基于频谱分析的离心泵健康状态监测及故障诊断

高 帆，李洪元，吴 帆

(1.重庆川仪软件有限公司，重庆 401121；2.阳江核电有限公司，广东 阳江 529500)

0 引言

机械设备是企业进行正常生产的技术基础。随着现代工业技术的发展，机械设备的数字化、自动化、智能化程度越来越高，生产制造的效率也不断提高。同时，由于设备更加复杂，各部分的关联愈加密切，往往某些微小故障就会引发连锁反应，导致整个设备乃至与设备有关的环境遭受灾难性的毁坏。

泵类设备在流程工业生产中应用广泛，它的作用就像心脏输送血液一样，将各种液体介质输送到下一生产环节，是石油化工生产装置中用量较大的转动设备，对泵类设备的健康状态进行监测诊断、准确识别故障部位及故障原因具有非常重要的现实意义[1-3]。

1 离心泵健康状态监测诊断研究现状

1.1 离心泵工作原理及结构

离心泵工作流程如图1所示。

图1 离心泵工作流程图

离心泵是利用叶轮旋转使介质产生离心力来工作的。泵叶轮中心处，输送介质在离心力作用下被甩出形成低压，并与吸入罐之间形成压差，在大气压力作用下输送介质被压进泵壳内。叶轮通过不停转动，使介质在叶轮的作用下不断流入与流出，达到输送介质的目的。

离心泵主要由以下部件构成。①叶轮。离心泵对输送介质的做工主要通过叶轮进行。②轴与轴承。泵轴的两端分别与联轴器和叶轮相连，轴承包括滑动轴承及滚动轴承。③泵壳。离心泵的泵壳是设备运行压力的负荷所在，主要分为轴向和径向剖分式。④轴封装置。轴封装置的功能包括防止外界空气进入泵壳，以及防止泵内的液体外漏。⑤密封环。密封环存在于叶轮盖板和泵壳上，主要功能是防止泵内部液体发生泄漏。

1.2 离心泵故障分类及特点

离心泵运行故障按时间阶段可分为两类：一是启动阶段的出水故障以及启动后的性能恶化等；二是运行阶段的转子不平衡、泵轴弯曲、轴承故障、叶轮磨损、地脚螺栓松动等[4-7]。离心泵故障类型及原因如表1所示。

表1 离心泵故障类型及原因

2 基于故障特征知识库的自动故障诊断

2.1 故障特征知识库

基于故障特征知识库的设备故障自动诊断流程如图2所示。

图2 基于故障特征知识库的自动故障诊断流程图

在获取设备运行状态数据的基础上，经过滤波、除噪等数据预处理后，应用聚类、决策树等机器学习算法，从设备运行状态数据中挖掘出故障信息。通过大量数据的积累，建立特征知识库，获得与故障有关的诊断规则。通过故障特征匹配，并结合可信度综合计算等步骤，提高设备故障检测和诊断的可靠性[8]。

2.2 离心泵频谱故障特征诊断规则

对于故障特征知识库而言，获取设备运行状态数据、数据预处理及提取故障特征是基础，关键部分是诊断模型。建立并完善诊断模型的过程包括以下3方面。①通过大量数据的故障特征提取，建立覆盖到大部分故障类型及故障特征的故障树。②通过自学习的方式逐步修正模型。③手动添加修改完善模型。

当被测对象为泵时，通过输入泵的相关参数，可以检测出轴承的内圈、外圈、滚动体、保持架等故障。诊断规则可以对上述故障现象自动搜索故障频率，精确定位故障位置；还可以诊断出联轴器齿面磨损、泵轴弯曲、不对中等。泵机组故障结构树如图3所示。

图3 泵机组故障结构树

3 石化用离心泵故障诊断

石油化工用泵是石油化工生产装置中用量较大的转动设备，泵的作用就像心脏输送血液一样，将各种液体介质输送到下一生产环节，并且提供化学反应所需的压力、流量[9-11]。在种类众多的石油化工用泵中，离心泵占的比例较大。例如：一个中型炼油厂需要千余台泵，其中离心泵占83%、往复泵占6%、齿轮泵占3%。因此，对石油化工用离心泵的健康状态进行监测诊断，具有非常重要的实际意义[12-14]。

3.1 设备监测情况

2018年，重庆川仪设备健康监测诊断服务团队对石化工艺段中的2台乙二醇干燥塔底泵进行了监测。待测设备在以下部位安装了4个传感器：电机驱动端、泵驱动端、泵非驱动端、叶轮。石油化工用离心泵传感器部署点位如图4所示。测试期间，2台泵的电机均以1 490 r/min匀速运转。

