多級離心式壓縮機故障模擬實驗平臺設計

胡 勤 張清華 呂運容 段志宏 李偉明 林水泉

（廣東石油化工學院廣東省石化裝備故障診斷重點實驗室 廣東·茂名 525000）

0 引言

多級離心式壓縮機作為石油化工生產過程中關鍵石化裝置，極大地提高了生產效率，被廣泛應用于石化企業。由于工業現場環境惡劣、工況復雜，多級離心式壓縮機中的關鍵部件（如軸系、齒輪箱、軸承等）難免會發生各種故障，影響機組正常工作，給安全生產帶來嚴重的隱患。長期以來，國內外專家致力于探索機械設備多種故障診斷新方法，這些新的故障診斷方法實際應用前必須首先經過模擬現場試驗裝置的驗證。目前國內已研制了多種不同類型的旋轉機械故障模擬平臺，但是現有的旋轉機械故障模擬平臺與實際現場工業機組相比，這些實驗平臺結構過于“袖珍”，電機功率過小，實驗環境過于理想，實驗采集的數據與工業現場機組采集的數據差距較大，一定程度上影響了故障診斷方法在實際工業機組上的應用。因此，本文針對多級離心式壓縮機典型故障，以石化企業現場的多級離心式壓縮機為參照，設計了一種較大規模和功率的多級離心式壓縮機故障模擬仿真實驗平臺，能夠更加真實模擬和貼近工業現場機組，實現不同故障模式下的振動信號采集和處理，滿足多級離心式壓縮機單一故障和復合故障的科學研究，對于模擬現場多級離心式壓縮機運轉和實驗研究具有重要意義。

1 實驗平臺構成

多級離心式壓縮機故障模擬仿真實驗平臺主要由電動機、齒輪箱和負載三部分組成，負載是11KW五級離心式風機。實驗平臺的結構示意圖如圖1所示。電動機通過支架固定在機座，并通過彈性聯軸器與變速箱相連，變速箱通過軸與過渡軸承座連接，過渡軸承座與多級離心式空氣壓縮機相連，多級離心式空氣壓縮機上有空氣過濾器、流量計、壓力表，變速箱下方開有潤滑油箱進出口。

圖1：多級離心式壓縮機故障模擬仿真實驗平臺結構圖

1.1 實驗平臺的參數

1.1.1 電動機參數

本文設計的實驗平臺所選用的電動機為SEMA公司的三相異步交流電機，型號為YP-50-11-2，額定功率為11kW，額定電壓為380V，額定電流為24.8A，額定轉矩為35Nm，轉速范圍為0～3000r/min，調速方式為變頻調速。

1.1.2 齒輪箱參數

實驗平臺選用的是型號為H1SH的平行軸齒輪箱，齒輪箱的轉動比為1:1.25。機組齒輪箱包括正常齒輪、磨損齒輪、裂齒齒輪和斷齒齒輪。

1.1.3 軸承參數

機組過渡軸承座內的軸承型號為NSK1310，內圈直徑為50mm，外圈直徑為110mm，厚度為27mm，滾動體個數為26。機組過渡軸承座內的軸承包含正常軸承、滾動體磨損軸承、缺滾動體軸承、內圈磨損和外圈磨損軸承。

1.2 實驗平臺的功能

實驗平臺可以模擬多級離心式壓縮機各種典型的故障，實驗平臺包含的故障件主要有軸承故障件，齒輪故障件和軸故障件，通過更換不同類型的故障齒輪，故障軸承和故障軸部件，可以模擬多級離心式壓縮機常見的單一故障和復合故障實驗，滿足基于振動信號分析的多級離心式壓縮機故障診斷領域單一和復合故障的科學研究，實現多級離心式壓縮機不同故障模式下的振動信號采集和處理。通過以下四種實驗方式能夠對單一故障與復合故障等多種工況進行模擬，在模擬單一故障實驗時，必須保證除了故障部件以外，機組其他零部件均處于正常狀態，從而保證振動信號的真實性。同時齒輪箱下方開有潤滑油箱進出口，可通過提取齒輪箱內的潤滑油對齒輪箱進行油液分析，可滿足基于油液分析技術的故障診斷的科學研究。

1.2.1 模擬軸承故障實驗

軸選用正常的，齒輪選用正常的。先安裝正常的軸承進行實驗，通過振動傳感器采集此實驗下機組的振動信號。再分別換其他幾種故障軸承進行實驗，分別采集相應實驗下機組的振動信號。

