某船日用海水压力柜水泵振动异常问题分析

吴善跃，张振中，陈 昕

(92957部队, 浙江 舟山 316000)

某船日用海水压力柜水泵振动异常问题分析

吴善跃，张振中，陈 昕

(92957部队, 浙江 舟山 316000)

针对船员反映的水泵噪声异常问题，开展了振动监测，经数据处理和故障特征分析判别了故障部位和原因。为了验证故障分析结论，对泵组拆检维修情况进行了跟踪，并开展了修后振动监测。基于测试数据和故障拆检结果，对Peakvue技术和常规时频分析技术提取轴承故障特征问题进行了比较，结果表明Peakvue技术能对故障轴承部位做出更为准确的判断。

监测诊断；振动；水泵

随着振动监测技术应用日益广泛和深入，如何进一步提高振动故障分析水平，更好服务于船舶设备管理，已成为监测部门需要努力解决的现实问题之一。而在这其中，通过现实案例积累实践经验是提高故障分析能力不可或缺的重要环节。为了积累实践经验，更好指导船舶设备振动监测技术工作开展，本文结合工作实际对某船日用海水压力柜水泵振动异常问题进行了系统分析。通过理论数据分析和故障拆检结果之间的对应分析，对轴承故障监测有了进一步认识，从而也为今后此类故障问题分析积累了参考经验。

1 泵组基本情况

1.1 泵组简介

该水泵为50CWZ-5型卧式水泵，担负着全船日用海水供给任务，由江苏振华泵业集团生产，主要技术参数如下：功率为5.5 kW，额定转速为2 980 r/min，流量为20 m3/h，扬程为40 m。电动机转子与水泵转子之间采用联轴器相联，电动机和水泵安装在同一个基座上，具体参见图1。整个泵组有4个轴承，其中电动机自由端和输出端分别安装有同型号的滚动轴承，水泵输入端部位安装有2个同型号滚动轴承。在通常情况下，该水泵采用间隙运转模式，由压力继电器控制其通电运转。

图1 卧式水泵

1.2 运行情况

据管理该泵的船员介绍，水泵运转过程中会出现令人难以忍受的高频噪声，并且噪声日趋增加。即使是在泵组电动机和水泵轴承部位增加润滑脂后，噪声问题也未见明显改善。

2 振动数据采集及故障特征分析

2.1 数据采集

针对船员反映的问题，技术人员对泵组进行了振动测试。测试仪器采用艾默生CSI2130振动分析仪。具体测点参见图1，其中：电动机自由端测量水平径向(M1H)、垂直径向(M1V)振动，电动机输出端测量水平径向(M2H)、垂直径向(M2V)、轴向(M2A)振动，水泵端测量图1中所示测点水平径向和垂直径向振动(分别为P1H、P1V，P2H、P2V)。在进行上述测点数据采集时，其分析频率范围为1～1 800 Hz。除了在测点M1H、M2H、P1H、P2H进行常规数据采集外，还进行Peakvue数据采集，分别为M1P、M2P、P1P、P2P。

参见图2，对水泵先后进行了5次振动监测和2次拆检，其中：①7月3日监测未听到刺耳噪声；②7月30日监测是在发现噪声异常后进行的第1次振动监测，8月2日监测是后期跟踪监测；③8月21日进行了第1次拆检，检查后轴承维持使用，并于10月2日进行了修后振动监测；④11月1日因水泵组出现故障停机而进行了第2次拆检和维修，结果发现水泵输入端P2处轴承已完全损坏，修复后于11月10日进行了修后振动监测。

图2 水泵监测及拆检情况说明

2.2 数据处理方法

数据处理分常规时频处理和Peakvue数据处理2种方法。常规时频处理主要是对所采集频率在1～1 800 Hz范围内的数据进行时域、频域分析。其中，时域分析除了分析波形图外，还进行振动速度有效值、峰值统计分析。振动速度有效值反映了振动能量大小，是振动状态监测基本判别参数；峰值反映的是某时刻振幅的最大值，适用于瞬变冲击振动的分析。频域分析是在对时域数据进行快速傅里叶变换后，对各振动特征分量幅值进行的分析。

与常规时频处理不同，Peakvue数据处理主要是针对冲击信号。它通过100 000 Hz以上高频采集原始数据，并使用高通滤波器从振动时域波形中分离出应力波的脉冲信号，再经过二次采样处理此应力波，保留真实的脉冲幅值，得到Peakvue时域波形，最后通过FFT(快速傅里叶变换)计算得到Peakvue频谱[1]。Peakvue数据处理适用于轴承早期损伤类故障分析。[2-3]

