電廠重要輔機狀態(tài)監(jiān)測預警系統(tǒng)的研究與應用

溫焱明

（中山嘉明電力有限公司，廣東 中山 528403）

0 引言

對運轉(zhuǎn)中的設備整體或其零部件的技術(shù)狀態(tài)進行檢查鑒定，以判斷其運轉(zhuǎn)是否正常，有無異常與劣化征兆，或?qū)Ξ惓Ｇ闆r進行追蹤，預測其劣化趨勢，確定其劣化及磨損程度等。這種活動就稱為狀態(tài)監(jiān)測（Condition Monitoring）。狀態(tài)監(jiān)測的目的在于掌握設備發(fā)生故障之前的異常征兆與劣化信息，以便事前采取針對性措施控制和防止故障的發(fā)生，從而減少故障停機時間與停機損失，降低維修費用和提高設備有效利用率[1]。

電廠重要輔機的運行狀況對電廠正常運營中起著舉足輕重的作用。目前，電廠重要輔機包括高中低給水泵、凝結(jié)水泵、閉式水泵、循環(huán)水泵等，運行中只有溫度、壓力、振動等監(jiān)測報警信號，沒有綜合的狀態(tài)監(jiān)測預警系統(tǒng)，運行中的泵組設備存在不可預測故障損壞的風險。引起重要輔機異常的原因很多，包括軸承磨損或損壞、聯(lián)軸器不對中、安裝缺陷等，會給生產(chǎn)運營帶來極大損失。特別是在當前電力市場改革的背景下，機組設備出現(xiàn)故障將面臨嚴厲的經(jīng)濟考核，對機組的安全穩(wěn)定運行提出了更加迫切的需求。因此，有必要對重要輔機進行狀態(tài)監(jiān)測，保護以及故障診斷分析，防止安全事故的發(fā)生和設備的財產(chǎn)損失。

重要輔機狀態(tài)監(jiān)測預警系統(tǒng)將通過對旋轉(zhuǎn)機械本體結(jié)構(gòu)和工作特性的研究，在重要輔機上安裝壓電式加速度傳感器，監(jiān)測設備運行狀態(tài)，現(xiàn)場部署相應的采集器和電纜等，通過有線方式將重要輔機的振動數(shù)據(jù)傳到監(jiān)測服務器，在設備狀態(tài)監(jiān)測預警系統(tǒng)中進行預警、分析和故障診斷。狀態(tài)監(jiān)測預警系統(tǒng)建設后，能實時掌握設備的在線狀態(tài)量，對設備的異常、故障、振動趨勢進行監(jiān)測，定量地掌握作用于機泵設備的劣化程度、泵組設備（零部件）的強度和性能，預測設備（零部件）的可靠性，對設備進行在線實時監(jiān)測預警，保障設備的運行安全。狀態(tài)監(jiān)測可實現(xiàn)實時掌握設備狀態(tài)信息，及時發(fā)現(xiàn)并處理設備隱患，為延長設備大修周期提供了強有力的支持依據(jù)。通過狀態(tài)監(jiān)測和狀態(tài)檢修，提高設備管理水平。

1 技術(shù)路線選擇

滾動軸承是旋轉(zhuǎn)機械的重要組成部分，同時也是旋轉(zhuǎn)機械中最容易出現(xiàn)故障的部件之一[2]。滾動軸承是泵、電機和風機的易損件，軸承的故障會導致設備劇烈振動和噪聲，甚至會引起部件損壞[3]。滾動軸承在運轉(zhuǎn)過程中引起損壞的故障原因：裝配不當、潤滑不良（水分和異物侵入、腐蝕），振動大和過載。因此，軸承的運行狀態(tài)，或者說如何知道軸承的運行狀態(tài)，以及通過軸承的運行狀態(tài)參數(shù)來獲知軸承運行的趨勢，是輔機狀態(tài)監(jiān)測的技術(shù)方向。隨著傳感器技術(shù)、通信技術(shù)與數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展，狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)得到了快速發(fā)展和廣泛的應用，取得了大量寶貴實踐經(jīng)驗和基礎數(shù)據(jù)，形成了一些有效的監(jiān)測檢測技術(shù)和方法。

