泵站電機故障診斷與自動化維護系統研究

［摘 要］水泵站電機為供水系統核心設備，其運行狀況直接決定供水穩定性及效能。文章明確了泵站電機在供水系統中的作用，剖析了其常見故障類型，闡述了泵站電機故障診斷技術，提出了一種泵站電機自動化維護系統的整體框架，以為泵站電機故障診斷與自動化維護提供參考。

［關鍵詞］泵站電機；故障診斷；自動化維護；振動分析

［中圖分類號］TP18 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）09–0129–03

水泵電機是確保城市供水穩定可靠的關鍵核心設備。長期在高壓、震動和高溫環境下運行，易產生故障，從而對供水造成直接的影響。

1 泵站電機在供水系統中的作用

供水系統為居民生活及工業生產提供了持續、穩定的水源保障。在供水系統中，泵站電機至關重要，泵站配置多臺高功率電機驅動離心泵與軸流泵，以汲取自來水，并輸送至用戶。電機運行狀況直接影響供水系統的運行效能及可靠性。泵站電機一般安裝在潛水或半潛水狀態，工作環境惡劣，長期處于振動、高溫高濕等劇烈工況下運轉，其負責長時間連續不間斷地驅動泵體高速旋轉，所承受的機械負荷和電氣負荷極為巨大，一旦發生故障，將導致整個供水系統癱瘓，造成巨大的經濟損失和社會影響。因此保證泵站電機的正常運行對于確保城市供水的安全性和持續性至關重要。同時，泵站電機的功率等級較高，一般為上百千瓦甚至更高，耗能量大，運營成本高昂，因此，如何提高電機運行效率、降低能耗，也是供水系統運營商所需重點關注的課題，通過對電機進行及時、精準的維護保養，消除潛在故障隱患，大幅延長電機使用壽命，從而降低供水成本，提升經濟效益。

2 泵站電機常見故障類型

2.1 電機過熱

電機過熱為泵站電機的常見問題，在長時間高壓運行過程中，定子繞組及轉子鐵芯可能產生銅損和鐵損并產生大量熱量，若冷卻系統失效或散熱環境不足，熱量將無法有效排出，進而導致電機溫度持續升高，導致絕緣材料受損乃至燒毀。電機過熱既會降低其使用壽命，也存在火災隱患，危及供水系統運行安全性，及時診斷與處理此類故障對保障電機長期穩定運行至關重要。

2.2 電機振動過大

電機長時高速運行，因轉子不均衡、軸承磨損及定位不當等因素，易引發振動問題，導致部件負荷增加，磨損加速，并產生噪聲污染，影響生產環境，嚴重時，乃至造成軸承損壞、定子繞組變形短路等故障。

2.3 電機啟動困難

電機啟動階段，需借助較大的啟動電流及啟動轉矩，以實現其從靜止至穩定運行的轉變。諸多因素，如功率供應不足、電機絕緣劣化、轉子卡滯等，均可能導致啟動出現困難甚至無法開始。

3 泵站電機故障診斷技術

3.1 振動分析

振動分析技術是探查泵站電機故障的關鍵性手段。電機運轉期間，轉子平衡度偏差、軸承磨損、電機安裝定位不良等眾多故障均會引發振動波形變化，經由精準的振動信號采集與分析，可準確確定故障的類別與區域。振動分析的基本原理是利用振動傳感器（如加速度傳感器），將電機振動信號轉換為電信號，將電信號通過數據采集系統進行采樣、數字化處理，借助頻譜分析、時頻分析、小波分析等信號處理技術，從振動信號中提取故障特征參數，并將其與故障模型庫中的標準模式進行比對，從而實現故障診斷和類型識別。主要的振動故障診斷技術包括頻譜分析法、包絡分析法及小波分析法等。頻譜分析法是最為廣泛應用的手段，憑借識別特征頻率和其幅值變化，診斷出諸如電機轉子不平衡、軸承故障以及齒輪故障等典型問題，結合現場工況、電機型號參數等信息，對診斷結果進行全面深入的分析判斷。

