1.  前言

在工業(yè)生產(chǎn)和市政水務領域，離心泵有著廣泛的應用。離心泵在運行過程中，由于設備老化、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而發(fā)生。通過監(jiān)測設備的振動和溫度等物理量，可以感知設備的運行狀態(tài)，分析和評估離心泵的健康狀況，并對異常設備進行故障診斷和預測，以進行預測性維護工作，確保設備和人員的安全。

Azadeh 等人提出了一種基于支持向量機超參數(shù)優(yōu)化和人工神經(jīng)網(wǎng)絡的靈活算法來對泵的狀態(tài)進行分類。此外，研究結(jié)果表明，當支持向量分類器與遺傳算法和粒子群優(yōu)化相結(jié)合時，支持向量分類器的性能會得到改善。Orrù 等人介紹了一種簡單易行的機器學習模型，用于石油和天然氣行業(yè)離心泵的早期故障預測。他們在KNIME平臺上驗證了機器學習模型的學習能力，并成功識別和分類了潛在故障，確保了良好的預測準確性。KNIME是一款用于創(chuàng)建數(shù)據(jù)科學的開源軟件。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離心泵故障診斷方法。這些研究主要側(cè)重于對采集到的狀態(tài)數(shù)據(jù)進行特征提取，以達到對設備故障進行分類的目的。狀態(tài)數(shù)據(jù)的質(zhì)量往往決定了后期分類算法的效果，這一點不容忽視。此外，設備運行狀態(tài)信息的采集質(zhì)量直接影響到實際項目能否順利實施。

鑒于上述情況，本文重點研究和設計了離心泵運行狀態(tài)信息智能采集設備，并進一步提出了離心泵狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)，以實現(xiàn)對泵設備的實時監(jiān)測、健康評估、故障診斷和運行趨勢預測。

以下各節(jié)的結(jié)構(gòu)如下：第2節(jié)分析了本設計的應用場景；第3節(jié)介紹了本設計的細節(jié)。第4節(jié)進一步介紹擬議的總體框架。第5節(jié)介紹實驗和結(jié)果分析。.后，第6節(jié)介紹了結(jié)論和未來研究。

2.  離心泵運行故障及其特點

普通單級臥式離心泵的結(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：離心泵機組典型結(jié)構(gòu)圖

離心泵啟動后，泵軸將帶動葉輪高速旋轉(zhuǎn)，迫使葉片之間的預充液旋轉(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^[14]。在向外圓周移動的同時，葉輪中心會形成一個低壓區(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，隨著設備老化或液體異常，會出現(xiàn)一些機械和水力故障。這些故障形式如表1所示，主要包括松動故障、不平衡故障、不對中故障、軸承故障、汽蝕、水錘、流道異常等。這些故障形式都會導致泵振動發(fā)生變化。因此，可以設計一個傳感器和物聯(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，有效地進行信號采集、分析、特征提取和故障診斷，實現(xiàn)泵設備的數(shù)字化升級和泵機組的智能化運行維護。

表1：離心泵運行時經(jīng)常發(fā)生的故障類型

2.1  機械故障

2.1.1 軸承故障及特點

軸承是離心泵的重要部件，用于支撐轉(zhuǎn)子。由于潤滑不良、過載等原因，軸承會出現(xiàn)故障。滾動軸承部件上出現(xiàn)點蝕、剝落、磨損等特征，造成軸承損傷、振動和沖擊。隨著磨損的持續(xù)和加劇，往往伴隨著溫度的升高?？梢酝ㄟ^總振動值、窄帶頻率下的振動值以及反映沖擊特性的峰度系數(shù)來進行監(jiān)測和判斷。

2.1.2 不對中故障及特點

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，就會造成不對中，增加振動。從頻譜特征來看，它通常會導致兩倍（2x）于工作頻率的振幅變化。根據(jù)引起軸向、徑向或兩個方向同時發(fā)生振動變化的不對中、角度偏差或位移偏差的原因，可通過三軸傳感器兩個軸向的數(shù)據(jù)進行監(jiān)測和判斷。

