基于頻譜分析的離心泵健康狀態監測及故障診斷

高 帆，李洪元，吳 帆

(1.重慶川儀軟件有限公司，重慶 401121；2.陽江核電有限公司，廣東 陽江 529500)

0 引言

機械設備是企業進行正常生產的技術基礎。隨著現代工業技術的發展，機械設備的數字化、自動化、智能化程度越來越高，生產制造的效率也不斷提高。同時，由于設備更加復雜，各部分的關聯愈加密切，往往某些微小故障就會引發連鎖反應，導致整個設備乃至與設備有關的環境遭受災難性的毀壞。

泵類設備在流程工業生產中應用廣泛，它的作用就像心臟輸送血液一樣，將各種液體介質輸送到下一生產環節，是石油化工生產裝置中用量較大的轉動設備，對泵類設備的健康狀態進行監測診斷、準確識別故障部位及故障原因具有非常重要的現實意義[1-3]。

1 離心泵健康狀態監測診斷研究現狀

1.1 離心泵工作原理及結構

離心泵工作流程如圖1所示。

圖1 離心泵工作流程圖

離心泵是利用葉輪旋轉使介質產生離心力來工作的。泵葉輪中心處，輸送介質在離心力作用下被甩出形成低壓，并與吸入罐之間形成壓差，在大氣壓力作用下輸送介質被壓進泵殼內。葉輪通過不停轉動，使介質在葉輪的作用下不斷流入與流出，達到輸送介質的目的。

離心泵主要由以下部件構成。①葉輪。離心泵對輸送介質的做工主要通過葉輪進行。②軸與軸承。泵軸的兩端分別與聯軸器和葉輪相連，軸承包括滑動軸承及滾動軸承。③泵殼。離心泵的泵殼是設備運行壓力的負荷所在，主要分為軸向和徑向剖分式。④軸封裝置。軸封裝置的功能包括防止外界空氣進入泵殼，以及防止泵內的液體外漏。⑤密封環。密封環存在于葉輪蓋板和泵殼上，主要功能是防止泵內部液體發生泄漏。

1.2 離心泵故障分類及特點

離心泵運行故障按時間階段可分為兩類：一是啟動階段的出水故障以及啟動后的性能惡化等；二是運行階段的轉子不平衡、泵軸彎曲、軸承故障、葉輪磨損、地腳螺栓松動等[4-7]。離心泵故障類型及原因如表1所示。

表1 離心泵故障類型及原因

2 基于故障特征知識庫的自動故障診斷

2.1 故障特征知識庫

基于故障特征知識庫的設備故障自動診斷流程如圖2所示。

圖2 基于故障特征知識庫的自動故障診斷流程圖

在獲取設備運行狀態數據的基礎上，經過濾波、除噪等數據預處理后，應用聚類、決策樹等機器學習算法，從設備運行狀態數據中挖掘出故障信息。通過大量數據的積累，建立特征知識庫，獲得與故障有關的診斷規則。通過故障特征匹配，并結合可信度綜合計算等步驟，提高設備故障檢測和診斷的可靠性[8]。

2.2 離心泵頻譜故障特征診斷規則

對于故障特征知識庫而言，獲取設備運行狀態數據、數據預處理及提取故障特征是基礎，關鍵部分是診斷模型。建立并完善診斷模型的過程包括以下3方面。①通過大量數據的故障特征提取，建立覆蓋到大部分故障類型及故障特征的故障樹。②通過自學習的方式逐步修正模型。③手動添加修改完善模型。

當被測對象為泵時，通過輸入泵的相關參數，可以檢測出軸承的內圈、外圈、滾動體、保持架等故障。診斷規則可以對上述故障現象自動搜索故障頻率，精確定位故障位置；還可以診斷出聯軸器齒面磨損、泵軸彎曲、不對中等。泵機組故障結構樹如圖3所示。

圖3 泵機組故障結構樹

3 石化用離心泵故障診斷

石油化工用泵是石油化工生產裝置中用量較大的轉動設備，泵的作用就像心臟輸送血液一樣，將各種液體介質輸送到下一生產環節，并且提供化學反應所需的壓力、流量[9-11]。在種類眾多的石油化工用泵中，離心泵占的比例較大。例如：一個中型煉油廠需要千余臺泵，其中離心泵占83%、往復泵占6%、齒輪泵占3%。因此，對石油化工用離心泵的健康狀態進行監測診斷，具有非常重要的實際意義[12-14]。

3.1 設備監測情況

2018年，重慶川儀設備健康監測診斷服務團隊對石化工藝段中的2臺乙二醇干燥塔底泵進行了監測。待測設備在以下部位安裝了4個傳感器：電機驅動端、泵驅動端、泵非驅動端、葉輪。石油化工用離心泵傳感器部署點位如圖4所示。測試期間，2臺泵的電機均以1 490 r/min勻速運轉。

