摘要： 針對大型立式水泵機組主監(jiān)控界面功能不全、可視化程度低的問題，基于機組運行時的信號特征，研發(fā)了一款立式水泵機組智能監(jiān)測系統(tǒng).該系統(tǒng)采用LabVIEW作為軟件部分開發(fā)平臺，硬件部分選用IDAQ-801和IDAQ-817快速采集卡，并首次將聲音振動信號加入其中，形成具備軸系狀態(tài)、聲音狀態(tài)和溫度狀態(tài)的多通道耦合監(jiān)測系統(tǒng).該系統(tǒng)具有多種高速數(shù)據(jù)記錄功能，能夠全方位實時監(jiān)測和捕捉關(guān)鍵數(shù)據(jù).這些功能包括異常狀況記錄、實時性能監(jiān)測、趨勢分析等，確保系統(tǒng)在運行過程中的每個細(xì)微變化都能被及時識別和保存，并支持多通道并行采集，能夠同時監(jiān)測多個設(shè)備或傳感器的狀態(tài)，形成全面的數(shù)據(jù)視圖，使得后續(xù)的數(shù)據(jù)分析更加深入和全面，從而實現(xiàn)更加智能化的設(shè)備管理.通過實際機組運行檢驗，可以實現(xiàn)上述功能，最終實現(xiàn)對大型立式水泵機組智能監(jiān)測系統(tǒng)的應(yīng)用.

關(guān)鍵詞： 立式水泵機組；LabVIEW；聲音振動；多功能高速數(shù)據(jù)記錄；監(jiān)測系統(tǒng)

中圖分類號： TM312 文獻標(biāo)志碼： A "文章編號： 1674-8530（2025）04-0387-08

DOI：10.3969/j.issn.1674-8530.24.0152

呂順利，張兼博，唐跨紀(jì)，等.基于LabVIEW的大型立式水泵機組智能監(jiān)測系統(tǒng)［J］.排灌機械工程學(xué)報，2025，43（4）：387-394.

LYU Shunli， ZHANG Jianbo， TANG Kuaji， et al. Intelligent monitoring system for large vertical water pump units based on LabVIEW［J］.Journal of drainage and irrigation machinery engineering（JDIME），2025，43（4）：387-394.（in Chinese）

Intelligent monitoring system for large vertical water

pump units based on LabVIEW

LYU Shunli1， ZHANG Jianbo1， TANG Kuaji1， ZENG Yun1*， WANG Yang2， Du Zhaorui3

（1. School of Metallurgy and Energy Engineering， Kunming University of Science and Technology， Kunming， Yunnan 650500， China; 2. Manwan Hydropower Plant， Huaneng Lancang River Hydropower Inc.， Lincang， Yunnan 675805， China; 3. Changchun Thermal Power Plant， Huaneng Jilin Power Generation Co.， Ltd.， Changchun， Jilin 130200， China）

Abstract： In response to the problems of incomplete functions and low visualization of the main monitoring interface of large vertical water pump units， an intelligent monitoring system for vertical water pump units was developed based on the signal characteristics during unit operation. The system adopts LabVIEW as the software development platform， and the hardware uses IDAQ-801 and IDAQ-817 fast acquisition cards. For the first time， sound and vibration signals are added to form a multi-channel coupled monitoring system with shaft status， sound status， and temperature status. The system has a variety of high-speed data logging functions， capable of comprehensive real-time monitoring and capturing of critical data in all directions. These functions include abnormal condition logging， real-time performance monitoring， trend analysis， etc.， to ensure that every subtle change in the system during operation can be identified and saved in a timely manner. It also supports multi-channel parallel acquisition， which can monitor the status of multiple devices or sensors at the same time to form a comprehensive data view， making subsequent data analysis more in-depth and comprehensive， thereby achieving more intelligent equipment management. The above functions can be realized through actual unit operation inspection， and the application of intelligent monitoring system for large-scale vertical pump units can be ultimately realized.

