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作者：謝小青1   孫衛(wèi)平2

1.  上海電氣凱士比核電泵閥有限公司

2. 中國(guó)船舶重工集團(tuán)公司第704研究所

摘　要：一臺(tái)設(shè)計(jì)制造精良的高品質(zhì)產(chǎn)品，如果得不到適當(dāng)?shù)木S護(hù)，那么在其整個(gè)生命周期內(nèi)的故障率將大大增加。文章將結(jié)合工程實(shí)際應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，就離心泵維護(hù)方式的現(xiàn)狀及未來(lái)進(jìn)行探討，并給出個(gè)人建議，僅供廣大用戶參考。

關(guān)鍵詞：離心泵  維護(hù)  現(xiàn)狀  未來(lái)

0. 引言

一臺(tái)設(shè)計(jì)制造精良且完全滿足現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行工況要求的高品質(zhì)產(chǎn)品，如果得不到適當(dāng)?shù)木S護(hù)，那么在其整個(gè)生命周期內(nèi)故障的頻率將大大增加，而零部件的使用壽命則大大降低。

本文將結(jié)合工程實(shí)際應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)和現(xiàn)代科技的發(fā)展，從常見的現(xiàn)場(chǎng)維護(hù)著手，就離心泵維護(hù)方式的現(xiàn)狀及未來(lái)進(jìn)行探討，并給出個(gè)人建議，供廣大用戶參考。

1. 常見的維護(hù)方式

離心泵常見的維護(hù)方式有三種：反應(yīng)式維護(hù)、預(yù)防性維護(hù)和預(yù)測(cè)性維護(hù)。

設(shè)備已經(jīng)失效，進(jìn)行事故后維護(hù)。傳統(tǒng)的維護(hù)方式多為反應(yīng)式維護(hù)。

1.2 預(yù)防性維護(hù)

通過(guò)采取適當(dāng)?shù)拇胧ㄈ缣岣邚?qiáng)度、加強(qiáng)檢測(cè)等），以防止設(shè)備發(fā)生故障。預(yù)防性維護(hù)還包括各種定期維護(hù)，如設(shè)備對(duì)中、軸承潤(rùn)滑及儀控儀表的檢查等。

預(yù)測(cè)性維護(hù)是指使用數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和統(tǒng)計(jì)算法來(lái)預(yù)測(cè)系統(tǒng)最可能發(fā)生的故障結(jié)果。分析監(jiān)控裝置收集的設(shè)備數(shù)據(jù)，例如傳感器（有線或無(wú)線），以便就何時(shí)應(yīng)更換或維護(hù)指定的零部件提供一致的預(yù)測(cè)，從而優(yōu)化維護(hù)成本和停機(jī)時(shí)間^[1]。

預(yù)測(cè)性維護(hù)是基于狀態(tài)的維護(hù)的一個(gè)分支，即通過(guò)監(jiān)測(cè)設(shè)備隨時(shí)間而變化的狀態(tài)，以預(yù)測(cè)何時(shí)、何處可能出現(xiàn)問題以及為什么。在產(chǎn)品出現(xiàn)故障、意外停機(jī)之前對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行維護(hù)，這是制造業(yè)所追求的終極目標(biāo)。

2. 維護(hù)方式的確定

不同行業(yè)、不同工況用泵的維護(hù)方式不盡相同。

維護(hù)方式主要由泵（在系統(tǒng)中）的重要程度及價(jià)值、用戶或市場(chǎng)要求等因素決定的。泵的重要程度通常按以下情況來(lái)劃分。

1）如果該泵發(fā)生故障，可能會(huì)造成一定的經(jīng)濟(jì)損失，如生產(chǎn)線停工、泵部分零部件損壞（和/或備件交貨期較長(zhǎng)）。

2）現(xiàn)場(chǎng)無(wú)人看管或看管不便（如海上平臺(tái)用泵、野外輸油泵站等）。

在一些不重要的工況中使用的泵，如普通農(nóng)用泵等。

對(duì)于重要、較重要用泵或有特別要求的泵（及系統(tǒng)），通常要進(jìn)行重點(diǎn)關(guān)注和特別維護(hù)；而對(duì)于非重要用泵，通常只進(jìn)行相對(duì)簡(jiǎn)單的維護(hù)、甚至不需要維護(hù)。

以下將就重要、較重要用泵或有特別要求的泵（及系統(tǒng)的）維護(hù)方式進(jìn)行探討。

3. 維護(hù)方式的現(xiàn)狀

目前，我國(guó)離心泵維護(hù)方式基本上為兩種：反應(yīng)式維護(hù)和預(yù)防性維護(hù)。反應(yīng)式維護(hù)主要針對(duì)一些普通的、沒有安裝監(jiān)測(cè)裝置的非重要用泵上，如：普通農(nóng)田灌溉和排澇用泵、冷卻循環(huán)水泵等。

