一种液压站监控管理系统的制作方法

本发明涉及液压站监控管理，具体涉及一种液压站监控管理系统。

背景技术：

1、液压站是一种用于提供和控制液压油压力和流量的设备，广泛应用于工业、农业、建筑、交通等领域。液压站的监控管理系统是一种用于实时监测和控制液压站的各项参数和状态的系统，如油压、油温、油位、泵运行情况、阀门开关状态等，以保证液压站的正常运行和安全性能。

2、在相关技术中，液压站的监控管理系统主要有以下几种类型：

3、传统的仪表盘式监控系统，即在液压站上安装各种仪表，如压力表、温度表、液位计等，通过人工观察和记录来监测液压站的运行情况。这种系统的缺点是仪表数量多、占用空间大、易损坏、精度低、数据不易保存和分析，且无法实现远程监控和控制；

4、基于plc(可编程逻辑控制器)的监控系统，即在液压站上安装各种传感器，如压力传感器、温度传感器、液位传感器等，将传感器信号输入到plc中，通过plc对液压站进行逻辑控制，并将数据输出到上位机或显示屏上进行监测。这种系统的缺点是plc成本高、编程复杂、扩展性差、通信方式单一，且无法实现互联网接入和数据共享，为此，我们提出一种液压站监控管理系统。

5、本背景技术部分中公开的以上信息仅用于理解本发明构思的背景技术，并且因此，它可以包含不构成现有技术的信息。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的不足，本发明提供了一种液压站监控管理系统以解决上述背景技术中提出的传统的仪表盘式监控系统仪表数量多、占用空间大、易损坏、精度低、数据不易保存和分析，且无法实现远程监控和控制和基于plc(可编程逻辑控制器)的监控系统plc成本高、编程复杂、扩展性差、通信方式单一，且无法实现互联网接入和数据共享的问题。

2、本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种液压站监控管理系统，包括数字孪生模型、数字孪生平台和数字孪生终端；

3、所述的数字孪生模型是一种基于物理模型、传感器数据、历史数据和机器学习算法，构建的液压站的虚拟副本，能够实时地反映液压站的运行状态和性能，以及预测液压站的未来行为和趋势；

4、所述的数字孪生平台是一种基于云计算、边缘计算和区块链技术，搭建的液压站的数字孪生模型的管理和服务平台，能够实现液压站的数字孪生模型的创建、更新、存储、访问和共享，以及提供液压站的数据分析和智能控制的功能；

5、所述的数字孪生终端是一种基于网页或手机app等方式，与数字孪生平台进行交互的用户界面，能够实现液压站的数据展示和可视化、参数设置和调整、故障诊断和预警、维护建议和优化等功能。

6、作为一种优化的技术方案，还包括智能传感器，在液压站上安装各种智能传感器，包括压力传感器、温度传感器、液位传感器中的一种或多种，将传感器信号通过无线通信方式发送到数字孪生平台上，所述数字孪生平台根据收到的传感器信号，以及物理模型、历史数据和机器学习算法，创建或更新液压站的数字孪生模型，并将数字孪生模型存储在云端服务器或边缘设备上。

7、作为一种优化的技术方案，所述创建数字孪生模型是利用物理模型和机器学习算法，结合液压站的设计数据、历史数据和传感器数据，构建一个能够实时反映液压站状态和性能的虚拟副本，所述创建数字孪生模型的步骤如下：

8、首先，根据液压站的设计图纸和规格参数，建立一个基本的物理模型，用于描述液压站的几何形状、材料属性、连接方式等信息；

9、其次，根据液压站的历史数据，如运行记录、维修记录、故障记录等，对物理模型进行校准和修正，用于消除误差和偏差，提高精度和可靠性；

10、再次，根据液压站的传感器数据，如油压、油温、油位、泵运行情况、阀门开关状态等，对物理模型进行更新和优化，用于捕捉变化和趋势，增强灵敏度和适应性；

11、最后，根据液压站的目标函数和约束条件，选择合适的机器学习算法，对物理模型进行训练和测试，用于预测和控制液压站的未来行为和结果，实现智能化和自动化。

12、作为一种优化的技术方案，所述更新数字孪生模型是指利用物理模型和机器学习算法，不断地接收并处理液压站的实时数据，对数字孪生模型进行调整和改进，使其与真实液压站保持一致，所述更新数字孪生模型的步骤如下：

