王磊，趙志超，蔡強，岳三琪

（中石化重慶天然氣管道有限公司，重慶 408000）

離心壓縮機組作為主要的動力及能源設(shè)備，在石油化工、航空、航天和電力等部門的實際生產(chǎn)中廣泛應(yīng)用。離心式壓縮機中氣體沿著垂直于壓縮機軸的徑向進行運動，氣體壓力的提高是由于氣體流經(jīng)葉輪時，葉輪旋轉(zhuǎn)，使氣體受到離心力的作用而產(chǎn)生壓力，同時氣體獲得速度，而氣體流過葉輪、擴壓器等擴張通道時，氣體的流動速度又逐漸減慢而使氣體壓力得到提高。

在石化行業(yè)中，大型離心壓縮機組作為關(guān)鍵機械設(shè)備之一，它的故障維修費用以及由于故障引起整個產(chǎn)業(yè)鏈停工造成的損失，在生產(chǎn)成本中所占比例日益增大。但由于目前工程應(yīng)用中缺乏有效可靠的智能聯(lián)鎖保護系統(tǒng)，造成故障萌發(fā)時無法及時識別和停機，極有可能引起較大的設(shè)備事故，甚至導(dǎo)致整個生產(chǎn)過程癱瘓，嚴(yán)重影響生產(chǎn)效率，帶來巨大的經(jīng)濟損失。因此，為避免損失，國內(nèi)外針對離心壓縮機已配備聯(lián)鎖保護系統(tǒng)。透平的機械聯(lián)鎖保護主要是通過在軸承上預(yù)埋渦流探頭來監(jiān)測振動、位移、溫度和轉(zhuǎn)速等參數(shù)，通過機組監(jiān)視系統(tǒng)（MMS）實現(xiàn)超限停車保護。目前離心壓縮機組普遍使用的振動聯(lián)鎖保護系統(tǒng)（如GE Bently 3500系統(tǒng)等）一直采用以通頻幅值進行聯(lián)鎖停車保護方式，由PLC系統(tǒng)實現(xiàn)控制邏輯，由于該聯(lián)鎖方式對故障種類及其風(fēng)險度沒有針對性，同時又經(jīng)常出現(xiàn)虛假信號導(dǎo)致聯(lián)鎖停機，造成不必要的過保護問題。為確保連續(xù)生產(chǎn)避免造成較大的生產(chǎn)損失，在實際操作中經(jīng)常人為摘除振動聯(lián)鎖保護或放大報警幅度，由此會帶來巨大安全隱患。

本文針對上述問題，在離心壓縮機智能聯(lián)鎖保護故障檢測與保護動作執(zhí)行方面開展研究，提出了一種基于高斯混合模型的異常檢測方法，取代傳統(tǒng)的單一報警限過限報警方式；提出了一種無量綱參數(shù)模型，可計算機組不同故障破壞力，并根據(jù)故障診斷與故障破壞力情況進行保護動作。

1 智能聯(lián)鎖保護技術(shù)理論研究

1.1 智能聯(lián)鎖保護中的異常檢測方法

為解決目前大型離心壓縮機組普遍配備的聯(lián)鎖保護系統(tǒng)存在的若干問題，近年來有關(guān)學(xué)者提出了基于智能聯(lián)鎖保護的基礎(chǔ)框架。

本文在已有智能聯(lián)鎖保護的基礎(chǔ)框架上，針對石化機械異常檢測誤報漏報率高的問題，提出了一種基于高斯混合模型的異常檢測方法。其具體步驟如下：（1）分別采集機械正常工況運行數(shù)據(jù)和實時工況運行數(shù)據(jù)。（2）提取數(shù)據(jù)特征集，構(gòu)造特征相空間。（3）設(shè)定混合模型初始參數(shù)值。（4）用正常數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到基于混合模型的統(tǒng)計分布模型，模型數(shù)自學(xué)習(xí)結(jié)果為T。（5）計算正常工況數(shù)據(jù)特征相空間模型間的距離，自學(xué)習(xí)報警門限。（6）將模型數(shù)設(shè)定為T，訓(xùn)練實時數(shù)據(jù)統(tǒng)計分布模型。（7）計算正常工況和實時工況運行數(shù)據(jù)特征相空間模型間的距離。（8）判斷距離是否超過設(shè)定的報警門限，超過報警門限則報警，反之繼續(xù)采集數(shù)據(jù)。

