1.  前言

在工業(yè)生產(chǎn)和市政水務(wù)領(lǐng)域，離心泵有著廣泛的應(yīng)用。離心泵在運(yùn)行過(guò)程中，由于設(shè)備老化、環(huán)境影響等多種因素，經(jīng)常發(fā)生軸承磨損、葉輪不平衡等故障。這些故障通常隨著局部溫度的升高和泵的振動(dòng)而發(fā)生。通過(guò)監(jiān)測(cè)設(shè)備的振動(dòng)和溫度等物理量，可以感知設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，分析和評(píng)估離心泵的健康狀況，并對(duì)異常設(shè)備進(jìn)行故障診斷和預(yù)測(cè)，以進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)工作，確保設(shè)備和人員的安全。

Azadeh 等人提出了一種基于支持向量機(jī)超參數(shù)優(yōu)化和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的靈活算法來(lái)對(duì)泵的狀態(tài)進(jìn)行分類(lèi)。此外，研究結(jié)果表明，當(dāng)支持向量分類(lèi)器與遺傳算法和粒子群優(yōu)化相結(jié)合時(shí)，支持向量分類(lèi)器的性能會(huì)得到改善。Orrù 等人介紹了一種簡(jiǎn)單易行的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，用于石油和天然氣行業(yè)離心泵的早期故障預(yù)測(cè)。他們?cè)?span>KNIME平臺(tái)上驗(yàn)證了機(jī)器學(xué)習(xí)模型的學(xué)習(xí)能力，并成功識(shí)別和分類(lèi)了潛在故障，確保了良好的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。KNIME是一款用于創(chuàng)建數(shù)據(jù)科學(xué)的開(kāi)源軟件。Gon?alves等人提出了一種新的基于馬爾可夫參數(shù)的僅輸出診斷故障方法。此外，該方法還被應(yīng)用于診斷供水管網(wǎng)離心泵的早期汽蝕故障。Ahmad等人提出了一種基于信息量比率主成分分析的多級(jí)離心泵故障診斷方法。這些研究主要側(cè)重于對(duì)采集到的狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，以達(dá)到對(duì)設(shè)備故障進(jìn)行分類(lèi)的目的。狀態(tài)數(shù)據(jù)的質(zhì)量往往決定了后期分類(lèi)算法的效果，這一點(diǎn)不容忽視。此外，設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信息的采集質(zhì)量直接影響到實(shí)際項(xiàng)目能否順利實(shí)施。

鑒于上述情況，本文重點(diǎn)研究和設(shè)計(jì)了離心泵運(yùn)行狀態(tài)信息智能采集設(shè)備，并進(jìn)一步提出了離心泵狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)泵設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、健康評(píng)估、故障診斷和運(yùn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)。

以下各節(jié)的結(jié)構(gòu)如下：第2節(jié)分析了本設(shè)計(jì)的應(yīng)用場(chǎng)景；第3節(jié)介紹了本設(shè)計(jì)的細(xì)節(jié)。第4節(jié)進(jìn)一步介紹擬議的總體框架。第5節(jié)介紹實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析。.后，第6節(jié)介紹了結(jié)論和未來(lái)研究。

2.  離心泵運(yùn)行故障及其特點(diǎn)

