離心泵故障診斷研究現狀與發展趨勢

劉和明　劉艷

摘要：進行離心泵故障診斷可以大幅提高泵的運行平穩性。概述離心泵故障的基本理論，分析振動對離心泵的影響，介紹壓力脈動與離心泵故障的聯系，闡述旋轉葉輪機械的故障原理及其診斷方法的研究現狀，展望離心泵故障診斷的發展趨勢，以期為離心泵故障診斷的進一步研究提供參考。

關鍵詞：離心泵；故障診斷；研究現狀；發展趨勢

中圖分類號：TH311 文獻標識碼：A 文章編號：1674-1161（2019）01-0070-06

離心泵具有結構簡單緊湊、安裝方便、運行范圍廣等優點，在工業、冶金、城市給排水、航天、航海等各個領域都有廣泛應用。隨著離心泵應用領域日益廣泛，維護與故障診斷在離心泵的使用中愈加重要。目前，國內對離心泵的檢測和故障診斷仍處于起步階段，關于離心泵的研究一般都是對正常運行狀態的性能進行分析，而有關其故障或事故狀態下的性能研究還比較少。離心泵運行狀態檢測的普遍方式仍是定期維護和定時保養，這不僅導致維修過度或保養欠缺，還可能因為不能有效解決隱在故障而影響離心泵的正常工作。本課題對離心泵故障診斷的相關研究進行概括總結，重點對離心泵的振動、壓力脈動及旋轉機械的故障機理和診斷方法進行分析，并展望離心泵故障診斷的發展趨勢。

1 離心泵故障分類及特點

離心泵運行故障可分為兩類：一是不合適的工作條件使泵發生故障，如不當操作、零件加工精度不夠等，這類故障可通過更換部件或調整運行參數排除；二是離心泵一直在故障或極端條件下運行，使得泵系統故障越來越嚴重。離心泵故障特點主要有兩個：一是并發性，即離心泵的故障一般都是由多種故障并發引起；二是隨機性，即同一種泵在故障模式下的表現形式不一定相同。

2 離心泵的國內外研究現狀

2.1 離心泵振動研究現狀

離心泵振動水平是評價泵運行可靠性的一個重要指標。離心泵振動可分為流體誘導振動和機械結構振動兩類。

軸承磨損、轉子不平衡及零件缺陷是引起機械結構振動的主要原因。其中：對由轉子不平衡引起機械結構振動的機理已有較為系統的研究，轉子不平衡的影響在很大程度上可以通過動平衡技術來減小，采用柔性聯接可有效防止兩轉子間產生周期性的激勵源。軸承磨損是導致機械結構振動的另一重要原因，這可能是驅動端與非驅動端同時產生缺陷、也可能是單側磨損導致。軸承剛度不夠會引起離心泵的振動，并且軸承耐磨性能差、軸瓦間隙過大和推力軸承以及其他滾動軸承磨損也會加劇離心泵的振動。殷洪權通過ADAMS建立了機組軸系的虛擬樣機模型，給出軸系建模辦法，表明通過適度調整泵軸和聯軸器等結構可以使軸的固有頻率避開轉子的工作頻率，從而減小振動。Khalifa研究了葉輪切割對離心泵性能的影響，指出不同形狀的葉輪切割均會使葉片與隔舌間隙增大，從而使泵內壓力脈動與振動減小。蔣愛華等人采用相空間重構的方法確定影響離心泵系統振動特性因素的數量。Srivastav等人研究了葉頂間隙對離心泵結構振動的影響，指出隨著葉頂間隙的增大泵的振動會逐漸降低。趙萬勇等人研究了內流對離心泵轉子振動的影響，建立了符合泵轉子振動的分析理論，并指出應綜合應用各種獨立故障的分析方法來研究離心泵的運行故障。

