离心泵故障诊断方法的研究综述

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1、盍心泵故瞳诊断肯決的研穽综沐■_■.v■丁.■—

2、—.■■■•■rr~i■•kt■孙树佳（大庆油田化工有限公司醋酸分公司，黑龙江大庆163411）播要:主要介绍了目前离心泵故障诊斷的几种方法•并对这几种方法的优缺点进行了比较，举岀了一些诊断方法的应用实例进fx了分析.对未来离心采故障诊断方法进行子展堡厂--—-■—关键词：离心泵;故障诊断;专家系统FaultDiagnosisofCentrifugalPumpSUNShu-jia(AcetateBranchfDaqingOilfieldChemicalIndustryLtd.fH

3、eilongjiangDaqing1634111China).••••«•■■■•••••••••••■Abstract:Severalmethodsofcentrifugalpump'sfaultdiagnosisatpresentwereintroduced,andtheadvantagesanddisadvantagesofthesemethodswerecompared.Anumberofapplicationcasesofthesediagnosismethodswereanalyzedffinallytmethods

4、ofcentrifugalpump'sfaultdiagnosisinthefuturewereprospected.Keywords：centrifugalpump;faultdiagnosis；expertsystem作者简介:孙树佳（1982-）t男•助理工程師•主要从事生产甘理。E-mail：sumhuji・66@163.com随着科技进步和经济发展，我国石化行业得到飞速发展。这些大型石化装置普遍采用离心式圧缩机做动力，以适应大流赴、长期连续运转等生产要求。随看新厂开工和老厂改建、扩建的进行•安全黑故频频发生•经常会有有

5、叶片断裂•圈带断裂■叶轮断裂（其至飞岀）■断轴■中矣、灼伤、燃烧、爆炸等•它们很容易造成人员伤亡和就大经济损失。通常在离心式压缩机出厂之前的都要进行大量的机械试运转•以及在现场安装之后的试车阶段•进行检测•研究其特性•分析其原因■不仅如此•由于现代故障诊断的发展•在离心式斥缩机现场工作过程中也需要不断的对其进行测蛍•及时預测•发现故障•这样就会大大减少由于爭故所造成的巨大损失。因此需要加强和开展对离心式斥缩机的转子运行状态的监测和故障诊断山。故障诊断技术发展至今经历了三个阶段：在第阶段•由干机械设备比较简单•故障诊断主要依靠专家

6、或维修人员的感觉器官、个人经验以及简单仪表来进行故碌的诊断与处理匸作;在第二阶段，传感器技术、动态测试技术以及信号处理技术在故障诊断中得到了广泛的应用•但是诊断决策还需要人工完成;故障诊断技术逬入80年代以来•由于机械设备日趋大型化•故障诊断步入了发展的第三阶段——智能故障诊断阶段°泵的自身缺陷在机械运动中会引起异常撮动•在其振动信号中色含了丰用的设备故除的信息。所以•利用其振动们号进行故障诊断•一般町以获御较好的诊断效果⑴。近年来•国内外学者对于泵的故障诊断研究大都是围绕君振动分析展开的•提出了众多可行的诊断方法•如频谱分析、

7、功率谱估计■粗糙集理论、小波分析、专家系统■模糊故障诊断方法、人丁神经网络•支持向哦机等•除了振动分析之外•也有利用声发射及泵的瞬时角速度、电动机的功昭、电流等信号进行诊断分析的。但总括起来可以划分为基于信号处理的方法■基于解析模型的方法和基于知识的方法三种。1基于信号处理的方法当很难建立被控对象的解析数学模型时•可采用基T信号处理的方法。此方法通常利用信号模型如相关函数•频谱、奇阶统计试、自回归滑动平均、小波变换等H接分析可测信号•提取诸如方差、幅值、频率等特征值，从而检测出故障；目前用于水泵故障诊断中基于信号处理的方法主要有

8、幅值谱分析■功率谱估计、小波分析等。1.1彌廣方法在工程技术领域中最常用，最广泛的方法当属于频谱分析法。科研人员利用频谱分析法对泵的故障诊断做了大址的研究•如文献F针对大型水泉机组的特点■采用频谱分析对其状态监测与故障诊断的方法展开了探讨研究。但是由于泵故障的多样性和复杂性•以及此方法对于振动信号的依赖性有时只能粗略判断故障是否存在•有时也能得到故障严虫稈度的信息•但是故障发生的具体类型以及部位很难得到•因此它只是一种简易的诊新丁1.2功率谱分析功率谱分析包括自功率谱密度和互功率谱密度的分析。自功率诱密度西数是在频域中对信号能域

9、或功率分布情况的描述•它能够将实测的复朵T.程伉号分解成简单的谐波分域来研究•描述了信号的频率结构•因此对机器设备的动态信号作功率谱相当于给机器•透视”•从而了解机器设备务个部分的工作状况。互功率谱密度函数一般和互相关函数具有同样的应用•但它穗供的结果赴叙率的顒