[发明专利]用于地下式再生水厂的设备预测性维护系统和方法

说明书

本发明提供一种用于地下式再生水厂的设备预测性维护系统和方法，通过数据采集、标准化处理、数据驱动、生成方案进行设备预测性维护，采集监测数据、纸质数据、经验数据后进行数据整理，生成标准化数据；对标准化数据进行处理，建立设备运行故障数据库；基于设备运行故障数据库，通过数据驱动的递归神经网络机器学习，对设备运行故障数据库中的数据进行持续训练，形成设备预测性维护模型；将标准化数据作为设备预测性维护模型的输入参数，输出预测性维护方案。本发明规范再生水厂设备运行数据，降低专业人员依赖，提高设备安全运行时长，减少因设备故障引起的停机维修成本，提升全厂设备的运行效率，对再生水厂安全稳定运行具有重要意义。

技术领域

本发明涉及再生水处理设备管理技术领域，具体地，涉及一种用于地下式再生水厂的设备预测性维护系统和方法。

背景技术

地下式再生水厂处于相对密闭的空间，空间中湿度较大，水厂中的气体成分较多，同时再生水厂的进水水源中泥沙等物质相对较多，对再生水厂生产运营设备的侵蚀更为严重，更容易造成设备的损耗甚至故障。目前地下式再生水厂的设备维保，依靠的是专业人员的生产运营经验，在巡检过程中肉眼观察到设备的振动等异常后，判断出设备故障。由于此时设备已发生故障，往往需要进行停机检修，影响再生水厂的正常生产运营。

地下式再生水厂，一般基础网络的覆盖程度不高，主要的水处理设备，通常没有安装监测设备运行状态数据的传感器，很难对设备的实时运行状态数据进行采集和传输，更加难对这些运行数据进行收集和分析。同时缺少对影响设备运行的环境数据的监测、收集和分析。缺少这些数据的监测与分析，无法对设备的实时运行状态进行准确掌握，更加无法对设备的预测性维护进行决策。由于设备运行状态不可知，一旦设备发生故障，后知后觉，停机检修时间较长，对再生水厂的正常生产运营产生不利影响。

传统的设备维护系统，比较依赖概率统计工具，关注的是设备的历史数据，对设备的预测维护考虑较少。同时对设备备品备件的安全库存量化程度不高，很难提升对水厂整体运营成本的控制效果。

专利文献CN 106529764A公开了一种三维可视化智慧水务运营系统，包括通过中心调度模块分别与中心数据库连接的污水厂自控模块、污水厂优化模块、泵站自控模块、水质监测模块、厂区展示模块、视频监控模块、设备管理模块、能耗管理模块、智能巡检模块、管网管理模块、数据分析模块和移动端模块，视频监控模块连接数据分析模块，数据分析模块分别连接中心数据库和中心调度模块。用三维虚拟现实技术，通过建立完备的远程监测、预警、调度与处置和控制体系，集成建设智能综合指挥平台及移动巡检设备，提高应对变化的能力，可以促进运营管理向数字化、信息化、现代化、自动化和智能化，位进行远程数据监测和控制，大大提高管理的效率和精度。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种用于地下式再生水厂的设备预测性维护系统和方法。

根据本发明提供的一种用于地下式再生水厂的设备预测性维护系统，包括：

数据采集模块：采集监测数据、纸质数据、经验数据后进行数据整理，生成标准化数据；

标准化处理模块：对标准化数据进行处理，建立设备运行故障数据库；

数据驱动模块：基于设备运行故障数据库，通过数据驱动的递归神经网络机器学习，对设备运行故障数据库中的数据进行持续训练，形成设备预测性维护模型；

生成方案模块：将标准化数据作为设备预测性维护模型的输入参数，输出预测性维护方案。

优选地，所述监测数据包括环境温度、环境湿度、降雨量、设备温度、电流、转速、震动频率、运行时间中的任一种或任多种，分别由温度计、湿度计、翻斗式雨量计及设备PLC进行采集，采集后通过网络传输协议上传至中转站平台，再统一写入设备运行故障数据库。

优选地，所述对标准化数据进行处理是按照z-score标准化进行处理。