一种纺丝空调冷冻站及水路5G物联预测维护方法和维护系统与流程

本发明涉及纺丝空调冷冻站运行监测及故障诊断，尤其涉及一种纺丝空调冷冻站及水路5g物联预测维护方法和维护系统。

背景技术：

1、纺丝生产对车间温度、湿度、露点及送风状态的稳定性具有较高要求。为满足连续纺丝生产的环境控制需求，纺丝空调系统通常配置集中式冷冻站，通过冷水机组制取冷冻水，由冷冻水泵经冷冻水供水干管和各支路输送至纺丝空调末端，吸收末端空气热量后经冷冻水回水管路返回冷水机组；冷水机组冷凝器产生的热量则由冷却水吸收，并通过冷却水泵输送至冷却塔进行散热。由此，冷水机组、冷却塔、冷冻水泵、冷却水泵、冷冻水路、冷却水路、调节阀及空调末端共同构成相互耦合的水力—热力系统。

2、在冷冻站长期运行过程中，可能出现冷水机组换热性能下降、冷却塔填料污染或布水不均、冷冻水路水力失衡、冷却水路结垢或局部堵塞、水泵叶轮磨损或汽蚀、调节阀卡滞以及温度、压力、流量传感器漂移等问题。由于各设备通过冷冻水路和冷却水路相互连接，一个设备或管段发生异常后，异常影响会沿水流方向或热量传递方向传播至其他设备和测点。例如，冷却塔换热性能下降可能造成冷却水供水温度升高，并进一步引起冷水机组冷凝压力和输入功率升高；冷冻水支路局部阻力增加可能造成该支路流量降低、其他支路流量补偿性升高及末端温湿度控制误差增大；水泵性能下降和管路阻力增加均可能表现为流量增益降低。因而，仅根据单个测点超限或单台设备运行参数异常，难以确定异常最初产生的位置。

3、现有技术已经对冷冻站的整体监测和优化进行了研究。例如，wo2018004464a1公开了一种基于机器学习的冷冻站建模、优化和诊断方法，分别针对冷却塔、冷却水泵、冷水机组和冷冻水泵建立预测模型，利用基准数据预测设备及冷冻站的功率、性能或效率，并根据预测参数与实际参数之间的差异判断设备或冷冻站是否存在异常。该方案能够对冷冻站及主要设备的性能变化进行评价，但其主要依据设备预测值与实际值之间的差异进行异常识别，未按照冷冻水和冷却水的实际流动方向构建用于异常传播追溯的有向拓扑关系，也未解决多个关联设备同时出现参数偏离时如何确定首异常节点的问题。

4、又如，wo2012048443a1公开了一种冷冻机房节能优化控制系统及方法，通过采集冷冻水供回水温度、冷却水供回水温度、流量、压差、环境温湿度及冷水机组、水泵和冷却塔功率等数据，分别建立冷水机组、冷冻水泵、冷却水泵和冷却塔的能耗模型，对模型进行在线校正，并以冷冻机房整体能耗较低为目标确定各设备的优化运行工况。该方案综合考虑了冷冻站主要设备之间的运行影响，能够实现设备组合及运行参数的节能调节，但其重点在于能耗预测和运行优化，未针对能量不平衡、节点流量不连续以及执行设备动作后响应异常分别建立残差，也未利用残差的出现顺序和传播方向区分局部管路阻力异常、水泵性能下降、水力失衡、阀门异常和传感器漂移。

5、此外，现有冷冻站监控系统通常按照设备类型分别设置报警阈值。当冷却水温度、供回水压差、管路流量、冷水机组功率或末端控制误差超过阈值时，由运行人员结合经验进行排查。该方式存在以下不足：不同负荷、设备组合及环境湿球温度下，同一运行参数的正常范围存在差异，固定阈值容易产生误报或漏报；多个设备之间存在水力和热力耦合，异常传播至下游后可能形成多个同时报警的测点，难以判断异常源头；管路堵塞和水泵性能下降、冷却塔换热下降和冷水机组性能下降等异常可能具有相近的表观现象，依靠单设备参数难以准确区分；维护完成后通常仅记录工单完成状态，缺少在相近工况下验证首异常节点及其下游异常是否依次恢复的机制，错误归因还可能被写入后续诊断基准。

