張 宇，談慶敏，楊 波，張聞裕，張 瑾，蔡廷廷

（1.江蘇省太湖地區(qū)水利工程管理處，江蘇 蘇州 215128；2.江蘇航天水力設(shè)備有限公司，江蘇 揚州 225000；3.華中科技大學(xué)機械科學(xué)與工程學(xué)院，湖北 武漢 430074）

目前針對泵站裝備的監(jiān)測與健康管理，已有較為成熟的系統(tǒng)研究及應(yīng)用。崔仕杰等［1］提出了一種基于振動和油品在線監(jiān)測的泵站故障診斷系統(tǒng)，主要利用振動傳感器、油質(zhì)傳感器采集振動信號與油質(zhì)信號，并搭建相應(yīng)的上位機軟件系統(tǒng)，為泵站裝備提供故障診斷服務(wù)；張印等［2］針對泉眼山泵站機組開發(fā)了一套在線監(jiān)測系統(tǒng)，實現(xiàn)泵組設(shè)備的振動、擺度、轉(zhuǎn)速等相關(guān)狀態(tài)參數(shù)的實時監(jiān)測與預(yù)警保護；張建偉等［3］為實現(xiàn)泵站管道工作狀態(tài)的在線監(jiān)測,保障其安全穩(wěn)定運行,提出一種基于排列熵算法的泵站壓力管道監(jiān)測方法，通過對壓力的評估監(jiān)測管道是否安全；趙順萍等［4］則主要通過振動監(jiān)測對加壓泵組進行故障診斷，實現(xiàn)泵組的安全運行、科學(xué)檢修；鄒紅美等［5］面向大型泵站機組設(shè)計開發(fā)了遠程監(jiān)測平臺，能夠在線采集機組的振動、擺度、轉(zhuǎn)速等數(shù)據(jù),以及進行振動頻譜分析、擺度測量等，提供泵站遠程狀態(tài)監(jiān)測和維護。上述研究與應(yīng)用都能在一定程度上為泵站裝備提供監(jiān)測與健康管理功能，但多數(shù)仍需依賴服務(wù)端人員對信號進行分析，尚未實現(xiàn)監(jiān)測、診斷與管理的智能化。

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的蓬勃發(fā)展，機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等［6-7］智能化算法理論也取得了顯著的研究進展。不同于傳統(tǒng)的故障分析技術(shù)，機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法立足于數(shù)據(jù)本身，挖掘數(shù)據(jù)背后的潛在規(guī)律與關(guān)聯(lián)，從而實現(xiàn)以數(shù)據(jù)驅(qū)動模型，實現(xiàn)模型的自學(xué)習(xí)、自訓(xùn)練、自更新、自分析。目前，在機械裝備健康管理領(lǐng)域，利用機器學(xué)習(xí)等方法，已有許多針對齒輪、軸承等旋轉(zhuǎn)機械零部件的故障診斷研究［8］。

為更好地實現(xiàn)泵站裝備的智能化健康管理，本研究以機器學(xué)習(xí)模型為載體，充分學(xué)習(xí)現(xiàn)場裝備采集到的電流、電壓、振動、壓強等全息健康數(shù)據(jù)。通過挖掘全息數(shù)據(jù)背后的故障征兆，得到可靠的故障診斷結(jié)果。開發(fā)統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺與統(tǒng)一管理平臺，達成泵站裝備的全息健康管理功能。在系統(tǒng)前端配合三維建模技術(shù)和模型驅(qū)動技術(shù)，實現(xiàn)基于全息數(shù)據(jù)的泵站裝備可視化監(jiān)測與健康管理。

1 整體方案

泵站裝備全息健康管理系統(tǒng)，在裝備全息大數(shù)據(jù)（電信號、振動、壓強等）的基礎(chǔ)上，為機械裝備提供全方位健康保障。泵站裝備全息健康管理系統(tǒng)建模方案，包括整體架構(gòu)、功能結(jié)構(gòu)與通訊架構(gòu)。如圖1 為本系統(tǒng)整體架構(gòu)設(shè)計，可以劃分為如圖所示的5個部分。泵站裝備與傳感裝置是分布在遠端的硬件對象，通過優(yōu)化布置現(xiàn)場傳感裝置，使得泵站裝備的全息數(shù)據(jù)能夠更好的采集與傳輸。統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺與管理平臺則是本系統(tǒng)建模架構(gòu)中的核心功能。其中，統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺對遠端傳輸來的全息數(shù)據(jù)進行存儲、預(yù)處理和特征提取，并進行數(shù)據(jù)存儲和管理優(yōu)化，如讀寫分離、建立索引等。在統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺之上，設(shè)計開發(fā)統(tǒng)一管理平臺，集成機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)理統(tǒng)計等方法，對數(shù)據(jù)平臺所提供的特征數(shù)據(jù)進行進一步分析。統(tǒng)一管理平臺面向?qū)嶋H的健康管理服務(wù)，如故障診斷、設(shè)備報警、維保支持等。將數(shù)據(jù)分析的結(jié)果與各項健康管理服務(wù)相關(guān)聯(lián)，從而實現(xiàn)由算法后臺到實際需求的映射。為便于人員操作與管理，為系統(tǒng)開發(fā)強可視化交互的系統(tǒng)前端，利用三維建模技術(shù)和二維圖表分析等手段，盡可能還原和標(biāo)識現(xiàn)場裝備的實際狀況。

圖1 泵站裝備全息健康管理系統(tǒng)架構(gòu)