主要檢測方法是振動信號分析法及油污染分析法（鐵譜分析）。振動信號法主要有峰值檢測法、崤度檢測法、頻譜分析法、沖擊脈沖法（SPM）、包絡解調(diào)分析法、振動尖峰能量、PeakVue峰值分析法、軸承故障因子DEF、振動高頻濾波檢測法（LQ方法）等。其中，國外較為成熟的方案有PeakVue峰值分析法等，國內(nèi)較為成熟的方案為包絡解調(diào)分析法等。

本項目研究針對現(xiàn)場設備及應用需求，選擇振動信號分析技術(shù)，發(fā)現(xiàn)早期設備故障征兆并及時預警，提高診斷的可靠性和及時性。推薦選用PeakVue峰值分析法：PeakVue是捕捉給定時間間隔里時域波形峰值的振動信號分析方法[4]。當金屬與金屬撞擊時，會產(chǎn)生短暫的（＜10ms）應力波，其頻帶約在1kHz～50kHz，齒輪和軸承表面缺陷、摩擦磨損、沖擊和早期的疲勞剝落等都會產(chǎn)生應力波，應力波的頻率會隨著沖擊狀態(tài)的變化而變化。當缺陷發(fā)展，應力波的頻率會降低。PeakVue正是采集和監(jiān)測這些短暫的應力波，獲得峰值及頻率，并轉(zhuǎn)換為“PeakVue時域波形和頻譜”進行分析，關(guān)注早期故障和發(fā)展。

PeakVue是一種用于發(fā)現(xiàn)機械缺陷（如滾動軸承和齒輪故障）的新方法，這類故障原本通過常規(guī)振動分析手段是很難發(fā)現(xiàn)的。即使是特別的手段如解調(diào)，由于依賴于模擬電路，也可能會捕捉不到這些信號。PeakVue主要有兩個方面的加強：

1）數(shù)字信號處理方法提高了處理速度。

2）超快的采樣頻率可以捕捉到微弱的沖擊信號。

通過高達每秒100,000次的采樣速率，PeakVue技術(shù)不僅可以看到由于沖擊、摩擦、疲勞磨損等產(chǎn)生的應力波信號，而且可以捕捉到信號的真實幅值。這樣PeakVue不僅可以用于自動故障檢測，也可以用于判斷故障的嚴重程度。PeakVue的幅值與設備故障嚴重程度直接相關(guān)。結(jié)合設備的轉(zhuǎn)速信息，就可以估算出大致的報警等級，用于自動故障檢測。

PeakVue信號處理提供4種強有力的工具來提供診斷信息：頻譜、趨勢、波形、自相關(guān)。

頻譜用于診斷，波形用于判斷嚴重程度，時域波形峰峰值的趨勢可以很好地判斷軸承的健康狀態(tài)。自相關(guān)時域波形可以用于分析包含多個振動來源的復雜的時域波形，如突出低幅值的軸承內(nèi)圈故障，或者從由于潤滑不良生成的“噪音”信號中提取出被淹沒的沖擊信號，或者一個復雜齒輪箱的振動信號。

2 系統(tǒng)功能

2.1 整體架構(gòu)

通過對本體結(jié)構(gòu)和工作特性的研究，部署壓電式加速度傳感器、數(shù)據(jù)采集器、監(jiān)測服務器和工作站、監(jiān)測及診斷軟件。振動傳感器與數(shù)據(jù)采集器之間通過有線方式連接，為防止影響采集信號的衰減，數(shù)據(jù)采集設備將部署在設備現(xiàn)場，通過光纖將數(shù)據(jù)傳送到位于電子間的服務器。為了提高監(jiān)控效率和數(shù)據(jù)共享程度，項目采用平臺統(tǒng)一，分布式部署的方式實現(xiàn)對全廠重要輔機設備的集中監(jiān)控。現(xiàn)場數(shù)據(jù)經(jīng)分布式采集器采集后，統(tǒng)一進入數(shù)據(jù)存儲服務器和故障診斷分析服務器，并通過同一平臺軟件實施監(jiān)控和分析，所有監(jiān)控工作站均可實現(xiàn)對重要輔機運行數(shù)據(jù)進行監(jiān)控分析、早期預警和故障的智能診斷。重要輔機設備監(jiān)測數(shù)據(jù)還傳送至現(xiàn)有DCS系統(tǒng)，操作人員在DCS系統(tǒng)畫面也能夠查看輔機運行狀態(tài)，包括監(jiān)測數(shù)據(jù)振動值、診斷結(jié)果、報警提醒，在設備早期預警或突發(fā)故障時能及時進行處置，為安全生產(chǎn)保駕護航。

