在現(xiàn)有泵站設(shè)備的基礎(chǔ)上設(shè)計合理的泵站運(yùn)行控制策略是提高泵站運(yùn)行效率的經(jīng)濟(jì)和有效途徑之一。設(shè)計合理的泵站運(yùn)行控制策略的前提是科學(xué)把握用戶的供水需求，在此基礎(chǔ)上，優(yōu)化供水泵站的水泵運(yùn)行數(shù)量和運(yùn)行參數(shù)，可實現(xiàn)供水泵站的高效運(yùn)行。通過采取合理的控制策略，利用計算機(jī)技術(shù)將人工經(jīng)驗判斷轉(zhuǎn)變成算法優(yōu)化的結(jié)果，在原有設(shè)備的基礎(chǔ)上只需調(diào)整供水泵站的水泵運(yùn)行臺數(shù)和轉(zhuǎn)速，合理分配負(fù)載，即可達(dá)到泵站高效運(yùn)行的目的，以充分發(fā)揮現(xiàn)有設(shè)備的潛能。

在保證泵站機(jī)組的安全運(yùn)行方面，必須對泵站機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實時監(jiān)測和有效干預(yù)，以防止故障的發(fā)生。同時在故障出現(xiàn)時，應(yīng)能夠準(zhǔn)確的診斷并加以處置，以確保不發(fā)生安全事故。

對于運(yùn)行狀態(tài)評估和故障診斷而言"-，要研究能評估泵站健康狀態(tài)和故障診斷的數(shù)據(jù)監(jiān)測手段，通過有效的算法對泵站系統(tǒng)設(shè)備的健康狀態(tài)進(jìn)行評估。文章基于泵站高效和安全運(yùn)行的需求，提出了市政供水泵站智慧化管理系統(tǒng)的功能和軟硬件架構(gòu)，并結(jié)合實際案例對相關(guān)算法進(jìn)行了說明。該工作為供水泵站智慧化管理系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)提供了有利支持。

定義和功能

為實現(xiàn)泵站的高效可靠運(yùn)行，有必要建立一個智慧化管理系統(tǒng)，將科學(xué)技術(shù)的發(fā)展成果應(yīng)用于傳統(tǒng)的泵站領(lǐng)域。首先對泵站智慧化管理系統(tǒng)進(jìn)行定義，在此基礎(chǔ)上提出泵站智慧化管理系統(tǒng)應(yīng)實現(xiàn)的功能、硬件和軟件架構(gòu)并開發(fā)相關(guān)功能模塊。

研究將具有“感知、記憶、推理、判斷和事件處理能力的系統(tǒng)”定義為智慧化系統(tǒng)。在這樣定義的基礎(chǔ)上，提出供水泵站智慧化管理系統(tǒng)主要應(yīng)具備的功能如下。

1)實時感知水泵各類運(yùn)行信息(如壓力、流量轉(zhuǎn)速、溫度和振動等。

2)儲備基礎(chǔ)優(yōu)化運(yùn)行和運(yùn)行狀態(tài)評估知識3)現(xiàn)地分析、判斷和事件處置的能力，以及與云端或第三方平臺網(wǎng)絡(luò)交互的能力。自適應(yīng)運(yùn)行、事件分析、判斷和處置能力(調(diào)節(jié)、預(yù)置、診斷、報警 )。

4)可運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將各子系統(tǒng)進(jìn)行融合，通過數(shù)據(jù)分析、優(yōu)化控制、合理調(diào)度等策略，實現(xiàn)泵站(泵站群)的智慧運(yùn)行和管理，以有效提高泵站整體運(yùn)行的穩(wěn)定性及效率，降低事故發(fā)生率和運(yùn)行成本。

5)將基于精確數(shù)學(xué)模型和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的算法加以融合，有效為泵站(泵站群)的高效和穩(wěn)定運(yùn)行提供節(jié)能優(yōu)化控制策略，有效為泵站(泵站群)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)評估和故障診斷提供合理有效的技術(shù)。

