本發(fā)明涉及一種潤滑油站遠程問題診斷系統(tǒng)及工作方法。

背景技術：

潤滑油站的數(shù)據(jù)信息采集涉及到整個潤滑油站的正常工作，并且由于潤滑油站的分布范圍非常廣，這就需要能夠實現(xiàn)遠程對潤加油站的相應工作參數(shù)進行采集，并且設計一種能夠根據(jù)工作參數(shù)對潤滑油站可能出現(xiàn)的故障進行診斷或者預判。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提供一種潤滑油站遠程問題診斷系統(tǒng)及工作方法，以實現(xiàn)潤滑油站的工作參數(shù)進行遠程數(shù)據(jù)匯總。

為了解決上述技術問題，本發(fā)明提供了一種潤滑油站遠程問題診斷系統(tǒng)，包括：安裝于潤滑油站以用于檢測該潤滑油站相應工作參數(shù)的各變送器，各變送器將檢測數(shù)據(jù)分別送至用于現(xiàn)場設備總控制室和/或數(shù)據(jù)采集模塊；其中各數(shù)據(jù)采集模塊將數(shù)據(jù)上傳至數(shù)據(jù)服務器。

進一步，所述數(shù)據(jù)服務器適于對上傳的檢測數(shù)據(jù)匯總后抽取調用，以評估潤滑油站的運行狀態(tài)。

進一步，各工作參數(shù)包括：主油箱液位值、主油箱溫度值、供油管路溫度值、緊急過濾器壓差值、雙筒過濾器壓差值、高位油箱液位值、控制油壓力值和潤滑油出口壓力值，上述數(shù)據(jù)分別送至相應變送器；以及

各工作參數(shù)還包括：油品分析儀輸出值、電機泵組振動值和電機電流值，且上述數(shù)據(jù)均直接發(fā)送至數(shù)據(jù)采集模塊。

進一步，在所述數(shù)據(jù)服務器上建立潤滑油站的故障診斷模型；

所述故障診斷模型適于根據(jù)輸入的工作參數(shù)輸出潤滑油站的故障判斷值，且通過與判斷閾值相比較，以判定該潤滑油站的工作狀態(tài)。

進一步，所述故障診斷模型，即

設定各工作參數(shù)對應的影響因子，以及與各影響因子分別對應的權重系數(shù)；

定義主油箱液位值、主油箱溫度值、供油管路溫度值、緊急過濾器壓差值、雙筒過濾器壓差值、高位油箱液位值、控制油壓力值和潤滑油出口壓力值，以及油品分析儀輸出值、電機泵組振動值和電機電流值的輸入變量分別為X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10和X11，并將各工作參數(shù)值進行數(shù)值化表示；

以及各輸入變量分別對應的權重系數(shù)分別為K1、K2、K3、K4、K5、K6、K7、K8、K9、K10和K11；

所述潤滑油站的故障判斷值為各輸入變量與對應權重系數(shù)乘積的和。

進一步，所述各變送器適于按照相應采樣時間點采集數(shù)據(jù)；

對于任一工作參數(shù)的采集數(shù)據(jù)集，所述故障診斷模型適于繪制兩相鄰采樣時間點對應的工作參數(shù)值的連線，且計算該連線的斜率，并針對各工作參數(shù)設定相應連線斜率閾值，以及設定與工作參數(shù)數(shù)值相對應的正常工作閾值區(qū)間；

所述故障診斷模型中還包括故障預判子模型，該故障預判子模型適于通過相應斜率判斷潤滑油站故障出現(xiàn)時間。

進一步，所述故障預判子模型適于通過相應斜率判斷潤滑油站故障出現(xiàn)時間，即

當當前采樣時間點對應的工作參數(shù)數(shù)值位于該正常工作閾值區(qū)間內，且當前采樣時間點與上一時刻的采樣時間點獲取的工作參數(shù)數(shù)值對應的連線斜率超過連線斜率閾值時，則將該當前采樣時間點作為起點，延長連線且與正常工作閾值區(qū)間對應的限值相交，根據(jù)該延長連線與時間軸的投影長度所對應的采樣時間點的數(shù)量獲得初次預判潤滑油站故障出現(xiàn)時間。

