煤化工机泵群设备故障监测及定位技术研究

[摘 要]机泵群设备的故障监测和定位技术对于提高装置生产效率和保障设备安全具有重要意义。文章以煤化工机泵群设备为研究对象，通过分析设备故障监测的现状和存在的问题，提出了一种基于先进传感技术和数据分析方法的故障监测和定位技术，并对该技术进行了试验验证。试验结果表明，该技术能够有效地监测和定位设备故障，为煤业煤制油行业提供了一种可行的设备管理和维护方法。

[关键词]机泵群设备；故障监测；定位技术；数据驱动；信号处理

[中图分类号]TQ086 [文献标志码]A [文章编号]2095–6487（2024）06–0058–03

Research on Fault Monitoring and Localization Technology for Coal Chemical Machinery Pump Group Equipment

QIN Yunqiu，ZHONG Bo，LAN Tian，XIAO Xue，HE Xiao

[Abstract]The fault monitoring and positioning technology of pump group equipment is of great significance for improving device production efficiency and ensuring equipment safety. the article takes the coal chemical machinery pump group equipment as the research object， analyzes the current situation and existing problems of equipment fault monitoring， proposes a fault monitoring and positioning technology based on advanced sensing technology and data analysis methods， and conducts experimental verification of this technology. The experimental results indicate that this technology can effectively monitor and locate equipment faults， providing a feasible method for equipment management and maintenance in the coal to oil industry.

[Keywords]pump group equipment； fault monitoring； positioning technology； data driven； signal processing

1 机泵群设备故障监测现状和问题分析

1.1 机泵群设备的作用和重要性

在化工装置生产过程中，机泵群主要用于各种工艺介质的输送和处理，其负责将不同的介质从一个流程输送至下一个流程，其正常运行对于确保装置生产的连续性和稳定性至关重要，任何机泵群设备的故障都可能导致设备损坏、效率下降甚至生产中断。因此，保障机泵群设备的安全运行对于装置安全、稳定、连续运行具有重要意义。

1.2 现有故障监测方法的优缺点

目前，针对机泵群设备的故障监测方法主要包括传统的人工巡检和基于传感器的自动监测系统。传统的人工巡检方法主要依赖于运行人员的经验和观察，存在着人力资源消耗大、监测周期长、监测精度低等问题。而基于传感器的自动监测系统可实现对设备运行状态的实时监测，但常面临着传感器安装不便、数据处理复杂、故障判定准确性低等挑战。

1.3 存在的问题和挑战

（1）传感器的选择和应用。如何选择适合煤化工生产环境的传感器，并解决其安装和维护问题，是一个待解决的难题。

（2）故障监测数据的采集和处理。包括数据采集的实时性和准确性、大数据处理的效率和可靠性等方面的挑战。

（3）如何选择合适的数据分析方法，并将其与故障监测系统进行集成，以实现故障的准确定位，也是一个亟待解决的问题。

2 基于先进传感技术和数据分析的故障监测和定位技术

2.1 先进传感技术的选择和应用

先进传感技术可提供准确、实时的设备状态数据，以便监测设备的运行状况和检测潜在故障。在机泵群设备中，常用的先进传感技术包括振动传感器、温度传感器和压力传感器等。振动传感器可监测设备振动的特征，通过分析振动信号的频谱和幅值变化，判断设备是否存在异常振动，如不平衡、松动或轴承故障等。温度传感器可用于测量设备各个部件的温度情况，异常的温度变化可提示设备可能存在故障或过热情况。压力传感器可监测设备的压力波动，如管道堵塞或泄漏等问题。在选择传感技术时，需要根据设备的特点和故障模式进行合理选择。不同的传感器可提供不同类型的数据，综合使用多种传感器可获得更全面和准确的设备状态信息。此外，还可以考虑使用一些先进的传感技术，如红外热像仪、声音传感器等，以增强对设备状态的监测和故障诊断能力。

