滑模觀測器在離心泵預測維修的應用

范徽強

摘要：在工業4.0和智能制造的背景下，預測性維修是設備維護檢修的發展方向，本文通過設計滑模觀測器實施遠程離心水泵預測性維修進行了測試，取得了預期的效果。

關鍵詞：滑模觀測器;離心泵;預測維修

中圖分類號：TH33? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-957X（2021）11-0163-02

0? 引言

設備維護成本是產品生產成本的重要組成部分，研究表明，33%的維護成本是因不必要的維修而浪費的。隨著工業4.0時代到來，微處理器運算性能不斷增強，單板機和數模轉換器價格不斷下降，在線監測系統實施成本大幅降低，滑模觀測器對擾動的魯棒性強，技術應用越來越成熟，推廣預測性維修的可行性越來越大。

1? 設備維修管理方式

設備維修主要包括兩種基本方式：糾正性維修和預防性維修。

1.1 糾正性維修

糾正性維修也叫事后維修，是設備發生故障或性能下降的非計劃性維修，設備意外故障導致非計劃性停產，往往造成較大的經濟損失，甚至會對設備造成致命傷害。目前主要應用于兩個方面：一是對生產影響較小的非重點設備或者有備用配置的設備;二是突發故障，設備被迫停用、維修。

1.2 預防性維修

隨著設備自動化水平提高，生產需求長期持續運行，設備管理立足于減少設備故障造成非正常停產的經濟損失，推動了預防維修發展，設備操作與維修出現分工，步入專業維修階段。預防維修主要有以下三類：

1.2.1 計劃維修

目前國內大部分企業普遍采用計劃維修，根據設備的設計壽命和使用壽命，規定了設備的大、中、小修的修理周期，按規范對設備進行定期維修和更換，計劃維修往往忽視了設備狀況是否良好，導致過度維修，浪費維修費用。

1.2.2 全員生產維修

全員生產維修是以點檢為基礎的維修，設備操作人員負責日常點檢，專業維修人員負責定期點檢，按標準和流程檢測設備的規定部位，及早發現設備的異常和劣化狀況，制定檢修計劃，適時維修設備，消除運行故障隱患，同時有效防止設備過度維修和欠維修，但對人員素質要求較高。

1.2.3 預測維修

隨著電子信息技術不斷進步，利用振動分析、聲波分析、油液分析、熱成像等方式來監測和診斷設備健康狀態的技術應運而生，促進了設備預測維修發展。預測維修采用傳感器監測、采集設備運行數據，設計專業系統診斷設備異常狀態，預先判別設備故障，在故障發生前選擇適當時機開展維修，實現物盡其用，是一種科學的維修方式，但狀態監測和設備診斷系統的投入較大，無法大范圍采用，一般應用于關鍵設備。

2? 大型抽水泵預測性檢修

2.1 項目背景和意義

湛化公司的生產需要消耗大量水資源，主要依靠3個水井泵房和1個海水泵房抽水供應，每個泵站都配備了3臺大型抽水泵，2開1備，泵房距離主廠區較遠，需要人員五班三倒輪班值守。隨著4G/5G網絡覆蓋面擴大，數據傳送質量不斷提高，為遠程無線實時監測提供了技術基礎。如果對水泵實施遠程預測維修，可以裁撤操作人員，有效減少人工費用，降低供水成本，經濟效益明顯。

2.2 技術背景

常用的離心泵狀態監測方法有振動分析、電機電流分析，通過振動分析，可以很容易地診斷水泵的葉輪損壞、軸承損壞、葉輪偏心、密封磨損等故障。故障在線診斷技術主要有模型、信號處理和知識三種方法，模型故障診斷主要通過分析系統模型與實際系統之間的狀態殘差診斷故障，使用觀測器是狀態監測的模型診斷模式。觀測器根據系統的實際輸出值與輸入來重構系統的狀態模型設計觀測器，將觀測器與系統的輸出誤差構成殘差生成器，通過數理統計方式分析殘差信號，比較故障檢測閥值來判斷故障，達到在線監測系統狀態的目的。由于設備運行存在擾動，往往會影響傳統觀測器診斷故障的效果，而滑模觀測器針對不確定系統，加入了滑模控制算法，觀測誤差能保持滑動模態，對擾動有較強的魯棒性，誤差近似收斂于零，殘差只對故障敏感，得以對傳動系統故障精確診斷，目前基于滑模觀測器的故障診斷原理已相當成熟。