6)移動應(yīng)用:用戶界面、設(shè)備管理、報警通知和系統(tǒng)設(shè)置等。

7)云視頻集成等

硬件架構(gòu)與軟件模塊

硬件架構(gòu)

對系統(tǒng)功能進(jìn)行分析后，將智慧化管理系統(tǒng)主要分智慧水泵組件和智慧化服務(wù)平臺。泵站智慧化管理系統(tǒng)硬件架構(gòu)見圖1

1)智慧水泵組件。智慧水泵組件由嵌入壓力、流量、轉(zhuǎn)速、溫度和振動等傳感器的水泵本體和與之配套的智慧測控單元組成。智慧測控單元要求能實時采集泵站的各狀態(tài)參數(shù)，并進(jìn)行存儲、傳輸和處理，主要涉及轉(zhuǎn)速、壓力、電量、流量、振動等信息。其中對振動信號的采樣頻率要求較高，數(shù)據(jù)量龐大。智慧測控單元的結(jié)構(gòu)示意圖見圖2。

智慧測控單元由測量模擬量的模塊、振動模塊和主控計算機(jī)組成。模擬量主要包括:流量和壓力信號，通常由電磁流量計和壓力變送器轉(zhuǎn)換成4~20 mA 信號，或通過現(xiàn)場總線傳輸數(shù)據(jù);溫度信號,通常由溫度傳感器(如 PT100)接入溫度模塊通過現(xiàn)場總線傳輸數(shù)據(jù):電量，主要包括有功功率功率因素、電流和電壓等。

振動信息的采集通常由ICP 加速度計和振動數(shù)據(jù)采集器完成。而轉(zhuǎn)速信號則可由振動數(shù)據(jù)采集器的相應(yīng)通道完成采集。模擬量的數(shù)據(jù)一般通過現(xiàn)場總線傳輸，而振動信號一般通過網(wǎng)絡(luò)傳輸。

為統(tǒng)一收集水泵的各類運(yùn)行數(shù)據(jù)，通過串口服務(wù)器將現(xiàn)場總線傳輸?shù)臄?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，與振動信號一起與主控計算機(jī)聯(lián)網(wǎng)，統(tǒng)一接受數(shù)據(jù)，向云端發(fā)送。智慧水泵組件實現(xiàn)了水泵和測控單元的集成，可針對不同泵站的特點，靈活組態(tài)。能實時感知水泵各類運(yùn)行信息、儲備基礎(chǔ)優(yōu)化運(yùn)行和運(yùn)行狀態(tài)評估知識、存儲關(guān)鍵數(shù)據(jù)并具有分析、判斷和事件處置能力。智慧水泵組件具有與智慧化服務(wù)平臺或第三方平臺網(wǎng)絡(luò)交互的能力。

智慧泵站實際上是基于機(jī)械裝置、電氣裝置傳感器技術(shù)、自動控制技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、數(shù)據(jù)分析技術(shù)以及軟件技術(shù)等獲得實現(xiàn)的。對于新建泵站，采用智慧水泵組件，經(jīng)過簡單的軟硬件組態(tài)，即可實現(xiàn)多機(jī)組的信息互聯(lián)和協(xié)調(diào)控制。對于已建泵站,通過設(shè)置相應(yīng)的傳感器、共享部分已有信息:采用智慧測控單元亦可實現(xiàn)泵站系統(tǒng)的智慧化管理。運(yùn)用智慧測控單元還可以通過網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將各子系統(tǒng)進(jìn)行融合，實現(xiàn)泵站(泵站群)的智慧運(yùn)行和管理，有效提高泵站整體運(yùn)行的穩(wěn)定性及效率，降低事故發(fā)生率和運(yùn)行成本。

