江苏海珐机械制造有限公司

 工业泵的可靠运行，正从传统定期检修迈向数据驱动的预测性维护（Predictive Maintenance）。2026年8月，《水利规划与设计》发表《基于XGBoost-LSTM的离心泵振动趋势预测》，通过XGBoost筛选关键运行参数，再利用长短时记忆网络（LSTM）同步预测多通道振动变化。研究显示，该方法相较传统模型，平均绝对误差（MAE）降低18.1%～69%，为泵站早期异常预警提供了新的技术路径。

国际研究也在向多传感器融合与可解释故障诊断发展。2026年9月，相关研究将连续小波变换（CWT）、卷积神经网络（CNN）与Grad-CAM结合，探索变转速工况下稳定故障特征的识别；同年7月发表的多分支深度集成研究，则利用小波相干分析改善离心泵故障识别。

江苏海珐机械制造有限公司（www.jslgpump.com）可将这些研究成果作为API 610 OH系列流程泵、BB3/BB5高压多级泵、VS系列立式泵及OH6高速泵智能运维研发的参考。通过采集轴承振动、温度、转速、进出口压力与电机电流，结合FFT频谱分析、时频特征提取和异常趋势预测，可逐步建立泵组健康基线、振动趋势预警及设备状态评估模型。

需要注意，振动预测并不等于故障原因诊断。叶轮不平衡、轴承磨损、汽蚀、压力脉动和安装偏差可能产生相似信号，模型仍须经过故障标注、不同转速与负荷下的验证。未来，江苏海珐可探索将出厂性能试验、现场监测与数字孪生结合，推动工业泵从单机制造向全生命周期可靠性服务延伸，为石油化工、能源、水处理及高价值流程装置提供更具数据依据的维护方案。

参考文献

中文文献

1. 张健波、李一飞、温利伟、罗亚娟：《基于XGBoost-LSTM的离心泵振动趋势预测》，《水利规划与设计》，2026年第11期，121–126页，2026年8月10日发布。研究数据与结论以期刊原文为准。

2、《泵站压力脉动和振动特性的试验研究》，《陕西水利》，2026年第7期。研究不同阀门开度下的压力脉动与结构振动关联。

English References

1. Lee, J. H., Yoon, H., & Park, S. H. (2026). Identification of Discriminative Signal Components for Robust Fault Detection under Dynamic Operating Conditions of a Centrifugal Pump. International Journal of Precision Engineering and Manufacturing.

2. Saleem, F., Umar, M., & Kim, J. M. (2026). Wavelet coherence-aware multi-branch deep ensemble for fault identification in centrifugal pumps. Scientific Reports.

   
   

3. Bhadane, S. R., Rao, K. R., & Purkar, S. T. (2026). Fault Diagnosis of Centrifugal Pumps under Hydraulic Excitation and Flow Noise: A Critical Review of Vibration, Motor-Current, Acoustic-Emission, and Data-Driven Methods. Journal of Engineering.