普通單級(jí)臥式離心泵的結(jié)構(gòu)如圖1所示。它主要由底座、軸承、泵體、泵蓋、泵軸、葉輪、密封環(huán)、擋水環(huán)和填料函組成。

圖1：離心泵機(jī)組典型結(jié)構(gòu)圖

離心泵啟動(dòng)后，泵軸將帶動(dòng)葉輪高速旋轉(zhuǎn)，迫使葉片之間的預(yù)充液旋轉(zhuǎn)。在慣性離心力的作用下，液體從葉輪（吸入口）中心向外圓周徑向移動(dòng)^[14]。在向外圓周移動(dòng)的同時(shí)，葉輪中心會(huì)形成一個(gè)低壓區(qū)，使液體被吸入葉輪中心。依靠葉輪的連續(xù)旋轉(zhuǎn)，液體被不斷地吸入和排出。由于離心泵的結(jié)構(gòu)和工作原理，隨著設(shè)備老化或液體異常，會(huì)出現(xiàn)一些機(jī)械和水力故障。這些故障形式如表1所示，主要包括松動(dòng)故障、不平衡故障、不對(duì)中故障、軸承故障、汽蝕、水錘、流道異常等。這些故障形式都會(huì)導(dǎo)致泵振動(dòng)發(fā)生變化。因此，可以設(shè)計(jì)一個(gè)傳感器和物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，形成智能泵的數(shù)字化單元和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，有效地進(jìn)行信號(hào)采集、分析、特征提取和故障診斷，實(shí)現(xiàn)泵設(shè)備的數(shù)字化升級(jí)和泵機(jī)組的智能化運(yùn)行維護(hù)。

表1：離心泵運(yùn)行時(shí)經(jīng)常發(fā)生的故障類(lèi)型

2.1  機(jī)械故障

2.1.1 軸承故障及特點(diǎn)

軸承是離心泵的重要部件，用于支撐轉(zhuǎn)子。由于潤(rùn)滑不良、過(guò)載等原因，軸承會(huì)出現(xiàn)故障。滾動(dòng)軸承部件上出現(xiàn)點(diǎn)蝕、剝落、磨損等特征，造成軸承損傷、振動(dòng)和沖擊。隨著磨損的持續(xù)和加劇，往往伴隨著溫度的升高?？梢酝ㄟ^(guò)總振動(dòng)值、窄帶頻率下的振動(dòng)值以及反映沖擊特性的峰度系數(shù)來(lái)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和判斷。

2.1.2 不對(duì)中故障及特點(diǎn)

如果離心泵聯(lián)軸器兩端的軸中心線存在位移或角度偏差，就會(huì)造成不對(duì)中，增加振動(dòng)。從頻譜特征來(lái)看，它通常會(huì)導(dǎo)致兩倍（2x）于工作頻率的振幅變化。根據(jù)引起軸向、徑向或兩個(gè)方向同時(shí)發(fā)生振動(dòng)變化的不對(duì)中、角度偏差或位移偏差的原因，可通過(guò)三軸傳感器兩個(gè)軸向的數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和判斷。

2.1.3 不平衡故障及特點(diǎn)

由于加工或裝配錯(cuò)誤、材料質(zhì)量分布不均或葉輪缺陷、運(yùn)行過(guò)程中結(jié)垢或堵塞等原因，離心泵的旋轉(zhuǎn)部件產(chǎn)生偏心或不平衡質(zhì)量，導(dǎo)致不平衡力。在不平衡力的激勵(lì)下，系統(tǒng)的振動(dòng)響應(yīng)會(huì)發(fā)生變化。不平衡引起的振動(dòng)變化主要表現(xiàn)在工頻上，振幅隨轉(zhuǎn)速的變化而變化。

2.1.4 松動(dòng)故障及特點(diǎn)

離心泵的松動(dòng)故障一般表現(xiàn)為基礎(chǔ)松動(dòng)和部件間配合不良引起的松動(dòng)兩種類(lèi)型。其中，基礎(chǔ)松動(dòng)，如基礎(chǔ)螺絲松動(dòng)，在振動(dòng)特性上具有工頻分量突出、振動(dòng)方向固定的特點(diǎn)。而裝配不良引起的松動(dòng)往往具有工頻和高次諧波疊加的頻譜特性

2.2  水力故障

2.2.1 流道異常及特點(diǎn)

