大型水泵电机振摆异常智能诊断系统的研究与应用.pdf

119第 46 卷 第 10 期2023 年 10 月Vol.46No.10Oct.2023水 电 站 机 电 技 术Mechanical&ElectricalTechniqueofHydropowerStation1 引言山西万家寨引黄水务集团有限公司偏关分公司下辖 5 座大型泵站，主要承担着将万家寨水利枢纽大坝内的黄河水向省内太原、朔州、大同等地提供生活、生态和工业用水的使命，同时担负着向首都永定河提供生态供水的重要任务。其中，总干线 3 座泵站的设计流量为 48 m3/s,年供水量 12 亿 m3；每座泵站安装 10 台立式单级单吸离心泵，8 工 2 备；单泵流量 6.45 m3/s，配套电机功率 12 MW，总装机容量为120 MW。如何确保公司辖区内每台机组的安全、稳定、高效运行，关系到公司供水事业的兴衰，更是关系到供水沿线各大城市的重大民生问题。公司总一泵站 6 号机组多次发生水导摆度异常波动，摆度最大上升至 150 m，且瓦温升高约 1。虽然均未达到报警值，但后期试运行摆度仍在较高范围内波动，并有增大的趋势；原因一直未能彻底查明。机组摆度不明原因波动增大，对机组安全运行构成威胁，对公司的正常有序供水产生较大影响。且摆度长期异常波动运行还可能对水泵转轮、密封等造成损坏，而现有的运行经验和手段不能完全解释机组摆度增大发生的具体原因。目前只能将机组停运或拆解后检查，这将会给稳定输水造成了较大影响，且拆解回装费用较大。因此急需有一套智能诊断系统，对引起摆度增大的原因进行分析，避免故障误判，并减少不必要的机组拆解和回装产生的高额费用。2 水泵电机振摆异常智能诊断系统针对总一泵站 6 号机组长期存在摆度异常波动故障，公司拟通过搭建一套针对机组的全信息监测系统（如振动、电流、键相），并引入检修相关静态参量（如静摆度、垂直同心度、轴瓦间隙、高程参数）。同时通过整体轴系的全信息摆度可视化监控，结合轴系中心位置变化趋势等信息综合分析，将 6 号与7 号机组进行对比，通过一段时间的跟踪对比分析，找到导致 6 号机组摆度异常的根本原因。2.1 系统架构水泵电机振摆异常智能诊断系统的系统架构包括硬件和软件设计框架，如图 1、2 所示，主要实现机组振摆监测及其他相关数据的采集、传输、储存，以及最终在基于 B/S 结构系统中的数据展示、分析图谱和诊断结论等。万家寨引黄工程是维系晋北和首都地区用水安全的重要水利工程，泵站相关设备管收稿日期：2023-09-14作者简介：李伟山(1972-)，男，工程师，从事大型输水泵站生产运行与检修维护管理工作。大型水泵电机振摆异常智能诊断系统的研究与应用李伟山（山西万家寨引黄水务集团有限公司偏关分公司，山西 偏关 036400）摘 要：大型水泵电机振摆异常的检测与诊断，直接关系着机组能否安全、稳定、高效运行。本文从总一泵站 6 号机组摆度异常的实际出发，介绍了大型水泵电机振摆异常智能诊断系统从项目研究、系统设计到实际应用的全过程，为机组振摆异常的状态检测、故障诊断和检修决策提供了强有力的技术支持，同时为水利行业大型泵组及水电机组振摆的状态检测与诊断检修提供借鉴经验。关键词：水泵电机；振摆异常；智能诊断中图分类号：TV736文献标识码：B文章编号：1672-5387（2023）10-0119-04D O I：10.13599/ki.11-5130.2023.10.036120第 46 卷水 电 站 机 电 技 术理，特别是机组自控系统的网络安全管理非常严格。