[發明專利]動車組牽引變壓器油泵遠程故障監測和預警系統及其方法有效
| 申請號: | 201610294031.1 | 申請日: | 2016-05-04 |
| 公開(公告)號: | CN105804981B | 公開(公告)日: | 2018-04-24 |
| 發明(設計)人: | 黎賢鈦;陳文聯;張世榮;張其強;王道華 | 申請(專利權)人: | 浙江爾格科技股份有限公司 |
| 主分類號: | F04B49/06 | 分類號: | F04B49/06;F04B49/10;F04B51/00 |
| 代理公司: | 臺州市方圓專利事務所(普通合伙)33107 | 代理人: | 林米良 |
| 地址: | 317113 浙*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 車組 牽引 變壓器 油泵 遠程 故障 監測 預警系統 及其 方法 | ||
1.動車組牽引變壓器油泵遠程故障監測和預警系統,包括現場監測儀、云計算中心和客戶端,其特征在于,所述現場監測儀和客戶端均有若干個,若干個現場監測儀和若干個客戶端分別配置有唯一識別條碼且均通過無線網絡與所述云計算中心連接,所述現場監測儀用于檢測變壓器轉子軸承(2)X軸方向、Y軸方向和Z軸方向的偏移量并將檢測結果輸出,所述X軸、Y軸和Z軸為以轉子軸承(2)一個端面的中心為原點且以轉子軸承(2)的軸心線為X軸所建立的空間直角坐標系的三條互相垂直的坐標軸,所述X軸為橫軸,Y軸為縱軸,Z軸為豎軸,所述云計算中心用于接收現場監測儀的檢測結果進行分析判斷現場監測儀所對應變壓器油泵的運行工況并將結果輸出給客戶端,所述客戶端接收云計算中心發送的計算結果并將監測結果進行顯示,當所述云計算中心分析出某個變壓器油泵發生故障時客戶端進行預警提示。
2.根據權利要求1所述的動車組牽引變壓器油泵遠程故障監測和預警系統,其特征在于,所述系統還包括企業數據中心,所述企業數據中心與所述云計算中心通過無線網絡連接,所述企業數據中心接收云計算中心的數據并進行備份。
3.根據權利要求1或2所述的動車組牽引變壓器油泵遠程故障監測和預警系統,其特征在于,所述現場監測儀包括依次以90度間隔設在油泵定子(1)左端的檢測線圈C1-檢測線圈C4、依次以90度間隔設在油泵定子(1)右端的檢測線圈C5-檢測線圈C8、開關組一(3)、開關組二(4)和控制器,所述檢測線圈C1和檢測線圈C5位置相對應,所述檢測線圈C1和檢測線圈C3串聯形成回路一,所述檢測線圈C5和檢測線圈C7串聯形成回路二,所述開關組一(3)和開關組二(4)能夠相互配合使檢測線圈C2與檢測線圈C4串聯形成回路三且檢測線圈C6與檢測線圈C8串聯形成回路四,或者所述開關組一(3)和開關組二(4)能夠相互配合使檢測線圈C2與檢測線圈C6串聯形成回路五且檢測線圈C4與檢測線圈C8串聯形成回路六,所述回路一-回路六分別與所述控制器的輸入端連接,所述控制器分別根據回路一和回路二、回路三和回路四、回路五和回路六輸入的電信號計算出轉子軸承(2)在各個方向上的偏移量。
4.根據權利要求3所述的動車組牽引變壓器油泵遠程故障監測和預警系統,其特征在于,所述開關組一(3)包括開關k1-開關k4,所述開關組二(4)包括開關k5-開關k8,所述檢測線圈C2的引出端一與控制器連接,所述檢測線圈C2的引出端二分別通過開關k1與檢測線圈C6的引出端一連接以及通過開關k3與檢測線圈C4的引出端二連接,所述檢測線圈C4的引出端一分別通過開關k5和開關k6與控制器連接,所述檢測線圈C4的引出端二通過開關k2與檢測線圈C8的引出端一連接,所述檢測線圈C6的引出端一通過開關k4與檢測線圈C8的引出端一連接,所述檢測線圈C6的引出端二分別通過開關k7和開關k8與控制器連接,所述檢測線圈C8的引出端二與控制器連接。
5.根據權利要求4所述的動車組牽引變壓器油泵遠程故障監測和預警系統,其特征在于,所述現場監測儀還包括用于采集油泵工作電流的電流采集模塊和用于定位現場監測儀的GPS模塊,所述電流采集模塊和所述GPS模塊均與控制器連接。
6.根據權利要求1或2所述的動車組牽引變壓器油泵遠程故障監測和預警系統,其特征在于,所述云計算中心包括云存儲模塊、云數據管理模塊、用戶權限管理模塊、PCA故障診斷模塊和檢修周期修正模塊,所述云數據管理模塊、用戶權限管理模塊、PCA故障診斷模塊和檢修周期修正模塊均與云存儲模塊連接。
7.根據權利要求6所述的動車組牽引變壓器油泵遠程故障監測和預警系統,其特征在于,所述云計算中心還包括專家系統接口和擴展接口。
8.根據權利要求1或2所述的動車組牽引變壓器油泵遠程故障監測和預警系統,其特征在于,所述客戶端包括智能手機和聯網計算機。
9.動車組牽引變壓器油泵遠程故障監測和預警方法,其特征在于,所述方法包括以下步驟:
A、建立PCA主元模型:通過現場監測儀采集油泵正常工況下的歷史運行數據,然后將歷史運行數據輸入云計算中心進行PCA模型學習和訓練;
B、對比判斷:將PCA主元模型與實測樣本數據進行對比,獲得實測樣本數據的偏離量,根據實測樣本數據的偏移量判斷出油泵是否發生故障;
C、輸出比較結果:當步驟B中判斷出油泵發生故障后,通過云計算中心向客戶端發送預警提示。
10.根據權利要求9所述的動車組牽引變壓器油泵遠程故障監測和預警方法,其特征在于,所述步驟B中還包括求取檢修周期修正參數的步驟:
B1、設定T2統計量的臨界值和SPE統計量的臨界值SPEa;
B2、通過對實測數據進行采樣獲取實測樣本數據求取實際T2統計量和實際SPE統計量;
B3、分別計算出實際T2統計量與臨界值的偏離量、實際SPE統計量與臨界值SPEa的偏離量作為檢修周期修正參數。
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