2.2 故障监测数据的采集和处理

针对机泵群设备的故障监测数据，需要建立相应的数据采集系统。该系统通过传感器对设备的运行状态进行实时监测，并将采集到的数据进行处理和存储，以便后续的数据分析和故障定位。数据采集系统的关键是传感器的布置和数据采集设备的选择。传感器应合理布置在关键位置，以捕捉到设备运行状态的变化。例如，对于煤浆泵，可在泵体、轴承和密封处等位置安装振动传感器，以监测振动情况；在关键管道上安装压力传感器，以监测压力变化。

还需要选择合适的数据采集设备，如数据采集卡或无线传输模块，以确保传感器数据的准确采集和传输。采集到的数据需要进行预处理和清洗，以去除噪声和异常值，提高数据的质量。预处理过程可能包括信号滤波、去除采样偏差、校正和标定等。清洗后的数据可存储在数据库中，以备后续的数据分析使用。数据的处理和分析可利用各种技术和方法，如特征提取、模式识别、机器学习和统计分析等。通过对采集到的数据进行分析，可识别设备的异常状态和故障模式，进一步实现故障的监测和定位。

2.3 数据分析方法

不同的数据分析方法可揭示数据中的潜在模式和异常，从而实现对设备故障的判定、预测和优化。例如：①统计分析方法，通过对数据进行描述统计、频率分析和趋势分析等，可了解设备的运行状态和故障模式。其可帮助识别设备的典型故障特征和异常数据点，从而提供故障诊断和预测的依据。②机器学习方法在机泵群设备故障监测中具有广泛应用，可基于历史数据构建模型，通过学习数据模式和关联规律，实现对设备故障的预测和定位。常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、随机森林和神经网络等，这些算法可自动从大量数据中提取特征，并构建预测模型。③人工智能技术，如深度学习模型可通过多层神经网络学习数据的高级特征表示，从而实现对复杂故障模式的识别和预测。深度学习方法对于大规模数据的处理和复杂关联的发现具有较强的能力，能够提供更准确和可靠的故障诊断和定位结果。此外，还可以结合其他数据分析技术，如时间序列分析、模式识别和异常检测等，以进一步优化故障监测和定位的效果。

2.4 故障定位算法的设计和实现

通过准确定位故障点，可快速采取相应的维修措施。针对机泵群设备的故障定位，可借助机器学习和模型识别等方法进行分析。故障定位算法的设计和实现通常包括以下步骤：①数据预处理。对采集到的故障监测数据进行清洗、归一化和特征提取等预处理操作，以减少噪声和提取有用的信息。②特征选择。根据问题的特点和数据的性质，选择合适的特征用于故障定位。特征选择可通过统计分析、相关性分析和特征重要性评估等方法进行。③模型训练。根据选定的数据分析方法，构建适当的故障定位模型。这可能涉及模型的选择、参数的调整和训练数据的划分等步骤。④故障定位。利用训练好的模型对新的故障监测数据进行预测和定位。根据模型的输出，确定故障发生的位置和原因，并生成相应的报警或维修建议。

在设计和实现故障定位算法时，需要考虑数据量、特征的选择、模型的复杂度和实时性等因素。同时，定期评估和更新故障定位算法，结合实际维修和维护情况，不断改进算法的准确性和鲁棒性。

3 试验验证和结果分析

3.1 试验设计和设备布置

为了验证在煤业煤制油机泵群设备中应用基于先进传感技术和数据分析的故障监测和定位技术，设计了一组试验，并进行了相应的设备布置。试验选取了代表性的机泵群设备，如煤浆泵、搅拌器和分配阀等作为监测对象。针对每个设备，安装了适当的传感器，如振动传感器、温度传感器和压力传感器，用于监测设备运行状态的关键参数。设备布置方面，根据设备的结构和工作特点，合理选择传感器的位置和数量。例如，对于煤浆泵，安装振动传感器在泵体上，以监测泵的振动情况；同时安装温度传感器和压力传感器，用于监测泵体的温度和压力变化。通过在不同位置安装多个传感器，可获取更全面和准确的设备状态数据。

