泉眼山泵站機組在線監測系統研究與應用

張 印 陶 東 鄒紅美

(1.寧夏固海揚水管理處，寧夏 中寧 750100；2.揚州大學，江蘇 揚州 225127)

1 概 述

寧夏固海揚水工程分為固海、同心和固擴三路灌溉系統，目前工程投運骨干泵站30座，工程設計總流量41.2m3/s，安裝主機組201臺(套)，年平均引水量4.61億m3，供水量4億m3，灌溉面積達170.64萬畝。固海揚水工程為寧夏中部地區提水灌溉、促進農業經濟發展發揮了巨大的作用。

寧夏固海揚水工程每年兩次灌溉期結束后，泵站維護是泵站管理必做的重要工作。但僅僅依靠人工經驗，通過眼看、耳聽、手摸來判斷設備故障的傳統經驗方式，存在諸多問題。巡檢人員經驗與技能水平都會給準確分析判斷故障原因帶來太多的不確定因素。同時，水力機械運行中的轉子平衡問題、聯軸器對中等問題故障并不能依靠經驗和感覺來判斷。因此，利用先進傳感器、儀器儀表等設備實現在線實時監測與分析診斷，實現對泵站機組的在線監測及故障分析，最大限度地避免了人為因素的影響，大大提高了分析診斷的準確性。借助于大數據模型分析手段，可以在設備不停機運行中完成各種故障隱患的查找、分析和診斷工作 ，提早發現設備故障隱患，做好應急準備，避免非計劃停機，為實現有效性預測維護檢修提供明確的指導方案與方向。

2 在線監測方案與功能

泉眼山泵站為固海揚黃灌溉工程核心泵站。泵站選用YJ48I-35I離心泵7臺(其中1臺備用)，單機流量為3.97m3/s，單機功率為1800kW。選用YL1800-12/1730-1電機。為了更好地保證水源一級提水泵站運行的可靠性，本方案針對泉眼山泵站機組的轉子平衡與聯軸器對中進行在線監測與故障分析等工作。

2.1 在線監測點分布

泉眼山泵站機組振動、擺度測點布置設置如下：機架振動每個測點設置一對ZHJ-2D壓電式速度傳感器，電機與水泵上下聯軸器擺渡各設置一對WY-DOφ8電渦流傳感器。相關傳感器安裝位置與測點布置見圖1。

圖1 機組傳感器安裝位置與測點布置

2.2 在線監測系統組成與結構

系統硬件部分主要由傳感器、信號調理器、數據采集設備三部分組成。傳感器負責采集泵站機組的各種信號量，如振動信號、擺度信號、轉速信號等，并將其轉換為模擬量(電壓、電流等)，然后經信號調理器的濾波、隔離、放大等處理后送入數據采集裝置完成采樣和量化，最后經計算機作進一步的處理，并且與現有泵站自動化系統聯網，得到在線泵站機組的運行狀態信息。系統組成與結構見圖2。

圖2 機組在線監測系統組成與功能結構

2.3 系統功能

a.實時監測。能夠全面采集泵站機組的擺度、振動、水力脈動等各種參數，結合泵站計算機監控系統測量的有關機組運行時的溫度、功率、轉速、揚程以及各種開關狀態和運行狀態，以直觀方式顯示機組的運行狀態，便于運行人員或檢修人員實時了解泵站機組的運行狀態。

b.報警。能根據有關泵站機組性能指標評價標準、主設備供貨廠商提供的性能保證值和現場運行經驗，設定各工況下的報警定限值，實時自動判斷機組運行狀態。

c.狀態分析。能對監測信號進行幅值域分析、時域分析、頻譜分析，形成相關曲線和報告，為專家進行故障診斷提供特征數據。

d.數據存儲查詢。機組正常運行時對所有信號進行定時巡回保存；在啟停機過程中按等轉速變化保存；在機組運行狀態數據超標或異常時將出現前后一定時間內的數據存入下位機；提供方便的各種數據查詢和比較分析工具，供相關人員進行數據查詢和診斷使用。

e.遠程分析與協作診斷。通過網絡傳送實現遠程監測和分析診斷，實現泵站運行狀態分析、故障診斷，對于疑難故障，還可以實現遠程協作會診，實時掌握機組的運行狀態，指導機組運行和檢修維護，滿足現代化泵站管理的需要。

