250 W@4.5 K氦制冷机故障模式、效应及危害度分析

李 静 刘立强 熊联友 王慧荣

(1中国科学院理化技术研究所低温工程学重点实验室 北京 100190) (2中国科学院大学 北京 100049)

250 W@4.5 K氦制冷机故障模式、效应及危害度分析

李 静1,2刘立强1熊联友1王慧荣1,2

(1中国科学院理化技术研究所低温工程学重点实验室 北京 100190) (2中国科学院大学 北京 100049)

为了评估中国科学院理化技术研究所研制的一台250 W@4.5 K氦制冷机的可靠性，建立了250 W@4.5 K氦制冷机的故障模式、效应及危害度(FMECA)模型。收集了国内相似制冷机用户的低温设备失效数据，利用寿命数据软件Weibull拟合了失效数据分布，从而获得低温部件的失效率。采用了国际热核试验反应堆组织(ITER)的FMECA评价准则，分析了制冷机主要部件的故障模式及其对制冷机相关功能的影响，找出了危害度较大的关键零部件。提出了改进措施，将高风险的故障模式降低到了中低风险。

氦制冷机 低温系统 故障模式 FMECA 失效数据分布

1 引 言

大型氦低温制冷系统在国内外大科学装置中应用广泛，对大科学装置的正常运行起到重要作用。低温系统设备的失效不但对低温系统本身有影响，同时会影响低温系统服务的大科学装置。因此大科学装置对于大型氦低温制冷系统的可靠性要求越来越高。进行大型氦低温制冷系统的可靠性分析，保证低温系统安全长周期稳定运行从而保障大科学装置的顺利运行有重要的意义。

故障模式、效应及危害度分析方法(Failure modes，effects and criticality model analysis，FMECA)在风险评估中占有重要地位，主要用于预防故障。欧洲联合体ISO9004质量标准中，将它作为保证设备设计和制造质量的有效工具。FMECA分析过程的基本出发点，是分析现有设计方案，以具有明确故障模式的部件级为基础，充分利用已有的设计，通过对系统的全面分析，找出危害性较大的关键零部件，以及在役设备会有哪些故障可能发生，提高设备固有可靠性或过程可靠性[1]。

国际上对低温系统的可靠性分析中FMECA分析应用广泛，国际热核试验反应堆组织(ITER)曾经成立了RAMI(可靠性，可用性，可维修性和可检测性)分析组，对ITER配套低温系统概念设计方案进行了故障模式、效应及危害度分析(FMECA)，并提出了应用于ITER所有系统的FMECA评价准则[2-3]。国际三十米天文望远镜(TMT)的低温系统概念设计项目同样包含了可靠性分析的要求。中国科学院理化技术研究所针对TMT低温系统概念设计方案进行了FMECA分析，已通过了TMT国际技术委员会的设计评审。在目前进行的ITER低温传输系统的设计中，承担任务的ITER India也做了相应的可靠性评估工作。

目前国内对于大型氦低温制冷系统的可靠性分析工作业已提上了日程。合肥中国科学院等离子体物理研究所采用故障树分析方法(FTA)分析了超导托卡马克实验装置(EAST)低温冷却系统的可靠性[4]。中国科学院理化技术研究所对氦气体轴承透平膨胀机实验平台进行了可靠性评估和FMECA分析[5]。针对低温设备失效数据量不足和其分布不易拟合的现状，中国科学院理化技术研究所收集了国内相似制冷机用户低温设备的失效数据，利用寿命数据分析软件Weibull++10.0拟合了其失效分布，得出压缩机，透平，真空泵等设备的失效分布服从两参数威布尔分布，并利用ITER的FMECA风险评价准则，对10 kW@20 K氦制冷机进行了FMECA分析[6]。

中国科学院理化技术研究所研制了一台250 W@4.5 K氦制冷机，目前处在集成阶段。为了评估该制冷机的可靠性，建立了250 W@4.5 K氦制冷机的故障模式、效应及危害度(FMECA)模型，分析了该制冷机主要部件的故障模式及其对制冷机相关功能的影响。

