一种基于大数据的水泵故障预测方法及系统与流程

1.本技术涉及水泵故障预测的领域，尤其是涉及一种基于大数据的水泵故障预测方法及系统。


背景技术：

2.随着社会的快速进步，以及科学技术的蓬勃发展，水利水电技术也迎来了高速发展，这关乎着人民的日常生产生活，凸显出水泵的在水利水电技术发展的重要性，然而在针对水泵故障预测方面还有以下不足；现有的技术在对水泵故障进行预测时，通常通过监测人员通过工作经验对水泵的流速进行监测分析，并以此为依据对水泵故障进行预测，忽略了对恒定流速下水泵潜在故障的预测，使得预测结果具有潜在危险，提高了预测结果片面性和不准确性；现有的技术的在对水泵故障进行预测时缺少对水泵内部信息变化的分析，使得对水泵故障预测具有不全面性，间接的影响了人民的正常日常生产生活，抑制了水利水电技术的发展。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于提供一种基于大数据的水泵故障预测方法及系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
4.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的水泵故障预测系统，包括；声波信息采集模块：用于对目标水泵运行时的声波进行采集，得到目标水泵在各运行子阶段尾端点的声波信息；声波安全系数分析模块：用于根据目标水泵在各运行子阶段尾端点的声波信息，分析目标水泵在各运行子阶段的声波安全系数；第一级别安全预测模块：用于通过目标水泵在各运行子阶段的声波安全系数，对目标水泵运行时的第一级别安全状态进行评估预测；运行信息检测模块：用于检测获取目标水泵的运行信息；第二级别安全预测模块：用于通过目标水泵的运行信息，对目标水泵运行时的第二级别安全状态进行评估预测；综合安全分析预测模块：用于根据目标水泵运行时的第一级别安全状态和目标水泵运行时的第二级别安全状态对目标水泵的运行安全进行综合预测；数据库：用于存储水泵各流速对应的目标水泵运行时的标准声波信息，存储目标水泵各流速对应的标准电机温度、标准电流平均值和电流变化率。
5.在本技术较佳的方案中，声波信息采集模块的具体实施方式如下：按照预设的时间间隔将目标水泵的运行时间划分为各运行子阶段；根据预设在目标水泵内部的声谱仪实时采集并绘制目标水泵运行时的声音频谱图；
通过对水泵运行时的声音频谱图进行分析，得到目标水泵在各运行子阶段尾端点的声波信息，包括频率、振幅和谐波，将目标水泵在各运行子阶段尾端点的声波信息中频率、振幅和谐波分别标记为、、，，表示为按照时间顺序排列的的各运行子阶段尾端点编号。
6.在本技术较佳的方案中，声波安全系数分析模块的具体实施方式如下：通过预设在目标水泵中的流速流量计，实时采集目标水泵的流速，并记录为；建立数据库与声波安全系数分析模块的数据提取关系，提取数据库中存储的水泵各流速对应的目标水泵运行时的标准声波信息，并根据目标水泵的流速，筛选获得目标水泵运行时对应的标准声波信息，包括标准频率、标准振幅和标准谐波；将目标水泵运行时对应的标准频率、标准振幅和标准谐波和目标水泵在各运行子阶段尾端点的声波信息中频率、振幅和谐波代入公式，得到目标水泵在各运行子阶段尾端点的声波安全系数,记为目标水泵在各运行子阶段的声波安全系数，其中表示为预设的声波频率影响因子，表示为预设的声波振幅影响因子，表示为预设的谐波生成因子，表示为预设的谐波权重系数，表示为预设的安全系数影响因子。
7.在本技术较佳的方案中，第一级别安全预测模块中目标水泵的第一级别安全预测系数分析的具体实施方式如下：通过对目标水泵在各运行子阶段的声音频谱图进行分析筛选，统计目标水泵在各运行子阶段的声音频谱图中的异常频率次数和异常振幅次数，并将标记为目标水泵在各运行子阶段的声音频谱图中的异常频率次数和异常振幅次数、；将目标水泵在各运行子阶段的声波安全系数和目标水泵在各运行子阶段的声音频谱图中的异常频率次数和异常振幅次数带入公式，得到目标水泵下一时间间隔的第一级别安全预测系数，记为目标水泵的第一级别安全预测系数，其中表示为预设的安全权重因子，表示为预设的第一级别安全预测影响因子。