鉴于此种情况，将水泵电机振摆异常智能诊断系统单独组网，使该系统网络独立于泵站的其他系统之外，以确保泵站其他自动化系统的网络安全。图 1 系统硬件整体框架图 2 系统软件技术框架2.2 系统设计2.2.1 总体软件设计系统软件总体功能设计可分为系统设置层、机组配置层、基础分析层、高级分析层及数据挖掘层等。图 3 系统软件总体设计系统设置层：主要包括组织机构、用户设置、角色设置、权限设置、信息配置、操作日志等，以实现对系统的基础设置；机组配置层：主要包括机组设置、测点设置、传感器设置、采集器设置等，以实现对机组测点信息的配置；基础分析层：主要包括波形分析、频谱分析、故障频率分析、趋势分析等，以实现对监测点的基础振动分析；数据挖掘分析层：主要包括振动分析、智能诊断等，以实现对设备振动异常深度分析、设备故障部位确认；展示层：对上述 5 大功能模块所对应的子功能的分析结果进行形象化展示。2.2.2 核心功能设计状态检测：系统能够实现机组运行状态的自动在线监测，及时进行故障预测，同时支持在线数据处理和分析判断。借助多种监测和分析方法，使运维人员能够快速准确地了解机组运行状况，并及时调整维护策略。在线监测带有报警功能，可以及时提醒用户设备运行状态上的问题。基本分析：系统图谱分析有波形分析、频谱分析、故障频率分析等功能模块。全矢谱分析：该技术荣获得 1999 年度的国家科技进步奖，是当今世界范围内三大旋转机械同源数据融合分析体系之一，也是同源信息融合程度最高、体系最完善的分析技术，充分应用多渠道数据的互补性，利用对同源信息的融合提取技术，解决机组的疑难杂症。智能诊断：本系统通过部署一套全信息智能诊断专家（IDES），提供自动化的智能诊断服务。智能诊断以智能报警作为触发机制，每次报警事件后自动启动智能诊断服务。系统安装和调试阶段将为本系统服务机组建立专用的知识库。每次故障诊断推理后自动生成故障诊断报告，报告内容主要涵盖：机组名称、时间、故障名称、故障部件、故障可信度、可能的处理措施列表等信息。2.2.3 硬件设施设计系统采用基于嵌入式平台设计的智能振动数据121第 46 卷水 电 站 机 电 技 术采集模块，用于实现对泵站关键设备振动信号的数据采集、特征参数计算和提取，并通过以太网络通信接口将关键设备状态数据传送至系统服务器。智能数据采集器：可完成振动信号及转速等传感器信号的采集、调理和转换，然后通过 TCP/IP协议将振动的数字信号传输至中心服务器。图 4 数据采集过程低频振动速度传感器：具有宽频响应、高灵敏度、优动态特性、低横向灵敏度，以及抗干扰能力强等特点；应用于水泵蜗壳振动测量点。电涡流摆度传感器：是一种非接触式的线性化测量元件。具有长期工作可靠性好，测量范围宽、灵敏度高、分辨率高、响应速度快、抗干扰能力强、不受油污等介质的影响等优点；应用于电机和水泵中间的连接轴测量点。3 系统实施经前期的现场查勘和反复论证，最终确定该系统分三步实施：传感器安装、表计接入和联网诊断。3.1 传感器安装根据系统规划，每台机组新增 2 只电涡流传感器、2 只振动速度传感器及 3 只电流互感器。3.1.1 电涡流传感器电涡流传感器能测量被测金属体与探头端面的相对位置。其长期工作可靠性好、灵敏度高、抗干扰能力强、不受油水等介质的影响，EEG01 系列一体化电涡流传感器作为摆度测量传感器，无前置器,传感器信号线可直接接入采集器。新增摆度传感器测点安装于泵轴与电机轴联接处，如图 5所示。安装支架采用角铁或槽钢焊接，主支架成浅 U型。