Key words： vertical water pump unit;LabVIEW；sound and vibration;multifunctional high-speed data logging；monitoring system

泵站系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于南水北調(diào)、抗洪排澇、農(nóng)田灌溉以及城鄉(xiāng)供水，在國民經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境改善方面承擔(dān)著不可或缺的角色.中國工農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的許多泵站都相繼投入實際生產(chǎn)運行，相關(guān)資料表明，進入21世紀(jì)后，國內(nèi)已建成各類泵站工程約42萬座，其中大中型泵站工程約4 000座［1-3］.中國泵站數(shù)量巨大，分布廣泛，類型繁雜，科研人員和泵站管理人員對泵站系統(tǒng)的可靠性、安全性、高效性的要求也不斷提高.泵站機組是泵站系統(tǒng)的核心機械設(shè)備，提高泵站機組的運行狀態(tài)監(jiān)測水平對于泵站系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行具有重要意義［4］.但大型立式水泵機組結(jié)構(gòu)復(fù)雜、體系龐大，運行工況受水機電等多種因素的影響.同時多種工況互相交替運行，使得機組狀態(tài)呈現(xiàn)非線性、不穩(wěn)定和時變等特征，難以準(zhǔn)確建模分析其故障［5］.旋轉(zhuǎn)機械的故障形式大多以異常振動表現(xiàn)出來，因此與振動相關(guān)的信號是泵站機組穩(wěn)定運行的重要衡量指標(biāo)，而聲音是振動的另一種表現(xiàn)形式，包含與設(shè)備運行狀態(tài)相關(guān)的信息［6-7］.當(dāng)設(shè)備運行狀態(tài)發(fā)生變化時，其聲學(xué)特性也會隨之變化，并且聲音信號的敏感度高于振動信號.同時，溫度的變化也是衡量電動機運行狀態(tài)的重要指標(biāo)［8］，因此，通過監(jiān)測整個機組產(chǎn)生的振動、聲音、溫度和壓力脈動信號，可以實現(xiàn)對大型立式水泵機組運行狀態(tài)的全面監(jiān)測.

目前，國內(nèi)外基于LabVIEW的振動狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的研究已取得一定成果.溫慧知等［9］基于LabVIEW平臺開發(fā)了一套泵裝置特性測試系統(tǒng)，管理人員可讀取不同工況下的流量和揚程數(shù)據(jù).丁鈺等［10］以LabVIEW為軟件平臺研發(fā)出針對水輪發(fā)電機組振動狀態(tài)的監(jiān)測系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以完成振動信號的實時采集，將信號傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理服務(wù)器中.裴吉等［11］基于LabVIEW構(gòu)建了一套集數(shù)據(jù)采集、分析、存儲、狀態(tài)推送及故障預(yù)警為一體的泵站機組運行狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，但該系統(tǒng)僅針對泵站振動、擺度信號進行監(jiān)測，并且不具備對機組異常狀態(tài)數(shù)據(jù)的高速采集能力，無法完整記錄機組故障數(shù)據(jù).大型立式水泵機組在工作過程中所產(chǎn)生的早期故障信號通常以振動形式表現(xiàn)出來［12］.但現(xiàn)有的監(jiān)測系統(tǒng)往往存在采集頻率低的問題，無法實時、準(zhǔn)確地捕捉到這些微小的振動變化.這一技術(shù)瓶頸使得從振動信號中提取有效的故障信息變得極其困難，進而影響了故障診斷和預(yù)防措施的實施.因此，提升機組監(jiān)測系統(tǒng)的采集頻率和數(shù)據(jù)處理能力顯得尤為重要，這不僅能夠及時發(fā)現(xiàn)潛在故障，還能為設(shè)備的有效維護提供依據(jù)，從而保障生產(chǎn)的連續(xù)性和穩(wěn)定性.同時，在水泵監(jiān)測系統(tǒng)中，雖然高速采集技術(shù)能夠提供更為精確和詳細(xì)的振動數(shù)據(jù)，但實際上，其應(yīng)用卻面臨諸多挑戰(zhàn).首先，高速采集所生成的龐大數(shù)據(jù)量會迅速消耗存儲空間，這可能導(dǎo)致系統(tǒng)在處理和分析數(shù)據(jù)時出現(xiàn)卡頓；其次，處理如此海量的數(shù)據(jù)需要強大的計算能力，而并非所有監(jiān)測系統(tǒng)都具備這樣的技術(shù)基礎(chǔ)；并且，過多的數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致信息的冗余，使得從中提取有用的故障診斷信息變得愈發(fā)復(fù)雜.因此，在設(shè)計水泵監(jiān)測系統(tǒng)時，如何在采集頻率與數(shù)據(jù)處理能力之間尋找到平衡，不僅是技術(shù)層面的挑戰(zhàn)，更是實現(xiàn)高效故障診斷和維護的關(guān)鍵.