8.在本技术较佳的方案中，第一级别安全预测模块中下一时间间隔的目标水泵运行第一级别安全预测的具体实施方式如下：将目标水泵的第一级别安全预测系数与预设的目标水泵的标准第一级别安全预测系数进行对比分析，若目标水泵的第一级别安全预测系数小于预设的目标水泵的标准第一级别安全预测系数，说明下一时间间隔的目标水泵运行第一级别预测安全，若目标水泵的第一级别安全预测系数大于预设的目标水泵的标准第一级别安全预测系数，则说明下一
时间间隔的目标水泵运行第一级别预测危险，发出预警指令至控制中心，并将预测结果和相应数据传输至共享数据库中。
9.在本技术较佳的方案中，运行信息检测模块的具体实施方式如下：通过在目标水泵内预设的检测装置进行实时检测，获得目标水泵在各运行子阶段的运行信息，包括目标水泵在各运行子阶段的运行电流信息和电机温度，运行电流信息为平均电流值和对应的电流变化率。
10.在本技术较佳的方案中，第二级别安全预测模块中目标水泵的第二级别安全预测系数的具体实施方式如下：建立数据库与第二级别安全预测模块的数据提取关系，提取数据库中存储的目标水泵各流速对应的标准电机温度、标准电流平均值和电流变化率，通过；目标水泵的流速，筛选获得目标水泵的标准电机温度，标准电流平均值和标准电流变化率；将目标水泵在各运行子阶段中的电机温度、各运行子阶段的平均电流值和电流变化率与对应的标准电机温度，标准电流平均值和标准电流变化率带入公式，得到目标水泵下一时间间隔的第二级别安全预测系数，记为目标水泵的第二级别安全预测系数,其中表示为预设的电机温度影响因子，表示为预设的电流影响因子，表示为预设的第二级别安全影响因子。
11.在本技术较佳的方案中，第二级别安全预测模块中下一时间间隔的目标水泵运行第二级别安全预测的的具体实施方式如下：将目标水泵的第二级别安全预测系数与预设的目标水泵的标准第二级别安全预测系数进行对比分析，若目标水泵的第二级别安全预测系数小于预设的目标水泵的标准第二级别安全预测系数，说明下一时间间隔的目标水泵运行第二级别预测安全，若目标水泵的第二级别安全预测系数大于预设的目标水泵的标准第二级别安全预测系数，则说明下一时间间隔的目标水泵运行第二级别预测危险，发出预警指令至控制中心，并将预测结果和相应数据传输至共享数据库中。
12.在本技术较佳的方案中，综合安全分析预测模块的具体实施方式如下：将目标水泵的第二级别安全预测系数和目标水泵的第一级别安全预测系数带入公式,得到目标水泵的综合预测系数,其中表示为预设的安全系数偏移因子，表示为预设的综合预测系数影响因子；将目标水泵的综合预测系数与预设的目标水泵的标准综合预测系数进行对比分析，若目标水泵的综合预测系数小于预设的目标水泵的标准综合预测系数，说明下一
时间间隔的目标水泵运行综合预测安全，若目标水泵的综合预测系数小于预设的目标水泵的标准综合预测系数，说明下一时间间隔的目标水泵运行综合预测危险，发出预警指令至控制中心，并将预测结果和相应数据传输至共享数据库中。
13.为实现上述目的，本发明还提供如下技术方案：一种基于大数据的水泵故障预测方法，包括以下步骤；通过对目标水泵运行时的声波进行采集，得到目标水泵在各运行子阶段尾端点的声波信息；根据目标水泵在各运行子阶段尾端点的声波信息，分析目标水泵在各运行子阶段的声波安全系数；通过目标水泵在各运行子阶段的声波安全系数，对目标水泵运行时的第一级别安全状态进行评估预测；检测获取目标水泵的运行信息；通过目标水泵的运行信息，对目标水泵运行时的第二级别安全状态进行评估预测；根据目标水泵运行时的第一级别安全状态和目标水泵运行时的第二级别安全状态对目标水泵的运行安全进行综合预测。与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过对恒定流速下水泵运行时发出的声波信息进行采集，分析目标水泵在各运行子阶段的声波安全系数，综合分析目标水泵运行时的第一级别安全状态，有效的对水泵的潜在故障进行预测，解决了预测结果具有的潜在性危险，降低了预测结果片面性和不准确性；本发明通过运行信息检测模块，监测目标水泵在各运行子阶段的运行信息，分析目标水泵的第二级别安全预测系数，结合目标水泵的第一级别安全预测系数进行综合分析，使得对水泵故障预测具有全面性，提高了对水泵故障预测准确率保障了人民的正常日常生产生活，并将预测结果和相应数据上传至共享数据库中，促进了水利水电技术的发展。
附图说明
14.利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
