基于大數(shù)據(jù)的煉化裝置機(jī)泵設(shè)備異常狀態(tài)預(yù)警技術(shù)研究

王奎生

（中國(guó)石化青島石油化工有限責(zé)任公司，山東青島 266043）

0 前言

某石化公司生產(chǎn)的產(chǎn)品包括石腦油、船用燃料油、溶劑油、92#和95#車用汽油等近20種石油制品和化工產(chǎn)品；擁有生產(chǎn)設(shè)施裝置共計(jì)21套，裝置中轉(zhuǎn)動(dòng)設(shè)備779臺(tái)，包括輻射進(jìn)料泵、常底油泵、減底油泵等高溫、高危、關(guān)鍵機(jī)泵80多臺(tái)。由于班組操作人員數(shù)量逐年減少，而且裝置運(yùn)行要求達(dá)到“四年一修”甚至“五年一修”的標(biāo)準(zhǔn)，完全靠人工手動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)很難滿足巡檢頻次和質(zhì)量的要求。為了解決這一問題，公司于2012年上線運(yùn)行了機(jī)泵狀態(tài)監(jiān)測(cè)與分析預(yù)警系統(tǒng)，不僅省卻了人工巡回檢測(cè)，而且設(shè)備狀態(tài)的檢測(cè)頻次與質(zhì)量也大大提高，從而保障了生產(chǎn)裝置的安、穩(wěn)、長(zhǎng)、滿、優(yōu)運(yùn)行。

隨著系統(tǒng)的深入應(yīng)用，系統(tǒng)原有的單一閾值報(bào)警算法缺陷日漸顯現(xiàn)。為彌補(bǔ)閾值報(bào)警算法的不足，針對(duì)設(shè)備失效的漸進(jìn)性與過程性，趨勢(shì)報(bào)警是最好的彌補(bǔ)措施。雖然在狀態(tài)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域多采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能診斷和預(yù)示方法，該方法具有逼近復(fù)雜非線性系統(tǒng)的能力和分類能力，但需要大量的典型故障數(shù)據(jù)樣本和先驗(yàn)知識(shí)作為基礎(chǔ)，知識(shí)庫(kù)積累難度大、時(shí)間長(zhǎng)，無法快速投入應(yīng)用。然而以傳感器所采集的海量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，使用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法探索、研究趨勢(shì)報(bào)警識(shí)別算法，則是一個(gè)難度小、易于執(zhí)行的方案。

1 系統(tǒng)簡(jiǎn)介與問題剖析

1.1 監(jiān)測(cè)系統(tǒng)工作原理

機(jī)泵狀態(tài)監(jiān)測(cè)與分析預(yù)警系統(tǒng)是基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，通過振動(dòng)與溫度二合一的無線傳感器對(duì)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行自動(dòng)監(jiān)測(cè)、自動(dòng)傳輸存儲(chǔ)的監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)。

系統(tǒng)由下而上分為3個(gè)部分，分別為無線傳感器、無線通訊站和智能監(jiān)測(cè)分析軟件系統(tǒng)。無線傳感器安裝到設(shè)備的軸承座上，負(fù)責(zé)采集軸承的振動(dòng)與溫度數(shù)據(jù)，采集周期靈活可調(diào)，最短可設(shè)置為5 min，是人工巡檢頻次的幾十倍。數(shù)據(jù)采集后，傳感器會(huì)通過2.4 GHz頻段的Zigbee協(xié)議將數(shù)據(jù)傳輸給附近的無線通訊站，無線通訊站相當(dāng)于整個(gè)無線系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)站，負(fù)責(zé)傳感器與機(jī)泵監(jiān)測(cè)軟件系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)交互，1臺(tái)通訊站最多可與45支傳感器進(jìn)行通訊。機(jī)泵監(jiān)測(cè)軟件系統(tǒng)是使用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，相當(dāng)于整個(gè)系統(tǒng)的大腦，不僅可以對(duì)設(shè)備異常狀態(tài)發(fā)出報(bào)警提示，也可以對(duì)設(shè)備故障進(jìn)行模型匹配與智能診斷。

