葉 霖，王興旺，魏立新，劉丙一，初勇強(qiáng)

(1.東北石油大學(xué),黑龍江 大慶 163318；2.中國石化石油勘探開發(fā)研究院,北京 100083；3.國家管網(wǎng)集團(tuán)北方管道有限責(zé)任公司秦皇島輸油氣分公司,河北 秦皇島 066001)

離心泵是油庫外輸必不可少的裝置，作為油庫外輸能量來源，其安全運(yùn)轉(zhuǎn)是油庫外輸?shù)幕A(chǔ)，一旦發(fā)生故障則會(huì)影響生產(chǎn)效率，甚至導(dǎo)致安全事故的發(fā)生。傳統(tǒng)維修決策準(zhǔn)確性不高，會(huì)造成維修不均衡、增加維修成本等問題。因此采用RCM法對設(shè)備部件進(jìn)行FMECA分析，并根據(jù)設(shè)備的可靠性曲線預(yù)測設(shè)備的運(yùn)行狀況，改進(jìn)維修方式。諸多學(xué)者開展了RCM理論與應(yīng)用技術(shù)研究工作。John Moubray詳細(xì)闡述了RCM的指導(dǎo)思想和基本流程。國內(nèi)方面，1986年朱曉陽、付立愉【1】等人提出用3種方法估算三參數(shù)威布爾分布中的參數(shù),并從統(tǒng)計(jì)物理角度提煉出5個(gè)指標(biāo)來比較三參數(shù)計(jì)算方法的優(yōu)劣，為疲勞壽命數(shù)據(jù)處理提供了可行方法；裴峻峰、鄭慶元【2】等人在離心式壓縮機(jī)維修周期及可靠性研究中確定離心式壓縮機(jī)維修數(shù)據(jù)對三參數(shù)威布爾分布擬合效果良好，并得出平均維修時(shí)間和在一定可靠度下的維修周期；高金吉等人【3】在RCM智能維修決策模型中將以可靠性為中心的維修與狀態(tài)維修相結(jié)合,建立了RCM智能維修決策模型,并確定預(yù)防性維修需求，指導(dǎo)設(shè)備維修決策。

本文針對某油庫外輸泵，運(yùn)用FMECA分析開展了離心泵各部件風(fēng)險(xiǎn)等級研究，根據(jù)K-S檢驗(yàn)結(jié)果，確定使用三參數(shù)威布爾函數(shù)，得到設(shè)備可靠度隨時(shí)間變化曲線，為油庫動(dòng)設(shè)備安全管理提出可參照的方法。該方法可降低維修維護(hù)成本，提高外輸離心泵機(jī)組的安全運(yùn)行水平。

1 輸油泵FMECA分析

1.1 故障模式影響及危害性分析原理

FMECA即故障模式、影響及危害性分析，是通過分析產(chǎn)品所有可能的故障模式及其可能產(chǎn)生的影響、并按嚴(yán)重程度及發(fā)生概率予以分類的一種歸納分析方法【4】，是RCM中使用的主要工具。

1.1.1 故障模式及原因分析

根據(jù)部件功能描述，確定該泵機(jī)組所有可能的功能故障模式，并根據(jù)該油庫泵機(jī)組的硬件組成，列舉最低層次上可能發(fā)生的硬件故障模式。通過設(shè)備變化找出每個(gè)故障模式產(chǎn)生的直接原因，以及外部因素構(gòu)成的間接原因，如部件使用方式等人為操作環(huán)境【5】。對部件進(jìn)行故障原因分析，可幫助制定針對性的改進(jìn)措施，從而減少故障發(fā)生的可能性【4】。

1.1.2 故障模式危害性分析

故障模式危害性分析是指故障造成的結(jié)果，包括：影響安全與環(huán)境的方式、影響生產(chǎn)和運(yùn)行的方式、故障引起的物理損壞、要修復(fù)故障必須采取的措施(維修后果、故障后果、環(huán)境后果)【6】。對每一種故障模式，一般用風(fēng)險(xiǎn)來描述其危害性。風(fēng)險(xiǎn)的兩個(gè)重要影響因素為故障頻率等級和故障所造成的后果。