綜上，文中利用LabVIEW結(jié)合多套數(shù)據(jù)采集設(shè)備，實時高速采集并監(jiān)測機組多維信號，該系統(tǒng)主要對大型水泵機組各部位運行狀態(tài)進行實時在線監(jiān)測、分析與輔助診斷.其系統(tǒng)主要功能模塊包括高速數(shù)據(jù)采集、異常狀況記錄及提醒、數(shù)據(jù)記錄、獨立部件頻譜分析、局域網(wǎng)變量共享等.其中，數(shù)據(jù)記錄為重點介紹模塊，其核心功能為異常狀態(tài)自動高速記錄前后30 s數(shù)據(jù)、操作員按需提取高速數(shù)據(jù)，在滿足故障特征分析的同時減小硬件設(shè)備的負(fù)擔(dān).

1 系統(tǒng)配置

數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)硬件主要由傳感器、采集卡、邊緣計算機3部分組成，其中振動傳感器選擇MLS-9，聲音傳感器選擇AWA14423，電渦流傳感器選擇RSW3308，壓力脈動傳感器選擇AK-4C，采集卡選用研華的IDAQ-801系列與IDAQ-817系列，同樣，邊緣計算機采用研華UNO-348系列，其具體設(shè)備參數(shù)如表1所示.

采集系統(tǒng)主要功能模塊利用LabVIEW軟件進行搭建，旨在實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)采集與分析.通過圖形化編程環(huán)境，直觀地設(shè)計數(shù)據(jù)流和控制邏輯，從而快速構(gòu)建出符合需求的系統(tǒng)應(yīng)用，實現(xiàn)對監(jiān)測數(shù)據(jù)的長期存儲、管理和綜合分析，并對機組運行狀態(tài)進行分析和輔助診斷，同時以數(shù)字、圖形、曲線和文字等形式進行顯示和描述，及時對機組異常狀態(tài)進行預(yù)警和報警，給出故障或事故征兆預(yù)報.此外，該系統(tǒng)還可以與多種傳感器和儀器設(shè)備進行連接，支持實時監(jiān)控和數(shù)據(jù)處理，為后續(xù)的試驗分析提供可靠的依據(jù).

為確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，需提供友好的顯示界面，以便于數(shù)據(jù)的查看和管理.機組段狀態(tài)監(jiān)測單元結(jié)構(gòu)如圖1所示.

2 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計

本系統(tǒng)主要功能：數(shù)據(jù)實時監(jiān)測、多功能數(shù)據(jù)儲存模式、異常狀況記錄及提醒、信號時頻域特征分析、局域網(wǎng)變量共享等.圖2為監(jiān)測系統(tǒng)主界面.

如圖2所示，監(jiān)測系統(tǒng)中部為機組示意圖，左、右側(cè)為部件測點監(jiān)測信息，頂部可切換為軸系狀態(tài)監(jiān)測主界面、聲音監(jiān)測主界面、歷史數(shù)據(jù)主界面；主界面下側(cè)為各部件分析子界面按鈕，點擊可進入該部件進行詳細(xì)振動信號分析（時域特征參數(shù)計算、傅里葉變換等）；同時，右上角具有振動采集按鈕，點擊按鈕即可提取該監(jiān)測主界面所有高速采集數(shù)據(jù).

2.1 數(shù)據(jù)實時監(jiān)測

如圖3所示，上機架測點振動傳感器均接入上層采集卡IDAQ-817-1，由底層采集單元采集數(shù)據(jù)通過共享變量模塊實時傳輸入上位處理系統(tǒng)，并利用統(tǒng)計模塊實時計算出1 s內(nèi)的峰峰值，用峰峰值進行相應(yīng)傳感器的量程變換.該位置傳感器量程變化為每8 mV電壓表示1 μm的位移，即1 V的電壓表示125 μm的振動位移量，以多采樣樣本（2 048個點）結(jié)果中的峰峰值表示這1 s內(nèi)的電壓差，經(jīng)換算后得到這1 s內(nèi)該位置測點的振動幅值，并將其顯示于主監(jiān)控界面相應(yīng)測點位置旁.