1.2 報(bào)警算法與缺陷

監(jiān)測(cè)系統(tǒng)上線之初，所采用的報(bào)警算法為閾值報(bào)警，也稱為超限報(bào)警，即為關(guān)鍵指標(biāo)數(shù)據(jù)設(shè)定低級(jí)報(bào)警閾值與高級(jí)報(bào)警閾值。當(dāng)數(shù)據(jù)超過設(shè)定閾值，系統(tǒng)便會(huì)觸發(fā)相應(yīng)級(jí)別報(bào)警，這是一個(gè)歷史悠久且原理非常簡(jiǎn)單的算法。但此算法在針對(duì)機(jī)泵監(jiān)測(cè)的實(shí)踐過程中，卻顯得異常繁瑣復(fù)雜。因?yàn)閳?bào)警閾值雖然只有低報(bào)與高報(bào)兩個(gè)級(jí)別，但對(duì)應(yīng)的基數(shù)卻非常龐大，具體計(jì)算公式為：Ne×Np×Ni×2。此公司納入監(jiān)測(cè)的設(shè)備有81臺(tái)，平均每臺(tái)設(shè)備5支傳感器，每支傳感器采集速度、低頻加速度、高頻加速度與溫度4個(gè)指標(biāo)，需設(shè)置報(bào)警閾值即為：81×5×4×2=3 240個(gè)。此數(shù)量級(jí)的報(bào)警閾值設(shè)置，可謂龐大。且隨著設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)發(fā)生變化，報(bào)警閾值還需不斷調(diào)優(yōu)，從而保證報(bào)警的準(zhǔn)確性。

以上只是閾值報(bào)警的初始設(shè)置與動(dòng)態(tài)調(diào)整過程，而最為關(guān)鍵的部分，是報(bào)警閾值的確定，如圖1所示。閾值設(shè)置太低，會(huì)產(chǎn)生過早、不必要的報(bào)警；閾值設(shè)置太高，則可能報(bào)警過晚，甚至漏報(bào)。

圖1 報(bào)警閾值不合理示意

所以，閾值報(bào)警算法雖然簡(jiǎn)單，但卻存在判斷不夠全面，易誤報(bào)和漏報(bào)等缺點(diǎn)。尤其在化工企業(yè)，生產(chǎn)稍有波動(dòng)，設(shè)備的振動(dòng)幅值都會(huì)受到影響，這種缺陷也會(huì)被進(jìn)一步放大。因此，僅依賴單純的閾值報(bào)警，對(duì)于狀態(tài)監(jiān)測(cè)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。

1.3 趨勢(shì)報(bào)警概述

設(shè)備失效，無論其發(fā)生的慢與快，從正常到出現(xiàn)故障再到失效損壞，其狀態(tài)參數(shù)都有一個(gè)變化的過程。趨勢(shì)分析是在設(shè)備狀態(tài)參數(shù)監(jiān)測(cè)的基礎(chǔ)上，對(duì)設(shè)備故障的傳播、發(fā)展趨勢(shì)作出預(yù)測(cè)。早發(fā)現(xiàn)早處理，便可以將損失降到最低；如果延誤時(shí)機(jī)，將會(huì)造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失，甚至引起人身事故。而趨勢(shì)可以反映設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的發(fā)展速度與趨向，為故障的早期判斷提供依據(jù)。利用趨勢(shì)報(bào)警，在早期發(fā)現(xiàn)設(shè)備異動(dòng)，提醒運(yùn)行維護(hù)人員對(duì)設(shè)備進(jìn)行檢查維護(hù)，及時(shí)消除隱患，可以使設(shè)備處于長(zhǎng)周期的安全穩(wěn)定狀態(tài)，也可將設(shè)備管理模式由出了問題再檢修過渡到出現(xiàn)問題之前進(jìn)行保養(yǎng)修復(fù)，消除即將可能出現(xiàn)的問題。這樣不僅可以大大降低設(shè)備頻繁停機(jī)維修造成的高成本負(fù)擔(dān)，同時(shí)還可以消除微小事故隱患累積而成的嚴(yán)重故障甚至事故。

趨勢(shì)預(yù)警可以從揭示設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)劣化發(fā)展趨勢(shì)規(guī)律與特征入手，在發(fā)現(xiàn)一定時(shí)間內(nèi)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)達(dá)到不可接受的劣化程度時(shí)，發(fā)出預(yù)警信息，從而進(jìn)行有針對(duì)性的處理。其主要任務(wù)是提取能反映設(shè)備故障發(fā)展趨勢(shì)的特征量，分析并預(yù)測(cè)故障特征量的趨勢(shì)，預(yù)報(bào)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，并根據(jù)惡化程度進(jìn)行早期故障預(yù)警，制定可行的安全保障措施及設(shè)備維修計(jì)劃。