與機械結構振動研究的日漸成熟相比，離心泵流體誘導振動研究還需深入。流體誘導振動主要是由流動分離、空化、失速及漩渦等不穩定流動產生的壓力脈動引起的。數值計算和試驗測試是研究壓力脈動的兩種主要方法。在數值計算方面，Zhang N等人分析了斜坡式蝸殼對離心泵內壓力脈動的影響，結果表明，斜坡式蝸殼能夠明顯降低泵內壓力脈動。Spence等人研究了隔舌位置、導葉安放形式和口環間隙等對壓力脈動的影響，發現壓力脈動頻譜主要受葉輪與隔舌間動靜干涉的影響。Gao B等人對低比速離心泵內壓力脈動進行研究，結果表明，工況對不同測點壓力脈動幅值有較大影響，壓力脈動主頻在葉頻。Asim等人研究了離心泵蝸殼內壓力脈動，發現葉輪與隔舌動靜干涉對隔舌附近的二次流有明顯影響。Zhang Y等人采用大渦模擬方法分析了離心泵蝸殼內壓力脈動，發現壓力脈動在隔舌處最大。崔寶玲等人研究了復合葉輪離心泵內的壓力脈動，發現葉輪和蝸殼的動靜耦合是產生壓力脈動的主要原因，且主頻受軸頻控制。王福軍等人分析了雙蝸殼離心泵內的壓力脈動，發現隔板和隔舌處壓力脈動頻率在大流量下均為葉頻，小流量下以軸頻為主。祝磊等人分析了不同隔舌型式對離心泵內壓力脈動的影響，發現采用短舌和中舌有利于降低離心泵內的壓力脈動。姚志峰等人分析了雙吸離心泵內的壓力脈動，結果表明，在吸水室和壓水室內壓力脈動的特征頻率主要是軸頻及低于軸頻的頻率。黃茜等人研究了流量對離心泵內壓力脈動，結果表明，流量越小泵內壓力脈動越大。在試驗測試方面，Parrondo等人研究了離心泵葉片附件的壓力脈動，發現泵內壓力脈動強度主要由葉片與隔舌的動靜干涉決定。Dong R等人的試驗結果表明，隔舌是離心泵內壓力脈動的主要激勵源。Mele等人通過試驗測試了轉速對離心泵流動振動的影響，發現隨轉速的增加流動誘導振動也不斷增強。陳長盛測試了不同轉速下船用離心泵的振動特性，發現振動大小與轉速的4～9次方成正比。周林玉對偏工況下離心泵內的壓力脈動進行了試驗分析，指出小流量下葉輪出口壓力脈動主頻不再是葉片通過頻率，并且頻譜寬度明顯增大。陳斌測試了單葉片螺旋離心泵內的壓力脈動，發現壓力脈動在葉片圓周厚度1/3處時最小。蔡建程測試了離心泵隔舌附近的壓力脈動，發現隔舌附近的壓力脈動以離散分量為主，且其強度隨著流量的減小逐漸增大。

綜上所述，目前已經開展了大量有關離心泵振動的研究，但有關離心泵故障狀態下運行特性的研究還比較缺乏，因此未來需要加強通過壓力脈動和振動數據分析來辨別不同故障類型方面的研究。

2.2 旋轉機械故障機理研究現狀

離心泵是一種典型的旋轉機械。旋轉機械由于其性能穩定、噪音小、自動化程度高等優點，在工業和生活領域中被廣泛使用。隨著旋轉機械應用領域的增加，其發生故障的形式也變得多種多樣，因而對旋轉機械故障機理的研究也逐漸增多。Samira等人采用帕克變換和希爾伯特變換分析了感應電動機的機械故障信號。Sohre對系統總結了旋轉機械的典型故障，并歸納為9類37種。Chuan Li等人采用形態小波分析了滾動軸承的監測信號，成功消除了其中的隨機噪聲。王洪杰等人提出把分頻段控制技術和信號處理方法相結合的故障診斷方法，并對鍋爐給水泵常見故障進行歸類與分析。程軍圣等人的研究表明，基于局部均值分解的能量算子解調方法能夠有效提取設備故障振動信號。朱俊對多級離心泵葉輪堵塞、葉片斷裂、氣蝕、口環磨損等4種常見故障進行了研究，提出一種基于工藝參數和振動的泵效率降低的監測方法。趙鵬采用遞歸定量分析理論對Elman神經網絡進行了改進，并應用于離心泵的振動信號提取。張曉清等人總結了常見的離心泵故障類型，并給出一些處理方法。

