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    多級離心泵振動故障診斷分析及處理

    2018-03-03 03:50:44雪增紅白小榜羅紹華李文偉包文瑞
    噪聲與振動控制 2018年1期
    關鍵詞:離心泵時域葉輪

    雪增紅,白小榜,羅紹華,李文偉,包文瑞

    (重慶水泵廠有限責任公司 國家企業(yè)技術中心,重慶 400033)

    多級離心泵作為重要的能量轉化裝置和流體輸送設備,廣泛應用于電力、石化、供水、船艦、水利、航天等尖端技術領域和現代化大型工業(yè)流程中[1–3],可以為人類帶來福祉,但也可能由于設備故障導致其部件損傷、生產中斷,甚至機毀人亡、爆炸污染等災難,因此,其安全可靠運行問題至關重要。

    振動信號是檢測離心泵組異常和故障的最敏感的參數,通過振動動態(tài)測試儀器可及時發(fā)現其故障隱患,并找到故障來源加以處理,從而降低事故的發(fā)生率,減少維修費用和維修時間,提高設備生命周期。國內外學者及專家們開展了大量的研究工作,提出了時頻分析、功率譜估計、全息譜等多種振動分析方法,并研發(fā)出了許多故障診斷系統(tǒng),如Bently Navada研發(fā)的DDM系統(tǒng)[4]、ADRE檢測診斷系統(tǒng)[5]、華中科技大學的“基于Internet的遠程協(xié)作故障診斷系統(tǒng)”[6]、西安交通大學的“大型旋轉機械計算機狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)”[7]等等。同時,培養(yǎng)出了一大批具有專業(yè)實力的設備診斷專家并且取得了豐碩的成果。

    多級離心泵機械結構復雜,影響振動因素較多,如裝配誤差、材料不均、加工誤差、水力脈沖、安裝邊界條件等,使之要順利完成故障診斷任務并取得實效并非易事,因此有必要開展泵組的故障診斷分析工作。本文針對某石化公司多級離心泵機組的振動較大,不能運行等問題進行了振動故障診斷分析,并采取相應技術措施,較好地解決了振動超標問題,提高了泵組系統(tǒng)的運行可靠性。

    其分析方法及解決措施對類似振動故障問題具有一定參考價值和指導意義。

    1 離心泵機組基本情況

    該泵為節(jié)段式多級臥式離心泵,額定工作壓力為15 MPa,流量為420 m3/h,轉速為2 980 r/min,中心高為800 mm,葉輪的葉片數為7,導葉的葉片數為6,兩端均采用滑動軸承徑向支撐,非驅動端采用圓錐滾子軸承承受軸向推力并定位。該離心泵在某石化公司已服務工作5年,由于振動幅值上升,超出國家泵振動烈度評價標準GB/T29531-2013第四類泵C級標準7.1 mm/s,需進行降振處理,因此,返廠維修。解體后發(fā)現部分葉輪及導葉的流道腐蝕、結垢比較嚴重,甚至部分流道出現堵塞現象,進行除銹除垢后,更換變形嚴重且影響水力性能的兩葉輪,嚴格按要求修復裝配完畢后,與公司試驗電機連接,進行常溫清水全速模擬試驗和振動故障精密檢測分析。

    2 振動測點布置及數據采集

    使用北京京航公司研發(fā)的HG8908C數據采集系統(tǒng)進行振動數據采集,設置分析頻率為500 Hz,采樣點數為2 048,采集數據形式為振動速度有效值,傳感器分別布置于泵驅動端、非驅動端及電機驅動端軸承箱體處,具體布置情況如圖1所示。

    圖1 振動數據采集測點布置圖

    3 離心泵機組振動故障信號分析

    3.1 振動信號幅域RMS值分析

    在實際工程應用中的機械振動信號,常由周期信號和隨機信號混雜而成,因此,在進行機械振動檢測和故障診斷分析時,合理選擇隨機信號參數是不可或缺的部分。有效值即均方根值(RMS)直接反映振動信號的能量大小、穩(wěn)定性及重復性,是鑒別設備運轉狀態(tài)是否正常的重要指標[8]。該離心泵機組各測點在額定工況下振動速度RMS值如圖2所示。

    圖2 各測點振動速度RMS值

    由圖2發(fā)現該泵組在額定工況運行條件下,各測點振動速度RMS值都比較大,尤其是測點1和測點2兩位置處的振動幅值嚴重超標,其振動速度有效值分別高達為19.934 mm/s和14.162 mm/s,說明該離心泵機組振動品質極差,不適合正常工作運轉,具體的故障診斷分析見下述時域、頻域分析。

    3.2 振動信號時域分析

    時域波形是最簡捷、最直觀、最易于理解的振動信號表現形式,是最原始的振動信息源,包含了豐富的信息。對于某些故障信號,時域波形具有明顯的特征,可直接觀察其周期信號、諧波信號、短脈沖等信號,就能對設備運行狀態(tài)作出初步判斷[9]。諸如旋轉機械轉子嚴重不平衡時,時域波形中有明顯的以旋轉頻率為特征的周期成分;若波形中出現“削頂現象”,表示設備可能存在碰摩故障等。但對于某些復雜關聯故障型式,波形紊亂,周期性差,難以與故障特征信號建立對應關系,需將時域信號轉化至頻域信號,對設備的故障進行準確定性分析。

    3.2 振動信號頻域分析

    頻域分析是基于頻譜分析方法,把復雜的時域信號經快速傅里葉變換(FFT)分解為若干單一的諧波分量疊加,同時體現出各頻率分量的幅值、相位、功率及能量與頻率的關系,能對設備的運行狀態(tài)作出評價并準確而有效地診斷設備故障和對故障進行準確定位,是機械設備振動故障監(jiān)測與診斷中最常用和最適用的分析方法[10]。

