優化狀態監測技術在往復壓縮機上的應用

呂晨昊

（中國石油錦西石化公司，遼寧 葫蘆島 125001）

1 維修策略的發展

石化設備的維修策略始終向著“安、穩、長、滿、優”的目標發展，縱觀發展過程，大致經歷以下幾個步驟：故障維修、定期（預防）維修、預知維修、基于可靠性的維修（RCM）。

故障維修，指設備發生故障后的修理，只適用于故障后果不嚴重的非主流成設備。定期維修，指按照固定的周期對設備進行修理，適用于故障周期較長且有明顯規律可循的設備。但實踐證明，此種策略會導致一部分設備過度維修而另一部分設備維修不足。預防性維修，指采用狀態監測和故障診斷分析技術提前對隱蔽的故障進行修復，避免故障擴大，適用于關鍵、復雜設備。通常設備的潛在故障點與功能故障點的最小時間間隔（P-F間隔）應該滿足要采取措施、排除故障所需要的時間。基于可靠性的維修（Reliability Centered Maintenance，RCM）是已知的最先進的設備維修策略之一，該方法在保證設備本質安全的前提下，通過風險分析的手段，以設備壽命周期內維護費用最低為原則，指導和優化設備維修方式的選擇。

圖1 RCM決策過程

RCM決策過程（如圖1）中有一個非常重要的環節，這就是狀態檢測技術。狀態監測技術作為控制風險的一種有效手段，其檢測結果的準確與否直接影響維修策略的效果，出現誤診或漏診會使風險升高。

2 狀態檢測技術

狀態監測就是利用先進的傳感器技術、監測技術、數據處理技術提取故障特征信息。能夠反映出故障形式的監測參數通常分為兩類：一類表現為熱力參數變化，如進排氣溫度變化、壓力變化等；另一類表現為動力參數變化，如零部件振動、位移等。

3 往復機狀態檢測技術的優化

往復運動作為復合運動，其故障特性復雜，所檢測的參數和布置的傳感器比單一旋轉運動要繁雜得多。另外，往復機多發的激勵也使數據監測過程變得更加困難，如何監測到更多參數、屏蔽掉干擾參數，是往復機監測優化的方向。

3.1 潤滑油監測優化：“常規潤滑油化驗”與“光譜分析”

潤滑油常規分析通常包括黏度、酸值、閃點、水分和機械雜質這五大類參數。這五項參數僅能反映出潤滑油本身的理化性質是否能滿足潤滑需求。如果對潤滑油進行更細致的分析，就可以監測到零部件的磨損情況。潤滑油光譜分析可以直觀了解潤滑油中某種元素含量。由于每種元素含量的多少與設備中某種摩擦副磨損量的大小有直接關系，因此，光譜分析可以用來判斷設備內部磨損的部位及狀態。例如，Fe元素主要來自連桿、十字頭等部件，Pb元素主要來自軸承合金材料、密封件等。目前，使用鐵譜顯微鏡下觀察潤滑油中磨粒外部形狀、3D尺寸越來越受到推崇，為實現的潤滑油定性定量分析邁出了重要一步。

3.2 壓力檢測優化：“氣缸開孔”與“氣閥開孔”

目前，一部分壓縮機制造廠采用在氣缸缸壁直接開孔的方式獲取氣缸內的動態壓力。但由于這種方式在開孔過程中會對氣缸局部造成破壞，氣缸整體失效的風險增加，因而此種方法沒有得到廣泛的推廣。近年來，隨著對氣閥結構不斷優化，如今出現了一種可以在氣閥上測取氣缸壓力的新方法：通過一根中空的氣閥中心螺栓，將氣缸內氣體與缸體外的壓力傳感器相連，中心螺栓穿過閥蓋與外部的閥門對接，并依靠法蘭、填料進行固定和密封。該方法只要密封處理得當，不僅能夠準確測取氣缸內的動態壓力，還能避免對氣缸結構造成的破壞。

3.3 位移監測優化：“活塞桿沉降監測”與“活塞桿位置監測”

往復壓縮機活塞桿下方通常安裝有位移傳感器用來監測沉降量，可以間接了解活塞環、填料函、十字頭滑塊的磨損狀況。活塞桿位置監測是在位移監測基礎上發展而來，位移監測在每根活塞桿上只使用一個垂直布置的電渦流傳感器，而位置監測還需要在活塞桿水平位置再布置一個傳感器。由此不僅可以監測垂直間隙的變化，還可以監測水平間隙變化，并且通過數據處理手段模擬出活塞桿軸心的運動軌跡，這是沉降監測做不到的。活塞桿沉降監測原理圖如圖2。

圖2 活塞桿沉降監測原理圖

3.4 氣閥泄漏監測優化：“氣閥溫度監測”與“超聲波監測”

通過監測氣閥溫度變化判斷氣閥泄漏情況是最便捷的手段之一。但是，從實際應用情況來看，由于氣閥蓋直接暴露在大氣中，日照、風吹都會給測量帶來明顯影響，所以，單純使用氣閥溫度診斷氣閥故障并不實用。氣閥啟閉產生的撞擊、氣體通過氣閥產生的聲波通常會給振動信號采集帶來極大干擾。若采集常規的振動頻譜，故障信息往往湮沒在強大的背景噪聲中，難以提取。超聲波檢測探頭恰恰可以采集氣閥周圍氣流的高頻振動，屏蔽其他干擾，再結合鍵項信號（氣閥啟閉時間）、示功圖綜合分析就可以達到監測氣閥內漏的目的。

4 故障診斷

故障診斷是利用提取得到的數據與理論中、歷史中的故障特征進行對比，從而識別故障。狀態監測和故障診斷在實際應用中是一個整體系統，目前，以DYNALCO、GE Bently和賀爾碧格為代表的美國公司已經開發出往復壓縮機在線監測診斷系統。在國內許多高校和研究機構，例如，北京化工大學，合肥通用機械研究所等對往復式壓縮機的失效機理進行了深入的研究并且開發了一些監測和分析系統。目前，國內企業應用比較廣泛的有DYNALCO 9260CR系統，GE Bently的3500系統和由北京化工大學開發的BH5000R系統等。雖然監測手段和診斷方式都在不斷進步，但仍然難以滿足RCM（基于可靠性的維修）需求。現階段，我國科研單位與大型石化企業聯系不夠密切，各種研究方法大多局限于實驗室的模擬階段，企業的故障案例數據也沒有形成系統數據庫。因此，加強科研單位與企業的合作是取得這一領域技術突破的第一先決條件。

5 狀態監測技術發展方向

目前，往復機狀態監測技術已經得到了迅速的發展，診斷的準確率不斷提高，但仍然沒有達到旋轉機械那樣的成熟度，與行業內往復式壓縮機的重要地位仍不相稱。隨著科技的發展，人工智能技術逐漸成為人們關注的重點技術。人工智能非常適合壓縮機故障診斷系統，理論上可以節省人工分析的時間，達到分析報告、維修策略實時更新的理想狀態。在實時監測領域，一方面，應開發新型傳感器；另一方面，應運用現代信號處理方法和智能技術，找到信號間相互干擾最小的最佳測量點。在診斷領域，應將故障案例數據庫、專家系統、神經元網絡技術進行融合，使普通技術人員通過診斷系統所獲得的結果可以比擬專家分析的水平，讓智能故障診斷成為可能。