王奎生

（中國石化青島石油化工有限責(zé)任公司，山東青島 266043）

0 前言

某石化公司生產(chǎn)的產(chǎn)品包括石腦油、船用燃料油、溶劑油、92#和95#車用汽油等近20種石油制品和化工產(chǎn)品；擁有生產(chǎn)設(shè)施裝置共計21套，裝置中轉(zhuǎn)動設(shè)備779臺，包括輻射進料泵、常底油泵、減底油泵等高溫、高危、關(guān)鍵機泵80多臺。由于班組操作人員數(shù)量逐年減少，而且裝置運行要求達到“四年一修”甚至“五年一修”的標準，完全靠人工手動檢測數(shù)據(jù)很難滿足巡檢頻次和質(zhì)量的要求。為了解決這一問題，公司于2012年上線運行了機泵狀態(tài)監(jiān)測與分析預(yù)警系統(tǒng)，不僅省卻了人工巡回檢測，而且設(shè)備狀態(tài)的檢測頻次與質(zhì)量也大大提高，從而保障了生產(chǎn)裝置的安、穩(wěn)、長、滿、優(yōu)運行。

隨著系統(tǒng)的深入應(yīng)用，系統(tǒng)原有的單一閾值報警算法缺陷日漸顯現(xiàn)。為彌補閾值報警算法的不足，針對設(shè)備失效的漸進性與過程性，趨勢報警是最好的彌補措施。雖然在狀態(tài)監(jiān)測領(lǐng)域多采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能診斷和預(yù)示方法，該方法具有逼近復(fù)雜非線性系統(tǒng)的能力和分類能力，但需要大量的典型故障數(shù)據(jù)樣本和先驗知識作為基礎(chǔ)，知識庫積累難度大、時間長，無法快速投入應(yīng)用。然而以傳感器所采集的海量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，使用統(tǒng)計學(xué)的方法探索、研究趨勢報警識別算法，則是一個難度小、易于執(zhí)行的方案。

1 系統(tǒng)簡介與問題剖析

1.1 監(jiān)測系統(tǒng)工作原理

機泵狀態(tài)監(jiān)測與分析預(yù)警系統(tǒng)是基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，通過振動與溫度二合一的無線傳感器對設(shè)備狀態(tài)進行自動監(jiān)測、自動傳輸存儲的監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)。

系統(tǒng)由下而上分為3個部分，分別為無線傳感器、無線通訊站和智能監(jiān)測分析軟件系統(tǒng)。無線傳感器安裝到設(shè)備的軸承座上，負責(zé)采集軸承的振動與溫度數(shù)據(jù)，采集周期靈活可調(diào)，最短可設(shè)置為5 min，是人工巡檢頻次的幾十倍。數(shù)據(jù)采集后，傳感器會通過2.4 GHz頻段的Zigbee協(xié)議將數(shù)據(jù)傳輸給附近的無線通訊站，無線通訊站相當于整個無線系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)站，負責(zé)傳感器與機泵監(jiān)測軟件系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)交互，1臺通訊站最多可與45支傳感器進行通訊。機泵監(jiān)測軟件系統(tǒng)是使用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的大數(shù)據(jù)平臺，相當于整個系統(tǒng)的大腦，不僅可以對設(shè)備異常狀態(tài)發(fā)出報警提示，也可以對設(shè)備故障進行模型匹配與智能診斷。

1.2 報警算法與缺陷

監(jiān)測系統(tǒng)上線之初，所采用的報警算法為閾值報警，也稱為超限報警，即為關(guān)鍵指標數(shù)據(jù)設(shè)定低級報警閾值與高級報警閾值。當數(shù)據(jù)超過設(shè)定閾值，系統(tǒng)便會觸發(fā)相應(yīng)級別報警，這是一個歷史悠久且原理非常簡單的算法。但此算法在針對機泵監(jiān)測的實踐過程中，卻顯得異常繁瑣復(fù)雜。因為報警閾值雖然只有低報與高報兩個級別，但對應(yīng)的基數(shù)卻非常龐大，具體計算公式為：Ne×Np×Ni×2。此公司納入監(jiān)測的設(shè)備有81臺，平均每臺設(shè)備5支傳感器，每支傳感器采集速度、低頻加速度、高頻加速度與溫度4個指標，需設(shè)置報警閾值即為：81×5×4×2=3 240個。此數(shù)量級的報警閾值設(shè)置，可謂龐大。且隨著設(shè)備運行狀態(tài)發(fā)生變化，報警閾值還需不斷調(diào)優(yōu)，從而保證報警的準確性。