進一步，所述故障預判子模型還計算各相鄰采樣時間點的連線斜率對應的平均斜率值；即

將當前采樣時間點根據(jù)平均斜率值獲得以該采樣時間點作為起點的延長線，該延長線與正常工作閾值區(qū)間對應的限值相交，根據(jù)該延長連線與時間軸的投影長度所對應的采樣時間點的數(shù)量獲得再次預判潤滑油站故障出現(xiàn)時間；

在初次和再次預判潤滑油站故障出現(xiàn)時間中選取時間較小的數(shù)值作為故障預判值輸出。

又一方面，本發(fā)明還提供了一種潤滑油站遠程問題診斷方法，包括如下步驟：

步驟S1，建立潤滑油站的故障診斷模型；以及

步驟S2，通過故障診斷模型獲得潤滑油站的工作狀況。

進一步，所述故障診斷模型，即

設定潤滑油站各工作參數(shù)對應的影響因子，以及與各影響因子分別對應的權重系數(shù)；

定義主油箱液位值、主油箱溫度值、供油管路溫度值、緊急過濾器壓差值、雙筒過濾器壓差值、高位油箱液位值、控制油壓力值和潤滑油出口壓力值，以及油品分析儀輸出值、電機泵組振動值和電機電流值的輸入變量分別為X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10和X11，并將各工作參數(shù)值進行數(shù)值化表示；

以及各輸入變量分別對應的權重系數(shù)分別為K1、K2、K3、K4、K5、K6、K7、K8、K9、K10和K11；

所述潤滑油站的故障判斷值為各輸入變量與對應權重系數(shù)乘積的和；

所述故障診斷模型適于根據(jù)輸入的工作參數(shù)輸出潤滑油站的故障判斷值，且通過與判斷閾值相比較，以判定該潤滑油站的工作狀態(tài)。

進一步，潤滑油站所安裝的各變送器按照相應采樣時間點采集數(shù)據(jù)；

對于任一工作參數(shù)的采集數(shù)據(jù)集，所述故障診斷模型適于繪制兩相鄰采樣時間點對應的工作參數(shù)值的連線，且計算該連線的斜率，并針對各工作參數(shù)設定相應連線斜率閾值，以及設定與工作參數(shù)數(shù)值相對應的正常工作閾值區(qū)間；

所述故障診斷模型中還包括故障預判子模型，該故障預判子模型適于通過相應斜率判斷潤滑油站故障出現(xiàn)時間；其中

當當前采樣時間點對應的工作參數(shù)數(shù)值位于該正常工作閾值區(qū)間內，且當前采樣時間點與上一時刻的采樣時間點獲取的工作參數(shù)數(shù)值對應的連線斜率超過連線斜率閾值時，則將該當前采樣時間點作為起點，延長連線且與正常工作閾值區(qū)間對應的限值相交，根據(jù)該延長連線與時間軸的投影長度所對應的采樣時間點的數(shù)量獲得初次預判潤滑油站故障出現(xiàn)時間；以及

所述故障預判子模型還計算各相鄰采樣時間點的連線斜率對應的平均斜率值；即

將當前采樣時間點根據(jù)平均斜率值獲得以該采樣時間點作為起點的延長線，該延長線與正常工作閾值區(qū)間對應的限值相交，根據(jù)該延長連線與時間軸的投影長度所對應的采樣時間點的數(shù)量獲得再次預判潤滑油站故障出現(xiàn)時間；

在初次和再次預判潤滑油站故障出現(xiàn)時間中選取時間較小的數(shù)值作為故障預判值輸出。

本發(fā)明的有益效果是，本發(fā)明的潤滑油站遠程問題診斷系統(tǒng)及工作方法通過對潤滑油站的工作參數(shù)進行遠程采集匯總，以及由數(shù)據(jù)服務器對數(shù)據(jù)進行分析及時判斷潤滑油站故障，并且還能夠對各部分的故障發(fā)生進行預估，便于對故障發(fā)生進行預判，保證了潤滑油站長時間穩(wěn)定工作。