圖2為泵站裝備全息健康管理系統(tǒng)功能。業(yè)務(wù)功能部分即是裝備健康管理的相關(guān)服務(wù)，其中，可視化監(jiān)測功能通過構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動的三維模型和二維圖表來實現(xiàn)；故障診斷功能主要基于機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)中的模式識別方法對設(shè)備狀態(tài)進行分類識別；設(shè)備報警功能主要通過構(gòu)建健康指標(biāo)、退化趨勢預(yù)測等技術(shù)實現(xiàn)；維保支持則是通過建立維修保養(yǎng)專家知識庫，通過檢索故障診斷和設(shè)備報警的結(jié)果，匹配相應(yīng)的維保意見。為實現(xiàn)上述業(yè)務(wù)功能，需要詳盡的業(yè)務(wù)配置功能來輔助，分為對象管理、服務(wù)管理、流程配置、數(shù)據(jù)管理、知識庫管理五大后臺配置模塊。圖3 為系統(tǒng)通訊架構(gòu)示意，包括了從現(xiàn)場裝備到系統(tǒng)用戶端的全部通訊過程，除現(xiàn)場傳感裝置外，該系統(tǒng)的主要硬件設(shè)施為數(shù)據(jù)庫服務(wù)器及Web服務(wù)器。

圖2 泵站裝備全息健康管理系統(tǒng)功能

圖3 泵站裝備全息健康管理系統(tǒng)通訊架構(gòu)

2 關(guān)鍵技術(shù)

2.1 三維可視化模型構(gòu)建技術(shù)

構(gòu)建高精度三維可視化模型，對各部件分別進行建模與裝配。采用自底向上與自頂向下2種裝配建模方法混合使用的建模方法。總體設(shè)計方面采用自頂向下裝配建模，而在細(xì)節(jié)設(shè)計方面采用自底向上裝配建模，并行運用自頂向下和自底向上2 種方法，建立完整的三維立體模型。

綁定高寫實的物理屬性，為三維模型的每個部件綁定對應(yīng)的物理屬性，如溫度、轉(zhuǎn)速，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的泵站裝備三維模型。根據(jù)其綁定變量的變化，呈現(xiàn)對應(yīng)的可視化效果，從而達成強交互的監(jiān)測功能。

2.2 基于全息數(shù)據(jù)的設(shè)備預(yù)警技術(shù)

對泵站裝備進行預(yù)警，關(guān)鍵要構(gòu)建科學(xué)的性能評估指標(biāo)。結(jié)合專家經(jīng)驗，裝備的運行功率、振動幅值、溫度噪聲等全息數(shù)據(jù)的各自特點，構(gòu)建合理的健康評估指標(biāo)。由于各類數(shù)據(jù)對性能的標(biāo)識能力是不同的，因此要對各類數(shù)據(jù)所提煉的指標(biāo)進行加權(quán)融合。

采用遺傳算法對權(quán)值進行選取和優(yōu)化，優(yōu)化目標(biāo)為使得加權(quán)后的指標(biāo)能更好的隨運轉(zhuǎn)時間增加而下降。建立健康指標(biāo)后，根據(jù)健康指標(biāo)的運行趨勢，結(jié)合專家經(jīng)驗和歷史數(shù)據(jù)規(guī)律設(shè)置閾值，即可對當(dāng)前泵站裝備的狀態(tài)進行評估，進而實現(xiàn)設(shè)備預(yù)警。

2.3 基于全息數(shù)據(jù)的智能診斷技術(shù)

對泵站裝備故障進行診斷，需要依賴全息數(shù)據(jù)的支持。從現(xiàn)場情況來看，電流、振動、流量等數(shù)據(jù)都有可能在一定程度上表達故障特征。但具體哪類數(shù)據(jù)更能表征故障尚需進一步分析。因此，首先采用多元統(tǒng)計方法，通過分析輸入、輸出數(shù)據(jù)來建立多元統(tǒng)計模型，將大量變量通過多元統(tǒng)計方法投影映射到含有少數(shù)隱變量的低維空間，進一步構(gòu)造統(tǒng)計量來更好的表征故障?？烧{(diào)用主成分分析、規(guī)范變量分析、費舍判別分析等常見的多元統(tǒng)計方法。對多元統(tǒng)計分析后的隱變量特征進行二次特征挖掘，可采用深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)模型進行。因為二次特征挖掘過程無需人工參與，即可輸出代表設(shè)備狀態(tài)的標(biāo)簽量，因此能夠?qū)崿F(xiàn)智能診斷過程。

3 實例展示

圖4為統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺全息數(shù)據(jù)管理。圖中X軸代表近100種類型的全息數(shù)據(jù)，Y軸代表時間，圖中白色橫線表示為同一時間節(jié)點上該裝備的全息數(shù)據(jù)集合，其顏色表示該數(shù)據(jù)類型處于不同的閾值范圍。在該平臺下，即可完成對全息數(shù)據(jù)的便捷化管理。圖5為統(tǒng)一管理平臺的可視化監(jiān)測，可以看出，其通過各類三維模型和二維圖形達成可視化監(jiān)測目的。

圖4 統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺全息數(shù)據(jù)管理

圖5 統(tǒng)一管理平臺可視化監(jiān)測

4 結(jié) 論

本研究提出了一種針對泵站裝備的全息健康管理系統(tǒng)方案及應(yīng)用，并給出了相應(yīng)的技術(shù)細(xì)節(jié)與實例展示。該系統(tǒng)通過搭建統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺來實現(xiàn)全息數(shù)據(jù)的科學(xué)化管理，通過構(gòu)建統(tǒng)一管理平臺實現(xiàn)各項健康管理服務(wù)的執(zhí)行便捷化。此外，融合基于三維模型的監(jiān)測技術(shù)，使得系統(tǒng)前端具備更佳的可視化交互效果。在實際應(yīng)用中，能有效降低泵站裝備的運維成本，提高設(shè)備可靠性。