往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷技術(shù)現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)
故障診斷技術(shù)在石化工業(yè)往復(fù)壓縮機(jī)中得到了廣泛運(yùn)用,對(duì)于保證機(jī)器安全穩(wěn)定運(yùn)行起到了重要作用。本文首先敘述了往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷的意義及研究現(xiàn)狀,描述了目前故障診斷過(guò)程中所使用的技術(shù),并分析比較了它們的特點(diǎn); 介紹了國(guó)內(nèi)外一些常見(jiàn)的往復(fù)壓縮機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng); 最后提出了往復(fù)壓縮機(jī)的故障診斷技術(shù)的未來(lái)發(fā)展方向。
1、引言
往復(fù)壓縮機(jī)廣泛應(yīng)用于煉油、化工等流程工業(yè),是這些流程工業(yè)裝置的核心設(shè)備。往復(fù)壓縮機(jī)壓縮介質(zhì)大都為氫氣、天然氣、瓦斯氣、乙烯等易燃易爆性氣體,一旦發(fā)生嚴(yán)重故障,危險(xiǎn)氣體極易外泄,從而導(dǎo)致著火、爆炸等惡性事故發(fā)生,其運(yùn)行狀態(tài)直接影響裝置的安全與高效生產(chǎn)。往復(fù)壓縮機(jī)由于結(jié)構(gòu)復(fù)雜、易損部件多,故障率一直居高不下。表1 顯示了導(dǎo)致往復(fù)壓縮機(jī)非正常停機(jī)的各種因素及其所占的百分比,其中氣閥、填料密封、活塞環(huán)依次是往復(fù)壓縮機(jī)中故障率最高的部件,而曲軸、連桿、十字頭、活塞桿等動(dòng)力傳動(dòng)部件故障率雖然不高,但該類(lèi)部件的任何故障都會(huì)造成嚴(yán)重的后果,對(duì)生產(chǎn)安全和人身安全造成威脅。
表1 導(dǎo)致往復(fù)式壓縮機(jī)非正常停機(jī)的各種因素及其所占百分比
在壓縮機(jī)實(shí)際運(yùn)行過(guò)程當(dāng)中,借助或依靠先進(jìn)的傳感器技術(shù)和動(dòng)態(tài)測(cè)試技術(shù)及計(jì)算機(jī)信號(hào)處理技術(shù),分析設(shè)備中異常的部位和原因,對(duì)隱含的故障進(jìn)行精準(zhǔn)的早期預(yù)報(bào)和診斷,使壓縮機(jī)在不分解的情況下就能準(zhǔn)確判斷出故障的部位,對(duì)于減少和防止事故的發(fā)生,提高生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)效益,起到極大的促進(jìn)作用。因此,故障診斷技術(shù)越來(lái)越得到重視,其在工藝往復(fù)壓縮機(jī)中的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛,開(kāi)發(fā)出能夠應(yīng)用于流程工業(yè)核心機(jī)械設(shè)備的在線狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)己成為社會(huì)化大生產(chǎn)的關(guān)鍵問(wèn)題。
根據(jù)國(guó)內(nèi)外的成功案例和經(jīng)驗(yàn),開(kāi)展往復(fù)式壓縮機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)需要實(shí)現(xiàn)以下4 個(gè)目的:
(1) 通過(guò)監(jiān)測(cè)優(yōu)化檢修計(jì)劃,減少非計(jì)劃停機(jī),延長(zhǎng)運(yùn)轉(zhuǎn)周期,降低維修維護(hù)費(fèi)用;
(2) 通過(guò)監(jiān)測(cè)了解機(jī)器的運(yùn)行工況,優(yōu)化運(yùn)行參數(shù),提高設(shè)備運(yùn)行效率;
(3) 通過(guò)監(jiān)測(cè)發(fā)現(xiàn)故障發(fā)生的部位,使檢修做到有的放失,縮短檢修時(shí)間;
(4) 及時(shí)預(yù)警,提前采取有效措施,降低故障的發(fā)生率,特別預(yù)防災(zāi)難性事故的發(fā)生。
2、往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷技術(shù)現(xiàn)狀及應(yīng)用
2.1、往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷技術(shù)