2.2 多功能數(shù)據(jù)儲存模式

大型立式水泵機組智能監(jiān)測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲應(yīng)包含機組正常運行歷史數(shù)據(jù)、完整記錄并保存機組出現(xiàn)異常前后的數(shù)據(jù)，以滿足系統(tǒng)狀態(tài)分析需要［13-14］.本例中數(shù)據(jù)儲存模塊具有3大功能：機組異常自動記錄功能、操作員按需提取功能、機組歷史數(shù)據(jù)存儲功能.

2.2.1 機組異常自動記錄功能

利用“隊列及條件結(jié)構(gòu)”完整記錄并保存機組出現(xiàn)異常前后的數(shù)據(jù)，所記錄保存的數(shù)據(jù)為出現(xiàn)異常前后60 s的高速采集數(shù)據(jù).

異常狀況前數(shù)據(jù)：利用“隊列及條件結(jié)構(gòu)”完整記錄并保存機組出現(xiàn)異常前后的數(shù)據(jù)，所記錄保存的數(shù)據(jù)為出現(xiàn)異常前后60 s的高速采集數(shù)據(jù).將所采集到的數(shù)據(jù)全部有序輸入隊列，并設(shè)定為“有損耗的入隊列”，該功能將數(shù)據(jù)輸入緩存區(qū)，若緩存區(qū)設(shè)置為60，則第61 s的數(shù)據(jù)將“擠走”第1 s的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)異常狀態(tài)前的數(shù)據(jù)保留.

異常狀況后數(shù)據(jù)：以大小判斷關(guān)系結(jié)合“與”語句實現(xiàn)部件間的異常判斷.若某一位置的測量值超過設(shè)定閾值，則觸發(fā)超閾值條件結(jié)構(gòu)；同時放置事件計時重置燈，重置條件為超過閾值的非條件（不超過閾值），正常運行工況下計時一直觸發(fā)，當(dāng)超過閾值時，開始計時，計時時間在1～3 s時，觸發(fā)計時重置燈亮起.此時計時重置燈與閾值判斷燈同時觸發(fā)，數(shù)據(jù)保存條件達成，循環(huán)觸發(fā)60次，保存前后60 s數(shù)據(jù).

增加計時重置燈為另一觸發(fā)條件目的：當(dāng)故障長時間存在時，數(shù)據(jù)記錄會一直觸發(fā)，高采樣頻率易導(dǎo)致硬盤容量不足；雙重判斷條件下無關(guān)故障持續(xù)時間多久，僅觸發(fā)初始前后60 s異常數(shù)據(jù)的記錄.

2.2.2 操作員按需提取功能

利用全局變量結(jié)合翹板按鈕實現(xiàn)操作員按需提取數(shù)據(jù)功能，在每個獨立部件子界面分析模塊內(nèi)放置1個傳輸控件，并將其定義為輸入部件，輸出的值連接至全局變量內(nèi)相應(yīng)控件，如圖5所示.

同樣，在監(jiān)測主界面將放置的全局變量轉(zhuǎn)換為輸出型，將其輸出信號連接至條件結(jié)構(gòu)并作為存儲的啟動條件.當(dāng)觸發(fā)獨立部件子界面內(nèi)數(shù)據(jù)提取按鈕時，該值傳遞入全局變量內(nèi)相應(yīng)控件，同時該控件的值又通過全局變量在主界面?zhèn)魅霔l件結(jié)構(gòu)與存儲模塊內(nèi)，實現(xiàn)單部件數(shù)據(jù)按需提取功能.異常狀態(tài)自動記錄功能主要針對下位工控機，旨在實現(xiàn)對各類異常狀態(tài)的實時自動記錄，便于技術(shù)人員后續(xù)分析故障信息，從而加速故障排查過程.

同時，按需提取功能則主要針對上位操作機.該功能允許技術(shù)人員隨時提取所需的部件狀態(tài)信號，方便進行針對性分析.通過靈活的數(shù)據(jù)提取，技術(shù)人員可以迅速獲取關(guān)鍵信息，從而針對特定部件進行深入分析.2種功能搭配設(shè)計不僅提高了系統(tǒng)的可操作性，也進一步增強了對設(shè)備運行狀態(tài)的全面掌握，確保能夠及時響應(yīng)潛在的技術(shù)問題，為設(shè)備的穩(wěn)定運行提供保障.