該泵機(jī)組風(fēng)險(xiǎn)等級矩陣見表1，其中L為低風(fēng)險(xiǎn)，M為中風(fēng)險(xiǎn)，H為高風(fēng)險(xiǎn)。

表1 風(fēng)險(xiǎn)等級矩陣

其中維修成本后果打分標(biāo)準(zhǔn)見表2。

表2 維修成本后果打分

1.2 某油庫外輸泵FMECA分析結(jié)果

根據(jù)某油庫15年來的生產(chǎn)資料，采用部件法，以離心泵的每個(gè)部件為研究對象，依據(jù)離心泵的設(shè)計(jì)圖及其它工程設(shè)計(jì)資料，對離心泵的故障模式、故障原因、影響及危害性進(jìn)行分析【7】。其FMECA分析結(jié)果見表3，故障模式風(fēng)險(xiǎn)分布統(tǒng)計(jì)見表4。

表3 FMECA分析結(jié)果

(續(xù)表3)

表4 故障模式風(fēng)險(xiǎn)分布統(tǒng)計(jì)

由表3可知，泵本體的機(jī)械密封是系統(tǒng)中風(fēng)險(xiǎn)較高的。通過部件失效頻率確定，泵本體的機(jī)械密封、排氣排污管線、機(jī)封沖洗管線維修次數(shù)較多。雖然機(jī)械密封損壞導(dǎo)致泄漏的后果一般，但是發(fā)生頻率較高，也應(yīng)給予相應(yīng)的重視。由于該外輸離心泵機(jī)組運(yùn)行較穩(wěn)定，故風(fēng)險(xiǎn)主導(dǎo)后果為維修成本。通過失效機(jī)理的分布情況可知，磨損、震動(dòng)、泄漏的方式最易造成零件失效，因此應(yīng)把部件的潤滑和裝配穩(wěn)定當(dāng)作維護(hù)重點(diǎn)。采用FMECA法評估設(shè)備各部件的風(fēng)險(xiǎn)大小，并按照中高風(fēng)險(xiǎn)決策邏輯【8】，推薦泵本體采用狀態(tài)維修，發(fā)電機(jī)采用預(yù)防性維修。

針對泵本體機(jī)械密封損壞問題，可以考慮采取狀態(tài)監(jiān)測的方式，通過收集運(yùn)行信息，對離心泵故障進(jìn)行診斷，并結(jié)合離心泵可靠度曲線分析進(jìn)行預(yù)測，提供進(jìn)一步的優(yōu)化維修辦法。

2 離心泵可靠性分析

2.1 離心泵壽命分布模型確定及K-S檢驗(yàn)結(jié)果

2.1.1 三參數(shù)威布爾模型

三參數(shù)威布爾函數(shù)最初用于解釋疲勞數(shù)據(jù)，后被廣泛用于估算機(jī)械設(shè)備的漸變失效特性。大量實(shí)踐表明，因設(shè)備中某一零件失效引起的設(shè)備故障的設(shè)備壽命服從三參數(shù)威布爾分布。

設(shè)隨機(jī)變量t的密度函數(shù)為：

(1)

式中：t——離心泵運(yùn)行時(shí)間，h；

β——形狀參數(shù)；

α——尺度參數(shù)；

γ——位置參數(shù)。

當(dāng)隨機(jī)變量t符合式(1)時(shí)，就稱該隨機(jī)變量t符合三參數(shù)威布爾分布。

威布爾分布函數(shù)為：

(2)

2.1.2 壽命分布模型K-S檢驗(yàn)

由于對設(shè)備的可靠性分析建立在合理的壽命分布假設(shè)模型上，因此有必要對假設(shè)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，確定其壽命分布模型。常用的檢驗(yàn)方式有圖估檢驗(yàn)、χ2檢驗(yàn)、K-S檢驗(yàn)等。由于K-S檢驗(yàn)精度高、使用范圍較廣，因此本文采用K-S檢驗(yàn)法對離心泵的壽命分布模型進(jìn)行檢驗(yàn)。

K-S檢驗(yàn)是比較子樣本分布fn(x)與理論分布g(x)的檢驗(yàn)方法，通過計(jì)算待檢驗(yàn)信號的經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)和參考信號的經(jīng)驗(yàn)之間的最大垂直距離，檢驗(yàn)分布函數(shù)相似性的。檢驗(yàn)原假設(shè)H0即兩個(gè)數(shù)據(jù)分布一致或者數(shù)據(jù)符合理論分布。

