煤矿排水泵故障诊断与预防性管理方法研究

宋国栋

（应急管理部信息研究院，北京100029）

当前，煤炭行业广泛应用自动化、信息化技术和智能装备，很多大中型煤炭企业在先进的综合自动化、数字化与信息化技术和装备走在了行业前列[1-2]。同时，煤矿重大设备通常需要长时间连续运行，在煤矿井下恶劣的环境下，设备维护和保养难以保障，因此容易对设备带来损坏，降低使用寿命，间接增加设备综合成本。

矿井机电设备都有其要求的环境条件，例如温度、湿度。例如，安放重大设备的井下机电硐室环境温度不应超过30 ℃，否则应停止设备运行[3-6]。但是在现实情况下，部分矿井由于其生产条件比较恶劣，矿井改造方面难度较大，这些矿井的一些机电硐室环境很难满足设备运行的环境要求，导致这些机电设备长期处于高温潮湿环境中，无形之中就对设备造成了损伤，影响设备的服务期限。

本文以煤矿井下排水泵为例，增加对水泵运行状态的实时监测，分析水泵常见故障及原因，辨识潜在的设备故障，为设备维修和运维提供辅助技术支撑，最大程度地减少设备事故，提高运行可靠性和工作效能，实现水泵故障的超前感知，进而实现设备全生命周期内的安全可靠运行、提高经济效益。

1 故障诊断方法

（1）人为简易诊断

通过人的感官功能或者借助简单的仪器和简单的工具，作经验性和粗略性的定性诊断[7]。由于主要依靠人的感官和经验，该方法有较大的局限性，但人的感官检测技术具有经济、直接、快速的特点，因此，人为简单诊断在设备故障诊断中起着重要的作用。

（2）振动诊断

机械设备运转时总是伴随着振动，当机械设备出现故障时，必然会破坏或者打破原机械运动的平稳性，振动必然增强且性质会改变，振动信号频谱能够较好地表征机械设备运行特性[8-10]。振动信号的分析对于诊断机械设备故障具有重要意义，尤其是能够在不将设备解体的前提下，对设备健康状态进行检测分析，起到提前指导维修的作用。

（3）温度诊断

对于旋转类机械设备，除机械振动之外，温度是机电设备故障的另一个主要特征，零部件异常磨损、电气触电烧坏等故障都会导致温度升高。目前，排水泵、驱动电机等主要设备都将温度作为重要监测参数，常见的温度测量方法包括热电偶、热电阻、红外传感器、比色测温仪等。

（4）油样诊断

在各种机械设备运行过程中，往往会产生大量的磨损颗粒，主要是由于金属表面间的相对运动导致的。磨损颗粒会进入润滑油中，其数量、尺寸、外貌、成分等能够反映不同的磨损方式和磨损过程，可以作为诊断设备健康状态的辨识特征。

（5）无损探伤诊断

无损检测诊断方法是一种以不损害或不影响其设备使用性能为前提的检测手段，包括电磁诊断、超声诊断、射线诊断、渗透诊断、涡流诊断等多种方式，其中超声检测和涡流检测使用较为广泛。

综合上述常见诊断方式的特点，本文以振动、温度诊断为主，结合经验判断和历史故障数据，对煤矿水泵故障进行诊断分析和健康管理。

2 常见故障类型分析

煤矿主排水系统一般采用卧式吸入式排水方式。设备设施主要包括电动机、排水泵、排水管路闸阀和逆止阀、抽真空管路球阀或者闸阀、吸水管路及水仓等，核心设备为电动机和排水泵。

主排水系统按照设备类型可以分为9 类，包括：电动机、排水泵、闸阀、逆止阀、球阀、水仓、吸水管、排水管和其他设备设施。这里以排水泵为例，驱动电机和排水泵常见故障类型、故障原因和分析手段如表1所示。

表1 排水泵常见故障分析Tab.1 Common fault analysis of drainage pump

3 振动诊断措施与点位设计

振动探头选用ICP 内置电荷放大传感器监测振动，传感器通过外置（预埋）进入水泵内，通过通信线缆进入采集网关，将数据打包上传给上位机。

一般来说，滚动轴承固有刚性大、阻尼低的特点，排水泵轴承的振动通常会反映到轴承箱上，对于采用振动诊断方法选取排水泵测点时，应选择在振动能量向弹性基础或容易传递振动的其他部件上，振动测点一般选择在轴承座、底座和出口法兰处。本文中排水泵的测点选在两端轴承座处，前轴水平3H，垂直3V，后轴水平4H，垂直4V 和后轴径向4A。因此每台水泵需布置测点5 个。配置测点如图1所示。

图1 振动传感器点位设计Fig.1 Design of vibration sensor point

4 水泵健康评估

一般而言，难以从设备表面直接观察到机械的损伤程度，如裂纹长度、磨损面积等。为了实时估计水泵的健康状况，不同的状态监测信号一般是从运行的设备中采集振动信号。这些监测信号不但包含健康状况信息还包含测量噪声。所以为了进一步揭示机械的退化过程，需要从监测信号中提取有效值、峰度和偏度等信息。

随着机械故障严重程度的发展，设备的损耗呈现出不同的退化趋势，在RUL 预测之前，应根据HI的变化趋势，将机械退化过程划分为不同的健康阶段（HS）。常见的退化过程如图2所示。

图2 健康阶段HS 划分示意图Fig.2 Schematic diagram of health stage HS division

滚动轴承的退化趋势表现为2 个不同的阶段，即健康阶段和不健康阶段。在健康状态下，滚动轴承无故障，RMS 值随机波动。在不健康阶段，RMS 值随着轴承的损坏而增大。

双列轴承退化过程呈现为3 个阶段，包括健康阶段、退化阶段和临界阶段。从各阶段的趋势曲线，同时结合故障分析经验数据，能够辨识出水泵轴承当前的故障严重程度。

5 试验分析与验证

山东某煤矿针对老旧水泵开展了振动诊断试验，水泵振动侦测曲线如图3所示。

图3 水泵振动频谱Fig.3 Pump vibration spectrum

现场反馈数据显示：

（1）泵端振动测点（3H/3V/3A、4H/4V/4A）：振值速度值趋势出现增长。

（2）3H 测点振动超过报警线（7.1 mm/s）

（3）产生300～2000 Hz 的随机噪声底线。

数据表明，水泵叶轮气蚀特征明显，结合现场泵体内发出沙石流动的声音，因此判定水泵出现气蚀故障，与水泵现场影像图片结果一致，现场图片如图4所示。

图4 水泵气蚀故障现场图Fig.4 Site map of pump cavitation fault

6 结语

通过水泵故障的提前预警，结合全生命周期管理的手段，能够实现排水泵设备的信息管理、设备参数实时监测、设备健康状态在线诊断、故障原因定位分析、设备关键部件剩余寿命预警，并结合故障库、知识库和备品备件库提供设备数字化运维指导，以达到减少欠修和过修的现象，积极实践设备预防性维修或状态检修，保障设备安全、稳定、高效、长期健康运行的目的。