尹江南， 袁壽其， 駱 寅， 孫 慧， 龔 波

(江蘇大學(xué) 國(guó)家水泵及系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心， 江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

離心泵廣泛應(yīng)用于國(guó)民經(jīng)濟(jì)各個(gè)部門(mén)以及航空航天等尖端技術(shù)領(lǐng)域，是一種重要的能量轉(zhuǎn)換和流體輸送裝置[1]。離心泵在長(zhǎng)期運(yùn)行時(shí)會(huì)出現(xiàn)葉輪破損現(xiàn)象，破損葉輪輕則縮短離心泵運(yùn)行時(shí)間、造成非必要的經(jīng)濟(jì)損失，重則離心泵部件損壞或人身傷害事故而造成重大經(jīng)濟(jì)損失。因此，研究離心泵葉輪振動(dòng)特性有助于其運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷，從而提高其安全性和經(jīng)濟(jì)效益。

離心泵在運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)程中所產(chǎn)生的振動(dòng)特性與故障的類(lèi)型、部位和原因有著密切的關(guān)系，利用振動(dòng)信號(hào)對(duì)離心泵故障監(jiān)測(cè)診斷是一種常用方法[2]。王天金等[3-4]利用振動(dòng)信號(hào)分析軸承產(chǎn)生的故障并提取特征頻率，多個(gè)尺度對(duì)軸承信號(hào)進(jìn)行分析，提高軸承故障診斷的準(zhǔn)確率。張偉等[5]采用振動(dòng)信號(hào)快速及時(shí)反映主軸密封工作故障特征提取和快速在線(xiàn)診斷。孫嗣瑩等[6]通過(guò)時(shí)域分析方法對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)往復(fù)式壓縮機(jī)填料密封的故障診斷。目前對(duì)于離心泵故障的研究主要集中在軸承、密封上，而葉輪的故障是離心泵常見(jiàn)故障，葉輪常見(jiàn)的故障包括汽蝕，磨蝕等，葉輪的汽蝕容易造成液體阻力的增大從而造成揚(yáng)程不足、可靠性差、壽命短等問(wèn)題[7-8]，磨蝕不僅使葉輪腐蝕磨損嚴(yán)重[9]而且使其高速運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)產(chǎn)生振動(dòng)、效率降低、機(jī)組安全帶來(lái)威脅。蔣剛等[10]對(duì)含沙水體的抽水泵葉輪產(chǎn)生磨損進(jìn)行分析，采用模糊支持向量機(jī)對(duì)葉輪磨蝕特性進(jìn)行預(yù)測(cè)。唐一科等[11]用狀態(tài)參數(shù)法對(duì)葉輪機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷，周云龍等[12]通過(guò)出口壓力脈動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理與分析對(duì)離心泵早期氣蝕故障進(jìn)行診斷，國(guó)外研究學(xué)者利用電阻應(yīng)變測(cè)量、聲發(fā)射多普勒檢測(cè)方法、激光多普勒檢測(cè)方法、振動(dòng)信號(hào)測(cè)量方法對(duì)葉輪機(jī)械葉片狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷[13-14]?，F(xiàn)在針對(duì)故障葉輪的診斷主要集中在是否發(fā)生故障，對(duì)于已經(jīng)發(fā)生故障葉輪的研究較少涉及。

本文主要研究葉輪在同種破壞方式下不同破壞程度對(duì)泵振動(dòng)的影響，根據(jù)相關(guān)文章表明大多數(shù)情況下葉片頭部是最重要的磨損部位[15-16]，由于磨損試驗(yàn)時(shí)間周期長(zhǎng)，根據(jù)相關(guān)文章按照其規(guī)律人為破壞2，4，6個(gè)進(jìn)口葉片葉輪進(jìn)行試驗(yàn)，在試驗(yàn)的基礎(chǔ)之上表征葉輪進(jìn)口在破壞下振動(dòng)對(duì)離心泵產(chǎn)生什么樣變化，以及通過(guò)不同破損程度葉片總結(jié)出相應(yīng)振動(dòng)信號(hào)特征，為實(shí)現(xiàn)通過(guò)分析泵振動(dòng)信號(hào)推測(cè)葉輪破壞程度情況提供參考。

