直流风机的运转状态检测方法、装置及终端设备与流程

1.本发明属于状态检测技术领域，更具体地说，是涉及一种直流风机的运转状态检测方法、装置及终端设备。


背景技术：

2.现有技术中在进行直流风机的运转状态检测时，通常是获取直流风机的某个参数，然后将各个参数与各个参数对应的阈值进行分别单独比对，从而得出直流风机的运转状态。然而，此种检测方式显然没有考虑到各个参数之间的联系，这就导致现有的直流风机运转状态检测方案的准确性并不是很高。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于提供一种直流风机的运转状态检测方法、装置及终端设备，以解决现有技术中存在的直流风机运转状态检测方案精确度不高的问题。
4.本发明实施例的第一方面，提供了一种直流风机的运转状态检测方法，包括：
5.获取目标直流风机的机端电压以及风机转速；
6.将所述机端电压以及所述风机转速输入至预设公式中，得到所述目标直流风机的实际旋转系数；其中，所述预设公式根据直流风机的电枢回路电动势平衡方程推导得到；
7.根据所述实际旋转系数以及预设的旋转系数范围检测所述目标直流风机的运转状态。
8.在一种可能的实现方式中，所述预设公式为：
[0009][0010]
其中，k
fan
为所述实际旋转系数，n为风机转速，a、b均为预设系数。
[0011]
在一种可能的实现方式中，所述根据所述实际旋转系数以及预设的旋转系数范围检测所述目标直流风机的运转状态，包括：
[0012]
若所述实际旋转系数在预设的旋转系数范围内，则判断所述目标直流风机处于正常运转状态；
[0013]
若所述实际旋转系数不在预设的旋转系数范围内，则判断所述目标直流风机处于异常运转状态。
[0014]
在一种可能的实现方式中，所述异常运转状态的类型包括亚健康状态和疾病状态；在判断所述目标直流风机处于异常运转状态之后，所述直流风机的运转状态检测方法还包括：
[0015]
计算所述实际旋转系数超出所述旋转系数范围的误差量；
[0016]
若所述误差量大于预设的第一误差阈值，则判断所述目标直流风机处于疾病状态；若所述误差量小于预设的第二误差阈值，则判断所述目标直流风机处于亚健康状态；
[0017]
其中，所述第一误差阈值大于所述第二误差阈值。
[0018]
在一种可能的实现方式中，在判断所述目标直流风机处于异常运转状态之后，所述直流风机的运转状态检测方法还包括：
[0019]
若所述误差量在所述第二误差阈值与所述第一误差阈值组成的范围之间，则根据所述实际旋转系数、所述机端电压以及所述风机转速判断所述目标直流风机异常运转状态的类型。
[0020]
在一种可能的实现方式中，所述预设公式的推导过程为：
[0021]
获取直流风机的电枢回路电动势平衡方程、以及直流风机对应的风机转矩与风机转速的关系式；
[0022]
根据所述电枢回路电动势平衡方程、以及所述风机转矩与风机转速的关系式推导得到直流电机对应的机端电压与风机转速之间的关系式；
[0023]
将所述机端电压与风机转速之间的关系式中的常数项提取到等号一侧，并将等号另一侧的公式作为预设公式。
[0024]
在一种可能的实现方式中，所述预设的旋转系数范围为(k
′
fan-e，k
′
fan
+e)；
[0025]
其中，k
′
fan
为所述等号一侧的常数项，e为预设误差。
[0026]
本发明实施例的第二方面，提供了一种直流风机的运转状态检测装置，包括：
[0027]
数据获取模块，用于获取目标直流风机的机端电压以及风机转速；
[0028]
系数计算模块，用于将所述机端电压以及所述风机转速输入至预设公式中，得到所述目标直流风机的实际旋转系数；其中，所述预设公式根据直流风机的电枢回路电动势平衡方程推导得到；
[0029]
状态检测模块，用于根据所述实际旋转系数以及预设的旋转系数范围检测所述目标直流风机的运转状态。
[0030]
本发明实施例的第三方面，提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在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上述的直流风机的运转状态检测方法的步骤。
[0031]