15.图1为本发明模块连接示意图。
具体实施方式
16.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
17.请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种基于大数据的水泵故障预测系统,包
括声波信息采集模块、声波安全系数分析模块、第一级别安全预测模块、运行信息检测模块、第二级别安全预测模块、综合安全分析预测模块和数据库。
18.声波信息采集模块与声波安全系数分析模块连接，声波安全系数分析模块与第一级别安全预测模块和数据库连接，第一级别安全预测模块与综合安全分析预测模块连接，运行信息检测模块与第二级别安全预测模块连接，第二级别安全预测模块与综合安全分析预测模块和数据库连接。
19.声波信息采集模块用于对目标水泵运行时的声波进行采集，得到目标水泵在各运行子阶段尾端点的声波信息；进一步的，声波信息采集模块的具体实施方式如下：按照预设的时间间隔将目标水泵的运行时间划分为各运行子阶段；根据预设在目标水泵内部的声谱仪实时采集并绘制目标水泵运行时的声音频谱图；通过对水泵运行时的声音频谱图进行分析，得到目标水泵在各运行子阶段尾端点的声波信息，包括频率、振幅和谐波，将目标水泵在各运行子阶段尾端点的声波信息中频率、振幅和谐波分别标记为、、，，表示为按照时间顺序排列的的各运行子阶段尾端点编号。
20.声波安全系数分析模块用于根据目标水泵在各运行子阶段尾端点的声波信息，分析目标水泵在各运行子阶段的声波安全系数；进一步的，声波安全系数分析模块的具体实施方式如下：通过预设在目标水泵中的流速流量计，实时采集目标水泵的流速，并记录为；建立数据库与声波安全系数分析模块的数据提取关系，提取数据库中存储的水泵各流速对应的目标水泵运行时的标准声波信息，并根据目标水泵的流速，筛选获得目标水泵运行时对应的标准声波信息，包括标准频率、标准振幅和标准谐波；将目标水泵运行时对应的标准频率、标准振幅和标准谐波和目标水泵在各运行子阶段尾端点的声波信息中频率、振幅和谐波代入公式，得到目标水泵在各运行子阶段尾端点的声波安全系数,记为目标水泵在各运行子阶段的声波安全系数，其中表示为预设的声波频率影响因子，表示为预设的声波振幅影响因子，表示为预设的谐波生成因子，表示为预设的谐波权重系数，表示为预设的安全系数影响因子；公式中当目标水泵运行时对应的标准频率、标准振幅和标准谐波和目标水泵在各运行子阶段尾端点的声波信息中频率、振幅和谐波差值越小时，目标水泵在各运行子阶段的声波安全系数越小；公式中目标水泵在各运行子阶段尾端点的声波信息中频率、振幅之间不会
互相影响，频率、振幅会共同对谐波进行影响。
21.第一级别安全预测模块用于通过目标水泵在各运行子阶段的声波安全系数，对目标水泵运行时的第一级别安全状态进行评估预测；进一步的，第一级别安全预测模块中目标水泵的第一级别安全预测系数分析的具体实施方式如下：通过对目标水泵在各运行子阶段的声音频谱图进行分析筛选，统计目标水泵在各运行子阶段的声音频谱图中的异常频率次数和异常振幅次数，并将标记为目标水泵在各运行子阶段的声音频谱图中的异常频率次数和异常振幅次数、；将目标水泵在各运行子阶段的声波安全系数和目标水泵在各运行子阶段的声音频谱图中的异常频率次数和异常振幅次数带入公式，得到目标水泵下一时间间隔的第一级别安全预测系数，记为目标水泵的第一级别安全预测系数，其中表示为预设的安全权重因子，表示为预设的第一级别安全预测影响因子；公式中当目标水泵在各运行子阶段的声波安全系数和目标水泵在各运行子阶段的声音频谱图中的异常频率次数和异常振幅次数越小时，目标水泵的第一级别安全预测系数越小，说明下一时间间隔的目标水泵运行第一级别预测越安全；公式中目标水泵在各运行子阶段的声波安全系数和目标水泵在各运行子阶段的声音频谱图中的异常频率次数和异常振幅次数不会互相影响。
22.进一步的，第一级别安全预测模块中下一时间间隔的目标水泵运行第一级别安全预测的具体实施方式如下：将目标水泵的第一级别安全预测系数与预设的目标水泵的标准第一级别安全预测系数进行对比分析，若目标水泵的第一级别安全预测系数小于预设的目标水泵的标准第一级别安全预测系数，说明下一时间间隔的目标水泵运行第一级别预测安全，若目标水泵的第一级别安全预测系数大于预设的目标水泵的标准第一级别安全预测系数，则说明下一时间间隔的目标水泵运行第一级别预测危险，发出预警指令至控制中心，并将预测结果和相应数据传输至共享数据库中。
