機泵無線監測系統在軸承故障診斷中的應用

張 哮

（中國石油大慶煉化公司檢維修中心，黑龍江大慶 163000）

0 引言

煉油化工企業在日常巡檢中對機泵故障判斷的方法主要有設備測振和紅外測溫，但這兩種方法很難準確地預測和分析機泵的潛在故障，存在很大的安全隱患。為了加強對企業機泵的監督管理，提高機泵運行狀態和安全水平，并滿足日常的生產需要，各企業應實現機泵監測全覆蓋，及時發現機泵故障，實現高質量預知維修。

機泵無線監測系統是基于振動、溫度、包絡、加速度等相關參數，以及振動頻譜分析和超標振動趨勢報警等各功能的監測系統。該系統每隔5 min 采集一次現場實時溫度和電源電壓，30 min 采集一次現場振動值，8 h 采集一次設備頻譜，實現機泵監測全覆蓋的要求，在關鍵機泵監測的覆蓋、監測及時性、預知診斷等方面發揮著關鍵作用。

1 機泵監測系統的優點

每日由各生產部點檢工程師、狀態監測人員通過包絡值、加速度、頻譜等分析手段，實時了解設備運行情況，及時發現設備異常的運行狀態，針對各設備軸承實現快速診斷，提高設備可靠性，減少非計劃停機。并且設備劣化分析和趨勢預測，也從另一方面降低了關鍵設備的運行風險，建立設備全生命周期管理。監測系統通過設備智能預警手段不僅降低員工工作強度，優化備品配件管理，還能減少資金占用，提升設備運維效率并為維修方案的制定提供依據。未來還將不斷完善設備故障自動化判斷功能，減少設備維修判斷和處理時間，提升設備維修效率和使用壽命，為設備維修節約成本。

2 智能預警架構

2.1 閾值預警

閾值預警的基本含義就是對設備振動設定不同層級的預警線（通用是兩級），第一級是預警線（即高報閾值），第二級是報警線（即高高報閾值），當設備振動超過報警閾值即觸發相應層級的報警。設備振動閾值有兩種來源：一是源于國際/國家標準或企業級標準，如ISO 10816—2014 或GB/T 29531—2013《泵的振動測量與評價方法》；二是通過數據驅動計算所得，如積累大量的設備振動歷史數據，經必要的數據清洗和預處理后獲取可表征設備不同運行狀態的振動值作為報警閾值。

2.2 趨勢預警

旋轉機械設備一旦發生故障，相應的振動特征值會比正常狀態有一定變化，其變化程度取決于故障的嚴重程度。趨勢增幅預警含義就是把設備正常狀態下的振動值作為基準振動量，將采集到的設備實時振動與基準振動值進行對比并計算增長幅度，當增長幅度超過算法預設的報警閾值則觸發增幅報警。

增幅報警結果同樣具有兩個層級，第一層級是增幅高報，對應趨勢增長幅度較大；第二層級是增幅高高報，對應趨勢增長幅度非常大。趨勢增幅報警通過實時特征值與正常基準之間的增長幅度反映設備是否出現異常或故障，相較于傳統閾值預警方法的優勢在于，可以彌補由于工況影響或閾值設置不合理造成的漏報警和誤報警，避免誤報警導致的不良后果及漏報警造成的損失。

2.3 多級預警

單純依靠設備振動值的絕對大小并不能準確地評價設備運行狀態，通過設備振動絕對大小與振動趨勢相對變化融合的方式，可以有效評價設備狀態。智能預警提供了一種以綜合的多級預警結果作為判斷依據，準確評估設備實時運行狀態。該智能預警架構從兩大維度評價設備狀態，一是設備振動絕對大小，表示設備狀態的“結果”特性；二是設備振動相對趨勢大小，表示設備狀態的“變化”特性。

多級預警邏輯為：基于“結果”特性為主、“變化過程”特性為輔的原則，綜合考慮閾值報警結果和趨勢增幅和趨勢增速報警結果，得出設備多級預警并進行等級劃分（表1）。

表1 預警等級劃分及內容

3 應用案例

3.1 給水泵軸承損傷

動力裝置有鍋爐6 臺，額定流量為1128 m3/h；外供低壓給水泵3 臺，設計流量255 m3/h。本次故障給水泵機泵設備型號為SMC80（II）×（13-3），額定流量85 m3/h，2016 年10 月投產；驅動機透平機型號為B72L，額定轉速2950 r/min，額定流量9.1 t/h。

2021 年3 月14 日，工作人員通過機泵監測系統發現，給水泵非驅動端加速度包絡峰值增幅報警（高高報限值為200 m/s2），并且非驅動端振動值到達9.3 mm/s。聯系裝置設備管理人員及機械維修人員，達到現場組織切換設備并解體檢查。通過監測系統發現泵非驅動端頻譜以工頻為主導并伴有諧波，分析該測點軸承有明顯松動現象，結合包絡振動頻譜，發現有軸承（型號為7310BDB）的滾動體缺陷頻率。在泵非驅動端加速度峰值3 月14 日凌晨有一次異常波動，3 月15 日該測點的包絡峰值迅速上升至590 m/s2。

