炼化动设备状态监测与故障诊断技术应用

刘文才，关国伟，2，王德建，2

（1.中国石油集团安全环保技术研究院有限公司，北京 102206；2.中国石油集团渤海石油装备制造有限公司，天津 300272）

0 引言

在炼化设备中，动设备占有很大比重，大约占整个设备的1/3，动设备是保证炼化企业生产的动力基础。炼化企业的各种动设备一旦出现故障，因维修成本和停工造成的损失十分巨大。目前，炼化企业越来越重视动设备故障带来的风险，对动设备的维修管理，降低检维修成本，已成为炼化企业亟需解决的问题。

随着近年装置不断大型化和集合化，各类动设备越来越复杂，且国家和行业对安全生产、环境保护的要求越来越苛刻[1]。炼化企业动设备，例如，高危泵、压缩机、烟气轮机和风机等设备，由于行业性质，工作环境多具有高温、高压和强腐蚀性等工艺特点，以及高速、连续作业的运行特征。针对这些特征出现的故障问题，予以合理诊断并及时展开行之有效的维修作业，已成为现阶段相关工作人员最亟待解决的问题，使得安全风险降到最低。应用状态监测与故障诊断技术可有效实现故障预警，实时在线监测动设备的运行状态。通过对其监测信号的处理和分析，以及对比不同时期的历史信号变化，反映出动设备的运行状态和松动、磨损等情况的发展程度及趋势，为预防事故、科学安排检维修提供科学依据。

1 国内外动设备状态监测与故障诊断技术现状

1.1 国外动设备状态监测与故障诊断技术现状

二十世纪四五十年代，美国就开始着手研究动设备状态监测和故障诊断技术。美国宇航局主导成立的美国机械预防小组是当时这项技术研究的先驱。小组针对工业生产中关键机组的各种故障进行分类和研究，从而在大型关键机组的故障诊断领域积累了非常丰富的经验。特别是在关键机组运行数据的信号分析处理领域取得了巨大成就，促进了机械状态监测与故障诊断技术的发展。

目前，国外炼化企业基本上依靠状态监测与故障诊断技术来实现对动设备的管理。随着现代企业生产自动化程度的不断提高，导致动设备故障维修和停机损失费用也在节节攀高。以可靠性为中心的RCM 理论的维修决策方法逐步发展起来。在发达国家的电力、化工、航空、军工等领域，RCM 理论得到广泛应用并逐渐成熟。这项技术在炼化企业成为构建设备完整性管理的重要技术支撑。

1.2 我国动设备状态监测与故障诊断技术现状

我国在此领域的研究较晚，起步于七八十年代，但发展速度较快。在起始阶段，主要是以学习西方发达国家的先进技术和经验为主。当时很多专家学者借鉴英国、美国、日本等状态监测与故障诊断的技术经验，逐渐掌握一些故障发生机理、诊断方法及过程。掌握这些方法的同时进行创新，成功研制出一些简易的监测诊断仪器。九十年代，我国专门成立了一些研究机构，例如，冶金部成立了设备诊断研究室，化工部成立了振动检测中心等。一些大学也研制出一些针对大型机组的状态监测与故障诊断系统，例如，哈尔滨工业大学、西安交通大学等。这些机构的成立和大学的参与，使得我国在动设备状态监测与故障诊断技术领域的发展迅速。

目前，我国动设备状态监测和故障诊断技术同世界发达国家的差距在逐渐缩小。这项技术已经基本形成了理论和实践相互融合的交叉学科，越来越受到企业重视。我国研制的大型设备状态监测与故障诊断系统很多都具有国际领先水平。例如，在汽轮发电机组成功运用了线振动监测与故障诊断系统等。炼化企业的状态监测和故障诊断系统平台已经逐渐成熟，尤其是已经在企业动设备上得到广泛应用。

2 动设备状态监测技术

状态监测是指采取一定技术方法，选择能代表设备正常运行状态的一些参数进行实时监测，当监测结果超出其允许值即设备运行异常。一旦出现异常情况，通过分析异常参数值、其他参数值以及设备的工作原理等，判断设备出现异常的部位及原因，从而及时采取措施使设备恢复正常运行状态。

动设备状态监测技术是一门用于识别动设备运行状态的综合性应用科学和技术。利用监测仪器对整个设备或关键部位进行监测，从而获取各种信号和数据信息，例如，振动、温度、压力等各种能反映设备运行参数的信息，并在故障发生之前及时报警或采取措施，最终为设备的故障诊断提供基础的数据信息。目前，最常用的状态监测技术有振动监测技术、温度监测技术、压力监测技术和油液分析监测技术等。

2.1 振动监测技术

振动监测技术是目前所有状态监测技术中应用最为广泛的技术。动设备最主要的监测技术就是振动监测，因为动设备的运行状态最能通过振动来反映出来[2]。以离心泵为例，轴承磨损、对中不良、转动部件松动、转子不平衡、齿轮磨损偏心或损坏、油膜涡动和油膜振荡等故障，均可以通过振动监测进行分析。

