王前江，陈 磊，徐向阳，岳帅旭

(郑州大学机械与动力工程学院，郑州 450001)

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离心泵是人们生产生活中常见的机器设备之一，主要用于传输液体和传递动力，城市生活给排水、农业灌溉以及化工厂液态原料传输等领域都有离心泵的参与。离心泵可靠性研究对提高其使用寿命和防止事故发生具有重要意义。健康状态评价作为离心泵可靠性研究的一个重要方向，其核心任务是对离心泵的综合性能进行定量评估和安全等级划分，直观地展现离心泵健康水平，为后续维修决策提供依据。

在设备维护过程中往往是先对设备进行一个整体把握，然后再具体分析故障类型。设备故障诊断研究成果丰富，但是同样以故障机理为基础的状态评价是一个难点，进展缓慢。目前设备状态评价的方法主要有以下几种：模糊综合评价法[1]，熵权法[2]，灰色关联分析法[3]，主成分分析法[4]，人工神经网络[5]。以上几种方法模型在离心泵状态评价中也有所应用，文献[6]将离心泵系统评价分为5个安全等级，利用AHP—模糊综合评价法给离心泵进行打分，并确定离心泵安全等级。为了摆脱AHP—模糊综合评价法在权重确定中的主观干扰，文献[7]用突变理论代替了层次分析法,提出了突变理论和模糊数学相结合的突变级数评价模型。除此之外，在离心泵状态评价中还尝试了其他方法。文献[8]将在机械方面应用较少的熵产理论引入了离心泵的能耗评价中，减小了能耗评价误差。……