本發(fā)明涉及遠程監(jiān)控，尤其涉及基于云計算的閥門狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、遠程監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域包含基于網(wǎng)絡和計算機技術(shù)的設備狀態(tài)監(jiān)測、數(shù)據(jù)采集、信息傳輸和遠程控制，核心內(nèi)容涉及通過傳感器或檢測設備獲取目標對象的運行狀態(tài)，并利用數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議將信息傳遞至遠程服務器或云端進行存儲和分析，通常包括數(shù)據(jù)采集層、傳輸層和應用層，其中數(shù)據(jù)采集層負責獲取監(jiān)測對象的實時信息，傳輸層通過無線網(wǎng)絡、有線網(wǎng)絡或混合方式完成數(shù)據(jù)傳輸，應用層則用于數(shù)據(jù)的處理、分析和可視化，廣泛應用于工業(yè)生產(chǎn)、環(huán)境監(jiān)測、能源管理、交通運輸?shù)阮I(lǐng)域，通過對設備或環(huán)境參數(shù)的監(jiān)測，實現(xiàn)信息的實時共享和智能化管理。

2、其中，基于云計算的閥門狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)是指利用云計算技術(shù)對閥門的運行狀態(tài)進行遠程監(jiān)測和數(shù)據(jù)管理的系統(tǒng)。系統(tǒng)通過壓力傳感器、流量計、溫度傳感器等設備采集閥門的工作參數(shù)，并將數(shù)據(jù)通過無線通信技術(shù)傳輸至云平臺。在云端，采用數(shù)據(jù)存儲與計算技術(shù)對采集信息進行分類整理，并基于規(guī)則引擎解析閥門的狀態(tài)信息。系統(tǒng)通常采用遠程訪問協(xié)議，使用戶能夠通過網(wǎng)頁或移動終端實時查詢閥門的狀態(tài)數(shù)據(jù)。此外，該系統(tǒng)還通過歷史數(shù)據(jù)存儲技術(shù)對閥門的運行情況進行長期記錄，以便后續(xù)分析和維護管理。

3、當下閥門狀態(tài)監(jiān)控過程中，僅依賴有限傳感器獲取基本工作參數(shù)，未形成涵蓋壓力、流量、啟閉力矩及微壓梯度的完整數(shù)據(jù)集，導致狀態(tài)監(jiān)測缺乏全局性，難以精準反映運行狀態(tài)。密封狀態(tài)的評估主要基于單一參數(shù)的變化，未能對密封性衰減進行量化分析，容易受環(huán)境干擾，影響密封性能的長期監(jiān)測效果。突變點的識別依賴單參數(shù)波動，缺乏多維度交叉分析，難以精準分類突變類型，可能導致誤判或遺漏關(guān)鍵狀態(tài)變化。泄漏異常檢測過程中，未能綜合考慮突變點發(fā)生后的壓力恢復情況、泄壓速率及閥門關(guān)閉狀態(tài)下的流量變化，導致泄漏判定結(jié)果易受單一異常值影響，誤報率較高。趨勢分析能力不足，缺乏對泄漏發(fā)展趨勢的監(jiān)測和預警機制，難以及時識別潛在風險，導致維護響應滯后，影響閥門運行的安全性和可靠性。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺點，而提出的基于云計算的閥門狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案：基于云計算的閥門狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)包括：

3、狀態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊通過傳感器采集閥門運行過程中壓力、流量、啟閉扭矩、微壓梯度數(shù)據(jù)，記錄流量變化趨勢，檢測閥門前后壓差，計算啟閉過程中的力矩變化，分析密封處的微壓梯度，綜合生成閥門狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)集；

4、密封性衰減分析模塊讀取所述閥門狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)集，計算單位時間內(nèi)壓力變化速率，分析周期流量變化趨勢，計算啟閉力矩增量和微壓變化率，分析閥門密封性的衰減趨勢，得到密封性衰減分析結(jié)果；

5、突變點識別模塊根據(jù)所述密封性衰減分析結(jié)果，檢測閥門壓力和流量瞬時突變幅度，計算突變點前后壓力偏移量，分析流量波動并計算突變點處流量恢復時間，同步計算突變點后扭矩增量，綜合判斷突變點類型，生成突變點分類結(jié)果；

6、泄漏異常檢測模塊基于所述突變點分類結(jié)果，分析突變點發(fā)生后的閥門壓力恢復速率，計算單位時間泄壓速率和關(guān)閉狀態(tài)下的閥門非零流量平均值，判斷閥門泄漏狀態(tài)，生成泄漏異常判定結(jié)果。