以上只是閾值報警的初始設(shè)置與動態(tài)調(diào)整過程，而最為關(guān)鍵的部分，是報警閾值的確定，如圖1所示。閾值設(shè)置太低，會產(chǎn)生過早、不必要的報警；閾值設(shè)置太高，則可能報警過晚，甚至漏報。

圖1 報警閾值不合理示意

所以，閾值報警算法雖然簡單，但卻存在判斷不夠全面，易誤報和漏報等缺點。尤其在化工企業(yè)，生產(chǎn)稍有波動，設(shè)備的振動幅值都會受到影響，這種缺陷也會被進一步放大。因此，僅依賴單純的閾值報警，對于狀態(tài)監(jiān)測是遠遠不夠的。

1.3 趨勢報警概述

設(shè)備失效，無論其發(fā)生的慢與快，從正常到出現(xiàn)故障再到失效損壞，其狀態(tài)參數(shù)都有一個變化的過程。趨勢分析是在設(shè)備狀態(tài)參數(shù)監(jiān)測的基礎(chǔ)上，對設(shè)備故障的傳播、發(fā)展趨勢作出預(yù)測。早發(fā)現(xiàn)早處理，便可以將損失降到最低；如果延誤時機，將會造成嚴重的經(jīng)濟損失，甚至引起人身事故。而趨勢可以反映設(shè)備運行狀態(tài)的發(fā)展速度與趨向，為故障的早期判斷提供依據(jù)。利用趨勢報警，在早期發(fā)現(xiàn)設(shè)備異動，提醒運行維護人員對設(shè)備進行檢查維護，及時消除隱患，可以使設(shè)備處于長周期的安全穩(wěn)定狀態(tài)，也可將設(shè)備管理模式由出了問題再檢修過渡到出現(xiàn)問題之前進行保養(yǎng)修復(fù)，消除即將可能出現(xiàn)的問題。這樣不僅可以大大降低設(shè)備頻繁停機維修造成的高成本負擔(dān)，同時還可以消除微小事故隱患累積而成的嚴重故障甚至事故。

趨勢預(yù)警可以從揭示設(shè)備運行狀態(tài)劣化發(fā)展趨勢規(guī)律與特征入手，在發(fā)現(xiàn)一定時間內(nèi)設(shè)備運行狀態(tài)達到不可接受的劣化程度時，發(fā)出預(yù)警信息，從而進行有針對性的處理。其主要任務(wù)是提取能反映設(shè)備故障發(fā)展趨勢的特征量，分析并預(yù)測故障特征量的趨勢，預(yù)報設(shè)備運行狀態(tài)，并根據(jù)惡化程度進行早期故障預(yù)警，制定可行的安全保障措施及設(shè)備維修計劃。

2 趨勢報警算法構(gòu)建

構(gòu)建趨勢報警算法之前，首先需要利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，從基于時間序列的狀態(tài)數(shù)據(jù)中提取趨勢。提取趨勢分為3個步驟：①將數(shù)據(jù)以傳感器的采集時間間隔，分割成若干個線性片段；②用3種屬性(S不變，U上升，D下降)來定義每一個線性片段；③把所有線性片段組合到一起，形成趨勢集合。

2.1 數(shù)據(jù)分割

數(shù)據(jù)分割的算法，是把數(shù)據(jù)劃分為連續(xù)、線性區(qū)間的集合形式，這種形式可用式(1)表達，這個一階式可用最小二乘的方法獲得。