由此分析可知，透平驅動設備轉速不穩定，導致軸向力變化頻繁，因此給水泵長期承受來自入口側的軸向力，泵非驅動端軸承可能已經損壞。因此建議停機檢查軸承損壞情況。

3 月15 日13：40，維修人員拆卸給水泵高壓端軸承后檢查發現，12 個外側軸承中有10 個滾動體出現表皮剝落現象（圖1）。本次振動的主要原因為工藝調整頻繁，導致出口壓力高、軸向力作用持續居高不下，使軸承強度下降。建議在設備管理中加強日常維護工作，盡量穩定設備運行工況，并為工況波動提供及時、準確的切換方案。

圖1 損壞的滾動體和內圈

3.2 燃料油泵磨損

燃料油泵2013 年4 月投用，為DS50-215/7（B）型多極離心泵，主要為鍋爐提供燃料油供應。其輸送的介質為油漿（＜100 ℃），最大揚程380 m（液柱），設計排量為25 m3/h，正常轉速2950 r/min，額定功率75 kW，驅動端軸承形式為NU309。

2021 年10 月26 日巡檢機泵無線監測系統時發現，機泵驅動端瞬時振動速度值達到2.803 mm/s，振動處于C 區運行。機泵的包絡值和加速度振動趨勢同步上漲，頻譜以1×主導并且包絡頻譜有軸承缺陷頻率。對設備解體檢查后發現，軸承滾動體表面有細微溝痕，且軸承內圈表面有滾動體接觸摩擦痕跡（圖2）。

圖2 軸承磨損情況

對本次故障原因進行分析，首先潤滑油內含有細小的顆粒雜質，造成軸承滾動體的摩擦。該泵的潤滑油更換周期應為半年，但實際更換較為頻繁。其次，現場實際情況是，每次換油均因軸承箱潤滑油顏色加深，所以增加了換油頻次，同時存在軸承箱邊角處的雜質沖洗不徹底的情況，進而影響設備平穩運行。最后，輸送介質由于內粉塵的變化，黏度也在發生了階段性變化，進而影響機泵運行工況，造成間歇性振動。

制定如下改進措施：①更換為合格的軸承配件；②加強設備潤滑管理，要求操作人員從底部放油并手動盤車，以增加軸承內潤滑油的擾動，使更換潤滑油工作更徹底；③加強巡檢監測，確保設備安全。

3.3 脫丙烷塔頂回流泵軸承損壞

2004 年投用的35 萬噸/年氣體分餾裝置脫丙烷塔頂回流泵，介質為丙烯、丙烷，屬于高危機泵。設備額定功率為45 kW，采用雙端面機械密封，驅動機額定轉速2950 r/min，聯軸器端軸承型號為7311×2，非聯軸器端軸承型號為6212。

查看機泵振動速度波形頻譜圖，發現該泵波形圖呈現拍振特征，頻譜以機泵的2×主導。綜合分析后認為，頻譜峰值較高、波動大，底腳噪聲明顯異常。建議機泵解體，檢查聯軸器側支撐軸承是否有損傷，尤其是保持架損傷。同時懷疑聯軸器對中存在問題，應檢查其是否有損傷、復查是否對中。

8 月19 日解體檢查，發現機泵聯軸器側軸承保持架有1 處損傷，機泵甩油環內側磨損，機泵聯軸器膜片有3 片斷裂。更換損壞配件維修后，于下午15：30 切換運行，復測機泵聯軸器側水平振動為2.3 mm/s（維修前為3.8 mm/s），軸承運行無雜音、包絡峰值顯示為8.411 m/s2（維修前為103.5 m/s2）。因此，本次的分析診斷和維修均達到良好效果。

4 結束語

無線機泵監測系統在傳感器方面采用無線+有線組合，平臺軟件采用微服務架構，實現靈活便捷的部署運維。并且基于機理和數據驅動模型，實現智能預警+智能診斷，系統使用門檻低，智能化水平高的特點。在可視化方面采用Web 應用+移動應用，實現用戶多觸點訪問，平臺軟件具備API 標準接口，同時具有多種現場數據接入協議，實現開放的數據接入集成能力。功能方面主要以設備管理服務為支撐，采用設備集群形式集中展示設備最新運行狀態，對異常設備進行智能預警。智能診斷與故障處理以智能預警、故障診斷服務為支撐，通過故障計算模型準確評估設備故障部位，匹配相應處理措施與維修建議。同時支持多設備故障概覽、異常設備診斷及設備故障處理。運行效能計算與分析以能效分析和數據統計服務為支撐，深度挖掘設備運行大數據，直觀呈現設備運行效能。設備健康與全生命周期管理以設備管理、故障診斷服務為支撐，以設備大事記為展現形式，提供設備全生命周期健康管理。

應用機泵狀態監測系統后，帶來的益處主要有以下4 個：（1）及時報警提前采取措施，消除故障隱患，減少非計劃停機及機泵惡性事故發生率，為檢維修提供科學依據。

（2）使檢修有的放矢，提升巡檢人員和設備生產效率，最大限度減少過維修和欠維修現象，避免事后搶修，降低檢維修費用。

（3）通過大數據智能分析和人工分析，可以提前1～3 個月發現故障，杜絕設備安全隱患，保障機泵長周期、穩定運行，增強企業市場競爭力。

（4）精準判斷設備當前和未來運行狀態和故障部位，選擇在合適的時間對設備進行維修保養，盡量減少作業人員暴露在生產場所。