基于盲源分离的往复泵液力端故障机理

沈科君，裴峻峰，贺超，黄显茹

（常州大学机械工程学院，江苏 常州 213016）

基于盲源分离的往复泵液力端故障机理

沈科君，裴峻峰，贺超，黄显茹

（常州大学机械工程学院，江苏 常州 213016）

往复泵在石油石化行业应用十分广泛，常常在高压环境下输送大密度、高黏度以及高含砂量的液体。泵阀是往复泵液力端最易损坏的部件之一，它的运行状态能直接影响着往复泵的容积效率和工作可靠性。本文针对BW-250型往复泵液力端泵阀弹簧断裂、阀盘磨损和活塞磨损这三类故障进行失效分析，通过在泵阀上安装加速度和位移传感器对泵阀状态进行实时监测，并对阀内外测得的振动信号进行量化对比分析，采用盲源分离技术提取故障特征信号。结果表明，BW-250型往复泵液力端活塞磨损的加剧导致泵阀吸入和排出压力不稳定，进而导致阀盘和弹簧故障的加剧，初步揭示了BW-250型往复泵液力端关键部件故障萌生和演化、发展的特点和规律，这对于往复泵液力端故障机理研究工作的进一步推进，提高易损件使用寿命具有重要意义。

往复泵；盲源分离；故障机理；磨损；实验验证

往复泵作为机械设备领域的一部分，在我国石油化工等生产部门占有重要地位[1]。往复泵液力端常见故障主要集中在泵阀和活塞上，随着冲次和压力的提高，对这些易损件的伤害也会大大增加，从而影响泵的正常工作[2-3]。在三缸往复泵工作过程中，各种激励相互耦合，加之其他噪声的干扰问题，因此测得的振动信号成分十分复杂，信号中既有阀关闭、惯性载荷冲击等造成的冲击响应，又有各种随机响应和干扰。如何排除干扰，正确提取泵阀故障特征，是进行往复泵监测诊断与故障机理研究的重要基础[4]。

盲源分离是一种功能十分强大的信号处理方法，可仅从若干个观测到的混合信号中提取、分离出无法通过直接观测的各个原始信号的特征。因此本文以BW-250型往复泵为研究对象，针对振动信号成分复杂和互相干扰等特点，在泵阀内安装传感器，对泵阀内振动信号进行量化比对分析，将盲源分离技术中的FastICA算法引用到往复泵液力端故障特征的提取，取得了良好的效果。

1 盲源分离技术及试验测试系统

1.1 盲源分离技术

盲源分离技术是近年来国际信号处理领域的研究热点之一[5-7]。该技术可以在源信号和传输通道未知的情况下，仅仅根据输入源信号的一些基本统计特征，由观测信号恢复出源信号[8]。

独立分量分析（ICA）是盲源分离的主要方法，它是1997年由芬兰赫尔辛基大学的Hyvarinen等[9]依据中心极限定理提出的一种固定点算法，之后又于1999年和2001年对算法进行了简化和改进，FastICA方法依据负熵建立的目标函数为式（1）。

式中，u为一零均值和单位方差的高斯随机向量；G(u)为一任意非二次型函数。算法的目的就是通过选取W，使负熵J(WTx)最大化，即E[G(WTx)]最大。因此依据式（1）及牛顿迭代原理推导出的FastICA基本迭代公式为式（2）、式（3）[10]

选取初值W，对检测到的往复泵液力端振动信号运用式（2）和式（3）循环迭代至收敛可得到分离矩阵W，进而得到分离后的独立分量。

1.2 试验测试系统

试验用BW-250型三缸往复泵，试验时，冲次为72次/min，排出压力为1.0 MPa，实际排量为1.2 m3/h，往复泵测试系统测点分布与系统连接如图1所示。

数据采集时，分别在3个排出阀各缸外安装加速度传感器，在左缸内阀盘上安装防水加速度传感器，在中缸内阀盘上安装防水位移传感器，加速度传感器通过电荷放大器放大，数据采集箱内装有数据采集卡，数据采集卡信号通过数据采集箱的数据线传入计算机分析处理；位移传感器信号通过位移信号调理仪将频率信号转化为电压信号，再经数据采集箱处理后传入计算机分析处理。试验过程中，由于采集卡响应频率为1652 Hz，试验时取2倍的采集卡响应频率，设置采样频率为3304 Hz，，采样时间为2 s。

2 泵阀振动信号采集

图1 往复泵测试系统简图

往复泵的吸入阀和排出阀轮流关闭，泵阀缸盖尤其是阀盘上蕴涵着泵阀失效的重要信号，因此，对BW-250型三缸往复泵液力端弹簧断裂、阀盘磨损和活塞磨损这3种工况的振动信号进行采集和分析诊断。试验测点选择布置在泵阀外缸盖上和泵阀内阀盘上，通过试验对泵阀内外测试信号进行采集，多组数据进行对比，采用量化分析和盲源分离，提取出有代表性的故障特征，进而分析其故障机理。

