基于M-BUS通信的泵站智能巡检系统研究
发布时间：2021-03-27 21:28
随着我国水利事业不断发展,泵站在水利调用、工业生产等方面的应用日益增长。目前对泵站运行状态的监测仍然处于人工巡检为主的半自动化状态,这种方式有明显的区域局限性,对泵站工作人员通勤也会造成不便且不能及时获取泵站信息。针对以上问题,本文设计了基于M-BUS总线通信的泵站智能巡检系统,该系统改变了常规的专人值守的工作模式,实现泵站运行状态的远程智能巡检工作,达到自动监测、故障报警、提前预测等功能。本文研究的泵站智能巡检系统以STM32单片机为主控制器,采用M-BUS总线作为泵站状态信息的传输总线。针对信息传输过程中受线路的损耗及外界干扰导致总线连接的设备减少、传输误码率高等问题,对M-BUS总线接口进行自适应改进;通过Multisim软件进行电路仿真并验证其电路的可行性,仿真结果显示改进的自适应电路提高总线传输的稳定性及传输效率。由于采集的信号易受外界干扰,波动性大,不易满足巡检系统的准确性需求。运用卡尔曼滤波算法对泵站检测系统搭建模型,通过卡尔曼滤波算法得到了运行时的状态最优估计值,仿真结果显示检测的信息经过卡尔曼滤波算法后,能有效的降噪、滤除杂波、得到最优值;对卡尔曼一步估计算法进行改进...
【文章来源】：华北水利水电大学河南省
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
泵站巡检系统架构图Fig.2-1Pumpingstationinspectionsystemarchitecture
华北水利水电大学硕士学位论文 为了验证卡尔曼滤波算法在泵站巡检系统中的作用，对传感器采集的状态和机组工作状态进行滤波处理和最优值估计。采用系统对工作的温度传感器进行巡检采样，获取工作的温度状态值，通过卡尔曼算法对监测值进行分析处理；在 MATLAB 软件中搭建模型并进行仿真实验，得仿真结果如图 2-8 所示。
图 2-8 滤波前测量值与滤波后最优估计值对比 Fig. 2-8 Comparison between measured values before filtering and optimal estimates after filtering 对仿真结果进行分析，系统直接采集的运行状态信息受干扰影响大，有明显的波动；经过卡尔曼算法处理过的状态值能较好的反映实际状态信息，与实际信息之间的误差较小，图 2-9 为测量误差分析图。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于ESP8266的智能灌溉监测系统[J]. 郭伏,温宗周. 微处理机. 2019(06)
[2]国内外区域水土资源匹配研究综述[J]. 刘晶,鲍振鑫,刘翠善,贺瑞敏,王婕,王国庆. 华北水利水电大学学报(自然科学版). 2019(06)
[3]基于ESP8266 WiFi模块的物联网数控直流电压源的设计[J]. 张琥石,林伟龙,邓日练,韦鸿深,杨发柱,陈洁,覃延帅,卢欣. 现代电子技术. 2019(20)
[4]基于WIFI的室内环境监测系统设计与实现[J]. 林开司,邢兵锁. 齐齐哈尔大学学报(自然科学版). 2019(05)
[5]小型灌溉泵站群监控管理系统设计与研究[J]. 刘洋,蔡守华,曹晓林. 中国农村水利水电. 2019(07)
[6]基于STM32与机智云的智能蜡疗机设计[J]. 郭中会,李松松,张宸宸,夏闻泽,李敏. 自动化仪表. 2019(05)
[7]改进的灰色预测模型在区域用水总量预测中的应用[J]. 刘呈玲,方红远,刘志辉. 华北水利水电大学学报(自然科学版). 2018(02)
[8]基于智能移动终端的热泵热水集中供应远程控制系统设计[J]. 李光明,黄莲花,林土淦,张浩雨. 装备制造技术. 2018(02)
[9]泵站综合自动化及其优化控制调节分析[J]. 孙衍,王龙飞,袁志波. 治淮. 2018(02)
[10]大型公共建筑能耗监测系统的设计研究[J]. 于秋红. 通讯世界. 2018(01)
硕士论文
[1]小型水泵机组状态监测保护装置研制[D]. 徐驰.扬州大学 2018
[2]水泵机组状态评价与参数预测方法的研究与实现[D]. 邢丹君.扬州大学 2018
[3]西电泵站自动化与信息管理系统的设计与实现[D]. 秦霞.扬州大学 2015
