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未雨绸缪:污水厂关键设备预测性维护系统

  导 读
  现阶段污水处理厂主要通过人工来巡检设备运行状态,当设备出现故障时,工作人员无法第一时间了解情况,给厂里带来一定的经济损失。为解决此问题,设计、开发了污水处理厂关键设备预测性维护系统。该系统在线采集轴承座振动信号,并计算出设备振动速度。当振动速度超过振动标准时,系统采用快速傅里叶变换和包络分析方法,分析出设备故障类型。系统应用在污水处理厂鼓风机和离心机上,能有效预测出设备潜在故障,为污水处理厂的智能管理提供参考。
  0 • 引言
  鼓风机、离心机、水泵是污水处理厂生产过程中最为关键的设备。现阶段污水处理厂仍然采用传统的人工巡检方式,监测重点设备运行状态。这种方式效率较低、人工成本高,并且不具备时效性,无法知晓故障发生时间、故障类型、发生位置。尽管有些单级离心鼓风机出厂自带温度、位移监测传感器,为巡检人员提供一些经验值参考。但是这种参考不能及时发现隐患,无法在故障初期及时报警,导致设备造成了一定程度的损坏。同时运维人员需要大量时间停机排查故障,这直接或间接地给污水处理厂带来损失。
  智慧污水处理厂的建设对厂内关键设备状态监测提出了更高的标准和要求。首先,厂内关键设备的运行状态要实时监测。其次,实现设备预测性维护,当设备存在发生故障的趋势或者处于故障初期时,要给出设备故障类型、故障位置以及剩余寿命(设备健康指数),避免污水处理厂由于设备问题带来的非计划停机。
  为解决以上问题,国内外部分学者、企业对污水处理厂设备预测性维护做了一些研究工作,实现了远程监测设备振动、温度等功能。但是这种监测方式仅是监测设备的低频振动信号(1~1 000 Hz),这种信号与部分设备自带传感器监测的信号类似,仅能提供设备运行趋势。这种低频振动传感器将振动信号转化成微弱的电流信号,由于缺少信号处理模块,所以监测的振动受环境温度、噪声、电磁影响较大,经常出现误报。
  国内外也有一些公司采用高频(10~40K)采集系统,采集、分析设备振动信号。但由于高频振动信号数据较大,导致这些产品无法实现远程监测的功能。此外,现阶段市面上的产品大都只做到频谱分析层次,并没有直接给出设备故障类型等深层次信息,这就要求污水处理厂人员需要较深的频谱分析技能,所以这类产品应用效果并不理想。
  针对市场上现有产品的不足,本文设计了应用于污水处理厂关键设备的设备预测性维护系统。该系统既可以通过PC端、手机端实时展示设备振动数据,又可以通过先进的频谱分析算法给出设备故障类型。目前该系统已经应用在污水处理厂鼓风机和离心机设备上,实时监测鼓风机和离心机运行状态,并给出了鼓风机和离心机故障类型,起到了设备预测性维护作用。
  1 •设备预测性维护系统硬件开发
  设备预测性维护系统硬件包括自带电量放大功能的加速度传感器(IEPE)、高频采集模块、工控主机。其中加速度传感器将机械振动信号转化成微弱的电流信号。传感器与高频采集模块之间通过低阻抗、带电磁屏蔽功能的线缆连接。高频采集模块将电流信号转化成数字信号。采集模块与工控主机通过以太网连接,工控主机运行设备预测性维护软系统,包括信号采集、频谱分析和故障诊断模块。设备预测性维护系统硬件安装如图1所示。
  1.鼓风机设备2.加速度传感器3.工控主机4.高频采集模块
  图1 硬件设计及安装方式
  污水处理厂生物池采用单级离心鼓风机,功率860 kW,转速为12 848  r/min,基频为208 Hz。硬件选择12.8 K高频采集卡。加速度传感器频响区间选为14 K,安装在鼓风机轴承座的水平和垂直位置。
  2 • 设备预测性维护系统软件开发
  2.1 信号采集功能开发
  首先,配置通道及采样模式,读取采集卡采集的振动数据。每隔1 min采样1次,每次采样4 096个加速度数据。其次,对加速度信号进行积分处理,得到设备振动速度信号(下称振动信号)。鼓风机轴承座垂直方向的振动信号如图2所示。
   
  图2 振动信号采集
  由图2可知,鼓风机振动速度有效值为1.7 mm/s。由于振动速度较小,振动信号受到环境和电磁干扰较为严重。普通滤波方法在过滤低幅值波形时误差较大,所以本设计采用硬阈值小波滤波方式对振动信号进行滤波处理,提高信号信噪比。
  振动信号采样频率为12.8 K,信号连续性好,故选用sym8小波基作为小波分解函数,将振动信号从时域变换成小波域,得到振动信号的小波系数。其次,根据BirgeMassart准则,确定阈值系数,为小波系数3倍标准偏差(3σ)。大于3σ的小波系数保留,小于3σ的小波系数全部置零,得到新的小波系数集。最后,对新的小波系数集进行小波逆变换,还原出去噪后的振动信号。去噪效果如图3所示,根据式(1)~(3)计算出信噪比为56.2,参考小波去噪评价指标降噪效果理想。
  