7、作為本發(fā)明的進一步方案，所述閥門狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)集包括壓力數(shù)據(jù)、流量數(shù)據(jù)、啟閉扭矩數(shù)據(jù)、微壓梯度數(shù)據(jù)、流量變化趨勢記錄、閥門前后壓差、啟閉過程力矩變化數(shù)據(jù)、密封處微壓梯度數(shù)據(jù)；所述密封性衰減分析結(jié)果包括壓力變化速率數(shù)據(jù)、周期流量變化趨勢記錄、啟閉力矩增量、微壓變化率、密封狀態(tài)下壓力變化記錄、密封狀態(tài)下流量變化記錄、密封狀態(tài)下扭矩變化記錄、密封狀態(tài)下微壓變化記錄；所述突變點分類結(jié)果包括閥門壓力瞬時突變幅度、流量瞬時突變幅度、突變點前后壓力偏移量、流量波動情況分析結(jié)果、突變點流量恢復時間、扭矩變化情況分析結(jié)果、突變點后扭矩增量、突變點類型；所述泄漏異常判定結(jié)果包括閥門壓力恢復速率、閥門兩側(cè)壓力梯度、單位時間泄壓速率、關(guān)閉狀態(tài)下的閥門非零流量平均值、閥門泄漏狀態(tài)判定結(jié)果。

8、作為本發(fā)明的進一步方案，所述狀態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊包括：

9、傳感數(shù)據(jù)采集子模塊采集壓力傳感器、流量傳感器、扭矩傳感器、微壓傳感器數(shù)據(jù)，記錄閥門運行期間壓力、流量、啟閉扭矩、微壓梯度的時間序列數(shù)據(jù)，解析流量隨時間變化的趨勢，獲取閥門前后壓差隨流量波動的變化情況，計算時間步長對應的瞬時變化率，生成壓力流量扭矩微壓變化率；

10、閥門狀態(tài)計算子模塊基于所述壓力流量扭矩微壓變化率，篩選啟閉過程關(guān)鍵時刻的瞬時扭矩值，計算扭矩隨時間變化的梯度值，解析扭矩變化與壓力、流量之間的交互關(guān)系，判斷扭矩峰值點對應的壓力和流量狀態(tài)，得到啟閉力矩變化梯度數(shù)據(jù)；

11、密封特性分析子模塊根據(jù)所述啟閉力矩變化梯度數(shù)據(jù)，分析閥門密封處微壓梯度隨時間的變化趨勢，分析差異扭矩區(qū)間內(nèi)微壓梯度的波動特性，計算密封處微壓波動均值與扭矩變化的相關(guān)性，確定閥門密封區(qū)域的微壓偏移程度，綜合生成閥門狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)集。

12、作為本發(fā)明的進一步方案，所述密封性衰減分析模塊包括：

13、壓力變化計算子模塊讀取所述閥門狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)集，提取單位時間內(nèi)的壓力數(shù)據(jù)序列，計算相鄰時間步長的壓力變化速率，篩選壓力變化速率突變的數(shù)據(jù)點，解析變化速率的周期性波動幅度，獲取單位時間壓力變化速率；

14、流量趨勢分析子模塊根據(jù)所述單位時間壓力變化速率，篩選對應時間步長的流量數(shù)據(jù)，計算流量變化的平均梯度，判斷流量趨勢的周期性特征，統(tǒng)計周期內(nèi)流量增量，獲取周期流量變化趨勢；

15、密封狀態(tài)篩選子模塊基于所述周期流量變化趨勢，篩選密封狀態(tài)下的閥門數(shù)據(jù)，提取密封狀態(tài)期間的壓力、流量、扭矩、微壓值，計算密封狀態(tài)內(nèi)扭矩增量，分析閥門密封狀態(tài)時微壓波動情況，得到密封狀態(tài)變化數(shù)據(jù)；

16、衰減速率計算子模塊根據(jù)所述密封狀態(tài)變化數(shù)據(jù)，計算閥門密封狀態(tài)時間內(nèi)壓力、流量、扭矩、微壓的變化速率，提取扭矩與微壓變化之間的相關(guān)系數(shù)，判斷密封性衰減的趨勢方向，獲取密封性衰減分析結(jié)果。

17、作為本發(fā)明的進一步方案，所述突變點識別模塊包括：

18、壓力偏移計算子模塊讀取所述密封性衰減分析結(jié)果，提取突變點前后時間步長對應的壓力數(shù)據(jù)，計算突變點前后壓力差值，判斷壓力偏移的方向，篩選突變點處壓力變化超過設定變化閾值的數(shù)據(jù)，獲取突變點壓力偏移數(shù)據(jù)；

19、流量恢復計算子模塊根據(jù)所述突變點壓力偏移數(shù)據(jù)，篩選突變點發(fā)生時的流量數(shù)據(jù)，解析流量突變后的恢復過程，計算突變點前后流量的恢復時間，判斷流量恢復是否達到初始穩(wěn)定區(qū)間，得到突變點流量恢復判斷結(jié)果；

20、突變點分類判斷子模塊基于所述突變點流量恢復判斷結(jié)果，提取突變點后的扭矩數(shù)據(jù)，計算扭矩增量并判斷扭矩突變的持續(xù)性，結(jié)合壓力偏移量和流量恢復情況，解析突變點的形成原因，生成突變點分類結(jié)果。

21、作為本發(fā)明的進一步方案，所述泄漏異常檢測模塊包括：

22、壓力恢復計算子模塊讀取所述突變點分類結(jié)果，提取突變點發(fā)生后的閥門壓力數(shù)據(jù)，統(tǒng)計突變點后的壓力恢復速率，篩選壓力恢復速率低于設定恢復閾值的數(shù)據(jù)，計算壓力恢復趨勢的穩(wěn)定性系數(shù)，獲取突變點壓力恢復分析記錄；

