機械真空泵遠程故障診斷系統研究與應用

徐英鵬

【摘 要】為了實現工業領域的安全生產和高效運維，優化工業運營與決策，工業設備的遠程故障診斷是當下的發展趨勢。通過搭建RH真空精煉機械真空泵遠程故障診斷平臺，建立流程數據采集分析系統和運行保障專家系統，能夠實現機械真空泵設備的遠程監控運維以及故障分析，達到減少真空系統故障率、降低設備維護成本、提高設備生產效率的效果。

【關鍵詞】真空精煉;機械真空泵;遠程物聯網;故障診斷

引言

工業大數據可理解為是工業領域信息化應用中所產生的大數據，作為互聯網、數據科學以及工業產業相互融合的產物，越來越多的參與到了工業發展中。工業大數據除了具備一些傳統大數據的特征（海量、多變及多變性），還擁有更強的目的性和指導決策性。同時，工業大數據面向更加復雜的工業流程，具備更高的穩定性，避免了數據間斷或殘缺，保證了數據本身的質量。由于工業大數據將直接參與設備控制與決策，高質量的數據是優化決策的基本保障。在我國鋼鐵行業對工業設備自動化的升級改造過程中，智能監控系統已取得了長足進步。但針對機械泵的溫度、振動、粉塵濃度、轉速、功率等多源異質數據進行關聯分析和故障診斷的自動化控制系統尚未取得工業化應用。通過對多元參數綜合分析以預測真空泵和控制設備的故障。通過i-LERT3180模型系統，對泵的工作參數進行監控，通過可視化技術連續測量振動和溫度信息以衡量泵的健康指標等故障監測系統未能在國內推廣。因此，對機械泵真空系統進行在線監測和快速故障診斷顯得尤為重要。

1機械真空泵基本原理

機械真空泵包括前級羅茨泵及末級螺桿泵，都屬于旋轉式變容真空泵。（1）羅茨泵基本原理是通過轉子的不斷旋轉，將需要被真空的氣體從進氣口抽進轉子與泵之間的上側封閉空間內，再通過排氣口排出氣體。在轉子轉動的過程中，上側封閉空間一開始無壓力變化，隨著轉子頂部經過排氣口時，與排氣口相連的下冊封閉空間壓力增大，壓力差會使部分氣體被擠入上側封閉空間，上側壓力隨即增大，隨轉子繼續轉動，最終氣體被排出泵外。（2）螺桿真空泵將兩根由軸承作支撐的螺桿安裝在泵腔內，兩個螺桿之間預留空間。當設備開始工作，兩個轉子在泵內空間反向高速旋轉，由此產生吸氣和抽氣兩種動作。螺桿泵的工作主要靠容積的擴大和縮小實現，相比于羅茨泵結構更加簡單穩定且環保。由于單臺機械泵抽氣能力的局限性，全機械真空泵系統由許多臺機械泵串并聯組成。整體機械真空泵系統由四級泵組共同組成。在保證整體真空系統抽氣能力的前提下，每一級泵組的單體泵根據需要運行啟動或處于備用狀態。對于RH精煉爐機械泵組，常見的故障有高溫故障、震動故障、超負荷、達不到設定流量等。

2機械真空泵遠程故障診斷系統設計

2.1系統架構設計

遠程故障診斷系統架構由現場設備端、中間端和遠程客戶端三部分組成。該架構的現場設備端PLC直接連接RH機械真空泵組，同時添加了工業智能網關作為中間端。設備現場端通過對RH機械真空泵組的實時數據進行PLC協議解析，中間端的工業智能網關將PLC的數據周期性采集并完成數據的邊緣計算和處理，實現生產設備聯網。最終遠程客戶端的終端和服務器通過對工業網管采集的數據進行處理，實現設備遠程監控和故障預警、報警。該系統利用工業數據智能采集網關進行數據采集。該網關采用高性能工業級處理器和工業級無線模塊，以嵌入式實時操作系統為軟件支撐平臺，通過以太網接口連接到PLC硬件實現對主流協議硬件的解析，最終實現對工業現場設備數據的采集。通過該工業智能網關采集的數據被放置于專有的工業數據庫中。除一般數據庫的特點和用途外，工業數據庫作為面向對象的數據庫，主要儲存監控運維系統中的所有對象的屬性和參數。數據庫對象根據功能被放置于接口層、交換層和監控層。