2.3 技術原理

Kitsos等研究表明，滑模觀測器綜合監測冷卻液流量和軸承磨損因素可以有效地實現預測維修。監測離心水泵轉動軸支承軸承溫度升高是判別軸承磨損或潤滑故障的手段，但瞬時轉軸轉速、環境溫度也會影響軸承溫度監測，滑模觀測器的魯棒性可以有效地消除上述因素對故障檢測的干擾，減少誤檢。滑模觀測器模型設計基于兩個傳熱模型：一是冷卻液傳熱動力學，二是軸承傳熱動力學，見公式（1）、式（2）：

Q冷卻液=Q軸承-Q冷卻液出（1）

Q軸承=Q摩擦-Q冷卻液出-Q環境（2）

2.4 技術架構

滑模觀測器是一種狀態觀測器，執行流程：首先傳感器采集水泵支承軸承溫度、冷卻液進出口溫度、轉軸速度、環境溫度等模擬信號，通過一片支持Modbus協議的單板機嵌入ADC增強模塊，將所采集的設備監測模擬信號轉換成數字信號，實現數據采樣和過濾，利用Modbus RTU服務器通過4G移動網絡的通信網關，實現遠程連接主廠區網絡服務器，利用專門設計的診斷系統軟件分析設備故障，以便籌備預測性維護計劃。

硬件架構主要是一臺單板機（型號phyBOARD-i.MX 6UL），CPU為Arm Cortex-A架構，主頻792MHz，儲存為512 MB SLC NAND、512 MB DDR3L RAM、4 kB EEPROM，具備ADC接口。為了增加分辨率，獲得更精準的數字信號，通過SPI接口嵌入使用了8通道16位自校準的ADC轉換器（阿德諾的AD7606C-16），通過SPI鏈路發送到單板機處理數據。單板機配備有100M的以太網接口，可以通過無線路由連接4G網關，遠程接入廠區中控室網絡服務器，將水泵狀態監測數據傳送到生產控制系統進行故障分析診斷。

軟件架構包含六個主要程序：一是傳感器每10毫秒提取一次采樣模擬數據，通過SPI鏈路從AD7606轉換器的五個通道，進入數模轉換器轉換成數字信號。二是使用遞歸一階低通濾波器對信號進行濾波，將數據轉換為適當的工程單位。三是按照設計的觀測器模型分析信息。四是基于觀測器濾波后的輸出數據，驅動本地指示燈顯示狀態。五是每50毫秒更新一次主機系統狀態。六是利用UART通過串行鏈接處理Modbus從站通信。

3? 項目測試

經過仿真演示成功后，預測維修系統在公司6公里外的西井泵房的一臺水泵進行了為期7天的測試。在測試過程中，使用便攜式超聲波流量計量冷卻液的質量流量幫助校準觀測器，水泵的轉速和功率的信息直接從電子設備中獲得。

系統測試結果圖譜表明，在固定轉速運行測試中（見圖1）冷卻液流量保持恒定，第2天和第4、5天關停期間，軸承溫度冷卻后冷卻液流量下降到零，軸承摩擦因數保持在預期水平不變，表明無故障運行獨立于水泵運行負荷，在關機期間軸承冷卻后流量下降到零，整體試驗結果基本符合預期設計。

在試驗運行后，對故障檢測和通知邏輯進行了簡單的修訂和改進，在設備關停和跳閘時停止故障監測和通知。試驗的不足之處是由于無法刻意破壞軸承去測試，所以對軸承監測結果的精確性尚無法準確評估。

4? 結論

與光學或振動的頻譜監測相比，滑模觀測器無需高強度采樣和密集處理信號，應用于狀態監測和故障診斷的優勢是實施成本低，可以采用單板機嵌入系統，滑模觀測器對擾動表現良好的魯棒性，能保持診斷精確性，有望為中小企業實施預測維修提供低成本的解決方案。

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