一种潜污水泵设备的预测性维护方法和存储设备与流程

1.本发明涉及潜污水泵设备维护领域，特别涉及一种潜污水泵设备的预测性维护方法和存储设备。


背景技术：

2.目前，地铁泵房所安装使用的水泵设备的老化健康情况都是通过设备发生故障和异常事件发现，再事后维修或替换。这样，设备的老化健康情况不能被准确的监管和预测，事后更换设备往往造成设备更换时间过长、影响泵房正常运行。故此如何对泵房内水泵设备的老化健康情况进行提前预测，进行预防性的保护成了亟需解决的问题。


技术实现要素：

3.为此，需要提供一种潜污水泵设备的预测性维护方法，用以解决现有技术无法对泵房内水泵设备的老化健康情况进行提前预测，进行预防性保护的问题。具体技术方案如下：
4.一种潜污水泵设备的预测性维护方法，包括步骤：
5.采集用来监测潜污水泵设备的不同传感器的数据；
6.根据历史数据和预设阈值对所述不同传感器的数据进行预处理操作，所述预处理操作包括以下中的一种或多种：预警分类、计算维修权重、计算潜污水泵的寿命加值、计算潜污水泵的寿命损耗值；
7.根据预处理操作后的数据和历史数据计算出潜污水泵的当前健康值，根据所述当前健康值对水泵的健康状态进行预测并判断水泵是否需要维护或维修。进一步的，所述“根据历史数据和预设阈值对所述不同传感器的数据进行预处理操作”，具体还包括步骤：
8.根据预设阈值及预设预警分类规则对所述不同传感器的数据进行预警分类，所述预警分类包括但不限于：a类和b类；
9.根据历史数据计算维修权重，所述历史数据包括：每次维修记录的维修权重；
10.潜污水泵的寿命加值＝(预期寿命/厂家承诺寿命)*a；
11.潜污水泵的寿命损耗值＝min(α,未处理a类预警数*权重) min(β,未处理b类预警数*权重) min(σ,维修权重累加值)；
12.所述“根据预处理操作后的数据和历史数据计算出潜污水泵的当前健康值”，具体还包括步骤：
13.潜污水泵的当前健康值＝b 潜污水泵的寿命加值
‑
潜污水泵的寿命损耗值；
14.其中a,b,α,β,σ为常数，且满足a b＝100,α β σ＝90。
15.进一步的，所述不同的传感器包括以下中的一种或多种：电流电压采集端子、振动传感器、液位传感器、压力传感器、流量传感器、淤泥厚度传感器；
16.所述“采集用来监测潜污水泵设备的不同传感器的数据”，具体还包括步骤：
17.通过电流电压采集端子接入水泵运行控制检测柜，采集到水泵运行时的电流和电
压值；
18.通过振动传感器附着在水泵转子顶端表面，采集水泵运行时的振动值；
19.通过液位传感器放置在泵房池中适当位置，采集水泵运行前、水泵运行中以及水泵运行后水位的实时高度；
20.通过压力传感器安装在水泵出水管处，当水泵运行时，监测水泵的出水压力；
21.通过流量传感器监测水泵出水流量，当水泵运行时，监测流量；
22.通过淤泥厚度传感器放置在泵房池中适当位置，采集泵房池的实时泥位高度，以监测水泵运行环境。
23.为解决上述技术问题，还提供了一种存储设备，具体技术方案如下：
24.一种存储设备，其中存储有指令集，所述指令集用于执行：
25.采集用来监测潜污水泵设备的不同传感器的数据；
26.根据历史数据和预设阈值对所述不同传感器的数据进行预处理操作，所述预处理操作包括以下中的一种或多种：预警分类、计算维修权重、计算潜污水泵的寿命加值、计算潜污水泵的寿命损耗值；
27.根据预处理操作后的数据和历史数据计算出潜污水泵的当前健康值，根据所述当前健康值对水泵的健康状态进行预测并判断水泵是否需要维护或维修。