本发明实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的直流风机的运转状态检测方法的步骤。
[0032]
本发明实施例提供的直流风机的运转状态检测方法、装置及终端设备的有益效果在于：
[0033]
区别于现有技术中的直流风机运转状态检测方案，本发明预先根据直流风机的电枢回路电动势平衡方程推导了预设公式，在获取到直流风机的机端电压和风机转速之后，本发明并未直接将机端电压、风机转速与其对应的阈值进行比对，而是将机端电压与风机转速输入到预设公式中，计算得到了将机端电压与风机转速两个量综合之后的实际旋转系数，进而根据实际旋转系数以及预设的旋转系数范围来判断直流风机的运转状态。也就是说，本发明相对于现有技术，更能够考虑到不同参数之间的相互影响，从而相对于“单独的参数比对”的方式能够更好地检测直流风机的运转状态，进而实现直流风机运转状态检测准确性的有效提高。
附图说明
[0034]
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0035]
图1为本发明一实施例提供的直流风机的运转状态检测方法的流程示意图；
[0036]
图2为本发明一实施例提供的直流风机的运转状态检测装置的结构框图；
[0037]
图3为本发明一实施例提供的终端设备的示意框图。
具体实施方式
[0038]
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
[0039]
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图通过具体实施例来进行说明。
[0040]
请参考图1，图1为本发明一实施例提供的直流风机的运转状态检测方法的流程示意图，该方法包括：
[0041]
s101：获取目标直流风机的机端电压以及风机转速。
[0042]
在本实施例中，可通过电压传感器、红外传感器等数据采集设备采集并存储目标直流风机的机端电压以及风机转速，在此基础上，可直接从数据采集设备中获取目标直流风机的机端电压以及风机转速。
[0043]
s102：将机端电压以及风机转速输入至预设公式中，得到目标直流风机的实际旋转系数。其中，预设公式根据直流风机的电枢回路电动势平衡方程推导得到。
[0044]
在本实施例中，预设公式即为根据机端电压以及风机转速计算实际旋转系数的公式，该预设公式可由直流电机的电枢回路电动势平衡方程预先推导得到，其中预设公式的系数可通过参数标定的方式计算得出。
[0045]
s103：根据实际旋转系数以及预设的旋转系数范围检测目标直流风机的运转状态。
[0046]
在本实施例一种可能的实现方式中，根据实际旋转系数以及预设的旋转系数范围检测目标直流风机的运转状态，包括：
[0047]
若实际旋转系数在预设的旋转系数范围内，则判断目标直流风机处于正常运转状态。若实际旋转系数不在预设的旋转系数范围内，则判断目标直流风机处于异常运转状态。
[0048]
例如，预设的旋转系数范围为(k
min
，k
max
)，则在实际旋转系数满足k
fan
＞k
max
或者k
fan
＜k
min
时，表示目标直流风机处于异常运转状态(也即处于健康异常的状态)。
[0049]
在本实施例中，异常运转状态可以为风机失速、异物卡死等风机疾病状态，也可以为风机老化、轴承损耗等风机亚健康状态，此处不做限定。
[0050]
由上可以得出，区别于现有技术中的直流风机运转状态检测方案，本发明实施例预先根据直流风机的电枢回路电动势平衡方程推导了预设公式，在获取到直流风机的机端
电压和风机转速之后，本发明实施例并未直接将机端电压、风机转速与其对应的阈值进行比对，而是将机端电压与风机转速输入到预设公式中，计算得到了将机端电压与风机转速两个量综合之后的实际旋转系数，进而根据实际旋转系数以及预设的旋转系数范围来判断直流风机的运转状态。也就是说，本发明实施例相对于现有技术，更能够考虑到不同参数之间的相互影响，从而相对于“单独的参数比对”的方式能够更好地检测直流风机的运转状态，进而实现直流风机运转状态检测准确性的有效提高。
[0051]
在一种可能的实现方式中，预设公式为：
[0052][0053]
其中，k
fan
为实际旋转系数，n为风机转速，a、b均为预设系数。
[0054]