2.2 項目目標

重要輔機狀態(tài)監(jiān)測預警系統(tǒng)建設后，實時掌握設備的在線狀態(tài)量，對設備的異常或故障原因及其發(fā)展趨勢進行預測，定量地掌握作用于泵組設備的應力、劣化程度、泵組設備（零部件）的強度和性能，預測泵組設備（零部件）的壽命和可靠性等，對泵組設備進行在線實時監(jiān)測預警，保障泵組設備的運行安全。通過狀態(tài)監(jiān)測和檢修，提高設備管理水平。通過在線監(jiān)測系統(tǒng)的實施，推進狀態(tài)監(jiān)測體系建設，與已有的現(xiàn)場巡檢共同組成設備管理的多重防護體系，保障生產(chǎn)安全。同時，狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)是建立智能化電廠的基礎，是智能決策的數(shù)據(jù)來源。項目建設需實現(xiàn)以下目標：

1）實現(xiàn)對二、三期主要輔機的運行狀態(tài)實時在線監(jiān)測。

2）利用在線監(jiān)測系統(tǒng)，達到及早發(fā)現(xiàn)設備運行時出現(xiàn)的隱患，做到及時維修，避免故障的擴大，延長設備的使用壽命。

3）通過診斷分析，全面了解主要輔機備運運行趨勢，合理安排庫存數(shù)量，優(yōu)化備品備件的庫存數(shù)量。

4）通過故障診斷系統(tǒng)進行診斷和分析，讓管理者認清設備狀態(tài)，掌握設備狀態(tài)變化趨勢；實現(xiàn)設備故障可預判性，從而達到預知維修的目標。

5）通過系統(tǒng)的自學習能力，不斷豐富現(xiàn)場設備的案例庫和知識庫，提高系統(tǒng)自診斷的能力和準確性，同時利用豐富的知識庫，提高設備管理人員的故障判斷能力，更好地覆蓋廠區(qū)設備的管理需求。

6）通過系統(tǒng)強大的分析能力，利用專家?guī)臁咐龓欤芗皶r發(fā)現(xiàn)設備故障點并找到故障原因，并通過系統(tǒng)自診斷結(jié)果，為檢修方提供設備檢修指導，縮短檢修時間，減少檢修成本。

7）逐步降低設備管理和檢修工作的多變性、標準不確定性，最終減輕設備管理人員和檢修人員的負擔。

8） 通過狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的建設，可降低設備突發(fā)故障的概率，減少運行人員監(jiān)盤的壓力，為實現(xiàn)減少人力投入提供了技術(shù)支持。

9） 輔機狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)通過增加振動傳感器為機組輔機設備提供了更為全面的監(jiān)測手段，相關(guān)數(shù)據(jù)可為實現(xiàn)智能監(jiān)盤和整機狀態(tài)監(jiān)測提供數(shù)據(jù)支撐。

本項目在詳細了解了現(xiàn)場設備所屬制造商、設備規(guī)格及型號和技術(shù)特點后，結(jié)合現(xiàn)場環(huán)境及振動監(jiān)測的技術(shù)要求，采用科學、合理的測點部署方案，分別安裝數(shù)量不同、種類不同的傳感器監(jiān)測設備關(guān)鍵數(shù)據(jù)，對于無法使用實現(xiàn)實時監(jiān)控的輔機，配備便攜式數(shù)據(jù)采集分析儀器，進行周期性的數(shù)據(jù)采集和分析應用，并利用便攜式數(shù)據(jù)采集分析儀將采集數(shù)據(jù)導入設備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)中，進行集中分析和管理。

