隨著信息技術(shù)、測(cè)試技術(shù)與計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展與普及應(yīng)用，水泵故障診斷的方法不斷更新、擴(kuò)展與進(jìn)步。
水泵故障診斷的方法一、基于信號(hào)處理的方法
目前用于泵故障診斷中基于信號(hào)處理的方法主要有頻譜分析、功率譜估計(jì)和小波分析等。頻譜分析是故障診斷中一種常用的方法，被廣泛應(yīng)用于各工程技術(shù)領(lǐng)域：對(duì)于泵的故障診斷，人們也應(yīng)用頻譜分析作了大量的研究。如運(yùn)用頻譜分析方法對(duì)火電廠大型汽輪機(jī)組的供水泵進(jìn) 行診斷，找出了振源及傳遞媒介，為采取改進(jìn)措施提供了依據(jù)：鋅對(duì)大型泵組的特點(diǎn)，采用頻譜分析對(duì)其狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷的方法展開(kāi)了探討。但是由于泵故障的 多樣性和復(fù)雜性，僅僅依賴振動(dòng)信號(hào)的頻譜分析往往只能粗略地知道泵是否存在故障。有時(shí)也能得到故障嚴(yán)重程度的信息，而對(duì)于具體是什么故障以及故障發(fā)生的部 位則難以得到．所以一般只用于泵的簡(jiǎn)易診斷。
功率譜估計(jì)是在頻域中對(duì)信號(hào)能量或功率分布情況進(jìn)行描述。其 中．經(jīng)典功率譜估計(jì)方法（如周期圖法、自相關(guān)法）在工程實(shí)踐中應(yīng)用最為廣泛。例如，有人在分析國(guó)內(nèi)大機(jī)組給水泵結(jié)構(gòu)及現(xiàn)有振動(dòng)監(jiān)測(cè)保護(hù)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，結(jié)合 火電廠大型氣動(dòng)給水泵的振動(dòng)監(jiān)測(cè)實(shí)例，采用功率譜估計(jì)方法對(duì)給水泵振動(dòng)分析診斷系統(tǒng)策略進(jìn)行了分析探討，結(jié)果表明．通過(guò)對(duì)振動(dòng)信號(hào)的分析可以確定水泵的最 合適工作參數(shù)并發(fā)現(xiàn)給水泵內(nèi)存在的故障及部位．為給水泵及時(shí)、有效地維修提供保證。但是，功率譜估計(jì)方法存在著計(jì)算復(fù)雜、方差性能差、分辨率低、對(duì)局部故障不敏感等局限。對(duì)于平穩(wěn)信號(hào)，其頻域的能量分布不隨時(shí)間變化，使用功率譜估計(jì)方法尚可基本滿足精度要求。
小 波分析是為適應(yīng)信號(hào)處理的實(shí)際需要而發(fā)展起來(lái)的一種時(shí)頻分析方法．與傳統(tǒng)的信號(hào)處理方法相比，小波變換在時(shí)域和頻域同時(shí)具有良好的局部化特征?可用于突變 信號(hào)和非平穩(wěn)信號(hào)的分析，這在泵的狀態(tài)監(jiān)測(cè)以及早期故障診斷中具有重要的意義c目前，小波分析方法已經(jīng)在泵的故障特征提取中得到了研究和應(yīng)用。如有人利用 小波分析對(duì)輸油泵的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行了消噪，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，使用該方法能夠有效地抑制信號(hào)中的噪聲，提高故障診斷精度。小波變換來(lái)源于傅里葉變換和短時(shí)傅里葉 變換，盡管它繼承了傅里葉變換和短時(shí)傅里葉變換的許多優(yōu)點(diǎn)，克服了它們?cè)谀承┓矫娴牟蛔悖ㄈ鐣r(shí)頻局部化特性）。但由于該理論本身也正處于研究發(fā)展之中，因 此仍存在一些需要進(jìn)一步研究的問(wèn)題，比如小波函數(shù)的選取問(wèn)題等。
水泵故障診斷的方法二、基于知識(shí)的方法
隨著人工智能及計(jì)算機(jī) 技術(shù)的飛速發(fā)展，基于知識(shí)的方法在故障診斷中得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用，目前應(yīng)用到水泵故障診斷中基于知識(shí)的方法主要有粗糙集理論、專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和 支持向量機(jī)等。粗糙集理論是波蘭學(xué)者Z Pawlak于1982年提出的一種用于處理不完整不精確知識(shí)的數(shù)學(xué)方法，該理論不需要關(guān)于數(shù)據(jù)的任何初始或附加信息，直接對(duì)不完整不精確數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處 理。