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Review:Measurement-Based Monitoring and Fault Identification in Centrifugal Pumps

Journal of Harbin Institute of Technology(New Series) 2023年第2期30卷 25-47页

作者： janani shruti rapur Rajiv Tiwari Aakash Dewangan D.J.Bordoloi Department of Mechanical Engineering Indian Institute of Technology GuwahatiGuwahati 781039India

Condition based maintenance(CBM) is one of the solutions to machinery maintenance requirements. Latest approaches to CBM aim at reducing human engagement in the real-time fault detection and decision making. Machine learning techniques like fuzzy-logic-based systems, neural networks, and support vector machines help to reduce human involvement. Most of these techniques provide fault information with 100% confidence. It is undeniably apparent that this area has a vast application scope. To facilitate future exploration, this review is presented describing the centrifugal pump faults, the signals they generate, their CBM based diagnostic schemes, and case studies for blockage and cavitation fault detection in centrifugal pump(CP) by performing the experiment on test rig. The classification accuracy is above 98% for fault detection. This review gives a head-start to new researchers in this field and identifies the un-touched areas pertaining to CP fault diagnosis.

关键词： centrifugal pumps condition-based maintenance fault diagnosis machine learning techniques review

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