2.2.3 機組歷史數(shù)據(jù)存儲功能

利用統(tǒng)計模塊結(jié)合條件結(jié)構(gòu)實現(xiàn)機組歷史數(shù)據(jù)存儲功能，條件結(jié)構(gòu)左端觸發(fā)條件設(shè)置為“5 min刷新”.同時將信號輸入配置完成的“統(tǒng)計”模塊內(nèi)，完成當(dāng)前所采集信號的最大值判斷，并每間隔5 min觸發(fā)條件結(jié)構(gòu)，寫入指定文件內(nèi)，實現(xiàn)機組全年歷史趨勢數(shù)據(jù)的保存，如圖6所示.

在歷史趨勢子界面內(nèi)，將儲存的文件按具體測點信息索引出來，便于選擇具體部件進行全年歷史趨勢分析.上述3種功能協(xié)同配合實現(xiàn)了機組異常工況數(shù)據(jù)的自動保存、研究人員試驗分析的按需提取和全年運行數(shù)據(jù)的長期存儲.

2.3 異常狀況記錄及提醒

系統(tǒng)具備對機組運行過程的振動、擺度、溫度、聲音等信號分析功能.在上述監(jiān)測量超過設(shè)定閾值時，監(jiān)測系統(tǒng)主界面彈出提示窗口并記錄異常部件及異常時間.首先，在機組測點相應(yīng)位置放置綠色指示燈并建立所有測點位置的局部變量節(jié)點，將局部變量與綠色指示燈的屬性值節(jié)點連接起來.當(dāng)監(jiān)測到的傳感器數(shù)值大于設(shè)定閾值時，指示燈變?yōu)榧t色，同時觸發(fā)條件結(jié)構(gòu)內(nèi)的文本寫入指令，將此時的時間與部件超標(biāo)信息寫入文本文件，實現(xiàn)異常情況自動記錄功能.

圖7所示為異常狀態(tài)報表記錄及提醒界面.如圖所示，右側(cè)上機架3個方向振動位移值若超過所設(shè)定閾值，則觸發(fā)指示燈屬性節(jié)點值改變，同時觸發(fā)右側(cè)條件結(jié)構(gòu)內(nèi)模塊.條件結(jié)構(gòu)觸發(fā)時候，“當(dāng)前時間日期”與“上機架振動超標(biāo)信息”組成字符串?dāng)?shù)組，寫入圖中路徑文件內(nèi)，形成歷史報表記錄.同時，相應(yīng)的屬性值節(jié)點將所改變的值傳遞回指示燈，指示燈在主界面變?yōu)榧t色，以此警示工作人員該位置工況異常.并且，每間隔3 h將進行指示燈全面檢測，若有紅燈亮起則在監(jiān)測主界面彈出部件振動超標(biāo)的警示.

3 應(yīng)用實例分析

該系統(tǒng)已成功安裝在便攜式設(shè)備NI PMA-115上，并前往魯布革水力發(fā)電廠，利用該設(shè)備進行上機架垂直振動區(qū)的超標(biāo)數(shù)據(jù)采集，旨在為后續(xù)分析垂直振動超標(biāo)的原因提供必要的數(shù)據(jù)支持和基礎(chǔ).同時，由于立式水泵機組與水輪發(fā)電機組結(jié)構(gòu)、工作環(huán)境的相似性，將該實時監(jiān)測系統(tǒng)初步應(yīng)用于昆明理工大學(xué)水機電耦合實驗室機組上，該水輪發(fā)電機組為云南玉溪水力發(fā)電設(shè)備公司所制造的混流式水輪機組，型號為HLA551-LJ-43，轉(zhuǎn)輪直徑為43 cm，設(shè)計水頭為12 m，額定流量為0.7 m3/s，水輪機出力為65 kW；發(fā)電機型號為SF55-10/740，額定容量為55 kW，轉(zhuǎn)速為600 r/min.該機組保持了完整的機組軸系及支撐結(jié)構(gòu)，可用于研究機組軸系振動特性.試驗機組按實際發(fā)電廠生產(chǎn)要求設(shè)計，可實現(xiàn)并網(wǎng)運行和帶孤立負(fù)荷運行.限于篇幅原因，文中僅展示關(guān)于轉(zhuǎn)輪聲振動信號測點試驗.

在轉(zhuǎn)輪上部不同位置安裝2個聲振動傳感器，機組正常運行時其聲音波形、頻譜如圖8所示.圖9所示為泥沙混入水流后機組異常聲振動信號.

由圖8可以看出，在正常運行時，同一層聲壓級在70 dB左右，AWA1433型傳感器每50.69 mV電壓信號表示1 Pa聲壓.由式（1）可得當(dāng)前測點聲壓級.