2 趨勢(shì)報(bào)警算法構(gòu)建

構(gòu)建趨勢(shì)報(bào)警算法之前，首先需要利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，從基于時(shí)間序列的狀態(tài)數(shù)據(jù)中提取趨勢(shì)。提取趨勢(shì)分為3個(gè)步驟：①將數(shù)據(jù)以傳感器的采集時(shí)間間隔，分割成若干個(gè)線性片段；②用3種屬性(S不變，U上升，D下降)來定義每一個(gè)線性片段；③把所有線性片段組合到一起，形成趨勢(shì)集合。

2.1 數(shù)據(jù)分割

數(shù)據(jù)分割的算法，是把數(shù)據(jù)劃分為連續(xù)、線性區(qū)間的集合形式，這種形式可用式(1)表達(dá)，這個(gè)一階式可用最小二乘的方法獲得。

式中：

t

——區(qū)間的開始時(shí)刻；

p

——區(qū)間斜率；

y

——

t

時(shí)刻的縱坐標(biāo)。

2.2 屬性標(biāo)記

數(shù)據(jù)被分割為線性片段后，每一個(gè)片段可以用開始時(shí)刻、開始值、結(jié)束時(shí)刻、結(jié)束值進(jìn)行描述。和時(shí)間

t

(

i

)有關(guān)的趨勢(shì)的起點(diǎn)，是前一個(gè)片段的終點(diǎn)，

Ts

作為一個(gè)采樣周期，時(shí)間關(guān)系式可用式(2)表達(dá)。

式中：

t

——片段的開始時(shí)刻；

t

——片段的結(jié)束時(shí)刻；

Ts

——片段時(shí)長(zhǎng)。圖2顯示了用于屬性歸類的趨勢(shì)提取。其中點(diǎn)(

t

(

i

-1)，

y

(

i

-1))為片段

i

-1的起點(diǎn)坐標(biāo)，點(diǎn)(

t

(

i

-1)，

y

(

i

-1))為片段

i

-1的終點(diǎn)坐標(biāo)，也是片段

i

的起點(diǎn)坐標(biāo)；點(diǎn)(

t

(

i

)，

y

(

i

))為片段

i

的終點(diǎn)坐標(biāo)，也是片段

i

+1的起點(diǎn)坐標(biāo)，點(diǎn)(

t

(

i

+1)，

y

(

i

+1))是片段

i

+1的終點(diǎn)坐標(biāo)。根據(jù)趨勢(shì)特征，定義屬性

Hp

：由斜率引起的上升(或下降)；

H

：多個(gè)片段總的上升(或下降)；

T

：多個(gè)片段所用時(shí)間。

圖2 屬性歸類

用片段起點(diǎn)與終點(diǎn)坐標(biāo)值的差值，依據(jù)式(3)可計(jì)算出

Hp

。

式中：

t

——片段的結(jié)束時(shí)刻；

y

——片段結(jié)束時(shí)刻的縱坐標(biāo)值；

p

——片段斜率。用結(jié)尾片段終點(diǎn)坐標(biāo)值與起始片段起點(diǎn)坐標(biāo)值的差值，依據(jù)式(4)可計(jì)算

H

。

利用

Hp

，依據(jù)圖3決策樹，即可識(shí)別出每一個(gè)片段的趨勢(shì)屬性。預(yù)先定義一個(gè)閾值，識(shí)別規(guī)則如下：①如果|

Hp

|＜

h

，趨勢(shì)屬性為不變；②如果|

Hp

|≥

h

，且

Hp

＞0，趨勢(shì)屬性為上升，否則趨勢(shì)為下降。

圖3 屬性識(shí)別決策樹

2.3 趨勢(shì)集合與報(bào)警

每一個(gè)片段均被識(shí)別，并標(biāo)記趨勢(shì)屬性后，依據(jù)圖4決策樹，即可識(shí)別一段時(shí)間內(nèi)的趨勢(shì)是否滿足報(bào)警條件。預(yù)先定義閾值

