离心泵设备动态监测系统构建及故障预警模型的研究与应用

离心泵作为工业流程中的关键输送设备，其运行稳定性直接影响生产系统的安全性和连续性。在实际运行中，叶轮磨损、轴承故障等机械问题频发，传统定期检修和事后维修模式存在明显局限性：前者难以精准判断设备状态，后者则无法避免突发故障带来的生产损失。针对这些问题，建立实时动态监测与智能预警系统显得尤为重要。通过实时采集运行参数并分析设备状态，可有效识别早期故障征兆，实现从被动维修向预防性维护的转变，为工业设备的智能化运维提供可靠保障。

一、离心泵设备动态监测系统架构设计

（一）传感器选型与布置

传感器系统是离心泵状态监测的核心环节，其选型与布置直接影响监测效果。针对离心泵特性，采用多参数协同监测策略：加速度传感器安装在轴承座等关键位置捕捉振动信号，用于诊断机械故障；温度传感器布置于轴承和电机部位，通过温升变化识别早期异常；压力与流量传感器分别部署在进出口管道，实时监测泵的性能参数变化。这种多维度传感网络设计，能够全面反映设备运行状态，为故障诊断提供可靠数据基础。

（二）数据采集与传输

数据采集模块承担着将传感器所获取的模拟信号转化为数字信号的重任，同时会对信号进行初步处理与存储。该模块需具备高精度、高可靠性以及实时性等特点，以此满足对多参数、高速采集的要求。在数据传输方面，采取有线与无线相结合的策略。近距离传输选用有线以太网或 RS485 总线；远距离或布线困难时，则采用 ZigBee、Wi-Fi 等无线通信技术，且传输全程运用加密技术保障数据安全完整。

（三）数据处理与存储

数据处理涵盖数据滤波、特征提取与数据融合等关键环节。数据滤波可有效剔除噪声干扰，提升数据质量；特征提取能从原始数据中挖掘出反映设备运行状态的特征参数，像振动信号的时域特征（均值、方差等）与频域特征（频谱、功率谱等）；数据融合则对多个传感器数据进行综合处理，增强故障诊断精准度。数据存储采用分布式数据库与云存储结合模式，分布式数据库负责实时监测数据的存储，确保高速读写与可靠性；云存储用于长期留存历史数据，便于后续分析。

二、离心泵故障预警模型构建

（一）特征提取与选择

从采集数据中提取有效特征是构建故障预警模型的重中之重。除常见的振动、温度等时域与频域特征外，还能借助小波分析、经验模态分解等方法挖掘更复杂特征 [1]。而特征选择需从众多提取特征里，挑选对故障敏感且具代表性的，以此降低模型复杂度与计算量，常用方法有相关系数法、主成分分析法等。

（二）基于机器学习算法的模型构建

离心泵故障预警模型采用支持向量机 （SVM） 和神经网络等机器学习算法构建。SVM 通过构建最优分类超平面实现故障判断，具有较强的泛化能力；神经网络则利用其非线性映射特性，通过多层网络结构自动学习故障特征。其中 BP 神经网络通过输入层、隐含层和输出层的协同计算，能够有效识别设备异常状态。这两种算法优势互补，SVM 适用于小样本分类，神经网络擅长处理复杂非线性关系，共同提升了故障预警的准确性和可靠性。

（三）模型训练与优化

模型训练借助历史数据展开，通过调整模型参数，让模型精准分类设备运行状态并实现预警。训练时需运用交叉验证等手段，防止过拟合与欠拟合。模型优化则针对训练好的模型进行性能评估与改进，以此提升其准确性与可靠性 [3]。常见优化方法有参数调整，能优化模型内部设置；还有模型融合，可综合多个模型优势，增强整体性能。

三、应用效果分析

（一）提高设备运行的可靠性和安全性

离心泵动态监测系统与故障预警模型的应用显著提升了设备运行的安全性和可靠性。通过实时监测关键运行参数，系统能够准确识别轴承异常、振动超标等潜在故障特征，为运维人员提供早期预警。实际运行表明，该系统可有效避免突发性停机事故，使设备从被动维修转变为预防性维护。在保障连续生产的同时，显著降低了安全风险，为工业现场提供了智能化的设备健康管理方案，实现了从故障处理到风险预防的运维模式转变。

（二）降低设备故障发生率

故障预警模型能够提前预测设备的故障，使维修人员能够在故障发生前进行维修和保养，及时更换磨损的零部件，调整设备的运行参数，从而降低设备故障的发生率。在某石油联合站的实际应用中，在未使用故障预警模型前，离心泵设备的年故障发生率约为 15% ，即每 100 台离心泵在一年内平均会出现 15 次故障。在引入基于机器学习算法的故障预警模型后，通过对大量历史数据的学习和分析，模型能够准确识别设备运行的异常模式。经过一年的运行监测，该石油联合站离心泵设备的年故障发生率降低至 5% ，故障发生率降低了 [（15-5）÷15×100%] ≈66.7% 。这表明故障预警模型能够提前捕捉到设备的故障征兆，为维修人员争取了充足的维修时间，有效降低了设备故障的发生概率。

（三）减少维修成本

传统的定期检修和事后维修方式往往会造成过度维修或维修不足，增加维修成本。而基于动态监测和故障预警的维修方式能够根据设备的实际运行状态进行有针对性的维修，避免不必要的维修和更换，从而减少维修成本。以某石油联合站为例，在采用传统维修方式时，每年对离心泵设备的维修费用平均约为 80 万元，其中因过度维修导致的零部件更换费用约占 40% ，即 32 万元；因维修不足导致的设备故障扩大后的维修费用约占 30% ，即 24 万元。在引入动态监测和故障预警系统后，实现了按需维修。过去一年中，维修费用降低至 50 万元，相比传统维修方式节省了[ （ 80-50）÷ 80×100%]=37.5% 的成本。其中，过度维修费用减少至 10 万元，维修不足导致的额外费用降低至 8 万元。这充分说明基于动态监测和故障预警的维修方式能够精准定位设备故障，避免了不必要的维修操作，有效减少了维修成本。

四、结论

本文构建了离心泵设备动态监测系统，并采用机器学习算法建立了故障预警模型。通过实际应用表明，该系统能够实时、准确地监测离心泵的运行状态，提前预警设备故障，有效提高设备运行的可靠性和安全性，降低设备故障发生率和维修成本。未来，随着物联网、大数据、人工智能等技术的不断发展，离心泵设备动态监测与故障预警技术将不断完善和升级，为工业生产的安全稳定运行提供更有力的保障。

参考文献

[1] 王晓辉 . 离心泵机组状态监测及故障诊断系统设计研究 [J].设备管理与维修 ， 2025， （04）： 19-21.

[2] 肖人勇 ， 唐瑜 ， 韩超 ， 等 . 离心泵典型机械故障识别及案例分析 [J]. 中国设备工程 ， 2025， （S1）： 75-78.

[3] 杨俊 ， 穆伯锋 ， 张敏 ， 等 . 基于声音信号的离心泵轴承故障预警研究 [J]. 天然气与石油 ， 2024， 42 （02）： 103-108.