2.3 系統(tǒng)圖譜分析功能

專門針對滾動軸承的軸承庫，軟件可以生成各種故障特征頻率并且生成對比基線。提供振動頻譜分析圖，頻譜圖是采用傅立葉變換把時域波形的表達式轉(zhuǎn)換為復頻域的表達式，是描述頻率變化和幅度變化的關(guān)系。頻譜分析可對振動在頻域的分布形貌提供直觀的顯示，可很容易地找出振動的主要成分，方便分析人員找出機組振動的主要原因[5]。主要的圖譜分析功能如下：

1）圖形化的分析界面，包括總貌圖、分貌圖、波形頻譜圖、包絡譜圖、趨勢圖、三維頻譜圖、瀑布圖等分析工具。

2）提供時域振動波形，時域振動波形為各測點振動的實時波形曲線，可根據(jù)振動波形直觀了解機組的振動概況[5]。

3）通頻及特征故障頻率能量伯德圖，頻段能量譜趨勢可以通過系統(tǒng)能量計算，對特征故障頻率段的振動能量進行測量，有效地對潛在故障和前期故障進行監(jiān)測。

4）提供瀑布圖。瀑布圖是將不同時刻或不同功率及轉(zhuǎn)速下，同一測點的振動頻譜分析圖描繪在同一三維坐標系中，可以比較不同時刻、不同功率或轉(zhuǎn)速時，機組振動的變化情況[5]。

5）提供包絡解調(diào)譜。包絡解調(diào)譜是對振動信號進行解調(diào)分析，從而找出軸承和齒輪的故障特征頻率，對軸承和齒輪的分析非常有效[6]。

6）提供趨勢分析圖，以對比同一測點振動特性的變化。

7）變工況監(jiān)測：變工況設備在不區(qū)分工況時的趨勢分析意義不大，系統(tǒng)可取變工況設備在某一個工況（如某一轉(zhuǎn)速或功率）時的振幅來做趨勢分析，這樣可以排除變工況影響做故障預測。

8）階次分析：無論轉(zhuǎn)速如何變化，可直觀地展示各階次在不同轉(zhuǎn)速下的振動幅值，從而判定各階次的故障嚴重程度[7]。

9）分頻伯德圖：系統(tǒng)在常規(guī)伯德圖只針對單一頻率（常見1f）監(jiān)測的基礎上，還可以對任意倍頻（分倍頻）或任意倍頻段（分倍頻段）的伯德圖進行精準追蹤監(jiān)測。

10）故障追蹤功能：對每個測點不僅監(jiān)控通頻值，還可以監(jiān)控192個特診故障頻率的趨勢，根據(jù)實際發(fā)生的故障也可專門設定頻段及該頻段的報警值及危險值做實時追蹤。

11）同界面海量監(jiān)控多臺機組振動：監(jiān)控界面同時顯示多達192臺泵組同一位置測點的振幅、時域波形、頻域波形、時間三維譜、轉(zhuǎn)速三維譜、伯德圖、趨勢圖、階次分析等，可直觀瞬時找出振動異常設備（可節(jié)省95%以上的分析診斷時間，并有利于提高準確率，快速確定故障設備）。

12）同界面海量監(jiān)控多個特診故障頻率：監(jiān)控界面同時顯示一個測點多達192個頻率或頻段的時域、頻域、振幅、能量譜、趨勢，可直觀瞬時找出每類故障的振動情況（節(jié)省95%的分析診斷時間，并有利于提高準確率，快速確定故障部位和原因）。

13）同界面展示一個測點的各種分析功能：監(jiān)控界面同時顯示一個測點的多達10種分析功能，如同時顯示有效值、視頻、時域、頻域、波峰因數(shù)、趨勢、三維圖、伯德圖等，可針對一個部位利用不同分析功能快速分析故障（在同一界面從各個側(cè)面分析故障，節(jié)省70%時間并有利于綜合評估故障，提高準確率，快速確定故障類型）。

