大型水泵监测与健康智能维护系统PUMPAgent
大型水泵监测与健康智能维护系统PUMPAgent融合了目前各种先进的信息智能分析与建模方法，采用了一种开发的、模块化的结构实现振动温度信号等各种分析处理，采用Python编程语言，满足不同平台需求(包括Windows、Linux)。PUMPAgent对各种大型水泵运作过程的振动与温度信息实施监控与故障诊断系统，对水泵工作状态下关键部件的振动数据进行实时采集，结合信号处理技术与深度学习技术对冗余的数据进行清洗、降维与多层特征提取，建立实时异常振动检测模型、缺陷识别与故障诊断模型，实现缺陷早期预示，能够及时发现异常值，并对其进行诊断与维修。
PUMPAgent主要融合了目前各种先进的信号处理算法，人工智能算法以及振动分析算法，采用全Python语言，以B/S模式，通过前端与后端集成开发，采用开放的、模块化、多层架构的设计思想实现型风机故障诊断与健康预测。每个模块都包含信号处理分析模块（时域指标分析、时频分析、降噪处理、分解处理）；健康评估模块（SOM、CAE、SAE、HMM等）；寿命预测模块（线性回归、逻辑回归、RNN等）；以及各自部位机理与数据驱动的故障诊断模块。基于机理的故障诊断模块分析诊断各类电机的故障现象及机理；基于数据的故障诊断模块包括一些适用于不同部位的通用算法（LSTM、CNN等）和适用与特定的多源信号融合算法（振动与温度）。
1、系统首页显示所有水泵的健康信息，蓝绿色为健康运行、黄色为轻微故障、红色为严重故障。点击各个水泵的图标进入单个水泵健康监测首页。
以水泵1为例，点击系统首页“水泵1”图标，进入该水泵首页，显示该水泵3个测点的健康信息，蓝绿色为健康运行、黄色为轻微故障、红色为严重故障，同时显示3个测点传感数据的时域/频域信号及健康指标信息。点击测点示意图上的3个测点图标即可进入各个测点的详细分析界面。
（1）时域信号：
（2）频域信号：
以水泵1的“电机”测点为例，共包含健康总览、LMH分析、轴承算法、频率计算、健康评估、寿命预测6个模块。
该页面上半部分显示当前的水泵号及测点号，下半部分对该测点实行low，mid，hig的各指标趋势监测，指标包括均值、峰值、健康指标及寿命指标，可在指标类型进行选择切换。
（1）均值/峰值指标：
（2）健康指标：
（3）寿命指标：
该页面上半部分显示当前的水泵号及测点号，下半部分针对该测点传感数据进行原始振动信号有效值趋势、速度振动量有效值趋势、冲击响应有效值趋势分析。
该页面上半部分显示当前的水泵号及测点号，下半部分针对该测点的信号时频分析进行展示，包括轴承信号降噪后的时域图展示、轴承信号处理算法频谱图展示。
对各个类型水泵的轴承故障频率进行计算。
该页面上半部分显示当前的水泵号及测点号，下半部分针对该测点通过LSTM、K-means、SOM三个模型对水泵不同周期数据进行健康评估，并将结果展示。
该页面上半部分显示当前的水泵号及测点号，下半部分针对该测点通过ARMA及HMS两种方法对水泵不同周期数据进行寿命预测，并将预测结果采用不同指标展示出来。