2.3 故障特征提取与分析

2.3.1 噪声异常初期振动分析

为了分析噪声产生的原因，有必要将故障数据和历史正常数据进行比较。基于这一点，将7月30日、8月2日振动数据与7月3日数据作对比。表1为历次监测中各测点振动速度有效值数据，由表1可知：①相比较7月3日数据，7月30日绝大多数测点振动速度有效值均有不同程度增加(除测点M2H外)，其中水泵端测点绝对值较大，且绝对值增加量最大；②8月2日各测点振动速度有效值相比7月30日又有了增加，其中最大值点在水泵输入端P2处 。由此判断，P2处轴承可能存在异常。

进一步分析P2处垂向测点P2V在7月30日和7月3日加速度时域波形，比较图3、图4可知：7月30日加速度时域波形峰值和有效值相对7月3日有了较大增长，分别为11.8倍和11.9倍。

表1 各测点振动速度有效值 mm/s

(注：表中“—”表示无有效数据。)

图3 7月30日测点P2V的时域波形

图4 7月3日测点P2V的时域波形

图5、图6、图7分别是测点P2V在3次监测中的常规频谱，对它们进行比较分析可知：在发现噪声异常后，中高频区域出现多族谐波成分，其中213 Hz及其5倍频率分量较为明显。

图5 7月3日测点P2V的常规频谱

图6 7月30日测点P2V的常规频谱

图7 8月2日测点P2V的常规频谱

图8～图10是P2P测点在3次监测中的Peakvue频谱，对它们进行比较分析可知：①7月3日Peakvue频谱未发现明显的213 Hz振动分量；②在发现噪声异常后，Peakvue频谱中出现了较为明显的213 Hz振动分量，表明水泵端P2处存在频率为213 Hz冲击信号。根据这一点，初步判断水泵端轴承出现早期冲击损伤征兆，并且P2位置轴承出现问题的可能性较大。

图8 7月3日测点P2P 的Peakvue频谱

图9 7月30日测点P2P的 Peakvue频谱

图10 8月2日测点P2P的Peakvue频谱

水泵端轴承为SKF的6305型滚动轴承，其轴承结构参数分别为：轴承节径D为43.5 mm，滚动体直径d为11.5 mm，滚动体个数n为7个，接触角α为0。假设内圈相对外圈转速为r，滚动轴承故障特征频率计算公式如下：

(1)

(2)

(3)

cos2α]。

(4)

采用转速表可测量泵组的实际转速(即轴承内圈相对外圈转速)为2 930 r/min。将轴承结构和转速参数代入公式(1)～公式(4)，可推算对应的轴承故障特征频率如下：保持架故障频率为18.0 Hz，滚动体单故障频率为85.8 Hz，外圈故障频率为125.7 Hz，内圈故障频率为216.1 Hz。对照轴承故障特征频率和前文分析数据，可进一步确认P2位置轴承内滚道出现损伤点。

2.3.2 第1次拆检及后续监测分析

8月21日，修理人员拆检了水泵。在外观上未发现滚动轴承存在故障痕迹。然而，在转动P2处轴承过程中，能轻微感受到存在类似机械表“滴答”声。由于修理期间缺少备品，P2处轴承未被更换，而是继持使用，并加强使用管理。

第1次拆检后，于10月2日对泵组再次监测，结果如下：①电动机端测点振动速度有效值与前次监测结果基本保持一致，而水泵端测点振动数值却明显增加，最大增加了50%(参见表1)；②加速度时域波形峰值和均方根值持续增大，而波形波峰系数基本保持不变(参见图11)；③P2处Peakvue频谱中213 Hz振动分量幅值是前次监测结果的2倍(比较图12和图10)。

图11 10月2日测点P2V的时域波形

图12 10月2日测点P2p的Peakvue频谱

2.3.3 第2次拆检及后续监测分析

11月1日，该泵组在使用中出现电动机过载保护停机，整个泵组转子咬死，无法顺利地进行人工盘车。再次拆检水泵，发现P2处轴承已完全损毁，泵轴固定轴承内圈处外观呈高温烧蚀特征。