23、流量偏移檢測子模塊根據(jù)所述突變點壓力恢復分析記錄，提取突變點后閥門兩側(cè)流量數(shù)據(jù)，篩選關(guān)閉狀態(tài)下的非零流量值，計算單位時間內(nèi)的流量偏移量，判斷非零流量的持續(xù)時間，得到關(guān)閉狀態(tài)流量偏移量；

24、泄漏狀態(tài)判斷子模塊基于所述關(guān)閉狀態(tài)流量偏移量，計算閥門泄壓速率，分析泄壓速率與流量偏移的關(guān)系，判斷閥門是否存在泄漏情況，生成泄漏異常判定結(jié)果。

25、作為本發(fā)明的進一步方案，所述壓力恢復趨勢的穩(wěn)定性系數(shù)，采用公式：

26、；

27、進行計算，其中，代表壓力恢復趨勢的穩(wěn)定性系數(shù)，代表時間步的總數(shù)，代表時間步時刻的壓力恢復速率數(shù)據(jù)，代表時間步對應的恢復時間窗口值，代表所有時間步內(nèi)的壓力恢復速率均值，代表從時間步1到時間步的求和運算，表示絕對值運算，表示平方根運算。

28、作為本發(fā)明的進一步方案，所述系統(tǒng)還包括異常趨勢預警模塊；

29、異常趨勢預警模塊根據(jù)所述泄漏異常判定結(jié)果，計算連續(xù)時間窗口內(nèi)的閥門泄漏趨勢變化率，根據(jù)啟閉扭矩變化計算閥門趨勢偏移量，分析閥門泄漏趨勢增長速率，判斷閥門泄漏風險等級，并發(fā)出閥門泄漏預警信息；

30、所述閥門泄漏預警信息包括閥門泄漏趨勢變化率、閥門趨勢偏移量、閥門泄漏趨勢增長速率、閥門泄漏風險等級。

31、作為本發(fā)明的進一步方案，所述異常趨勢預警模塊包括：

32、泄漏趨勢計算子模塊讀取所述泄漏異常判定結(jié)果，提取連續(xù)時間窗口內(nèi)的閥門泄漏速率數(shù)據(jù)，計算單位時間內(nèi)的泄漏速率變化值，判斷泄漏速率增減趨勢，輸出閥門泄漏趨勢變化分析結(jié)果；

33、閥門偏移量計算子模塊根據(jù)所述閥門泄漏趨勢變化分析結(jié)果，提取對應時間窗口的啟閉扭矩數(shù)據(jù)，計算扭矩變化區(qū)間內(nèi)的偏移幅度，判斷扭矩偏移是否隨泄漏趨勢變化，標記扭矩變化異常的時段，得到閥門趨勢偏移記錄；

34、風險等級評估子模塊基于所述閥門趨勢偏移記錄，計算閥門泄漏趨勢增長速率，判斷閥門泄漏速率是否持續(xù)上升，結(jié)合泄漏趨勢變化情況，確定閥門泄漏風險等級，生成閥門泄漏預警信息。

35、作為本發(fā)明的進一步方案，所述泄漏趨勢增長速率，采用公式：

36、；

37、進行計算，其中，代表閥門泄漏趨勢增長速率，代表時間步的總數(shù)，代表時間步時刻的閥門泄漏速率值，代表時間步時刻的閥門泄漏速率值，代表時間步時刻的時間戳，代表時間步時刻的時間戳，代表從時間步1到時間步的求和運算，和分別表示時間步和時刻泄漏速率的絕對值。

38、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點和積極效果在于：

39、本發(fā)明中，通過綜合分析流量變化趨勢、閥門前后壓差、啟閉過程力矩變化及密封處微壓梯度，確保閥門運行狀態(tài)的精準反映，通過計算單位時間內(nèi)壓力變化速率、周期流量變化趨勢、啟閉力矩增量及微壓變化率，并篩選密封狀態(tài)下關(guān)鍵參數(shù)，對密封性的衰減趨勢進行量化分析，避免單一參數(shù)判斷導致的偏差，結(jié)合壓力和流量瞬時突變幅度、突變點前后壓力偏移量、流量恢復時間及扭矩變化，精準區(qū)分突變點類型，提高異常識別的準確性，綜合分析突變點發(fā)生后的壓力恢復速率、單位時間泄壓速率及關(guān)閉狀態(tài)下的非零流量均值，實現(xiàn)泄漏異常的精準判斷，減少環(huán)境變量干擾，提高識別可靠性，計算閥門泄漏趨勢變化率及趨勢偏移量，并綜合分析啟閉扭矩變化情況，確定泄漏趨勢增長速率，動態(tài)評估泄漏風險等級，提供提前預警信息，增強故障預防能力，整體提升密封性衰減趨勢的量化分析精度，增強突變點識別的可靠性，減少泄漏異常的誤判率，并提供前瞻性的趨勢預警機制，實現(xiàn)閥門運行狀態(tài)的主動監(jiān)測與精準管理。