1.2 基于無量綱參數(shù)的故障破壞力計算

在離心壓縮機組發(fā)生故障時，智能聯(lián)鎖保護系統(tǒng)是否執(zhí)行聯(lián)鎖停機取決于該故障的影響，通過對不同故障影響的判斷決定后續(xù)保護操作。

當(dāng)前，對不同故障影響的界定主要依賴于人工經(jīng)驗，在智能聯(lián)鎖保護系統(tǒng)中需要進行量化。本文提出了一種采用了無量綱參數(shù)模型的故障破壞力計算方法，其中智能聯(lián)鎖保護的無量綱指數(shù)計算通用數(shù)學(xué)模型：

式（1）中：H( i )為第i種智能保護無量綱指數(shù)；V( i )為第i種故障劣化程度無量綱指數(shù)；D( i )為第i種故障風(fēng)險度指數(shù)；為計算故障特征所用監(jiān)測量的參數(shù)比。

機組當(dāng)前故障劣化程度無量綱指數(shù)通用數(shù)學(xué)模型如式（2）所示：

式（2）中：V( i )為第i種故障劣化程度無量綱指數(shù)；f( i , j )為第i種故障第j種故障特征值當(dāng)前值；f( i , j )為第i種故障第j種故障特征值正常值，取自機組無故障平穩(wěn)運行狀態(tài)數(shù)據(jù)；N( i , j )為第i種故障第j種故障特征值報警值；k( i , j )第i種故障第j種故障特征值的敏感性系數(shù)。

對于“故障風(fēng)險指數(shù)”，可以采用層次分析法進行計算，參考以可靠性為中心的維修（RCM）技術(shù)，以每種故障安全影響、環(huán)境影響、生產(chǎn)影響與維修成本為決策指標(biāo)，一種典型的離心壓縮機組相關(guān)模型與計算結(jié)果如表1所示。

表1 部分典型故障破壞力計算結(jié)果

2 實驗測試驗證

將本文提出的方法融入到智能聯(lián)鎖保護系統(tǒng)樣機中，如圖1所示。

圖1 智能聯(lián)鎖保護系統(tǒng)樣機

在安裝有智能聯(lián)鎖保護系統(tǒng)樣機的離心壓縮機實驗臺上，開展故障模擬實驗，以驗證系統(tǒng)原理的可靠性。實驗包括：碰摩故障和不平衡故障。并將智能聯(lián)鎖保護方法和傳統(tǒng)振動保護系統(tǒng)進行對比。

（1）滑動軸承碰摩實驗驗證（圖2、表2）

表2 滑動軸承碰摩實驗傳統(tǒng)振動保護系統(tǒng)和智能聯(lián)鎖方法測試對比

（2）不平衡故障實驗（圖3、表3）

圖2 滑動軸承碰摩故障實驗結(jié)果

圖3 不平衡故障實驗結(jié)果

表3 不平衡實驗傳統(tǒng)振動保護系統(tǒng)和智能聯(lián)鎖樣機對比

通過實驗對比驗證可得出：智能聯(lián)鎖保護樣機能夠智能識別壓縮機發(fā)生的故障，根據(jù)故障的劣化程度進行聯(lián)鎖停車，有效避免了單一報警值聯(lián)鎖停車在實際生產(chǎn)中發(fā)現(xiàn)的問題。

3 結(jié)語

本文針對離心壓縮機現(xiàn)有聯(lián)鎖保護系統(tǒng)在故障檢測與保護邏輯方面存在的不足，提出了一種基于高斯混合模型的異常檢測方法和一種基于無量綱參數(shù)模型的故障破壞力計算方法。相關(guān)研究成果融入到智能聯(lián)鎖保護樣機中，經(jīng)過在實驗臺上的故障模擬實驗檢驗，與傳統(tǒng)的振動保護系統(tǒng)相比獲得了較好的保護結(jié)果。

現(xiàn)有研究內(nèi)容和成果為下一步智能聯(lián)鎖保護系統(tǒng)的實際工程應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。