[1]孙宇,王浩男,刘海艳.皂河泵站设备状态监测及智能化故障诊断系统探究[J].江苏水利,2026,(01):68-72.
　SUN Yu,WANG Haonan,LIU Haiyan.Research on equipment status monitoring and intelligent fault diagnosis system for Zaohe Pump Station[J].JIANGSU WATER RESOURCES,2026,(01):68-72.
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皂河泵站设备状态监测及智能化故障诊断系统探究()

《江苏水利》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2026年01期
页码:
68-72
栏目:
水利工程管理
出版日期:
2026-01-01

文章信息/Info

Title:
Research on equipment status monitoring and intelligent fault diagnosis system for Zaohe Pump Station
文章编号:
1007-7839（2026）01-0068-0005
作者:
孙宇; 王浩男; 刘海艳
（江苏省骆运水利工程管理处，江苏 宿迁 223800）
Author(s):
SUN Yu;  WANG Haonan;  LIU Haiyan
（Luoyun Hydraulic Project Management Division of Jiangsu Province, Suqian 223800, China）
关键词:
设备监测; 故障分析; 智能化模型; 皂河泵站
Keywords:
equipment monitoring;  fault diagnosis;  intelligent model;  Zaohe Pump Station
分类号:
TV675
文献标志码:
B
摘要:
基于泵站运行维护的智能化需求，结合深度学习模型与皂河泵站实际，构建了耦合多源数据的泵组设备状态监测及故障诊断框架。研究针对泵站机组设置了多种传感器进行数据采集，并以此构建了CNN-LSTM模型进行设备故障诊断。研究结果显示，CNN-LSTM模型能够对泵站机组6类典型故障进行识别，CNN-LSTM模型性能优于单一的CNN与SVM模型，可为泵站的运维决策提供有效技术支撑。
Abstract:
Based on the intelligent requirements of pump station operation and maintenance, combined with deep learning models and the actual situation of Zaohe Pump Station, a pump unit equipment status monitoring and fault diagnosis framework coupled with multi-source data was constructed. A variety of sensors were deployed on pumping station units for data collection, and a CNN-LSTM model was constructed accordingly for equipment fault diagnosis in this study. The research results show that CNN-LSTM model can identify six typical faults of pump station units, and the performance of the CNN-LSTM model is superior to that of single CNN and SVM models, which can provide effective technical support for the operation and maintenance decision-making of pump stations.

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2025-10-09
作者简介：孙宇（1995—），男，工程师，本科，主要从事水利工程施工管理工作。E-mail:2920848827@qq.com
通信作者：王浩男（1993—），男，工程师，本科，主要从事泵站运行与管理工作。E-mail:978927361@qq.com
更新日期/Last Update: 2026-01-01