0 前言当你走进工厂，除了机床的轰鸣声和机器人精准的移动之外，几乎看不到一名工人；当你外出时，只要输入目的地，无人驾驶汽车便自动选择最畅通的路线、在最短时间内将你安全送达（未来的交通出行，我们只需要把自己带上就行了）；当你去便利店购物时，扫码即可进店，无需排队，无人收银，即拿即走，无感支付；
当你劳累了一天，在下班的路上通过手机APP，一键远程控制空调的开关、温度的调节，到家无需等待即可享受夏天的清凉或冬日的温暖，同时还可以让按摩机器人帮你放松身体；当你心情不好或在家无聊时，通过语音或手机APP即可唤醒家庭影音模式，欣赏音乐或大片，也可以找聊天机器人聊天；当你走进餐厅，根本就见不到服务员，整个用餐过程，不管是排除、点餐还是取餐、结账，全靠消费者用支付宝或者口碑自助完成……所有这一切，都与人工智能相关。
正如百度创始人、董事长兼CEO李彦宏的观点：“人工智能正在唤醒万物，催生万千产业智能化。人工智能与各行各业的融会贯通，将掀起产业智能化新浪潮。”
随着人工智能的普及和广泛应用，这为传统制造业的离心泵行业带来了巨大的挑战，“如何使其智能化”是每个泵制造商不得不面对的现实问题。国外不少泵制造商如美国FLOWSERVE公司、瑞士SULZER公司、德国KSB公司等，在“智能泵”方面早已走在了同行的前列；而国内绝大多数泵厂为了生存，还一直在中低端泵市场上苦苦挣扎，“智能泵”对于他们来说，似乎还是遥不可及的梦想。本文将尝试就“离心泵智能化及其路径”进行探讨，以期引起同行们的关注和借鉴。
1 关于人工智能
1.1 人工智能的定义百度百科对人工智能的解释如下：
人工智能（Artificial Intelligence，英文缩写为AI）。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
1.2 人工智能与数据分析的关系很多人或公司错误地认为，只要其工作与数据或工作流程相关，都可以被称这为人工智能。数据分析只是人工智能的基础。
很多所谓的人工智能公司实际上做的是基础的数据分析，他们的技术来源于数据，而且结果都被用于实现特定的目的，例如，根据预设定的规则识别发送特定的信息。这种根据上下文来整理数据的做法并不是人工智能。它们之间的关键区别在于：人工智能系统具有迭代性，分析的数据越多，系统就会变得越智能，越能干，而且越自主化。真正的人工智能技术能够为现实问题提供突破性的解决方案，同时会彻底地颠覆市场。
1.3 离心泵智能化的必要性
随着社会的发展、科技的进步，人们对健康、环保、安全等方面的要求越来越高。作为通用机械的离心泵，广泛应用于各行各业，其各项指标也越来越受到人们的关注。数十年来，其维护方式多为被动式维护（设备已经失效，进行事故后维修）或预防性维护（通过采取适当的措施，如提高强度等，从而防止设备发生故障）。
1）市场的需要
随着人工智能的出现，预测性维护将成为一种趋势，并成为制造商和用户所追求的终极目标。人工智能不仅可以使用户和/或制造商实时监控设备的运行状态，在发生不可逆的故障或停机之前得到准确的诊断、确定维护和保养时间、提高设备运行可靠性并延长设备寿命，而且还可根据实际情况或需要，优化设备运行方式、提高运行效率、降低运营成本。
2）企业转型升级的需要
在互联网时代的大背景下，商业模式发生了巨大的变化。传统制造业为了生存和发展，企业必须由单一制造商向服务商转型。《中国制造2025》明确提出：要加快制造与服务的协同发展，推动商业模式创新，促进生产制造向服务型制造的转变 - 就是由单一产品制造向用户提供一整套系统解决方案。
2 机械保护及状态监测系统
人工智能需要依靠大量的数据支撑，而数据的获取离不开各种传感器。在探讨离心泵智能化之前，需要了解两个概念及其之间的关系 – 机械保护和状态监测。关于机械保护系统和状态监测系统，API 670标准[1]中有明确的定义和说明。