設(shè)備正常運(yùn)行時(shí)間X的分布函數(shù)為g(x)，X的觀察值為X1、X2……Xn，據(jù)此做了樣本分布函數(shù)fn(x)：

(3)

式中：n——樣本數(shù)。

K-S距離為：

Dn=max|fn(x)-g(x)|

(4)

將該油庫外輸離心泵運(yùn)行15年來離心泵運(yùn)行維護(hù)信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。以離心泵每次故障修理完成后為開始，至下次設(shè)備停機(jī)維修時(shí)為止，記錄該段設(shè)備正常運(yùn)行時(shí)長，得到54個(gè)時(shí)長隨機(jī)變量。

使用隨機(jī)變量進(jìn)行K-S檢驗(yàn)，將三參數(shù)威布爾分布與正態(tài)分布、指數(shù)分布兩種傳統(tǒng)分布模型進(jìn)行了對比，確定了外輸離心泵壽命分布模型。

設(shè)備正常運(yùn)行時(shí)間X的分布函數(shù)為g(x)，將樣本數(shù)n=54代入式(3)，得到經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)fn(x)，進(jìn)而獲得不同分布的實(shí)際觀測值D。

若實(shí)際觀測值D>D(n,α)則拒絕H0，否則接受H0。在樣本量較小時(shí)，K-S檢驗(yàn)作為非參數(shù)檢驗(yàn)可用來分析兩組數(shù)據(jù)之間是否不同。使用K-S檢驗(yàn)驗(yàn)證數(shù)據(jù)在置信水平為0.05的前提下服從正態(tài)分布、指數(shù)分布及威布爾分布原假設(shè)成立概率。分布類型的K-S檢驗(yàn)結(jié)果見表5。

表5 分布類型的K-S檢驗(yàn)結(jié)果

從表5中的擬合結(jié)果來看，拒絕原假設(shè)H0即X服從正態(tài)分布或指數(shù)分布，接受結(jié)果即變量X服從三參數(shù)威布爾分布?？紤]到機(jī)械工程領(lǐng)域的廣泛適用性，以及在損耗特征漸變性失效下的適用性后，最終確定可以采用三參數(shù)威布爾分布來進(jìn)行離心泵的可靠性研究【9】。

2.2 威布爾模型參數(shù)確定及運(yùn)行可靠性分析

RCM分析過程中，需要合理地確定預(yù)防性檢修周期。使用三參數(shù)威布爾函數(shù)確定該油庫離心泵的樣本數(shù)據(jù)分布，用Matlab程序計(jì)算三參數(shù)威布爾分布的特征值，求得位置參數(shù)估計(jì)值后，利用極大似然估計(jì)和最小二乘估計(jì)可求得形狀參數(shù)β和尺度參數(shù)α的估計(jì)值【10】。其中形狀參數(shù)β=1.370 5，尺度參數(shù)α=3 329.748 5，位置參數(shù)γ=43。將上述參數(shù)代入式(1)和式(2)，求得離心泵運(yùn)行時(shí)間的概率密度f(t)為：

(5)

離心泵的故障概率累計(jì)函數(shù)為：

(6)

運(yùn)行時(shí)間概率密度f(t)隨時(shí)間的變化情況如圖1所示。

圖1 離心泵運(yùn)行時(shí)間概率密度隨時(shí)間變化

從圖1中可知，概率密度面積的極大值位于該泵機(jī)組運(yùn)行1 325 h時(shí)，為該泵發(fā)生故障的時(shí)長眾數(shù)，是該泵發(fā)生故障概率最大的時(shí)刻。

設(shè)備平均失效時(shí)間=平均無故障時(shí)間+平均修復(fù)時(shí)長，由于設(shè)備修復(fù)時(shí)長基本固定，因此需要確定離心泵的平均無故障時(shí)間。平均無故障時(shí)間式(7)計(jì)算：

(7)

式中：tMTBF——平均無故障時(shí)間，h;

