监控装置和监控系统的制作方法

1.本实用新型涉及油田的抽油机控制领域，具体涉及监控装置和监控系统。


背景技术：

2.在油田中，评估井下设备(例如光杆、柱塞泵、阀等)以及获取生产的关键性能指标(即，kpi)严重依赖于大量传感器和由专用示功图设备获取的实际地面示功图和井下示功图。
3.示功图能够反映深井泵的工作状况好坏，分析和解释示功图不但直观反映井下设备的工作状况，还可以分析判断油井工作制度是否合理，抽油设备与原油性质是否适应，还能对低产井制定合理开关井时间，减少磨损等。
4.油田的抽油机(又称为磕头机)的游梁的一端连接有驴头，驴头通过悬绳与井下的抽油杆连接，目前，通常在驴头下方的悬绳上安装有立式传感器，通过该传感器获取井下设备的工作状况，该方法还需要工人定期去现场逐井测试，需要耗费大量人力物力，并且油田恶劣的环境使得该传感器的使用寿命缩短，检测精度大幅下降。
5.对于存在大量井但专用示功图设备非常有限的油田，不仅使用的大量传感器使生产成本升高，而且有限的专用示功图设备还使井的检测效率非常低，因此，迫切需要一种降低生产成本并能提高井的工作状况的检测效率的设备。


技术实现要素：

6.本实用新型实施例提供了监控装置和监控系统，以至少解决现有技术中生产成本高以及油田中大量井的工作状况检测效率低的问题。
7.根据实用新型实施例的一个方面，提供了一种监控装置，用于监控抽油机工作状态，抽油机的运行由变频器控制，可编程逻辑控制器通过变频器连接路径与变频器通信连接以接收变频器的运行数据，并基于接收到的运行数据生成示功图数据，监控装置包括：数据收发器，通过示功图数据获取路径与用于抽油机的可编程逻辑控制器通信连接以接收示功图数据；示功图生成单元，通过示功图数据发送路径与数据收发器通信连接，以从数据收发器接收示功图数据，并根据示功图数据生成示功图；以及，机器学习数据智能处理器，接收与多种示功图对应的多种抽油机工作状态数据，并且通过示功图获取路径与示功图生成单元通信连接以接收生成的示功图，通过卷积神经网络识别多种抽油机工作状态数据中的与生成的示功图对应的一种抽油机工作状态数据，并输出识别的抽油机工作状态数据。
8.以这样的方式，在本实用新型的监控装置中，数据收发器、示功图生成单元和机器学习数据智能处理器接收并处理来自用于控制抽油机运行的变频器的运行数据，并输出识别的抽油机工作状态数据，使得无需使用传感器并无需耗费大量人力物力即可检测抽油机的工作状态，使得检测效率显著提升。
9.根据本实用新型的示例性实施例，机器学习数据智能处理器还包括数据库，数据库中存储与多种示功图对应的多种抽油机工作状态数据，其中，接收与多种示功图对应的
多种抽油机工作状态数据包括从数据库接收多种抽油机工作状态数据。
10.以这样的方式，本实用新型的监控装置通过机器学习数据智能处理器内部的数据库存储有多种抽油机工作状态数据，该多种抽油机工作状态数据与多种示功图对应。
11.根据本实用新型的示例性实施例，机器学习数据智能处理器与服务器通信连接，服务器中存储与多种示功图对应的多种抽油机工作状态数据，其中，接收与多种示功图对应的多种抽油机工作状态数据包括从服务器接收多种抽油机工作状态数据。
12.以这样的方式，本实用新型的监控装置通过机器学习数据智能处理器从外部的服务器接收生成的示功图，以供进一步处理。
13.根据本实用新型的示例性实施例，监控装置还包括人机交互界面，通过工作状态数据获取路径与机器学习数据智能处理器通信连接，接收抽油机工作状态数据并基于抽油机工作状态数据生成抽油机工作状态数据的图形显示。
14.以这样的方式，本实用新型的监控装置通过人机交互界面，使得抽油机工作状态数据以图形方式直观显示，便于用户或操作员进一步处理。
15.根据本实用新型的示例性实施例，可编程逻辑控制器还基于接收到的运行数据生成关键性能指标kpi数据，数据收发器还通过kpi数据获取路径从可编程逻辑控制器接收kpi数据，并通过kpi数据发送路径将kpi数据发送至人机交互界面，人机交互界面接收kpi数据并基于kpi数据生成kpi数据的图形显示。