2.4 數(shù)據(jù)共享功能

重要輔機設備監(jiān)測數(shù)據(jù)傳送至現(xiàn)有DCS系統(tǒng)，操作人員在DCS系統(tǒng)畫面也能夠查看輔機運行狀態(tài)，包括監(jiān)測數(shù)據(jù)振動值、診斷結(jié)果、報警提醒，在設備早期預警或突發(fā)故障時能及時停機，并可在DCS系統(tǒng)上隨時調(diào)閱和分析歷史數(shù)據(jù)，為安全生產(chǎn)保駕護航。

電廠重要輔機狀態(tài)監(jiān)測預警系統(tǒng)是一個開放的平臺，支持常用的工業(yè)通訊協(xié)議接口形式，系統(tǒng)具有標準的OPC接口，廠級實時監(jiān)控信息系統(tǒng)SIS或者管理信息系統(tǒng)MIS，以及EPM系統(tǒng)可以通過該接口方便地讀取系統(tǒng)內(nèi)的各種振動數(shù)據(jù)。同時，該系統(tǒng)具備與其他供貨商供貨的控制系統(tǒng)通訊的能力，系統(tǒng)的通訊接口支持RS232，RS485/422和以太網(wǎng)方式連接，使用TCP/IP、MODBUS/MODBUS PLUS通訊協(xié)議，可為上層應用提供實時的靜態(tài)數(shù)據(jù)集波形數(shù)據(jù)，保障上層應用對數(shù)據(jù)的二次開發(fā)使用。

2.5 預警與報警策略

系統(tǒng)預警采用的是PeakVue分析法。PeakVue分析法是捕捉給定時間間隔里時域波形峰值的振動信號分析方法[8]。PeakVue通過高達每秒10萬次的采樣速率，可以看到由于沖擊、摩擦、疲勞損傷等產(chǎn)生的短暫的應力波信號，獲得峰值及頻率，并轉(zhuǎn)換為“PeakVue時域波形和頻譜”進行分析[9]，不僅可以用于自動故障檢測，也可以用于判斷故障的嚴重程度，關(guān)注早期故障和發(fā)展。PeakVue預警的判斷規(guī)則包括如下：“0”規(guī)則——在設備完全正常運行時，PeakVue峰峰值接近于0；“10”規(guī)則——適用于常規(guī)轉(zhuǎn)速設備（1000rpm～4000rpm），設備有一定的問題；“20”規(guī)則——設備有嚴重的問題；“40”規(guī)則——必須要采取措施。PeakVue適用范圍廣泛，針對機械設備最常見的問題——滾動軸承和齒輪箱故障，潤滑問題，以及泵的氣蝕問題。使用簡單，診斷規(guī)則適用于工廠95%的設備；更早期的報警意味著更早安排檢修，相當于更少“驚喜”，更少花費。

報警提示方面，應用多種報警手段提高報警信息的效率和可靠性。在狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)界面有設備健康狀態(tài)一覽表，可以直觀地觀測到所有設備的運行狀態(tài)，對設備故障級別進行分類，可以直達需要分析的故障設備。同時在DCS進行基于運行工況的報警監(jiān)測，同時監(jiān)測振動值與健康量化狀態(tài)值。

很多系統(tǒng)，由于無人監(jiān)控，往往會建設了而沒有起到作用，變成一種擺設。鑒于DCS系統(tǒng)是監(jiān)控率最高的系統(tǒng)，因此基于DCS平臺利用狀態(tài)監(jiān)測預警系統(tǒng)的數(shù)據(jù)構(gòu)建了具有較高實用價值的低干擾集中輔機健康狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)。通過底層通訊機制，實現(xiàn)了重要輔機狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)與機組DCS間的安全可靠數(shù)據(jù)通訊。利用數(shù)據(jù)進行重構(gòu)組態(tài)，實現(xiàn)了預警鎖定和量值最大值及平均值統(tǒng)計功能，并在DCS畫面可視化集中顯示，使監(jiān)控和維修人員能掌握重要輔機的健康狀態(tài)，以便及時采取處理措施和安排檢修計劃。

