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【智能制造】狀態(tài)監(jiān)測與故障智能診斷技術在能源動力機械內燃機的應用

發(fā)布時間:2022-09-15瀏覽次數:0

狀態(tài)監(jiān)測與故障智能診斷技術在能源動力機械內燃機的應用

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王鵬  格創(chuàng)東智  設備工程資深解決方案專家


王鵬:中國設備工程專家?guī)鞂<?,天津市科協會員。擁有17年的石油化工、冶金礦山、電力能源等行業(yè)工業(yè)設備管理及運維經驗,具有豐富的工業(yè)互聯網平臺咨詢、行業(yè)解決方案及項目實施交付經驗。


內燃機


內燃機是油氣生產和船舶儲運等行業(yè)廣泛使用的一種大型設備,它以制造技術成熟、熱效率高、變工況及多臺機組聯網適應性好等優(yōu)點被廣泛使用。但由于內燃機自身的結構特點和運行工況的復雜性,使得內燃機在變載運行過程中易發(fā)生故障,常規(guī)監(jiān)測方式不容易獲得其故障信號。

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圖.工廠中大型內燃機設備(圖源網絡)


本文將分析內燃機設備的故障機理,并分享PreMaint設備健康管理平臺對內燃機進行狀態(tài)監(jiān)測和故障智能診斷的實踐。



內燃機的故障機理

往復式機械設備通常需要利用一系列機構將回轉運動轉換成往復運動(例如往復壓縮機)或者將往復運動轉換成回轉運動(例如內燃機)。因而其機械結構往往比較復雜,運動形式也較為復雜。與一般旋轉機械相比,有著信號源復雜、負荷變化大、信號提取困難、撞力不穩(wěn)定、測點選擇不確定等特性,這使得內燃機的信號反饋十分復雜,從技術上給故障診斷帶來較大的困難。

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圖.內燃機運作示意圖


內燃機故障類型及監(jiān)測重點

內燃機故障主要包括燃燒性能與機械往復件故障兩大類,具體如下圖。常見的故障監(jiān)測技術有振動參數法、熱力參數法、油液分析法等,通過對某一特性的監(jiān)測來判斷設備故障情況。目前,市面上大多采用單一的監(jiān)測手段,很難對內燃機復雜的結構做出精準的判斷。

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圖.內燃機常見故障

沖擊、漏氣和摩擦是內燃機最主要的信號類型,不同頻率的信號在時域頻譜圖中很難區(qū)分其組成部分,但在頻譜圖中可以區(qū)分開,例如選用振動與超聲的不同測量范圍,可以把振動產生的頻率與運動部件聯系起來。幾種類型的信號采用不同的頻段組合,既可隔離干擾又能反映振動的能量大小,各種信號相互印證,結合性能分析,便能對內燃機等往復機械進行全面地分析與診斷。

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圖.超聲波、振動信號的頻段劃分


內燃機在線監(jiān)測診斷系統

內燃機設備的振動特性比較復雜,單一的監(jiān)測與診斷技術可以有一定程度上對往復機械的故障進行監(jiān)測和診斷,但由于它運動的相對復雜性,在監(jiān)測與診斷過程中應考慮多方因素的影響。


我們以PreMaint設備健康管理平臺為例,PreMaint綜合運用動態(tài)壓力、振動和溫度、油液分析等技術,基于內燃機的物理特性、物理規(guī)律,利用動力學規(guī)律建立機理模型,使用統計模型相關算法,結合時域數據、工藝數據、設備特征數據及各類報警預警數據等,構建內燃機故障診斷模型和故障分析可視化服務,有效、針對性的對內燃機設備進行實時狀態(tài)監(jiān)測與故障智能診斷。


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圖.傳感器測點示意圖


1.多源數據采集

針對油氣生產和船舶儲運行業(yè)的特殊環(huán)境,PreMaint在線監(jiān)測傳感器具有防爆、耐腐蝕、易安裝等特性。設備的鍵相信號可以輔助振動頻率成分分析和相位分析,動態(tài)壓力信號可以通過算法處理來輔助分析熱力性能故障和機械性能故障。所以,通過在設備關鍵部位安裝傳感器采集包括加速度信號、電渦流位移信號、動態(tài)壓力信號、鍵相信號等,來實現狀態(tài)的監(jiān)測。

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圖.PreMaint信號采集設備

傳感器將采集的數據傳輸到現場數據采集終端,數據采集終端通過以太網/4G/5G/WIFI等方式將數據傳輸至PreMaint,系統對多源信息進行融合與計算,用于全面評價設備的健康狀態(tài)。


2.遠程診斷監(jiān)測

設備現場采集到的多源數據通過網絡傳輸到遠程診斷中心,在中心監(jiān)控室基于PreMaint設備健康管理平臺可以實時監(jiān)測、分析、評估設備健康狀態(tài)。


PreMaint具備綜合故障診斷及健康評估能力,能夠根據各參數(振動、溫度、示功圖、油液等)監(jiān)測診斷內燃機故障。以振動監(jiān)測為例,能夠提供周期內的變化概況、歷史變化趨勢等,通過測得特征參數曲線能夠監(jiān)測診斷內燃機機械故障并報警顯示,如活塞環(huán)斷裂等。通過示功圖等參數判斷以燃燒性能為典型代表的內燃機性能評定,根據這些反映內燃機工作狀態(tài)水平,如缸間不平衡、點火提前等;以油液分析判斷內燃機磨損件的磨損程度等故障做出有效分析評估。


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圖.氣缸壓力曲線和閥蓋的振動波形


典型案例

某油氣生產企業(yè)16缸V型排列的發(fā)動機,在采集的振動與超聲波數據分析時發(fā)現,其中右3#缸排氣門存在二次關閉異常現象。經PreMaint設備健康管理平臺智能分析,在壓縮沖程的后期和做功沖程的前期,隨著缸內容積的減小和可燃混合氣的迅速燃燒,缸內壓力急劇上升,缸內與排氣管內的壓差也隨著增大,缸內的高壓氣體便從密封不嚴的排氣門急速向排氣管內漏出,產生較強的超聲波噪聲。系統智能診斷綜合評估為氣門組件(如墊圈、彈簧)因積炭、老化等導致卡塞、關閉不嚴的故障。各測點波形圖如下:

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 圖.氣門組件拆解,與系統判斷一致


內燃機的工作狀態(tài)直接影響到企業(yè)生產的有序進行和員工人身安全。通過應用PreMaint對其實施在線監(jiān)測,可以有效預知設備故障和運行狀態(tài),在設備故障發(fā)生之前對設備進行合理及時的維護,避免非計劃停機和臨時性的備件計劃,保障生產順利進行和正常生活秩序。


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作者/王鵬   編輯/霖霖同學