CN108826579A - 一种暖通空调***设备振动数据采集与处理*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种暖通空调***设备振动数据采集与处理***,其***总体结构包括智能传感器、网关、云平台和业务平台,所述业务平台通过互联网络或无线通讯网络与所述云平台通信连接,所述云平台通过通信协议与所述网关通信连接,所述网关与若干个所述智能传感器通信连接,若干个所述智能传感器分别设置与所述暖通空调***中对应的设备连接。与智能建筑中现有HVAC***设备振动状态数据采集和处理技术相比,本发明实现了一种低成本、数字化、无线化的暖通空调***设备振动数据采集和处理***,不仅降低了***运营成本,而且提高了***的敏捷性和安全性,实现了***状态采集和智能诊断。
Description
技术领域
本发明属于属于检测与故障诊断技术领域,涉及一种设备状态数据采集与处理技术,具体涉及一种暖通空调***设备振动数据采集与处理***,应用于建筑智能化行业。
背景技术
智能建筑中,暖通空调(HVAC)***是保障建筑功能效率,提供舒适环境的必要设施。HAVC是多分***构成的复杂建筑设备控制***。***中的供暖、通风、空气调节、冷却等都包含各类风机和泵组,这些设备是HVAC***正常运行的基础。因此,对这些分***的各类风机和泵组进行有效的状态监控和分析,及时进行故障诊断、报警通知及状态预测十分关键。
过程监控和基于状态的预见性维护是一种行之有效的保障***正常运行的方法,对于风机、泵等设备而言,振动数据采集对状态监测、预警等应用有重要作用。目前,在我国智能建筑领域中,智能传感器普及率还很低,专用于HVAC***的振动传感器智能化程度不高,多是将振动传感器和信号调节电路集成为振动变送器,将现场采集到的振动信号直接变换为4~20mA电流信号通过电缆输出,经采集器到专门的数据处理器进行相关处理。由于HVAC***各个设备所处地域分散、数据采集***结构复杂、有线网络结构与现场布线限制、数据分析滞后等,造成了原有振动数据采集***复杂、设备成本高、数据采集***现场实施灵活性差、信号处理实时性差、***能耗高等问题。随着微机电***(MEMS)技术、无线通信和数字电子技术的发展,开发低功耗、小体积、低成本、智能化,可进行远距离无线通信的数字传感器成为主要发展方向。
发明内容
针对智能建筑中现有HVAC***设备振动状态数据采集和处理技术存在的问题,本发明旨在提供一种智能、敏捷、低成本的暖通空调***设备振动数据采集与处理***,以降低运营成本,提高***敏捷性和安全性,实现***状态采集和智能诊断。
为实现上述技术目的,达到上述技术效果,本发明通过以下技术方案实现:
一种暖通空调***设备振动数据采集与处理***,其***总体结构包括智能传感器、网关、云平台和业务平台,所述业务平台通过互联网络或无线通讯网络与所述云平台通信连接,所述云平台通过MQTT协议与所述网关通信连接,所述网关通过LoRaWAN与若干个所述智能传感器通信连接,若干个所述智能传感器分别与所述暖通空调***中对应的设备连接;
所述智能传感器为基于MEMS的数字传感器,具有高自治性和智能性,可以完成振动信号采集、信号A/D转换、数据缓存、数据预处理和数据无线转发,数据处理边缘化;其内部包括MEMS振动信号采集模块、A/D模块、第一数据缓存模块、数据预处理模块、第一LoRa无线模块和报警模块;其中,
所述振动信号采集模块负责采集所述暖通空调***中设备振动信号;
所述A/D模块负责振动信号的A/D转换;
所述数据预处理模块负责振动信号FFT、滤波和全频率分析,并根据预设规则进行故障诊断,得出振动信号分析结果;
所述第一数据缓存模块负责将振动信号采集模块采集的振动信号和所述数据预处理模块得出的振动信号分析结果进行数据暂存;
所述第一LoRa无线模块基于LoRaWAN技术,负责向所述网关传输振动信号分析数据;基于低功耗LoRaWAN技术的无线信号传输距离远,节点容量大,传感器现场布置灵活便捷;