1 試驗(yàn)裝置和數(shù)據(jù)采集

試驗(yàn)臺(tái)裝置如圖1所示，實(shí)驗(yàn)裝置是由罐體、進(jìn)出水管路、電動(dòng)閥門(mén)、真空泵、電機(jī)、電磁流量計(jì)、壓力傳感器等部分組成。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)(流量、進(jìn)口壓力、出口壓力、振動(dòng)加速度信號(hào)等)的采集，采用PCB壓電式振動(dòng)加速度傳感器進(jìn)行泵體振動(dòng)信息的采集，該傳感器測(cè)量范圍5～60 Hz,靈敏度為1.017 mV(m2/s2),采集頻率10 kHz。利用采集板卡USB6343傳輸?shù)接?jì)算機(jī)。試驗(yàn)數(shù)據(jù)的處理和試驗(yàn)系統(tǒng)的運(yùn)行都由計(jì)算機(jī)控制完成。

(a) 試驗(yàn)回路

(b) 試驗(yàn)臺(tái)

(c) 葉輪

為研究破損葉片離心泵的振動(dòng)規(guī)律，加工了Ns=88，IS-50-160-00標(biāo)準(zhǔn)離心泵，其基本設(shè)計(jì)參數(shù)如下：設(shè)計(jì)流量Q= 50 m3/h，設(shè)計(jì)揚(yáng)程H= 34 m，額定轉(zhuǎn)速N= 2 900 r/min，效率η= 72.8%，葉片數(shù)Z= 6。葉輪的基本參數(shù)為：葉輪進(jìn)口直徑Dj= 74 mm、葉輪外徑(出口直徑)D2= 174 mm、葉片出口寬度b2= 12。本文主要研究在人為破壞方式下?lián)p壞葉輪不同數(shù)量進(jìn)口葉片對(duì)其進(jìn)行故障分析，由于離心泵葉輪在工作狀態(tài)下大部分損壞是對(duì)稱(chēng)葉片的損壞，所以制作四個(gè)葉輪，分別破壞其中三個(gè)葉輪對(duì)稱(chēng)的進(jìn)口邊，保留一個(gè)完好，分別在試驗(yàn)臺(tái)中采集振動(dòng)信號(hào)。在試驗(yàn)過(guò)程中，通過(guò)調(diào)節(jié)出口端的閥門(mén)開(kāi)度，獲得不同流量下的振動(dòng)信號(hào)。分別對(duì)2、4、6個(gè)葉片破損情況下的離心泵進(jìn)行試驗(yàn)，并采集軸向、徑向、縱向和基座方向上的振動(dòng)加速度信號(hào)。信號(hào)的顯示和采集基于虛擬儀器技術(shù)中進(jìn)行，傳感器產(chǎn)生的信號(hào)由美國(guó)NI公司生產(chǎn)的動(dòng)態(tài)信號(hào)采集模板來(lái)采集，再通過(guò)模板硬件轉(zhuǎn)換輸入到虛擬儀器驅(qū)動(dòng)程序中，應(yīng)用Labview中的DAQ Assistant 功能實(shí)現(xiàn)振動(dòng)信號(hào)的顯示和采集。利用MATLAB進(jìn)行編程進(jìn)行時(shí)域和頻域分析，在如圖1(a)所示的試驗(yàn)臺(tái)進(jìn)行試驗(yàn)，圖1(b)整體試驗(yàn)，圖1(c)試驗(yàn)選用的葉輪。

2 試驗(yàn)結(jié)果與分析

2.1 4種葉輪外特性

根據(jù)泵揚(yáng)程及效率的定義，試驗(yàn)獲得了各流量下離心泵在正常葉輪、2進(jìn)口葉片破損葉輪、4進(jìn)口葉片破損葉輪、6進(jìn)口葉片破損葉輪揚(yáng)程和水力效率的數(shù)據(jù)，繪制成性能曲線(xiàn)如圖2所示。