通过振动监测，可以收集到动设备或其部件的振动参数，如振幅、频率等。一般情况下，低频范围的振动适宜测量位移，中频范围的振动适宜测量速度，高频范围的振动适宜测量加速度。通过数据处理提取特征信息图谱，从而判断振动来源及故障位置。对多数动设备来说，速度是最佳的参数，现在许多故障标准都将速度作为参考值。另外，在炼化企业大型机组监测中，相对位移也是重要参数之一，对于轴承和齿轮部位的高频振动，加速度是最合适的监测参数。

通过数据处理提取特征信息图谱，进行时域分析和频域分析，采用频谱处理技术，从大量信号中分析出有用数据。一般时域分析包括波形分析、轴心轨迹分析、波德图瀑布图分析和相关性分析等。同时，为消除信号中的非周期分量和随机干扰，保留确定的周期分量，可以采用时域和频域的平均技术，对收集的信号以一定周期为间隔去截取信号。然后将截取的信号段叠加平均，这样可以提高信号的信噪比。动设备振动监测与故障分析流程见图1。

农村文化是农村现代化的灵魂，农村文化建设是农村现代化建设的关键。乡镇企业的发展、农民流动的增加、城镇文化的冲击、民族化与世界化的融合都对农村文化变迁产生了重大影响。当前，我国农村文化建设困难重重，有经济层面的原因，也有文化大环境的影响，更重要的是农村文化主体——农民的变迁，促使农村文化发生变革。

图1 动设备振动监测技术流程

振动监测常用的测量仪器有频谱分析仪、磁带记录仪、振动传感器和示波器等，通过这些仪器组成一套振动监测系统，实现动设备振动监测与故障分析。

2.2 温度监测技术

温度是动设备磨损类故障最重要的特征参数之一。动设备的异常磨损、变形和滑移都会产生大量热量，因此通过实时监测温度变化情况来诊断动设备是否发生故障是很好的途径。一般因温度异常引起的故障有设备过载、轴承损坏、电气元件故障和传热设备故障等。常见的温度监测技术流程见图2。

图2 动设备温度监测技术流程

随着石油石化动设备向集成化、自动化和复杂化发展，各种温度监测技术得到空前发展。例如，热电偶技术、薄膜温度监测技术、辐射测温技术、多光谱测温技术和光纤测温技术等。这些新技术为动设备的故障诊断提供了技术支撑。虽然目前温度的监测方法越来越多，但对于某些现场实际工程或一些特殊条件下的温度监测。例如，监测极限温度、高温腐蚀性介质温度、气流温度、表面温度、固体内部温度分布、微尺寸目标温度、大空间温度分布、生物体内温度、电磁干扰条件下的温度等，就需要监测人员非常熟悉各种监测技术的原理及适用特点，精确测量温度数据，通过数据分析判断设备故障原因和位置。

2.3 压力监测技术

压力监测技术是对动设备重要参数点安装相应压力传感器进行运行参数记录。对于运行的系统加装参数记录点，从而发现系统的参数变化趋势，为故障诊断提供详细可靠的参数依据。一般压力监测可以通过监测设备压力的异常变化，来判断设备过载、油路阻塞、安全阀失效和密封失效等故障类型。通过总结设备历史数据来优化系统，降低这些设备的故障率。

炼化企业大多数动设备都有液压部件，例如，高压多路阀、液压泵、液压马达和液压油缸等压力系统。这些液压系统经常发生故障，简单修理后还会不同程度地反复出现相同问题，有时故障源难以判断，导致故障维修不彻底。一些重要的关键设备更需要有压力监测系统，例如，自升式海洋钻井平台在海洋上作业，一旦出现故障，检维修成本很高[3]。这就要求对整个系统进行实时监测，排除系统潜在的安全隐患，及时处理故障，减低企业成本。

动设备压力监测技术流程如图3 所示，压力监测系统一般采用传感器采集数据，通过数据线传递给数据采集模块，进行模数转换和逻辑运算，通过通信电缆将数据传递给控制主机服务器，服务器进行存储记录、运算，上传至局域网，可以实现客户端电脑查询等服务。

图3 动设备压力监测技术流程

2.4 油液分析监测技术

油液分析监测技术一般通过采样分析设备正在使用的润滑油，获得油品的有关各种性能指标，包括润滑油污染情况以及各种微粒物态特征信息，确定设备润滑与磨损状态，进而诊断出设备相关故障。油液分析监测是一门涉及到多学科的综合应用技术，通过油液分析，可以确定合理的换油时机，将设备维护过程与环境污染控制有机结合，从而实现动设备维护目标与环保目标和谐统一。

常见的动设备油液分析流程如图4 所示，由于工作条件、环境因素和添加剂的消耗，以及金属表面磨损后的磨粒混入润滑油并循环等原因，都必然导致润滑油品质的变质和劣化。油液分析技术通常采用铁谱分析、发射光谱分析、红外光谱分析、颗粒计数和斑点试验等。利用这些分析方法，通过磨粒数量、尺寸、成分及形态，确定主要磨损部位及磨损程度和原因。通过分析油变质和污染物类型及数量，确定润滑油的可用度及相关的系统故障及原因，及时提出设备故障预报，实现对动设备运行状态的监测。