2)祝頻。在泵站現(xiàn)場安裝網(wǎng)絡(luò)攝像頭，可實時顯示泵站的監(jiān)控圖像，用戶可以通過終端設(shè)備隨時隨地查看泵站運(yùn)行狀態(tài)的實況。同時保留一段時間內(nèi)的監(jiān)控錄像，存儲在云服務(wù)器上，方便用戶對水泵過往的實況錄像進(jìn)行查看。

3)移動端APP開發(fā)。為方便泵站管理人員隨時隨地監(jiān)測泵站機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)，考慮通過手機(jī)移動端實現(xiàn)智慧管理，包括水泵實時運(yùn)行參數(shù)展示和存儲、數(shù)據(jù)可視化、泵站運(yùn)行圖像的云監(jiān)控泵站機(jī)組管理、用戶權(quán)限管理和報警等功能。

4)智慧化服務(wù)平臺。智慧化服務(wù)平臺由云服務(wù)商提供的云端服務(wù)器搭建，根據(jù)泵站智慧泵組件每日采集后上傳的數(shù)據(jù)量向云服務(wù)商購買服務(wù)，購買內(nèi)容包括處理器核數(shù)、運(yùn)行內(nèi)存、物理內(nèi)存和帶寬等。隨著智慧化服務(wù)平臺管理的泵站數(shù)目的增加，可根據(jù)需要不斷向服務(wù)商升級服務(wù)內(nèi)容智慧化服務(wù)可實現(xiàn)的功能主要包括如下。

(1)設(shè)備端信息采集、云服務(wù)數(shù)據(jù)與發(fā)送云服務(wù)數(shù)據(jù)存儲與管理，并對泵站進(jìn)行實時在線云監(jiān)控。

(2)將基于精確數(shù)學(xué)模型和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的算法加以融合，有效為泵站(泵站群)的高效和穩(wěn)定運(yùn)行提供節(jié)能優(yōu)化控制策略,有效為泵站(泵姑群)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)評估和故障診斷提供合理有效的技術(shù)。

(3)算法插件嵌人,如流體力學(xué)、結(jié)構(gòu)動力學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)、自動控制等相關(guān)算法。

軟件模塊

在硬件架構(gòu)確定以后，需要開發(fā)各類軟件模塊以實現(xiàn)泵站智慧化管理的功能，主要軟件模塊包括如下。

1)數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)上傳軟件模塊，用于收集和上傳底層數(shù)據(jù)。

2)服務(wù)端接收軟件模塊，用于接收客戶端上傳數(shù)據(jù)，并保存至數(shù)據(jù)庫中。

3)云端界面服務(wù)程序，用于以圖形或數(shù)據(jù)形式顯示泵站位置及相關(guān)泵的運(yùn)行參數(shù)。

4)權(quán)限管理程序，用于根據(jù)不同的用戶級別設(shè)置相應(yīng)的權(quán)限，確保系統(tǒng)有效和安全運(yùn)行。

5)功能軟件模塊，用于實現(xiàn)泵站優(yōu)化運(yùn)行運(yùn)行狀態(tài)評估和故障診斷等智慧化管理的功能。

運(yùn)行狀態(tài)評估及故障診斷

運(yùn)行狀態(tài)評估

運(yùn)行狀態(tài)評估和故障診斷叫是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。運(yùn)行狀態(tài)評估，就是要對泵站設(shè)備的健康狀況給出判斷，明確泵站設(shè)備是否需要維護(hù)，何時維護(hù)是最合適的，以在保證安全運(yùn)行的前提下盡可能的節(jié)省人力和財力。故障診斷則是在故障已經(jīng)發(fā)生的情況下，要求準(zhǔn)確地判斷故障種類，使泵站迅速恢復(fù)運(yùn)行且不至于發(fā)生事故。因此，泵站運(yùn)行狀態(tài)評估和故障診斷對于確保泵站的安全運(yùn)行意義重大。