3 在線監測分析與診斷

機組運行狀態在線監測與分析軟件系統具備良好的系統開放性、可擴展性、智能診斷與處理能力以及大規模數據管理和深層數據挖掘能力。軟件支持與泵站計算機監控系統的有關運行工況信息的雙向交流，實現泵站設備運行穩定性分析。軟件能將機組的運行工況、運行參數與機組振動與擺度信息相結合，進行綜合分析，以診斷機組運行狀態，實現綜合顯示機組運行狀態各相關信息。

系統數據庫存儲分析和故障診斷部分能定期接收和保存所有監測點的幅值、頻譜、時域波形等數據；提供趨勢分析、頻譜分析、波形分析等手段，進行振動分析和故障診斷。

3.1 軸心軌跡圖

軸心軌跡是指當轉軸旋轉時，會繞轉軸中心點振動，運動的軌跡就是軸心軌跡。軸心軌跡圖能夠動態地反映機組轉動時的運行狀況，使用戶直觀地了解水泵設備的健康狀況是否良好。

圖3為泉眼山泵站機組水泵軸承振動與軸心振動軌跡情況。通過此圖分析軸心軌跡的形狀及大小的重復性好，說明機組的運行是穩定的。

圖3 泉眼山泵站機組水泵軸承振動與軸心振動軌跡

3.2 瀑布圖

瀑布圖分析經常用于評估旋轉機械噪聲或振動的表現。通過時間變化、頻率變化以及振動幅度的變化，多維度地了解設備運行狀態隨時間發生的變化趨勢。在機組運行狀況發生突變時，用戶能夠第一時間直觀地了解機組狀況。

圖4為泉眼山泵站機組振動瀑布圖，通過對圖譜二維和三維上的數據描述分析，就能夠更直觀地表達出設備在啟停機時幅值隨時間以及頻率的變化情況。

3.3 趨勢分析

通過機組振動趨勢變化情況并結合機組實際運行狀況，可分析任一個或多個監測數據數值相對某個數值的變化趨勢，圖5中的機組振動趨勢圖中橫軸和縱軸可任意選定，時間段可任意設定。

圖4 機組振動瀑布圖

通過對監測參數長時間的趨勢觀察，可以發現設備某些部件是否存在故障隱患，在故障發現前對部件進行及時的檢修防止壞死性故障的發生，減少整個維修的周期，同時提前采取相應的維護措施。

3.4 輔助故障診斷

水泵電動機組在安裝時，由于安裝的問題會導致機組出現不平衡、軸或齒輪汽蝕等，產生長久振動的偏差，會引起機組運行故障率上升。對水泵電動機組運行狀況的判斷很大程度上取決于振動變化的標準。故障診斷根據各測點振幅、頻譜、相位、轉速和相關過程參數等數據，以及相關的數學模型，可以自動診斷軸承松動、軸承不對中、軸承不平衡等常見故障形成趨勢預警，提醒運維人員及時跟進維護，減少事故的發展與發生。

圖5 機組振動趨勢示意圖

3.5 事故追憶及報警檔案存貯

系統記錄各通道數據報警、打閘和恢復正常運行的情況，包括測點名稱、報警或恢復的時間、轉速、報警狀態等，以供事后分析與追憶。

4 結 語

泵站機組在線狀態監測與故障預警是一個復雜的綜合系統，涉及到機械、電子、計算機、通信、信號處理、人工智能、智能控制等多個學科。在目前尚無法徹底解決機組振動問題的情況下，利用泵站機組實時在線監測系統可以對機組振動情況進行實時監測，利用專門的分析與處理軟件對監測數據進行相應處理，對機組故障進行及時預測和預警，從而避免故障的發生，實現機組安全可靠運行。