1.  前言

在工业生产和市政水务领域，离心泵有着广泛的应用。离心泵在运行过程中，由于设备老化、环境影响等多种因素，经常发生轴承磨损、叶轮不平衡等故障。这些故障通常随着局部温度的升高和泵的振动而发生。通过监测设备的振动和温度等物理量，可以感知设备的运行状态，分析和评估离心泵的健康状况，并对异常设备进行故障诊断和预测，以进行预测性维护工作，确保设备和人员的安全。

Azadeh 等人提出了一种基于支持向量机超参数优化和人工神经网络的灵活算法来对泵的状态进行分类。此外，研究结果表明，当支持向量分类器与遗传算法和粒子群优化相结合时，支持向量分类器的性能会得到改善。Orrù 等人介绍了一种简单易行的机器学习模型，用于石油和天然气行业离心泵的早期故障预测。他们在KNIME平台上验证了机器学习模型的学习能力，并成功识别和分类了潜在故障，确保了良好的预测准确性。KNIME是一款用于创建数据科学的开源软件。Gonçalves等人提出了一种新的基于马尔可夫参数的仅输出诊断故障方法。此外，该方法还被应用于诊断供水管网离心泵的早期汽蚀故障。Ahmad等人提出了一种基于信息量比率主成分分析的多级离心泵故障诊断方法。这些研究主要侧重于对采集到的状态数据进行特征提取，以达到对设备故障进行分类的目的。状态数据的质量往往决定了后期分类算法的效果，这一点不容忽视。此外，设备运行状态信息的采集质量直接影响到实际项目能否顺利实施。

鉴于上述情况，本文重点研究和设计了离心泵运行状态信息智能采集设备，并进一步提出了离心泵状态监测和故障诊断的物联网系统架构，以实现对泵设备的实时监测、健康评估、故障诊断和运行趋势预测。

以下各节的结构如下：第2节分析了本设计的应用场景；第3节介绍了本设计的细节。第4节进一步介绍拟议的总体框架。第5节介绍实验和结果分析。.后，第6节介绍了结论和未来研究。

2.  离心泵运行故障及其特点

普通单级卧式离心泵的结构如图1所示。它主要由底座、轴承、泵体、泵盖、泵轴、叶轮、密封环、挡水环和填料函组成。

图1：离心泵机组典型结构图

离心泵启动后，泵轴将带动叶轮高速旋转，迫使叶片之间的预充液旋转。在惯性离心力的作用下，液体从叶轮（吸入口）中心向外圆周径向移动^[14]。在向外圆周移动的同时，叶轮中心会形成一个低压区，使液体被吸入叶轮中心。依靠叶轮的连续旋转，液体被不断地吸入和排出。由于离心泵的结构和工作原理，随着设备老化或液体异常，会出现一些机械和水力故障。这些故障形式如表1所示，主要包括松动故障、不平衡故障、不对中故障、轴承故障、汽蚀、水锤、流道异常等。这些故障形式都会导致泵振动发生变化。因此，可以设计一个传感器和物联网系统，形成智能泵的数字化单元和工业互联网平台，有效地进行信号采集、分析、特征提取和故障诊断，实现泵设备的数字化升级和泵机组的智能化运行维护。

表1：离心泵运行时经常发生的故障类型

2.1  机械故障

2.1.1 轴承故障及特点

轴承是离心泵的重要部件，用于支撑转子。由于润滑不良、过载等原因，轴承会出现故障。滚动轴承部件上出现点蚀、剥落、磨损等特征，造成轴承损伤、振动和冲击。随着磨损的持续和加剧，往往伴随着温度的升高。可以通过总振动值、窄带频率下的振动值以及反映冲击特性的峰度系数来进行监测和判断。

2.1.2 不对中故障及特点

如果离心泵联轴器两端的轴中心线存在位移或角度偏差，就会造成不对中，增加振动。从频谱特征来看，它通常会导致两倍（2x）于工作频率的振幅变化。根据引起轴向、径向或两个方向同时发生振动变化的不对中、角度偏差或位移偏差的原因，可通过三轴传感器两个轴向的数据进行监测和判断。