雖然目前有較多關于旋轉機械故障機理方面的研究，但由于其結構形式的多樣性，且多數情況下故障的發生并不是由單一故障引起，這些都給旋轉機械的故障機理探索帶來了挑戰，因此未來仍需深入研究旋轉機械的故障形成機理。

2.3 旋轉機械故障診斷研究現狀

旋轉機械故障診斷方法較多，大多是通過檢測電壓、電流、流量、壓力、振動和噪聲這幾個方面來進行診斷，從原理上可分為3類：基于模式識別故障診斷、基于控制模型故障診斷及基于人工智能故障診斷。

2.3.1 基于模式識別的故障診斷 基于模式識別的故障診斷是根據機械的故障表現形式，選擇相應的模式識別方法進行診斷，其本質上就是一個模式識別的過程。對旋轉機械故障主要是應用模式分類器來檢測提取出來的各類特征信號，再進行分類和辨別。王峰采用人工免疫應用模式識別方法分析了汽輪機組故障時的振動信號，通過對信號參數的識別和分類，表明該方法具有一定的適用性。馮長建應用多觀測變量和多樣本的隱Markov模型對旋轉機械啟動過程振動模式的故障診斷進行了研究，取得了很好的診斷效果。針對不同的故障有不同的模式識別，因而，能否準確判斷故障類型就對系統的模式識別分類的準確度和精確度提出了一定的要求，如何提高可識別模式的種類和精度與準確度將會是下一步的研究方向。

2.3.2 基于控制模型的故障診斷 基于控制模型的故障診斷是將現實所得的數據與數據庫中的標準數據進行比對獲得殘差，再將殘差與標準值相對比，進而獲得診斷結果。狀態估計和參數選擇是該方法的關鍵和難點。史軍杰等人基于因式分解法建立了離心泵管道系統模型，并對模型系統進行了故障診斷研究，仿真試驗表明該方法有一定的可靠性，但未涉及故障定位和故障狀態評估。陳安華等人給出了一種轉子系統非線性振動的辨識建模方法，該模型可對故障信號進行在線建模。周云龍等建立了一種連續隱Markov模型與自回歸譜分析相結合的方法，并應用到對離心泵的故障診斷中，取得了良好的效果。

2.3.3 基于人工智能的故障診斷 由于故障表現形式各不相同，傳統的故障診斷技術很難進行精確的故障診斷。針對復雜故障形式，基于人工智能的故障診斷技術逐漸成為主流。最近幾年，隨著有關智能分析和信號分析技術研究的深入，主流的智能故障診斷可以分為小波變換、支持向量機、人工免疫和盲源分離等幾類，但主要有3種：基于神經網絡的故障診斷、基于知識的故障診斷和基于支持向量機的故障診斷。

1） 基于神經網絡的故障診斷。人工神經網絡具有優秀的學習能力、優秀的函數逼近功能以及強大的自適應性。Samanta探索了人工神經網絡在故障診斷中的應用，結果發現徑向基函數網絡、多層感知器和概率神經網絡算法可以用于齒輪故障振動信號的診斷。周云龍等人基于BP神經網絡提出將反向轉播的遺傳算法與經驗模式分解結合用于離心泵汽蝕故障診斷。侯祥林等人將多層感知器神經網絡算法和分形計算維數概念相結合，提出了分形神經網絡診斷算法的方法。魏效玲等人成功應用BP神經網絡對離心泵的故障進行了診斷。梁超分析了離心泵不同工況下振動信號的相空間復雜網絡動力學特性，對不同的振動故障進行定量地遞歸分析，從而對不同振動故障狀態進行診斷。印洪浩等人設計建立了SOM神經網絡，實現了船用離心泵運行故障的智能診斷。近年來基于神經網絡的故障診斷方法以其獨特的優勢發展迅速，但由于需要大量的訓練樣本，因此在實際應用中仍有一定的局限性。