2 250 W@4.5 K氦制冷机流程及功能分析

250 W@4.5 K氦制冷机流程图如图1所示，该流程包含1台螺杆压缩机、2个透平、9个热交换器、1个液氦杜瓦，同时包含5个常温调节阀，11个低温控制阀。制冷机采用带有液氮预冷、两级透平膨胀机的克劳德(Claude)制冷循环，分为液氮预冷、气体膨胀制冷和节流制冷3个阶段。其工作流程为：氦气螺杆压缩机排出高压氦气经除油后进入冷箱，经过液氮预冷，透平膨胀机膨胀后经节流阀进入液氦杜瓦。杜瓦瓶中的氦气再次经冷箱中的换热器进入压缩机完成工作循环。流程中还包括污氦气的纯化。

图1 250 W@4.5 K氦制冷机流程图Fig.1 PFD of 250 W@4.5 K helium refrigerator

为了对制冷机进行FMECA分析，首先对制冷机进行功能分析。定义250 W@4.5 K氦制冷机的功能为“制冷模式下提供250 W@4.5 K的冷量，同时具有氦纯化与液化功能，处理能力不低于60 L/h”。整个制冷机分为4大功能模块，即压缩机站，冷箱制冷液化部分，纯化部分和辅助系统。其中压缩机站包括1台螺杆压缩机、2台ORS凝聚式过滤器、1台活性炭吸附筒、1个气氦储罐和4个常温调节阀。冷箱制冷液化部分包括液氮预冷系统、6个热交换器、2个透平、1个透平轴承气控制阀、5个低温控制阀和1个液氦杜瓦。纯化部分包括3个热交换器、5个低温控制阀和1个污氦干燥器。辅助系统包括PLC控制系统、真空泵、气体纯度分析仪和安全阀等。

根据功能分析，可以判断为了实现制冷机的功能，制冷机的各主要部件是串联关系。

3 制冷机低温设备失效数据及其分布

3.1 失效分布类型

在可靠性问题中，产品的失效分布类型是十分重要的问题。常用的失效分布有指数分布、威布尔分布、正态分布、对数正态分布等。指数分布的失效率是与时间无关的常数，可以用来描述浴盆曲线的盆底段。威布尔分布和其它分布的关系比较密切，其形状参数取值范围反映了产品失效特性，因此它对各种类型的试验数据的适应能力较强，其应用比较广泛。

3.2 可靠性数据收集与分布拟合

获得设备的失效数据后，可以通过统计学的方法得到数据的分布，一般有概率纸图估法和检验法等[7-8]。

对于250 W@4.5 K氦制冷机的某些部件，比如压缩机，真空泵和透平，本项目收集国内相似制冷机用户近几年的失效数据，用户包括北京大学自由电子激光PKU-FEL，上海应用物理研究所上海光源SSRF和北京高能物理研究所北京正负电子对撞机BEPCII，采用Reliasoft公司的专业可靠性寿命数据分析软件Weibull++10.0，对收集到的低温设备失效数据进行了失效分布拟合。

以透平为例，表1为透平失效引起整个氦制冷机停机的透平寿命数据。寿命数据包含完全寿命数据和右截尾数据(右删失数据)2种数据类型。完全寿命数据即明确知道从设备启用到失效的寿命数据(以F表示)，右删失数据指从设备启用到数据统计时设备尚未失效的寿命数据(以S表示)。

表1 统计的透平失效数据Table 1 Collected failure date of turbine

利用寿命数据分析软件Weibull++10.0，对收集到的透平寿命数据进行分布拟合。因为存在右删失数据，故选用极大似然估算法(MLE)。拟合结果为透平的失效分布服从两参数威布尔分布，其形状参数β=2.8，特征寿命或尺度参数η=24 061.1 h。采用同样方法，压缩机，真空泵等的失效分布同样服从两参数威布尔分布。PLC控制系统，液氮预冷系统的失效分布服从对数正态分布。