2.1.3 不平衡故障及特点

由于加工或装配错误、材料质量分布不均或叶轮缺陷、运行过程中结垢或堵塞等原因，离心泵的旋转部件产生偏心或不平衡质量，导致不平衡力。在不平衡力的激励下，系统的振动响应会发生变化。不平衡引起的振动变化主要表现在工频上，振幅随转速的变化而变化。

2.1.4 松动故障及特点

离心泵的松动故障一般表现为基础松动和部件间配合不良引起的松动两种类型。其中，基础松动，如基础螺丝松动，在振动特性上具有工频分量突出、振动方向固定的特点。而装配不良引起的松动往往具有工频和高次谐波叠加的频谱特性

2.2  水力故障

2.2.1 流道异常及特点

离心泵在运行过程中，由于蜗壳堵塞、叶轮装配不当等原因，离心泵的整体振动会增大，泵的效率会降低。振动信号的特点主要表现为振动信号中叶片通过频率突出，振动强度随着离心泵转速的增加而明显增大。

2.2.2 水锤故障及特点

由于离心泵的突然开启和关闭或阀门的突然变化，泵体和周围管路中的流量突然变化而引起的冲击现象称为水锤。轻微的水锤通常伴有短暂而微弱的振动和噪音。严重的水锤会使泵体或管道中的压力比正常情况高出数百倍，造成离心泵零部件损坏或管道爆裂等。当离心泵水锤故障发生时，表现为振动信号时域波形的振幅急剧增大，然后迅速减小。这是一种典型的冲击信号，高频部分的振幅在频域中更为突出。

2.2.3 汽蚀故障及特点

汽蚀是离心泵的常见问题，会导致泵振动和噪声增大、性能下降，并对泵零部件造成严重损坏。造成汽蚀的原因很多，但从振动响应的角度来看，无论是湍流、内部回流还是其它原因造成的汽蚀，都会表现出冲击振动响应。这种汽蚀故障的振动特征是连续的宽带信号。在频谱图的底部，会出现相对于正常信号的整体抬升。通常，存在从300Hz（甚至更低）到频带上限的响应。可以在信号中加入带通滤波器，对于通带中的信号（如500-2000 Hz），提取特征以确定是否发生汽蚀现象。

3.  智能采集设备

为实现离心泵智能诊断的目的，设计开发了安装在离心泵上的数据采集设备，为系统功能的实现提供数据基础，主要包括无线传感器、有线传感器和智能采集器。无线传感器通过NB-IoT与云平台数据层接口连接，形成无线应用方案。有线传感器结果连接到数据采集器，数据采集器通过4G通信将采集到的结果上传到云服务器，形成有线应用方案。解决方案：根据被监测泵的不同应用场景，可采用无线或有线传感器完成数据采集。智能采集设备的系统拓扑图如图2所示。

图2：智能采集设备的系统拓扑图

3.1  无线传感器

无线传感器通过NB-IoT通信方式将数据传输到服务器。但由于采用电池供电，采集和传输都需要消耗电能，影响电池寿命。从工业设备维护的角度来看，传感器需要有2年以上的使用寿命，然后在维护过程中更换电池。数据传输采用间隔采集传输方式，在额定条件下每半小时传输一组数据，以保证电池的使用寿命。传感器采用MEMS芯片设计，集成了三轴振动和单通道温度测量功能，可获得更全面的信息来源。它支持 MQTT（消息队列遥测传输）数据通信协议，边缘计算功能支持数字积分、振动特征值、统计值计算功能，可根据设定的特征值阈值是否超标来决定是否传输完整的原始信号传输时间表。用于配置采集器的参数可从服务器发出，并支持OTA（Over The Air）远程升级。无线传感器的电路框图如图 3 所示。