16.以这样的方式，本实用新型的监控装置在不使用传感器的情况下获取关于抽油机的关键性能指标kpi数据，使得生产成本显著降低。
17.根据本实用新型的示例性实施例，人机交互界面包括输入装置和发送装置，输入装置接收用于控制变频器的数据，发送装置通过控制数据发送路径将数据发送至数据收发器，数据收发器通过控制路径将数据发送至可编程逻辑控制器以控制变频器。
18.以这样的方式，本实用新型的监控装置能够通过人机交互界面接收并发送关于变频器的控制数据，使得能够以期望的方式控制变频器进而控制抽油机。
19.根据本实用新型实施例的另一方面，还提供了一种监控系统，包括可编程逻辑控制器和监控装置，其中，可编程逻辑控制器通过变频器连接路径与用于控制抽油机的运行的变频器通信连接，以接收变频器的运行数据，并基于接收到的运行数据生成示功图数据；监控装置，包括：数据收发器，通过示功图数据获取路径与可编程逻辑控制器通信连接，以接收示功图数据；示功图生成单元，通过示功图数据发送路径与数据收发器通信连接，以从数据收发器接收示功图数据，并根据示功图数据生成示功图；以及机器学习数据智能处理器，接收与多种示功图对应的多种抽油机工作状态数据，并且通过示功图获取路径与示功图生成单元通信连接以接收生成的示功图，通过卷积神经网络识别多种抽油机工作状态数据中的与生成的示功图对应的一种抽油机工作状态数据，并输出识别的抽油机工作状态数据。
20.以这样的方式，本实用新型的监控系统可以通过可编程逻辑控制器和监控装置接收并处理用于控制抽油机运行的变频器的运行数据，并输出识别的抽油机工作状态数据，使得无需耗费大量人力物力即可检测抽油机的工作状态，并且检测效率显著提升。
21.根据本实用新型的示例性实施例，机器学习数据智能处理器还包括数据库，数据库中存储与多种示功图对应的多种抽油机工作状态数据，其中，接收与多种示功图对应的
多种抽油机工作状态数据包括从数据库接收多种抽油机工作状态数据。
22.以这样的方式，本实用新型的监控系统通过机器学习数据智能处理器内部的数据库存储有多种抽油机工作状态数据，该多种抽油机工作状态数据与多种示功图对应。
23.根据本实用新型的示例性实施例，机器学习数据智能处理器与服务器通信连接，服务器中存储与多种示功图对应的多种抽油机工作状态数据，其中，接收与多种示功图对应的多种抽油机工作状态数据包括从服务器接收多种抽油机工作状态数据。
24.以这样的方式，本实用新型的监控系统通过机器学习数据智能处理器从外部的服务器接收生成的示功图，以供进一步处理。
25.根据本实用新型的示例性实施例，可编程逻辑控制器包括变频器运行数据接收器和示功图数据计算单元，变频器运行数据接收器用于接收变频器的运行数据，示功图数据计算单元用于计算示功图数据，其中，变频器运行数据接收器与示功图数据计算单元通信连接，运行数据由变频器运行数据接收器发送到示功图数据计算单元。
26.以这样的方式，本实用新型的监控系统能够通过变频器运行数据接收器和示功图数据计算单元接收运行数据并计算示功图数据。
27.根据本实用新型的示例性实施例，可编程逻辑控制器还包括关键性能指标kpi数据计算单元，kpi数据计算单元从变频器运行数据接收器接收运行数据以计算kpi数据。
28.以这样的方式，本实用新型的监控系统能够通过kpi数据计算单元计算kpi数据。
29.根据本实用新型的示例性实施例，还包括数据存储装置，通信连接在可编程逻辑控制器与监控装置之间，以将从可编程逻辑控制器接收的示功图数据和kpi数据发送至监控装置。
30.以这样的方式，本实用新型的监控系统能够通过数据存储装置在可编程逻辑控制器与监控装置之间中转数据。
31.根据本实用新型的示例性实施例，还包括人机交互界面，人机交互界面通过工作状态数据获取路径与机器学习数据智能处理器通信连接，接收抽油机工作状态数据并基于抽油机工作状态数据生成抽油机工作状态数据的图形显示。
32.以这样的方式，本实用新型的监控系统能够通过人机交互界面，使得抽油机工作状态数据以图形方式直观显示，便于用户或操作员进一步处理。