对于250 W@4.5 K氦制冷机的其它部件，比如热交换器，控制阀(室温调节阀和低温控制阀)，因为没有足够的失效数据进行分布拟合，它们的失效分布则引用自国际热核试验反应堆组织(ITER)的可靠性分析报告[9-10]。

4 250 W@4.5 K氦制冷机故障模式、效应及危害度(FMECA)分析

4.1 故障模式、效应及危害度分析(FMECA)风险评价准则

采用国际热核试验反应堆组织(ITER)使用的严酷度分类标准和发生概率分类标准。危害度分类标准同样采用ITER标准。严酷度分类标准见表2所示，故障发生概率分类标准见表3所示。

表2 严酷度分类标准Table 2 Severity rating scale

表3 发生概率分类标准Table 3 Occurrence rating scale

4.2 故障模式、效应及危害度分析(FMECA)危害度矩阵(风险矩阵)

为了评估风险等级，定义改进措施实施前的初始危害度Ci为初始严酷度Si和故障初始发生概率Oi的乘积(Ci=Si×Oi)。根据计算结果，危害度可以分为高风险、中风险和低风险。高风险指在危害度矩阵里深色区域中的危害度，其危害度值Ci大于等于13；中等风险指7≤Ci<13的危害度，用风险矩阵中的浅色区域表示；低风险指Ci<7的危害度，用风险矩阵中的淡色区域表示。具有高风险的故障模式，必须采取一定措施，如设计改进、维修等将危害度降低为中、低风险；中等风险的故障模式，推荐采取一定措施将危害度降低为低风险；低风险的故障模式，其改进措施可选。定义改进措施实施后的危害度Cr为严酷度Sr和故障发生概率Or的乘积(Cr=Sr×Or)。

以透平为例，已知透平的失效分布，可计算得透平一年之内的失效概率为0.057 3。根据表3可知Oi为4。根据透平失效需要的维修时间，初始为1周，Si为4。改进措施实施后的维修时间为1天，Sr为3，故Ci=Si×Oi为16，Cr为12。

4.3 250 W@4.5 K氦制冷机FMECA模型

250 W@4.5 K氦制冷机各部件的FMECA分析(节选)见表4—表6，不同的危害度数值代表不同的风险等级，大于等于13的数值代表高风险，大于等于7但小于13的数值代表中等风险，小于7的数值代表低风险等级。

表4 250 W@4.5 K氦制冷机FMECA分析：A1-压缩机站产生常温高压氦气Table 4 FMECA of 250 W@4.5 K refrigerator

5 250 W@4.5 K氦制冷机FMECA分析结果

根据250 W@4.5 K氦制冷机FMECA分析，制作初始风险矩阵和改进后的风险矩阵图，共有25种故障模式，见图2和图3。

根据图2，初始风险矩阵里共有2个高风险，7个中等风险的故障模式。所对应的故障模式分别为：

表5 250 W@4.5 K氦制冷机FMECA分析：A2-冷箱制冷液化部分-提供低温环境和冷量Table 5 FMECA of 250 W@4.5 K refrigerator

高风险：螺杆压缩机不能实现预定功能、透平不能实现预定功能。

中风险：氦气缓冲罐泄露、液氮预冷系统不能实现预定功能、换热器故障(轻微泄露)、PLC控制系统当地仪表故障、PLC控制系统主控PLC故障、真空系统不能实现预定功能。

由图3可见改进后的风险矩阵，共有0个高风险和4个中等风险的故障模式。改进措施实施后，高风险的故障模式降低为中等风险，中等风险的故障模式数目降低。4个中等风险的故障模式为：螺杆压缩机不能实现预定功能、透平不能实现预定功能、PLC控制系统主控PLC故障、真空系统不能实现预定功能。

