2024-04-11
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在现有泵站设备的基础上设计合理的泵站运行控制策略是提高泵站运行效率的经济和有效途径之一。设计合理的泵站运行控制策略的前提是科学把握用户的供水需求，在此基础上，优化供水泵站的水泵运行数量和运行参数，可实现供水泵站的高效运行。通过采取合理的控制策略，利用计算机技术将人工经验判断转变成算法优化的结果，在原有设备的基础上只需调整供水泵站的水泵运行台数和转速，合理分配负载，即可达到泵站高效运行的目的，以充分发挥现有设备的潜能。
在保证泵站机组的安全运行方面，必须对泵站机组的运行状态进行实时监测和有效干预，以防止故障的发生。同时在故障出现时，应能够准确的诊断并加以处置，以确保不发生安全事故。
对于运行状态评估和故障诊断而言"-，要研究能评估泵站健康状态和故障诊断的数据监测手段，通过有效的算法对泵站系统设备的健康状态进行评估。文章基于泵站高效和安全运行的需求，提出了市政供水泵站智慧化管理系统的功能和软硬件架构，并结合实际案例对相关算法进行了说明。该工作为供水泵站智慧化管理系统的设计和实现提供了有利支持。
定义和功能
为实现泵站的高效可靠运行，有必要建立一个智慧化管理系统，将科学技术的发展成果应用于传统的泵站领域。首先对泵站智慧化管理系统进行定义，在此基础上提出泵站智慧化管理系统应实现的功能、硬件和软件架构并开发相关功能模块。
研究将具有“感知、记忆、推理、判断和事件处理能力的系统”定义为智慧化系统。在这样定义的基础上，提出供水泵站智慧化管理系统主要应具备的功能如下。
1)实时感知水泵各类运行信息(如压力、流量转速、温度和振动等。
2)储备基础优化运行和运行状态评估知识3)现地分析、判断和事件处置的能力，以及与云端或第三方平台网络交互的能力。自适应运行、事件分析、判断和处置能力(调节、预置、诊断、报警 )。
4)可运用网络技术将各子系统进行融合，通过数据分析、优化控制、合理调度等策略，实现泵站(泵站群)的智慧运行和管理，以有效提高泵站整体运行的稳定性及效率，降低事故发生率和运行成本。
5)将基于精确数学模型和基于数据驱动的算法加以融合，有效为泵站(泵站群)的高效和稳定运行提供节能优化控制策略，有效为泵站(泵站群)系统的运行状态评估和故障诊断提供合理有效的技术。
6)移动应用:用户界面、设备管理、报警通知和系统设置等。
7)云视频集成等
硬件架构与软件模块
硬件架构
对系统功能进行分析后，将智慧化管理系统主要分智慧水泵组件和智慧化服务平台。泵站智慧化管理系统硬件架构见图1
1)智慧水泵组件。智慧水泵组件由嵌入压力、流量、转速、温度和振动等传感器的水泵本体和与之配套的智慧测控单元组成。智慧测控单元要求能实时采集泵站的各状态参数，并进行存储、传输和处理，主要涉及转速、压力、电量、流量、振动等信息。其中对振动信号的采样频率要求较高，数据量庞大。智慧测控单元的结构示意图见图2。
智慧测控单元由测量模拟量的模块、振动模块和主控计算机组成。模拟量主要包括:流量和压力信号，通常由电磁流量计和压力变送器转换成4~20 mA 信号，或通过现场总线传输数据;温度信号,通常由温度传感器(如 PT100)接入温度模块通过现场总线传输数据:电量，主要包括有功功率功率因素、电流和电压等。
振动信息的采集通常由ICP 加速度计和振动数据采集器完成。而转速信号则可由振动数据采集器的相应通道完成采集。模拟量的数据一般通过现场总线传输，而振动信号一般通过网络传输。
为统一收集水泵的各类运行数据，通过串口服务器将现场总线传输的数据转换成网络传输的数据，与振动信号一起与主控计算机联网，统一接受数据，向云端发送。智慧水泵组件实现了水泵和测控单元的集成，可针对不同泵站的特点，灵活组态。能实时感知水泵各类运行信息、储备基础优化运行和运行状态评估知识、存储关键数据并具有分析、判断和事件处置能力。智慧水泵组件具有与智慧化服务平台或第三方平台网络交互的能力。