(a) 揚(yáng)程示意圖

(b) 效率示意圖

2.2 試驗(yàn)不確定度的分析與計(jì)算

測(cè)量值與真值之差稱(chēng)為不確定度,不確定度分為兩類(lèi)：隨機(jī)不確定度和系統(tǒng)不確定度。

隨機(jī)不確定度的估算方法；將試驗(yàn)泵調(diào)到試驗(yàn)工況點(diǎn)，在試驗(yàn)系統(tǒng)穩(wěn)定后，連續(xù)對(duì)流量、揚(yáng)程、轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩重復(fù)采樣，試驗(yàn)采樣次數(shù)10 kHz;

(1) 確定讀數(shù)的平均值

(1)

(2) 計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)偏差

標(biāo)準(zhǔn)偏差值為測(cè)量值和算術(shù)平均值之差的均方根

(2)

式中：xi為各次測(cè)量值。

(3) 相對(duì)不確定度

隨機(jī)不確定度用相對(duì)不確定度ER表示

(3)

式中：tn-1為置信系數(shù)，一般采用95%置信概率的置信系數(shù)。

(4) 隨機(jī)不確定度的合成

在設(shè)計(jì)工況下，流量的隨機(jī)不確定度為

±0.023%

(4)

揚(yáng)程的隨機(jī)不確定度為

±0.006 3%

(5)

扭矩的隨機(jī)不確定度為

±0.004 4%

(6)

轉(zhuǎn)速的不確定度為

±0.003 4%

(7)

效率的隨機(jī)不確定度為

(8)

(5) 系統(tǒng)不確定度的合成

系統(tǒng)不確定度主要取決于測(cè)量?jī)x表的不確定度。

本試驗(yàn)所采用的渦輪流量計(jì)的系統(tǒng)不確定度

EQ,S=±0.2%

(9)

轉(zhuǎn)矩為儀器直接讀取量，取決于試驗(yàn)用的測(cè)試儀器

EQ,S=±0.1%

(10)

轉(zhuǎn)速的不確定度：試驗(yàn)時(shí)轉(zhuǎn)速的測(cè)量采用Labview板卡基準(zhǔn)時(shí)鐘精度為50 ppm(5×10-5),經(jīng)過(guò)計(jì)算由此方法引起誤差為1×10-7

±0.005%

(11)

揚(yáng)程的不確定度：揚(yáng)程的計(jì)算為進(jìn)出口壓力傳感器的精度0.25級(jí)

Ep,S1=Ep,S2=±0.025%

(12)

兩個(gè)壓力表測(cè)的揚(yáng)程的系統(tǒng)不確定度

(13)

效率的不確定度

±0.415 4%

(14)

(6) 綜合不確定度的合成

流量的綜合不確定為

0.2%

(15)

揚(yáng)程的綜合不確定為

(16)

轉(zhuǎn)速的不確定度為

(17)

效率的綜合不確定度

(18)

以上不確定度的計(jì)算可以看出，該試驗(yàn)數(shù)據(jù)的不確定度很小，各項(xiàng)參數(shù)的測(cè)量精度等級(jí)均優(yōu)于GB 3216(B級(jí))標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)一步說(shuō)明試驗(yàn)結(jié)果穩(wěn)定可靠。