在石化行業(yè)的實(shí)際工程應(yīng)用中，對(duì)于很多重要用泵（如高溫、高壓、高速泵，執(zhí)行API 610標(biāo)準(zhǔn)^[2]，以下簡(jiǎn)稱“標(biāo)準(zhǔn)”），通常通過(guò)提高強(qiáng)度及可靠性、增加機(jī)械保護(hù)系統(tǒng)、加強(qiáng)定期日常維護(hù)的方式來(lái)達(dá)到預(yù)防性維護(hù)。具體措施如：

1） 提高強(qiáng)度及可靠性

標(biāo)準(zhǔn)條款6.3.3 壓力泵殼應(yīng)設(shè)計(jì)成：

a) 在同時(shí)承受最大允許工作壓力（及最高工作溫度）和表5中列出的作用到每個(gè)管口上兩倍允許管口負(fù)荷的最壞組合情況下，做到運(yùn)轉(zhuǎn)無(wú)泄漏或旋轉(zhuǎn)部件與靜止部件之間無(wú)接觸。

b) 經(jīng)得住水壓試驗(yàn)。

標(biāo)準(zhǔn)附錄K.1：給出了OH2和OH3型懸臂式泵的軸剛性的判定原則以及撓性系數(shù)L³/D⁴與泵尺寸因子的關(guān)系圖。

撓性系數(shù)是轉(zhuǎn)子剛度的度量標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)于某一尺寸因子的懸臂泵，如果其撓性系數(shù)位于剛性線之下，則表明該泵為剛性軸設(shè)計(jì)，滿足API泵要求，是安全的；L³/D⁴越小，轉(zhuǎn)子撓度越小，這有利于提高機(jī)械密封的可靠性。如果L³/D⁴太大，特別是在接近泵關(guān)死點(diǎn)位置運(yùn)行、水力徑向負(fù)荷過(guò)大的地方，可能會(huì)造成斷軸的風(fēng)險(xiǎn)。

如何提高產(chǎn)品的可靠性？這里有一些指導(dǎo)性原則^[3]：

• 盡量采用經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的成熟的技術(shù)。

• 盡可能簡(jiǎn)化結(jié)構(gòu)，減少零件數(shù)量。

• 盡可能采用標(biāo)準(zhǔn)化、模塊結(jié)構(gòu)。

• 設(shè)置故障監(jiān)測(cè)和診斷裝置。

• 給出適當(dāng)?shù)脑O(shè)計(jì)裕度。

• 必要時(shí)采用冗余設(shè)計(jì)。

• 失效安全設(shè)計(jì)。

• 加強(qiáng)重要零部件的可靠性分析。

• 進(jìn)行可靠性確認(rèn)試驗(yàn)。

2） 機(jī)械保護(hù)系統(tǒng)

隨著傳感器技術(shù)的發(fā)展、設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)采集的使得，預(yù)防性維護(hù)便成了目前最普遍的一種維護(hù)方式。

為了提高運(yùn)行可靠性，在一些重要用泵（組）上，均裝有（感知、測(cè)量、監(jiān)測(cè)和顯示機(jī)器參數(shù)以表明其運(yùn)行狀態(tài)的）機(jī)械保護(hù)系統(tǒng)，如軸承溫度監(jiān)測(cè)、軸承座或泵軸振動(dòng)監(jiān)測(cè)等。當(dāng)一個(gè)參數(shù)超過(guò)預(yù)先定義的限值、表明出現(xiàn)異常情況時(shí)，系統(tǒng)會(huì)將事件傳達(dá)給操作人員和/或停機(jī)系統(tǒng)。該系統(tǒng)的目標(biāo)是減輕對(duì)機(jī)器的損壞。

注：此處涉及的條款、表及圖號(hào)均指API610第11版標(biāo)準(zhǔn)所對(duì)應(yīng)的條款、表及圖號(hào)。

3） 定期維護(hù)

定期維護(hù)可以延長(zhǎng)泵的使用壽命。當(dāng)泵得到正確的維護(hù)時(shí)，需要更換的零部件通常是較便宜的易損件。以下為重要用泵的定期維護(hù)計(jì)劃示例，見表1。