智慧泵站实际上是基于机械装置、电气装置传感器技术、自动控制技术、互联网技术、数据分析技术以及软件技术等获得实现的。对于新建泵站，采用智慧水泵组件，经过简单的软硬件组态，即可实现多机组的信息互联和协调控制。对于已建泵站,通过设置相应的传感器、共享部分已有信息:采用智慧测控单元亦可实现泵站系统的智慧化管理。运用智慧测控单元还可以通过网络技术将各子系统进行融合，实现泵站(泵站群)的智慧运行和管理，有效提高泵站整体运行的稳定性及效率，降低事故发生率和运行成本。
2)祝频。在泵站现场安装网络摄像头，可实时显示泵站的监控图像，用户可以通过终端设备随时随地查看泵站运行状态的实况。同时保留一段时间内的监控录像，存储在云服务器上，方便用户对水泵过往的实况录像进行查看。
3)移动端APP开发。为方便泵站管理人员随时随地监测泵站机组的运行状态，考虑通过手机移动端实现智慧管理，包括水泵实时运行参数展示和存储、数据可视化、泵站运行图像的云监控泵站机组管理、用户权限管理和报警等功能。
4)智慧化服务平台。智慧化服务平台由云服务商提供的云端服务器搭建，根据泵站智慧泵组件每日采集后上传的数据量向云服务商购买服务，购买内容包括处理器核数、运行内存、物理内存和带宽等。随着智慧化服务平台管理的泵站数目的增加，可根据需要不断向服务商升级服务内容智慧化服务可实现的功能主要包括如下。
(1)设备端信息采集、云服务数据与发送云服务数据存储与管理，并对泵站进行实时在线云监控。
(2)将基于精确数学模型和基于数据驱动的算法加以融合，有效为泵站(泵站群)的高效和稳定运行提供节能优化控制策略,有效为泵站(泵姑群)系统的运行状态评估和故障诊断提供合理有效的技术。
(3)算法插件嵌人,如流体力学、结构动力学机器学习、自动控制等相关算法。
软件模块
在硬件架构确定以后，需要开发各类软件模块以实现泵站智慧化管理的功能，主要软件模块包括如下。
1)数据采集和数据上传软件模块，用于收集和上传底层数据。
2)服务端接收软件模块，用于接收客户端上传数据，并保存至数据库中。
3)云端界面服务程序，用于以图形或数据形式显示泵站位置及相关泵的运行参数。
4)权限管理程序，用于根据不同的用户级别设置相应的权限，确保系统有效和安全运行。
5)功能软件模块，用于实现泵站优化运行运行状态评估和故障诊断等智慧化管理的功能。
运行状态评估及故障诊断
运行状态评估
运行状态评估和故障诊断叫是一个具有挑战性的问题。运行状态评估，就是要对泵站设备的健康状况给出判断，明确泵站设备是否需要维护，何时维护是最合适的，以在保证安全运行的前提下尽可能的节省人力和财力。故障诊断则是在故障已经发生的情况下，要求准确地判断故障种类，使泵站迅速恢复运行且不至于发生事故。因此，泵站运行状态评估和故障诊断对于确保泵站的安全运行意义重大。
泵站的故障或潜在故障主要分为电气故障和机械故障。对于电气故障目前已有相对较可靠的方式，通过互感器感应各类信息，并通过相关智能化模块判断和处置故障。水泵机组的机械故障包括结构本身和组合(如泵体、叶片或转轴裂纹、轴承损坏、紧固件松动和安装等)引起的故障，还有由于水泵运行工况的变化引起的内部非稳态流动诱发的工况恶化和稳定性问题。理论上完全可通过分析流体和结构相互作用的力学模型加以解决。流体控制方程由连续性方程和纳维-斯托克斯方程(N-S方程)描述，见式(6)~式(7)。
式中:p为流体的密度，kg/m;t为时间，s;v为流体的速度矢量，m/s;p为压力，Pa;μ为流体的动力黏度，Pa·s;f为流体所受外力，N/m叶片泵内部流动为湍流。在求解流体动力学方程时为了封闭速度脉动项需要使用湍流模型，常用的湍流模型有雷诺时均模型，大涡模拟，以及结合前两者求解特点的混合模型。若存在空化现象还需要用到空化模型。结构动力学的方程由以下方程组描述，分别是平衡方程、本构方程和几何方程。平衡方程描述微元的力的平衡，本构方程描述的是应力和应变之间的关系，几何方程描述的是位移和应变的关系。