图4 石油化工用离心泵传感器部署点位

3.2 数据分析及诊断结论

离心泵驱动端频谱故障特征识别如图5所示。A泵的快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)频谱中出现123.9 Hz波峰，此时电机转速为1 490 r/min，故障频率的阶次为4.99。根据上文建立的故障特征知识库，阶次4.99满足泵驱动端轴承外圈故障规则，特征知识库自动将此频率识别为轴承外圈故障，并且该频率的峰值已达到0.13 V，表明故障较为严重。B泵的FFT频谱上没有出现与轴承相关的波峰，也未与特征知识库的规则产生匹配，表明轴承运转良好。

图5 离心泵驱动端频谱故障特征识别

电机驱动端频谱故障特征识别如图6所示。A泵电机驱动端的FFT频谱中出现91.6 Hz波峰，此时电机转速为1 490 r/min，此故障频率的阶次为3.68。根据上文建立的故障特征知识库，阶次3.68满足电机驱动端轴承外圈故障规则，特征知识库自动将此频率识别为轴承外圈故障，并且该频率的峰值已达到0.13 V，表明故障较为严重。B泵电机的FFT频谱上没有出现与轴承相关的波峰，也未与特征知识库的规则产生匹配，表明轴承运转良好。

该设备的故障诊断结论为泵驱动端以及电机驱动端轴承外圈故障。经更换轴箱后，该泵设备重新投入运行。截至目前,该设备运行正常，未再出现轴承故障。

图6 电机驱动端频谱故障特征识别

4 核电站用消防水泵健康状态监测诊断案例

核电站的消防供水系统由水源、水泵、消防泵房和管路组成，通过水泵这一能动设备向消防灭火能动装置提供和输送具有足够设计压力、设计流量的消防水，其供水的可靠性是实现这一目标的根本保障[15-18]。当发生火险，系统压力值降至某一定值时，在30 s内，每个机组的2台泵分别由2个独立的应急配电系统供电，消防泵根据消防水量、系统压力的变化依次启动。消防水泵应力波传感器部署点位如图7所示。

图7 消防水泵应力波传感器部署点位

4.1 设备监测情况

2019年，重庆川仪应力波技术服务团队对核电站常规岛的消防水泵进行了监测，分别在水泵驱动端、非驱动端2个部位共部署了2个应力波传感器，检测期间电机以2 973 r/min匀速运转。

4.2 数据分析及诊断结论

消防水泵频谱故障特征识别如图8所示。

图8 消防水泵频谱故障特征识别

泵驱动端的FFT频谱中出现198.9 Hz及19.5 Hz波峰，此时电机转速为2 973 r/min，此故障频率的阶次为4.01及0.39。根据上文建立的故障特征知识库，阶次4.01满足泵驱动端滚动体故障规则，特征知识库自动将此频率识别为滚动体故障；阶次0.39满足保持架故障规则，特征知识库自动将此频率识别为保持架故障。这表明泵驱动端轴承滚动体及保持架出现故障，并且滚动体故障频率波峰的峰值已达到0.22 V，故障较为严重。根据以上两个特征频率，结合现场实际工况，认为泵的轴承存在保持架故障及滚动体故障，不排除保持架已经断裂的可能性。

4.3 设备解体验证

2019年3月，对该设备进行解体。取下轴承并解体后，发现非驱动端轴承的多个滚动体表面出现环形槽，并且驱动端轴承保持架存在3处断裂。驱动端轴承解体如图9所示。

图9 驱动端轴承解体

针对解体后的多个滚动体表面出现环形槽，此现象准确无误地说明该轴承存在滚动体故障；对于保持架的3处断裂，笔者认为频谱特征自动诊断结论中的保持架故障，指向的是保持架裂纹或轻微裂口。图9中的3处保持架断裂不排除是保持架裂纹或轻微裂口再加上解体时的外力共同作用引起的。上述解体验证的结果与诊断结论基本一致，表明故障特征诊断规则的合理性，也验证了频谱分析对于滚动轴承故障特征识别的有效性。该泵在更换驱动端、非驱动端轴承后，重新投入运行，截至目前该设备运行正常。

5 结束语

随着工业的高速发展，泵设备的综合技术指标要求越来越高。经实际案例验证，本文所论述的频谱故障特征自动识别的方法对于判断泵类设备的故障部位及故障原因行之有效，高准确性、高可靠性的故障诊断结果对应保证设备维护效果极其重要。对于流程工业来说，除了在设备发生实际损坏后应用故障特征自动识别技术定位设备的故障部位及故障原因以外，还迫切急需转变现有设备的维修思路和方法，将普遍采用的计划性检修向基于设备健康状态的监测和预警诊断进行转变。通过合理利用设备状态监测、故障诊断、预测性维护等手段，将有助于在设备故障早期发现关键机械部件的故障原因，真正做到未病先防、既病防变，帮助企业、行业找到设备运行维护的捷径，提高企业的核心竞争力和经济效益。