在本实施例中，a、b可通过获取多组试验数据标定得到。
[0055]
在一种可能的实现方式中，异常运转状态的类型包括亚健康状态和疾病状态；在判断目标直流风机处于异常运转状态之后，直流风机的运转状态检测方法还可以包括：
[0056]
计算所述实际旋转系数超出所述旋转系数范围的误差量。
[0057]
若该误差量大于预设的第一误差阈值，则判断目标直流风机处于疾病状态。若该误差量小于预设的第二误差阈值，则判断目标直流风机处于亚健康状态。
[0058]
其中，所述第一误差阈值远远大于所述第二误差阈值。
[0059]
在本实施例中，同款直流风机的旋转系数基本是一致的，当个别直流风机所计算的实际旋转系数出现异常偏离(超出预设的旋转系数范围)时，说明直流风机在特定转速下所表现出来的转矩或电压等出现异常，即直流风机运转存在异常。在此基础上，实际旋转系数超出旋转系数范围的程度不同，对应的异常程度可能也会存在差异，也即对应的异常运转状态的具体类型也会不同。因此本发明实施例也可根据实际旋转系数超出旋转系数范围的程度去对直流风机的常运转状态的类型进行判定，以便后续的检修和维护。
[0060]
在本实施例中，第一误差阈值和第二误差阈值可根据实际需求去设定。
[0061]
在一种可能的实现方式中，在判断目标直流风机处于异常运转状态之后，直流风机的运转状态检测方法还可以包括：
[0062]
若该误差量在第二误差阈值与第一误差阈值组成的范围之间(也即该误差量不大于第二误差阈值、并且也不小于第一误差阈值)，则根据实际旋转系数、机端电压以及风机转速判断目标直流风机异常运转状态的类型。
[0063]
在本实施例中，若该误差量在第二误差阈值与第一误差阈值组成的范围之间，则可能无法仅根据实际旋转系数(超出旋转系数范围)的大小去直接判断目标直流风机的异常运转状态类型，因此此时可一并结合机端电压以及风机转速去进行判断。例如，可将实际旋转系数、机端电压以及风机转速组成特征向量，并将特征向量输入至预设的深度学习模型中，实现异常状态运转类型甚至是具体的风机异常类型的判断。在此例中，机端电压以及风机转速分别代表两个独立的参数，实际旋转系数表示的是两个独立参数的综合效果，将此三个参数组成特征向量后可以更为全面的描述目标直流风机的特征，从而实现目标直流风机运转状态的准确判断。
[0064]
在一种可能的实现方式中，在判断目标直流风机处于异常运转状态之后，直流风机的运转状态检测方法还包括：
[0065]
根据实际旋转系数的大小判断目标直流风机的异常类型。
[0066]
在本实施例中，也可根据实际旋转系数的大小来判断目标直流风机的异常类型。在此需要指出的是，当实际旋转系数过大或者过小时，对应的异常类型可能不止一种，例如，风机失速、异物卡死等对应风机转速减小，此时直流风机的实际旋转系数出现异常增大。风机老化、轴承损耗等对应风机旋转阻抗增大，相同转速下需要更大的驱动电压，此时直流风机的实际旋转系数也会增大，也就是说，当直流风机的实际旋转系数异常增大时，可能是因为风机失速、异物卡死，也可能是因为风机老化、轴承损耗。本发明实施例本质是根据实际旋转系数的大小确定异常类型的范围，若需更精确的判定，可结合更多的参数以及阈值进行判断(比如前述实施例中，可通过将实际旋转系数、机端电压以及风机转速组成特征向量、将特征向量输入至预设的深度学习模型中的方式实现更为具体的异常类型的判断)。也就是说，在本实施例中，当实际旋转系数小于旋转系数范围对应的最小值时，直流风机对应几种异常类型，当实际旋转系数大于旋转系数范围对应的最大值时，直流风机对应另几种异常类型。因此可基于直流风机实际旋转系数的大小去判断直流风机可能存在的异常类型，此异常类型存在至少一个。
[0067]
在一种可能的实现方式中，预设公式的推导过程为：
[0068]
获取直流风机的电枢回路电动势平衡方程、以及直流风机对应的风机转矩与风机转速的关系式。
[0069]
根据电枢回路电动势平衡方程、以及风机转矩与风机转速的关系式推导得到直流电机对应的机端电压与风机转速之间的关系式。
[0070]
将机端电压与风机转速之间的关系式中的常数项提取到等号一侧，并将等号另一侧的公式作为预设公式。
[0071]
在本实施例中，直流风机的电枢回路电动势平衡方程为：
[0072][0073]
