石化泵在石油化工行业中有着广泛的应用,在运行过程中难免会出现各种各样的故障。为了准确定位和快速响应故障,对其运行状态实时监测是最有效的措施之一。传统的基于现场中控室的监测系统易受地理区域条件限制,监测效率低、资源管理能力差且常常遇到系统扩展困难的问题。为解决以上问题,本文设计一套以生命周期监测和管理为核心的石化泵分析系统,集资源管理与状态监测于一体,旨在解决传统监测的不足。首先,通过分析石化泵作业特点,结合监测系统的功能需求,设计待监测状态参数物理量:电压、电流、进出口压力、振动等。针对不同的业务需求,设计边缘自适应平台,实现对状态参数的采集与预处理,完成与云端的信息交互。实时采集的状态数据具有时间标签属性,故系统利用时序数据库TimeScaleDB来设计开发云端数据中心,提高数据存储和访问速率。其次,利用.NET框架开发状态监测可视化云平台。平台实现对石化泵运行状态的全天候、全方位监测,提供了石化泵资源管理服务功能,主要包括规划采购管理、库存物资管理、运行维护管理及历史数据管理等,进而实现设备生命周期的监测和管理。整个系统具有开发维护成本低、可扩展性好、人机交互简单方便等特点。最后,提出一种双层次的故障分析架构,在边缘层针对高速采样的振动信号进行快速预处理,在云端实现综合分析。两者的协同运作,不仅缩短了整个系统的故障响应时间,而且可以保证诊断的高准确性。针对每层架构的不同特点,研究了不同的故障特征提取方法:其中符号聚集近似(SAX)可以离散化振动信号,实现数据的降维压缩,具有运算快速、高效等特点,故选择用于边缘层以提高响应速度;变分模态分解(VMD)能够有效抑制模态混叠,故障特征提取效果好,较适用于云端以实现对故障的准确定位和综合分析。