泵机常见故障1、泵机汽蚀汽蚀会降低泵的流量、压头和效率，严重时可能出现气缚现象，迫使泵停止工作。同时会高频冲击、高温腐蚀、机械剥蚀叶片和盖板，严重时甚至会将其蚀穿，严重降低2泵的使用寿命。2、轴承磨损轴承磨损后,轻者泵运行不正常,出水量不足。磨损严重时,水泵发生卡滞而发生异常响声，会使电机出现过热现象，长时间带病使用,还有可能导致绕组烧毁。3、叶轮磨损离心泵由于介质等的冲刷和腐蚀，泵叶轮会逐渐磨损、腐蚀。叶片表面常形成沟槽或条痕，或受汽蚀破坏，叶片出现蜂窝状的孔洞，甚至穿孔和裂缝，降低泵的使用寿命。4，盐城化工泵机监控、轴不对中轴不对中，会引起设备振动加剧、噪声增大、联轴器偏转，盐城化工泵机监控，盐城化工泵机监控、轴承磨损及油膜失稳、轴挠曲变形等危害，同时会造成电机负载增大，长期下去，对泵及电机都会造成极大的损害。 多样化的故障分析方法；盐城化工泵机监控

    方案需求城市排水管网系统被人们称之为城市的静脉，对消除和减少城市道路积水、合流制管道溢流等内涝灾害发挥着重要作用。排水管网主要排放雨污水，由于中国城市发展太过迅速、城市规划整体落后，大多数老城区雨污水管网状况不明，雨水中混入污水，污水偷排、错排、漏排等现象。很多城市对污水排放管理不严格，居民生活和工业污水任意排放，导致管网淤积严重，过水能力得不到充分利用。与此同时城市排水管网存在的城市内涝、管道拥堵、管线沉降、污水偷排等病害问题也日渐突出，而污泥淤积问题始终都是污水管网淤积问题的根本，然而污泥厚度是污水管网管理监控的重点信息。通过对水位高度及污泥厚度的实时在线检测，随时掌握城市排水管网的实时数据，通过对水位高度及污泥厚度的分析，可以确定城市排水管网的排水能力，需要对排水管网进行局部或全局进行排淤清理时，可提供详实的数据，提高了城市排水管网的管理能力。技术部署排水管网在线监测传感器层：主要有各种监测传感器组成，比如雨量、水位、流量、气体、水质、地理、淤泥、水文传感器与泵站监控设备组成。传输层主要由欣仰邦无线测控终端4GIPMODEM组成。盐城正规泵机监控Web端提供设备信息，降低人工巡检工作量；

运维节能应用实例

某电厂循环水泵额定转速2950r/min，操作人员依照泵机效率曲线，通过变频操作将运行频率调节至48Hz 来保证泵机处在工作效率比较好区间，但通过LIMS 系统的设备效率分析计算发现该泵机始终距离出厂的规定效率存在6.79%的差距。经一段时间的效率分析后，系统推断可能是由于泵机过流部分的壁面粗糙导致水利损失造成的，并对客户推送提高壁面的光洁度降低摩擦阻力的治理措施建议。用户在采纳建议并对该泵机的叶轮和泵壳做防护涂层后，设备效率经计算提升约5%，并且在不改变运行状态的情况下检测到运行电流下降了约5 安，以电机功率30KW计算，一年节约用电费用约2 万元，相当于节约该泵机原耗电能的10%。

    停泵信号:故障保护.2）NS-41型信号输入:绕组传感:绕组过热保护;漏水传感:油室浸水保护;接线盒传感:线盒浸水保护;过载信号:过载保护;电机腔传感:电机浸水保护;泵运行信号:泵运行监测;去湿:去湿,防电机绝缘下降加热去湿3）NS-22型信号输入:超温信号:绕组过热保护;泄漏信号:油室泄漏保护;去湿信号:去湿加热,防电机绝缘下降加热去湿;电机过载:过载保护;泵运行信号:泵运行监测.4）NS-42型信号输入:绕组传感:绕组过热保护;轴承超温传感:轴承过热保护;过载信号:电机过载保护;线盒浸水传感:线盒浸水保护;电机腔浸水传感:电机腔浸水保护;油室传感:油室漏水保护;去湿传感:加热去湿,防电机绝缘下降加热去湿;泵运行信号:泵运行监测.4．产品型号及其含义5.外形尺寸及开孔尺寸(开孔尺寸:152*72mm)外形尺寸开口尺寸安装方式：控制器采用152*72开孔仪表安装，嵌于控制柜面板上，用随机的紧固件锁定。(开孔尺寸:92*92mm)外形尺寸开口尺寸安装方式：控制器采用96*96开孔仪表安装，嵌于控制柜面板上，用随机的紧固件锁定。云端在接收到数据后会启动云端的高精确度异常检测算法对数据进行检测。

工况原因分析：

工况原因分析共依靠两个机制进行运行，一是卷积神经网络特征的整合。卷积神经网络为了将异常和故障种类更好的区别开，将原始数据拆解到超过物理意义可以解释的程度，比频谱分析特征、包络谱分析特征甚至小波分析特征都细致的多，成为完全数学意义上的特征数值，这样的特征对于生产人员和维修人员来说没有任何理解上的价值，所以在做工况原因分析时，会将卷积神经网络提出的特征进行向上还原，直到还原到有近似物理意义的程度，比如某倍频点上的能量，某频段间的信息熵等等。将这些信息推送到APP端作为原因分析的部分展示内容。

以泵机振动数据为分析依据，早时间发现异于正常运行的苗头并给与警示。盐城正规泵机监控

为主动停机检修提供重要依据，杜绝被动停机和疑似状态检修造成的经济损失。盐城化工泵机监控

泵机启停状态分析：

在数据采集后，节点边缘计算芯片会加载自动学期后已训练完毕的边缘启停机分析算法，并实时分析泵机当前的启停状态，同时将状态量发送至云端进行可视化及提醒。泵机启停机算法以三轴振动加速度每一轴的原始值为输入量，以与之特征相匹配的多种泵机历史启停信息为训练数据，使用C4.5模型进行迭代训练，形成区分启停的算法，快速判断启停状态。C4.5 是ID3 的一个改进算法，继承了ID3 算法的优点。C4.5 算法用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足在树构造过程中进行剪枝；能够完成对连续属性的离散化处理；能够对不完整数据进行处理。C4.5算法产生的分类规则易于理解、准确率较高。

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