離心泵在運(yùn)行過(guò)程中，由于蝸殼堵塞、葉輪裝配不當(dāng)?shù)仍?，離心泵的整體振動(dòng)會(huì)增大，泵的效率會(huì)降低。振動(dòng)信號(hào)的特點(diǎn)主要表現(xiàn)為振動(dòng)信號(hào)中葉片通過(guò)頻率突出，振動(dòng)強(qiáng)度隨著離心泵轉(zhuǎn)速的增加而明顯增大。

2.2.2 水錘故障及特點(diǎn)

由于離心泵的突然開(kāi)啟和關(guān)閉或閥門(mén)的突然變化，泵體和周?chē)苈分械牧髁客蝗蛔兓鸬臎_擊現(xiàn)象稱(chēng)為水錘。輕微的水錘通常伴有短暫而微弱的振動(dòng)和噪音。嚴(yán)重的水錘會(huì)使泵體或管道中的壓力比正常情況高出數(shù)百倍，造成離心泵零部件損壞或管道爆裂等。當(dāng)離心泵水錘故障發(fā)生時(shí)，表現(xiàn)為振動(dòng)信號(hào)時(shí)域波形的振幅急劇增大，然后迅速減小。這是一種典型的沖擊信號(hào)，高頻部分的振幅在頻域中更為突出。

2.2.3 汽蝕故障及特點(diǎn)

汽蝕是離心泵的常見(jiàn)問(wèn)題，會(huì)導(dǎo)致泵振動(dòng)和噪聲增大、性能下降，并對(duì)泵零部件造成嚴(yán)重?fù)p壞。造成汽蝕的原因很多，但從振動(dòng)響應(yīng)的角度來(lái)看，無(wú)論是湍流、內(nèi)部回流還是其它原因造成的汽蝕，都會(huì)表現(xiàn)出沖擊振動(dòng)響應(yīng)。這種汽蝕故障的振動(dòng)特征是連續(xù)的寬帶信號(hào)。在頻譜圖的底部，會(huì)出現(xiàn)相對(duì)于正常信號(hào)的整體抬升。通常，存在從300Hz（甚至更低）到頻帶上限的響應(yīng)?？梢栽谛盘?hào)中加入帶通濾波器，對(duì)于通帶中的信號(hào)（如500-2000 Hz），提取特征以確定是否發(fā)生汽蝕現(xiàn)象。

3.  智能采集設(shè)備

為實(shí)現(xiàn)離心泵智能診斷的目的，設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了安裝在離心泵上的數(shù)據(jù)采集設(shè)備，為系統(tǒng)功能的實(shí)現(xiàn)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，主要包括無(wú)線傳感器、有線傳感器和智能采集器。無(wú)線傳感器通過(guò)NB-IoT與云平臺(tái)數(shù)據(jù)層接口連接，形成無(wú)線應(yīng)用方案。有線傳感器結(jié)果連接到數(shù)據(jù)采集器，數(shù)據(jù)采集器通過(guò)4G通信將采集到的結(jié)果上傳到云服務(wù)器，形成有線應(yīng)用方案。解決方案：根據(jù)被監(jiān)測(cè)泵的不同應(yīng)用場(chǎng)景，可采用無(wú)線或有線傳感器完成數(shù)據(jù)采集。智能采集設(shè)備的系統(tǒng)拓?fù)鋱D如圖2所示。