33.根据本实用新型的示例性实施例，可编程逻辑控制器还基于接收到的运行数据生成关键性能指标kpi数据，数据收发器还通过kpi数据获取路径从可编程逻辑控制器接收kpi数据，并通过kpi数据发送路径将kpi数据发送至人机交互界面，人机交互界面接收kpi数据并基于kpi数据生成kpi数据的图形显示。
34.以这样的方式，本实用新型的监控系统能够通过在不使用传感器的情况下获取关于抽油机的关键性能指标kpi数据，使得生产成本显著降低。
35.根据本实用新型的示例性实施例，人机交互界面包括输入装置和发送装置，输入装置接收用于控制变频器的数据，发送装置通过控制数据发送路径将数据发送至数据收发器，数据收发器通过控制路径将数据发送至可编程逻辑控制器以控制变频器。
36.以这样的方式，本实用新型的监控系统能够通过人机交互界面接收并发送关于变频器的控制数据，使得能够以期望的方式控制变频器进而控制抽油机。
37.在本实用新型的实施例中，提供了监控装置和监控系统，其能够在无需传感器的
情况下基于用于控制抽油机运行的变频器的运行数据识别抽油机的工作状态的技术方案，以至少解决油田中大量井使用大量传感器导致的高生产成本以及大量井的工作状况检测效率低的技术问题，实现了能够低成本且快速识别示功图及井状况的技术效果。
附图说明
38.此处所说明的附图用来提供对本实用新型的进一步理解，构成本实用新型的一部分，本实用新型的示意性实施例及其说明用于解释本实用新型，并不构成对本实用新型的不当限定。在附图中：
39.图1是示出根据本实用新型实施例的监控装置的框图；
40.图2是示出根据本实用新型实施例的包括人机交互界面的监控装置的框图；
41.图3是示出关键性能指标kpi数据的发送路径的框图；
42.图4是示出人机交互界面的组成的详细框图；
43.图5是示出监控系统的框图；
44.图6是示出可编程逻辑控制器的组成的详细框图；
45.图7是示出数据存储装置的安装位置的框图。
46.附图标记列表：
47.1：监控系统；
48.10：可编程逻辑控制器；
49.20：监控装置；
50.30：数据存储装置；
51.40：变频器；
52.100：数据收发器；
53.200：示功图生成单元；
54.300：机器学习数据智能处理器；
55.400：人机交互界面；
56.401：输入装置；
57.402：发送装置；
58.101：变频器运行数据接收器；
59.102：示功图数据计算单元；
60.103：kpi数据计算单元；
61.1001：变频器连接路径；
62.1002：示功图数据获取路径；
63.1003：示功图数据发送路径；
64.1004：示功图获取路径；
65.1005：工作状态数据获取路径；
66.1006：kpi数据获取路径；
67.1007：kpi数据发送路径；
68.1008：控制数据发送路径；
69.1009：控制路径。
具体实施方式
70.以下，将参考附图详细描述本实用新型的实施例，以便本领域的技术人员容易实施本实用新型的实施例。然而，本实用新型可以以许多不同的形式实施，并且不应被解释为限于本文所述的实施例。在附图中，为了清楚起见，将省略与本实用新型的描述无关的部分。相似的参考数字在整个描述中指相似的元件。此外，在提供参考附图的描述时，尽管元件以相同的数字表示，但涉及元件的参考数字可以改变，并且仅为了描述的方便而描述参考数字，不应理解为元件的概念、特征、功能或效果受到参考数字的限制。
71.以下描述中，所提及的通信连接可以是有线连接或无线连接。所提及的连接路径为有线连接路径或无线连接路径。
72.根据实用新型实施例的一个方面，提供了一种监控装置，用于监控抽油机工作状态，抽油机的运行由变频器控制，可编程逻辑控制器通过变频器连接路径与变频器通信连接以接收变频器的运行数据，并基于接收到的运行数据生成示功图数据，监控装置包括：数据收发器，通过示功图数据获取路径与用于抽油机的可编程逻辑控制器通信连接以接收示功图数据；示功图生成单元，通过示功图数据发送路径与数据收发器通信连接，以从数据收发器接收示功图数据，并根据示功图数据生成示功图；以及，机器学习数据智能处理器，接收与多种示功图对应的多种抽油机工作状态数据，并且通过示功图获取路径与示功图生成单元通信连接以接收生成的示功图，通过卷积神经网络识别多种抽油机工作状态数据中的与生成的示功图对应的一种抽油机工作状态数据，并输出识别的抽油机工作状态数据。