3 應用案例

3.1 案例一：軸承磨損-超預警期

項目投用后，3A真空泵首次啟動，重要輔機狀態(tài)監(jiān)測及預警診斷系統(tǒng)發(fā)出“振動大”、DCS系統(tǒng)發(fā)出“3A真空泵異常”報警，查看狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)健康態(tài)量化值已超上限（速度有效值達到90mm/s，PeakVue值達到100G以上）。但現(xiàn)場測得振動正常，電流和出力監(jiān)測數(shù)據(jù)無異常，泵組運行正常。后經(jīng)檢修專業(yè)檢查為泵組軸承存在磨損情況，更換軸承后監(jiān)測系統(tǒng)的數(shù)值恢復正常。在此案例中，監(jiān)測到的PeakVue值已嚴重超過健康值，前期沒有發(fā)現(xiàn)該值的發(fā)展階段，沒有提前預警，是由于系統(tǒng)投入前該軸承已經(jīng)有劣化，但是人的感知和其他系統(tǒng)的監(jiān)測數(shù)據(jù)無法發(fā)現(xiàn)異常。狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)投入后發(fā)出超限報警，成功避免了設備的嚴重損壞和泵組故障停運造成發(fā)電機組停運事故的發(fā)生，后期檢查發(fā)現(xiàn)軸套和軸承磨損嚴重。

3.2 案例二：軸承內(nèi)圈故障預警

泵驅(qū)動端測點PeakVue值較大，在30G～70G之間大幅度震蕩，速度有效值未見顯著變化，速度頻譜中可見軸承外圈故障頻率66.62Hz及其大量諧波，同時可見軸承內(nèi)圈故障頻率105.88Hz及其大量諧波，波形自相關(guān)可見軸承內(nèi)圈故障頻率被轉(zhuǎn)頻調(diào)制特點。在此種情況下，應盡快停機安排更換泵驅(qū)動端軸承，如暫時無法更換，需加密關(guān)注速度有效值變化趨勢，如速度有效值出現(xiàn)陡升，應立刻停機，以免發(fā)生嚴重的非計劃性停機。后期經(jīng)檢查，發(fā)現(xiàn)軸承的確存在內(nèi)圈損傷情況。

3.3 案例三：軸承滾動體損傷預警

泵自由端PeakVue在運行期間可達30G以上，速度頻譜中可見4.1Hz頻率成分及其大量諧波，能量占比較大，疑似保持架頻率的1/5；同時可見20Hz的軸承保持架特征頻率，加速度頻譜中可見高頻段存在顯著的主頻成分帶有保持架邊帶存在，并伴有底部噪聲能量的抬升。加速度波形可見階段性、周期性4.1Hz左右的沖擊存在，此處存在嚴重的磨損特征出現(xiàn)。應盡快安排檢修，如暫時無法維修，改善泵端軸承潤滑，關(guān)注后續(xù)振動變化，如PeakVue值未見明顯降低，需加密監(jiān)測，如發(fā)現(xiàn)速度振動或PeakVue值出現(xiàn)大幅值跳變，應立即停機檢修。后期經(jīng)檢查，發(fā)現(xiàn)部分軸承滾動體已磨損。

4 總結(jié)

重要輔機狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的應用實現(xiàn)以量化指標判斷設備的健康度，并通過預測模型實現(xiàn)設備故障的早期預警，對保證設備的運行安全具有重要的作用，也為設備實現(xiàn)從被動維修和定期維修到狀態(tài)檢修提供了有效的數(shù)據(jù)支撐和評估手段，為提高設備使用的合理性、運行的安全性和經(jīng)濟性提供參考依據(jù)。從而對保障主機機組的正常穩(wěn)定運行具有重要作用，進一步保障了對電網(wǎng)和社會的電力供應，具有較大的社會效益。

系統(tǒng)在實際應用中已能比較準確地對故障進行提前預警，但在故障的智能診斷方面所給出的建議有限，還需要進一步根據(jù)故障機理和現(xiàn)場診斷數(shù)據(jù)與經(jīng)驗對專家數(shù)據(jù)庫進行完善。