?！ゑR函數(shù)。

由式(7)可求得離心泵的平均無故障時(shí)間tMTBF為3 046.719 h。通過比較運(yùn)行時(shí)間概率密度和平均無故障時(shí)間發(fā)現(xiàn)，離心泵維修集中在1 325 h處，較平均無故障時(shí)間更短，但對于風(fēng)險(xiǎn)為“低”的部件來說，“定期更換、對中、監(jiān)測”等傳統(tǒng)維修項(xiàng)目都有可能對無故障運(yùn)行時(shí)長造成影響；對“找正同軸度”而言，與其相關(guān)的軸、軸承、聯(lián)軸器的故障發(fā)生率較小、后果影響小，但也可導(dǎo)致無故障運(yùn)行時(shí)長延長。根據(jù)油庫實(shí)際情況判斷，該油庫外輸泵原計(jì)劃分別在2 000 h和8 000 h進(jìn)行維修，可能造成維修過剩，影響工作效率。

已知故障概率密度函數(shù)f(t)和經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)F(t)，根據(jù)故障函數(shù)與其關(guān)系：

(8)

運(yùn)行可靠度函數(shù)

R(t)=1-F(t)

(9)

故障率函數(shù)

λ(t)=f(t)/R(t)

(10)

該離心泵運(yùn)行可靠度函數(shù)：

(0

(11)

該離心泵故障率函數(shù)λ(t)：

(12)

將形狀、尺度、位置參數(shù)代入式(11)，得到故障率隨時(shí)間變化曲線；將上述參數(shù)代入式(12)得到可靠性變化曲線，確定預(yù)防性檢查周期。離心泵故障率隨時(shí)間變化曲線見圖2。

圖2 離心泵故障率隨時(shí)間變化曲線

可靠度R(t)隨運(yùn)行時(shí)間變化趨勢見圖3。

圖3 離心泵可靠度曲線

油庫外輸離心泵檢查周期函數(shù)為：

(13)

式中：T——預(yù)防性檢查周期，h。

結(jié)合所求得的威布爾函數(shù)可分別對不同可靠度下的建議檢查周期求解，結(jié)果見表6。

表6 離心泵不同可靠度下檢查周期

由表6可知，可靠度要求越高，則設(shè)備的預(yù)防性檢查周期越短；根據(jù)運(yùn)行所需可靠度可選擇預(yù)防性周期，在可靠度為0.9的情況下，離心泵的預(yù)防性檢查周期為687.61 h，在可靠度為0.75時(shí)，檢查周期為1 384.53 h。根據(jù)現(xiàn)場情況建議在可靠度為0.85的情況下進(jìn)行預(yù)防性檢查，周期為927.38 h，約為34 d。

油庫應(yīng)做好維修和運(yùn)行記錄，若能對反映狀態(tài)特征的函數(shù)進(jìn)行跟蹤采集，后續(xù)可考慮完善編程、搭建智能設(shè)備管理平臺，將設(shè)備數(shù)據(jù)錄入后可隨設(shè)備使用狀況調(diào)整可靠度曲線，智能修正壽命分布函數(shù)的參數(shù)，完成動(dòng)態(tài)監(jiān)管和維修，實(shí)現(xiàn)設(shè)備智慧化管理。

3 結(jié)論

采用RCM及FMECA法為油庫的外輸離心泵制定合理的維護(hù)方案，可以減少事故發(fā)生的概率，節(jié)約成本，提高效率。

1) 通過的FMECA分析結(jié)果可看出泵本體的機(jī)械密封屬于高風(fēng)險(xiǎn)部件，應(yīng)給予相應(yīng)重視，并針對設(shè)備進(jìn)行有效的密封、潤滑工作。

2) 離心泵的運(yùn)行時(shí)間數(shù)據(jù)符合威布爾分布，擬合效果較好，可接受度為83.24%；利用K-S檢驗(yàn)法對假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)，估算出參數(shù)值，可對離心泵的相關(guān)可靠性指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測。

3) 該離心泵的平均無故障時(shí)長為3 046 h，正常運(yùn)行周期眾數(shù)為1 325 h，在可靠度為0.85 的條件下進(jìn)行預(yù)防性檢查，離心泵的預(yù)防性檢查周期為927.38 h。