状态监测系统在化工设备管理中的应用

摘 要：随着设备故障诊断技术的发展，预知性维修逐渐取代之前的计划维修。在实现预知性维修的过程中，设备状态监测系统起着不可替代的作用。我厂在设备管理工作中，同时应用机组在线监测、“海顿”在线监测和设备智能点检三大系统，对设备进行状态监测，充分掌握设备的运行情况，根据数据分析等手段，实现设备的预知性维修，有效的防止了设备的突发故障，节约了维修成本。

关键词：状态监测；预知性维修；设备管理

1、背景

车间负责全厂两千多台动设备的维护、维修工作，设备种类繁多包括蒸汽透平、离心式压缩机、往复式压缩机和各类机泵、电机等。如何合理有效的管理这些设备，时刻掌握其运行状态，是我们工作的重中之重。在目前设备增加，人员老化的现状下，传统的人员巡检方式已经无法满足工作要求，状态检测系统将成为设备管理的有力帮手。

2、预知性维修的开展

状态检测系统的应用与预知性维修的开展是密不可分的。因为预知性维修是根据状态监测的结果，视设备的具体状态，确定最合适的修理时机和更合理的修理方法。

预知性维修在车间已经实施多年，并逐步完善形成一套科学有效的设备管理体系。我们根据设备的重要性等级，把全厂设备分为A、B、C三类，并制定相应的检测方案。即：A级为关键设备，一旦发生故障，将造成装置停工或发生重大危险，在状态监测中应做重点检查，可以采用状态监测仪器对设备进行在线连续监测建立设备巡检记录。B级为重要设备，一旦发生故障，会造成装置局部停工或给生产上造成较大波动，在状态监测中应做次重点检查，采用状态监测仪器对设备进行间断的监测，实行趋向管理，结合常规的设备检查手段，建立设备巡检记录。C级为一般设备，是对生产装置的生产运行影响较小的设备，在设备的日常巡检维护中应做一般检查，主要采用常规的设备检查手段，必要时，可以用状态监测仪器进行监测，掌握设备运行状况。

3、状态检测系统的应用

目前，全厂采用三种状态监测系统对全厂机组、机泵进行监测，分别为S800机组在线监测系统，“海顿”在线监测系統和设备智能点检系统。

3.1 S8000机组在线监测系统

以重催烟机为例， 2015年6月22日之前，烟机振动值一直在10μm左右，在22日这天突然升高一倍，达到20μm。我们经过振动频谱分析发现，一倍频增大，并伴有高次谐波，波形出现多个波峰（图1），同时轴心轨迹范围扩大，并有尖角出现（图2），判断烟机出现摩擦现象，结合现场情况，并未作出检修处理，而是加强监测。通过两周监测，发现运行情况稳定，中间经历一次开停机后，振动值依然维持在20μm附近，并且频谱图上摩擦现象更加典型，尤其是轴心轨迹，出现了明显的内尖角（图3）。在2016年的检修中，发现烟机转子如之前判断一致，由于催化剂结垢严重，导致碰磨情况，而催化剂的脱落又造成振动值的突变。

3.2 “海顿”在线监测系统

在状态监测中我们对A类设备做重点在线监测，采用“海盾”状态监测仪器对设备进行在线连续监测。海顿在线监测系统由探头连续采集运转设备的振动、温度等信息，定时将信号传输到接收终端，如有指标超标，则自动报警，同时将警报信息以短信的形式发送给各级负责人。同时，在系统终端还可以登陆平台查看各台设备的当前运行状态和历史趋势。

3.3 设备智能点检系统

相对于前两种在线监测方式，由人员进行的现场设备点检，涉及范围广，是我们目前最主要的检监测手段。为了维持生产设备的原有性能，通过人的感官或用简单的工具仪器，按照预先设定的周期和方法，对设备上的规定部位进行有无异常的预防性周密检查的过程，这样的检查称为点检。目前点检采用的是北京化工大学设备智能点检管理系，包括点检仪和数据分析软件。

以重催P-103/2为例，此泵在4月9日的点检分析中发现，加速度波形波峰突出，说明泵体轴承有冲击现象，在频谱图上可以看出轴承内圈故障频率255Hz，以及其倍频明显（图4）。但是速度值为1.96mm/s，在可运行区间，建议继续运行。

在接下来两个月中，我们继续对该泵进行监测，发现运行状况逐渐有变化，并且在4月22日的频谱中发现，此泵的工频35Hz，幅值已经增大，并有逐渐增大趋势，初步判断为转子不平衡，根据介质情况，怀疑叶轮有杂质结焦的可能，直到5月29日，轴承的加速度波形幅值突然增大一倍，表明轴承受到冲击明显加剧，同时发现速度值已经变成10.85mm/s，运行情况严重恶化。建议立即检修。

此泵拆检后发现泵轴承内外圈、滚珠已经严重剥蚀，出现较深的凹坑，并且发现叶轮结焦严重。分析故障原因为叶轮结焦使转子质量不平衡，导致轴承受力不均，造成轴承内外圈和滚珠严重剥蚀。与之前通过点检系统波形、幅值变化的判断一致。

4、结束语

自从状态检测系统应用以来，我们在工作中有了更多的主动权，能够合理的制定检修计划，做到既不出现设备安全事故，又不会因盲目维修造成配件浪费。在接下来的工作中，我们将加强人员培训，提高理论分析水平，根据状态监测系统所提供的信息，更精确的分析出设备所处的运行状态，进而制定更加完善的检修计划。

参考文献：

[1] 杨国安.旋转机械故障诊断实用技术[M].北京：中国石化出版社，2012

[2] 杨国安.滚动轴承故障诊断实用技术[M].北京：中国石化出版社，2012

作者简介：

田松，男，2010年毕业于南京工程学院过程装备与控制工程专业，学士学位，现主要从事炼厂动设备管理维护工作，工程师。