2.3 試驗(yàn)數(shù)據(jù)時(shí)域分析

2.3.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)時(shí)域結(jié)果分析

時(shí)域處理主要是對(duì)振動(dòng)信號(hào)的波形處理，濾波是處理信號(hào)的主要方式。利用MATLAB先進(jìn)行數(shù)據(jù)線(xiàn)性平均，去除隨機(jī)信號(hào)的干擾，然后使用四種具有低通、高通、帶通和帶阻濾波功能的IIR數(shù)字濾波器。圖3在設(shè)計(jì)工況點(diǎn)處對(duì)軸向、徑向、基座和縱向的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行時(shí)域分析。發(fā)現(xiàn)在正常葉片、2破損進(jìn)口葉片、4破損進(jìn)口葉片和6破損進(jìn)口葉片的振動(dòng)信號(hào)有一定的變化關(guān)系。信號(hào)采樣頻率為10 kHz，為分析其規(guī)律，選取離心泵運(yùn)行穩(wěn)定后其中0.02 s時(shí)域圖進(jìn)行分析圖3表示軸向振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域特征。由于葉片破壞一定程度上可能會(huì)使該葉輪動(dòng)平衡更穩(wěn)定，出現(xiàn)更好的振動(dòng)周期比正常時(shí)葉輪運(yùn)作時(shí)還要高效的偶然情況。由于徑向、基座和縱向的變化趨勢(shì)小，主要分析在軸向方向上振動(dòng)特征。2進(jìn)口葉片破損導(dǎo)致振動(dòng)信號(hào)振幅出現(xiàn)極值，最大極值是正常葉片的約幾百倍，4進(jìn)口葉片破損的離心泵運(yùn)轉(zhuǎn)產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)幅值相對(duì)比較均勻。6進(jìn)口葉片破損葉輪軸向方向振動(dòng)高于正常葉片峰值高于約10倍。傳感器獲取的信號(hào)成分中含有大量的脈沖響應(yīng)，即時(shí)域信號(hào)中會(huì)有極值的存在。而且葉輪旋轉(zhuǎn)時(shí)由于不同葉片的破損會(huì)產(chǎn)生非對(duì)稱(chēng)的壓力場(chǎng)，也會(huì)造成轉(zhuǎn)子軸向力的不平衡和壓力脈動(dòng)使振動(dòng)增強(qiáng)。

(a) 正常葉片

(b) 2葉片破損

(c) 4葉片破損

(d) 6葉片破損

2.3.2 試驗(yàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

取振動(dòng)加速度信號(hào)的均方根TRMS來(lái)表征振動(dòng)信號(hào)的平均能量，則均方根的表達(dá)式

(19)

XK為振動(dòng)信號(hào)的測(cè)量值，K=1,2,3,…，N。

圖4表示不同破壞葉片和正常葉片在全工況范圍的振動(dòng)能量曲線(xiàn)圖。該圖中縱坐標(biāo)表示振動(dòng)加速度的均方根，橫坐標(biāo)表示每個(gè)試驗(yàn)所做的全流量。

該四幅圖整體趨勢(shì)都是隨著流量的增加振動(dòng)能量呈先減少后增加的變化趨勢(shì)。從圖4可知，軸向方向振動(dòng)強(qiáng)度最為劇烈，基座、徑向、縱向依次減弱，縱向振動(dòng)強(qiáng)度最弱。軸向變化大受流動(dòng)水沖擊的影響較大，由于破損葉片不平衡導(dǎo)致軸偏心、傳動(dòng)軸與滑動(dòng)軸承和口環(huán)之間摩擦使振動(dòng)強(qiáng)度增加。進(jìn)口葉片破損導(dǎo)致進(jìn)口流動(dòng)狀態(tài)發(fā)生變化，使其壓力分布不均勻，葉輪的各個(gè)進(jìn)口壓力不一樣產(chǎn)生更強(qiáng)烈的振動(dòng)。