表1. 定期維護(hù)計(jì)劃示例（試運(yùn)行/啟動(dòng)后或備用狀態(tài)時(shí)）

對(duì)于一些重要、較重要或有特別要求的離心泵（及系統(tǒng)），國(guó)內(nèi)外均普遍采用預(yù)防性維護(hù)。但也有不少泵公司開始在離心泵上嘗試進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)。現(xiàn)階段，預(yù)測(cè)性維護(hù)都是以傳感器提供的實(shí)時(shí)和大量歷史數(shù)據(jù)作為依據(jù)。

1） 德國(guó)KSB公司

德國(guó)KSB公司2018年底推出了一款結(jié)構(gòu)緊湊、安裝方便、被稱為“KSB Guard”的新型監(jiān)控裝置，容納了溫度和振動(dòng)兩種監(jiān)測(cè)。該裝置包括三個(gè)組件：傳感器單元（采集數(shù)據(jù)）、變送器和電池單元（通過(guò)電纜與傳感器單元連接，并向傳感器供電）、網(wǎng)關(guān)（使用無(wú)線連接，將記錄的數(shù)據(jù)發(fā)送到網(wǎng)關(guān)）。

KSB Guard不僅限于能提供當(dāng)前溫度和平均振動(dòng)速度值，還可以顯示趨勢(shì)。由于每小時(shí)進(jìn)行一次測(cè)量（或者如果需要，則可以更頻繁地進(jìn)行測(cè)量），從而能夠識(shí)別泵狀態(tài)的任何變化、進(jìn)行預(yù)測(cè)維護(hù)。

2） 美國(guó)Flowserve公司

開發(fā)了基于網(wǎng)絡(luò)的軟件程序 - IPS觀察平臺(tái)和Flowstar.net，可以實(shí)現(xiàn)：通過(guò)簡(jiǎn)化的示意圖查看性能狀態(tài)；監(jiān)控實(shí)時(shí)設(shè)備性能；進(jìn)行預(yù)測(cè)分析；基于事實(shí)和可證實(shí)數(shù)據(jù)的糾正措施建議；回顧設(shè)備歷史信息；管理設(shè)備更換、維修、保養(yǎng)、調(diào)整的時(shí)間及成本等。

3） 挪威Framo公司

2018年，F(xiàn)ramo公司為Aker BP公司提供的用于Ivar Aasen油田的智能海水提升泵，基于傳感器提供的大量實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，在工業(yè)AI軟件公司Cognite算法的支持下，可以預(yù)測(cè)設(shè)備的狀況、預(yù)見未來(lái)泵將發(fā)生的情況，從而增加泵的正常運(yùn)行時(shí)間，并對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)。

4.  維護(hù)方式的未來(lái)

隨著預(yù)測(cè)分析軟件、無(wú)線傳感器、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算以及其它信息技術(shù)的不斷進(jìn)步，加上中國(guó)制造2025（互聯(lián)網(wǎng)+制造）的日益普及，正在推動(dòng)著工業(yè)世界進(jìn)行一場(chǎng)深刻的變革，傳統(tǒng)的離心泵行業(yè)也開始變得不平靜。這些技術(shù)拓寬了實(shí)時(shí)性能監(jiān)測(cè)和機(jī)器對(duì)機(jī)器通信的范圍，同時(shí)反過(guò)來(lái)又支持了預(yù)測(cè)性維護(hù)方法的發(fā)展。預(yù)測(cè)性維護(hù)將成為一種趨勢(shì)，并最終會(huì)成為維護(hù)方式的未來(lái)。

預(yù)測(cè)性維護(hù)需要設(shè)備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和大量歷史數(shù)據(jù)的支撐，而數(shù)據(jù)的獲取離不開各種傳感器，狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)便應(yīng)運(yùn)而生。

狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)：一種測(cè)量指定機(jī)器過(guò)程參數(shù)和預(yù)測(cè)趨勢(shì)的系統(tǒng)。提供報(bào)警、顯示和分析工具，用于檢測(cè)和識(shí)別發(fā)展中的故障。允許繼續(xù)監(jiān)視檢測(cè)到的故障以確定其傳播和嚴(yán)重性。也可用于管理機(jī)器的運(yùn)行狀態(tài)，以減少因發(fā)展中的故障而產(chǎn)生的意外停機(jī)。狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的目標(biāo)是最大程度地提高可用性，同時(shí)降低運(yùn)營(yíng)和維護(hù)成本。

過(guò)去，從離心泵及其驅(qū)動(dòng)設(shè)備上收集數(shù)據(jù)需要花費(fèi)大量的時(shí)間。隨著傳感器及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，無(wú)線傳感器應(yīng)運(yùn)而生，實(shí)時(shí)體現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的數(shù)據(jù)收集變得越來(lái)越簡(jiǎn)單且自動(dòng)化。離心泵的運(yùn)行狀態(tài)可以通過(guò)監(jiān)測(cè)到的許多跡象來(lái)評(píng)估。