圖4 石油化工用離心泵傳感器部署點位

3.2 數據分析及診斷結論

離心泵驅動端頻譜故障特征識別如圖5所示。A泵的快速傅里葉變換(fast Fourier transform,FFT)頻譜中出現123.9 Hz波峰，此時電機轉速為1 490 r/min，故障頻率的階次為4.99。根據上文建立的故障特征知識庫，階次4.99滿足泵驅動端軸承外圈故障規則，特征知識庫自動將此頻率識別為軸承外圈故障，并且該頻率的峰值已達到0.13 V，表明故障較為嚴重。B泵的FFT頻譜上沒有出現與軸承相關的波峰，也未與特征知識庫的規則產生匹配，表明軸承運轉良好。

圖5 離心泵驅動端頻譜故障特征識別

電機驅動端頻譜故障特征識別如圖6所示。A泵電機驅動端的FFT頻譜中出現91.6 Hz波峰，此時電機轉速為1 490 r/min，此故障頻率的階次為3.68。根據上文建立的故障特征知識庫，階次3.68滿足電機驅動端軸承外圈故障規則，特征知識庫自動將此頻率識別為軸承外圈故障，并且該頻率的峰值已達到0.13 V，表明故障較為嚴重。B泵電機的FFT頻譜上沒有出現與軸承相關的波峰，也未與特征知識庫的規則產生匹配，表明軸承運轉良好。

該設備的故障診斷結論為泵驅動端以及電機驅動端軸承外圈故障。經更換軸箱后，該泵設備重新投入運行。截至目前,該設備運行正常，未再出現軸承故障。

圖6 電機驅動端頻譜故障特征識別

4 核電站用消防水泵健康狀態監測診斷案例

核電站的消防供水系統由水源、水泵、消防泵房和管路組成，通過水泵這一能動設備向消防滅火能動裝置提供和輸送具有足夠設計壓力、設計流量的消防水，其供水的可靠性是實現這一目標的根本保障[15-18]。當發生火險，系統壓力值降至某一定值時，在30 s內，每個機組的2臺泵分別由2個獨立的應急配電系統供電，消防泵根據消防水量、系統壓力的變化依次啟動。消防水泵應力波傳感器部署點位如圖7所示。

圖7 消防水泵應力波傳感器部署點位

4.1 設備監測情況

2019年，重慶川儀應力波技術服務團隊對核電站常規島的消防水泵進行了監測，分別在水泵驅動端、非驅動端2個部位共部署了2個應力波傳感器，檢測期間電機以2 973 r/min勻速運轉。

4.2 數據分析及診斷結論

消防水泵頻譜故障特征識別如圖8所示。

圖8 消防水泵頻譜故障特征識別

泵驅動端的FFT頻譜中出現198.9 Hz及19.5 Hz波峰，此時電機轉速為2 973 r/min，此故障頻率的階次為4.01及0.39。根據上文建立的故障特征知識庫，階次4.01滿足泵驅動端滾動體故障規則，特征知識庫自動將此頻率識別為滾動體故障；階次0.39滿足保持架故障規則，特征知識庫自動將此頻率識別為保持架故障。這表明泵驅動端軸承滾動體及保持架出現故障，并且滾動體故障頻率波峰的峰值已達到0.22 V，故障較為嚴重。根據以上兩個特征頻率，結合現場實際工況，認為泵的軸承存在保持架故障及滾動體故障，不排除保持架已經斷裂的可能性。

4.3 設備解體驗證

2019年3月，對該設備進行解體。取下軸承并解體后，發現非驅動端軸承的多個滾動體表面出現環形槽，并且驅動端軸承保持架存在3處斷裂。驅動端軸承解體如圖9所示。

圖9 驅動端軸承解體

針對解體后的多個滾動體表面出現環形槽，此現象準確無誤地說明該軸承存在滾動體故障；對于保持架的3處斷裂，筆者認為頻譜特征自動診斷結論中的保持架故障，指向的是保持架裂紋或輕微裂口。圖9中的3處保持架斷裂不排除是保持架裂紋或輕微裂口再加上解體時的外力共同作用引起的。上述解體驗證的結果與診斷結論基本一致，表明故障特征診斷規則的合理性，也驗證了頻譜分析對于滾動軸承故障特征識別的有效性。該泵在更換驅動端、非驅動端軸承后，重新投入運行，截至目前該設備運行正常。

5 結束語

隨著工業的高速發展，泵設備的綜合技術指標要求越來越高。經實際案例驗證，本文所論述的頻譜故障特征自動識別的方法對于判斷泵類設備的故障部位及故障原因行之有效，高準確性、高可靠性的故障診斷結果對應保證設備維護效果極其重要。對于流程工業來說，除了在設備發生實際損壞后應用故障特征自動識別技術定位設備的故障部位及故障原因以外，還迫切急需轉變現有設備的維修思路和方法，將普遍采用的計劃性檢修向基于設備健康狀態的監測和預警診斷進行轉變。通過合理利用設備狀態監測、故障診斷、預測性維護等手段，將有助于在設備故障早期發現關鍵機械部件的故障原因，真正做到未病先防、既病防變，幫助企業、行業找到設備運行維護的捷徑，提高企業的核心競爭力和經濟效益。