3.2 熱成像技術

電機故障常伴隨著異常的發熱現象，例如，電機定子繞組過熱及軸承過熱等，熱成像技術能直觀地展示電機表面的溫度分布，進而有助于早期檢測并定位發熱故障。熱像儀是實現此項技術的關鍵儀器，其檢測被測物在紅外線波段的輻射能，生成相應的熱圖。電機的紅外線熱像檢測通常先進行靜態全面掃描，建立常態溫度基線，然后在電機運轉情況下再次實施，比較兩次測溫數據，尋找異常高溫區，從而判斷潛在故障。目前，諸多研究運用熱成像技術對電機實施無接觸式故障診斷，此技術能監測電機各組件的溫度變動，從而及早察覺到定子繞組短路、軸承磨損、端蓋通風不良及冷卻系統老化等常見電機故障。該技術還能與振動分析、電流分析等其他技術相融合，以提升故障診斷的精確度與可靠性。

3.3 電機電流分析

當機械故障或電氣故障發生時，電流波形會變形，進而使電流頻譜呈現新的特征頻率分量。電流分析技術最早應用于診斷電機的電氣故障，如電機繞組短路斷路等故障，隨著該技術的不斷發展，人們發現電流信號還能反映出電機的機械故障信息，因而將其應用到機械故障的診斷領域，如檢測轉子失去平衡、軸承磨損等故障。電流分析的基本方法是先采集電機的三相電流信號，將其進行調制信號分離，然后利用快速傅里葉變換、小波變換等信號處理方法對剩余電流信號進行頻譜分析，并與故障特征頻率進行模式匹配，最后得出故障診斷結果。電流分析技術不需要直接接觸電機，且無需額外傳感器，方便實施，因此被認為是一種理想的非侵入式、低成本的電機故障診斷手段。

4 泵站電機自動化維護系統構建

4.1 系統總體架構

為實現水泵電機的自動化、智能化維護，構建融合多種技術的自動化維護系統。該系統架構包含數據采集、故障診斷、狀態評估、維護決策及運維管理等多層次。數據采集層對電機運行時的振動、溫度及電流等數據進行實時收集；故障診斷層運用振動分析、熱成像分析及電流分析等技術對采集數據進行深度解析，實現電機潛在故障的在線診斷；狀態評估層依據診斷信息，結合電機使用歷史與維護記錄等數據，對電機健康狀況進行全面評估；維護決策層根據狀態評估結果，結合電機型號及運行環境等限制因素，為電機制訂維護策略與計劃；運維管理層為現場維護人員及管理人員提供遠程監控、故障預警及維護決策支持等功能。各層之間通過工業以太網等通信網絡實現數據交互，形成一個集中管控、自動化運行的閉環系統，其中數據采集、故障診斷和狀態評估等核心模塊一般采用工業計算機或嵌入式系統來實現，部署在供水廠的現場環境，而維護決策層和運維管理層則可以通過云計算或大數據分析等技術在后端中心機房集中實現，并為現場人員提供遠程運維支持。

4.2 在線故障診斷子系統

在線故障診斷子系統是自動化維護系統的關鍵，也是泵站電機故障實時監測與智能診斷的核心環節。該子系統主要涵蓋如下幾個模塊：①數據采集模塊。利用各類傳感器對電機運行狀態參數，如振動、溫度、電流等進行實時采集，并進行數據預處理。②故障特征提取模塊。通過頻譜分析、模式識別等技術對采集數據進行處理，提取故障特征參數。③故障識別模塊。將提取的故障特征參數與故障模式庫中的標準模式進行比對，識別出電機所存在的故障類型，并輸出診斷結果。④故障診斷知識庫。存儲各種故障模式、故障機理、電機參數、使用環境等先驗知識，為故障識別提供基礎數據支持。在實際應用中，診斷子系統可集成振動分析、熱成像分析、電流分析等多種診斷技術，形成多源異構的信息融合診斷模式，以提高診斷的準確性和可靠性。系統還應具備自學習、自適應的能力，并能夠基于海量運行數據的分析，不斷擴充知識庫，優化故障模式，持續提升故障識別的智能水平。