離心泵最常見的問題是軸承故障、軸封失效和性能不足。軸封失效可能的根本原因是軸偏轉(zhuǎn)或泵振動(dòng)；而造成軸偏轉(zhuǎn)或泵振動(dòng)的原因可能是不對(duì)中、松動(dòng)、汽蝕、軸承故障和/或潤(rùn)滑不良。軸承故障最明顯的反應(yīng)是軸承（或潤(rùn)滑油）溫度偏高、軸承座振動(dòng)偏大。   

為此，可以通過(guò)對(duì)軸承（和/或潤(rùn)滑油）溫度、軸承座（或泵軸）振動(dòng)、泵的流量和/或揚(yáng)程（壓力）等進(jìn)行監(jiān)測(cè)及數(shù)據(jù)收集，來(lái)評(píng)估泵的運(yùn)行狀態(tài)。

美國(guó)水力協(xié)會(huì)ANSI/HI 9.6.9-2013標(biāo)準(zhǔn)^[4]給出了設(shè)備典型監(jiān)測(cè)控制系統(tǒng)和典型定速泵的狀態(tài)監(jiān)測(cè)裝置示意圖，分別見圖1和圖2。

圖1  設(shè)備典型的監(jiān)測(cè)控制系統(tǒng)示意圖

圖例說(shuō)明：

#1  密封泄漏監(jiān)測(cè)                                    

#2  泵出口壓力監(jiān)測(cè)

#3  泵進(jìn)口壓力監(jiān)測(cè)                                

#4a 軸承箱振動(dòng)速度監(jiān)測(cè)

#4b 軸承溫度監(jiān)測(cè)                                  

#5  功率監(jiān)測(cè)

#6  流量監(jiān)測(cè)                                            

#7  轉(zhuǎn)速監(jiān)測(cè)

#8  泵進(jìn)口溫度監(jiān)測(cè)

圖2  典型定速泵狀態(tài)監(jiān)測(cè)示意圖

目前，盡管很多組織（如用戶、設(shè)備制造商/供應(yīng)商、工程公司等）跟蹤、收集了大量的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，但卻很少有效地使用這些數(shù)據(jù)。

基于歷史及實(shí)時(shí)獲取的運(yùn)行數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)設(shè)備（零部件）剩余壽命的方法通常有兩種：基于老化/磨損的預(yù)測(cè)方法和直接壽命預(yù)測(cè)方法^[5]。

1）基于老化/磨損的預(yù)測(cè)方法

通過(guò)對(duì)一臺(tái)或多臺(tái)類似泵（或類似部件）的老化/磨損過(guò)程的觀察，以對(duì)未來(lái)的老化路徑進(jìn)行回歸，直至滿足規(guī)定的故障標(biāo)準(zhǔn)。該方法采用的是統(tǒng)計(jì)模型，可從觀察到老化/磨損隨時(shí)間的演變，然后將預(yù)測(cè)的老化/磨損狀態(tài)與故障標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較，估算出剩余壽命。

與直接壽命預(yù)測(cè)相比，基于老化/磨損的預(yù)測(cè)方法提供了更多信息和更透明的結(jié)果。然而，基于老化/磨損的預(yù)測(cè)需要確定老化/磨損指標(biāo)和確定故障閾值，這在實(shí)際工程應(yīng)用中實(shí)施起來(lái)有些困難，尤其是在老化/磨損軌跡不規(guī)則的情況下，可能會(huì)引入很多不確定性和誤差源。

2）直接壽命預(yù)測(cè)方法

該方法是典型的人工智能技術(shù)，通過(guò)軟件中設(shè)定的算法來(lái)直接反映監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與剩余壽命之間的關(guān)系。

用戶/設(shè)備制造商/供應(yīng)商不再依賴數(shù)據(jù)專家來(lái)對(duì)所收集的實(shí)時(shí)和歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、比對(duì)，可直接應(yīng)用（包含專家系統(tǒng)及特定算法的）預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)對(duì)設(shè)備進(jìn)行跟蹤，分析并評(píng)估設(shè)備及其在整個(gè)運(yùn)行過(guò)程的健康狀況。