图3：无线传感器电路框图

由于无线传感器采用电池供电，需要间隔采集和传输数据，这种工作机制使得无线传感器解决方案的诊断功能受到限制。一些偶发性的设备故障无法得到有效的监测和判断，如离心泵的水锤故障，但对于逐渐恶化的设备故障，如不平衡、轴承磨损等，仍然可以有效监测和诊断。

3.2  有线传感器和采集器

有线传感器通过 IEPE（集成电子压电）接口与采集器相连，模拟量通过采集器转换为数字量，完成数字化并进行边缘计算，实现信号特征提取。由于采用外部供电的工作模式，数据采集和处理可以连续、实时地进行。有线传感器和采集器电路原理框图如图4所示。有线传感器使用与无线传感器相同的三轴MEMS传感器芯片，以确保无线和有线方案采集振动信号时带宽和测量精度的一致性。无线传感器的模拟输出通过标准接口连接到采集器。采集器采用220 V交流电源，具有4G、WIFI、RJ45、RS485 等数据接口，数据通信功能丰富。采用24位AD转换器，确保测量精度要求。采集器处理器采用高性能ARM（高级RISC机）处理器设计，配备嵌入式LINUX操作系统，以确保丰富的边缘数据预处理能力。嵌入式程序支持OTA远程升级。除保留振动测量接口外，采集器还可连接压力和流量等过程量传感器信号。

图4：有线传感器和采集器电路原理框图

有线传感器可实现连续数据采集，嵌入式软件可轻松实现信号预处理、滤波、整合、特征值计算等功能，并可根据服务器的配置和阈值设置进行实时故障判断。结合特征判断，还能有效监控偶发故障。

3.3  监测与诊断

无线传感器和采集器的嵌入式程序集成了基本算法库，可进行滤波、积分、傅里叶变换等计算，提取主要振动特征指标，再根据特征指标的大小确定是否上传完整的原始数据，降低对网络传输带宽的要求，提高对设备故障的实时监测和诊断。

无线传感器和采集器等数字化设备将振动特征参数和部分原始数据上传至服务器。服务器软件进行数据建模和分析，并根据离心泵不同的运行负荷和转速划分为多种工况，.终完成常见故障的自动识别和诊断，实现设备的智能化运行和维护。

4.  系统总体架构

为了更好地在现实中应用，本文进一步提出了一种用于离心泵状态监测和故障诊断的物联网系统架构。系统拓扑图如图5所示。它主要由四个主要部分组成：监控对象层、边缘设备层、平台层和应用层。

图5：系统拓扑图

..层是监控对象，即我们需要监控的设备。在本文中，它是离心泵装置。

第二层是边缘设备层，主要包括传感器和采集器。通过这些传感器和采集器，实现泵设备运行信息的数字化。数字化设备是泵的重要组成部分，完成了泵的智能化升级。在边缘采集设备中，完成信号采集，并进行预处理，实现主要特征的边缘计算和判断，配合云平台的数据模型，实现边云协同，提高监测诊断的实时性和可靠性。

第三层是平台层，主要提供互联网服务平台，由云服务器和在其上运行的软件组成。数据建模和算法改进可在服务器上完成。根据边缘设备层采集的数据，实现设备的运行状态评估和故障诊断。随着数据的不断积累，平台层可以实现报警阈值的大数据学习，并将学习结果和判断标准发送给边缘硬件设备。.后，通过应用层将云服务器的分析结果提供给终端用户。

.后一层是应用层。云服务器为离心泵的监测、评估、诊断和预测提供算法和计算能力，并将诊断结果与企业业务系统连接，形成离心泵健康管理和预测性维护系统。设备管理人员可通过网页、移动终端等多种设备查看监测对象的运行状态，并根据监测和诊断结果有针对性地安排维护和生产计划。