技术实现思路

1、本发明的技术目的在于提供一种纺丝空调冷冻站及水路5g物联预测维护方法，通过构建覆盖冷水机组、冷却塔、冷冻水泵、冷却水泵、供回水管路、调节阀及空调末端的有向水力—热力拓扑图，计算能量平衡残差、流量连续性残差和执行—响应残差，并结合残差异常的传播方向及出现时序确定首异常节点，以解决现有冷冻站监测方法难以区分异常源头、容易将下游连锁异常误认为设备故障以及维护结果缺少闭环验证的问题。

2、第一方面，为了实现上述的目的，本发明采用了以下的技术方案：

3、一种纺丝空调冷冻站及水路5g物联预测维护方法，包括以下步骤：

4、s1，通过5g物联网网关采集冷水机组、冷却塔、冷冻水泵、冷却水泵、供回水管路、调节阀及空调末端的温度、流量、压力、功率、运行频率、阀门开度和环境湿球温度，根据设备连接关系、水流方向及热量传递方向构建有向水力—热力拓扑图；

5、s2，在冷水机组节点计算能量平衡残差，在分流节点和汇流节点计算流量连续性残差，并根据执行设备动作后的实际响应与正常基准响应计算执行—响应残差；

6、s3，按照设备组合、冷量负荷和环境湿球温度对历史稳定运行数据进行分组，确定各节点的残差允许范围及设备动作至下游节点的正常响应时滞；

7、s4，沿水流方向和热量传递方向比较各节点残差及异常时序；当目标节点的上游节点残差处于允许范围、目标节点残差超出允许范围，且下游节点在正常响应时滞后出现同向异常时，将目标节点确定为首异常节点并识别对应设备或管路异常；

8、s5，根据首异常节点生成维护工单，维护后在相近工况下进行复测；仅在首异常节点残差恢复且下游异常依次消失时，更新首异常节点及其直接相邻节点的基准；复测未恢复时冻结原基准并生成跨层级复核工单。

9、作为进一步改进，步骤s1中，所述有向水力—热力拓扑图包括设备节点、管路节点、分流节点、汇流节点和空调末端节点；按照冷冻水和冷却水的实际流动方向确定节点之间的水力有向边，按照冷量或热量的传递方向确定节点之间的热力有向边；每条有向边关联管路标识、上游节点、下游节点、流量、压差、供回水温度及正常传递时滞。

10、作为进一步改进，步骤s2中，所述冷水机组节点的能量平衡残差按照下式确定：

11、；

12、其中，为冷水机组节点的能量平衡残差，为冷凝器侧放热量，为蒸发器侧制冷量，为冷水机组输入功率；所述冷凝器侧放热量和蒸发器侧制冷量分别根据对应水路的流量及进出水温差确定。

13、作为进一步改进，步骤s2中，所述分流节点或汇流节点的流量连续性残差按照下式确定：

14、；

15、其中，为节点v的流量连续性残差，为流入节点v的流量，为流出节点v的流量；当节点v的流量连续性残差超出对应残差允许范围时，对与节点v连接的管路、调节阀及流量传感器进行关联诊断。

16、作为进一步改进，步骤s2中，所述执行—响应残差按照下式确定：

17、；

18、其中，为执行设备i动作后经过时滞在关联节点j形成的执行—响应残差，为执行设备i在时刻t的控制量，为关联节点j在时刻的实际响应，为相同工况下关联节点j的正常基准响应，为时刻t对应的冷量负荷、设备组合及环境湿球温度构成的工况参数。

19、作为进一步改进，步骤s3中，建立历史稳定运行数据组时，剔除处于设备启停、设备组合切换、检修后磨合、报警未复位、管路排气、阀门校准未完成或传感器复核未通过状态的数据；对相同设备组合、相近冷量负荷和相近环境湿球温度的数据进行分组，根据各组正常样本的残差分布确定残差允许范围，并根据执行设备动作至下游节点开始产生稳定响应的时间确定正常响应时滞。

20、作为进一步改进，步骤s4中，当多个节点的残差在同一诊断时间窗内超出对应残差允许范围时，按照所述有向水力—热力拓扑图反向追溯异常传播路径；将不存在残差异常的上游节点、异常出现时间早于其下游节点，且下游节点的残差变化方向与预设异常传播关系一致的节点确定为首异常节点。