附圖說明

下面結合附圖和實施例對本發(fā)明進一步說明。

圖1是本發(fā)明的潤滑油站遠程問題診斷系統(tǒng)的原理框圖；

圖2是本發(fā)明的故障預判子模型用于雙筒過濾器壓差值數(shù)據(jù)分析圖。

具體實施方式

現(xiàn)在結合附圖對本發(fā)明作進一步詳細的說明。這些附圖均為簡化的示意圖，僅以示意方式說明本發(fā)明的基本結構，因此其僅顯示與本發(fā)明有關的構成。

實施例1

如圖1所示，本實施例1提供了一種潤滑油站遠程問題診斷系統(tǒng)，包括：安裝于潤滑油站以用于檢測該潤滑油站相應工作參數(shù)的各變送器，各變送器將檢測數(shù)據(jù)分別送至用于現(xiàn)場設備總控制室和/或數(shù)據(jù)采集模塊；其中各數(shù)據(jù)采集模塊將數(shù)據(jù)上傳至數(shù)據(jù)服務器。

作為數(shù)據(jù)服務器的一種可選的實施方式，所述數(shù)據(jù)服務器適于對上傳的檢測數(shù)據(jù)匯總后抽取調用，以評估潤滑油站的運行狀態(tài)。

其中，各工作參數(shù)包括但不限于：主油箱液位值、主油箱溫度值、供油管路溫度值、緊急過濾器壓差值、雙筒過濾器壓差值、高位油箱液位值、控制油壓力值和潤滑油出口壓力值，上述數(shù)據(jù)分別送至相應變送器；以及各工作參數(shù)還包括：油品分析儀輸出值、電機泵組振動值和電機電流值，且上述數(shù)據(jù)均直接發(fā)送至數(shù)據(jù)采集模塊。各變送器均位于潤滑油站接線箱中。

各變送器分別采用與上述工作參數(shù)檢測相對應的檢測用變送器，其內設有傳感器檢測模塊和信號變換器，且將采集的工作參數(shù)信號分為兩路進行分別傳輸；所述現(xiàn)場設備總控制室具體為PC機，以用于就地檢測潤滑油站的工作狀態(tài)。所述數(shù)據(jù)采集模塊匯總各變送器發(fā)送的數(shù)據(jù)后，以無線通訊方式，通過Internet網(wǎng)絡將數(shù)據(jù)上傳至公司的數(shù)據(jù)服務器。

優(yōu)選的，在所述數(shù)據(jù)服務器上建立潤滑油站的故障診斷模型；所述故障診斷模型適于根據(jù)輸入的工作參數(shù)輸出潤滑油站的故障判斷值，且通過與判斷閾值相比較，以判定該潤滑油站的工作狀態(tài)。

作為故障診斷模型的一種可選的實施方式。

所述故障診斷模型，即設定各工作參數(shù)對應的影響因子，以及與各影響因子分別對應的權重系數(shù)；定義主油箱液位值、主油箱溫度值、供油管路溫度值、緊急過濾器壓差值、雙筒過濾器壓差值、高位油箱液位值、控制油壓力值和潤滑油出口壓力值，以及油品分析儀輸出值、電機泵組振動值和電機電流值的輸入變量分別為X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10和X11，并將各工作參數(shù)值進行數(shù)值化表示；以及各輸入變量分別對應的權重系數(shù)分別為K1、K2、K3、K4、K5、K6、K7、K8、K9、K10和K11；所述潤滑油站的故障判斷值為各輸入變量與對應權重系數(shù)乘積的和。

其中，將各工作參數(shù)值進行數(shù)值化表示，具體的是將工作參數(shù)數(shù)值根據(jù)[0-10]各數(shù)劃分級別，以便于后續(xù)計算，權重系數(shù)可以通過經(jīng)驗值進行設定，以及判斷閾值也可以根據(jù)經(jīng)驗值進行設定。