圖2：智能采集設(shè)備的系統(tǒng)拓?fù)鋱D

3.1  無(wú)線傳感器

無(wú)線傳感器通過(guò)NB-IoT通信方式將數(shù)據(jù)傳輸?shù)椒?wù)器。但由于采用電池供電，采集和傳輸都需要消耗電能，影響電池壽命。從工業(yè)設(shè)備維護(hù)的角度來(lái)看，傳感器需要有2年以上的使用壽命，然后在維護(hù)過(guò)程中更換電池。數(shù)據(jù)傳輸采用間隔采集傳輸方式，在額定條件下每半小時(shí)傳輸一組數(shù)據(jù)，以保證電池的使用壽命。傳感器采用MEMS芯片設(shè)計(jì)，集成了三軸振動(dòng)和單通道溫度測(cè)量功能，可獲得更全面的信息來(lái)源。它支持 MQTT（消息隊(duì)列遙測(cè)傳輸）數(shù)據(jù)通信協(xié)議，邊緣計(jì)算功能支持?jǐn)?shù)字積分、振動(dòng)特征值、統(tǒng)計(jì)值計(jì)算功能，可根據(jù)設(shè)定的特征值閾值是否超標(biāo)來(lái)決定是否傳輸完整的原始信號(hào)傳輸時(shí)間表。用于配置采集器的參數(shù)可從服務(wù)器發(fā)出，并支持OTA（Over The Air）遠(yuǎn)程升級(jí)。無(wú)線傳感器的電路框圖如圖 3 所示。

圖3：無(wú)線傳感器電路框圖

由于無(wú)線傳感器采用電池供電，需要間隔采集和傳輸數(shù)據(jù)，這種工作機(jī)制使得無(wú)線傳感器解決方案的診斷功能受到限制。一些偶發(fā)性的設(shè)備故障無(wú)法得到有效的監(jiān)測(cè)和判斷，如離心泵的水錘故障，但對(duì)于逐漸惡化的設(shè)備故障，如不平衡、軸承磨損等，仍然可以有效監(jiān)測(cè)和診斷。

3.2  有線傳感器和采集器

有線傳感器通過(guò) IEPE（集成電子壓電）接口與采集器相連，模擬量通過(guò)采集器轉(zhuǎn)換為數(shù)字量，完成數(shù)字化并進(jìn)行邊緣計(jì)算，實(shí)現(xiàn)信號(hào)特征提取。由于采用外部供電的工作模式，數(shù)據(jù)采集和處理可以連續(xù)、實(shí)時(shí)地進(jìn)行。有線傳感器和采集器電路原理框圖如圖4所示。有線傳感器使用與無(wú)線傳感器相同的三軸MEMS傳感器芯片，以確保無(wú)線和有線方案采集振動(dòng)信號(hào)時(shí)帶寬和測(cè)量精度的一致性。無(wú)線傳感器的模擬輸出通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)接口連接到采集器。采集器采用220 V交流電源，具有4G、WIFI、RJ45、RS485 等數(shù)據(jù)接口，數(shù)據(jù)通信功能豐富。采用24位AD轉(zhuǎn)換器，確保測(cè)量精度要求。采集器處理器采用高性能ARM（高級(jí)RISC機(jī)）處理器設(shè)計(jì)，配備嵌入式LINUX操作系統(tǒng)，以確保豐富的邊緣數(shù)據(jù)預(yù)處理能力。嵌入式程序支持OTA遠(yuǎn)程升級(jí)。除保留振動(dòng)測(cè)量接口外，采集器還可連接壓力和流量等過(guò)程量傳感器信號(hào)。

圖4：有線傳感器和采集器電路原理框圖

有線傳感器可實(shí)現(xiàn)連續(xù)數(shù)據(jù)采集，嵌入式軟件可輕松實(shí)現(xiàn)信號(hào)預(yù)處理、濾波、整合、特征值計(jì)算等功能，并可根據(jù)服務(wù)器的配置和閾值設(shè)置進(jìn)行實(shí)時(shí)故障判斷。結(jié)合特征判斷，還能有效監(jiān)控偶發(fā)故障。

3.3  監(jiān)測(cè)與診斷

無(wú)線傳感器和采集器的嵌入式程序集成了基本算法庫(kù)，可進(jìn)行濾波、積分、傅里葉變換等計(jì)算，提取主要振動(dòng)特征指標(biāo)，再根據(jù)特征指標(biāo)的大小確定是否上傳完整的原始數(shù)據(jù)，降低對(duì)網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬的要求，提高對(duì)設(shè)備故障的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和診斷。