2.1 机械保护机械保护系统（Machinery Protection Systems，缩写MPS）：感知、测量、监测和显示机器参数以表明其运行状态的系统。当一个参数超过预先定义的限值、表明出现异常情况时，系统会将事件传达给操作人员和/或停机系统。该系统的目标是减轻对机器的损坏。该系统包括传感器系统、信号电缆、监控系统以及所必需的安装位置、安装夹具和说明文件。
2.2 状态监测
状态监测系统（Condition Monitoring Systems，缩写CMS）：一种测量指定机器过程参数和预测趋势的系统。提供报警、显示和分析工具，用于检测和识别发展中的故障。允许继续监视检测到的故障以确定其传播和严重性。也可用于管理机器的运行状态，以减少因发展中的故障而产生的意外停机。CMS的目标是最大程度地提高可用性，同时降低运营和维护成本。
2.3 机械保护与状态监测之间的关系实际工程应用中，由于机械保护系统和状态监测系统经常安装在一起，甚至可以紧密地集成在一起，因此，很多制造商/供应商和用户通常将两种系统混为一谈。CMS是一种计算机化的数据采集和分析工具，其与MPS最大的区别在于对运行设备进行趋势预测。目前，工程应用中所采用的基本上为MPS。MPS与CMS的基本区别如表1。
表1 MPS和CMS的基本区别机械保护系统状态监测系统目的感知、测量、监测和显示机器参数，以表明其运行状态。测量机器过程参数和预测趋势的系统。用于检测和识别发展中的故障以确定其传播和严重性。也可用于管理机器的工作条件。目标防止人员受伤，防止或减轻对机器或环境的损害智能化地预测寿命。使操作人员和管理人员更好地了解关键资产的运行状况。
除了以上区别以外，两种系统还有一些相似之处。通常均用于一些重要工况的“关键”设备，同时，两种系统共享许多相同类型的传感器和相同类型的信号处理功能（通常将MPS的数据作为CMS的基础）。
3 泵的保护及监测
多年来，制造商一直致力于提高泵的可靠性，并开发了监测泵性能和运行状况的工具 – 机械保护系统。然而，这些工具通常只会在故障发生前或正在发生时起到“警示或提醒”的作用。
随着科技的不断发展，可以通过监测泵（组）过程参数的变化 – 状态监测，来确定离心泵的运行状态，并预测出机械零部件的寿命、故障可能发生的时间，以便在预期或规定的期限内对问题进行纠正。
离心泵最常见的监测项目通常如下[2]：
温度/温升。特别是轴承和密封腔的温度。主要涉及轴承、密封腔、润滑油、冷却水以及泵进/出口介质的温度；还涉及到泵壳体上/下温差。通过对泵进/出口介质温度的监测，有助于预测汽蚀的发生；通过对泵壳体上/下温差的监测，判断是否进行了充分的暖泵。
压力/压差。主要包括泵进/出口的压力、冷却水及润滑油的压力、机械密封系统压力；还包括过滤器前后的压差。
流量。可以预测泵壳体/叶轮耐磨环更换时间及开式叶轮间隙调整时间；通过流量监测还可以确定泵出口再循环系统的状态。
泄漏。主要用于预测密封故障或压力边界的失效。压力积聚是监测泄漏的一种方式。通过一个双重无压密封装置内侧密封泄漏，检测到密封储罐隔离液压力的变化。另一种监测泄漏的方式是注意到隔离液流量的变化。通过一个双重无压密封装置内侧密封泄漏检测到从密封到排气系统或收集系统的气/液体流量的变化。通过一个双重有压密封装置内侧密封泄漏检测到从循环系统和储液罐的隔离液位的变化。
振动。引起离心泵振动的原因很多，包括泵本体设计原因和外部条件因素两大类。而泵本体设计引起的振动主要体现在两个方面，机械引起的振动和水力引起的振动。通过振动监测可以检测或诊断出泵及其系统存在的各种问题。
噪音。表示泵发生了汽蚀、动/静零部件出现摩擦、轴承损坏或其它一些异常情况。
润滑剂品质。通过对润滑剂含水量及固体颗粒的检测，预测润滑剂的更换周期。
轴位移。主要用于可倾瓦推力轴承的离心泵，叶轮和机械密封对轴向位移非常敏感。
其它可能监测的项目有：
应变。预测动/静零部件之间是否会发生摩擦、泵壳体的腐蚀及现场管路支撑问题；另外，还可以监测离心泵轴向力的变化。
功耗。检查泵的效率，预测发热问题。