28.进一步的，所述指令集还用于执行：所述“根据历史数据和预设阈值对所述不同传感器的数据进行预处理操作”，具体还包括步骤：
29.根据预设阈值及预设预警分类规则对所述不同传感器的数据进行预警分类，所述预警分类包括但不限于：a类和b类；
30.根据历史数据计算维修权重，所述历史数据包括：每次维修记录的维修权重；
31.潜污水泵的寿命加值＝(预期寿命/厂家承诺寿命)*a；
32.潜污水泵的寿命损耗值＝min(α,未处理a类预警数*权重) min(β,未处理b类预警数*权重) min(σ,维修权重累加值)；
33.所述“根据预处理操作后的数据和历史数据计算出潜污水泵的当前健康值”，具体还包括步骤：
34.潜污水泵的当前健康值＝b 潜污水泵的寿命加值
‑
潜污水泵的寿命损耗值；
35.其中a,b,α,β,σ为常数，且满足a b＝100,α β σ＝90。
36.进一步的，所述不同的传感器包括以下中的一种或多种：电流电压采集端子、振动传感器、液位传感器、压力传感器、流量传感器、淤泥厚度传感器。
37.本发明的有益效果是：采集用来监测潜污水泵设备的不同传感器的数据；根据历史数据和预设阈值对所述不同传感器的数据进行预处理操作，所述预处理操作包括以下中的一种或多种：预警分类、计算维修权重、计算潜污水泵的寿命加值、计算潜污水泵的寿命损耗值；根据预处理操作后的数据和历史数据计算出潜污水泵的当前健康值，根据所述当前健康值对水泵的健康状态进行预测并判断水泵是否需要维护或维修。根据判断结果即可对潜污水泵设备的老化健康情况进行提前预知，进而提前制定设备维修和更换计划，保障泵房的正常运行。
附图说明
38.图1为具体实施方式所述一种潜污水泵设备的预测性维护方法的流程图；
39.图2为具体实施方式所述一种存储设备的模块示意图。
40.附图标记说明：
41.200、存储设备。
具体实施方式
42.为详细说明技术方案的技术内容、构造特征、所实现目的及效果，以下结合具体实施例并配合附图详予说明。
43.请参阅图1，在本实施方式中，所述一种潜污水泵设备的预测性维护方法可应用在一种存储设备上，所述存储设备可用来获取用来监测潜污水泵设备的不同传感器的数据，所述存储设备包括但不限于：个人计算机、服务器、通用计算机、专用计算机、网络设备、嵌入式设备、可编程设备等。
44.在本实施方式中，首先在潜污水泵设备上设置了不同传感器的数据用来监测潜污水泵设备的运行状态。所述不同的传感器包括以下中的一种或多种：电流电压采集端子、振动传感器、液位传感器、压力传感器、流量传感器、淤泥厚度传感器；不同传感器具体采集数据的过程如下：
45.1、电流电压采集端子：通过电流电压采集端子接入水泵运行控制检测柜，采集到水泵运行时的实际运行环境下的电流current、电压voltage；
46.2、振动传感器：通过振动传感器附着在水泵顶端表面，采集水泵运行时的振动vibrate；
47.3、液位传感器：通过液位传感器放置在泵房池中适当位置，采集水泵运行前、水泵运行中以及水泵运行后水位的实时高度level；
48.4、压力传感器：通过压力传感器安装在水泵出水管处，当水泵运行时，监测水泵的出水压力press；
49.5、流量传感器：通过流量传感器监测水泵出水流量，当水泵运行时，监测流量flow；
50.6、淤泥厚度传感器：通过淤泥厚度传感器放置在泵房池中，采集水泵运行时，泵房的泥位高度sludge。
51.不同传感器会将采集到的数据实时或定时发送至存储设备。
52.以下为具体的实施过程：
53.步骤s101：采集用来监测潜污水泵设备的不同传感器的数据。