無(wú)線傳感器和采集器等數(shù)字化設(shè)備將振動(dòng)特征參數(shù)和部分原始數(shù)據(jù)上傳至服務(wù)器。服務(wù)器軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)建模和分析，并根據(jù)離心泵不同的運(yùn)行負(fù)荷和轉(zhuǎn)速劃分為多種工況，.終完成常見(jiàn)故障的自動(dòng)識(shí)別和診斷，實(shí)現(xiàn)設(shè)備的智能化運(yùn)行和維護(hù)。

4.  系統(tǒng)總體架構(gòu)

為了更好地在現(xiàn)實(shí)中應(yīng)用，本文進(jìn)一步提出了一種用于離心泵狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)。系統(tǒng)拓?fù)鋱D如圖5所示。它主要由四個(gè)主要部分組成：監(jiān)控對(duì)象層、邊緣設(shè)備層、平臺(tái)層和應(yīng)用層。

圖5：系統(tǒng)拓?fù)鋱D

..層是監(jiān)控對(duì)象，即我們需要監(jiān)控的設(shè)備。在本文中，它是離心泵裝置。

第二層是邊緣設(shè)備層，主要包括傳感器和采集器。通過(guò)這些傳感器和采集器，實(shí)現(xiàn)泵設(shè)備運(yùn)行信息的數(shù)字化。數(shù)字化設(shè)備是泵的重要組成部分，完成了泵的智能化升級(jí)。在邊緣采集設(shè)備中，完成信號(hào)采集，并進(jìn)行預(yù)處理，實(shí)現(xiàn)主要特征的邊緣計(jì)算和判斷，配合云平臺(tái)的數(shù)據(jù)模型，實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同，提高監(jiān)測(cè)診斷的實(shí)時(shí)性和可靠性。

第三層是平臺(tái)層，主要提供互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺(tái)，由云服務(wù)器和在其上運(yùn)行的軟件組成。數(shù)據(jù)建模和算法改進(jìn)可在服務(wù)器上完成。根據(jù)邊緣設(shè)備層采集的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估和故障診斷。隨著數(shù)據(jù)的不斷積累，平臺(tái)層可以實(shí)現(xiàn)報(bào)警閾值的大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，并將學(xué)習(xí)結(jié)果和判斷標(biāo)準(zhǔn)發(fā)送給邊緣硬件設(shè)備。.后，通過(guò)應(yīng)用層將云服務(wù)器的分析結(jié)果提供給終端用戶(hù)。

.后一層是應(yīng)用層。云服務(wù)器為離心泵的監(jiān)測(cè)、評(píng)估、診斷和預(yù)測(cè)提供算法和計(jì)算能力，并將診斷結(jié)果與企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)連接，形成離心泵健康管理和預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)。設(shè)備管理人員可通過(guò)網(wǎng)頁(yè)、移動(dòng)終端等多種設(shè)備查看監(jiān)測(cè)對(duì)象的運(yùn)行狀態(tài)，并根據(jù)監(jiān)測(cè)和診斷結(jié)果有針對(duì)性地安排維護(hù)和生產(chǎn)計(jì)劃。

5.  實(shí)驗(yàn)測(cè)試和應(yīng)用驗(yàn)證

5.1  測(cè)試環(huán)境

為了驗(yàn)證所設(shè)計(jì)的傳感器在泵智能診斷系統(tǒng)中的可用性，選擇了格蘭富生產(chǎn)的具有典型泵結(jié)構(gòu)的離心泵。在此基礎(chǔ)上建立了一個(gè)測(cè)試臺(tái)，如圖6所示。