73.根据本实用新型的示例性实施例，机器学习数据智能处理器还包括数据库，数据库中存储与多种示功图对应的多种抽油机工作状态数据，其中，接收与多种示功图对应的多种抽油机工作状态数据包括从数据库接收多种抽油机工作状态数据。
74.根据本实用新型的示例性实施例，机器学习数据智能处理器与服务器通信连接，服务器中存储与多种示功图对应的多种抽油机工作状态数据，其中，接收与多种示功图对应的多种抽油机工作状态数据包括从服务器接收多种抽油机工作状态数据。
75.图1是示出根据本实用新型实施例的监控装置的框图。如图1所示，图1示出变频器40、可编程逻辑控制器10、监控装置20。监控装置20包括数据收发器100、示功图生成单元200、机器学习数据智能处理器300，其中，该装置可以是工控机、计算机、智能手机等。
76.具体地，变频器40连接到在油田的井中抽油的抽油机，通过控制抽油机的电动机而进一步控制抽油机的油杆泵(自吸泵，suck rod pump)。由此，变频器40能够控制抽油机并且变频器40的运行数据能够反映抽油机的工作状态。变频器40与可编程逻辑控制器10通信连接以通过变频器连接路径1001将其运行数据发送到可编程逻辑控制器10。
77.可编程逻辑控制器10是一种数字运算操作的电子系统，专门在工业环境下应用而设计，控制各种类型的机械设备或生产过程，可以采用控制装置的形式来实现。例如，可编程逻辑控制器4能够通过干抽控制在抽油机的油杆泵无载荷时获取变频器的基础运行数据，运行数据包括变频器的电压、电流、功率、转矩等，然后当油杆泵开始抽油并产生载荷时，可编程逻辑控制器4再次获取变频器的实时运行数据，通过这两种情况下的运行数据相比较，可结合杠杆原理计算油杆泵的载荷，由此，可编程逻辑控制器4实现了无传感器的油杆泵载荷计算。此外，出于可编程逻辑控制器4对控制抽油机的变频器的控制性能及控制成本的折中，优选地一个可编程逻辑控制器4控制48个井的对应变频器，即实时获取48个井的
对应变频器的运行数据。
78.可编程逻辑控制器10基于接收到的运行数据生成示功图数据，并与监控装置20的数据收发器100通信连接以通过示功图数据获取路径1002将生成的示功图数据发送到数据收发器100。示功图是反映抽油机的油杆泵工作状态好坏的图纸，油杆泵工作中的一切异常可以在示功图上直观反映，分析和解释示功图是直观了解抽油机的油杆泵工作状态的一个主要手段。
79.此外，可编程逻辑控制器10还可以根据从变频器40接收到的运行数据，针对现场设备生成警报，例如当现场设备中的电动机负荷过重或过负荷时间太长而过热时警报、当现场设备中的皮带因雨雪天气或负荷过重而打滑、断裂时警报等。
80.数据收发器100与示功图生成单元200通信连接，以通过示功图数据发送路径1003将接收的示功图数据发送到示功图生成单元200。
81.示功图生成单元200基于接收的示功图数据生成示功图，并且与机器学习数据智能处理器300通信连接，以通过示功图获取路径1004将生成的示功图发送到机器学习数据智能处理器300。例如，该示功图生成单元200能够实现实时示功图生成，并且例如可同时生成48个井的实时示功图。
82.机器学习数据智能处理器300包括具有数据存储功能的数据库，该数据库中存储与多种示功图对应的多种抽油机工作状态数据，例如，多种抽油机工作状态数据可以是与抽油机的多种示功图对应的典型的23类抽油机工作状态数据，该23类抽油机工作状态数据包括抽油机的正常运行状态和多种原因导致的故障状态的工作状态数据。例如，通过由7万张示功图组成的数据库，归纳总结出对应的23类抽油机工作状态数据，当生成的示功图与该23类抽油机工作状态数据都不对应时，将该生成的示功图作为新的类别存储在机器学习数据智能处理器300中的数据库中。
83.此外，机器学习数据智能处理器300还可以与服务器通信连接，服务器中存储与多种示功图对应的多种抽油机工作状态数据，其中，接收与多种示功图对应的多种抽油机工作状态数据包括从服务器接收多种抽油机工作状态数据。
