高速泵作为常见的流体机械,具有单机高扬程、结构紧凑、维护方便、可靠性高等优点,被广泛应用于石油化工、航空航天等领域。高速泵由于其高速工作的特殊性,需要对运行工况状态有一个准确的把握,以免异常故障造成不必要的损失。目前对于高速泵的工况判断,大多处于经验分析并依靠人工间隔定时抄表,这样做不仅加剧了人力物力的投入,也对高速泵的运行情况的特定时间段的评估判断造成不便。随着物联网技术的发展,对于高速泵运行状态实现远程监测势在必行。本文以悬臂式高速泵实验台为研究对象,通过分析高速泵运行情况,主要做了以下的研究。首先针对高速泵的结构与运行过程特点,分析了高速泵运行过程中的重要参数,并对各参数影响下的运行工况进行了分析介绍。再根据高速泵监测参数的功能需求,针对不同信号的特点,分别设计了低频状态信号和高频振动信号的采集模块,并将数据通过无线技术远程传输至服务器端,实现了对高速泵的数据采集和远程显示工作。然后针对高速泵运行信号的特点,总结并实现了对高速泵运行工况相关的特征信号的提取。在获得的性能参数特征的基础上,基于最小二乘法,对高速泵的运行特性曲线进行拟合分析。最后为了进一步分析运行状态和运行参数的关系,以提取的高速泵特征量为输入,基于神经网络模型,分别对高速泵特定位置的压力和振动情况进行预测,同时对运行工况进行逆推识别,模型都取得了较好的预期结果。本文设计的远程监测系统已经在高速泵试验台上完成测试工作。测试结果表明,该系统实现了对于高速泵运行过程中的状态参数和振动特性的采集和远程监测,同时完成了基于采集参数的运行工况的分析,对于高速泵的工况监测与分析具有重要的工程价值。