    圖3-圖6給出了該離心泵組振動故障信號特征較明顯測點的細化時域波形、頻譜圖。其中1X表示工作頻率,理論值為50 Hz,2X表示工頻的2倍頻率,3X表示工頻的3倍頻率,以此類推。

    由圖3、圖4可知測點1時域波形在基頻正弦波上附加了7倍頻諧波,測點2時域波形近似為正弦波,并且都存在明顯的“削頂現象”,頻率主要集中于7X、1X、3X及明顯的非線性低階、高階特征頻率,其中7X頻率所占比重最大,兩測點間的1X相位差為118.03°。

    圖3 測點1時域波形及頻譜圖

    圖4 測點2時域波形及頻譜圖

    由圖5、圖6可知測點5時域波形周期性不強、波峰值不明顯,頻率主要集中于7X、3X、2X及明顯非線性特征頻率;測點6時域波形近似正弦波,頻率主要集中于1X、1.5X、3X及明顯的非線性特征頻率,兩測點間1X相位差為151.508°。

    4 故障診斷分析結果及處理

    4.1 振動故障診斷分析結果

    1)測點1和測點2時域波形中存在明顯“削頂現象”,頻譜圖中包含有高階及非線性特征頻率;測點5時域波形周期性不強,波峰值不明顯,且泵驅動端與非驅動端水平和豎直方向測點間的相位差不穩(wěn)定,說明泵轉子葉輪與導葉口環(huán)間可能存在碰摩故障。

    圖5 測點5時域波形及頻譜圖

    圖6 測點6時域波形及頻譜圖

    2)由于該離心泵葉輪設計有7個葉片,其葉片通過頻率為7X,與測試結果相吻合。因此,將主要振動故障定位于流體誘導振動。

    離心泵的流體誘導振動主要是由非定常流動下產生的壓力脈動引起,如動靜干涉、二次流、氣蝕、堵塞、甚至轉子葉片與導葉葉片間的徑向間隙在圓周方向不均勻等容易產生流體動力激振等[11]。通過排除法,最后將該泵組可能會引起流體誘導主要振動因素定位于動靜干涉和葉輪與導葉間的周向間隙不均勻。

    4.2 振動故障一次處理

    整個泵組解體后發(fā)現其中部分葉輪與導葉口環(huán)間存在明顯的摩擦現象,對其進行相關處理后,重新裝配并嚴格控制葉輪與導葉間的周向間隙以及轉子中心,并對試驗基礎進行了改進,更換為較大的二次底座,進行加固處理后,開車試驗發(fā)現各測點振動幅值明顯有所減?。ㄒ姳?),但仍然沒達到國家標準和出廠要求,通過頻譜分析發(fā)現,葉片通過頻率7X所占比重較大,說明該機組仍然存在流體誘導振動。

    表1 各測點振動測試數據/(mm?s-1)

    圖7 葉輪與導葉配合示意圖

    4.2 振動故障二次處理

    再次解體后,調節(jié)如圖4所示泵葉輪出口與導葉進口間的動靜間隙δ。在保證其水力性能優(yōu)良的情況下,將導葉基圓直徑加工增大2 mm,同時對前期為保證水力性能指標切割了葉輪葉片但未切割葉輪蓋板的葉輪,對其蓋板直徑加工減小2 mm,即整體增大了葉輪出口與導葉進口間的動靜間隙,減小水力干涉,進一步減小流體動力激振。重新裝配試驗后,發(fā)現泵組各測點振動速度幅值再次明顯減小,略小于國家泵行業(yè)振動烈度評價標準7.1 mm/s(見表1)。并再次通過頻譜分析發(fā)現其葉片通過頻率仍然占優(yōu),可能是由于該離心泵長期服務,流道沖刷腐蝕,導致介質流動不均勻,進而激起流體誘導振動,也有可能是由于初期水力設計不良引起。綜合評價,該離心泵經過降振處理后振動品質良好,可繼續(xù)運轉工作。

    5 結語

    本文基于頻譜分析方法對某石化公司離心泵機組進行振動故障分析,通過多次測試、診斷以及故障處理,解決了其振動較大問題,其中得到了:

    (1)時域波形中出現明顯的“削頂現象”,不穩(wěn)定非周期信號,頻域中含有高階倍頻及非線性頻率時,泵轉子葉輪與導葉口環(huán)間發(fā)生碰摩故障的可能性較大;

    (2)離心泵轉子葉輪與導葉間的周向間隙不均勻時會激起葉輪葉片通過頻率,引起流體誘導振動。

    (3)在保證離心泵水力性能優(yōu)良的情況下,適當增大葉輪出口與導葉進口間隙,可以有效減小流體誘導振動。

    [1]HERNANDEZSOLIS A,CARLSSON F.Diagnosis of submersible centrifugal pumps:A motor current and power signature approaches[J].Epe Journal European Power Electronics&Drives,2015,20(1):58-64.

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    [5]鐘秉林,黃仁.機械故障診斷學[M].2版.北京:機械工業(yè)出版社,2002.

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    [7]王衍學.機械故障監(jiān)測診斷的若干新方法及其應用研究[D].西安:西安交通大學,2009.

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    [9]王金福,李富才.機械故障診斷技術中的信號處理方法:時域分析[J].噪聲與振動控制,2013,33(2):198-202.

    [10]王金福,李富才.機械故障診斷的信號處理方法:頻域分析[J].噪聲與振動控制,2013,33(1):173-180.

    [11]金渝博,董克用,于健,等.離心泵流體誘導振動研究進展[J].水泵技術,2015(3):1-5.

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