21、作为进一步改进，步骤s4中，区分局部管路阻力异常和水泵性能下降时：若目标管段入口与出口之间的压差残差升高、目标管段下游的流量残差降低，而由同一水泵供给的其他支路流量处于对应允许范围，则将目标管段确定为局部管路阻力异常节点；若由同一水泵供给的多个支路的流量增益同步下降，且各支路管段均未出现局部压差残差突变，则将所述水泵确定为性能下降节点。

22、作为进一步改进，步骤s4中，区分冷冻水路水力失衡和调节阀异常时：若一个支路的流量残差降低且其他支路出现补偿性流量升高，而冷冻水泵节点的残差处于对应允许范围，则判定冷冻水路存在水力失衡；若目标调节阀的开度变化后，对应支路流量的执行—响应残差超出对应允许范围，且相邻支路流量未出现能够解释所述执行—响应残差的同步变化，则判定目标调节阀存在卡滞、执行器迟滞或阀位反馈异常。

23、作为进一步改进，步骤s4中，区分冷却塔换热性能下降和冷水机组性能下降时：若环境湿球温度和冷却水流量处于对应基准范围，冷却塔风机频率升高后冷却塔出水温度未按照正常基准响应下降，且异常沿冷却水流向传递至冷水机组冷凝器入口，则将冷却塔确定为首异常节点；若冷却塔及冷却水路节点的残差处于对应允许范围，而冷水机组的能量平衡残差或单位冷量输入功率持续超出对应允许范围，则将冷水机组确定为首异常节点。

24、作为进一步改进，步骤s4中，当目标传感器的测量值偏离对应基准，而根据相邻节点的流量连续性、能量平衡及执行—响应关系确定的关联状态均处于对应允许范围时，将目标传感器确定为漂移节点；步骤s5中，维护后仅在相同设备组合、冷量负荷偏差和环境湿球温度偏差均处于预设范围的复测窗口内验证残差恢复情况，复测成立时仅更新首异常节点及其直接上游节点和直接下游节点的基准，复测不成立时撤销本次基准更新并保留维护前基准。

25、第二方面，本发明还提供了一种纺丝空调冷冻站及水路5g物联预测维护系统，用于执行所述的方法，包括5g数据采集模块、拓扑构建模块、残差计算模块、基准构建模块、首异常节点定位模块、工单生成模块和闭环更新模块；所述5g数据采集模块分别与冷水机组、冷却塔、冷冻水泵、冷却水泵、供回水管路、调节阀及空调末端通信连接；所述拓扑构建模块用于根据设备连接关系、水流方向和热量传递方向构建有向水力—热力拓扑图；所述残差计算模块用于计算能量平衡残差、流量连续性残差和执行—响应残差；所述基准构建模块用于确定各节点的残差允许范围和正常响应时滞；所述首异常节点定位模块用于按照拓扑方向、残差状态及异常出现时序确定首异常节点；所述工单生成模块用于根据首异常节点生成维护工单；所述闭环更新模块用于根据维护后复测结果更新首异常节点及其直接相邻节点的基准，或者在复测未恢复时冻结原基准并生成跨层级复核工单。

26、第三方面，本发明还提供了一种电子设备，包括处理器、存储器以及存储于所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现所述的方法。

27、第四方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现所述的方法。

28、本发明的技术效果在于：通过5g物联网网关对冷冻站及水路中各设备和测点的温度、流量、压力、功率、运行频率、阀门开度及环境湿球温度进行连续采集，并依据设备连接关系、水流方向和热量传递方向建立有向水力—热力拓扑图，使监测数据与具体设备、管段及上下游关系相对应；通过在冷水机组节点建立能量平衡残差、在分流节点和汇流节点建立流量连续性残差、在水泵、冷却塔风机及调节阀等执行设备与关联测点之间建立执行—响应残差，能够从能量传递、水量连续性和控制响应三个方面反映冷冻站运行状态；通过沿拓扑方向比较残差异常的出现时序，将上游正常、目标节点异常且下游在正常响应时滞后出现同向异常的目标节点确定为首异常节点，能够区分局部管路阻力异常、水泵性能下降、水力失衡、调节阀异常、冷却塔换热性能下降、冷水机组性能下降及传感器漂移，减少多设备同时报警造成的误判；通过在维护后选择相同设备组合、相近冷量负荷和相近环境湿球温度的复测窗口，仅在首异常节点残差恢复且下游异常依次消失时更新局部节点基准，并在复测未恢复时冻结原基准和生成跨层级复核工单，能够避免错误维护结果污染诊断基准，提高异常定位、维护决策和后续预测维护的准确性及稳定性。