式中：

t

——區(qū)間的開始時刻；

p

——區(qū)間斜率；

y

——

t

時刻的縱坐標。

2.2 屬性標記

數(shù)據(jù)被分割為線性片段后，每一個片段可以用開始時刻、開始值、結(jié)束時刻、結(jié)束值進行描述。和時間

t

(

i

)有關(guān)的趨勢的起點，是前一個片段的終點，

Ts

作為一個采樣周期，時間關(guān)系式可用式(2)表達。

式中：

t

——片段的開始時刻；

t

——片段的結(jié)束時刻；

Ts

——片段時長。圖2顯示了用于屬性歸類的趨勢提取。其中點(

t

(

i

-1)，

y

(

i

-1))為片段

i

-1的起點坐標，點(

t

(

i

-1)，

y

(

i

-1))為片段

i

-1的終點坐標，也是片段

i

的起點坐標；點(

t

(

i

)，

y

(

i

))為片段

i

的終點坐標，也是片段

i

+1的起點坐標，點(

t

(

i

+1)，

y

(

i

+1))是片段

i

+1的終點坐標。根據(jù)趨勢特征，定義屬性

Hp

：由斜率引起的上升(或下降)；

H

：多個片段總的上升(或下降)；

T

：多個片段所用時間。

圖2 屬性歸類

用片段起點與終點坐標值的差值，依據(jù)式(3)可計算出

Hp

。

式中：

t

——片段的結(jié)束時刻；

y

——片段結(jié)束時刻的縱坐標值；

p

——片段斜率。用結(jié)尾片段終點坐標值與起始片段起點坐標值的差值，依據(jù)式(4)可計算

H

。

利用

Hp

，依據(jù)圖3決策樹，即可識別出每一個片段的趨勢屬性。預(yù)先定義一個閾值，識別規(guī)則如下：①如果|

Hp

|＜

h

，趨勢屬性為不變；②如果|

Hp

|≥

h

，且

Hp

＞0，趨勢屬性為上升，否則趨勢為下降。

圖3 屬性識別決策樹

2.3 趨勢集合與報警

每一個片段均被識別，并標記趨勢屬性后，依據(jù)圖4決策樹，即可識別一段時間內(nèi)的趨勢是否滿足報警條件。預(yù)先定義閾值

t

、

h

和

u

，識別規(guī)則如下：①如果

T

＜

t

，采樣數(shù)據(jù)條目數(shù)不滿足判斷條件，不做判斷；②如果

T

≥

t

，且

H

＜

h

，此段時間內(nèi)趨勢集合，未達到報警條件；③如果

T

≥

t

，且

H

≥

h

，且趨勢屬性為上升的片段數(shù)量≥

u

，滿足報警條件。

圖4 屬性識別決策樹

3 應(yīng)用案例分析

焦化裝置循環(huán)油回流泵，位號P109/B，為懸臂結(jié)構(gòu)，采用剛性支撐，泵端采用稀油潤滑，設(shè)備額定轉(zhuǎn)速2 980 r/min，轉(zhuǎn)頻49.805 Hz?，F(xiàn)場測點布置為：電機風(fēng)扇端定子H、電機驅(qū)動端2H、泵端驅(qū)動水平3H和泵端驅(qū)動垂直3V。

3.1 故障過程描述

2020年01月14日07∶25開始，泵端振動出現(xiàn)波動，此時溫度以及速度未出現(xiàn)變化，但高頻加速度出現(xiàn)明顯的上升趨勢；07∶45觸發(fā)趨勢報警條件，機泵監(jiān)測系統(tǒng)推送趨勢報警信息，并建議盡快到現(xiàn)場檢查；08∶25左右，現(xiàn)場檢查后停機，后拆解發(fā)現(xiàn)泵端軸承保持架斷裂。

3.2 數(shù)據(jù)分析

如圖5、圖6所示，泵端3H、3V測點，在07∶35時加速度幅值出現(xiàn)較大幅波動，3H測點加速度總值上升到33.073 m/s；3V測點加速度總值上升到40.065 m/s。至08∶25時，3H測點高頻加速度沖高到54.344 m/s，3V測點高頻加速度沖高到69.371 m/s。

圖5 高頻加速度趨勢示意

如圖6所示，07∶35時的加速度多時域波形(時長427 ms)中，3H和3V均可見約轉(zhuǎn)頻間隔的沖擊，表明泵端存在動靜磨碰現(xiàn)象。

圖6 多時域波形圖

如圖7所示，對3V測點08∶30分頻譜中，中心頻率1 457.813 Hz間隔8 092.969 Hz的譜峰群包絡(luò)解調(diào)，可見較為明顯的保持架缺陷頻率23.438 Hz及其諧波(2X，3X，4X，...，21X為保持架缺陷頻率的整數(shù)倍，稱為諧波)，此時可見軸承運行狀態(tài)較差，存在突發(fā)失效的風(fēng)險。

圖7 3V高頻加速度包絡(luò)解調(diào)圖

3.3 檢修驗證

2020年1月14日上午切泵檢修，發(fā)現(xiàn)泵端近聯(lián)軸器軸承保持架斷裂。檢修拆解照片如圖8所示。

圖8 檢修拆解示意

4 結(jié)論

通過以海量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，使用統(tǒng)計學(xué)方法所研發(fā)的趨勢報警識別算法，能夠發(fā)現(xiàn)早期突發(fā)故障。與閾值報警相配合，不僅降低了人工維護閾值的工作量，也減少許多不必要的報警，提高了報警質(zhì)量，使監(jiān)測系統(tǒng)發(fā)揮出更好的作用。不過此算法僅能夠識別趨于線性的異常趨勢，而旋轉(zhuǎn)機械運行情況比較復(fù)雜，發(fā)生故障時，其動力學(xué)特征往往表現(xiàn)出復(fù)雜性和非線性，所以后續(xù)還需要結(jié)合支持向量回歸、混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等理論進一步完善。