由此可见，影响250 W@4.5 K氦制冷机可靠性的关键设备和薄弱环节是压缩机、透平、PLC控制系统和真空泵。

图2 初始风险矩阵圆点的个数和大小表示被(严酷度、发生概率)坐标定义的故障模式的个数。危害度评价准则(7和13)将图中区域划分为高风险区域、中等风险区域和低风险区域Fig.2 Initial criticality matrix

图3 改进后的风险矩阵圆点的个数和大小表示被(严酷度、发生概率)坐标定义的故障模式的个数。危害度评价准则(7和13)将图中区域划分为高风险区域、中等风险区域和低风险区域Fig.3 Revised criticality matrix

6 提高制冷机可靠性的措施

为了提高250 W@4.5 K氦制冷机可靠性，从设计，测试，维修和运行等方面提出改进措施以降低高风险和中等风险故障模式。这些改进措施如下：

(1)压缩机震动应被监测。如有异常震动，检测或预防性维修应执行。氦气压机维修备件+联轴器+滤油器+气体过滤器应现场备用；

(2)设计良好的透平开机控制逻辑，并建立自动启停控制模式；透平轴承现场备件；进行快速换装；

(3)采用有冗余功能的PLC，PLC备件现场备用，当地仪表备件需现场备用(压力变送器，传感器，信号调节器等)；

(4)液氮管道，阀门定期检查，密封件定期更换且备件现场备用；

(5)机动真空泵应替代故障真空泵以恢复特定的真空量级，且接口兼容。

7 结果和结论

为了评估中国科学院理化技术研究所研制的250 W@4.5 K氦制冷机的可靠性，建立了故障模式、效应及危害度分析(FMECA)模型。共分析了25种故障模式。结果表明：压缩机、透平、PLC控制系统和真空泵是影响250 W@4.5 K氦制冷机可靠性的关键因素。从设计，测试，维修和运行等方面提出了改进措施，以降低高风险和中等风险的故障模式。

目前低温系统部件的故障模式数据量太少，且收集不易，今后可以考虑针对已知失效分布的特定失效模式进行寿命加速实验。

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Li Jing，Cheng Guangxu，Cui Xiaomi，et al. Fault tree model of Lurgi synthetic ammonia system and common cause failure analysis[J]. Control and Instruments in Chemical Industry，2007(1)：16-23.

9 ITER documentation 2011 RAMI analysis of cryodistribution[R].WBS-34 summary report ITER_D_476UDV v1.2.

10 ITER documentation 2011 RAMI analysis of cryoplant[R].WBS-34 summary report ITER_D_45VHQV v1.0.

Failure modes，effects and criticality analysis of a 250 W@4.5 K helium refrigerator

Li Jing1,2Liu Liqiang1Xiong Lianyou1Wang Huirong1,2

(1Key Laboratory of Cryogenics，Technical Institute of Physics and Chemistry，Chinese Academy of Sciences，Beijing 100190，China)(2University of Chinese Academy of Sciences，Beijing 100049，China)

To evaluate reliability of a 250 W@4.5 K helium refrigerator developed in Technical Institute of Physics and Chemistry，Chinese Academy of Sciences，a failure modes，effects and criticality model(FMECA)was proposed. The cryogenic components failure data of similar refrigerators in China were collected and failure rate distributions were fitted with software Weibull. Hence，the failure probability of cryogenic components can be gotten. The FMECA rating scale of ITER was adopted. The failure modes of main components of this refrigerator and their effects on the related function were analyzed. The key components with high and medium risks were pointed out. The mitigation actions were proposed to decrease the major/medium risks to medium/minor risks.

helium refrigerator；cryogenic system；failure modes；FMECA；failure rate distribution

2016-06-02；

2016-07-26

中国科学院低温工程学重点实验室青年科技创新项目(CRYOQN201307)基金资助。

李静，女，38岁，博士研究生、助理研究员。

TB664

A

1000-6516(2016)04-0035-06