引言
在石化企業中,大型關鍵機組往往是單機系列,且在工藝流程中起著關鍵作用,一旦發生突發性故障,往往會給企業的生產、安全和環保帶來巨大損失與影響。設備狀態監測與故障分析診斷技術的應用,可解決在設備故障前通過分析其異常征兆,對異常工況進行報警,對發展傾向進行預測,在很大程度上避免了此類問題的發展與擴大,對提升石化企業的生產安全和企業設備資產效益管理最大化,起到不可替代的重大作用。隨著物聯網技術的普及,設備狀態監測與故障分析診斷系統不再是單一的、孤立的技術系統,除了強化其核心的振動信號分析處理技術外,也增強了與第三方技術系統的互聯與數據融合共享,移動APP應用,既提高了信息的傳遞效率,也提高了設備狀態評價與故障評估的準確性。
1.狀態監測與故障分析診斷技術的介紹
(1)狀態監測與故障分析診斷技術的概述
設備狀態監測與故障分析診斷技術包含三個主要環節:狀態監測、分析診斷和故障處置。狀態監測的任務是在設備運行過程中,通過對可表征設備狀態的物理參數進行監測,對其運行狀態進行報警、預警和評價;分析診斷是通過對一系列動態參數和靜態參數的分析,結合系統內部診斷模型和專家知識庫,對可能發生故障的部位、類型及嚴重程度進行判斷,給出明確的信息;故障處置是應用診斷信息進行有針對性的干預處置,并作為信息正確性的反饋。
對于機械設備,機械振動對機械故障的表現程度是最直接的,也是最完整的。當機械設備運行狀態正常時,其機械振動的響應也是低能量且平穩的;一旦運行狀態發生變化,機械振動的變化往往是最先表現出來的。結合工況變化和環境因素變化,可以得到明確的故障原因信息。
機械設備的故障種類很多,但對設備自身的影響程度不同。有些故障可以在有限制的條件無需處置,有些故障則需要盡快或立即處置,否則可能會導致重大設備連鎖事故和經濟損失。故障評估和相關的故障處置可以工作流的方式進行管理流轉,形成以技術為本源的閉環管理機制。
故障的分析診斷是這個體系中最關鍵的技術環節,涉及到的關鍵技術最集中,如狀態評價、故障預測預警、故障診斷專家知識庫、故障智能診斷、大數據融合分析方法等。機械振動的報警或預警與傳統的工藝量不同,往往不能用單一數值作為評價的基準,多是根據信號類型設置的一系列特征量,并綜合考慮其變化規律,才能進行準確的報警和預警;故障診斷知識也非單一的機械振動規則,同樣融合了工況負荷以及外部環境條件,是典型的一類大數據信息融合應用模式。
(2)狀態監測與故障分析診斷技術的基礎
狀態監測的基礎是全域信號分析、參數分析以及故障知識庫構建。信號分析的本質是提高信號特征的可識別性,把復雜的原始信息轉化為清晰的直觀物理量。不同的“域”對信號的敏感性不同,因此信號分析是對各種“域”的觀察和統計。作為基礎理論體系,這個領域已經相當成熟。參數分析主要是關聯類參數的相關性融合分析,一般來說,任何一種狀態的表現都是存在關聯因素的,通過這種分析,可以得到狀態變化的根本原因。行業故障知識專家庫來源于無數離散的、個體的經驗的積累。知識庫包含典型機組類型對應的狀態參數集、信號采集策略、特征參數集以及診斷邏輯和相關的規則庫。
2.狀態監測與故障診斷技術在石化企業設備的應用
(1)旋轉設備振動監測診斷技術
隨著設備狀態監測與故障診斷技術體系的不斷完善,系統融合的信息越來越全面,關聯度越來越高,但振動信號分析技術仍然是轉動設備機械故障診斷的主體,也被證明是最行之有效的方法。從動剛度理論的角度看機械振動響應,機械設備表現出的機械振動響應受兩個因素的影響:受力大小和系統動剛度?；谠摾碚?通過分析機械振動響應的大小和變化,可以獲得振動本源的相關信息和對故障嚴重程度的評估,為診斷決策提供依據。