圖6：離心泵故障診斷實(shí)驗(yàn)裝置

無(wú)線傳感器和有線傳感器并排垂直安裝在泵的軸承箱上。分別通過(guò)無(wú)線傳感器、有線傳感器和采集器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，完成了離心泵不平衡、不對(duì)中、松動(dòng)、汽蝕、軸承磨損等故障的智能診斷測(cè)試驗(yàn)證。對(duì)離心泵進(jìn)行振動(dòng)診斷實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)的離心泵包括NK、NKE、CR等格蘭富系列離心泵。本文以NKE泵的實(shí)驗(yàn)為例，闡述了離心泵的故障診斷分析。實(shí)驗(yàn)泵的主要參數(shù)如表2所示。實(shí)驗(yàn)使用獨(dú)立開(kāi)發(fā)的無(wú)線和有線三軸加速度傳感器進(jìn)行。傳感器的靈敏度為200 mV/g。傳感器通過(guò)強(qiáng)力膠粘合固定在軸承箱的徑向方向上。

表2：實(shí)驗(yàn)泵的主要參數(shù)

5.2  測(cè)試過(guò)程

為了更真實(shí)地模擬離心泵在現(xiàn)實(shí)中的各種故障，我們進(jìn)行了不同的試驗(yàn)。不同故障的詳細(xì)測(cè)試步驟如下：

1）不平衡故障

在工廠制作了3只不同不平衡度的葉輪，不平衡度分別為11 g、15 g和20 g。

步驟 1：將不平衡葉輪安裝到軸上。

步驟 2：將泵的轉(zhuǎn)速設(shè)定為1800 r/min、2400 r/min或3000 r/min（分別為額定轉(zhuǎn)速的 60%、80%、....）。

步驟 3：接通泵驅(qū)動(dòng)機(jī)電源，保持泵工作5分鐘 - 10分鐘。

步驟 4：記錄結(jié)果。

步驟 5：關(guān)閉泵驅(qū)動(dòng)機(jī)電源。

步驟 6：對(duì)每種轉(zhuǎn)速重復(fù)2-5步驟3次。

步驟 7：更換另一只葉輪再次測(cè)試。

2）不對(duì)中故障

不對(duì)中包括平行不對(duì)中和角度不對(duì)中，圖7和圖8顯示了實(shí)際情況。

圖7：平行不對(duì)中

圖8：角度不對(duì)中

步驟 1：調(diào)整泵，使其在.佳狀態(tài)下工作。

步驟 2：將平行不對(duì)中調(diào)整為表3所示的水平。

表3：不對(duì)中故障的參數(shù)設(shè)置

在平行不對(duì)中或角度不對(duì)中的相同參數(shù)下，以 1800 r/min、2400 r/min和3000 r/min 三種不同速度運(yùn)行 5分鐘-10 分鐘。

3）松動(dòng)故障

如圖9所示，四個(gè)角地腳螺栓定義為1、2、3和4。它們?cè)跍y(cè)試前被擰緊了。在測(cè)試過(guò)程中，逐個(gè)松開(kāi)螺栓，并記錄螺栓狀態(tài)和云結(jié)果（每次變化應(yīng)保持5分鐘-10分鐘，以確保松動(dòng)改變了泵的狀態(tài)）。

