本發(fā)明涉及設(shè)備管理，具體為一種特種泵的智能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著工業(yè)設(shè)備智能化的不斷推進，特種泵作為關(guān)鍵設(shè)備，廣泛應(yīng)用于石油、化工、能源等領(lǐng)域。然而，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)通常依賴于單一類型的傳感器數(shù)據(jù)，缺乏對多維信息的全面監(jiān)測與分析，導致設(shè)備的運行狀態(tài)難以準確評估。此外，傳統(tǒng)的維護決策大多基于固定周期或經(jīng)驗規(guī)則，缺乏動態(tài)自適應(yīng)能力，難以應(yīng)對復雜多變的工況。

2、因此，現(xiàn)有的系統(tǒng)在故障預測和維護優(yōu)化上表現(xiàn)出諸多不足，主要包括以下幾個方面：

3、現(xiàn)有技術(shù)往往依賴于單一維度的數(shù)據(jù)，如振動或溫度，導致對設(shè)備健康狀態(tài)的評估片面，無法全面反映泵的復雜運行特性。

4、傳統(tǒng)的基于經(jīng)驗或固定周期的維護方式無法適應(yīng)實時工況變化，容易造成設(shè)備過度維護或維護不及時，增加了運營成本和停機風險。

5、現(xiàn)有系統(tǒng)在決策優(yōu)化中缺乏智能學習機制，無法根據(jù)實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整策略，難以提升長期運行的效率和可靠性。

6、為了解決這些問題，我們引入了自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和強化學習模型，使得系統(tǒng)能夠根據(jù)實時數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)場景優(yōu)化設(shè)備運行策略。通過動態(tài)優(yōu)化和持續(xù)學習，系統(tǒng)不僅能夠提供精準的設(shè)備健康評估和維護建議，還能夠大幅度提升泵的運行效率，減少故障發(fā)生率。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種特種泵的智能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種特種泵的智能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預處理模塊、數(shù)據(jù)存儲模塊、數(shù)據(jù)分析預測模塊、智能控制模塊、遠程監(jiān)控模塊、維護與優(yōu)化模塊、多源數(shù)據(jù)融合模塊以及數(shù)字孿生模擬模塊；

3、數(shù)據(jù)采集模塊，基于不同類型的傳感器，實時采集特種泵運行狀態(tài)的數(shù)據(jù)；

4、數(shù)據(jù)預處理模塊，對從傳感器采集到的原始數(shù)據(jù)進行預處理，并基于濾波算法去除數(shù)據(jù)中的噪聲和干擾，提升數(shù)據(jù)的信噪比；

5、數(shù)據(jù)存儲模塊，將經(jīng)過預處理的數(shù)據(jù)進行存儲和管理，采用分布式數(shù)據(jù)庫架構(gòu)，支持大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲和快速檢索，并設(shè)置有多層次的數(shù)據(jù)備份和冗余機制，防止數(shù)據(jù)丟失和損壞；

6、數(shù)據(jù)分析預測模塊，利用自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對特種泵的運行數(shù)據(jù)進行實時分析，根據(jù)泵的運行歷史數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整模型參數(shù)，進行狀態(tài)監(jiān)控和故障預測，通過分析流量、振動、溫度、壓力的關(guān)鍵參數(shù)的變化趨勢，識別潛在的故障模式，并提前發(fā)出預警信號；

7、智能控制模塊，基于實時分析結(jié)果自動調(diào)整泵的運行狀態(tài)，根據(jù)分析數(shù)據(jù)自動調(diào)節(jié)泵的轉(zhuǎn)速、壓力和流量，根據(jù)外部環(huán)境和泵的工作負荷，實時優(yōu)化泵的運行參數(shù)，用于確保泵在最佳狀態(tài)下工作；

8、遠程監(jiān)控模塊，通過互聯(lián)網(wǎng)實時查看特種泵的運行狀態(tài)和數(shù)據(jù)，提供可視化的監(jiān)控界面，基于遠程訪問功能，在不同地點實時接入系統(tǒng)，對泵的運行狀態(tài)進行診斷和分析，并支持遠程操作，允許在必要時遠程調(diào)整泵的運行參數(shù)或執(zhí)行緊急停機操作；

9、維護與優(yōu)化模塊，基于實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，自動生成定制化的維護計劃和操作優(yōu)化建議，采用強化學習模型，動態(tài)計算泵的最佳維護周期，根據(jù)設(shè)備的實際運行狀態(tài)調(diào)整維護計劃；根據(jù)不同工況和環(huán)境條件，提供針對性的操作優(yōu)化建議；

10、多源數(shù)據(jù)融合模塊，整合來自泵體內(nèi)部的傳感器數(shù)據(jù)和外部環(huán)境數(shù)據(jù)，進行多維度的數(shù)據(jù)監(jiān)控與分析；

11、數(shù)字孿生模擬模塊，利用數(shù)字孿生技術(shù)，實時復制特種泵的運行狀態(tài)于虛擬空間中，通過建立泵的數(shù)字化模型，在虛擬環(huán)境中進行實時仿真，測試不同操作條件對泵的影響。