與其他機(jī)械設(shè)備故障診斷過(guò)程一樣,往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷過(guò)程也包括了信號(hào)檢測(cè)、特征提取與選擇、狀態(tài)識(shí)別三大步驟。其中信號(hào)檢測(cè)是往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷的關(guān)鍵之一,信號(hào)參數(shù)選取與測(cè)取的有效性直接影響后面步驟的分析效果。目前,往復(fù)壓縮機(jī)采用的監(jiān)測(cè)方法主要有: 工程熱力參數(shù)法(壓力、溫度、流量等) 、振動(dòng)監(jiān)測(cè)分析法、沖擊振動(dòng)分析法、噪聲監(jiān)測(cè)分析法、氣體泄漏監(jiān)測(cè)法、磨損位移監(jiān)測(cè)法、油液分析法等,相對(duì)已比較成熟,例如氣缸內(nèi)氣體壓力、溫度是往復(fù)壓縮機(jī)氣閥、活塞、氣缸等故障判斷的一個(gè)重要特征; 機(jī)殼的振動(dòng)與活塞桿的下沉可用于判斷曲軸連桿機(jī)構(gòu)的振動(dòng)狀況與活塞環(huán)的磨損情況。
往復(fù)壓縮機(jī)的振動(dòng)信號(hào)是十分復(fù)雜的,給故障特征提取與選擇帶來(lái)了極大的困難,只有某些特征明顯的故障可以直接得到診斷。目前往復(fù)壓縮機(jī)的特征提取方法在總體上可以概括為時(shí)域特征提取法、頻域特征提取法、時(shí)頻域特征提取法三大類(lèi)。由于往復(fù)壓縮機(jī)監(jiān)測(cè)信號(hào)的非平穩(wěn)性、環(huán)境噪聲的干擾等,有些方法的時(shí)域特征統(tǒng)計(jì)參數(shù)魯棒性較弱,不能夠?yàn)橥鶑?fù)壓縮機(jī)故障診斷提供有力的判定依據(jù),但仍可以作為故障診斷的初判。因而開(kāi)發(fā)降噪、消噪技術(shù)及尋找噪聲敏感性低的統(tǒng)計(jì)特征參數(shù)是時(shí)域特征提取法的研究重點(diǎn)。
頻域特征提取方法主要是指對(duì)往復(fù)壓縮機(jī)測(cè)試信號(hào)進(jìn)行的各種譜分析,包括頻譜率、譜包絡(luò)、譜時(shí)間序列分析等,特別適合分析旋轉(zhuǎn)機(jī)械。這些譜分析方法基本上是以適合平穩(wěn)信號(hào)分析的傅里葉變換為基礎(chǔ),而在往復(fù)壓縮機(jī)的實(shí)測(cè)信號(hào)中,除了具有驅(qū)動(dòng)電機(jī)的平穩(wěn)工頻成分外,有些頻率成分是隨著往復(fù)壓縮機(jī)工作循環(huán)過(guò)程變化的,在整個(gè)時(shí)間域上并不持續(xù)存在,所以上述譜分析法就不能夠準(zhǔn)確地反映往復(fù)壓縮機(jī)的狀態(tài)信息。時(shí)頻分析的思想則正好解決了這樣的不足,近年來(lái)己經(jīng)有短時(shí)傅里葉變換( STFT) 、魏格納威爾分布( WVD) 、小波及小波包分析、Hilbert -Huang 變換( HHT) 等一些方法應(yīng)用于往復(fù)壓縮機(jī)的故障診斷,取得了比傅里葉變換更好的效果。由于每種特征提取方法均具有其各自的優(yōu)缺點(diǎn),所以在往復(fù)壓縮機(jī)故障特征提取與診斷研究中,往往采用多種方法,互相結(jié)合,優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),提高故障診斷精度。
在往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷中應(yīng)用比較多的狀態(tài)識(shí)別方法主要有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、支持向量機(jī)方法、人工免疫法等。其中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法需要大量的訓(xùn)練樣本以得到較高的識(shí)別準(zhǔn)確率,然而實(shí)際中很難獲得往復(fù)壓縮機(jī)所有狀態(tài)的樣本,因此導(dǎo)致該方法在往復(fù)壓縮機(jī)實(shí)際故障診斷中不能深入推廣應(yīng)用。隨著支持向量機(jī)與人工免疫等方法的出現(xiàn),從理論上解決了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法中需要大量訓(xùn)練樣本的難題,逐漸被引入到往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷研究中。
總之,往復(fù)壓縮機(jī)的故障非常復(fù)雜,往往無(wú)法用單一特征進(jìn)行描述與識(shí)別; 而各種算法由于自身的局限性也不能單獨(dú)地應(yīng)用到所有類(lèi)型的故障診斷中。因此,真空技術(shù)網(wǎng)(m.mp99x.cn)認(rèn)為綜合運(yùn)用多種信號(hào)檢測(cè)技術(shù),將信號(hào)的時(shí)域、頻域或時(shí)頻域特征進(jìn)行組合,把特征提取方法與狀態(tài)識(shí)別方法結(jié)合起來(lái),將會(huì)成為往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)。