2.1.3 不平衡故障及特點

由于加工或裝配錯誤、材料質(zhì)量分布不均或葉輪缺陷、運行過程中結(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，導致不平衡力。在不平衡力的激勵下，系統(tǒng)的振動響應會發(fā)生變化。不平衡引起的振動變化主要表現(xiàn)在工頻上，振幅隨轉(zhuǎn)速的變化而變化。

2.1.4 松動故障及特點

離心泵的松動故障一般表現(xiàn)為基礎松動和部件間配合不良引起的松動兩種類型。其中，基礎松動，如基礎螺絲松動，在振動特性上具有工頻分量突出、振動方向固定的特點。而裝配不良引起的松動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

離心泵在運行過程中，由于蝸殼堵塞、葉輪裝配不當?shù)仍?，離心泵的整體振動會增大，泵的效率會降低。振動信號的特點主要表現(xiàn)為振動信號中葉片通過頻率突出，振動強度隨著離心泵轉(zhuǎn)速的增加而明顯增大。

2.2.2 水錘故障及特點

由于離心泵的突然開啟和關閉或閥門的突然變化，泵體和周圍管路中的流量突然變化而引起的沖擊現(xiàn)象稱為水錘。輕微的水錘通常伴有短暫而微弱的振動和噪音。嚴重的水錘會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。當離心泵水錘故障發(fā)生時，表現(xiàn)為振動信號時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，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

汽蝕是離心泵的常見問題，會導致泵振動和噪聲增大、性能下降，并對泵零部件造成嚴重損壞。造成汽蝕的原因很多，但從振動響應的角度來看，無論是湍流、內(nèi)部回流還是其它原因造成的汽蝕，都會表現(xiàn)出沖擊振動響應。這種汽蝕故障的振動特征是連續(xù)的寬帶信號。在頻譜圖的底部，會出現(xiàn)相對于正常信號的整體抬升。通常，存在從300Hz（甚至更低）到頻帶上限的響應?？梢栽谛盘栔屑尤霂V波器，對于通帶中的信號（如500-2000 Hz），提取特征以確定是否發(fā)生汽蝕現(xiàn)象。

3.  智能采集設備

為實現(xiàn)離心泵智能診斷的目的，設計開發(fā)了安裝在離心泵上的數(shù)據(jù)采集設備，為系統(tǒng)功能的實現(xiàn)提供數(shù)據(jù)基礎，主要包括無線傳感器、有線傳感器和智能采集器。無線傳感器通過NB-IoT與云平臺數(shù)據(jù)層接口連接，形成無線應用方案。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4G通信將采集到的結(jié)果上傳到云服務器，形成有線應用方案。解決方案：根據(jù)被監(jiān)測泵的不同應用場景，可采用無線或有線傳感器完成數(shù)據(jù)采集。智能采集設備的系統(tǒng)拓撲圖如圖2所示。

圖2：智能采集設備的系統(tǒng)拓撲圖

3.1  無線傳感器

無線傳感器通過NB-IoT通信方式將數(shù)據(jù)傳輸?shù)椒掌?。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)設備維護的角度來看，傳感器需要有2年以上的使用壽命，然后在維護過程中更換電池。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芯片設計，集成了三軸振動和單通道溫度測量功能，可獲得更全面的信息來源。它支持 MQTT（消息隊列遙測傳輸）數(shù)據(jù)通信協(xié)議，邊緣計算功能支持數(shù)字積分、振動特征值、統(tǒng)計值計算功能，可根據(jù)設定的特征值閾值是否超標來決定是否傳輸完整的原始信號傳輸時間表。用于配置采集器的參數(shù)可從服務器發(fā)出，并支持OTA（Over The Air）遠程升級。無線傳感器的電路框圖如圖 3 所示。