12、進一步優(yōu)化本技術(shù)方案，所述數(shù)據(jù)采集模塊中，傳感器安裝和集成在特種泵的各個用于監(jiān)測運行狀態(tài)的部位，實時監(jiān)測泵的運行狀態(tài)；

13、傳感器類型包括溫度傳感器、壓力傳感器、流量傳感器、振動傳感器和轉(zhuǎn)速傳感器，傳感器通過有線或無線方式將數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)采集模塊中，并支持多種通信協(xié)議和傳輸方式。

14、進一步優(yōu)化本技術(shù)方案，所述數(shù)據(jù)分析預測模塊中，自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型ann基于特種泵在運行過程中采集的多維數(shù)據(jù)，通過動態(tài)調(diào)整模型權(quán)重，實現(xiàn)對故障預測和設(shè)備健康狀態(tài)評估的優(yōu)化；

15、當泵在不同工況下的數(shù)據(jù)分布存在變化，實時自適應(yīng)地調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重；

16、設(shè)置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)為：

17、輸入層：包含個傳感器數(shù)據(jù)輸入，表示不同的運行狀態(tài)參數(shù)；

18、隱藏層：包含多層隱藏神經(jīng)元，使用自適應(yīng)激活函數(shù)；

19、輸出層：預測泵的健康狀態(tài)和故障概率；

20、在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中輸入特征：振動數(shù)據(jù)，溫度數(shù)據(jù)，壓力數(shù)據(jù)，流量數(shù)據(jù)，構(gòu)成輸入向量：

21、；

22、輸出預測包括：

23、健康狀態(tài)預測：表示泵在時刻的健康狀態(tài)，值域為[0,1]，0表示設(shè)備嚴重損壞，1表示設(shè)備狀態(tài)良好；

24、故障概率預測：為故障概率，表示設(shè)備在短期內(nèi)發(fā)生故障的概率。

25、進一步優(yōu)化本技術(shù)方案，所述自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型ann通過動態(tài)調(diào)整模型權(quán)重時，基于動態(tài)權(quán)重調(diào)整機制，假設(shè)模型根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的變化自適應(yīng)調(diào)整權(quán)重，動態(tài)權(quán)重調(diào)整機制如下所示：

26、

27、其中，

28、表示神經(jīng)元到之間的權(quán)重在時刻的值；

29、為學習率；

30、為當前時刻的損失函數(shù)；

31、為權(quán)重變化的動態(tài)項，根據(jù)泵的運行狀態(tài)實時調(diào)整：泵的健康狀態(tài)或工況波動較大時，模型需要更高的權(quán)重調(diào)整速度，用于適應(yīng)波動，通過計算各個傳感器數(shù)據(jù)的梯度變化，基于加權(quán)平均算法整合出傳感器數(shù)據(jù)的綜合梯度變化，通過綜合梯度變化來獲得這種波動性，并據(jù)此調(diào)整動態(tài)項；

32、為自適應(yīng)因子，自適應(yīng)因子的調(diào)整由下式進行控制：

33、；

34、其中，

35、?是傳感器數(shù)據(jù)的綜合梯度變化，用于反映系統(tǒng)的工況波動性，如果傳感器數(shù)據(jù)的波動較大，相應(yīng)增加，用于加快模型的權(quán)重調(diào)整；

36、是調(diào)節(jié)系數(shù)，控制健康狀態(tài)波動對的影響程度；

37、是健康狀態(tài)的變化量，表示當前健康狀態(tài)與上一時刻的數(shù)值差異。

38、進一步優(yōu)化本技術(shù)方案，所述自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型ann中，為了優(yōu)化健康狀態(tài)和故障概率的預測，損失函數(shù)設(shè)計為兩部分：

39、健康狀態(tài)預測損失：使用均方誤差mse來度量預測的健康狀態(tài)與實際狀態(tài)之間的差距：

40、

41、其中，

42、表示樣本數(shù)量，用于對所有樣本的誤差進行平均處理；

43、表示第個樣本的索引，從第樣本開始到第個樣本；

44、是實際健康狀態(tài)；

45、是模型預測的健康狀態(tài)；

46、故障概率預測損失：使用交叉熵損失函數(shù)來度量預測的故障概率與實際故障的差距：

47、；

48、其中，

49、表示第個樣本的真實故障概率，取值為0或1，表示正?；蚬收蠣顟B(tài)；

50、表示模型預測的第個樣本的故障概率，是一個連續(xù)值，在區(qū)間[0,?1]內(nèi)，表示故障發(fā)生的可能性；

51、總損失函數(shù)為：

52、；

53、其中，和為權(quán)重參數(shù)，用于調(diào)整健康狀態(tài)和故障預測的重要性；

54、設(shè)置自適應(yīng)激活函數(shù)，用于提高模型在不同運行工況下的泛化能力，所述自適應(yīng)激活函數(shù)如下所示：

55、；

56、其中，是動態(tài)變化的自適應(yīng)參數(shù)，根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的波動性調(diào)整：