5.  实验测试和应用验证

5.1  测试环境

为了验证所设计的传感器在泵智能诊断系统中的可用性，选择了格兰富生产的具有典型泵结构的离心泵。在此基础上建立了一个测试台，如图6所示。

图6：离心泵故障诊断实验装置

无线传感器和有线传感器并排垂直安装在泵的轴承箱上。分别通过无线传感器、有线传感器和采集器进行数据采集，完成了离心泵不平衡、不对中、松动、汽蚀、轴承磨损等故障的智能诊断测试验证。对离心泵进行振动诊断实验，实验的离心泵包括NK、NKE、CR等格兰富系列离心泵。本文以NKE泵的实验为例，阐述了离心泵的故障诊断分析。实验泵的主要参数如表2所示。实验使用独立开发的无线和有线三轴加速度传感器进行。传感器的灵敏度为200 mV/g。传感器通过强力胶粘合固定在轴承箱的径向方向上。

表2：实验泵的主要参数

5.2  测试过程

为了更真实地模拟离心泵在现实中的各种故障，我们进行了不同的试验。不同故障的详细测试步骤如下：

1）不平衡故障

在工厂制作了3只不同不平衡度的叶轮，不平衡度分别为11 g、15 g和20 g。

步骤 1：将不平衡叶轮安装到轴上。

步骤 2：将泵的转速设定为1800 r/min、2400 r/min或3000 r/min（分别为额定转速的 60%、80%、....）。

步骤 3：接通泵驱动机电源，保持泵工作5分钟 - 10分钟。

步骤 4：记录结果。

步骤 5：关闭泵驱动机电源。

步骤 6：对每种转速重复2-5步骤3次。

步骤 7：更换另一只叶轮再次测试。

2）不对中故障

不对中包括平行不对中和角度不对中，图7和图8显示了实际情况。

图7：平行不对中

图8：角度不对中

步骤 1：调整泵，使其在.佳状态下工作。

步骤 2：将平行不对中调整为表3所示的水平。

表3：不对中故障的参数设置

在平行不对中或角度不对中的相同参数下，以 1800 r/min、2400 r/min和3000 r/min 三种不同速度运行 5分钟-10 分钟。

3）松动故障

如图9所示，四个角地脚螺栓定义为1、2、3和4。它们在测试前被拧紧了。在测试过程中，逐个松开螺栓，并记录螺栓状态和云结果（每次变化应保持5分钟-10分钟，以确保松动改变了泵的状态）。

图9：1、2、3和4表示泵基础四个角上的地脚螺栓

泵转速设置为1800 rpm、2400 rpm、3000 rpm。

4）轴承故障

离心泵中轴承的外壳被人为磨损到不同程度，实验的磨损参数设置如表4所示。

表4：轴承外圈磨损量的参数设置

对其进行测试并遵循以下步骤：

步骤 1：在泵上安装一个磨损的轴承。

步骤 2：将泵转速设定为1800 r/min、2400 r/min或3000 r/min。

步骤 3：接通泵驱动机电源，让泵持续工作5分钟-10分钟。

步骤 4：记录结果。

步骤 5：关闭泵驱动机电源。

步骤 6：对每种转速重复上述3-5步骤3次。

步骤 7：更换另一个轴承再次测试。

5.3  测试结果与分析

测试中误诊、漏诊和正确诊断的统计计算方法：

1）同时监测传感器三个轴向的振动幅值和故障指示指标值。

2）如果传感器任一方向的总振动值超过设定的报警阈值，则必须有诊断结果。如果没有诊断结果输出，则属于漏诊。如果诊断结果与实际故障不一致，则属于误诊。

3）果传感器任一方向的总振动值未超过设定的报警值，则可省略诊断。

4）总振动值未超过报警阈值，但某一特性指标的变化触发诊断逻辑。如果进行诊断，当诊断输出结果与实际故障形式一致时，则认为诊断正确；如果输出诊断结果与实际情况不符，则为误诊。

