煉化廠旋轉機械故障診斷及維修管理優(yōu)化

馬力軍

（中國石油大慶煉化公司檢維修中心動設備組，黑龍江大慶 163411）

0 引言

煉化廠旋轉機械在投入運行一段時間后容易發(fā)生各類故障，為保障生產的持續(xù)性和安全性，必須要使用故障監(jiān)測與診斷技術，實時監(jiān)測設備運行情況，同時還能根據故障診斷結果及時開展針對性的維修處理?；谏鲜鲂枨螅O計一種功能完善、響應及時的設備維修管理系統(tǒng)具有重要的實用價值。

1 旋轉機械維修管理系統(tǒng)設計

1.1 系統(tǒng)結構組成

基于需求導向的旋轉機械維修管理系統(tǒng)設計，應具備以下功能：

（1）設備信息錄入。包括煉化廠各類旋轉機械的類型、規(guī)格、型號等基本信息，以及故障時間、故障部位、故障原因等維修信息，以便于實現(xiàn)設備的跟蹤式管理。

（2）狀態(tài)實時監(jiān)測。利用前端傳感器實時采集旋轉機械的各類工況參數，如電壓、溫度、相位、幅值等，并且能夠將采集到的數據同步傳輸給終端處理裝置.

（3）數據處理分析。根據前端采集信息，對其進行A/D 轉換，然后利用DSP 控制器進行處理、分析.

（4）故障診斷?；诜治鼋Y果，判斷旋轉機械有無故障.

（5）圖片展示。將設備故障圖片以.jpg 格式保存，設備維修管理人員根據照片可以進一步了解故障情況，以便于制定維修方案。旋轉機械維修管理系統(tǒng)結構如圖1 所示。

圖1 旋轉機械維修管理系統(tǒng)結構

1.2 狀態(tài)監(jiān)測模塊

旋轉機械在運行過程中，受到外部環(huán)境、運行負載等因素的影響，其狀態(tài)參數也會發(fā)生變化。正常情況下，旋轉機械的轉速、幅值、峰峰值等都會在一定范圍內波動，只要不超出安全閾值均表示設備工況良好。狀態(tài)監(jiān)測模塊的功能就是實時采集旋轉機械每個時間點下的狀態(tài)參數，然后將這些數據反饋給數據處理模塊、故障診斷模塊，經過分析后判斷是否存在超出安全閾值的異常工況。如果有，則立即報警，提醒設備管理員做相應的處理。狀態(tài)監(jiān)測模塊的組成如圖2 所示。

圖2 狀態(tài)監(jiān)測模塊

狀態(tài)監(jiān)測模塊采集的狀態(tài)參數包括轉速、相位、振幅、軸位移、軸徑向振動，以及溫度、壓力、噪聲等。傳感器將不同類型的模擬信號統(tǒng)一轉化為計算機可識別、處理的數字信號，然后進行封裝，打包發(fā)送給數據處理模塊。

1.3 數據處理模塊

狀態(tài)監(jiān)測模塊將采集到的設備工況參數上傳至數據處理模塊，通過數據處理、分析可以得出旋轉機械的運行情況，以便于存在異常工況時能夠及時發(fā)現(xiàn)、立即維修，避免設備故障的擴大化。數據處理模塊以DSP控制器TMS320F2812為核心，整個系統(tǒng)包含前端調理電路、同步A/D 轉換器（AD7874）、可編程邏輯器（CPLD）、雙端口RAM 和接口芯片PCI 等，數據處理模塊組成如圖3 所示。

圖3 數據處理模塊

在數據處理模塊中，DSP 控制器會接收前端狀態(tài)監(jiān)測模塊提供的實時數據，然后利用控制器強大的運算功能，實現(xiàn)對海量實時數據的快速處理。處理結果能夠直觀地反映出旋轉機械在不同時間段的轉速、幅值、相位、軸位移、GAP 電壓等相關參數。所得處理結果經雙端口RAM 和PCI 總線，同步傳輸到數據庫中。在下一步的故障診斷環(huán)節(jié)，將會采取實時數據與標準數據對比的方式，判斷是否存在異常工況。

1.4 故障診斷模塊

基于貝葉斯網絡模型的故障診斷，能夠對旋轉機械運行中各類不確定性故障進行有效處理，達到故障精準識別的效果。在貝葉斯網絡中，包含若干個節(jié)點和有向弧，其中每個節(jié)點都代表一個隨機變量，而連接節(jié)點的有向弧則表示任意兩個隨機變量之間的概率相關性?；诠收螰MEA（Failure Mode And Effects Analysis，失效模式和效果分析）的層次關系構建貝葉斯網絡模型，得到多層次的網絡結構（圖4）。