2.2系統功能

大型機械真空泵系統采用多泵組，通過分布式數據采集、集中式在線監測與診斷的方式，實時監控各機械泵故障劣化趨勢，精準定位故障點、智能化分析故障原因，為設備檢修決策提供依據，系統分為三層設計：（1）數據采集層：包括真空泵的電機頻率、電機電流、電機功率，泵體振動強度、廢氣溫度、真空壓力、粉塵濃度、廢氣流量等參數進行實時采集并打包存儲;（2）網絡傳輸層：將現場存儲的數據通過虛擬專用網絡傳送到遠程的數據分析中心;（3）應用層：基于物聯網的云端數據庫服務器平臺，完成數據的持久化存儲、管理（記錄存儲采集到的狀態數據），通過故障歷史庫、專家庫系統、預測分析模型實現真空泵的故障診斷與預測。

3機械真空泵運行溫度監測與故障診斷

3.1真空泵運行溫度監測與故障診斷

機械真空泵系統中每臺單泵和泵組間都設有溫度防護。每臺泵的進氣管路和排氣管路都設有溫度傳感器。當某級泵進氣、排氣管路溫度在正常值范圍內時，泵組依據壓力-頻率曲線，改變運行頻率。當監測出真空泵入口或出口溫度超高報警值，系統認定為真空泵運行溫度過高，發出報警提示用戶。系統將自檢泵體冷卻水流量、電機電流負載、泵入口氣體溫度、泵出口氣體溫度。根據故障點調用處理程序或故障解決方案至系統頁面。如入口溫度值過高發生報警時，入口溫升-降頻曲線投入使用，限制泵組的運行頻率，防止泵體發生損傷。當排氣管路溫度過高時，出口溫升-降頻曲線投入使用，逐漸降低泵組的運行頻率。當兩路溫度超過停機閾值時，該級泵組停止并退出。溫度降低后，泵組再次投入，重新參與系統的抽真空處理。如監測出冷卻水流量小于報警值，將提醒用戶檢查冷卻水回路，如有必要調整調節閥。如監測數據未出現異常，則推薦故障解決方案。

3.2真空泵運行異常監測與故障診斷

在生產過程泵正常運行中，系統實時將每臺泵的實際運行電流和實際振幅與同組其他泵進行對比。當實際電流大于電機額定電流或振幅值明顯異于同組其他泵時，系統認定為真空泵運行出現異常，發出報警提示用戶并推薦故障解決方案。如電流實際值大于停機值時，系統發出報警信息，同時關閉該臺泵入口閥門、切斷電機電源，停泵，待用戶停機檢修。如圖4所示，三級4#泵啟動時電流112%，大于電機額定電流，變頻器會立即發出警報至云端數據庫，提示用戶采取關閉該臺泵入口閥門并停泵，防止羅茨泵轉子出現卡損壞。當發現某臺泵振幅值異常時，系統發出報警信息，提示用戶此泵的異常狀態。同時關閉該臺泵入口閥門，同時切斷電機電源，停泵，待用戶停機檢修。

結語

在工業大數據的推動下，工業設備的遠程故障診斷，是當下工業領域運營優化和高效生產的驅動力。在診斷平臺的幫助下，用戶及維保人員除了可以監控泵組設備的運行狀態，設備的任何異樣狀況被實施捕捉，提高了煉鋼廠整體生產效率。隨著工業大數據的不斷發展，遠程故障診斷也會在國內外各工業領域普及。通過對工業設備的遠程監控運維以及預測性的故障分析，降低設備故障對人力及工業生產力帶來的損失，提升工業設備的可靠程度，進一步促進工業領域的高質量發展。

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（作者單位：大連深藍泵業有限公司）