54.步骤s102：根据历史数据和预设阈值对所述不同传感器的数据进行预处理操作，所述预处理操作包括以下中的一种或多种：预警分类、计算维修权重、计算潜污水泵的寿命加值、计算潜污水泵的寿命损耗值。
55.需要说明的是，在本实施方式中，所述预警分类包括但不限于：a类和b类。而对于各个传感器的数值具体在什么区间内是a类和具体在什么区间内是b类预先有设置了规则。以采集水泵运行时水位高度level进行说明：
56.地铁泵房运营方根据各不同泵房的地势高度、泵房大小、排水情况等不同因素，提
供各泵房的水位预警最低值与最高值。水位高于集水井固定高度(a类)，水位到达某高度的高水位(b类)，水位低于某水位(b类)。具体如下：
57.高水位：
58.1、区间积水、消防管路爆管，长时间高水位报警，水位超过各泵房的水坑深度时为a类，2、水泵卡异物或叶轮损坏，长时间空转，水位高居不下，(b类)，3、液位计损坏(b类)，4、系统程序紊乱，误报(b类)；
59.低水位：
60.1、液位计损坏(b类)，2、水泵接触器吸合，水泵长时间运行，导致水位过低(b类)，3、浮球开关损坏(b类)。
61.步骤s102具体还包括步骤：
62.根据预设阈值及预设预警分类规则对所述不同传感器的数据进行预警分类，所述预警分类包括但不限于：a类和b类。
63.根据历史数据计算维修权重，所述历史数据包括：每次维修记录的维修权重。具体可如下：根据维修评估原因确定，是否损坏部件，是否需要更换核心部件，维修权重由维修部根据《维修手册》确定，如：水泵呈现故障时，拆除至维修部门。维修部门拆除水泵，查看零部件，如果核心零部件损坏，需更换水泵整体，此时维修权重为30；若需更换核心零部件，则记此时维修权重为20，若只需更换非核心零部件，则记此时维修权重为10，若不需更换零部件，只需进行疏通水泵内堵塞物，则记维修权重为5。即每次维修都需要计算出其维修权重。
64.潜污水泵的寿命加值＝(预期寿命/厂家承诺寿命)*a，在本实施方式中参数a可优选为10。其中预期寿命＝厂家承诺寿命
‑
使用时间。比如厂家承诺设备使用年限为10年，目前已使用1年，则潜污水泵的寿命加值为(9/10)*10。若刚出厂未使用，则为(10/10)*10。
65.潜污水泵的寿命损耗值＝min(α,未处理a类预警数*权重) min(β,未处理b类预警数*权重) min(σ,维修权重累加值)，其中α β σ＝90，在本实施方式中优选为：α＝β＝σ＝30。其中a类预警数为系统统计数。当系统判定达到a类报警条件时，则上报一条a类报警，此时a类预警数对应增加1。a类具体的判定条件为预先设定好。b类预警数同样为系统统计数，当系统判定达到b类报警条件时，则上报一条b类报警，此时b类预警数对应增加1。其中未处理a类预警数的权重暂定为80％，未处理b类预警数的权重暂定为20％，具体a类预警数与b类预警数的权重会根据实际应用的需要进行修正。
66.计算好潜污水泵的寿命加值和潜污水泵的寿命损耗值后，执行步骤s103：根据预处理操作后的数据和历史数据计算出潜污水泵的当前健康值。具体可如下：
67.潜污水泵的当前健康值＝b 潜污水泵的寿命加值
‑
潜污水泵的寿命损耗值，在本实施方式中，参数b优选为90。在本实施方式中，健康值按照80
‑
100、60
‑
79、0
‑
59分为优、良、差三个级别。
68.以上所涉及到的参数，其中a,b,α,β,σ为常数，且满足a b＝100,α β σ＝90，具体数值如何可根据实际应用调整。
69.步骤s104：根据所述当前健康值对水泵的健康状态进行预测并判断水泵是否需要维护或维修。具体可如下：当前健康值为优时，不需要进行维修；当前健康值为良时，系统进行记录并告知，系统维护人员关注分数；当前健康值为差时，系统维护人员查看具体分数，并查看导致分数过低原因，结合历史数据，判断是否进行拆除水泵进行返修或者是现场保