[4]水利自动化系统的设计与实现[D]. 林力.华南理工大学 2013
[5]泵站计算机自动化及远程监控系统的设计研究[D]. 邢晓明.山东大学 2012
[6]泵站综合自动化及其优化控制调节的研究[D]. 孙平安.扬州大学 2012
[7]泵站机组远程状态监测与分析平台研究与实现[D]. 邹红美.扬州大学 2011
[8]常熟泵站综合自动化监控技术研究[D]. 骆国强.扬州大学 2007
[9]现代大型泵站综合自动化系统的关键技术研究[D]. 朱鹰屏.湖南大学 2005
本文编号：3104260
【文章来源】：华北水利水电大学河南省
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
泵站巡检系统架构图Fig.2-1Pumpingstationinspectionsystemarchitecture
华北水利水电大学硕士学位论文 为了验证卡尔曼滤波算法在泵站巡检系统中的作用，对传感器采集的状态和机组工作状态进行滤波处理和最优值估计。采用系统对工作的温度传感器进行巡检采样，获取工作的温度状态值，通过卡尔曼算法对监测值进行分析处理；在 MATLAB 软件中搭建模型并进行仿真实验，得仿真结果如图 2-8 所示。
图 2-8 滤波前测量值与滤波后最优估计值对比 Fig. 2-8 Comparison between measured values before filtering and optimal estimates after filtering 对仿真结果进行分析，系统直接采集的运行状态信息受干扰影响大，有明显的波动；经过卡尔曼算法处理过的状态值能较好的反映实际状态信息，与实际信息之间的误差较小，图 2-9 为测量误差分析图。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于ESP8266的智能灌溉监测系统[J]. 郭伏,温宗周. 微处理机. 2019(06)
[2]国内外区域水土资源匹配研究综述[J]. 刘晶,鲍振鑫,刘翠善,贺瑞敏,王婕,王国庆. 华北水利水电大学学报(自然科学版). 2019(06)
[3]基于ESP8266 WiFi模块的物联网数控直流电压源的设计[J]. 张琥石,林伟龙,邓日练,韦鸿深,杨发柱,陈洁,覃延帅,卢欣. 现代电子技术. 2019(20)
[4]基于WIFI的室内环境监测系统设计与实现[J]. 林开司,邢兵锁. 齐齐哈尔大学学报(自然科学版). 2019(05)
[5]小型灌溉泵站群监控管理系统设计与研究[J]. 刘洋,蔡守华,曹晓林. 中国农村水利水电. 2019(07)
[6]基于STM32与机智云的智能蜡疗机设计[J]. 郭中会,李松松,张宸宸,夏闻泽,李敏. 自动化仪表. 2019(05)
[7]改进的灰色预测模型在区域用水总量预测中的应用[J]. 刘呈玲,方红远,刘志辉. 华北水利水电大学学报(自然科学版). 2018(02)
[8]基于智能移动终端的热泵热水集中供应远程控制系统设计[J]. 李光明,黄莲花,林土淦,张浩雨. 装备制造技术. 2018(02)
[9]泵站综合自动化及其优化控制调节分析[J]. 孙衍,王龙飞,袁志波. 治淮. 2018(02)
[10]大型公共建筑能耗监测系统的设计研究[J]. 于秋红. 通讯世界. 2018(01)
硕士论文
[1]小型水泵机组状态监测保护装置研制[D]. 徐驰.扬州大学 2018
[2]水泵机组状态评价与参数预测方法的研究与实现[D]. 邢丹君.扬州大学 2018
[3]西电泵站自动化与信息管理系统的设计与实现[D]. 秦霞.扬州大学 2015
[4]水利自动化系统的设计与实现[D]. 林力.华南理工大学 2013
[5]泵站计算机自动化及远程监控系统的设计研究[D]. 邢晓明.山东大学 2012
[6]泵站综合自动化及其优化控制调节的研究[D]. 孙平安.扬州大学 2012
[7]泵站机组远程状态监测与分析平台研究与实现[D]. 邹红美.扬州大学 2011
[8]常熟泵站综合自动化监控技术研究[D]. 骆国强.扬州大学 2007
[9]现代大型泵站综合自动化系统的关键技术研究[D]. 朱鹰屏.湖南大学 2005
本文编号：3104260
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