2.1 泵阀外振动信号盲源分离

由于往复泵液力端的各种激励相互耦合，加之有其他噪声的干扰，信号呈典型的非平稳时变特点。在信号含噪的情况下，对传感器采集到的原始信号，一般都不是直接进行盲源分离的，而是需要对数据作一定的预处理。本试验采用小波阈值去噪，选择dB8小波进行4层分解，处理完的小波系数再进行反变换，重构出经过去噪后的信号。

对消噪后泵阀外3个测点测得的信号经过FastICA分离后的自功率谱图如图2。

从图2可以看出，泵阀外3个测点的时频域曲线很好地反应了往复泵液力端的基本运动特征，经FastICA分离后正常工况的自功率谱密度曲线特征频率都集中在180 Hz左右。

所研究的往复泵弹簧断裂、阀盘磨损和活塞磨损3种工况下的信号经FastICA分离后，故障频率较为明显，它们的自功率谱曲线如图3所示。

从图3可以看出，使用FastICA算法的盲源分离技术在对往复泵泵阀故障信号进行处理之后，原来微弱的故障特征呈现出来了。图3(a)弹簧断裂时，故障特征频率出现在100 Hz左右；从图3(b)阀盘磨损时，故障特征频率出现在600 Hz左右；图3(c)活塞磨损时，故障特征频率则集中在50 Hz左右，泵阀故障特征得到了有效提取。而没有经过盲源分离技术处理的故障特征频率大多集中在180 Hz，这与正常工况是一样的，无法进行有效地区分。这说明，使用盲源分离技术能有效地提取往复泵液力端故障特征，这有利于之后故障机理的研究。

图2 泵缸上3个测点FastICA分离后正常工况时频域图

2.2 泵阀内振动信号量化分析

图3 3种故障状况下经FastICA分离后的自功率谱密度曲线

现有研究表明，泵阀关闭引起的冲击疲劳磨损和阀隙流场中的冲蚀磨损是导致泵阀失效的主要原因。在实际应用中，BW-250型往复泵液力端经常需要更换的易损件是活塞、阀盘和阀座以及弹簧，其中，最先损坏和更换最为频繁的部件是活塞，活塞磨损的主要表现形式为活塞处发生泄漏，随着磨损的加剧，压力表跳动过大，泵阀处发出异响，泵达不到正常排量或根本不能排送液体。

为了更好地研究活塞磨损对阀盘磨损和弹簧断裂的影响，将弹簧断裂和阀盘磨损这两个故障的故障过程分为初期阶段、中期阶段和后期阶段，其中初期阶段为轻度故障，中期阶段为中度故障，后期阶段为严重断裂，通过泵阀缸内加速度和位移信号，对这两类故障在3个阶段的信号进行比对分析，如图4～图7所示。

从图4可以看出，在弹簧断裂初期阶段，信号比较稳定，成分明显；在中期阶段到后期阶段，加速度信号的幅值明显增大，且信号的成分变得复杂，有其他噪声干扰。这说明，随着弹簧磨损的加剧，弹簧力逐渐减小，弹簧与阀座之间的冲击力增大，加速度值也随之增大，弹簧断裂还会造成阀盘与阀座密封不严，出现其他噪声。

从图5可以看出，从弹簧断裂初期阶段到后期阶段，阀盘位移值逐渐增大，由最初的4 mm左右变为17 mm左右。这说明随着弹簧故障加剧，弹簧力越来越小，导致阀盘位移增大。

图4 阀盘上测得的弹簧断裂不同阶段的加速度曲线

图5 阀盘上测得的弹簧断裂不同阶段阀盘位移曲线

图6 阀盘上测得的阀盘磨损不同阶段泵内加速度曲线

从图6可以看出，整个过程加速度幅值没有明显变化，在阀盘磨损初期阶段，加速度信号成分还是比较明显的，但与弹簧断裂初期阶段相比，信号的噪声增加；从中期阶段到后期阶段，信号的成分变得越来越复杂，干扰十分明显。这说明，随着阀盘磨损的加剧，阀盘和阀座撞击力变大，在高应力区逐渐出现凹痕，撞击发生倾斜，振动噪声干扰变大，阀盘磨损加剧。

从图7可以看出，阀盘磨损对位移值的影响并不大，但随着阀盘磨损的加剧，位移信号曲线出现了大量的振荡，由于位移传感器是安装在阀盘上的，当阀盘磨损过大导致与阀座撞击发生倾斜时，振动噪声也明显增大。

3 泵关键部件故障机理分析

为了更好地研究这3种故障萌生和演化的一般规律，现将BW-250型往复泵正常运行至活塞处出现漏水，在不更换活塞的前提下，继续运行往复泵，直到泵阀处发生故障（有异响，压力表发生跳动过大）时，对泵阀内外振动信号进行监测，进而研究分析。