圖9：1、2、3和4表示泵基礎(chǔ)四個(gè)角上的地腳螺栓

泵轉(zhuǎn)速設(shè)置為1800 rpm、2400 rpm、3000 rpm。

4）軸承故障

離心泵中軸承的外殼被人為磨損到不同程度，實(shí)驗(yàn)的磨損參數(shù)設(shè)置如表4所示。

表4：軸承外圈磨損量的參數(shù)設(shè)置

對(duì)其進(jìn)行測(cè)試并遵循以下步驟：

步驟 1：在泵上安裝一個(gè)磨損的軸承。

步驟 2：將泵轉(zhuǎn)速設(shè)定為1800 r/min、2400 r/min或3000 r/min。

步驟 3：接通泵驅(qū)動(dòng)機(jī)電源，讓泵持續(xù)工作5分鐘-10分鐘。

步驟 4：記錄結(jié)果。

步驟 5：關(guān)閉泵驅(qū)動(dòng)機(jī)電源。

步驟 6：對(duì)每種轉(zhuǎn)速重復(fù)上述3-5步驟3次。

步驟 7：更換另一個(gè)軸承再次測(cè)試。

5.3  測(cè)試結(jié)果與分析

測(cè)試中誤診、漏診和正確診斷的統(tǒng)計(jì)計(jì)算方法：

1）同時(shí)監(jiān)測(cè)傳感器三個(gè)軸向的振動(dòng)幅值和故障指示指標(biāo)值。

2）如果傳感器任一方向的總振動(dòng)值超過(guò)設(shè)定的報(bào)警閾值，則必須有診斷結(jié)果。如果沒(méi)有診斷結(jié)果輸出，則屬于漏診。如果診斷結(jié)果與實(shí)際故障不一致，則屬于誤診。

3）果傳感器任一方向的總振動(dòng)值未超過(guò)設(shè)定的報(bào)警值，則可省略診斷。

4）總振動(dòng)值未超過(guò)報(bào)警閾值，但某一特性指標(biāo)的變化觸發(fā)診斷邏輯。如果進(jìn)行診斷，當(dāng)診斷輸出結(jié)果與實(shí)際故障形式一致時(shí)，則認(rèn)為診斷正確；如果輸出診斷結(jié)果與實(shí)際情況不符，則為誤診。

5）使用精度（P）、召回率（R）、錯(cuò)誤率（ER）和準(zhǔn)確率（A）作為性能指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)故障診斷結(jié)果。

P、R、ER 和 A 可通過(guò)以下公式計(jì)算得出：

公式（1）

公式（2）

公式（3）

公式（4）

在公式（1）-（4）中，術(shù)語(yǔ) TP、FN、FP 和 TN 分別代表真陽(yáng)性、假陰性、假陽(yáng)性和真陰性，如表 5 所示。在實(shí)際檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)中，TP 的值是正確診斷的次數(shù)，FP 的值是誤診的次數(shù)，FN 的值是漏診的次數(shù)。TP、TN、FN 和 FP 之和即為測(cè)試樣本的數(shù)量。

表5：真實(shí)情況及診斷狀態(tài)表

根據(jù)上述原理，分別在1800 rpm、2400 rpm和3000 rpm 三種轉(zhuǎn)速下對(duì)不平衡故障和不對(duì)中故障進(jìn)行了測(cè)試和記錄，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如下。

如表 6 所示，對(duì)于不平衡故障，有線傳感器的診斷準(zhǔn)確率和精度略低于無(wú)線傳感器，但診斷召回率高于無(wú)線傳感器。對(duì)于不對(duì)中故障，有線傳感器的診斷準(zhǔn)確率、精度和召回率均高于無(wú)線傳感器。因?yàn)樵趯?shí)際應(yīng)用中，為了滿(mǎn)足電池的功耗要求，無(wú)線傳感器的數(shù)據(jù)采集和上傳周期通常為30分鐘甚至更長(zhǎng)。與有線傳感器相比，采集和上傳間隔時(shí)間更長(zhǎng)，容易造成漏診或誤診。而有線方式可以連續(xù)采樣和傳輸，保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，并且可以將特征計(jì)算放在邊緣設(shè)備上，可以有效降低對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬的要求，提高監(jiān)測(cè)的實(shí)時(shí)性。