圖3：無線傳感器電路框圖

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

3.2  有線傳感器和采集器

有線傳感器通過 IEPE（集成電子壓電）接口與采集器相連，模擬量通過采集器轉(zhuǎn)換為數(shù)字量，完成數(shù)字化并進行邊緣計算，實現(xiàn)信號特征提取。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)、實時地進行。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線傳感器相同的三軸MEMS傳感器芯片，以確保無線和有線方案采集振動信號時帶寬和測量精度的一致性。無線傳感器的模擬輸出通過標準接口連接到采集器。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，確保測量精度要求。采集器處理器采用高性能ARM（高級RISC機）處理器設計，配備嵌入式LINUX操作系統(tǒng)，以確保豐富的邊緣數(shù)據(jù)預處理能力。嵌入式程序支持OTA遠程升級。除保留振動測量接口外，采集器還可連接壓力和流量等過程量傳感器信號。

圖4：有線傳感器和采集器電路原理框圖

有線傳感器可實現(xiàn)連續(xù)數(shù)據(jù)采集，嵌入式軟件可輕松實現(xiàn)信號預處理、濾波、整合、特征值計算等功能，并可根據(jù)服務器的配置和閾值設置進行實時故障判斷。結(jié)合特征判斷，還能有效監(jiān)控偶發(fā)故障。

3.3  監(jiān)測與診斷

無線傳感器和采集器的嵌入式程序集成了基本算法庫，可進行濾波、積分、傅里葉變換等計算，提取主要振動特征指標，再根據(jù)特征指標的大小確定是否上傳完整的原始數(shù)據(jù)，降低對網(wǎng)絡傳輸帶寬的要求，提高對設備故障的實時監(jiān)測和診斷。

無線傳感器和采集器等數(shù)字化設備將振動特征參數(shù)和部分原始數(shù)據(jù)上傳至服務器。服務器軟件進行數(shù)據(jù)建模和分析，并根據(jù)離心泵不同的運行負荷和轉(zhuǎn)速劃分為多種工況，.終完成常見故障的自動識別和診斷，實現(xiàn)設備的智能化運行和維護。

4.  系統(tǒng)總體架構(gòu)

為了更好地在現(xiàn)實中應用，本文進一步提出了一種用于離心泵狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)。系統(tǒng)拓撲圖如圖5所示。它主要由四個主要部分組成：監(jiān)控對象層、邊緣設備層、平臺層和應用層。

圖5：系統(tǒng)拓撲圖

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

第二層是邊緣設備層，主要包括傳感器和采集器。通過這些傳感器和采集器，實現(xiàn)泵設備運行信息的數(shù)字化。數(shù)字化設備是泵的重要組成部分，完成了泵的智能化升級。在邊緣采集設備中，完成信號采集，并進行預處理，實現(xiàn)主要特征的邊緣計算和判斷，配合云平臺的數(shù)據(jù)模型，實現(xiàn)邊云協(xié)同，提高監(jiān)測診斷的實時性和可靠性。

第三層是平臺層，主要提供互聯(lián)網(wǎng)服務平臺，由云服務器和在其上運行的軟件組成。數(shù)據(jù)建模和算法改進可在服務器上完成。根據(jù)邊緣設備層采集的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)設備的運行狀態(tài)評估和故障診斷。隨著數(shù)據(jù)的不斷積累，平臺層可以實現(xiàn)報警閾值的大數(shù)據(jù)學習，并將學習結(jié)果和判斷標準發(fā)送給邊緣硬件設備。.后，通過應用層將云服務器的分析結(jié)果提供給終端用戶。

.后一層是應用層。云服務器為離心泵的監(jiān)測、評估、診斷和預測提供算法和計算能力，并將診斷結(jié)果與企業(yè)業(yè)務系統(tǒng)連接，形成離心泵健康管理和預測性維護系統(tǒng)。設備管理人員可通過網(wǎng)頁、移動終端等多種設備查看監(jiān)測對象的運行狀態(tài)，并根據(jù)監(jiān)測和診斷結(jié)果有針對性地安排維護和生產(chǎn)計劃。

5.  實驗測試和應用驗證

5.1  測試環(huán)境

為了驗證所設計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。在此基礎上建立了一個測試臺，如圖6所示。