84.机器学习数据智能处理器300，接收与多种示功图对应的多种抽油机工作状态数据，并且通过示功图获取路径1004与示功图生成单元200通信连接以接收生成的示功图，通过卷积神经网络将所生成的示功图与多种抽油机工作状态数据进行比较，以识别相对应的一种抽油机工作状态数据，并输出该一种抽油机工作状态数据。
85.卷积神经网络是一种前馈型神经网络，受生物自然视觉认知机制启发而来，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用，可应用于图像分类、目标识别、目标检测、语义分割等领域。在本文中，卷积神经网络不需要人工提取图像特征，而是通过卷积、池化等一系列操作对生成的示功图提取深层隐藏特征，深度理解图像语义内容。例如，卷积神经网络已经基于已有的多种抽油机工作状态数据与对应的示功图进行训练，例如基于已有的23类抽油机工作状态数据与7万张示功图进行训练，其中7万张示功图的每张图像都被标记对应类别的抽油机工作状态数据，使用被标记的图像训练神经网络。从而能够在获取新的示功图时，经训练的卷积神经网络预测该新获取的示功图对应的抽油机工作状态数据。机器学习数据智能处理器300基于已识别的抽油机工作状态数据，针对抽油机进行预测及生成警报，由此实现无传感器的抽油机工作
状态预测。
86.例如，使用年限超过3年以上的抽油杆不仅磨损严重，而且金属腐蚀严重，容易发生疲劳断裂，由此机器学习数据智能处理器300基于与抽油杆断脱情况对应的已识别的抽油机工作状态数据，生成警报。例如，当油液中蜡成分较高，当抽汲的油液离地面越近时，蜡逐渐形成晶体进而附着在油管壁上导致卡泵，由此机器学习数据智能处理器300基于与卡泵情况对应的已识别的抽油机工作状态数据，生成警报。例如，当油液进入泵筒时，油液携带的天然气也进入泵筒，并占据一定容积，使得由于气体原因泵无法充满，由此机器学习数据智能处理器300基于与气体原因使泵未充满情况对应的已识别的抽油机工作状态数据，生成警报。
87.以这样的方式，在本实用新型的监控装置中，数据收发器、示功图生成单元和机器学习数据智能处理器接收并处理来自用于控制抽油机运行的变频器的运行数据，并输出识别的抽油机工作状态数据，使得无需使用传感器并且无需耗费大量人力物力即可检测抽油机的工作状态，使得检测效率显著提升。
88.根据本实用新型的示例性实施例，监控装置还包括人机交互界面，通过工作状态数据获取路径与机器学习数据智能处理器通信连接，接收抽油机工作状态数据并基于抽油机工作状态数据生成抽油机工作状态数据的图形显示。
89.图2是示出根据本实用新型实施例的包括人机交互界面的监控装置的框图。
90.结合图1，如图2所示，监控装置20还包括人机交互界面400，又称人机界面或用户界面，是人与计算机之间传递、交换信息的媒介和对话接口，实现信息的内部形式与人类可以接受形式之间的转换。人机交互界面400与机器学习数据智能处理器300通信连接，以通过工作状态数据获取路径1005接收机器学习数据智能处理器300已识别的抽油机工作状态数据，并进一步在界面上显示。
91.例如，当在界面上显示已识别的抽油机工作状态数据时，用户或操作员根据图形显示判断抽油机是处于正常运行状态还是故障状态，当抽油机处于故障状态时，根据故障类型采取不同的措施。例如，当故障类型为抽油杆断脱时，用户操作员在人机交互界面400中输入抽油机停机指令。
92.以这样的方式，本实用新型的监控装置通过人机交互界面，使得抽油机工作状态数据以图形方式直观显示，便于用户或操作员进一步处理。
93.根据本实用新型的示例性实施例，可编程逻辑控制器还基于接收到的运行数据生成关键性能指标kpi数据，数据收发器还通过kpi数据获取路径从可编程逻辑控制器接收kpi数据，并通过kpi数据发送路径将kpi数据发送至人机交互界面，人机交互界面接收kpi数据并基于kpi数据生成kpi数据的图形显示。
94.图3是示出关键性能指标kpi数据的发送路径的框图。