表6：不平衡故障和不對(duì)中故障測(cè)試的統(tǒng)計(jì)記錄

用同樣的方法對(duì)松動(dòng)故障、軸承故障、汽蝕等故障進(jìn)行了測(cè)試，測(cè)試得到的自動(dòng)診斷準(zhǔn)確率、..和召回率如表7所示。在表7中，對(duì)于軸承故障和汽蝕故障，由于故障發(fā)生后持續(xù)時(shí)間較短，進(jìn)行了停機(jī)操作，而無(wú)線傳感器的采集和傳輸機(jī)制有可能采集不到數(shù)據(jù)，所以沒(méi)有統(tǒng)計(jì)無(wú)線傳感器的測(cè)試結(jié)果。然而，測(cè)試也表明，如果在設(shè)備發(fā)生故障期間，通過(guò)無(wú)線傳感器采集故障數(shù)據(jù)，則可以進(jìn)行正確的故障分類(lèi)。

表7：實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果

實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)的傳感器和基于傳感器的離心泵監(jiān)測(cè)與診斷系統(tǒng)能夠有效采集設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中的動(dòng)態(tài)振動(dòng)數(shù)據(jù)。在軟件系統(tǒng)中提取了故障特征，并完成了特征指標(biāo)的閾值自我學(xué)習(xí)。診斷系統(tǒng)可對(duì)松動(dòng)故障、葉輪不平衡、轉(zhuǎn)子不對(duì)中、軸承磨損和汽蝕等故障做出正確判斷。對(duì)于有線傳感器，總體診斷準(zhǔn)確率超過(guò)85.71%，診斷..超過(guò)90.20%，診斷召回率超過(guò)85.71%。無(wú)線傳感器的總體診斷準(zhǔn)確率超過(guò)80.33%，診斷精度超過(guò)90.70%，診斷召回率超過(guò)83.13%。

此外，除不平衡故障外，有線傳感器和采集器的采集方法在各種故障中的診斷精度、準(zhǔn)確率和召回率均高于無(wú)線傳感器。無(wú)線傳感器由于其電池和傳輸機(jī)制的限制，無(wú)法連續(xù)實(shí)時(shí)采集信號(hào)，導(dǎo)致無(wú)法有效監(jiān)測(cè)和判斷一些偶發(fā)性和突發(fā)性故障，性能較低。不過(guò)，無(wú)線傳感器方法對(duì)于隨時(shí)間惡化的故障仍然有效。它可以作為監(jiān)測(cè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的一種有效而低成本的方法，同時(shí)，安裝也比有線方法更方便。

6.  結(jié)論

本文以離心泵為研究對(duì)象，研究并設(shè)計(jì)了無(wú)線傳感器、有線傳感器和采集器等數(shù)字設(shè)備，以及使用這些數(shù)字設(shè)備的離心泵監(jiān)測(cè)和診斷物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。針對(duì)常見(jiàn)故障形式進(jìn)行了有針對(duì)性的測(cè)試和驗(yàn)證。測(cè)試結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)的傳感器和傳感器應(yīng)用系統(tǒng)能夠很好地利用離心泵的故障機(jī)理，自動(dòng)診斷設(shè)備故障。使用有線傳感器和采集器，診斷準(zhǔn)確率超過(guò)85 %。作為一種低成本、易于實(shí)施的解決方案，無(wú)線傳感器也能很好地監(jiān)測(cè)漸進(jìn)式故障。

本文的研究為工業(yè)企業(yè)的設(shè)備健康管理和數(shù)字化應(yīng)用提供了一個(gè)可行的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)和一套實(shí)用工具。在今后的工作中，我們還將進(jìn)一步完善離心泵的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷系統(tǒng)。

隨著應(yīng)用的深入，連接到服務(wù)器的傳感器監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)會(huì)越來(lái)越多。這些數(shù)據(jù)可以在服務(wù)器上用于故障診斷機(jī)制模型的學(xué)習(xí)和優(yōu)化，提高故障特征數(shù)據(jù)的閾值判斷標(biāo)準(zhǔn)，提高現(xiàn)有方法的診斷精度。另一方面，也可用于設(shè)計(jì)未來(lái)由數(shù)據(jù)和機(jī)制驅(qū)動(dòng)的混合智能診斷模型，以促進(jìn)數(shù)字智能的應(yīng)用。

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