所述报警模块负责根据所述数据预处理模块做出的振动信号分析结果进行故障报警指示;
所述网关包括第二LoRa无线模块、通信协议处理模块、第二数据缓存模块和数据透传模块;
所述第二LoRa无线模块基于LoRaWAN技术,负责接收所述智能传感器发送的振动信号分析数据;
所述通信协议处理模块支持LoRaWAN和MQTT协议,负责将基于LoRaWAN技术的振动信号分析数据处理为基于MQTT协议的振动信号分析数据;
所述第二数据缓存模块负责将所述通信协议处理模块处理后的振动信号分析数据进行数据暂存;
所述数据透传模块基于MQTT协议,负责将振动信号分析数据透传转发至所述云平台;基于MQTT协议的轻量级云端接入,适用于物联网应用,可以实现基于Topic的订阅、发布以及消息推送;
所述云平台包括网络服务器、数据库服务器和业务中心;
所述网络服务器为MQTT服务器,负责接收所述数据透传模块发送的振动信号分析数据;
所述数据库服务器负责存储数据和管理***;
所述业务中心包括大数据处理模块和应用业务部署;其中,所述大数据处理模块包括专家***和自适应模糊类神经推理***算法模块,所述大数据处理模块通过所述专家***与所述自适应模糊类神经推理***算法模块的混合策略进行***故障智能诊断和状态预测;基于专家知识和自适应模糊类神经推理***的混合诊断策略构建的大数据处理模块,发挥专家知识的先验特点,将类神经网络的学习能力与模糊推理的可理解性优势充分结合,实现整体***的智能化诊断、预测;
所述业务平台包括***管理平台和移动终端APP;
所述***管理平台负责进行振动信号分析数据采集,处理***的整体配置和管理、监视***的实时状态、浏览趋势数据;
所述移动终端APP负责根据基于Topic的订阅、发布以及消息推送机制获取订阅消息和***推送消息。
与智能建筑中现有HVAC***设备振动状态数据采集和处理技术相比,本发明的有益效果如下:
(1)本发明解决了***设备振动数据采集及无线传输;
(2)本发明解决了设备工况及***运行状态诊断、信息推送;
(3)本发明采用的基于MEMS的智能振动传感器***集成度高,具有强自治性和智能性,大大简化了数据采集***结构,降低了成本。数字信号相比模拟信号传输的抗干扰性能更好;
(4)本发明应用的低功耗无线传输技术具有距离远,节点容量大,抗干扰性强的优点;
(5)本发明采用的基于MEMS的智能振动传感器监控部位灵活、安装方便,节省部署和维护成本;
(6)本发明采用基于混合策略的智能化诊断预测,提高了***数据处理的先进性、智能性。
因此,本发明实现了一种低成本、数字化、无线化的暖通空调***设备振动数据采集和处理***,不仅降低了***运营成本,而且提高了***的敏捷性和安全性,实现了***状态采集和智能诊断。
上述说明仅是本发明技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明的技术手段,并可依照说明书的内容予以实施,以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。本发明的具体实施方式由以下实施例及其附图详细给出。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解,构成本申请的一部分,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1为本发明***总体结构图;
图2为本发明智能传感器的结构图;
图3为本发明网关模块的结构图;
图4为本发明云平台中大数据处理模块的结构图。
具体实施方式
下面将参考附图并结合实施例,来详细说明本发明。
参见图1所示,一种暖通空调***设备振动数据采集与处理***,其***总体结构包括智能传感器1、网关2、云平台3和业务平台4;所述智能传感器1与所述暖通空调***中对应的设备5连接,并通过LoRaWAN与所述网关2通信连接,所述网关2通过基于MQTT协议的轻量级云端接入所述云平台3,所述云平台3通过Internet/2G/3G/4G与所述业务平台4通信连接。