Lp=20lgPP0，（1）

式中：Lp為聲壓級，單位為dB；P為所測得的聲壓值；P0為參考聲壓值（通常為0.000 02 Pa）.

圖9中聲強突增，頻譜出現(xiàn)變化.相應(yīng)的，轉(zhuǎn)輪位置更靠近1號測點處，故該位置聲強相較于2號測點處更大；同時右側(cè)紅色指示燈亮起，提示設(shè)備聲強超標(biāo)，可以看出，在振動異常情況下，該系統(tǒng)能及時提醒工作人員進行排查.同時，當(dāng)提示設(shè)備聲強超標(biāo)時，數(shù)據(jù)自動記錄在指定文件夾內(nèi)；最后，斷掉傳感器電源，右側(cè)指示燈亮起，表明設(shè)備通信出現(xiàn)問題，無法及時接收機組實時運行信息.

4 結(jié) 論

通過對監(jiān)測系統(tǒng)的研究，以LabVIEW為軟件平臺開發(fā)研制出一套較為完善的大型立式水泵機組智能監(jiān)測系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以完成多維信號實時采集、展示、分析、記錄，所提系統(tǒng)具有以下特點：

1） 首次將聲音振動信號與軸系狀態(tài)和溫度狀態(tài)相結(jié)合，建立多通道耦合的智能監(jiān)測系統(tǒng).

2） 設(shè)計2種高速數(shù)據(jù)保存功能，2種模式下的數(shù)據(jù)保存功能分別針對現(xiàn)場不同機器，在滿足高頻數(shù)據(jù)采集的前提下避免硬盤負(fù)荷過大的問題，解決目前實際工程中因采樣頻率過低而難以提取故障特征的問題.

3） 建立全新軟件與硬件模塊單元，彌補傳統(tǒng)立式水泵機組狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的可視化程度低和功能性不足等問題.

該系統(tǒng)試驗測試等基于昆明理工大學(xué)水機電耦合實驗室的機組開展，因此其自動報警和自動記錄功能所依據(jù)的閾值均基于該特定機組的運行參數(shù).如果將該系統(tǒng)應(yīng)用于其他機組，需重新調(diào)整和設(shè)定相應(yīng)的閾值，以確保其能夠準(zhǔn)確響應(yīng)不同機組的實際運行情況.同時，現(xiàn)有故障預(yù)警技術(shù)是基于閾值的判斷，如何利用實時采集的各種信號提取響應(yīng)特征進而完善特征狀態(tài)分類將是后續(xù)研究的重點.

參考文獻（References）

［1］ 呂順利，曾云，李想，等.基于EEMD結(jié)合LCTDBO-BP的水泵機組故障診斷［J］.排灌機械工程學(xué)報，2025， 43（1）： 38-44.

LYU Shunli， ZENG Yun， LI Xiang， et al. Fault diagno-sis of water pump units based on EEMD combined with LCTDBO-BP ［J］. Journal of drainage and irrigation machinery engineering， 2025， 43（1）： 38-44. （in Chinese）

［2］ 趙文軍，劉木秀，王鐵力，等. 沙集泵站改造葉輪選型及流道改形研究［J］. 流體機械，2024，52（7）：88-97.

ZHAO Wenjun，LIU Muxiu，WANG Tieli，et al. Study on impeller selection and channel modification of Shaji pump station［J］.Fluid machinery，2024，52（7）：88-97.（in Chinese）

［3］ 閆靜，張召，位文濤，等.基于差異特性水泵機組的優(yōu)選與調(diào)控［J］.排灌機械工程學(xué)報，2024，42（3）：256-264.

YAN Jing， ZHANG Zhao， WEI Wentao， et al. Optimization and regulation control of pump units based on differential characteristics ［J］. Journal of drainage and irrigation machinery engineering， 2024， 42 （3）： 256-264. （in Chinese）

［4］ 胡曉，肖志懷，劉東，等.基于無監(jiān)督特征學(xué)習(xí)的水電機組健康狀態(tài)實時評價方法［J］.水利學(xué)報，2021，52（4）：474-485.

