分布式大型水泵健康监测与智能维护系统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）。
第二章 版本功能模块 2.1 功能模块水泵健康监测诊断与智能维护系统主要包括：分布式水泵健康监测大屏、实时可视化监测模块、历史健康趋势分析模块、信号前处理模块、信号分析处理模块、信号故障诊断模块、数据故障诊断模块、健康趋势综合分析模块、健康量化评估模块、剩余寿命预测模块、预警模块、诊断报告模块、数据存储管理模块、用户与权限模块、参数设置模块、数据实时处理脚本模块。
（1）分布式装备健康大屏模块：系统首页，大屏全面呈现分布式装备健康状态以及其他关键性统计信息；
（2）实时可视化监测模块：通过该模块用户能够选择所要查看的部件，以及该部件的实时传感信息，设备的整体预警信息与故障信息也相应呈现出来；
（3）历史健康趋势分析模块：用户在该模块可以根据需求查询各部件对应的历史数据，设置检索历史信息的起始时间，点击按时间查找显示数据库记录列表，系统会自动切换到历史数据处理。
（4）信号前处理模块：包含信号积分、信号微分、低通滤波、高通滤波、带通滤波、带阻滤波等各类信号前处理算法模型；
（5）信号分析处理模块：该模块包含各类信号分析处理算法，并显示相关结果，包括基于振动信号的频谱、包络谱、时频表示、各类信号降噪方法、变转速信号分析以及信号分解算法，实现关键机械部件（轴承等）的早期缺陷预示；基于电流电压的各类信号诊断算法模型；
（6）信号故障诊断模块：该模块分为依据设定阈值报警与判断可能发生故障百分比两个部分，用户可以手动设置报警阈值，结合设备中的各关键零部件故障特性，给出部件可能发生故障的百分比。包含加速度峰值、加速度有效值、振动趋势分析、速度有效值、频谱图、包络谱、小波阈值降噪、共振解调、最小熵反褶积、自相关分析、自功率谱分析、阶次分析功能等各类信号分析诊断模型；
（7）数据故障诊断模块：采用代表性的机器学习与深度学习模型，进行数据层的各类故障诊断分析与预测；
（8）健康趋势综合分析模块：该模块可针对设备部件在不同时间阶段的健康变化从多个指标联合进行综合分析；
（9）健康量化评估与监测模块：该模块包含多个健康量化评估模型，从传感信号中提取反映机械设备性能早期退化的特征集，指定设备关键部件的健康指标，建立量化评估模型，能够实时评估设备运行的健康状态；
（10）剩余寿命预测模块：该模块结合数据驱动和模型驱动建模的方法，实时预测设备及其零部件的健康状态和剩余寿命，以及剩余寿命的概率分布等不确定性信息，算法模型包括各种典型的数据驱动、模型驱动以及数模集成方法；
（11）系统设置管理模块：用户在该模块可对系统进行整体设置，包括输入当前监测设备的型号、零部件关键结构参数、设置传感器的关键参数与开关传感器等；
（12）维护报警管理模块：该模块可自动记录设备详细的历史报警信息与维修信息，综合判断易坏的部件，给操作人员与维修人员提供参考；
（13）健康报表管理模块：用户根据需求可在该模块生成并打印日周月的设备运行信息与各个关键部件健康状态报告；
（14）数据存储管理模块：包括数据传输备份与故障数据分类储存，实现对设备故障的完整流程管理，将故障数据存储到故障知识库中，可以用来检索设备故障已有的故障和维护详细信息；
（15）参数设置模块：系统和各种算法的参数配置；
（16）数据实时处理脚本模块：该模块实时通讯，处理各种传感信号的分析计算以及特征提取等，供系统进一步的分析处理。
第三章 功能模块 3.1 大屏首页模块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。
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。
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。