(a) 徑向RMS

(b) 基座RMS

(c) 軸向RMS

(d) 縱向RMS

2.4 試驗(yàn)數(shù)據(jù)頻譜分析

采用功率譜對(duì)振動(dòng)信號(hào)的分析可以確定泵的最佳工作參數(shù)并發(fā)現(xiàn)泵內(nèi)存在的故障及部位[17]，功率譜是在整個(gè)時(shí)間過(guò)程中單位時(shí)間、單位頻率間隔中的能流的平均值。先利用MATLAB對(duì)濾波后的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行自相關(guān)函數(shù)估計(jì)，然后再通過(guò)快速傅里葉變換最后利用功率譜函數(shù)求得振動(dòng)信號(hào)的功率譜。離心泵主要存在軸頻、葉頻及其諧頻的振動(dòng)。振動(dòng)功率譜圖，如圖5所示。破壞葉片對(duì)葉輪振動(dòng)頻譜分析影響較大，正常葉片，對(duì)稱(chēng)的2，4，6破損進(jìn)口葉片各個(gè)方向的功率譜幅值之間的數(shù)量級(jí)有差別，故把差別較大的單獨(dú)做出來(lái)進(jìn)行分析。

由試驗(yàn)結(jié)果分析可知，軸向和縱向方向功率譜變化規(guī)律性差別，在300～500 Hz頻帶內(nèi)對(duì)稱(chēng)2葉片破損振動(dòng)信號(hào)的能量最大，依次是對(duì)稱(chēng)4葉片破損、對(duì)稱(chēng)6葉片破損、正常葉片。損壞2個(gè)進(jìn)口葉片是振動(dòng)能量最大，主要由于葉片的破損導(dǎo)致離心泵轉(zhuǎn)子不對(duì)中和軸系不對(duì)中產(chǎn)生特征頻率，使振動(dòng)能量增加，角度不對(duì)中時(shí)還伴隨回轉(zhuǎn)頻率的軸向振動(dòng)，出現(xiàn)大量的高倍頻。基座和徑向方向?qū)ΨQ(chēng)的2，4，6破損進(jìn)口葉片比正常葉片振動(dòng)劇烈，由于動(dòng)平衡破壞導(dǎo)致這個(gè)系統(tǒng)振動(dòng)加大，而且由于基座的剛性不好則干擾性差。在1 000～5 000 Hz泵的功率譜正常情況下處于穩(wěn)定狀態(tài)，而對(duì)稱(chēng)的2，4，6破損進(jìn)口葉片導(dǎo)致轉(zhuǎn)子失衡致使整個(gè)機(jī)組出現(xiàn)振動(dòng)能量的增加。

3 結(jié) 論

本文以離心泵為研究對(duì)象，采用Labview和MATLAB對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了采集和處理，對(duì)試驗(yàn)中采集的振動(dòng)加速度信號(hào)進(jìn)行時(shí)域和頻譜分析。研究了離心泵在正常葉片、對(duì)稱(chēng)破損2，4，6進(jìn)口葉片葉輪離心泵在試驗(yàn)中振動(dòng)的影響因素和發(fā)生機(jī)理等，得出以下結(jié)論：

(1) 根據(jù)外特性曲線(xiàn)分析出葉輪進(jìn)口邊破壞對(duì)離心泵揚(yáng)程變化有較大影響，2個(gè)葉片破損對(duì)揚(yáng)程影響最大，葉輪進(jìn)口邊破壞對(duì)離心泵的效率影響較小。

(2) 時(shí)域分析可直觀表現(xiàn)出軸向振動(dòng)最為強(qiáng)烈，流體進(jìn)口壓力不平衡使振動(dòng)信號(hào)產(chǎn)生高幅值特征。頻譜分析中得到頻率在300～500 Hz之間對(duì)稱(chēng)2葉片破損,4葉片破損,6葉片破損和正常葉片功率譜依次增加。

(a) 軸向振動(dòng)功率譜圖

(b) 基座方向功率譜

(c) 縱向方向功率譜

(d) 徑向方向功率譜

圖5 振動(dòng)功率譜圖

Fig.5 Vibration power spectrum

(3) 在小流量時(shí)，軸頻、葉頻以及倍軸頻、倍葉頻是頻譜的主要頻率，隨著流量的增加，在1 000～5 000 Hz頻段內(nèi)的破損進(jìn)口葉片離心泵振動(dòng)信號(hào)能量明顯增加，轉(zhuǎn)子失衡誘發(fā)了寬頻的振動(dòng)。