13、首先，通过无线通信方式(如蓝牙、wifi、lora等)，从液压站上安装的各种智能传感器，如压力传感器、温度传感器、液位传感器等，接收实时的传感器信号；

14、其次，通过云计算或边缘计算的方式，将传感器信号输入到数字孪生平台中，通过物理模型和机器学习算法，对数字孪生模型进行更新和优化，使其能够实时地反映液压站的运行状态和性能；

15、再次，通过网页或手机app等方式，将数字孪生模型的输出数据，如分析结果和控制指令，发送到数字孪生终端中，对液压站进行数据展示和可视化、参数设置和调整、故障诊断和预警、维护建议和优化等功能；

16、最后，通过区块链技术，保证液压站的数据安全性和隐私性，以及实现液压站的数据共享和协同。

17、作为一种优化的技术方案，所述数字孪生平台根据数字孪生模型，对液压站进行数据分析和智能控制，并将分析结果和控制指令发送到数字孪生终端或液压站上，所述数据分析是利用数字孪生模型，对液压站的运行数据进行处理和挖掘，以获取有价值的信息和知识，用于评估和改善液压站的性能和效果，所述数据分析的步骤如下：

18、首先，从数字孪生平台中获取液压站的实时数据或历史数据，如油压、油温、油位、泵运行情况、阀门开关状态等；

19、其次，根据数据的特点和目标，选择合适的数据分析方法，如统计分析、关联分析、聚类分析、分类分析、回归分析、异常检测等；

20、再次，利用数字孪生模型，对数据进行预处理和转换，如清洗、规范化、降维、特征提取等；

21、最后，利用数字孪生模型，对数据进行建模和评估，如训练、测试、验证、优化等。

22、作为一种优化的技术方案，所述数字孪生终端根据收到的分析结果和控制指令，对液压站进行数据展示和可视化、参数设置和调整、故障诊断和预警、维护建议和优化等功能，并将用户反馈发送到数字孪生平台上。

23、作为一种优化的技术方案，所述数字孪生平台通过区块链技术，保证液压站的数据安全性和隐私性，以及实现液压站的数据共享和协同，所述数字孪生平台通过区块链技术，保证液压站的数据安全性和隐私性，以及实现液压站的数据共享和协同，主要包括以下几个方面：

24、数据加密和签名，数字孪生平台通过区块链技术，对液压站的数据进行加密和签名，使得数据在传输和存储过程中，不会被篡改或泄露，加密和签名的方法可以采用对称加密、非对称加密、哈希函数、数字签名等技术；

25、数据上链和验证，数字孪生平台通过区块链技术，将液压站的数据上链到分布式账本中，使得数据可以被多方验证和追溯，上链和验证的方法可以采用智能合约、默克尔树、时间戳等技术；

26、数据访问和授权，数字孪生平台通过区块链技术，实现液压站的数据访问和授权，使得数据可以按照不同的权限和规则，被不同的参与者访问和使用，访问和授权的方法可以采用身份认证、访问控制、隐私保护等技术；

27、数据共享和协同，数字孪生平台通过区块链技术，实现液压站的数据共享和协同，使得数据可以在不同的平台和终端之间，进行交换和整合，共享和协同的方法可以采用跨链通信、数据标准化、价值激励等技术。

28、作为一种优化的技术方案，所述智能控制是指利用数字孪生模型，对液压站的运行参数进行调节和优化，以实现液压站的自适应和自主控制，智能控制的步骤如下：

29、首先，从数字孪生平台中获取液压站的运行状态和性能，如油压、油温、油位、泵运行情况、阀门开关状态等；

30、其次，根据液压站的目标函数和约束条件，选择合适的智能控制方法，如模糊控制、神经网络控制、遗传算法控制、强化学习控制等；

31、再次，利用数字孪生模型，对液压站进行仿真和试验，如模拟、验证、调试等；

32、最后，利用数字孪生模型，对液压站进行控制和执行，如生成控制指令、发送控制信号、调整控制参数等。

33、本发明所具有的有益效果是：

34、通过数字孪生技术，实现对液压站的实时监测和控制，以及对液压站的未来行为和趋势的预测，提高液压站的运行效率和安全性能，通过云计算、边缘计算和区块链技术，实现对液压站的数据处理能力和智能化水平的提升，以及对液压站的数据安全性和隐私性的保障，以及对液压站的数据共享和协同的支持，通过网页或手机app等方式，实现对液压站的数据展示和可视化、参数设置和调整、故障诊断和预警、维护建议和优化等功能，提高用户的使用体验和满意度。