支架制作需保证两传感器的在中间轴横截面内互为 90。支架安装，需保证传感器在轴纵剖面平面内与轴线垂直。图 5 中间轴摆度传感器安装位置3.1.2 振动速度传感器振动速度传感器与被测物通过 M10 螺栓连接，并焊接在水泵蜗壳上，监测蜗壳振动情况，如图 6所示。水泵转速为 600 r/min，工频为 10 Hz，为有效监测、诊断故障时的特征信号，采用低频速度传感器。图 6 蜗壳振动速度传感器安装示意3.1.3 电流互感器电流互感器安装在电机进线端，电机风洞旁电气盘柜内，临近电机原装电流互感器位置。互感器信号线通过电机风洞，引入电缆桥架下的采集箱内。122第 46 卷水 电 站 机 电 技 术3.2 表计接入现场已安装振动监测系统 AN5800，该模块前面板有 BNC 数据缓存输出和后面板端子缓存输出。两处缓存均能独立输出传感器原始信号。因此可直接将数据采集器接入 AN5800。经回路测试如有信号衰减，可补偿衰减系数进行调整。3.3 联网诊断该系统由智能报警策略监测机组振动信号，当振动信号某项指标超过报警阈值时，将进入智能报警判定逻辑，系统产生报警，并触发智能诊断机制。智能诊断系统读取振动和电气信号，提取故障征兆，在本地规则库中匹配处置规则，确定处置的故障范围。当在本地规则库中无法匹配处置规则时，系统会申请远程联网诊断或申请专家人工诊断。当每次诊断验证后，系统将诊断知识及时同步补充到本地规则库，以便更好地完善本地规则数据库。为确保泵站内其他自动化系统的网络安全，该系统在设计之初就完全独立于其他系统之外。联网诊断功能仅限于远程监测机泵的振动和摆度参数，数据异常时及时诊断故障，给出处理建议，不参与机泵的控制逻辑。4 应用成效大型水泵电机振摆异常智能诊断系统，充分结合引黄工程大型立式离心水泵机组的特点，研究论证机组振摆监测方案，通过接入现场表计数据及安装摆度、振动传感器、采集器等，建立机组全信息监测系统。运用智能故障诊断技术，强化诊断推理机制，优化诊断逻辑，形成一套基于机组振摆特征判定机组故障原因的方法，研发水泵电机振摆异常智能诊断系统，旨在实现实时监测机组振摆动态参数1，2。当设备振摆状态发生异常变化时，系统能够及时辅助判定故障原因和位置，以预防恶性事故的发生。这为机组的运行和维修决策提供了重要依据。该系统采用实时监测，实时报警方式，一旦发生异常立刻通过监测终端提醒监控人员。同时本系统的智能诊断模块，针对机组的振摆异常以及其他情况，通过独有的基于部件的智能诊断评价系统，自动给出机组的诊断结果，以高可信度的方式给出机组故障部位、故障严重程度、处理建议等诊断结论，运维人员可参考智能诊断结果安排后续工作，从而实现对水泵的主动管理。同时提供全套信号分析体系，包括波形图、频谱图、功率谱以及轴心位置、轴心轨迹、振型趋势等分析方法，方便运维人员深入分析。极大地提升公司机组安全、稳定、可靠、高效运行的运维能力和经济效益。5 结语大型水泵电机振摆异常智能诊断系统的研究、设计与应用，促进广大运维人员及时准确掌握机泵的运行健康状况，并为设备振摆异常故障提出科学处理建议，缩短检修周期。同时，可为大型泵组及水电机组的状态监测与诊断检修提供更加完善和便捷的研究思路；其强大的联网诊断、自学更新和智能诊断功能，也为大型工业设备的状态监测指明了设计方向。参考文献：1孙迎松，王兵，郝海涛，等.泵站工控网络安全集中管控平台的研究及应用 J.水电站机电技术，2022，45(5)：24-26，68.2杨胜仪，李业全.机组状态监测与诊断系统在池潭水电厂的应用 J.电工技术，2009(1)：39-40.