振動信號分析技術是轉動機械故障診斷中應用最廣泛,也是最行之有效的方法。通過對轉動設備的振動信號測試和分析,可獲得設備機體、轉子、轉子—軸承、轉子—轉子以及工藝影響的完整信息,運用信號處理與特征識別技術,可評價設備的故障嚴重性、故障性質和故障原因,為設備維修決策提供依據。
由于機械振動是回轉機械運行中的最主要問題,且振動信號包含了豐富的機械運行狀態信息,信號易于拾取,便于在不影響機器運行的情況下,進行監測和診斷,因此,利用振動信號診斷機械故障的技術應用最為普遍。
①機械設備運行實踐證明,振動突變(無論變大或變小)往往是設備存在故障甚至是惡性故障的表現。據統計,因各種原因引起的機械振動故障率達60%以上。目前石化企業中,關鍵機組多采用在線監測與故障診斷,重要機泵多采用定期離線振動監測與趨勢分析,部分重要機泵實施在線監測與故障診斷,用以判斷故障,預報事故。
②振動信號中包含有豐富的機械狀態信息量。在實際應用中證明,機器設計不合理、零部件存在傾斜、制作和安裝質量不符合要求、運行操作不合理、軸承間隙不合理等諸多原因造成的故障,均能從振動狀態信息中反映出來。
③經采集獲取的機械振動動態數據,可進行不同域的特征分析,從而能夠反映機械故障的特征,為診斷故障提供基礎依據,是構建故障診斷系統知識庫及功能擴展應用(如手機APP)的重要依托。
④在基礎條件允許的前提下,應開展基于設備工藝流程范圍的“全系統狀態監測與故障診斷”,并擴展APP應用,提高信息的流轉效率,真正體現技術與管理的無縫連接,從根本上提高設備資產效益。
(2)往復壓縮機狀態監測技術
與旋轉機械相比,往復式壓縮機結構復雜,零部件較多,維修費用更高,所以對往復壓縮機的狀態監測與故障診斷更為重要。
由于結構型式和受力模式不同,往復壓縮機組的監測主要包括如下方面:
①振動
往復式壓縮機產生的振動主要有兩類:第一類是與曲軸旋轉相關的振動,第二類是因沖擊力引起的自由振動。對于振動監測要求,相關標準中有詳細說明。
②溫度
主要監測重點是進、排氣溫度及主軸承溫度。
③連桿(活塞桿)下沉量
連桿(活塞桿)下沉量監測是往復式壓縮機狀態監測的特殊要求,而且是參與保護聯鎖的監測項目。
④示功圖(動態壓力)
示功圖是往復式壓縮機狀態監測系統中最重要的監測方法,這是因為進、排氣過程的壓力波動是引起機械振動的來源之一,而且是監測部件磨損的基本手段。
3.結束語
隨著物聯網技術和信息處理技術的廣泛應用,設備狀態監測與故障診斷技術亦得到迅速發展,結合大數據融合、移動APP應用以及與第三方系統互聯,設備狀態監測與故障診斷技術已成為工業企業設備管控鏈中不可或缺的關鍵環節。在設備狀態監測與故障診斷技術應用中,智能報警、設備可靠度預測技術日臻成熟,應用范圍日趨擴大,對預警設備運行狀態劣化和提高設備運行穩定性與安全性、提升企業的生產效率,確保生產安全等方面發揮著越來越顯著的作用。
摘要：通過有效實施大型機組多狀態監測與故障分析診斷融合技術,保障設備安全穩定運行,實現全狀態信息網監測、狀態預警、故障預測和故障干預,凸顯預防為主,杜絕災難性故障發生的原則,提高設備資產效益最大化,是當下工業企業重點采取的技術保障手段。在實施該項技術時,如何有效地進行全方位多參數信息融合,結合設備運行狀態關聯網進行分析診斷,并積累故障信息庫系統知識,都是應當給予積極重視的問題。本文針對石化企業關鍵設備狀態監測與故障診斷的相關技術進行分析,同時對該技術在石化領域中的應用提出相關建議。
關鍵詞：石化企業,狀態監測,故障分析診斷,信號處理