也可以通過單一工作參數(shù)進行單一判斷。

進一步，所述各變送器適于按照相應采樣時間點采集數(shù)據(jù)；對于任一工作參數(shù)的采集數(shù)據(jù)集，所述故障診斷模型適于繪制兩相鄰采樣時間點對應的工作參數(shù)值的連線，且計算該連線的斜率，并針對各工作參數(shù)設定相應連線斜率閾值，以及設定與工作參數(shù)數(shù)值相對應的正常工作閾值區(qū)間；所述故障診斷模型中還包括故障預判子模型，該故障預判子模型適于通過相應斜率判斷潤滑油站故障出現(xiàn)時間。

優(yōu)選的，所述故障預判子模型適于通過相應斜率判斷潤滑油站故障出現(xiàn)時間，即當當前采樣時間點對應的工作參數(shù)數(shù)值位于該正常工作閾值區(qū)間內，且當前采樣時間點與上一時刻的采樣時間點獲取的工作參數(shù)數(shù)值對應的連線斜率超過連線斜率閾值時，則將該當前采樣時間點作為起點，延長連線且與正常工作閾值區(qū)間對應的限值相交，根據(jù)該延長連線與時間軸的投影長度所對應的采樣時間點的數(shù)量獲得初次預判潤滑油站故障出現(xiàn)時間。

進一步，所述故障預判子模型還計算各相鄰采樣時間點的連線斜率對應的平均斜率值；即將當前采樣時間點根據(jù)平均斜率值獲得以該采樣時間點作為起點的延長線，該延長線與正常工作閾值區(qū)間對應的限值相交，根據(jù)該延長連線與時間軸的投影長度所對應的采樣時間點的數(shù)量獲得再次預判潤滑油站故障出現(xiàn)時間；在初次和再次預判潤滑油站故障出現(xiàn)時間中選取時間較小的數(shù)值作為故障預判值輸出。

實施例2

在實施例1基礎上，本實施例2還提供了一種潤滑油站遠程問題診斷方法，包括如下步驟：

步驟S1，建立潤滑油站的故障診斷模型；以及

步驟S2，通過故障診斷模型獲得潤滑油站的工作狀況。

具體的，所述故障診斷模型，即設定潤滑油站各工作參數(shù)對應的影響因子，以及與各影響因子分別對應的權重系數(shù)；

定義主油箱液位值、主油箱溫度值、供油管路溫度值、緊急過濾器壓差值、雙筒過濾器壓差值、高位油箱液位值、控制油壓力值和潤滑油出口壓力值，以及油品分析儀輸出值、電機泵組振動值和電機電流值的輸入變量分別為X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10和X11，并將各工作參數(shù)值進行數(shù)值化表示；以及各輸入變量分別對應的權重系數(shù)分別為K1、K2、K3、K4、K5、K6、K7、K8、K9、K10和K11；所述潤滑油站的故障判斷值為各輸入變量與對應權重系數(shù)乘積的和；所述故障診斷模型適于根據(jù)輸入的工作參數(shù)輸出潤滑油站的故障判斷值，且通過與判斷閾值相比較，以判定該潤滑油站的工作狀態(tài)。

進一步，潤滑油站所安裝的各變送器按照相應采樣時間點采集數(shù)據(jù)；對于任一工作參數(shù)的采集數(shù)據(jù)集，所述故障診斷模型適于繪制兩相鄰采樣時間點對應的工作參數(shù)值的連線，且計算該連線的斜率，并針對各工作參數(shù)設定相應連線斜率閾值，以及設定與工作參數(shù)數(shù)值相對應的正常工作閾值區(qū)間。