t

、

h

和

u

，識(shí)別規(guī)則如下：①如果

T

＜

t

，采樣數(shù)據(jù)條目數(shù)不滿足判斷條件，不做判斷；②如果

T

≥

t

，且

H

＜

h

，此段時(shí)間內(nèi)趨勢(shì)集合，未達(dá)到報(bào)警條件；③如果

T

≥

t

，且

H

≥

h

，且趨勢(shì)屬性為上升的片段數(shù)量≥

u

，滿足報(bào)警條件。

圖4 屬性識(shí)別決策樹

3 應(yīng)用案例分析

焦化裝置循環(huán)油回流泵，位號(hào)P109/B，為懸臂結(jié)構(gòu)，采用剛性支撐，泵端采用稀油潤(rùn)滑，設(shè)備額定轉(zhuǎn)速2 980 r/min，轉(zhuǎn)頻49.805 Hz?，F(xiàn)場(chǎng)測(cè)點(diǎn)布置為：電機(jī)風(fēng)扇端定子H、電機(jī)驅(qū)動(dòng)端2H、泵端驅(qū)動(dòng)水平3H和泵端驅(qū)動(dòng)垂直3V。

3.1 故障過程描述

2020年01月14日07∶25開始，泵端振動(dòng)出現(xiàn)波動(dòng)，此時(shí)溫度以及速度未出現(xiàn)變化，但高頻加速度出現(xiàn)明顯的上升趨勢(shì)；07∶45觸發(fā)趨勢(shì)報(bào)警條件，機(jī)泵監(jiān)測(cè)系統(tǒng)推送趨勢(shì)報(bào)警信息，并建議盡快到現(xiàn)場(chǎng)檢查；08∶25左右，現(xiàn)場(chǎng)檢查后停機(jī)，后拆解發(fā)現(xiàn)泵端軸承保持架斷裂。

3.2 數(shù)據(jù)分析

如圖5、圖6所示，泵端3H、3V測(cè)點(diǎn)，在07∶35時(shí)加速度幅值出現(xiàn)較大幅波動(dòng)，3H測(cè)點(diǎn)加速度總值上升到33.073 m/s；3V測(cè)點(diǎn)加速度總值上升到40.065 m/s。至08∶25時(shí)，3H測(cè)點(diǎn)高頻加速度沖高到54.344 m/s，3V測(cè)點(diǎn)高頻加速度沖高到69.371 m/s。

圖5 高頻加速度趨勢(shì)示意

如圖6所示，07∶35時(shí)的加速度多時(shí)域波形(時(shí)長(zhǎng)427 ms)中，3H和3V均可見約轉(zhuǎn)頻間隔的沖擊，表明泵端存在動(dòng)靜磨碰現(xiàn)象。

圖6 多時(shí)域波形圖

如圖7所示，對(duì)3V測(cè)點(diǎn)08∶30分頻譜中，中心頻率1 457.813 Hz間隔8 092.969 Hz的譜峰群包絡(luò)解調(diào)，可見較為明顯的保持架缺陷頻率23.438 Hz及其諧波(2X，3X，4X，...，21X為保持架缺陷頻率的整數(shù)倍，稱為諧波)，此時(shí)可見軸承運(yùn)行狀態(tài)較差，存在突發(fā)失效的風(fēng)險(xiǎn)。

圖7 3V高頻加速度包絡(luò)解調(diào)圖

3.3 檢修驗(yàn)證

2020年1月14日上午切泵檢修，發(fā)現(xiàn)泵端近聯(lián)軸器軸承保持架斷裂。檢修拆解照片如圖8所示。

圖8 檢修拆解示意

4 結(jié)論

通過以海量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，使用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法所研發(fā)的趨勢(shì)報(bào)警識(shí)別算法，能夠發(fā)現(xiàn)早期突發(fā)故障。與閾值報(bào)警相配合，不僅降低了人工維護(hù)閾值的工作量，也減少許多不必要的報(bào)警，提高了報(bào)警質(zhì)量，使監(jiān)測(cè)系統(tǒng)發(fā)揮出更好的作用。不過此算法僅能夠識(shí)別趨于線性的異常趨勢(shì)，而旋轉(zhuǎn)機(jī)械運(yùn)行情況比較復(fù)雜，發(fā)生故障時(shí)，其動(dòng)力學(xué)特征往往表現(xiàn)出復(fù)雜性和非線性，所以后續(xù)還需要結(jié)合支持向量回歸、混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等理論進(jìn)一步完善。