1.2.2 模擬齒輪故障實驗

軸和軸承座選用正常的。先安裝正常的齒輪進行實驗，通過振動傳感器采集此實驗下機組的振動信號。再分別換其他幾種故障齒輪進行實驗，分別采集相應實驗下機組的振動信號。

1.2.3 模擬軸的故障實驗

齒輪和軸承選用正常的。先安裝正常的軸進行實驗，通過振動傳感器采集此實驗下機組的振動信號。再分別換其他幾種故障軸進行實驗，分別采集相應實驗下機組的振動信號。

1.2.4 模擬兩重及以上復合故障實驗

分別從故障軸承、故障齒輪、故障軸選出兩種或三種故障安裝于實驗平臺，分別采集不同復合故障狀態下機組的振動信號。

2 振動信號采集與處理系統

2.1 系統構成

振動信號采集與處理系統由振動傳感器、信號調理模塊、數據采集器、企業級服務器和普通計算機等部分組成，如圖2所示。其中，加速度傳感器安裝在機組齒輪箱上，選用美國CTC加速度傳感器獲取機組振動信號，信號處理模塊用于對振動信號的放大和濾波，數據采集器用于對振動信號的實時采集與處理；服務器實現對振動信號數據的存儲與管理以及故障診斷軟件運行；普通計算機用于實時顯示機組運行信息，如原始的振動波形信號及其他監測參數。

2.2 系統功能

當實驗機組安裝好故障件后，針對機組的每種故障狀態，通過振動信號采集與處理系統，采集相應狀態下的原始振動信號，并基于原始振動信號進行信號分析和處理。系統的功能主要包括：監測功能、診斷功能和事件存儲功能。通過數據采集模塊和故障診斷軟件模塊，系統可以對振動信號進行采集、處理和存儲，直觀顯示振動傳感器測量的原始振動信號。還可以計算出振動信號的常用的五種無量綱指標（如波形指標、峰值指標、裕度指標、脈沖指標和峭度指標），得到在線監測所需顯示的無量綱指標和報警狀態。針對歷史故障狀態下的無量綱指標數據，服務器配置的故障診斷軟件可以實現智能診斷模型的建立，輸出機組當前的工作狀態。下面以機組分別在正常狀態，軸承內圈磨損狀態，齒輪磨損狀態以及軸承內圈磨損和齒輪磨損復合故障狀態下的振動數據進行分析，以上四個狀態下的振動波形信號如圖3所示。可通過振動時域信號和監測指標對機組軸承和齒輪箱典型故障進行初步判斷。

圖2：振動信號采集與處理系統結構圖

圖3：多級離心式壓縮機不同工作狀態下的原始振動信號波形：(a)正常狀態；(b)軸承內圈磨損狀態；(c)齒輪磨損狀態；(d)軸承內圈磨損和齒輪磨損復合故障狀態

從圖3可以看出，多級離心式壓縮機在不同工作狀態下的振動信號波形十分接近，僅僅通過振動信號波形難以判斷機組當前的工作狀態，因此，需要進一步對振動信號進行分析。基于原始振動信號，系統可以計算出無量綱指標。無量綱指標具有對振動幅值和頻率變化不敏感的特性，只依賴于振動信號的概率密度函數，是一種較好的診斷參數，在故障診斷中得到了廣泛應用。無量綱指標的定義式為：

式中：x代表振動幅值；p(x)代表振動幅值的概率密度函數。

當l和m分別取不同值時，可以得到常用的五種無量綱指標，分別為波形指標，峰值指標，脈沖指標，裕度指標和峭度指標。若l=2，m=1則有波形指標，若l→∞，m=1則有脈沖指標，若則有裕度指標，若l→∞，m=2則有峰值指標，另外，峭度指標的定義式為

針對以上四種工作狀態的原始振動波形數據，獲得的無量綱指標變化趨勢效果如圖4所示。

圖4：無量綱指標變化趨勢圖：(a)波形指標；(b)脈沖指標；(c)裕度指標；(d)峰值指標；(e)峭度指標

從圖4可以看出，多級離心式壓縮機在不同故障狀態下的無量綱指標分類效果不明顯，存在混疊的現象。出現這種現象的原因在于相比于小功率的故障模擬實驗平臺，大功率的故障模擬實驗平臺往往會摻雜更多的干擾信號，故障特征信號會被淹沒在原始信號里，直接通過無量綱指標對比分析是難以判斷出機組故障類型。通常需要采用先進的信號處理方法對原始振動信號進行處理，再提取故障信號的時域特征、頻域特征、時頻特征等，或采用深度學習算法獲取原始振動信號中與故障信息最相關的特征，構建智能故障診斷模型，實現對故障的準確診斷。

3 小結

本文以石化企業現場裝置——多級離心式壓縮機為參照，設計了一種多級離心式壓縮機故障模擬實驗平臺，可以完成對多級離心式壓縮機關鍵部件的多種單一故障工況和復合故障工況的模擬，通過振動信號采集與處理系統，可以實時采集不同故障狀態下的原始振動信號和計算相應的故障特征集，構建智能診斷模型，實現對多級離心式壓縮機的智能診斷。