问渠哪得清如许，为有源头活水来。
在几乎每一个人口众多的城市，每天，来自周边河道与管网中的水如同人体血液一般，维系着这个城市的生命。同样地，这期间产生的污水需要被及时净化处理，才能确保生命之源的洁净与安心。吃污吐净，正是现代污水处理工厂的重任所在。
在整个水处理过程中，从遍布于城市的污水集污泵站到污水集中处理设施，作为动力输送的关键设备——水泵，可谓重任中的关键“担当”。
然而，如何保障泵站连续、稳定、可靠而高效地运行，一直是城市一线水务集团感到困扰的难题。而这类设备一旦因故障造成非计划停机，会带来一定的损失，还会影响城市的环境和供水。
目前，泵站的主要设备——潜水泵一般位于水井的深处，无论是将泵提升出来检测，或者人潜入水中进行故障排查，显然耗费大量人力物力，且对人的考验巨大。因此，如果采用传统的点检方式，不但费时费力，且不能及时获取潜水泵中的故障信息。
如今，通过ifm基于设备状态的实时监测方案，在泵堵塞需维护前便可进行预测报警，提醒用户及时采取行动，避免费时费力的水下维修，大大提升了维护效率，降低了运维成本。
下面让我们走进一个发生在澳大利亚阿德莱德(Adelaide)的实际应用案例。
打开其中水井的一半，不太友好的气味扑鼻而来，潜水泵就位于双导轨的底部。
通常，一个水井中有两个潜水泵，大一些的水井也会有3-4个泵。这些井从周边地区收集污水，然后泵入污水总管，水管将污水输送到污水处理厂。
简单方便，了然于心
我们需要通过简单的钻孔，将振动传感器装到泵的外壳上，然后接入泵壳进行连接。配备高IP防护等级的加速度计，通过LR SMARTOBSERVER软件及振动检测类产品的配合，进行无线连接的数据加载。
振动监测，防患未然
接下来，便进入潜水泵的振动状态监测环节了。
如图，我们可以看到有一个高峰值，这也是我们需要立即找出的问题所在。
第一个加速度检测峰值a_Peak近10G，第二个高达50G!
同样的故障在加速度有效值a_RMS也展示了极高的损坏等级。由于阻塞无法消除，导致趋势不断恶化。
这是一个非常活跃的水井，由2020年3-7月这4个月以来，潜水泵振幅多次超过设定值，且触发警报，如图是其中一个泵的峰值。
LR SMARTOBSERVER软件将会实时监测设备状态并告知警报状态、时刻及严重性，也会如上图一般通过电子邮件方式让用户一目了然。
另外，频谱信号可以定时或故障发生时记录并保存下来，还可以导出到其他应用程序进行分析，用于对损害原因的后期分析提供大数据来源。
总之，ifm LR SMARTOBSERVER软件作为可实时了解工厂设备状态的途径，简易又高效。当然，不单单是监测潜水泵部件，还可以实时监测电机、风扇、压缩机、液压动力机组等昂贵且关键部件。此外，该软件不仅可以显示振动状态，还可以监测并显示压力、流量、温度等数据，并检测其状态、趋势及实现预报警。
经排查发现，泵已被一条毛巾堵住，当移除堵塞物后，状态监测显示正常，从而解除了此次“危机”。
这次水处理行业泵站的案例中主要应用了ifm的智能振动分析单元及加速度计两款硬核产品，下面让我们走近它们进行深一步的了解。
智能振动分析单元VSE15x系列
通信接口：以太网，支持Profinet、Ethernet/IP、EtherCAT、Modbus TCP等多种现场总线协议
工作电压：DC 24 V±20%
电流损耗：200 mA
可接4个振动传感器(MEMS或IEPE)
信号类型：MEMS 0-10 mA, IEPE
分辨率：16 bit
采样率：100 kSamples
频率范围：0-12000Hz
多达24个监测对象(由80个特征频率组成)
全方位多样化监控
ISO 10816 2/10-1000Hz标准，速度有效值v_RMS
加速度有效值a_RMS，加速度峰值a_Peek
特定频率监控：不平衡、不对中、松动、轴弯曲、轴承、齿轮啮合、气蚀等
内部的历史记忆功能(带时钟)
内置FFT/H-FFT算法
2 x 静态输入 0/4...20 mA 或脉冲24 V (负载和转速)
2 x 数字报警信号(PNP 100 mA) 或1 x 数字报警信号+ 1 x 模拟输出0/4...20 mA / 0...10 V
温度范围：0-60 ℃
防护等级：IP 20
加速度计VSA系列
测量原理：MEMS，微机电子系统
工作电压：7.2～10.8 DC; (cULus: 9 V DC，由VSE提供)
电流损耗：< 15 mA
输出：0～10 mA
测量范围：-25～25 g
频率范围：0～10000 Hz
灵敏度 ：142 µA/g
线性偏差：0.2 %
安装方式：M5 螺钉
环境温度：-25～125 ℃
防护等级：IP 67/ IP 68
传统振动分析系统由加速度计、数据采集单元和数据分析处理计算机组成，系统复杂，要求用户具备专业的振动分析技能，对操作人员有较高的要求，导致很难大范围推广。
ifm创新地研发出集数据采集与分析处理为一体的智能振动分析单元，将传统在计算机进行的振动分析方法，如时域分析、频谱分析(FFT和H-FFT)等算法集成至数据采集单元，形成边缘计算控制器。智能振动分析单元经过前期配置后，可以自动分析，智能诊断，简单易用，用户无需专业振动分析技能即可处理各种复杂应用。
基于边缘计算的智能振动分析系统
振动监测作为机械类故障最有效的检测技术，可有效解决泵机组的以下问题：
不平衡
对齐问题
机械松动
滚动轴承
叶轮频率
液体湍流
气蚀
……
通过采用ifm基于状态监测的预测性维护解决方案，可以获得如下受益：
降低成本
基于设备状态，在需要时进行维护，而非以固定间隔进行维护，可对部件更换进行提前计划
避免计划外停机时间
及时检测污染导致的气蚀、电机故障、轴装配误差、失衡振动或空转
流程优化
数据采集和分析，按需进行清洁
独立于IT部门进行实施
从传感器到评估和基于网络分析的应用套件，可扩展至其他应用和/或ERP系统
随着大数据、物联网和智能化的浪潮，预测性维护正在应用于像水处理这样越来越多的基础设施中，以直接且有效的方式，让未来更美好!
（转载）
