离心泵是石油化工等生产领域中不可或缺的关键设备,离心泵在运行的过程中,由于不同原因,会出现不平衡、不对中、叶轮缺陷等形式的故障,这些故障轻则导致离心泵停止运转,重则造成重大事故,带来严重的经济损失。对离心泵运行状态进行有效监测和评价,在离心泵发生故障时,及时提醒工作人员进行维修,可避免事故的发生,为离心泵在企业安全稳定运行提供技术保障。本文以离心泵为研究对象,针对现有状态监测和健康评价方法存在的不足,设计了用于离心泵无线监测的无线传感器,实现了监测系统的无线感知,增强了系统现场实施的便捷性和易用性;提出了一种离心泵健康评价方法,该方法既能评价离心泵整体健康状态,又能通过指标分解,针对性的监测并分析反映离心泵故障征兆的数据,避免漏报和误报的发生;建立了基于物联网的泵群无线监测与评价系统,采用边缘侧和服务器云端协同计算的方式,构建了离心泵的健康评价模型,根据离心泵常见的故障形式及其特征,适应性的划分频段和报警阈值,进行整体和单故障指标的状态评价。本文所做的主要研究工作和取得的成果如下:(1)提出了一种基于频段特征提取的离心泵自适应健康评价方法。根据离心泵的常见故障形式,将离心泵振动频谱划分成若干个特征频带,提取故障特征;根据水锤故障的特点,提出了一种快速识别水锤故障的方法:首先采用高通滤波对振动信号进行处理,然后计算分析滤波后信号的峭度、裕度等无量纲指标,快速有效的识别水锤故障。两者共同构成了提出的离心泵整机和单故障评价模型。(2)设计了无线传感器节点,并通过边缘计算优化系统设计。采用边云协同的方式,在传感器节点端提取离心泵故障特征,在网关端对离心泵运行状态进行健康评价,在云服务器端建立设备状态概率模型,对健康评价所需的报警阈值进行自适应划分;对系统进行优化设计,降低无线传感器节点能耗和传输成本。(3)对提出的离心泵自适应健康评价方法和水锤故障监测与诊断方法进行实验验证。组建了基于物联网的离心泵监测与评价系统;通过离心泵正常状态、不平衡故障、不对中故障、叶轮缺陷、轴承故障、水锤故障等实验,验证了提出的离心泵监测和自适应评价方法的正确性和可靠性。