通过流体和结构动力学方程的耦合求解，可分门别类地分析各类机械故障产生的机理，并进一步分析故障特征。但对于水泵运行过程中的流固耦合分析，若要获得与实际情况一致的计算结果，则需很高的时间分辨率和空间分辨率，这是因为，要准确捕提非稳态湍流流动结构，需在计算域划分极为精细的网格。同时，由于结构振动响应频率也较高，模拟的时间步长需要很小，将流体动力学方程和结构动力学方程耦合求解对计算资源要求极高。
故障诊断
为分析运行状态和判断故障类型，在已知故障特征的基础上，利用数据分析的方法进行故障程度分析和诊断过程的示例如下。以轴承故障为例，可在轴承体和机脚处选择2个测点，记录它们振动加速的时域信号。对时域信号进行特征值分析(包括时域和频域)，构建轴承故障数据集。通过支持向量机进行数据分类s1可判断轴承故障或者对轴承的状态进行评估实现过程描述如下。
1)建立故障数据集。可在有量纲时域特征值(平均值、最值、峰值和有效值等)，无量纲时域特征值(峭度值歪度、裕度指标、峰值指标和脉冲指标等)和频域信号特征值(幅值样本均值幅值样本方差、幅值偏度系数和幅值峭度系数等)及由时频分析方法四计算的特征值(模糊熵、排列熵、近似熵和小波包能量等)中选取若干个带有标记的特征值构成故障数据集。对于不同的时域信号z(t)，i=1，2，3，…，可计算表征其信号特点的特征值口-1
2)支持向量机分类。利用支持向量机对上述数据集 U进行分类。假定一个超平面w·x+b=0.可完全隔离2类样本。即使得该超平面到每类样本点距离均大于零，且要求支持向量(距离分割平面最近的点，是确定该平面的关键向量)到分隔面的距离最大，从而更好区分开不同样本。
上述过程可通过编程来实现，嵌入到智慧化服务平台中。运行状态评估和故障诊断的关键是要有与之相对应的数据集，数据集的来源可从3个途径获得:机组运行时实时采集数据的处理、通过式(6)式(8)耦合分析及故障在线试验，
实际案例
以某供水泵站为例，该供水泵站已在恒压供水的基础上进行过1次优化，泵站考虑了不同泵机组之间的搭配。
根据不同时间段用户的用水需求，通过泵机组之间的搭配，调整管网需求扬程。相比较恒压供水，有明显节能效果。然而，该泵站没有按照扬程需求曲线的实际变化规律来调节扬程，仍存在节能空间。
该泵站根据离散的几个流量扬程需求点设计运行方案，通过泵机组之间的搭配满足用户的不同流量需求。当泵站运行至扬程需求点时，若流量继续增大，原工作模式就不能保证用户的扬程需求，进而需要切换工作模式。通过监测泵站运行，可得到不同的泵机组并联运行时的最大流量点，即扬程需求点。将得到的扬程需求点拟合，即可得到该泵站的扬程需求曲线。一般情况下,管网结构一旦确定对应的扬程需求曲线也就确定，扬程需求曲线反映了用户不同的流量下所需要提供的扬程。确定了扬程需求曲线之后，以泵站运行总功率最小化和泵机组效率最大化作为优化目标，以泵机组的数量、转速、流量及扬程作为约束，选择合适的寻优算法对泵站进行建模，进行迭代运算，最终得到相应的优化方閹叔罡陔僬葫攖络伲瑜淏鑽缲薯谣背蓊羝喙骗
计算结果表明，作为应用于案例中的优化方案，不仅可满足全天24h管网需求变化，且可减少782.5 kW·h的能耗。
结语
研究首先对供水泵站智慧化管理系统作了定义，并提出智慧化管理系统应实现的功能。在此基础上，介绍智慧化管理系统的硬件架构和软件模块，同时说明优化运行、运行状态评估和故障诊断功能的实现途径。在故障诊断的实现途径方面，介绍支持向量机的具体实现方法，而随着人工智能技术的发展，故障诊断模型还可采用基于深度学习的人工神经网络等其他先进的算法，以进一步提高故障诊断的准确度。最后，文章介绍了利用优化算法优化泵站运行的成功案例。
文章来源：上海弘泱机械科技有限公司
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