其中，u为直流风机的机端电压，ea为直流风机的电枢电动势，ia为直流风机的电枢电流，ra为直流风机电枢回路的总等效电阻，ce为直流风机的电动势常数，n为直流风机的风机转速，φ为直流风机的电机磁通，t为直流风机的电机转矩，c
t
为直流风机的转矩常数。
[0074]
在本实施例中，由于风机属于二次型负载，在一定转速范围内其转矩与风机转速平方成正比，因此直流风机对应的风机转矩与风机转速的关系式为：
[0075]
t＝kn2[0076]
其中，k为直流风机的转矩转速比例系数。
[0077]
在此基础上，根据电枢回路电动势平衡方程、以及风机转矩与风机转速的关系式推导得到直流电机对应的机端电压与风机转速之间的关系式可以详述为：
[0078]
将t＝kn2代入到中，得到直流电机对应的机端电压与风机转速之间的关系式
[0079]
在本实施例中，将中的常数项提取到等号一侧，可以得到
在此基础上，由于中的电动势常数、转矩常数、电机磁通、转矩转速比例系数等对于同一直流风机而言均为相同常数，因此，可以简化为此时，等号另一侧即为预设的计算实际旋转系数的公式(也即预设公式)。
[0080]
在一种可能的实现方式中，预设的旋转系数范围为(k
′
fan-e，k
′
fan
+e)。
[0081]
其中，k
′
fan
为等号一侧的常数项(也即标准的旋转系数)，e为预设误差。
[0082]
在前述的推导过程示例中，标准的旋转系数即为1(也即k
′
fan
的值为1)，若预设误差e设置为0.05，则预设的旋转系数范围可以设置为(1-0.05，1+0.05)。
[0083]
在本实施例中，k
′
fan
的值为1即为预设公式为时对应的标准的旋转系数值，当预设公式推导为其他形式时，k
′
fan
可根据实际的推导结果进行设定。
[0084]
对应于上文实施例的直流风机的运转状态检测方法，图2为本发明一实施例提供的直流风机的运转状态检测装置的结构框图。为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。参考图2，该直流风机的运转状态检测装置20包括：数据获取模块21、系数计算模块22、状态检测模块23。
[0085]
其中，数据获取模块21，用于获取目标直流风机的机端电压以及风机转速。
[0086]
系数计算模块22，用于将机端电压以及风机转速输入至预设公式中，得到目标直流风机的实际旋转系数。其中，预设公式根据直流风机的电枢回路电动势平衡方程推导得到。
[0087]
状态检测模块23，用于根据实际旋转系数以及预设的旋转系数范围检测目标直流风机的运转状态。
[0088]
在一种可能的实现方式中，预设公式为：
[0089][0090]
其中，k
fan
为实际旋转系数，n为风机转速，a、b均为预设系数。
[0091]
在一种可能的实现方式中，状态检测模块23具体用于：
[0092]
若实际旋转系数在预设的旋转系数范围内，则判断目标直流风机处于正常运转状态。
[0093]
若实际旋转系数不在预设的旋转系数范围内，则判断目标直流风机处于异常运转状态。
[0094]
在一种可能的实现方式中，异常运转状态的类型包括亚健康状态和疾病状态，状态检测模块23还用于在判断目标直流风机处于异常运转状态之后，执行以下步骤：
[0095]
计算实际旋转系数超出旋转系数范围的误差量。
[0096]
若误差量大于预设的第一误差阈值，则判断目标直流风机处于疾病状态。若误差量小于预设的第二误差阈值，则判断目标直流风机处于亚健康状态。
[0097]
其中，第一误差阈值大于第二误差阈值。
[0098]
在一种可能的实现方式中，状态检测模块23还用于在判断目标直流风机处于异常运转状态之后，执行以下步骤：
[0099]
若误差量在第二误差阈值与第一误差阈值组成的范围之间，则根据实际旋转系数、机端电压以及风机转速判断目标直流风机异常运转状态的类型。在一种可能的实现方式中，系数计算模块22还用于推导预设公式，预设公式的推导过程为：
[0100]
获取直流风机的电枢回路电动势平衡方程、以及直流风机对应的风机转矩与风机转速的关系式。
[0101]
根据电枢回路电动势平衡方程、以及风机转矩与风机转速的关系式推导得到直流电机对应的机端电压与风机转速之间的关系式。
[0102]
将机端电压与风机转速之间的关系式中的常数项提取到等号一侧，并将等号另一侧的公式作为预设公式。