参见图2所示,所述智能传感器1为基于MEMS的数字传感器,具有高自治性和智能性,可以完成振动信号采集、信号A/D转换、数据缓存、数据预处理和数据无线转发,数据处理边缘化;其内部包括MEMS振动信号采集模块101、A/D模块102、第一数据缓存模块103、数据预处理模块104、第一LoRa无线模块106和报警模块107;其中,
所述振动信号采集模块101负责采集所述暖通空调***中设备5振动信号;
所述A/D模块102负责振动信号的A/D转换;
所述数据预处理模块104负责振动信号FFT、滤波和全频率分析,并根据预设规则进行故障诊断,得出振动信号分析结果;
所述第一数据缓存模块103负责将振动信号采集模块101采集的振动信号和所述数据预处理模块104得出的振动信号分析结果进行数据暂存;
所述第一LoRa无线模块106基于LoRaWAN技术,负责向所述网关2传输振动信号分析数据;基于低功耗LoRaWAN技术的无线信号传输距离远,节点容量大,传感器现场布置灵活便捷;
所述报警模块107负责根据所述数据预处理模块104做出的振动信号分析结果进行故障报警指示;
参加图3所示,所述网关2包括第二LoRa无线模块201、通信协议处理模块202、第二数据缓存模块203和数据透传模块204;
所述第二LoRa无线模块201基于LoRaWAN技术,负责接收所述智能传感器1发送的振动信号分析数据;
所述通信协议处理模块202支持LoRaWAN和MQTT协议,负责将基于LoRaWAN技术的振动信号分析数据处理为基于MQTT协议的振动信号分析数据;
所述第二数据缓存模块203负责将所述通信协议处理模块202处理后的振动信号分析数据进行数据暂存;
所述数据透传模块204基于MQTT协议,负责将振动信号分析数据透传转发至所述云平台3;基于MQTT协议的轻量级云端接入,适用于物联网应用,可以实现基于Topic的订阅、发布以及消息推送;
参见图1所示,所述云平台3包括网络服务器301、数据库服务器302和业务中心303;
所述网络服务器301为MQTT服务器,负责接收所述数据透传模块204发送的振动信号分析数据;
所述数据库服务器302负责存储数据和管理***;
所述业务中心303包括大数据处理模块304和应用业务部署;其中,参见图4所示,所述大数据处理模块304包括专家***305和自适应模糊类神经推理***算法模块306,所述大数据处理模块304通过所述专家***305与所述自适应模糊类神经推理***算法模块306的混合策略进行***故障智能诊断和状态预测;基于专家知识和自适应模糊类神经推理***的混合诊断策略构建的大数据处理模块,发挥专家知识的先验特点,将类神经网络的学习能力与模糊推理的可理解性优势充分结合,实现整体***的智能化诊断、预测;
参见图1所示,所述业务平台4包括***管理平台401和移动终端APP402;
所述***管理平台401负责进行振动信号分析数据采集,处理***的整体配置和管理、监视***的实时状态、浏览趋势数据;
所述移动终端APP402负责根据基于Topic的订阅、发布以及消息推送机制获取订阅消息和***推送消息。
本发明实现了一种低成本、数字化、无线化的暖通空调***设备振动数据采集和处理***,不仅降低了***运营成本,而且提高了***的敏捷性和安全性,实现了***状态采集和智能诊断。
当然上述实例只是为了说明本发明的技术构思及特点所作的例举而非穷举,其目的在于让 熟悉此项技术的人能够了解本发明的内容并据以实施,并不能以此限制本发明的保护范围。根据本发明主要技方案的精神实质所做的修饰,都涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种暖通空调***设备振动数据采集与处理***,其特征在于:其***总体结构包括智能传感器(1)、网关(2)、云平台(3)和业务平台(4);
