循环水泵振动测量仪器和要求

上海卧泉泵业关于循环水泵振动测量的仪器和要求。

循环水泵振动测量需要使用专门的仪器，如振动传感器、振动测量仪和数据记录器等。常用的振动传感器为加速度传感器，可测量振动的加速度、速度和位移。振动测量仪用于接收传感器信号并将其转换为可读的数据，包括振动频率、幅值和相位等。数据记录器用于记录和存储振动数据，以便后续分析和评估。

循环水泵振动测量的要求涉及多个方面。首先，测量位置的选择至关重要。通常应在循环水泵的关键部位安装振动传感器，例如泵体、轴承或驱动装置等。这些位置易受振动影响，因此提供准确的振动数据。其次，测量参数的选择也很关键。振动测量参数包括振动的幅值、频率和相位等，这些参数可帮助分析和判断循环水泵的运行状态，根据实际情况和要求可选择合适的测量参数进行监测。

此外，振动测量应定期和连续进行。通过定期测量循环水泵的振动可及早发现潜在的故障和问题，并采取相应的维修和调整措施。连续监测可提供更详细和全面的数据，帮助进行更准确的故障诊断和性能评估。对于循环水泵振动测量的结果，应进行合理的分析和解读。根据振动数据的变化趋势、幅值和频率等特征，可判断泵的运行状态和可能存在的问题。必要时可采取振动控制和维护措施，以确保循环水泵的正常运行和寿命。综上所述，循环水泵振动测量是确保循环水泵安全运行和性能稳定的重要手段。通过使用适当的振动测量仪器和遵循相关的测量要求，可及时监测振动情况，并采取必要的维修和调整措施，确保循环水泵的可靠性和效率。

一种基于人工智能的设备振动故障诊断方法

1、方法背景

传统的旋转设备维护方式主要有两种：响应式维护（Reactive Maintenance），即“Run-to-Failure”，让机器持续运行，直到故障爆发后维修。预防性维护（Preventive Maintenance），即采用定期检查、保养的策略。而预测性维护指的是利用传感器追踪机器的工作状态，实时采集数据指标，使得故障在早期阶段就被及时发现，从而可以遏制故障的发生。相比于前面两种维护方式，它需要更少的人力，也更有效的避免突发故障引发的各种维护成本。

预测性维护离不开机器的状态监测。机器的状态有好有坏，机器处于好的状态，寿命就长；机器处于不好的状态，寿命就短。如果要延长寿命，就要及时排除不好的状态。用振动去监测机器的状态是一种最有效的方式。当存在局部故障的旋转设备运行时，将会在运行中产生冲击脉冲，进而激起轴承的高频固有振动，这种高频固有振动将成为轴承的载波，并且受到故障引起的调制，故通过对轴承的振动信号，进行解调，可以在调制波谱中得到轴承出现的故障特征频率，从而用其诊断轴承的故障类型。

旋转设备包括水泵、电机、风机等等，这类设备的主要部件有转子、定子、轴承系统和联轴器等，对于这类设备的故障诊断也是基于监测这些部件的运行状态，包括转子不平衡，联轴器不对中以及轴承组件损伤的故障。

研博数据提出的一种基于人工智能的设备振动故障诊断方法，通过振动加速度传感器对电机水泵的振动加速度信号进行采集，结合振动信号的频谱分析和机器学习的方法，对旋转设备进行故障早期诊断，实现了旋转设备预测性维护。

2、系统简介

研博数据基于提出的一种基于人工智能的设备振动故障诊断方法，设计了旋转设备的振动故障诊断系统，并成功应用于电机、水泵等多种旋转设备。通过在机组安装振动加速度传感器采集机组的振动加速度信号，在系统平台上呈现设备运行状态、故障诊断结果以及原因和需要采取的措施。同时系统平台提供了谱图分析页面，以便专业人员进行人工频谱分析，进一步确认故障。另外，对于针对不同的设备进行一对一的模型训练，展示设备当前的阈值范围，对特定环境特定工况的设备进行实时状态监测。