95.如图3所示，可编程逻辑控制器10还基于接收到的运行数据生成关键性能指标kpi数据，kpi数据例如包括抽油机的横梁负载、油产量、含水量、气液比以及泵充满度等，根据kpi数据可以进一步了解抽油机的工作状况及井的状况，数据收发器100通过kpi数据获取路径1006从可编程逻辑控制器10接收kpi数据，并通过kpi数据发送路径1007将kpi数据发送至人机交互界面400。
96.以这样的方式，本实用新型的监控装置在不使用传感器的情况下获取关于抽油机
的关键性能指标kpi数据，使得生产成本显著降低。
97.根据本实用新型的示例性实施例，人机交互界面包括输入装置和发送装置，输入装置接收用于控制变频器的数据，发送装置通过控制数据发送路径将数据发送至数据收发器，数据收发器通过控制路径将数据发送至可编程逻辑控制器以控制变频器。
98.图4是示出人机交互界面的组成的详细框图。
99.人机交互界面400包括输入装置401和发送装置402。输入装置401接收用户的用于控制变频器40的数据，该数据例如包括变频器参数、电动机参数、机械参数、远程启动参数和/或远程停机参数等，发送装置402通过控制数据发送路径1008将数据发送至数据收发器100。然后，数据收发器100通过控制路径1009将数据发送至可编程逻辑控制器10以控制变频器40，进而通过控制电动机而控制抽油机的动作。
100.以这样的方式，本实用新型的监控装置能够通过人机交互界面接收并发送关于变频器的控制数据，使得能够以期望的方式控制变频器进而控制抽油机。
101.根据本实用新型实施例的另一方面，还提供了一种监控系统，包括可编程逻辑控制器和监控装置，其中，可编程逻辑控制器通过变频器连接路径与用于控制抽油机的运行的变频器通信连接，以接收变频器的运行数据，并基于接收到的运行数据生成示功图数据；监控装置，包括：数据收发器，通过示功图数据获取路径与可编程逻辑控制器通信连接，以接收示功图数据；示功图生成单元，通过示功图数据发送路径与数据收发器通信连接，以从数据收发器接收示功图数据，并根据示功图数据生成示功图；以及机器学习数据智能处理器，接收与多种示功图对应的多种抽油机工作状态数据，并且通过示功图获取路径与示功图生成单元通信连接，通过卷积神经网络识别多种抽油机工作状态数据中的与生成的示功图对应的一种抽油机工作状态数据，并输出识别的抽油机工作状态数据。
102.根据本实用新型的示例性实施例，机器学习数据智能处理器还包括数据库，数据库中存储与多种示功图对应的多种抽油机工作状态数据，其中，接收与多种示功图对应的多种抽油机工作状态数据包括从数据库接收多种抽油机工作状态数据。
103.根据本实用新型的示例性实施例，机器学习数据智能处理器与服务器通信连接，服务器中存储与多种示功图对应的多种抽油机工作状态数据，其中，接收与多种示功图对应的多种抽油机工作状态数据包括从服务器接收多种抽油机工作状态数据。
104.图5是示出监控系统的框图。
105.如图5所示，监控系统1包括如图1所示的可编程逻辑控制器10和监控装置20，该系统1接收用于控制抽油机运行的变频器40的运行数据，并输出识别的抽油机工作状态数据。
106.以这样的方式，本实用新型的监控系统可以通过可编程逻辑控制器和监控装置接收并处理用于控制抽油机运行的变频器的运行数据，并输出识别的抽油机工作状态数据，使得无需耗费大量人力物力即可检测抽油机的工作状态，并且检测效率显著提升。
107.根据本实用新型的示例性实施例，可编程逻辑控制器包括变频器运行数据接收器和示功图数据计算单元，变频器运行数据接收器用于接收变频器的运行数据，示功图数据计算单元用于计算示功图数据，其中，变频器运行数据接收器与示功图数据计算单元通信连接，运行数据由变频器运行数据接收器传输到示功图数据计算单元。
108.根据本实用新型的示例性实施例，可编程逻辑控制器还包括关键性能指标kpi数据计算单元，kpi数据计算单元从变频器运行数据接收器接收运行数据以计算kpi数据。
109.图6是示出可编程逻辑控制器的组成的详细框图。