2.2、往復(fù)壓縮機(jī)故障系統(tǒng)
美國(guó)Dynalco、GE Bently、Prognost、賀爾碧格為代表的國(guó)外企業(yè)已經(jīng)開(kāi)發(fā)了可工業(yè)化應(yīng)用的往復(fù)壓縮機(jī)在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng),能對(duì)活塞桿載荷、氣缸動(dòng)態(tài)壓力等信號(hào)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。在國(guó)內(nèi),西安交通大學(xué)、浙江大學(xué)、北京化工大學(xué)、合肥通用機(jī)械研究院等都對(duì)往復(fù)壓縮機(jī)故障機(jī)理進(jìn)行了深人研究,并開(kāi)發(fā)了一些在線監(jiān)測(cè)與分析系統(tǒng)。代表性的有Prognost 系統(tǒng),美國(guó)Dynalco 公司9260CR 系統(tǒng)( 圖1) ,丹麥B&K 公司的3540 監(jiān)測(cè)系統(tǒng)和美國(guó)Bently公司的3300 監(jiān)測(cè)系統(tǒng),由北京化工大學(xué)科研團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的BH5000R 往復(fù)壓縮機(jī)在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可靠性和實(shí)用性完全達(dá)到了工業(yè)化應(yīng)用的要求振動(dòng)保護(hù)系統(tǒng)是壓縮機(jī)組安全、穩(wěn)定運(yùn)行的最后一道屏障,也是少數(shù)沒(méi)有國(guó)產(chǎn)化的儀電類(lèi)產(chǎn)品,是大型壓縮機(jī)組必備的配套系統(tǒng)。
圖1 Dynalco 系統(tǒng)
國(guó)內(nèi)外石油化工等能源行業(yè)應(yīng)用最廣泛且先進(jìn)的壓縮機(jī)組振動(dòng)聯(lián)鎖停機(jī)保護(hù)系統(tǒng)從Bently 公司的7200 到3300 再發(fā)展到目前GE Bently 3500系統(tǒng),一直采用振動(dòng)通頻幅值進(jìn)行報(bào)警及緊急聯(lián)鎖停車(chē)保護(hù),該類(lèi)保護(hù)方式主要存在2 個(gè)弊端:
(1) 無(wú)法根據(jù)故障類(lèi)型、破壞形式對(duì)報(bào)警和停機(jī)值進(jìn)行分類(lèi)設(shè)置,報(bào)警及聯(lián)鎖停機(jī)沒(méi)有針對(duì)性,停機(jī)值只能按照短板效應(yīng)進(jìn)行保守設(shè)置,不可避免增加了報(bào)警和停機(jī)次數(shù),給連續(xù)生產(chǎn)帶來(lái)重大損失;
(2) 該類(lèi)保護(hù)系統(tǒng)無(wú)法分辨虛假信號(hào),誤報(bào)警及聯(lián)鎖停車(chē)不可避免。
根據(jù)2010 年1 月份中石油近30 多家煉化分公司安全檢查數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),關(guān)鍵透平壓縮機(jī)組振動(dòng)聯(lián)鎖保護(hù)實(shí)際投用率只有78%; 而往復(fù)壓縮機(jī)的振動(dòng)保護(hù)聯(lián)鎖投用率只有35%。為確保連續(xù)生產(chǎn)避免造成較大的生產(chǎn)損失,在實(shí)際操作中經(jīng)常人為摘除振動(dòng)聯(lián)鎖保護(hù)或放大報(bào)警幅度,由此會(huì)帶來(lái)巨大安全隱患。
如何改變現(xiàn)有的聯(lián)鎖停機(jī)保護(hù)方式,實(shí)現(xiàn)智能聯(lián)鎖保護(hù),做到該停機(jī)就停機(jī),不該停機(jī)就不停機(jī),給出最快且最準(zhǔn)確的抉擇是該領(lǐng)域亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題。針對(duì)國(guó)內(nèi)外壓縮機(jī)振動(dòng)保護(hù)相關(guān)產(chǎn)品使用中存在的缺陷,需要考慮不同故障對(duì)環(huán)境、生產(chǎn)、檢維修成本等要素的影響,自主研發(fā)壓縮機(jī)智能預(yù)警與聯(lián)鎖保護(hù)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)智能、高效、準(zhǔn)確的壓縮機(jī)組智能預(yù)警與聯(lián)鎖保護(hù)。
3、技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)