圖6：離心泵故障診斷實驗裝置

無線傳感器和有線傳感器并排垂直安裝在泵的軸承箱上。分別通過無線傳感器、有線傳感器和采集器進行數(shù)據(jù)采集，完成了離心泵不平衡、不對中、松動、汽蝕、軸承磨損等故障的智能診斷測試驗證。對離心泵進行振動診斷實驗，實驗的離心泵包括NK、NKE、CR等格蘭富系列離心泵。本文以NKE泵的實驗為例，闡述了離心泵的故障診斷分析。實驗泵的主要參數(shù)如表2所示。實驗使用獨立開發(fā)的無線和有線三軸加速度傳感器進行。傳感器的靈敏度為200 mV/g。傳感器通過強力膠粘合固定在軸承箱的徑向方向上。

表2：實驗泵的主要參數(shù)

5.2  測試過程

為了更真實地模擬離心泵在現(xiàn)實中的各種故障，我們進行了不同的試驗。不同故障的詳細測試步驟如下：

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)動機電源，保持泵工作5分鐘 - 10分鐘。

步驟 4：記錄結(jié)果。

步驟 5：關閉泵驅(qū)動機電源。

步驟 6：對每種轉(zhuǎn)速重復2-5步驟3次。

步驟 7：更換另一只葉輪再次測試。

2）不對中故障

不對中包括平行不對中和角度不對中，圖7和圖8顯示了實際情況。

圖7：平行不對中

圖8：角度不對中

步驟 1：調(diào)整泵，使其在.佳狀態(tài)下工作。

步驟 2：將平行不對中調(diào)整為表3所示的水平。

表3：不對中故障的參數(shù)設置

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

3）松動故障

如圖9所示，四個角地腳螺栓定義為1、2、3和4。它們在測試前被擰緊了。在測試過程中，逐個松開螺栓，并記錄螺栓狀態(tài)和云結(jié)果（每次變化應保持5分鐘-10分鐘，以確保松動改變了泵的狀態(tài)）。

圖9：1、2、3和4表示泵基礎四個角上的地腳螺栓

泵轉(zhuǎn)速設置為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，實驗的磨損參數(shù)設置如表4所示。

表4：軸承外圈磨損量的參數(shù)設置

對其進行測試并遵循以下步驟：

步驟 1：在泵上安裝一個磨損的軸承。

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

步驟 3：接通泵驅(qū)動機電源，讓泵持續(xù)工作5分鐘-10分鐘。

步驟 4：記錄結(jié)果。

步驟 5：關閉泵驅(qū)動機電源。

步驟 6：對每種轉(zhuǎn)速重復上述3-5步驟3次。

步驟 7：更換另一個軸承再次測試。

5.3  測試結(jié)果與分析

測試中誤診、漏診和正確診斷的統(tǒng)計計算方法：

1）同時監(jiān)測傳感器三個軸向的振動幅值和故障指示指標值。

2）如果傳感器任一方向的總振動值超過設定的報警閾值，則必須有診斷結(jié)果。如果沒有診斷結(jié)果輸出，則屬于漏診。如果診斷結(jié)果與實際故障不一致，則屬于誤診。

3）果傳感器任一方向的總振動值未超過設定的報警值，則可省略診斷。

4）總振動值未超過報警閾值，但某一特性指標的變化觸發(fā)診斷邏輯。如果進行診斷，當診斷輸出結(jié)果與實際故障形式一致時，則認為診斷正確；如果輸出診斷結(jié)果與實際情況不符，則為誤診。

5）使用精度（P）、召回率（R）、錯誤率（ER）和準確率（A）作為性能指標來評價故障診斷結(jié)果。

P、R、ER 和 A 可通過以下公式計算得出：

公式（1）

公式（2）

公式（3）

公式（4）

在公式（1）-（4）中，術(shù)語 TP、FN、FP 和 TN 分別代表真陽性、假陰性、假陽性和真陰性，如表 5 所示。在實際檢驗統(tǒng)計中，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 之和即為測試樣本的數(shù)量。