在故障当天，修理人员就对该水泵进行了修理，更换了新轴承。11月10日，对泵组进行了修后振动测试，结果如下：①各测点振动速度有效值相比10月2日监测数据有了极大下降(见表1)；②测点P2H频谱图和测点P2PPeakvue频谱中已无213 Hz振动分量(参见图13和图14)。

图13 11月10日测点P2H的常规频谱

图14 11月10日测点P2P的 Peakvue频谱

2.3.4 故障特征分量分析

213 Hz是历次监测中发现水泵轴承故障的特征频率点，表2所列为各测点历次监测常规频谱中213 Hz振动分量幅值，表3所列为历次监测相关测点Peakvue频谱中213 Hz振动分量幅值。综合分析表2和表3，可发现以下规律：①泵组故障虽发生在水泵端轴承处，但在进行常规频谱分析时电动机端测点也能检测到水泵端轴承213 Hz特征分量，而在Peakvue频谱分析中电动机端测点却不能检测到这一分量；②P2处常规频谱分析(即测点P2V频谱)213 Hz振动分量幅值先增加后减少，而Peakvue频谱中213 Hz振动分量幅值却是一直增加。

表2 各测点常规频谱中213 Hz振动分量幅值mm/s

(注：表中“—”表示无有效数据。)

表3 Peakvue频谱213 Hz振动分量幅值 m/s2

为什么电动机输入端测点Peakvue频谱分析不能检测到水泵端轴承213 Hz特征分量，根据Peakvue数据采集和分析原理可知，Peakvue分析主要是通过提取和处理应力波振动信号来获取轴承故障信息，而应力波传递在实质上属于高频振动传递。相对低频振动而言，高频振动在传递过程中具有快速衰减特性。由于结构和材料方面的因素，水泵和电动机中间的联轴器成为应力波传递的“阻隔点”，水泵端故障轴承冲击应力波在传递过程遇到该“阻隔点”将会出现巨大衰减，从而造成电动机输入端测点无法检测到泵端轴承应力波信号。

3 结束语

综合本故障实例分析，可得到如下结论和经验。

1)海水压力柜泵组在运转过程中的刺耳高频噪声来源于泵端轴承内圈滚道疲劳损伤故障。该疲劳损伤点虽小，但运转过程中会产生明显噪声。通过本例表明，“耳听”仍是船员在设备巡检中必不可少的重要手段，通过直观分析泵组噪声变化可发现部分滚动轴承早期故障。

2)滚动轴承从早期发现故障征兆到整个轴承毁坏，仍具有相对较长的使用时间。在特殊情况下持续使用具有早期故障征兆的滚动轴承，应积极采用振动定量分析手段并结合基于历史数据统计的故障阈值进行轴承状态监控，从而在延长轴承使用时间的同时确保机组安全运行。

3)常规的时域、频域数据采集及处理方法能够分析滚动轴承故障，但在分析过程中要注意其它点振动传递影响。例如在本案例常规频谱分析中，在电动机输出端能检测到水泵端轴承故障特征分量。若不结合振动速度有效值等参数分析，就有可能产生误判，误认为电动机输出端轴承存在故障。

4)由于应力波在传递过程具有明显的衰减特性，Peakvue频谱分析受其它点振动传递影响干扰较少，相对常规频谱分析而言能对故障轴承部位做出更为准确的判断。

[1] 史啸曦，景东华. Peakvue测振新技术的应用及评价[J]. 中国设备工程, 2013(8)：7-9.

[2] 高景俊，孔胜军，张宝海，等. Peakvue高级专利数据技术在轴承故障诊断中的应用[J]. 中国设备工程, 2007(11)：53-54.

[3] 徐英博，韩东方，朱善安. 基于Peakvue技术的轴承故障检测[J]. 传感器与微系统, 2010(7)：115-117.

安全生产 警钟长鸣

The vibration of a water pump is measured for its harsh noise.After data processing and failure characteristic analysis,the fault position and failure cause are judged.To validate the conclusion,the repairing information of the pump is collected and the vibration monitoring is performed.Based on the test data and the overhaul of the pump,the Peakvue technology is compared with the conventional time-domain and frequency-domain analysis on detecting the fault signature of bearings.The result shows that more accurate diagnosis can be made on the bearing fault position by using the Peakvue technology.

condition monitoring and diagnosis;vibration;water pump

吴善跃(1976-)，男，浙江庆元人，高级工程师，博士，主要从事船舶设备状态监测和振动噪声控制研究工作。

U672

10.13352/j.issn.1001-8328.2016.02.006

2015-11-13