养。
70.采集用来监测潜污水泵设备的不同传感器的数据；根据历史数据和预设阈值对所述不同传感器的数据进行预处理操作，所述预处理操作包括以下中的一种或多种：预警分类、计算维修权重、计算潜污水泵的寿命加值、计算潜污水泵的寿命损耗值；根据预处理操作后的数据和历史数据计算出潜污水泵的当前健康值，根据所述当前健康值对水泵的健康状态进行预测并判断水泵是否需要维护或维修。根据判断结果即可对潜污水泵设备的老化健康情况进行提前预知，进而提前制定设备维修和更换计划，保障泵房的正常运行。
71.请参阅图2，在本实施方式中，一种存储设备200的具体实施方式如下：
72.一种存储设备200，其中存储有指令集，所述指令集用于执行：
73.采集用来监测潜污水泵设备的不同传感器的数据；
74.根据历史数据和预设阈值对所述不同传感器的数据进行预处理操作，所述预处理操作包括以下中的一种或多种：预警分类、计算维修权重、计算潜污水泵的寿命加值、计算潜污水泵的寿命损耗值。
75.需要说明的是，在本实施方式中，所述预警分类包括但不限于：a类和b类。而对于各个传感器的数值具体在什么区间内是a类和具体在什么区间内是b类预先有设置了规则。以采集水泵运行时水位高度level进行说明：
76.地铁泵房运营方根据各不同泵房的地势高度、泵房大小、排水情况等不同因素，提供各泵房的水位预警最低值与最高值。水位高于集水井固定高度(a类)，水位到达某高度的高水位(b类)，水位低于某水位(b类)。具体如下：
77.高水位：
78.1、区间积水、消防管路爆管，长时间高水位报警，水位超过各泵房的水坑深度时为a类，2、水泵卡异物或叶轮损坏，长时间空转，水位高居不下，(b类)，3、液位计损坏(b类)，4、系统程序紊乱，误报(b类)；
79.低水位：
80.1、液位计损坏(b类)，2、水泵接触器吸合，水泵长时间运行，导致水位过低(b类)，3、浮球开关损坏(b类)。
81.进一步的，所述指令集还用于执行：所述“根据历史数据和预设阈值对所述不同传感器的数据进行预处理操作”，具体还包括步骤：
82.根据预设阈值及预设预警分类规则对所述不同传感器的数据进行预警分类，所述预警分类包括但不限于：a类和b类；
83.根据历史数据计算维修权重，所述历史数据包括：每次维修记录的维修权重。具体可如下：根据维修评估原因确定，是否损坏部件，是否需要更换核心部件，维修权重由维修部根据《维修手册》确定，如：水泵呈现故障时，拆除至维修部门。维修部门拆除水泵，查看零部件，如果核心零部件损坏，需更换水泵整体，此时维修权重为30；若需更换核心零部件，则记此时维修权重为20，若只需更换非核心零部件，则记此时维修权重为10，若不需更换零部件，只需进行疏通水泵内堵塞物，则记维修权重为5。即每次维修都需要计算出其维修权重。
84.潜污水泵的寿命加值＝(预期寿命/厂家承诺寿命)*a，在本实施方式中参数a可优选为10。其中预期寿命＝厂家承诺寿命
‑
使用时间。比如厂家承诺设备使用年限为10年，目前已使用1年，则潜污水泵的寿命加值为(9/10)*10。若刚出厂未使用，则为(10/10)*10。