4.3 電機狀態評估子系統

根據在線故障診斷結果，電機狀態評估子系統對電機的健康狀態進行評價，為制訂維護策略提供依據，該子系統主要包括以下幾個模塊：①狀態評估模塊。基于故障診斷信息、使用歷史數據、維護記錄等，通過專家經驗模型或人工智能算法對電機當前的健康狀態進行評價，給出狀態評估結果。②剩余壽命預測模塊。根據電機的故障累積程度、老化程度，結合其型號、使用環境等，應用數學模型或機器學習技術預測電機的剩余使用壽命。③風險評估模塊。分析電機發生重大故障的概率及可能造成的影響，對電機的運行風險進行計量和預判。④決策知識庫。存儲各類電機的技術參數和評估規則，為電機狀態評估、剩余壽命預測和風險評估提供知識基礎。狀態評估結果通常分為健康、輕度故障、中度故障、重度故障等4 個等級，同時還會提供相關的運行風險及剩余使用壽命數據，通過綜合評估信息，可對將來的維護決策提供關鍵性的指導意義。

4.4 維護決策子系統

維護決策子系統基于電機狀態評估結果，并考慮維修成本、備品庫存、供水壓力等多方面約束條件，為每臺電機制訂出科學合理的維護決策，該子系統主要包括以下模塊：①維護策略庫。儲存多重維護策略模板，如修復、更替及預防性維護等，涵蓋相應的工藝流程與作業指導書。②維護計劃編排模塊。依據電機故障級別、風險度與剩余壽命等參數，從策略庫自動挑選最佳維護策略，制訂維護工作計劃。③約束條件優化模塊。編制維護計劃時需兼顧維修成本、備品庫存、供水壓力等限制因素，運用數學規劃等優化算法對計劃進行優化配置。④物資調度模塊。依據維護計劃，調配所需備品備件、工具設備及人員，確?，F場維修保障。⑤維護知識庫。儲存各類維護作業規程標準、作業指導書等，為維護決策提供規范支持。

4.5 遠程運維平臺

遠程運維平臺為現場維護及管理提供實時監控、故障警報、數據管理以及決策支持等重要功能，該平臺包含以下核心模塊：①狀態監控模塊。將整個供水系統以及所有電機的實時運行狀態、故障診斷結果和維護決策等匯總在統一的監控畫面，直觀顯示并提供故障預警。②數據管理模塊。對電機運行數據、故障診斷記錄、維護歷史等進行統一的管理和存檔，滿足歷史查詢、分析研究的需求。③移動作業模塊。運維人員可通過手機、平板等移動終端隨時查閱作業指導書、上報維修進度、拍攝現場影像等，實現工作的移動化管理。④輔助決策模塊。為管理人員提供輔助決策功能，如根據運行數據分析電機使用效率、評估供水系統整體風險狀況等，為運維工作的決策管理提供支持。遠程運維平臺與前端的自動化維護系統無縫集成，實現數據的雙向流動，通過該平臺，管理人員可遠程掌控現場運維狀態，對異常情況進行及時處置，現場維護人員也可以隨時獲取上位機的診斷結果和決策指令，做到維護作業的高效有序開展。

5 泵站電機自動化維護系統的應用前景

泵站電機自動化維護系統集成了先進的故障診斷、狀態評估、維護決策等技術，實現對電機全生命周期的智能化管理，具有廣闊的應用前景。傳統維護模式主要依賴人工經驗判斷，存在較大主觀性和滯后性，難以及時發現和處置電機早期隱患，而自動化維護系統通過在線監測和智能診斷技術，可實現對電機故障的前期發現和預警，并制訂出精準的維護計劃，從源頭上杜絕重大故障的發生，確保供水系統的連續穩定運行。自動化維護系統的應用可提高供水行業的管理水平和運營效率，遠程運維平臺實現了供水系統全貌的集中呈現和移動化管理，管理人員可隨時掌控現場設備狀態，調配維護資源，提高決策的科學性和前瞻性，現場維護人員可隨時隨地獲取維護指令，規范作業流程，形成精細化運維管理，從而提升供水系統的運營效率。隨著信息技術的發展，自動化維護系統未來還可以進一步融合大數據分析、云計算、人工智能等新技術，實現故障診斷知識庫和維護決策庫的持續優化，推動故障檢測、壽命預測和維護決策智能化水平的不斷提高，使系統具備自主學習和自我進化能力，并拓展應用于其他重要設備和領域，如發電機、礦山設備等，為裝備制造業的智能運維插上智能化的翅膀。

6 結束語

當前，我國供水行業需通過技術創新實現智能化轉型升級，來應對水資源短缺、設施老化等嚴峻挑戰，自動化維護系統的推廣應用，必將有力提升供水系統的運維水平，確保居民生活和工業生產用水安全，促進節水型社會的構建。

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