图4 动设备油液分析流程

上述4 种监测技术各有特点和适用场合，随着炼化企业动设备越来越复杂化，仅靠一种监测技术往往不能满足要求，需要各种监测技术相互配合。同时，引进新技术，最后逐步实现多种监测技术集成融合，使得动设备状态监测技术越来越强大。

3 动设备故障诊断技术

故障诊断技术是通过状态监测，一旦发现设备采集的信号异常，需要识别采集到的各种信号及特征参数，通过各种信号处理技术以及专家的知识和经验，从而诊断出设备存在的故障类型及故障原因。

炼化企业的动设备部件有转子、轴承、壳体、联轴节、密封和基础结构，如果在加工及安装方面存在缺陷，则机械在运行中会产生振动。机器运行过程中，因运行、操作和环境等方面原因造成的机器状态劣化，也会表现为振动异常。因此，振动信号是诊断动设备故障的主要依据，对动设备的振动测量、监视和分析非常重要[4]。另外，振动参数比其他状态参数更能直接、快速、准确地反映机组运行状态。因此，针对炼化企业动设备故障，最主要的手段是进行振动监测诊断。

从某种意义讲，振动监测故障诊断技术最主要的任务是读懂各种频谱图。理解频谱图中的每个频谱分量与监测机器的零部件对照联系，能够解释每条频图对应的各种故障类型，从而判断出设备故障类型和位置。动设备振动故障诊断一般有常态频域分析、暂态频域分析及趋势分析等3 种。做频谱分析时，首先，应从高、中、低频段进行分析，初步了解主故障发生的部位，特别应注意幅值较高的频谱，因为该量值对振动的总水平影响最大。一般情况下，工频成分突出大部分是由于转子不平衡造成的，但同时要区分轴弯曲、共振、角度不对中、基础松动和定转子同轴度不良等故障存在的可能性。常见的异常频谱对应的故障类型见表1。

表1 常见异常频谱对应的故障类型

现代故障诊断技术随着科技发展和设备复杂化，将逐渐融合各种学科和多项技术，成为一门新兴综合性技术。随着炼化企业动设备越来越复杂，状态监测与故障诊断技术的优越性将越来越明显，其应用也将越来越广泛。

4 应用案例

某炼化企业1 台再生风机，功率为250 kW，采用膜片式联轴节，轴承型号为SKF6224C3，在4 个位置布置了监测点位（图5），安装了在线监测系统。

图5 再生风机监测点设置

2018 年底，频谱图出现异常，根据测点3 位置振动趋势（图6），可以发现该机组的风机部分速度振动幅度有上升趋势，从0.7 mm/s 上升到最大3.1 mm/s。特别是在该风机联轴节侧的轴承处，振幅上升趋势明显，现场噪声在测点3 位置处特别刺耳。

图6 测点3 位置振动趋势

从测点3 位置处垂直方向测得的速度频谱（图7）看出，振动以291.25 Hz 为主。其中，上面谱线（呈直线）为1 月29 日测得的频谱，下面谱线（呈折线）为3 月3 日测得的频谱。通过历史频谱对比发现，2 月中旬以前的频谱图中没有该频率成分。到3 月初，该频率已经成为最主要的振动频率，而且它的幅值变化很快。根据该测点位置的轴承类型，可以了解到其外环的特征频率为169.4 Hz、内环的特征频率为243.7 Hz、滚动体的特征频率为123.3 Hz、保持架的特征频率为18.8 Hz（图8）。通过观察计算，轴承外环特征频率和滚动体特征频率相加，即1169.4＋123.3=292.7 Hz，发现与291.25 Hz 十分接近。由此可以判断轴承在外环和滚动体上存在故障。

图7 测点位置3 垂直方向的速度频谱比较

图8 测点3 位置垂向gSE 趋势

由图9 可以看出，在测点位置3 垂直方向的冲击脉冲包络频谱中存在大量谐频，谐波频率为19 Hz。这与轴承保持架的频率18.8 Hz 十分接近，从而说明该轴承的保持架存在故障。

图9 测点3 位置垂向冲击脉冲包络频谱

通过上面的数据分析判断，结合以往停机检查结果，可以确诊该再生风机轴承存在严重损伤。监测时的异常噪声很可能是轴承损坏引起齿轮啮合不良造成的，停机后更换了轴承及转子。再次开机后发现，原振动频谱中的故障特征频率已经消失，振动幅度也降下来了，现场也没有异常噪声，说明设备故障已经排除。

5 结束语

炼化企业的动设备日趋复杂和多元化，动设备的状态监测与诊断技术也正向网络化、智能化、远程化、实时化的方向发展，生产过程对人的依赖越来越低，对设备的依赖程度越来越高，这就要求对设备运行状态的掌握程度越来越高[5]。由于现场实际问题错综复杂，要顺利完成状态监测与故障诊断任务并取得实效十分困难。分析常见的动设备状态监测及故障诊断技术，并进行案例剖析，可以为炼化企业动设备管理提供指导意义，为动设备维修决策提供依据，从而实现炼化企业动设备的科学养护。