在發(fā)生不可逆的故障或停機(jī)之前得到準(zhǔn)確的診斷、優(yōu)化零件的更換或大修間隔時(shí)間、提高設(shè)備運(yùn)行可靠性/可用性并延長(zhǎng)設(shè)備壽命。還可根據(jù)實(shí)際情況或需要，優(yōu)化設(shè)備運(yùn)行方式、提高運(yùn)行效率、降低運(yùn)營(yíng)成本。同時(shí)，系統(tǒng)將根據(jù)診斷結(jié)果的重要程度，對(duì)維護(hù)和操作人員的操作進(jìn)行優(yōu)先排序，并給出糾正措施的建議^[6]。

現(xiàn)階段，離心泵最佳的維護(hù)方式是預(yù)防性維護(hù)和預(yù)測(cè)性維護(hù)相結(jié)合。

隨著技術(shù)的不斷發(fā)展、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用，未來(lái)，預(yù)測(cè)性維護(hù)將會(huì)變得越來(lái)越準(zhǔn)確。

5.  面臨的困難及挑戰(zhàn)

現(xiàn)階段，預(yù)測(cè)性維護(hù)所面臨的困難及挑戰(zhàn)主要有：

高昂的開發(fā)成本為預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)的推廣和普及帶來(lái)了一定的困難。

2）缺乏經(jīng)驗(yàn)及歷史數(shù)據(jù)

由于缺乏足夠的運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)及設(shè)備大量歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，無(wú)法在較短的時(shí)間內(nèi)開發(fā)出較準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)。目前，國(guó)內(nèi)外同行均還處于探索階段。

3）分析軟件（算法）人才短缺

算法是預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)的核心，國(guó)內(nèi)外目前比較缺乏這方面的人才。

目前，國(guó)內(nèi)外基本上都是通過(guò)泵（組）振動(dòng)的發(fā)展趨勢(shì)來(lái)預(yù)測(cè)軸承或機(jī)械密封的壽命。但引起泵（組）振動(dòng)的因素卻很多（如轉(zhuǎn)子不平衡、軸發(fā)生彎曲或變形、動(dòng)/靜零部件發(fā)生摩擦、零部件老化/磨損、泵組靠近臨界轉(zhuǎn)速運(yùn)行、零部件松動(dòng)或損壞、潤(rùn)滑不良、汽蝕、泵偏離高效區(qū)運(yùn)行等），如何從眾多因素中總結(jié)出一種科學(xué)合理的算法、使得相關(guān)零部件的預(yù)測(cè)壽命與實(shí)際使用壽命較接近，這是實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)所面臨的最大挑戰(zhàn)。

4）大企業(yè)自行統(tǒng)籌考慮

由于很多大企業(yè)設(shè)備、系統(tǒng)眾多，通常會(huì)統(tǒng)籌考慮、自行設(shè)計(jì)或委外或聯(lián)合開發(fā)一套監(jiān)測(cè)及維護(hù)系統(tǒng)。

5）科技水平及安全問題

許多工廠都有大量的狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，但由于設(shè)備采購(gòu)時(shí)科技水平的局限或出于保密或安全考慮，這些數(shù)據(jù)沒有（提供給泵制造商）對(duì)變化率、診斷或預(yù)測(cè)進(jìn)行分析，沒有轉(zhuǎn)化為增強(qiáng)的故障診斷、識(shí)別及剩余壽命的預(yù)測(cè)。

6.  結(jié)論

1）預(yù)測(cè)性維護(hù)將成為一種趨勢(shì)，并最終會(huì)成為維護(hù)方式的未來(lái)。

2）預(yù)測(cè)性維護(hù)需要實(shí)時(shí)和大量歷史數(shù)據(jù)的支撐。

3）現(xiàn)階段，離心泵最佳的維護(hù)方式是預(yù)防性維護(hù)和預(yù)測(cè)性維護(hù)相結(jié)合。

參考文獻(xiàn)

[1] David Kimera, Fillemon Nduvu Nangolo, Predictive maintenance for ballast pumps on ship repair yards via machine learning, Transportation Engineering 2 (2020) 100020

[2] ANSI/API STANDAED 610 'Centrifugal Pumps for Petroleum, Petrochemical and Natural Gas Industries', ELEVENTH EDITION, SEPTEMBER 2010

[3] 半畝田，對(duì)可靠性設(shè)計(jì)的認(rèn)識(shí)，www.91zhiliang.com，91質(zhì)量網(wǎng)，2016-4-26

[4] ANSI/HI 9.6.9-2013, Rotary Pumps – Guidelines for Condition Monitoring, American National Standard

[5] Amin Almasi, Predicting Remaining Useful Life of Pumps & Their Key Components, pumpsandsystems.com, 03/23/2020

[6] Simon Kampa, A Smart Future for Machine Predictive Maintenance, pumpsandsystems.com, September 3, 2019