2） 基于知識的故障診斷?；谥R的故障診斷主要是指專家系統，即對數據信號運用知識庫中已有的規則進行推理，再根據實際情況修改推理策略，從而對系統故障類型進行準確定位。其中，知識庫的完善程度決定了專家系統的診斷水平。席玉潔歸納總結了離心泵的常見故障并進行了機理分析，建立了適用于離心泵故障診斷邏輯的專家系統。韓延喆采用貝葉斯網絡推理方法建立了一種高速離心泵故障診斷專家系統?；谥R的故障診斷是目前主流的故障診斷方向。雖然其具有即時故障推理，并能根據實際進行調整方案的優點，但也不可避免地對數據庫內規則和處理方案的完善程度提出了一定的要求?？梢?，該診斷系統未來的發展方向將會偏于數據庫的擴充與完善。

3） 基于支持向量機的故障診斷。Vapnik基于統計學理論首次提出了支持向量機（Support Vector Machine，SVM）的模式識別方法，該方法在小樣本、非線性及高維模式識別等方面具有較為明顯的優勢。翟永杰等人提出了基于錯分樣本變數的變增量迭代算法，改進了多類支持向量機的算法，在小樣本的情況下成功用于汽輪發電機組的故障診斷。Samanta等人以軸承故障診斷為研究對象，將SVM與神經網絡方法進行了對比，發現SVM方法具有更強的最優解逼近能力。趙鵬等人提出一種基于最小二乘支持向量機和EMD復雜度特征的離心泵振動故障診斷方法，取得了較好的效果。顧小軍根據模式識別系統和旋轉機械故障診斷的要求設計了實時振動信號采集系統，并結合LabVIEW和MATLAB實現了基于SVM故障識別系統。洪君等人則提出將SVM和HHT方法相結合的離心泵振動信號故障診斷方法，并通過試驗證明了該方法具有較高的診斷率。萬毅等人基于SVM方法構建了離心泵的磨損特性分析和優化的智能模型，并與神經網絡算法進行了比較，發現SVM方法具有更高的預測精度。朱霄珣分析了SVM模型中訓練特征選取、參數確定以及核函數選擇等關鍵問題，建立了基于SVM的轉子振動故障診斷智能模型。楊野提出了基于支持向量機和粗糙集的故障診斷方法，并應用于離心泵汽蝕故障診斷，結果表明，支持向量機可準確快速地識別不同類型的汽蝕故障?；谙蛄繖C的故障診斷在模式識別、小樣本和非線性等多方面具有較大的優勢，但在實際診斷過程中易受系統內部噪聲以及周圍因素的干擾，從而影響診斷的準確度。因此，如何排除外來以及系統內的干擾，將會是該模式診斷的下一步研究方向。

3 離心泵故障診斷研究展望

對離心泵故障診斷的研究目前仍處于剛起步的狀態，需要在以下兩個方面進行更為深入的研究：一是加強離心泵故障診斷的機理研究。主要包括離心泵各種單一故障以及并發故障下泵結構振動噪聲和內部流動誘導噪聲的運行規律，從而為故障診斷提供依據，其中各類信號的分離、提取和識別將會是一個難點。二是發展集多個智能故障診斷系統于一體的新型智能故障診斷系統。目前主流的智能故障診斷方法都需要滿足特定的條件才能夠使用，而且各自都具有不同的優缺點。將不同的診斷方法進行合理配合，取長補短，能夠發揮出超過原有診斷系統的功能。開發一個基于物聯網的兼具智能診斷方法、智能監控系統以及智能故障預警的新型故障診斷系統將是未來故障診斷的研究方向。

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