85.潜污水泵的寿命损耗值＝min(α,未处理a类预警数*权重) min(β,未处理b类预警数*权重) min(σ,维修权重累加值)，其中α β σ＝90，在本实施方式中优选为：α＝β＝σ＝30。其中a类预警数为系统统计数。当系统判定达到a类报警条件时，则上报一条a类报警，此时a类预警数对应增加1。a类具体的判定条件为预先设定好。b类预警数同样为系统统计数，当系统判定达到b类报警条件时，则上报一条b类报警，此时b类预警数对应增加1。其中未处理a类预警数的权重暂定为80％，未处理b类预警数的权重暂定为20％，具体a类预警数与b类预警数的权重会根据实际应用的需要进行修正。
86.计算好潜污水泵的寿命加值和潜污水泵的寿命损耗值后，所述“根据预处理操作后的数据和历史数据计算出潜污水泵的当前健康值”，具体还包括步骤：
87.潜污水泵的当前健康值＝b 潜污水泵的寿命加值
‑
潜污水泵的寿命损耗值，在本实施方式中，参数b优选为90。
88.在本实施方式中，健康值按照80
‑
100、60
‑
79、0
‑
59分为优、良、差三个级别。
89.以上所涉及到的参数，其中a,b,α,β,σ为常数，且满足a b＝100,α β σ＝90，具体数值如何可根据实际应用调整。
90.根据所述当前健康值对水泵的健康状态进行预测并判断水泵是否需要维护或维修。具体可如下：当前健康值为优时，不需要进行维修；当前健康值为良时，系统进行记录并告知，系统维护人员关注分数；当前健康值为差时，系统维护人员查看具体分数，并查看导致分数过低原因，结合历史数据，判断是否进行拆除水泵进行返修或者是现场保养。
91.进一步的，所述不同的传感器包括以下中的一种或多种：电流电压采集端子、振动传感器、液位传感器、压力传感器、流量传感器、淤泥厚度传感器。
92.通过存储设备200上的指令集执行以下命令：采集用来监测潜污水泵设备的不同传感器的数据；根据历史数据和预设阈值对所述不同传感器的数据进行预处理操作，所述预处理操作包括以下中的一种或多种：预警分类、计算维修权重、计算潜污水泵的寿命加值、计算潜污水泵的寿命损耗值；根据预处理操作后的数据和历史数据计算出潜污水泵的当前健康值，根据所述当前健康值对水泵的健康状态进行预测并判断水泵是否需要维护或维修。根据判断结果即可对潜污水泵设备的老化健康情况进行提前预知，进而提前制定设备维修和更换计划，保障泵房的正常运行。
93.需要说明的是，尽管在本文中已经对上述各实施例进行了描述，但并非因此限制本发明的专利保护范围。因此，基于本发明的创新理念，对本文所述实施例进行的变更和修改，或利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，直接或间接地将以上技术方案运用在其他相关的技术领域，均包括在本发明的专利保护范围之内。

技术特征：
1.一种潜污水泵设备的预测性维护方法，其特征在于，包括步骤：采集用来监测潜污水泵设备的不同传感器的数据；根据历史数据和预设阈值对所述不同传感器的数据进行预处理操作，所述预处理操作包括以下中的一种或多种：预警分类、计算维修权重、计算潜污水泵的寿命加值、计算潜污水泵的寿命损耗值；根据预处理操作后的数据和历史数据计算出潜污水泵的当前健康值，根据所述当前健康值对水泵的健康状态进行预测并判断水泵是否需要维护或维修。2.根据权利要求1所述的一种潜污水泵设备的预测性维护方法，其特征在于，所述“根据历史数据和预设阈值对所述不同传感器的数据进行预处理操作”，具体还包括步骤：根据预设阈值及预设预警分类规则对所述不同传感器的数据进行预警分类，所述预警分类包括但不限于：a类和b类；根据历史数据计算维修权重，所述历史数据包括：每次维修记录的维修权重；潜污水泵的寿命加值＝(预期寿命/厂家承诺寿命)*a；潜污水泵的寿命损耗值＝min(α,未处理a类预警数*权重) min(β,未处理b类预警数*权重) min(σ,维修权重累加值)；所述“根据预处理操作后的数据和历史数据计算出潜污水泵的当前健康值”，具体还包括步骤：潜污水泵的当前健康值＝b 潜污水泵的寿命加值
