振动传感器(I)、摆度传感器(2)、压力传感器(3)、转速传感器(4)、数据采集单元(5)、数据采集工作站(6)、局域网(7)及上位机(8)，振动传感器(I)安装在水泵机组的机架上，摆度传感器(2)安装在水泵机组的导轴承位置，压力传感器(3)安装在蜗壳处，转速传感器(4)安装大轴法兰处，振动传感器(I本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种大型泵站状态监测与诊断及能效管理装置，其特征在于：包括振动传感器（1)、摆度传感器（2)、压力传感器（3)、转速传感器（4)、数据采集单元（5)、数据采集工作站（6)、局域网（7）及上位机（8），振动传感器（1）安装在水泵机组的机架上，摆度传感器（2）安装在水泵机组的导轴承位置，压力传感器（3）安装在蜗壳处，转速传感器（4）安装大轴法兰处，振动传感器（1)、摆度传感器（2)、压力传感器（3)、转速传感器（4）的信号输出端与数据采集单元（5）的输入端连接，数据采集单元（5）的输出端与数据采集工作站（6）连接，数据采集工作站（6）通过局域网（7）与上位机（8）连接。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：徐占国，符向前，
申请(专利权)人：武汉立方科技有限公司，
类型：实用新型
国别省市：
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