泵站的故障或潛在故障主要分為電氣故障和機(jī)械故障。對于電氣故障目前已有相對較可靠的方式，通過互感器感應(yīng)各類信息，并通過相關(guān)智能化模塊判斷和處置故障。水泵機(jī)組的機(jī)械故障包括結(jié)構(gòu)本身和組合(如泵體、葉片或轉(zhuǎn)軸裂紋、軸承損壞、緊固件松動和安裝等)引起的故障，還有由于水泵運(yùn)行工況的變化引起的內(nèi)部非穩(wěn)態(tài)流動誘發(fā)的工況惡化和穩(wěn)定性問題。理論上完全可通過分析流體和結(jié)構(gòu)相互作用的力學(xué)模型加以解決。流體控制方程由連續(xù)性方程和納維-斯托克斯方程(N-S方程)描述，見式(6)~式(7)。

式中:p為流體的密度，kg/m;t為時間，s;v為流體的速度矢量，m/s;p為壓力，Pa;μ為流體的動力黏度，Pa·s;f為流體所受外力，N/m葉片泵內(nèi)部流動為湍流。在求解流體動力學(xué)方程時為了封閉速度脈動項需要使用湍流模型，常用的湍流模型有雷諾時均模型，大渦模擬，以及結(jié)合前兩者求解特點的混合模型。若存在空化現(xiàn)象還需要用到空化模型。結(jié)構(gòu)動力學(xué)的方程由以下方程組描述，分別是平衡方程、本構(gòu)方程和幾何方程。平衡方程描述微元的力的平衡，本構(gòu)方程描述的是應(yīng)力和應(yīng)變之間的關(guān)系，幾何方程描述的是位移和應(yīng)變的關(guān)系。

通過流體和結(jié)構(gòu)動力學(xué)方程的耦合求解，可分門別類地分析各類機(jī)械故障產(chǎn)生的機(jī)理，并進(jìn)一步分析故障特征。但對于水泵運(yùn)行過程中的流固耦合分析，若要獲得與實際情況一致的計算結(jié)果，則需很高的時間分辨率和空間分辨率，這是因為，要準(zhǔn)確捕提非穩(wěn)態(tài)湍流流動結(jié)構(gòu)，需在計算域劃分極為精細(xì)的網(wǎng)格。同時，由于結(jié)構(gòu)振動響應(yīng)頻率也較高，模擬的時間步長需要很小，將流體動力學(xué)方程和結(jié)構(gòu)動力學(xué)方程耦合求解對計算資源要求極高。

故障診斷

為分析運(yùn)行狀態(tài)和判斷故障類型，在已知故障特征的基礎(chǔ)上，利用數(shù)據(jù)分析的方法進(jìn)行故障程度分析和診斷過程的示例如下。以軸承故障為例，可在軸承體和機(jī)腳處選擇2個測點，記錄它們振動加速的時域信號。對時域信號進(jìn)行特征值分析(包括時域和頻域)，構(gòu)建軸承故障數(shù)據(jù)集。通過支持向量機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)分類s1可判斷軸承故障或者對軸承的狀態(tài)進(jìn)行評估實現(xiàn)過程描述如下。

1)建立故障數(shù)據(jù)集。可在有量綱時域特征值(平均值、最值、峰值和有效值等)，無量綱時域特征值(峭度值歪度、裕度指標(biāo)、峰值指標(biāo)和脈沖指標(biāo)等)和頻域信號特征值(幅值樣本均值幅值樣本方差、幅值偏度系數(shù)和幅值峭度系數(shù)等)及由時頻分析方法四計算的特征值(模糊熵、排列熵、近似熵和小波包能量等)中選取若干個帶有標(biāo)記的特征值構(gòu)成故障數(shù)據(jù)集。對于不同的時域信號z(t)，i=1，2，3，…，可計算表征其信號特點的特征值口-1