23.运行信息检测模块用于检测获取目标水泵的运行信息；进一步的，运行信息检测模块的具体实施方式如下：通过在目标水泵内预设的检测装置进行实时检测，获得目标水泵在各运行子阶段的运行信息，包括目标水泵在各运行子阶段的运行电流信息和电机温度，运行电流信息为平均电流值和对应的电流变化率。
24.第二级别安全预测模块用于通过目标水泵的运行信息，对目标水泵运行时的第二级别安全状态进行评估预测；
进一步的，第二级别安全预测模块中目标水泵的第二级别安全预测系数的具体实施方式如下：建立数据库与第二级别安全预测模块的数据提取关系，提取数据库中存储的目标水泵各流速对应的标准电机温度、标准电流平均值和电流变化率，通过；目标水泵的流速，筛选获得目标水泵的标准电机温度，标准电流平均值和标准电流变化率；将目标水泵在各运行子阶段中的电机温度、各运行子阶段的平均电流值和电流变化率与对应的标准电机温度，标准电流平均值和标准电流变化率带入公式，得到目标水泵下一时间间隔的第二级别安全预测系数，记为目标水泵的第二级别安全预测系数,其中表示为预设的电机温度影响因子，表示为预设的电流影响因子，表示为预设的第二级别安全影响因子；公式中当目标水泵在各运行子阶段中的电机温度、各运行子阶段的平均电流值和电流变化率与对应的标准电机温度，标准电流平均值和标准电流变化率差值越小时目标水泵的第二级别安全预测系数越小，说明下一时间间隔的目标水泵运行第二级别预测越安全；公式中目标水泵在各运行子阶段中的电机温度、各运行子阶段的平均电流值和电流变化率不会互相影响。
25.进一步的，第二级别安全预测模块中下一时间间隔的目标水泵运行第二级别安全预测的的具体实施方式如下：将目标水泵的第二级别安全预测系数与预设的目标水泵的标准第二级别安全预测系数进行对比分析，若目标水泵的第二级别安全预测系数小于预设的目标水泵的标准第二级别安全预测系数，说明下一时间间隔的目标水泵运行第二级别预测安全，若目标水泵的第二级别安全预测系数大于预设的目标水泵的标准第二级别安全预测系数，则说明下一时间间隔的目标水泵运行第二级别预测危险，发出预警指令至控制中心，并将预测结果和相应数据传输至共享数据库中。
26.综合安全分析预测模块用于根据目标水泵运行时的第一级别安全状态和目标水泵运行时的第二级别安全状态对目标水泵的运行安全进行综合预测；进一步的，综合安全分析预测模块的具体实施方式如下：将目标水泵的第二级别安全预测系数和目标水泵的第一级别安全预测系数
带入公式,得到目标水泵的综合预测系数,其中表示为预设的安全系数偏移因子，表示为预设的综合预测系数影响因子；公式中目标水泵的第二级别安全预测系数和目标水泵的第一级别安全预测系数越小，则目标水泵的综合预测系数越小，说明下一时间间隔的目标水泵运行综合预测越安全；公式中目标水泵的第二级别安全预测系数和目标水泵的第一级别安全预测系数不会互相影响；将目标水泵的综合预测系数与预设的目标水泵的标准综合预测系数进行对比分析，若目标水泵的综合预测系数小于预设的目标水泵的标准综合预测系数，说明下一时间间隔的目标水泵运行综合预测安全，若目标水泵的综合预测系数小于预设的目标水泵的标准综合预测系数，说明下一时间间隔的目标水泵运行综合预测危险，发出预警指令至控制中心，并将预测结果和相应数据传输至共享数据库中。
27.本发明还提供如下技术方案：一种基于大数据的水泵故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤；通过对目标水泵运行时的声波进行采集，得到目标水泵在各运行子阶段尾端点的声波信息；根据目标水泵在各运行子阶段尾端点的声波信息，分析目标水泵在各运行子阶段的声波安全系数；通过目标水泵在各运行子阶段的声波安全系数，对目标水泵运行时的第一级别安全状态进行评估预测；检测获取目标水泵的运行信息；通过目标水泵的运行信息，对目标水泵运行时的第二级别安全状态进行评估预测；根据目标水泵运行时的第一级别安全状态和目标水泵运行时的第二级别安全状态对目标水泵的运行安全进行综合预测。