近年來(lái),人工智能技術(shù)和專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等開(kāi)始發(fā)展,并在實(shí)際工程中應(yīng)用,使設(shè)備維修技術(shù)達(dá)到了智能化高度。雖然這一階段發(fā)展歷史并不長(zhǎng),但已有研究成果表明,設(shè)備智能故障診斷具有十分廣泛的應(yīng)用前景。然而,由于往復(fù)壓縮機(jī)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、激勵(lì)源多等特點(diǎn),鑒于當(dāng)前研究現(xiàn)狀以及上述研究資料表明,計(jì)算機(jī)技術(shù)的不完善和人工智能領(lǐng)域的專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的初步使用,使得故障診斷技術(shù)目前還只是處于第3 階段的整理完善和向第4 階段的過(guò)渡時(shí)期,至今尚無(wú)一套像旋轉(zhuǎn)機(jī)械那樣成熟的、得到人們普遍認(rèn)可和廣泛應(yīng)用的診斷系統(tǒng),以供選擇并獲得往復(fù)壓縮機(jī)工作狀態(tài)的有效特征參數(shù)。僅僅采取先憑經(jīng)驗(yàn)或設(shè)想去確定和試湊特征參數(shù),然后再進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的方法是不充分的,且不能找出最優(yōu)特征參數(shù),離實(shí)際應(yīng)用還存在一定距離,這同往復(fù)壓縮機(jī)在工業(yè)中的重要地位是不相稱的。
往復(fù)式壓縮機(jī)常見(jiàn)的故障包括排氣量不足、排氣溫度不正常、排氣壓力不正常、異常噪聲、過(guò)熱、活塞和活塞桿損壞以及軸瓦磨損等等。因此,對(duì)往復(fù)式壓縮機(jī)進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè),單單使用傳統(tǒng)的振動(dòng)監(jiān)測(cè)根本無(wú)法解決。多年實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)說(shuō)明,要想對(duì)往復(fù)式設(shè)備進(jìn)行精密診斷,必須結(jié)合壓力、溫度、超聲、振動(dòng)等多種技術(shù)參數(shù),才可以準(zhǔn)確診斷出設(shè)備的故障根源和故障部位,而往往各種參數(shù)的精確測(cè)量與故障信號(hào)識(shí)別是技術(shù)難點(diǎn)。
往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷將朝著網(wǎng)絡(luò)化、智能化及多源信息融合化方向發(fā)展。在網(wǎng)絡(luò)化實(shí)時(shí)在線診斷方面,應(yīng)重點(diǎn)研制適合往復(fù)式壓縮機(jī)故障診斷的專用新型集成化傳感器和觀測(cè)器,尋找各振動(dòng)信號(hào)間相互交叉影響最小的最佳測(cè)點(diǎn),利用現(xiàn)代信號(hào)處理方法以及智能理論等實(shí)現(xiàn)故障的自動(dòng)診斷。智能化方向上,隨著專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展,實(shí)現(xiàn)故障的自動(dòng)診斷成為可能。
目前,國(guó)內(nèi)外相關(guān)單位正在對(duì)往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷專家系統(tǒng)做深入研究,同時(shí),充分利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法的自學(xué)習(xí)能力對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘也是研究的重點(diǎn)。
目前上線的往復(fù)壓縮機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)更加關(guān)注機(jī)組部件的工作狀態(tài),忽視了機(jī)器運(yùn)行過(guò)程中的過(guò)程量及過(guò)程參數(shù)。未來(lái),將吸排氣量、填溫度、冷卻水溫度、軸承溫度等過(guò)程量引入監(jiān)測(cè)系統(tǒng),并深入研究不同數(shù)據(jù)與故障間的內(nèi)在聯(lián)系,實(shí)現(xiàn)機(jī)組的多源信息融合,將會(huì)大大提高往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷準(zhǔn)確率,防范重大事故的發(fā)生。
一般由系統(tǒng)監(jiān)測(cè)模塊、系統(tǒng)診斷模塊、系統(tǒng)保護(hù)模塊組成。在系統(tǒng)設(shè)計(jì)過(guò)程中,應(yīng)該根據(jù)壓縮機(jī)與運(yùn)行條件的實(shí)際情況,選擇針對(duì)運(yùn)行條件具有代表性且適合監(jiān)控的參數(shù)。