2)支持向量機(jī)分類。利用支持向量機(jī)對上述數(shù)據(jù)集 U進(jìn)行分類。假定一個超平面w·x+b=0.可完全隔離2類樣本。即使得該超平面到每類樣本點距離均大于零，且要求支持向量(距離分割平面最近的點，是確定該平面的關(guān)鍵向量)到分隔面的距離最大，從而更好區(qū)分開不同樣本。

上述過程可通過編程來實現(xiàn)，嵌入到智慧化服務(wù)平臺中。運(yùn)行狀態(tài)評估和故障診斷的關(guān)鍵是要有與之相對應(yīng)的數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集的來源可從3個途徑獲得:機(jī)組運(yùn)行時實時采集數(shù)據(jù)的處理、通過式(6)式(8)耦合分析及故障在線試驗，

實際案例

以某供水泵站為例，該供水泵站已在恒壓供水的基礎(chǔ)上進(jìn)行過1次優(yōu)化，泵站考慮了不同泵機(jī)組之間的搭配。

根據(jù)不同時間段用戶的用水需求，通過泵機(jī)組之間的搭配，調(diào)整管網(wǎng)需求揚(yáng)程。相比較恒壓供水，有明顯節(jié)能效果。然而，該泵站沒有按照揚(yáng)程需求曲線的實際變化規(guī)律來調(diào)節(jié)揚(yáng)程，仍存在節(jié)能空間。

該泵站根據(jù)離散的幾個流量揚(yáng)程需求點設(shè)計運(yùn)行方案，通過泵機(jī)組之間的搭配滿足用戶的不同流量需求。當(dāng)泵站運(yùn)行至揚(yáng)程需求點時，若流量繼續(xù)增大，原工作模式就不能保證用戶的揚(yáng)程需求，進(jìn)而需要切換工作模式。通過監(jiān)測泵站運(yùn)行，可得到不同的泵機(jī)組并聯(lián)運(yùn)行時的最大流量點，即揚(yáng)程需求點。將得到的揚(yáng)程需求點擬合，即可得到該泵站的揚(yáng)程需求曲線。一般情況下,管網(wǎng)結(jié)構(gòu)一旦確定對應(yīng)的揚(yáng)程需求曲線也就確定，揚(yáng)程需求曲線反映了用戶不同的流量下所需要提供的揚(yáng)程。確定了揚(yáng)程需求曲線之后，以泵站運(yùn)行總功率最小化和泵機(jī)組效率最大化作為優(yōu)化目標(biāo)，以泵機(jī)組的數(shù)量、轉(zhuǎn)速、流量及揚(yáng)程作為約束，選擇合適的尋優(yōu)算法對泵站進(jìn)行建模，進(jìn)行迭代運(yùn)算，最終得到相應(yīng)的優(yōu)化方閹叔罡陔僬葫攖絡(luò)伲瑜淏鑽繰薯謠背蓊羝喙騙

計算結(jié)果表明，作為應(yīng)用于案例中的優(yōu)化方案，不僅可滿足全天24h管網(wǎng)需求變化，且可減少782.5 kW·h的能耗。

結(jié)語

研究首先對供水泵站智慧化管理系統(tǒng)作了定義，并提出智慧化管理系統(tǒng)應(yīng)實現(xiàn)的功能。在此基礎(chǔ)上，介紹智慧化管理系統(tǒng)的硬件架構(gòu)和軟件模塊，同時說明優(yōu)化運(yùn)行、運(yùn)行狀態(tài)評估和故障診斷功能的實現(xiàn)途徑。在故障診斷的實現(xiàn)途徑方面，介紹支持向量機(jī)的具體實現(xiàn)方法，而隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，故障診斷模型還可采用基于深度學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等其他先進(jìn)的算法，以進(jìn)一步提高故障診斷的準(zhǔn)確度。最后，文章介紹了利用優(yōu)化算法優(yōu)化泵站運(yùn)行的成功案例。