57、；

58、其中，

59、為自適應(yīng)激活函數(shù)的初始陡度參數(shù)，表示輸入數(shù)據(jù)未發(fā)生顯著變化時的基礎(chǔ)陡度；

60、為調(diào)節(jié)因子，表示輸入數(shù)據(jù)變化率較大時，激活函數(shù)的陡度增加，用于提高網(wǎng)絡(luò)的響應(yīng)速度；

61、為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的輸入向量。

62、進一步優(yōu)化本技術(shù)方案，所述維護與優(yōu)化模塊中，強化學習模型通過markov決策過程mdp構(gòu)建，包括：

63、狀態(tài)空間：特種泵的運行狀態(tài)集，包括不同傳感器數(shù)據(jù)的組合，如；

64、動作空間：在不同狀態(tài)下采取的維護決策或優(yōu)化建議的集合，如調(diào)整泵的轉(zhuǎn)速、更換部件、啟動或停止泵；

65、獎勵函數(shù)：在執(zhí)行動作后得到的即時反饋或獎勵，反映該決策對泵運行的正面或負面影響；

66、策略：給定狀態(tài)下，選擇動作的概率分布；

67、折扣因子：未來獎勵的折扣率，表示長期收益與當前收益的關(guān)系，范圍為；

68、并采用優(yōu)化算法，優(yōu)化模型的決策過程，該算法通過更新q值函數(shù)來估計每個狀態(tài)-動作對的長期價值，q值函數(shù)的更新公式如下所示：

69、

70、其中，

71、為學習率，控制更新的步長；

72、為當前時刻的即時獎勵；

73、為折扣因子，表示未來獎勵的權(quán)重；

74、表示在下一個狀態(tài)下，選擇最優(yōu)動作帶來的最大價值；

75、在泵的維護優(yōu)化場景中，獎勵函數(shù)設(shè)計為根據(jù)泵的健康狀態(tài)、維修成本和運行效率動態(tài)調(diào)整，假設(shè)獎勵函數(shù)如下所示：

76、

77、其中，

78、是執(zhí)行動作所需的維護成本；

79、是泵的健康狀態(tài)，值越高表示泵的狀態(tài)越好；

80、是泵的運行能耗，值越高表示能耗越大；

81、和是權(quán)重參數(shù)，分別控制健康狀態(tài)和能耗的影響。

82、進一步優(yōu)化本技術(shù)方案，所述強化學習模型中，設(shè)置一個自適應(yīng)的探索策略，優(yōu)化算法的探索與利用之間的權(quán)衡由貪婪策略控制，即以概率隨機選擇動作，以的概率選擇當前最優(yōu)動作，基于動態(tài)探索率，其公式如下所示：

83、

84、其中，為初始探索率；為探索率衰減因子，控制探索率隨時間的遞減速度；

85、隨著時間的推移，模型逐漸從探索模式轉(zhuǎn)向利用模式，用于充分利用學習到的最優(yōu)策略。

86、進一步優(yōu)化本技術(shù)方案，所述多源數(shù)據(jù)融合模塊，采用動態(tài)權(quán)重調(diào)整算法，根據(jù)泵的實時運行狀態(tài)和外部環(huán)境變化，動態(tài)調(diào)整不同數(shù)據(jù)源的權(quán)重；

87、通過多源數(shù)據(jù)融合，評估泵的運行狀態(tài)，用于提升故障預測和運行優(yōu)化的精度。

88、進一步優(yōu)化本技術(shù)方案，所述數(shù)字孿生模擬模塊，采用有限元分析，模擬泵的機械性能和流體運動情況；

89、通過與實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的結(jié)合，數(shù)字孿生體動態(tài)反映泵的實際運行狀態(tài)，并預先評估在極端條件或高負荷下的運行效果。

90、進一步優(yōu)化本技術(shù)方案，該系統(tǒng)還包括協(xié)同模塊，支持多種通信協(xié)議和接口標準，適應(yīng)不同設(shè)備和系統(tǒng)的集成需求；

91、通過數(shù)據(jù)路由和協(xié)議轉(zhuǎn)換，進行不同模塊之間的無縫連接和數(shù)據(jù)共享，并支持與外部系統(tǒng)的對接。

92、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明提供了一種特種泵的智能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，具備以下有益效果：

93、該特種泵的智能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，通過設(shè)置多維度數(shù)據(jù)采集和基于自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與強化學習的智能優(yōu)化模型，解決了現(xiàn)有系統(tǒng)中數(shù)據(jù)集成不全面、維護決策滯后以及缺乏智能優(yōu)化的缺陷，實現(xiàn)了設(shè)備狀態(tài)的實時監(jiān)測與動態(tài)調(diào)整。該系統(tǒng)能夠精準預測設(shè)備故障，優(yōu)化維護策略，顯著降低運營成本，提高設(shè)備的運行效率和可靠性。