28.以上均为本技术的较佳实施例，并非依此限制本技术的保护范围，故：凡依本技术的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本技术的保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于大数据的水泵故障预测系统，其特征在于：包括：声波信息采集模块：用于对目标水泵运行时的声波进行采集，得到目标水泵在各运行子阶段尾端点的声波信息；声波安全系数分析模块：用于根据目标水泵在各运行子阶段尾端点的声波信息，分析目标水泵在各运行子阶段的声波安全系数；第一级别安全预测模块：用于通过目标水泵在各运行子阶段的声波安全系数，对目标水泵运行时的第一级别安全状态进行评估预测；运行信息检测模块：用于检测获取目标水泵的运行信息；第二级别安全预测模块：用于通过目标水泵的运行信息，对目标水泵运行时的第二级别安全状态进行评估预测；综合安全分析预测模块：用于根据目标水泵运行时的第一级别安全状态和目标水泵运行时的第二级别安全状态对目标水泵的运行安全进行综合预测；数据库：用于存储水泵各流速对应的目标水泵运行时的标准声波信息，存储目标水泵各流速对应的标准电机温度、标准电流平均值和电流变化率。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的水泵故障预测系统，其特征在于：所述声波信息采集模块的具体实施方式如下：按照预设的时间间隔将目标水泵的运行时间划分为各运行子阶段；根据预设在目标水泵内部的声谱仪实时采集并绘制目标水泵运行时的声音频谱图；通过对水泵运行时的声音频谱图进行分析，得到目标水泵在各运行子阶段尾端点的声波信息，包括频率、振幅和谐波，将目标水泵在各运行子阶段尾端点的声波信息中频率、振幅和谐波分别标记为、、，，表示为按照时间顺序排列的的各运行子阶段尾端点编号。3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的水泵故障预测系统，其特征在于：所述声波安全系数分析模块的具体实施方式如下：通过预设在目标水泵中的流速流量计，实时采集目标水泵的流速，并记录为；建立数据库与声波安全系数分析模块的数据提取关系，提取数据库中存储的水泵各流速对应的目标水泵运行时的标准声波信息，并根据目标水泵的流速，筛选获得目标水泵运行时对应的标准声波信息，包括标准频率、标准振幅和标准谐波；将目标水泵运行时对应的标准频率、标准振幅和标准谐波和目标水泵在各运行子阶段尾端点的声波信息中频率、振幅和谐波代入公式，得到目标水泵在各运行子阶段尾端点的声波安全系数,记为目标水泵在各运行子阶段的声波安全系数，其中表示为预设的声波频率影响因子，表示为预设的声波振幅影响因子，表示为预设的谐波生成因子，表示为预设的谐波权重系数，表示为预设的安全系数影响因子。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的水泵故障预测系统，其特征在于：所述第一级别安全预测模块中目标水泵的第一级别安全预测系数分析的具体实施方式如下：通过对目标水泵在各运行子阶段的声音频谱图进行分析筛选，统计目标水泵在各运行子阶段的声音频谱图中的异常频率次数和异常振幅次数，并将标记为目标水泵在各运行子阶段的声音频谱图中的异常频率次数和异常振幅次数、；将目标水泵在各运行子阶段的声波安全系数和目标水泵在各运行子阶段的声音频谱图中的异常频率次数和异常振幅次数带入公式，得到目标水泵下一时间间隔的第一级别安全预测系数，记为目标水泵的第一级别安全预测系数，其中表示为预设的安全权重因子，表示为预设的第一级别安全预测影响因子。5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的水泵故障预测系统，其特征在于：所述第一级别安全预测模块中下一时间间隔的目标水泵运行第一级别安全预测的具体实施方式如下：将目标水泵的第一级别安全预测系数与预设的目标水泵的标准第一级别安全预测系数进行对比分析，若目标水泵的第一级别安全预测系数小于预设的目标水泵的标准第一级别安全预测系数，说明下一时间间隔的目标水泵运行第一级别预测安全，若目标水泵的第一级别安全预测系数大于预设的目标水泵的标准第一级别安全预测系数，则说明下一时间间隔的目标水泵运行第一级别预测危险，发出预警指令至控制中心，并将预测结果和相应数据传输至共享数据库中。