表5：真實情況及診斷狀態(tài)表

根據(jù)上述原理，分別在1800 rpm、2400 rpm和3000 rpm 三種轉(zhuǎn)速下對不平衡故障和不對中故障進行了測試和記錄，統(tǒng)計結(jié)果如下。

如表 6 所示，對于不平衡故障，有線傳感器的診斷準確率和精度略低于無線傳感器，但診斷召回率高于無線傳感器。對于不對中故障，有線傳感器的診斷準確率、精度和召回率均高于無線傳感器。因為在實際應用中，為了滿足電池的功耗要求，無線傳感器的數(shù)據(jù)采集和上傳周期通常為30分鐘甚至更長。與有線傳感器相比，采集和上傳間隔時間更長，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)的準確性，并且可以將特征計算放在邊緣設備上，可以有效降低對網(wǎng)絡帶寬的要求，提高監(jiān)測的實時性。

表6：不平衡故障和不對中故障測試的統(tǒng)計記錄

用同樣的方法對松動故障、軸承故障、汽蝕等故障進行了測試，測試得到的自動診斷準確率、..和召回率如表7所示。在表7中，對于軸承故障和汽蝕故障，由于故障發(fā)生后持續(xù)時間較短，進行了停機操作，而無線傳感器的采集和傳輸機制有可能采集不到數(shù)據(jù)，所以沒有統(tǒng)計無線傳感器的測試結(jié)果。然而，測試也表明，如果在設備發(fā)生故障期間，通過無線傳感器采集故障數(shù)據(jù)，則可以進行正確的故障分類。

表7：實驗測試結(jié)果

實驗測試結(jié)果表明，所設計的傳感器和基于傳感器的離心泵監(jiān)測與診斷系統(tǒng)能夠有效采集設備運行過程中的動態(tài)振動數(shù)據(jù)。在軟件系統(tǒng)中提取了故障特征，并完成了特征指標的閾值自我學習。診斷系統(tǒng)可對松動故障、葉輪不平衡、轉(zhuǎn)子不對中、軸承磨損和汽蝕等故障做出正確判斷。對于有線傳感器，總體診斷準確率超過85.71%，診斷..超過90.20%，診斷召回率超過85.71%。無線傳感器的總體診斷準確率超過80.33%，診斷精度超過90.70%，診斷召回率超過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、準確率和召回率均高于無線傳感器。無線傳感器由于其電池和傳輸機制的限制，無法連續(xù)實時采集信號，導致無法有效監(jiān)測和判斷一些偶發(fā)性和突發(fā)性故障，性能較低。不過，無線傳感器方法對于隨時間惡化的故障仍然有效。它可以作為監(jiān)測設備運行狀態(tài)的一種有效而低成本的方法，同時，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象，研究并設計了無線傳感器、有線傳感器和采集器等數(shù)字設備，以及使用這些數(shù)字設備的離心泵監(jiān)測和診斷物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。針對常見故障形式進行了有針對性的測試和驗證。測試結(jié)果表明，所設計的傳感器和傳感器應用系統(tǒng)能夠很好地利用離心泵的故障機理，自動診斷設備故障。使用有線傳感器和采集器，診斷準確率超過85 %。作為一種低成本、易于實施的解決方案，無線傳感器也能很好地監(jiān)測漸進式故障。

本文的研究為工業(yè)企業(yè)的設備健康管理和數(shù)字化應用提供了一個可行的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)和一套實用工具。在今后的工作中，我們還將進一步完善離心泵的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷系統(tǒng)。

隨著應用的深入，連接到服務器的傳感器監(jiān)測數(shù)據(jù)會越來越多。這些數(shù)據(jù)可以在服務器上用于故障診斷機制模型的學習和優(yōu)化，提高故障特征數(shù)據(jù)的閾值判斷標準，提高現(xiàn)有方法的診斷精度。另一方面，也可用于設計未來由數(shù)據(jù)和機制驅(qū)動的混合智能診斷模型，以促進數(shù)字智能的應用。

本文來自網(wǎng)絡轉(zhuǎn)載