圖4 FMEA 各層次關系

利用貝葉斯網絡模型進行故障推理、診斷時，即便是旋轉機械同時出現(xiàn)2 個及以上的故障，也能基于條件獨立性假設，分別完成故障識別，并根據故障危害預測對多個故障進行排序，以便于設備維修管理人員能夠合理配置資源，優(yōu)先完成緊急故障的維修處理。假設有3 個隨機事件，分別表示為X、Y、Z。若X 和Y關于Z 條件獨立，則存在：

式（1）表示在隨機事件Z 出現(xiàn)后，X 事件的發(fā)生概率與Y是否發(fā)生無關。在該前提下，使用貝葉斯網絡求解聯(lián)合概率分布：

根據條件獨立性假設，將上式化簡后可得：

式（3）中π（X）i表示Xi的非后代節(jié)點集合。根據上述公式可以計算得到貝葉斯網絡中各個節(jié)點的概率值，并且通過概率值的高低判斷出旋轉機械的薄弱環(huán)節(jié)，從而為設備管理人員開展預防性維修提供必要的參考。

2 旋轉機械維修管理優(yōu)化

2.1 維修資源優(yōu)化配置

以RCM（Reliability Centered Maintenance，以可靠性為中心的維修）理論為指導，在確保旋轉機械穩(wěn)定、安全運行的基礎上，綜合考慮“故障模式重要度評價”和“故障模式技術特性”兩個關鍵指標，對維修資源進行優(yōu)化配置，消耗更少的維修資源，取得最佳的維修效果。其中，故障模式重要度評價主要包括3 個等級，即非常重要、重要、一般重要。這一評價指標的作用是量化表示旋轉機械在發(fā)生故障后造成的經濟損失，以及對環(huán)境、人員安全帶來的負面影響。故障模式技術特性也包括兩個因素：

（1）故障發(fā)生特性?？煞譃橥话l(fā)性故障、漸進性故障兩種。前者是旋轉機械正常運轉中突然發(fā)生不能被狀態(tài)監(jiān)測模塊提前探測的故障；后者則是可以通過狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，動態(tài)掌握整個演進歷程的故障。

（2）故障率與時間的關系。隨著時間的推移，故障率升高，則采取定期更換維修措施；如果故障率與時間之間無明顯關系，則密切進行狀態(tài)監(jiān)測，并在故障發(fā)生后及時維修。

2.2 視情維修周期優(yōu)化

視情維修本質上是一種基于狀態(tài)監(jiān)測的預防性維修。通過隨時監(jiān)視旋轉機械的故障情況，決定采取何種管理措施，如常規(guī)養(yǎng)護、簡單修理或大修等。視情維修的優(yōu)點在于能夠及時發(fā)現(xiàn)故障征兆，在故障尚未造成嚴重損失前采取維修措施，達到遏制故障發(fā)展、保護設備安全的效果。在視情維修中，需要每隔一段時間獲取一次旋轉機械的狀態(tài)參量。合理確定監(jiān)測周期，對降低維修管理費用也有直接影響。以單位時間內費用最小化為優(yōu)化目標的視情維修檢測周期，與單位時間內平均維修費用（C）的關系式為：

式（4）中，T 表示旋轉機械的運行時間，單位為d；C1表示每次視情監(jiān)測所需費用，M1（T）表示在時間［0，T］內視情維修次數；C2表示每次預防維修所需費用，M2（T）表示在時間［0，T］內開展預防維修的次數；C3表示每次事后維修所需費用，M3（T）表示在時間［0，T］內開展事后維修的次數。在旋轉機械的壽命周期內，每經過一個視情維修監(jiān)測周期，記錄一個C 值。最后將所有C 值進行對比，取Cmin 即為最優(yōu)視情維修監(jiān)測周期。

3 結語

基于貝葉斯網絡模型的旋轉機械故障診斷系統(tǒng)，以實時采集到的運行參數為依據，經過處理、分析得出故障診斷結果，為設備維修管理提供參考。在此基礎上合理配置維修資源、優(yōu)化視情維修周期，將會進一步降低設備維修管理成本保障其穩(wěn)定運行。下一步，還要結合煉化廠其他設備的故障特點展開研究，進一步拓展維修管理系統(tǒng)的功能，保障煉化廠的安全和高效生產。