6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的水泵故障预测系统，其特征在于：所述运行信息检测模块的具体实施方式如下：通过在目标水泵内预设的检测装置进行实时检测，获得目标水泵在各运行子阶段的运行信息，包括目标水泵在各运行子阶段的运行电流信息和电机温度，运行电流信息为平均电流值和对应的电流变化率。7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的水泵故障预测系统，其特征在于：所述第二级别安全预测模块中目标水泵的第二级别安全预测系数的具体实施方式如下：建立数据库与第二级别安全预测模块的数据提取关系，提取数据库中存储的目标水泵各流速对应的标准电机温度、标准电流平均值和电流变化率，通过；目标水泵的流速，筛选获得目标水泵的标准电机温度，标准电流平均值和标准电流变化率；将目标水泵在各运行子阶段中的电机温度、各运行子阶段的平均电流值和电流变化率与对应的标准电机温度，标准电流平均值和标准电流变化率带入公式，得到目标水泵下一时间间隔的第二级别安全预测系数，记为目标水泵的第二级别安全预测系数,其中表示为预设的电机温度
影响因子，表示为预设的电流影响因子，表示为预设的第二级别安全影响因子。8.根据权利要求1所述的一种基于大数据的水泵故障预测系统，其特征在于：所述第二级别安全预测模块中下一时间间隔的目标水泵运行第二级别安全预测的的具体实施方式如下：将目标水泵的第二级别安全预测系数与预设的目标水泵的标准第二级别安全预测系数进行对比分析，若目标水泵的第二级别安全预测系数小于预设的目标水泵的标准第二级别安全预测系数，说明下一时间间隔的目标水泵运行第二级别预测安全，若目标水泵的第二级别安全预测系数大于预设的目标水泵的标准第二级别安全预测系数，则说明下一时间间隔的目标水泵运行第二级别预测危险，发出预警指令至控制中心，并将预测结果和相应数据传输至共享数据库中。9.根据权利要求1所述的一种基于大数据的水泵故障预测系统，其特征在于：所述综合安全分析预测模块的具体实施方式如下：将目标水泵的第二级别安全预测系数和目标水泵的第一级别安全预测系数带入公式,得到目标水泵的综合预测系数,其中表示为预设的安全系数偏移因子，表示为预设的综合预测系数影响因子；将目标水泵的综合预测系数与预设的目标水泵的标准综合预测系数进行对比分析，若目标水泵的综合预测系数小于预设的目标水泵的标准综合预测系数，说明下一时间间隔的目标水泵运行综合预测安全，若目标水泵的综合预测系数小于预设的目标水泵的标准综合预测系数，说明下一时间间隔的目标水泵运行综合预测危险，发出预警指令至控制中心，并将预测结果和相应数据传输至共享数据库中。10.一种基于大数据的水泵故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤；通过对目标水泵运行时的声波进行采集，得到目标水泵在各运行子阶段尾端点的声波信息；根据目标水泵在各运行子阶段尾端点的声波信息，分析目标水泵在各运行子阶段的声波安全系数；通过目标水泵在各运行子阶段的声波安全系数，对目标水泵运行时的第一级别安全状态进行评估预测；检测获取目标水泵的运行信息；通过目标水泵的运行信息，对目标水泵运行时的第二级别安全状态进行评估预测；根据目标水泵运行时的第一级别安全状态和目标水泵运行时的第二级别安全状态对目标水泵的运行安全进行综合预测。

技术总结
本申请公开了一种基于大数据的水泵故障预测方法及系统，涉及水泵故障预测，其包括声波信息采集模块、声波安全系数分析模块、第一级别安全预测模块、运行信息检测模块、第二级别安全预测模块、综合安全分析预测模块和数据库，通过声波信息采集模块和运行信息检测模块对水泵运行进行充分监测，解决了预测结果的潜在性危险，降低了预测结果的片面性和不准确性，并通过第一级别安全预测模块和第二级别安全预测模块分析第一和第二级别安全预测系数，最终分析水泵的综合预测系数，使得对水泵故障预测具有全面性，提高了对水泵故障预测准确率，并将预测结果和相应数据上传至共享数据库中，促进了水利水电技术的发展。促进了水利水电技术的发展。促进了水利水电技术的发展。


技术研发人员：陈宇 李建峰
受保护的技术使用者：诺沃机械南通有限公司
技术研发日：2023.09.05
技术公布日：2023/10/11