110.如图6所示，可编程逻辑控制器10包括变频器运行数据接收器101、示功图数据计算单元102和关键性能指标kpi数据计算单元103。变频器运行数据接收器101用于接收变频器40的运行数据并发送给示功图数据计算单元102和关键性能指标kpi数据计算单元103，以分别计算示功图数据和kpi数据。可编程逻辑控制器10还将计算的示功图数据和kpi数据发送到通信连接的监控装置20。
111.以这样的方式，本实用新型的监控系统能够通过变频器运行数据接收器、示功图数据计算单元和kpi数据计算单元接收运行数据并计算示功图数据和kpi数据。
112.根据本实用新型的示例性实施例，还包括数据存储装置，通信连接在可编程逻辑控制器与监控装置之间，以将从可编程逻辑控制器接收的示功图数据和kpi数据传输至监控装置。
113.图7是示出包括数据存储装置的安装位置的框图。
114.如图7所示，系统1还包括数据存储装置30，通信连接在可编程逻辑控制器10与监控装置20之间，以将从可编程逻辑控制器10接收的示功图数据和kpi数据传输至监控装置20。其中，数据存储装置30可以采用工作站等形式实现。
115.以这样的方式，本实用新型的监控系统能够通过数据存储装置在可编程逻辑控制器与监控装置之间存储和中转数据。
116.根据本实用新型的示例性实施例，该系统还包括人机交互界面，人机交互界面通过工作状态数据获取路径与机器学习数据智能处理器通信连接，接收抽油机工作状态数据并基于抽油机工作状态数据生成抽油机工作状态数据的图形显示。
117.以这样的方式，本实用新型的监控系统能够通过人机交互界面，使得抽油机工作状态数据以图形方式直观显示，便于用户或操作员进一步处理。
118.根据本实用新型的示例性实施例，可编程逻辑控制器还基于接收到的运行数据生成关键性能指标kpi数据，数据收发器还通过kpi数据获取路径从可编程逻辑控制器接收kpi数据，并通过kpi数据发送路径将kpi数据发送至人机交互界面，人机交互界面接收kpi数据并基于kpi数据生成kpi数据的图形显示。
119.以这样的方式，本实用新型的监控系统能够通过在不使用传感器的情况下获取关于抽油机的关键性能指标kpi数据，使得生产成本显著降低。
120.根据本实用新型的示例性实施例，人机交互界面包括输入装置和发送装置，输入装置接收用户的用于控制变频器的数据，发送装置通过控制数据发送路径将数据发送至数据收发器，数据收发器通过控制路径将数据发送至可编程逻辑控制器以控制变频器。
121.以这样的方式，本实用新型的监控系统能够通过人机交互界面接收并发送关于变频器的控制数据，使得能够以期望的方式控制变频器进而控制抽油机。
122.在本实用新型的实施例中，提供了监控装置和系统，其能够在无需传感器的情况下基于用于控制抽油机运行的变频器的运行数据识别抽油机的工作状态的技术方案，以至少解决油田中大量井使用大量传感器导致的高生产成本以及大量井的工作状况检测效率低的技术问题，实现了能够低成本且快速识别示功图及井状况的技术效果。
123.在本实用新型的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
124.在本实用新型所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元或模块的划分，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，例如多个单元或模块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。
125.另外，在本实用新型的各个实施例中的各功能单元或模块可以集成在一个处理单元或模块中，也可以是各个单元或模块单独物理存在，也可以两个或两个以上单元或模块集成在一个单元或模块中。
126.以上所述仅是本实用新型的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本实用新型原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本实用新型的保护范围。