3.2 数据采集和处理过程

在试验过程中，传感器采集到的数据通过数据采集系统进行实时记录，并进行相应的数据预处理和清洗。数据采集系统可包括数据采集卡、传感器信号调理模块和数据存储设备等。通过数据采集系统，可获得传感器实时采集到的原始数据。对于数据的预处理，进行一系列的处理步骤，以确保数据的质量和可用性。

预处理过程可能包括去除采集过程中的噪声、对数据进行滤波处理，以及检测和处理异常值等。这些预处理步骤有助于提高数据的准确性和可靠性，为后续的数据分析提供高质量的数据基础。处理后的数据被存储于数据库中，以备后续的数据分析使用。数据库可采用关系型数据库或时序数据库等，以便有效地组织和管理大量的设备数据。通过数据库，可方便地对数据进行查询、检索和分析，为故障监测和定位提供数据支持。

3.3 故障监测和定位结果分析

通过对采集到的数据进行特征提取和模式识别，检测设备是否存在异常状态。例如，通过对振动数据进行频谱分析，识别设备是否存在异常的振动频率。特征提取方法可从海量数据中提取出关键的信息，以进行故障监测。

利用机器学习和模型识别等方法，从而定位故障的具体位置和原因。通过与历史故障数据的比对，可推断某个设备是否发生了类似的故障，从而快速定位故障点。例如，如果某个煤浆泵的振动频率异常与之前类似的故障一致，就可推断该煤浆泵可能存在故障，并通过进一步分析确定具体的故障原因。

4 讨论和改进建议

4.1 试验结果的有效性和可行性评估

（1）需要评估试验中所采集到的数据的准确性和可靠性。这可通过与人工巡检结果或已知故障情况进行对比来实现。如果试验结果与已知情况一致，那么可认为试验结果是有效的。此外，还可通过重复试验和统计分析来验证试验结果的可靠性。

（2）需要评估故障监测和定位结果的准确性和实用性。这可通过与实际维修和保养记录的对比来实现。如果试验结果能够准确地指出故障点并提供有效的维修建议，那么可认为试验结果可行。评估试验结果的有效性和可行性需要综合考虑数据的准确性、可靠性以及与实际情况的对比。只有在试验结果经过严格的评估和验证后，才能确信结果可靠，并且可为实际应用提供有用的指导和建议。

4.2 改进和优化的方向

可进一步优化传感器的选择和布置，以提高数据采集的全面性和准确性。根据试验结果和实际需求，可以考虑增加或调整传感器的数量和位置，以获取更全面和准确的数据。可探索更先进的数据分析方法和算法，以提高故障监测和定位的精度和效率。例如，可尝试使用机器学习和人工智能技术构建预测模型和故障诊断算法。这些先进的方法可从大量数据中提取关键特征，并准确地预测和定位故障。还可以考虑引入实时监测和远程监控技术，以实现对机泵群设备的长期监测和管理。通过将传感器数据与远程监控系统相连接，可实时监测设备状态，并及时发现和解决潜在的故障问题。这有助于提高设备的可靠性和运行效率，并减少维修和停机时间。

5 结束语

机泵群设备故障监测及定位技术在煤化工领域中具有重要的应用价值。通过数据采集和预处理、信号处理和特征提取、机器学习算法应用等，可实现对机泵群设备的故障实时监测和准确定位，从而提高设备的可靠性和生产效率。随着传感器技术和算法的不断发展，机泵群设备故障监测及定位技术的研究将不断取得新的突破。未来，可进一步探索更高效、精确的数据采集和处理方法，提高故障诊断和定位的准确性。

参考文献

[1] 张雪瑞，李磊.机泵群设备故障监测及诊断技术研究综述[J].机械科学与技术，2020，39（9）：1418-1424.