设备列表进行设备故障状态展示：

趋势图与诊断结果：

人工谱图分析，用于专业人员对故障进行

3、方法亮点

3.1 基于国家标准的实时状态监测

当前最新的旋转设备的机械振动机器振动的测量和评价国际标准是ISO 20816-1:2016 ，主要适用于额定功率大于 15kW 的旋转机械和额定功率小于或等于 50MW 的机械。

ISO 20816-1为维护人员、工程师和设备操作者提供了一个用于监测和评估旋转机械设备振动状况的标准方法。这有助于及时发现问题，预防故障，以及改善设备的可靠性和性能。

根据ISO 20816-1标准旋转设备振动故障诊断系统对于设备的振动均方根速度进行实时的数据采集处理和监测，及时诊断设备的故障状态。

3.2 融合机理与机器学习的特征提取

为诊断滚动轴承中的故障类型，ISO 20816-1标准种介绍了冲击脉冲技术，本系统将该用作基于机理的特征提取方式。冲击脉冲技术依据的事实是滚动轴承故障产生短的脉冲，通常称为冲击脉冲。冲击脉冲的尖锐度包含有很高的频率分量。用仪器检测高频分量并使用专门技术处理，就可得到与轴承状况有关的值。最有效的技术是原始冲击脉冲包络线的谱分析。

另外，方法使用了融合机理和人工智能算法进行特征提取，将复杂的振动数据转化为可分析的特征向量，从时域、频域、时频域三方面提取振动信号分析的故障诊断方法。在时域上提取有量纲和无量纲指标，在频域上提取功率谱能量熵、倒频谱周期成分和包络谱特征，在时频域上提取小波包频带能量比等。

3.3 一对一的模型训练与参数更新

另外国家标准ISO 20816-1还表明，由于机器振动特性之间存在较大差异，在类似运行状况下机器的振动水平会出现较大的差异。一种振动水平在一台机器上可能很好，而在另一台机器上可能会导致严重的后果，因此应对不同的设备建立不同的振动标准。

实际工作中常见的建立评价机器状态标准的方法有振动标准法、类比判断法、趋势图法等等。建立振动的标准还可以参考机器制造商的建议，当然最好是长期监测设备，创建特定设备的标准。

因此，系统方法采用了一对一的模型训练与参数更新方法，使用相对判断标准的方法（对同一设备的同一测点、在同一方向、同一工况下的振动值进行定期测定。将机器的正常值作为初始值，后来的实测值与初始值进行比较），采用聚类的方法作为相对判断标准，进一步对特定环境特定工况的设备进行实时状态监测，并且随着设备运行时长增加和检修调整，设备自身的运行可能逐渐发生变化，因此对于设备基准的模型参数也要进行更新，系统具备重新训练模型以及模型参数应用更新的功能。

模型训练与动态阈值：

聚类方法进行相对判断标准区分故障状态：

4、总结

总之，旋转设备故障诊断系统实现对故障的预测性维护一方面保障设备的持续正常运转，以防故障停机造成生产损失；另一方面减少过剩维护，减少技术人员现场的检修维护，节省人力。而人工智能方法相对于传统的旋转设备振动故障诊断方法，自动化运行、更及时，纯人工诊断周期长；稳定性更好，不会因为人的认知差异而得出不一样的结论；能够发现更多的故障特征信息，而且可以学习现场新出现的故障模式，比人的大脑认知更丰富；对大型复杂设备的诊断更准确。

青岛研博数据信息技术有限公司关于“一种基于人工智能的设备振动故障诊断方法”已采取自主知识产权保护并获得授权，这表明公司在人工智能和振动故障诊断领域取得了重要的技术突破，并成功地将这一创新技术转化为了受法律保护的专利。

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