‑
潜污水泵的寿命损耗值；其中a,b,α,β,σ为常数，且满足a b＝100,α β σ＝90。3.根据权利要求1所述的一种潜污水泵设备的预测性维护方法，其特征在于，所述不同的传感器包括以下中的一种或多种：电流电压采集端子、振动传感器、液位传感器、压力传感器、流量传感器、淤泥厚度传感器；所述“采集用来监测潜污水泵设备的不同传感器的数据”，具体还包括步骤：通过电流电压采集端子接入水泵运行控制检测柜，采集到水泵运行时的电流和电压值；通过振动传感器附着在水泵转子顶端表面，采集水泵运行时的振动值；通过液位传感器放置在泵房池中适当位置，采集水泵运行前、水泵运行中以及水泵运行后水位的实时高度；通过压力传感器安装在水泵出水管处，当水泵运行时，监测水泵的出水压力；通过流量传感器监测水泵出水流量，当水泵运行时，监测流量；通过淤泥厚度传感器放置在泵房池中适当位置，采集泵房池的实时泥位高度，以监测水泵运行环境。4.一种存储设备，其中存储有指令集，其特征在于，所述指令集用于执行：采集用来监测潜污水泵设备的不同传感器的数据；根据历史数据和预设阈值对所述不同传感器的数据进行预处理操作，所述预处理操作包括以下中的一种或多种：预警分类、计算维修权重、计算潜污水泵的寿命加值、计算潜污水泵的寿命损耗值；根据预处理操作后的数据和历史数据计算出潜污水泵的当前健康值，根据所述当前健康值对水泵的健康状态进行预测并判断水泵是否需要维护或维修。
5.根据权利要求4所述的一种存储设备，其特征在于，所述指令集还用于执行：所述“根据历史数据和预设阈值对所述不同传感器的数据进行预处理操作”，具体还包括步骤：根据预设阈值及预设预警分类规则对所述不同传感器的数据进行预警分类，所述预警分类包括但不限于：a类和b类；根据历史数据计算维修权重，所述历史数据包括：每次维修记录的维修权重；潜污水泵的寿命加值＝(预期寿命/厂家承诺寿命)*a；潜污水泵的寿命损耗值＝min(α,未处理a类预警数*权重) min(β,未处理b类预警数*权重) min(σ,维修权重累加值)；所述“根据预处理操作后的数据和历史数据计算出潜污水泵的当前健康值”，具体还包括步骤：潜污水泵的当前健康值＝b 潜污水泵的寿命加值
‑
潜污水泵的寿命损耗值；其中a,b,α,β,σ为常数，且满足a b＝100,α β σ＝90。6.根据权利要求4所述的一种存储设备，其特征在于，所述不同的传感器包括以下中的一种或多种：电流电压采集端子、振动传感器、液位传感器、压力传感器、流量传感器、淤泥厚度传感器。
技术总结
本发明涉及潜污水泵设备维护领域，特别涉及一种潜污水泵设备的预测性维护方法和存储设备。所述一种潜污水泵设备的预测性维护方法，包括步骤：采集用来监测潜污水泵设备的不同传感器的数据；根据历史数据和预设阈值对所述不同传感器的数据进行预处理操作，所述预处理操作包括以下中的一种或多种：预警分类、计算维修权重、计算潜污水泵的寿命加值、计算潜污水泵的寿命损耗值；根据预处理操作后的数据和历史数据计算出潜污水泵的当前健康值，根据所述当前健康值对水泵的健康状态进行预测并判断水泵是否需要维护或维修。根据判断结果即可对潜污水泵设备的老化健康情况进行提前预知，进而提前制定设备维修和更换计划，保障泵房的正常运行。房的正常运行。房的正常运行。


技术研发人员：王博 王威 周涛涛 林玲 陈街俤 胡晴倩 于海涛
受保护的技术使用者：福州物联网开放实验室有限公司
技术研发日：2021.03.25
技术公布日：2021/6/29