[0103]
在一种可能的实现方式中，预设的旋转系数范围为(k
′
fan-e，k
′
fan
+e)。
[0104]
其中，k
′
fan
为等号一侧的常数项，e为预设误差。
[0105]
参见图3，图3为本发明一实施例提供的终端设备的示意框图。如图3所示的本实施例中的终端300可以包括：一个或多个处理器301、一个或多个输入设备302、一个或多个输出设备303及一个或多个存储器304。上述处理器301、输入设备302、输出设备303及存储器304通过通信总线305完成相互间的通信。存储器304用于存储计算机程序，计算机程序包括程序指令。处理器301用于执行存储器304存储的程序指令。其中，处理器301被配置用于调用程序指令执行以下操作上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图2所示模块21至23的功能。
[0106]
应当理解，在本发明实施例中，所称处理器301可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
[0107]
输入设备302可以包括触控板、指纹采传感器(用于采集用户的指纹信息和指纹的方向信息)、麦克风等，输出设备303可以包括显示器(lcd等)、扬声器等。
[0108]
该存储器304可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器301提供指令和数据。存储器304的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器304还可以存储设备类型的信息。
[0109]
具体实现中，本发明实施例中所描述的处理器301、输入设备302、输出设备303可执行本发明实施例提供的直流风机的运转状态检测方法的第一实施例和第二实施例中所描述的实现方式，也可执行本发明实施例所描述的终端的实现方式，在此不再赘述。
[0110]
在本发明的另一实施例中提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序包括程序指令，程序指令被处理器执行时实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法
实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。
[0111]
计算机可读存储介质可以是前述任一实施例的终端的内部存储单元，例如终端的硬盘或内存。计算机可读存储介质也可以是终端的外部存储设备，例如终端上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card,smc)，安全数字(secure digital,sd)卡，闪存卡(flash card)等。进一步地，计算机可读存储介质还可以既包括终端的内部存储单元也包括外部存储设备。计算机可读存储介质用于存储计算机程序及终端所需的其他程序和数据。计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
[0112]
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
[0113]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的终端和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0114]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的终端和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。
[0115]
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。
[0116]
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0117]
以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。