转速。主要用于变速运行的离心泵，以观察其对泵性能的影响。
液位。包括供液箱的液位、润滑油箱的液位及密封系统缓冲/隔离罐的液位。通过对供液箱液位的监测，可以预测泵汽蚀的发生。
间隙。趋近式表可以记录开式叶轮与泵壳体之间的间隙。
轴挠度。通过安装于泵体上的趋近式表来测量轴挠度，以确保旋转部件与静止部件不会发生接触。同时，轴挠度过大，会导致耐磨环、机械密封和轴承过早失效。
在实际工程应用中，可以将泵（组）的监测集成为两个大的模块：性能监测模块和机械运转监测模块。也可以根据监测内容的不同，进一步细分为：振动监测模块、压力/差压监测模块、温度/温差监测模块、转速监测模块、汽蚀监测模块、泄漏监测模块、液位监测模块、润滑剂品质监测模块、应变监测模块等。根据不同需要，这些模块可以进行随意组合。
4 数据收集
过去，从离心泵及其驱动设备上收集数据需要花费大量的时间。随着传感器及互联网技术的发展，无线传感器应运而生，实时体现设备运行状态的数据收集变得越来越简单且自动化。
无线传感器产品为系统级产品，包括现场无线传感器、数据转发网关和监控主机等在内的整体解决方案。无线传感器终端产品在检测和监测市场将普遍应用于智慧城市、智慧能源、智慧制造、智慧工厂等各种领域。
离心泵的运行状态可以通过监测到的许多迹象来评估[3]。
以振动监测为例，无线振动传感器可以提供潜在问题的早期预警，通过监测可以检测到泵中存在的各种问题，包括轴承问题、转子部件的不平衡或不对中、泵和电机部件的连接松动以及联轴器的问题。
接触式振动监测传感器安装在轴承座上以检测振动的变化。这些传感器可以永久性安装并连续监控，也可以临时性安装，作为基于路由的定期监控系统的一部分。
数据可以在设备的多个位置和方向（水平、垂直和轴向）上收集，振动数据被记录下来，可以通过远程或程序进行分析以识别故障。
如果我们选择监测泵的性能、并使用这些数据来预测即将发生的密封或轴承失效（故障），可以通过多种不同的传感器对以下过程参数进行监测和收集：
1）泵进/出口介质温度。
2）泵进/出口介质压力。
3）泵轴的挠度。
4）泵的出口流量。
5）泵的惰走时间（@停泵时）。
6）轴承座振动或轴振。
7）泵（组）噪音的变化。
8）电动机的电流变化等。
汽蚀是离心泵运行过程中较常见的一种故障，汽蚀会损伤密封件并缩短零部件的寿命。如果我们选择监测泵是否会发生汽蚀，那么必须监测以下过程参数：
1）入口压力下降。
2）入口温度上升。
3）入口流量降低。
4）出口扬程下降。
5）泵转速增加。
6）振动增加。
7）噪音增加等。
5 数据传输
美国水力协会和美国石油协会分别在ANSI/HI 9.6.5 "Rotary Pumps - Guideline for Condition Monitoring s"、API670 "Machinery Protection Systems"最新版本中介绍了无线数据传输技术的创新。有几种拓扑结构将无线传感器连接到接收站进行数据处理。图1显示了振动诊断星形拓扑网络。星形拓扑是由一个中心节点（通常是一个交换机或集线器）组成的网络，其作为传输信息的管道。
在基于状态监测网络中，主要接收机节点（PRNs）同时与多个振动传感器节点进行通信，以收集及时振动数据。
反过来，PRNs通过收集服务器（CS）直接连接到数据库服务器计算机或公司的主干网络。
实际上，传感器网络是一个两层星形网络，中央的数据库服务器计算机直接连接到传感器网络，其规模从一个非常简单的两传感器网络扩展到三传感器网络。可以监控从单台机器的运行状况到数百台机器上的传感器的超大型网络的所有内容。
图1 显示了收集服务器如何连接到工厂或设备的网络。
其中包括直接连接到公司主干内部网的以太网、连接到公司现有无线网络的Wi-Fi或蓝牙连接，以及通过蜂窝电话运营商连接到Internet的蜂窝网络数据连接。该网络基础架构示例突出了无线、在线状态监测策略在易于安装和可扩展性/可测量性方面的优势。