近年來(lái)，粗糙集理論發(fā)展迅速，已經(jīng)在很多領(lǐng)域得到了應(yīng)用。有人利用粗糙集理論對(duì)離心泵的特征參數(shù)進(jìn)行約簡(jiǎn)，并優(yōu)選出最簡(jiǎn)決策表，形成標(biāo)準(zhǔn)特征庫(kù)，提高 了故障診斷的速度和精度。但當(dāng)故障形式和特征參數(shù)較多時(shí)，則有可能會(huì)導(dǎo)致較大的決策表以及較多的規(guī)則數(shù)目。同時(shí)，由于許多實(shí)際應(yīng)用中的數(shù)據(jù)經(jīng)常是不斷更新 的，因此如何動(dòng)態(tài)地修正現(xiàn)有模型結(jié)構(gòu)和規(guī)則集，提高系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)能力，還有待于做進(jìn)一步的研究。
基于專家系統(tǒng)的故障診斷方法，其實(shí)是一個(gè)計(jì)算 機(jī)智能程序，計(jì)算機(jī)在采集被診斷對(duì)象的信息后，綜合運(yùn)用各種規(guī)則（專家經(jīng)驗(yàn)），進(jìn)行一系列的推理，必要時(shí)還可以隨時(shí)調(diào)用各種應(yīng)用程序，運(yùn)行過(guò)程中向用戶索 取必要的信息后，就可快速地找到最終故障或最有可能的故障，再由用戶來(lái)證實(shí)。它一般由數(shù)據(jù)庫(kù)、知識(shí)庫(kù)、推理機(jī)、解釋機(jī)制以及計(jì)算機(jī)接口5部分組成，其中知 識(shí)庫(kù)中存儲(chǔ)診斷知識(shí)，也就是故障征兆、故障模式、故障成因和處理意見(jiàn)等內(nèi)容，而數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)了通過(guò)測(cè)量并處理得到的當(dāng)前征兆信息，推理機(jī)就是使用數(shù)據(jù)庫(kù)中 的征兆信息通過(guò)一定的搜索策略在知識(shí)庫(kù)中找到對(duì)應(yīng)征兆下可能發(fā)生的故障，然后對(duì)故障進(jìn)行評(píng)價(jià)和決策。解釋機(jī)制可以為此推理過(guò)程給出解釋，而人機(jī)接口用于知 識(shí)的輸入和人機(jī)對(duì)話。此種方法在水泵的故障診斷中已有不少應(yīng)用。
模糊故障診斷方法是利用集合論中的隸屬函數(shù)和模糊關(guān)系矩陣的概念來(lái)解決故障 與征兆之間的不確定關(guān)系，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)故障的檢測(cè)與診斷。、這種方法具有計(jì)算簡(jiǎn)單、應(yīng)用方便和結(jié)論明確直觀等特點(diǎn)。鑒于模糊故障診斷方法的這種特點(diǎn)，結(jié)合泵的 故障與征兆之間的關(guān)系，難以使用精確的數(shù)學(xué)模型表述的實(shí)際情況，可以借助于這種方法，用隸屬度的概念來(lái)描述泵的振動(dòng)，然后運(yùn)用模糊綜合評(píng)判法找出泵故障的 原因。有人采用模糊故障診斷方法對(duì)火電廠給水泵的故障診斷進(jìn)行了嘗試，為電廠工作人員提供了決策依據(jù)，提高了整個(gè)機(jī)組運(yùn)行的安全性和經(jīng)濟(jì)性。使用這種方法 存在的問(wèn)題：但隸屬函數(shù)是人為構(gòu)造的,含有一定的主觀因素；對(duì)特征元素的選擇有一定的要求,如選擇不合理，診斷精度會(huì)下降，甚至診斷失敗。
人 工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是試圖模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)而建立起來(lái)的自適應(yīng)非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，具有可學(xué)習(xí)性和并行計(jì)算能力，可以實(shí)現(xiàn)分類、自組織、聯(lián)想記憶和非線性優(yōu)化等功 能。目前在水泵故障診斷中應(yīng)用較多的是BP網(wǎng)絡(luò)以及自組織映射網(wǎng)絡(luò)等。文獻(xiàn)在泵互乎二差教障診斷的專家系統(tǒng)模型中加入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，當(dāng)系統(tǒng)處于在線運(yùn)行 時(shí)，可以高運(yùn)診斷、識(shí)別和學(xué)習(xí)新事件，從而有效地提高了故障診斷系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。