所述智能传感器(1)为基于MEMS的数字传感器,其一端与所述暖通空调***中对应的设备(5)连接,另一端通过基于低功耗LoRaWAN技术的无线信号与所述网关(2)通信连接,负责完成振动信号采集、振动信号A/D转换、数据缓存、数据预处理、数据无线转发和数据处理边缘化;
所述网关(2)为支持LoRaWAN和MQTT协议的LoRA网关,其一端通过基于低功耗LoRaWAN技术的无线信号与若干个所述智能传感器(1)通信连接,另一端基于MQTT协议的轻量级云端接入所述云平台(3),负责接收所述智能传感器(1)发送的振动信号分析数据,并振动信号分析数据透传转发至所述云平台(3),实现所述智能传感器(1)与所述云平台(3)之间的数据远距离传输;
所述云平台(3)的一端通过MQTT协议与所述网关(2)通信连接,另一端通过互联网络或无线通讯网络与所述业务平台(4)通信连接,其内部包括网络服务器(301)、数据库服务器(302)和业务中心(303);
所述网络服务器(301)为MQTT服务器,负责接收所述数据透传模块(204)发送的振动信号分析数据;
所述数据库服务器(302)负责存储数据和管理***;
所述业务中心(303)包括大数据处理模块(304)和应用业务部署,负责发挥专家知识的先验特点,将类神经网络的学***台(4)推送基于Topic的订阅、发布以及消息;
所述业务平台(4)包括***管理平台(401)和移动终端APP(402);
所述***管理平台(401)负责进行振动信号分析数据采集,处理***的整体配置和管理、监视***的实时状态、浏览趋势数据;
所述移动终端APP(402)负责根据基于Topic的订阅、发布以及消息推送机制获取订阅消息和***推送消息。
2.根据权利要求1所述的暖通空调***设备振动数据采集与处理***,其特征在于:所述智能传感器(1)内部包括振动信号采集模块(101)、A/D模块(102)、第一数据缓存模块(103)、数据预处理模块(104)、第一LoRa无线模块(106)和报警模块(107);其中,
所述振动信号采集模块(101)负责采集所述暖通空调***中设备(5)振动信号;
所述A/D模块(102)负责振动信号的A/D转换;
所述数据预处理模块(104)负责分析振动信号FFT、滤波和全频率,并根据预设规则进行故障诊断,得出振动信号分析结果;
所述第一数据缓存模块(103)负责将振动信号采集模块(101)采集的振动信号和所述数据预处理模块(104)的出的振动信号分析结果进行数据暂存;
所述第一LoRa无线模块(106)基于LoRaWAN技术,负责向所述网关(2)传输振动信号分析数据;
所述报警模块(107)负责根据所述数据预处理模块(104)做出的振动信号分析结果进行故障报警指示。
3.根据权利要求1所述的暖通空调***设备振动数据采集与处理***,其特征在于:所述网关(2)包括第二LoRa无线模块(201)、通信协议处理模块(202)、第二数据缓存模块(203)和数据透传模块(204);
所述第二LoRa无线模块(201)基于LoRaWAN技术,负责接收所述智能传感器(1)发送的振动信号分析数据;
所述通信协议处理模块(202)支持LoRaWAN和MQTT协议,负责将基于LoRaWAN技术的振动信号分析数据处理为基于MQTT协议的振动信号分析数据;
所述第二数据缓存模块(203)负责将所述通信协议处理模块(202)处理后的振动信号分析数据进行数据暂存;
所述数据透传模块(204)基于MQTT协议,负责将振动信号分析数据透传转发至所述云平台(3)。
4.根据权利要求1所述的暖通空调***设备振动数据采集与处理***,其特征在于:所述大数据处理模块(304)包括专家***(305)和自适应模糊类神经推理***算法模块(306),所述大数据处理模块(304)通过所述专家***(305)与所述自适应模糊类神经推理***算法模块(306)的混合策略进行***故障智能诊断和状态预测。
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