優(yōu)選的，所述故障診斷模型中還包括故障預判子模型，該故障預判子模型適于通過相應斜率判斷潤滑油站故障出現(xiàn)時間；其中當當前采樣時間點對應的工作參數(shù)數(shù)值位于該正常工作閾值區(qū)間內，且當前采樣時間點與上一時刻的采樣時間點獲取的工作參數(shù)數(shù)值對應的連線斜率超過連線斜率閾值時，則將該當前采樣時間點作為起點，延長連線且與正常工作閾值區(qū)間對應的限值相交，根據(jù)該延長連線與時間軸的投影長度所對應的采樣時間點的數(shù)量獲得初次預判潤滑油站故障出現(xiàn)時間。

進一步，所述故障預判子模型還計算各相鄰采樣時間點的連線斜率對應的平均斜率值；即將當前采樣時間點根據(jù)平均斜率值獲得以該采樣時間點作為起點的延長線，該延長線與正常工作閾值區(qū)間對應的限值相交，根據(jù)該延長連線與時間軸的投影長度所對應的采樣時間點的數(shù)量獲得再次預判潤滑油站故障出現(xiàn)時間；在初次和再次預判潤滑油站故障出現(xiàn)時間中選取時間較小的數(shù)值作為故障預判值輸出。

在實施例1和實施例2的基礎上，通過具體的實施方式對故障診斷模型的工作過程加以說明。

如圖2所示，例如雙筒過濾器壓差值，設定雙筒過濾器壓差值的正常工作閾值區(qū)間為0.035MPa-0.15MPa，若相鄰兩次采樣時間點（t1與t2、t2與t3、……）且雙筒過濾器壓差值分別對應的各點為A、B、……E，以DE段為例，且計算其連線DE的斜率k=（X5D-X5E）/采樣時間間隔T，若該斜率k超過連線斜率閾值時，則將該當前采樣時間點E作為起點，延長連線且與正常工作閾值區(qū)間對應的限值0.15MPa相交于C點，即延長連線EF，根據(jù)該延長連線EF與時間軸的投影長度所對應的采樣時間點的數(shù)量為1（即t6）獲得初次預判潤滑油站（過濾器）故障出現(xiàn)時間，即采樣時間點的數(shù)量乘以采樣時間間隔T。

其中，連線斜率閾值例如但不限于通過正常工作閾值區(qū)間的上限值除以使用壽命的時間值獲得，也可以根據(jù)經(jīng)驗自行設定。

平均斜率值對應的延長連線為EG，可見根據(jù)延長連線EG與限值0.15MPa的相交點G與時間軸的投影長度所對應的采樣時間點的數(shù)量3（即t6、t7和t8）；因此，再次預判潤滑油站故障出現(xiàn)時間為3*T，該時間比初次預判潤滑油站（過濾器）故障出現(xiàn)時間長，因此，從安全考慮，選取時間較小的數(shù)值作為故障預判值輸出。

本故障預判子模型能夠根據(jù)雙筒過濾器壓差值預判雙筒過濾器的使用壽命，預測更換濾芯的時間，避免過濾器堵塞引起系統(tǒng)壓力降低而造成用戶設備停車。

或對于油品分析儀，其主要測量潤滑油中的含水量，如果含水量超過1%，需使用凈油機對油箱中的潤滑油進行處理，也可以采用上述方法設置含水量0-1%的正常工作閾值區(qū)間，對冷卻器進行判斷，并且還可以加入離散判斷，若其含水量有跳躍性的變化，則可以判斷為冷卻器泄露導致水的含量變化，可以及時切換到備用冷卻器，避免含水量繼續(xù)增加，引起整個機組停車。

本發(fā)明所涉及的采樣時間點是在上傳的檢測數(shù)據(jù)匯總后抽取調用的，例如但不限于采樣時間點可以定位一個星期中固定一天，或者一個月固定一天的工作參數(shù)值，因此，本采樣時間點與實時采樣不同。

以上述依據(jù)本發(fā)明的理想實施例為啟示，通過上述的說明內容，相關工作人員完全可以在不偏離本項發(fā)明技術思想的范圍內，進行多樣的變更以及修改。本項發(fā)明的技術性范圍并不局限于說明書上的內容，必須要根據(jù)權利要求范圍來確定其技術性范圍。