支持向量機(jī)（support vector machine，SVM）是在有限樣本統(tǒng)計(jì)學(xué)乏理論（statisticallearning theory，SLT）基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它較好地解決了小樣本、非線性和高維模式識(shí)別等實(shí)際問(wèn)題，并克服了神、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法中網(wǎng) 絡(luò)結(jié)構(gòu)難以確定、收斂速度慢、局部極小點(diǎn)、過(guò)學(xué)習(xí)與欠學(xué)習(xí)以及訓(xùn)練時(shí)需要大量數(shù)據(jù)樣本等不足，具有良好的推廣性能，成為繼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究之后新的研究熱點(diǎn)。 對(duì)于線性可分模式，其主要思想就是建立一個(gè)超平面作為決策面，該決策面不但能夠?qū)⑺杏?xùn)練樣本正確分類，而且使用訓(xùn)練樣本中離分類面最近的點(diǎn)到分類面的距 離最 大。對(duì)于非線性不可分模式，該方法通過(guò)某種特定的非線性映射，將樣本空問(wèn)映射到高維特征空間，使其線性可分，并在高維特征空間中構(gòu)造出最優(yōu)分類超平 面，從而實(shí)現(xiàn)分類。有人應(yīng)用支持向量機(jī)的幾種多類分類算法對(duì)離心泵的葉片損壞、密封泄漏和汽蝕3種故障進(jìn)行診斷，并將診斷結(jié)果與利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷的結(jié) 果相比較。結(jié)果表明，采用支持向量機(jī)的幾種算法進(jìn)行診斷較后者具有更高的精度。
水泵故障診斷的方法三、基于解析模型的方法
基于解析模型的方法需要建立被診斷對(duì)象的較為精確的數(shù)學(xué)模型，具體又可以分為狀態(tài)估計(jì)方法、等價(jià)空間方法和參數(shù)估計(jì)方法。這三種方法雖然是獨(dú)立發(fā)展起來(lái)的，但它們彼此之間并不是孤立的，而是存在一定的關(guān)系。
狀態(tài)估計(jì)方法的基本思想是利用系統(tǒng)的定量模型和測(cè)量信號(hào)重建某一可測(cè)變量，將估計(jì)值與測(cè)量值之差作為殘差，以檢測(cè)和分離系統(tǒng)故障。在能夠獲得系統(tǒng)的精確數(shù)學(xué)模型的情況下，狀態(tài)估計(jì)方法是最直接有效的方法。而在實(shí)際中，這一條件往往很難滿足。
等價(jià)空間方法的基本思想就是利用系統(tǒng)的輸入輸出的實(shí)際測(cè)量值檢驗(yàn)系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的等價(jià)性（即一致性），以檢測(cè)和分離故障。
參 數(shù)估計(jì)方法的基本思想是根據(jù)模型參數(shù)及相應(yīng)的物理參數(shù)的變化來(lái)檢測(cè)和分離故障。與狀態(tài)估計(jì)的方法相比，參數(shù)估計(jì)法更利于故障的分離。參數(shù)估計(jì)方法要求找出 模型參數(shù)和物理參數(shù)之間的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，且被控過(guò)程需充分激勵(lì)。因此將參數(shù)估計(jì)方法和其他基于解析模型的方法結(jié)合起來(lái)使用，可以獲得更好的故障檢測(cè)和分離 性能。
在實(shí)際情況中，常常無(wú)法獲得對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型，而且故障引起系統(tǒng)模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)變化的形式是不確定的，這就大大限制了基于解析模型診斷方法的使用范圍和效果。對(duì)于水泵來(lái) 說(shuō)亦是如此，目前利用基于解析模型診斷的方法對(duì)其進(jìn)行故障診斷的研究也較少。國(guó)內(nèi)有人基于非線性建模技術(shù)，利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)離心泵的故障信號(hào)進(jìn)行估 計(jì)。該方法沒(méi)有考慮模型不確定性，不具備魯棒性。針對(duì)模型不確定性的非線性系統(tǒng)，有人在給出基于參數(shù)估計(jì)故障診斷方法的基礎(chǔ)上，以火電廠的冷卻水泵為對(duì) 象，對(duì)該診斷算法的魯棒性、靈敏度、穩(wěn)定性以及可檢測(cè)性進(jìn)行了分析研究。
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