HU Xiao， XIAO Zhihuai， LIU Dong， et al. Real-time assessment method of hydropower unit health status based on unsupervised feature learning［J］.Journal of hydraulic engineering，2021，52（4）：474-485.（in Chinese）

［5］ CHEN J B， ZHENG Y， DENG X Q， et al. Design of a progressive fault diagnosis system for hydropower units considering unknown faults［J］. Measurement science and technology， 2023， 35： 015904.

［6］ DAO F， ZENG Y， ZOU Y D， et al. Acoustic vibration approach for detecting faults in hydroelectric units： A review［J］. Energies， 2021， 14（23）： 7840.

［7］ BAI S F， ZENG Y， DAO F， et al. Signal spectrum analysis of sediment water impact of hydraulic turbine based on ICEEMDAN-wavelet threshold denoising strategy［J］. Water， 2023，15：4017.

［8］ 張秋昕，呂淵，簡紅英，等.基于振動信號時域特性的傳動系統(tǒng)故障分類與診斷［J］.機電工程，2024，41（11）：1995-2002.

ZHANG Qiuxin， LYU Yuan， JIAN Hongying， et al. Fault classification and diagnosis of transmission system based on time domain characteristics of vibration signal［J］. Journal of mechanical amp; electrical engineering， 2024，41（11）：1995-2002.（in Chinese）

［9］ 溫慧知，湯躍，湯玲迪.基于LabVIEW的泵試驗非采集點數(shù)據(jù)顯示程序設(shè)計［J］.排灌機械工程學(xué)報，2021，39（2）：128-131.

WEN Huizhi， TANG Yue， TANG Lingdi. Program design of pump experiment non-collected data display based on LabVIEW［J］. Journal of drainage and irrigation machinery engineering， 2021， 39（2）： 128-131. （in Chinese）

［10］ 丁鈺，楊旭輝，楊超杰. 基于LabVIEW的水電機組振動監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計［J］.大電機技術(shù)，2017（6）：52-55.

DING Yu， YANG Xuhui， YANG Chaojie." Hydro turbine vibration monitoring system design based on LabVIEW ［J］. Large electric machine and hydraulic turbine， 2017 （6）： 52-55. （in Chinese）

［11］ 裴吉，張猛，武春輝，等. 基于LabVIEW的淮安一站水泵機組振動監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計與開發(fā)［J］.排灌機械工程學(xué)報，2023，41（3）：217-223.

PEI Ji， ZHANG Meng， WU Chunhui， et al. Design and development of vibration monitoring system for Huaian No.1 Station pump unit based on LabVIEW［J］. Journal of drainage and irrigation machinery engineering， 2023， 41（3）： 217-223. （in Chinese）

［12］ 陳飛，王斌，劉婷，等.基于時移多尺度注意熵和隨機森林的水電機組故障診斷［J］.水利學(xué)報，2022，53（3）：358-368.

CHEN Fei， WANG Bin， LIU Ting， et al. Fault diagno-sis of hydropower units based on time-shifted multiscale attention entropy and random forest" ［J］. Journal of hydraulic engineering， 2022，53（3）：" 358-368. （in Chinese）

［13］ 陽震，嚴(yán)?？?，路鵬程，等.基于LabVIEW的旋轉(zhuǎn)設(shè)備狀態(tài)在線監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計［J］.儀表技術(shù)與傳感器，2021（12）：92-96.

YANG Zhen， YAN Baokang， LU Pengcheng， et al. Design of online monitoring system for rotating equipment based on LabVIEW［J］. Instrument technique and sensor，2021（12）：92-96.（in Chinese）

［14］ LI X， ZHANG J B， XIAO B Y， et al. Fault diagnosis of hydropower units based on Gramian angular summation field and parallel CNN［J］. Energies， 2024， 17（13）： 3084.

（責(zé)任編輯 盛杰）

收稿日期： 2024-08-31； 修回日期： 2025-01-07； 網(wǎng)絡(luò)出版時間： 2025-04-02

網(wǎng)絡(luò)出版地址： https：//link.cnki.net/urlid/32.1814.th.20250401.1109.008

基金項目： 云南省揭榜掛帥科技項目（202204BWO50001）；國家自然科學(xué)基金資助項目（52079059）

第一作者簡介： 呂順利（1979—），男，陜西西安人，講師（149470438@qq.com），主要從事水力機械優(yōu)化仿真及故障診斷研究.

通信作者簡介： 曾云（1965—），男，云南昭通人，教授（zengyun001@163.com），主要從事水電機組運行穩(wěn)定性與控制策略研究.