活塞漏水运行至泵阀发出异响，压力表跳动过大时泵阀内加速度曲线和位移曲线如图8所示。

图7 在阀盘上测得的阀盘磨损不同阶段位移曲线曲线

图8 泵阀故障时阀盘的振动曲线

从图8可以看出，信号的噪声成分比较多，这与图4～图7所表现的故障原理基本相似。随着活塞处漏水的加剧，吸入阀和排除阀压力不稳定，阀盘和阀座的不良接触导致密封不良，加快了阀盘磨损的速度，由于弹簧是连接在阀盘导向杆上的，阀盘撞击的倾斜又会加快弹簧断裂的速度。

活塞漏水运行至泵阀发出异响，压力表跳动过大时泵阀外3个测点经盲源分离后的时频域曲线如图9所示。

从图9可以看到，特征频率主要集中在180 Hz、50 Hz、600 Hz和400 Hz。其中，频率180 Hz反应的是往复泵液力端的基本运动特征，这与正常工况的频率分布一致；频率600 Hz反应的是阀盘磨损的故障特征，这与图3(b)的故障频率一致；频率50 Hz反应的是活塞磨损的故障特征，这与图3(c)的故障频率一致；频率400 Hz与图3所反应的故障频率不同，出现这样的现象是必然的，因为图9反应的是泵阀多故障同时出现的振动信号，而图3反应的是各故障单独存在的振动信号，势必会影响故障频率的分布。

通过以上试验，结合实际应用中泵阀故障的表现形式，很好地解释了BW-250型往复泵泵阀故障的萌生和演化的一般规律，初步揭示了泵阀的故障机理。随着往复泵的继续运行，泵阀响声越来越大，压力表的跳动幅度也增大，这是因为活塞磨损和阀盘磨损的加剧，往复泵容积效率和工作可靠性下降，阀盘撞击阀座发生倾斜，由于弹簧是固定在阀盘的导向杆上，弹簧在冲击力载荷作用下，载荷力发生偏心，使得弹簧断裂形式由原来的疲劳断裂，逐渐转化为偏心载荷作用引起的过载断裂，这大大缩短了弹簧的使用寿命。

图9 泵缸上3个测点测得信号经FastICA分离获得的时频域图

4 结 论

（1）结合实际应用中BW-250型往复泵液力端关键部件故障所表现的形式，通过对安装在泵阀内加速度和位移传感器的量化对比分析，较好地提取了故障特征信息。

（2）盲源分离技术对BW-250型往复泵液力端弹簧断裂，泵阀磨损和活塞磨损3种故障的信号实现了很好地分离，使得故障特征明显。通过对泵阀内外振动信号的实时监测，结果表明，BW-250型往复泵液力端活塞磨损的加剧导致泵阀吸入和排出压力不稳定，进而导致阀盘和弹簧故障的加剧。

综上所述，本文将传感器直接安装在阀盘上并通过盲源分离技术进行往复泵液力端故障的信号分离，取得了良好的效果，为进行往复泵液力端的故障诊断和损伤机理分析提供了一个有效的方法。

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Reciprocating pump hydraulic end failure mechanism based on blind source separation

SHEN Kejun，PEI Junfeng，HE Chao，HUANG Xianru
（School of Mechanical Engineering，Changzhou University，Changzhou 213016，Jiangsu，China）

Reciprocating pump is widely used in petroleum and petrochemical industry，it often transports liquid of high density，high viscosity and high sand content under high-pressure. Pump valve is one of the parts that are damaged most easily in the reciprocating pump hydraulic end. Its operation state will directly influence pump volumetric efficiency and working reliability. This paper discusses three breakdowns of BW-250 reciprocating pump hydraulic end，including spring break，valve disc wear and piston wear. Acceleration and displacement sensors were installed in the pump valve for real-time monitoring its state. Valve internal and external vibration signal characteristics were quantitatively analyzed and extracted by blind source separation. The result showed that aggravation of piston wear caused instability of pump suction and discharge pressure，which led to intensified valve disc and spring failure. Initiation and evolution of key component damage of BW-250 reciprocating pump hydraulic end was revealed，which could promote further research on failure mechanism and increase service life of pump valve.

reciprocating pump；blind source separation；failure mechanism；attrition；experimental validation

TH 321；TN 911.72

A

1000-6613（2014）03-0611-06

10.3969/j.issn.1000-6613.2014.03.015

2013-08-28；修改稿日期：2013-11-16。

国家自然科学基金项目（51175051）。

沈科君（1988—），男，硕士研究生。E-mail 282827883@ qq.com。联系人：裴峻峰，教授，研究方向为石油石化装备可靠性。E-mail peijf@cczu.edu.cn。