  式中f(n)——原始信号功率;
  fs(n)——去噪声信号功率;
  snr——信噪比,dB。
  
  图3 小波去噪对比
  2.2 信号分析功能开发
  本设计采用时域分析和频域分析结合的方式。其中时域分析以分析振动趋势为主,当振动幅值超过设定阈值时,系统自动报警。具体设计如下:
  首先,读取去噪后的振动信号(4 096个振动数据)。其次,计算出振动速度有效值作为振动幅值。接着,按照国际标准ISO 10816-3,标出设备正常运行、故障初期和设备损坏区间。当振动幅值超出正常运行区间时,系统自动报警。额定功率大于300 kW并且小于50 MW的刚性连接设备故障区间如表1所示。
  表1 振动标准
  
  频域分析是指对振动信号进行频谱分析,找出频谱中波峰处对应的频率值,结合设备参数和故障特征理论计算值,推测出设备故障类型、故障位置以及剩余寿命。由于FFT在分析复杂信号时具有一定局限性,复杂的振动信号经过FFT变换后会得到多个波峰,给故障分析带来很大干扰。对比图4a~图4c,同一故障轴承信号采用不同的分析方式,会得到包含不同干扰波峰干扰的频谱图。通过分析大量污水处理厂单级离心鼓风机振动的历史数据(维修中心提供),发现鼓风机故障以转子不平衡、转子不对中、润滑不足、轴承问题为主。参考回转类设备故障频率与基频之间关系,本设计对不同故障(不同频谱区间)采用不同的频谱分析方法,排除干扰波峰。0~3倍基频区间采用FFT方法,针对转子不平衡、转子不对中、机械松动等故障。3~6倍基频采用功率谱分析方法,针对轴承故障。6~10倍基频采用边频带分析方法,针对转齿轮故障。 
  
  图4 频域分析
  根据主轴基频f和故障频率理论计算值,设计特征故障频域段,如表2所示。
  表2 故障预测频率
  
  注:n为通过滚动体个数×0.6、齿轮齿数、叶轮个数;所有倍频均选基频的0.8~1.2区间;即1f频段为0.8~1.2f。 
  接着,按照频域段依次获取各频谱段中波峰对应的频率值。对各个波峰频率按照表2和理论计算值进行逻辑判断,预测出设备故障类型。最后,通过鼓风机振动数据、故障特征频率、轴承全生命周期振动数据以及故障类型数据,拟合出设备剩余寿命函数,计算出当前振动速度值下的设备剩余寿命。以轴承故障为例,故障计算公式见式(4)~式(6):
 
  式中fi——轴承内圈故障频率,Hz;
  ni——内圈转速,r/min;
  ne——外圈转速,r/min;
  d——滚动体直径,mm;
  α——接触角,°;
  Dm——滚动体中心圆直径,mm;
  z——滚动体个数,个;
  fe——外圈故障频率,Hz;
  fo——滚动体故障频率,Hz。
  3 • 系统应用及效果
  本系统应用在污水处理厂生化池鼓风机设备、离心机设备上,取得了显著效果。加速度传感器安装在鼓风机与电机联轴器水平位置处,监测1#和3#鼓风机运行状态,采集到的振动信号如图5所示。
  
  图5 1#、3#鼓风机振动数据
  鼓风机振动速度有效值大于4.5 mm/s,设备已处于故障初期,如图6所示。电机转速为2 982 r/min,基频为49.7 Hz,转子二倍频为主波峰,系统给出设备故障为转子不对中故障,剩余寿命为47 d,指导厂里工作人员计划性停机维修。3#鼓风机振动速度有效值为2.6 mm/s,频谱主波峰较多,无故障波峰,设备处于正常运行区间。
  
  图6 1#、3#鼓风机振动频谱
  如图7所示,本系统应用在污泥处理车间离心机设备上,监测设备振动速度有效值为6.4 mm/s,已处于故障初期,主机转速为1 699 r/min,基频为28.3 Hz,转子一倍频为主波峰,系统给出设备故障为转子不平衡故障,剩余寿命为16 d,如图8所示。
  
  图7 离心机振动数据 
  
  图8 离心机振动频谱
  4 • 结语
  设备预测性维护系统实时采集污水处理厂鼓风机、离心机等大型设备的高频振动信号,通过先进的频谱分析和时序预测算法,实时分析、预测设备故障。在实地应用期间,该系统监测出污水处理厂在用设备潜在的故障,给出设备剩余寿命和故障。该产品的应用可显著降低污水处理厂关键性设备损坏停产的风险,协助智慧污水处理厂少人值守和设备智能管理的目标。(作者: 房琦等)