5）使用精度（P）、召回率（R）、错误率（ER）和准确率（A）作为性能指标来评价故障诊断结果。

P、R、ER 和 A 可通过以下公式计算得出：

公式（1）

公式（2）

公式（3）

公式（4）

在公式（1）-（4）中，术语 TP、FN、FP 和 TN 分别代表真阳性、假阴性、假阳性和真阴性，如表 5 所示。在实际检验统计中，TP 的值是正确诊断的次数，FP 的值是误诊的次数，FN 的值是漏诊的次数。TP、TN、FN 和 FP 之和即为测试样本的数量。

表5：真实情况及诊断状态表

根据上述原理，分别在1800 rpm、2400 rpm和3000 rpm 三种转速下对不平衡故障和不对中故障进行了测试和记录，统计结果如下。

如表 6 所示，对于不平衡故障，有线传感器的诊断准确率和精度略低于无线传感器，但诊断召回率高于无线传感器。对于不对中故障，有线传感器的诊断准确率、精度和召回率均高于无线传感器。因为在实际应用中，为了满足电池的功耗要求，无线传感器的数据采集和上传周期通常为30分钟甚至更长。与有线传感器相比，采集和上传间隔时间更长，容易造成漏诊或误诊。而有线方式可以连续采样和传输，保证数据的准确性，并且可以将特征计算放在边缘设备上，可以有效降低对网络带宽的要求，提高监测的实时性。

表6：不平衡故障和不对中故障测试的统计记录

用同样的方法对松动故障、轴承故障、汽蚀等故障进行了测试，测试得到的自动诊断准确率、..和召回率如表7所示。在表7中，对于轴承故障和汽蚀故障，由于故障发生后持续时间较短，进行了停机操作，而无线传感器的采集和传输机制有可能采集不到数据，所以没有统计无线传感器的测试结果。然而，测试也表明，如果在设备发生故障期间，通过无线传感器采集故障数据，则可以进行正确的故障分类。

表7：实验测试结果

实验测试结果表明，所设计的传感器和基于传感器的离心泵监测与诊断系统能够有效采集设备运行过程中的动态振动数据。在软件系统中提取了故障特征，并完成了特征指标的阈值自我学习。诊断系统可对松动故障、叶轮不平衡、转子不对中、轴承磨损和汽蚀等故障做出正确判断。对于有线传感器，总体诊断准确率超过85.71%，诊断..超过90.20%，诊断召回率超过85.71%。无线传感器的总体诊断准确率超过80.33%，诊断精度超过90.70%，诊断召回率超过83.13%。

此外，除不平衡故障外，有线传感器和采集器的采集方法在各种故障中的诊断精度、准确率和召回率均高于无线传感器。无线传感器由于其电池和传输机制的限制，无法连续实时采集信号，导致无法有效监测和判断一些偶发性和突发性故障，性能较低。不过，无线传感器方法对于随时间恶化的故障仍然有效。它可以作为监测设备运行状态的一种有效而低成本的方法，同时，安装也比有线方法更方便。

6.  结论

本文以离心泵为研究对象，研究并设计了无线传感器、有线传感器和采集器等数字设备，以及使用这些数字设备的离心泵监测和诊断物联网系统。针对常见故障形式进行了有针对性的测试和验证。测试结果表明，所设计的传感器和传感器应用系统能够很好地利用离心泵的故障机理，自动诊断设备故障。使用有线传感器和采集器，诊断准确率超过85 %。作为一种低成本、易于实施的解决方案，无线传感器也能很好地监测渐进式故障。

本文的研究为工业企业的设备健康管理和数字化应用提供了一个可行的物联网系统和一套实用工具。在今后的工作中，我们还将进一步完善离心泵的状态监测和故障诊断系统。

随着应用的深入，连接到服务器的传感器监测数据会越来越多。这些数据可以在服务器上用于故障诊断机制模型的学习和优化，提高故障特征数据的阈值判断标准，提高现有方法的诊断精度。另一方面，也可用于设计未来由数据和机制驱动的混合智能诊断模型，以促进数字智能的应用。

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