[摘 要]在石油石化行业中，离心泵作为一种传输物料的重要机器设备，因其具有流量均匀、性能稳定、结构简单、维修方便等优点被广泛的应用。随着石油化工行业安全管理理念的不断提高，对离心泵的安全性能也提出了更高的要求。离心泵在长周期运转过程中，不可避免的会出现各种各样的故障。因此，如何提高离心泵的工作效率，保证生产工艺安全平稳运行非常关键。
　　[关键词]离心泵 维修 管理
　　中图分类号：F155 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）40-0060-01
　　在石油化工生产过程中，用来输送物料和提供化学反应压力及流量的离心泵，被称为工艺流程的“心脏”。而生产中的原料、半成品和成品大多数是易挥发、易燃、易爆或有毒的液体，这就对离心泵的运行可靠性提出了更高的要求。为了做好离心泵的维修和维护工作，现将我们积累的一些故障诊断方面的体会和各位同仁交流与分享。
　　1 离心泵故障的概述
　　从系统的观点来看，故障包括两层含义：一是，离心泵系统偏离正常功能，它的形成原因主要是因为离心泵工作条件（不正常而产生的，通过参数调节，或零部件修复又可恢复到正常功能；二是，功能失效，是指系统连续偏离正常功能，且其程度不断加剧，使离心泵基本功能不能保证。
　　离心泵故障种类很多，但具有共同的基本特点，归纳起来有以下几点。
　　（1）离心泵故障现象大部分具有随机特性。因为离心泵运行过程是动态过程，就其本质而言是随机过程。机器的运行过程是一个动态过程，都可以用数学方法（微分方程和差分方程）描述，不同型号的离心泵，由于装配、安装及工作条件上的差异，往往导致泵的工况状态及故障模式改变。
　　（2）从系统特性来看，除了连续性、离散性、间歇性、缓变性、突发性、随机性、趋势性和模糊性等一般特性外，离心泵有很多个零件，零部件间相互耦合，这决定了离心泵故障的多层次性，一种故障由多层次故障原因所构成。
　　离心泵诊断技术以离心泵的故障机理为基础，通过准确采集和检测反映设备状态的各种信号，并利用现代信号处理技术将现场采集的各种信号经过相应变换，提取真正反映设备状态的信息，然后根据已掌握的故障特征信息和状态参数判断故障及原因，并预测故障的发展和设备寿命。由于目前人们对故障诊断的理解不同，各工程领域都有其各自的方法，按检测手段分类，主要包括：振动检测诊断法；噪声检测诊断法；温度检测诊断法；压力检测诊断法；声发射检测诊断法；润滑油或冷却液中金属含量分析诊断法等。
　　2 离心泵故障诊断实验
　　2.1 离心泵实验台
　　本文的离心泵振动位移和加速度信号的采集实验是在2BA-6A型离心泵故障诊断系统实验台上完成的，如图1所示。
　　1.电动机；2.阀门；3.位移传感器；4.出口压力；
　　5.入口压力；6.离心泵；7.涡轮流量计；8.水箱
　　实验中离心泵的型号为2BA-6A，转速为2900 r/min，扬程为25.2m，流量为20 m3/h，效率为65.6%，吸上真空高度7.2m，离心泵为开式系统；电动机为上海先锋电机厂的三相交流整流子电动机，型号为JZS2-51-1，主电压为380V，主电流为71A，转速1410/1470 r/min，频率50Hz。离心泵泵轴的垂直和水平方向用支架分别安装非接触式电涡流位移传感器测取径向位移；泵联轴器上焊接法兰盘，法兰盘的垂直面作为实验测试面，水平安装非接触电涡流位移传感器测取轴向位移。加速度传感器安装通过自带永久性磁力座垂直吸附在离心泵的轴承座上。系统分别测取正常状态、质量不平衡、转子不对中和基础松动四种状态的振动位移和加速度信号。
　　2.2 振动位移和加速度信号的采集
　　（1）准备振动位移、加速度和其他传感器、数据采集器与计算机的安装连接；
　　（2）运行离心泵，采集正常状态下离心泵位移、加速度、流量和转速等信号；
　　（3）在联轴器法兰上加重块，运行后采集离心泵位移、加速度、流量和转速等信号；
　　（4）挪动电机使轴线不对中，运行后采集离心泵位移、加速度、流量和转速等信号；
　　（5）松动电机的基础，运行后采集离心泵位移、加速度、流量和转速等信号，采样频率设为800Hz，采样点数为4096点。
　　3 EMD的基本理论和算法
　　3.1 EMD方法的基本原理
　　EMD方法能对非稳态的数据进行平稳化处理，并且与希尔伯特变换相结合获得时频谱图，所以这种方法能处理非稳态和非线性数据。与小波和以前的自适应时频分解等方法相比，这种方法是直观的、直接的、后验的和自适应的。
　　该分解方法是建立在以下的假设上：信号至少有两个极值点，一个最大值和一个最小值；特征时间尺度通过两个极值点之间的时间定义；若数据缺乏极值点但有变形点，则可通过数据微分一次或几次获得极值点，然后再通过积分来获得分解结果。
　　通过数据的特征时间尺度来获得固有波动模式，然后分解数据。为了把各种波动模式从数据中提取出来，使用一种系统的方法，即经验模态分解方法（EMD）。
　　分解方法可以用局部极大值和极小值的包络来进行。一旦获得所有极值点，所有的局部极大值用三次样条插值函数插值形成数据的上包络；同样，所有的局部极小值通过插值形成数据的下包络，上包络和下包络的平均值记作m1，原数据X（t）减去m1得到h1：
　　这样，就把一个数据分解成固有模态函数组和残余量之和。以上所用的方法就是经验模态分解（EMD）。在具体应用中，数据并不需要零均值，因为EMD方法只需要各个极值点。每个固有模态函数的局部零均值由“筛”的过程自动产生，这样，用EMD方法便可处理非零均值的有大的直流成分的数据。
　　EMD分解方法具有完备性，这也可以通过把分解后的固有模态函数组和残余量相加后与原信号数据的比较来证明。而IMF分量因均值曲线是拟合而成的，因而是近似正交的。
　　3.2 实验数据的处理
　　经过实验分别在各种故障状态下得到所需要的数据，如故障不平衡、不对中、不平衡不对中、松动及正常。对数据进行处理分别计算出每种故障的复杂度、偏度、鞘度、均值等参数。
　　4 结论
　　基于EMD的时频分析方法是一种根据信号时域局部特征自适应分解的时频分析方法，非常适合于非平稳信号分析。在离心泵故障信号分析中，存在着大量的非线性、非平稳信号，这些信号经过EMD分解以后会将故障特征反映在不同频段的固有模态函数中，从而可以细致地刻画振动信号中所蕴含的信息。对离心泵的正常状态、质量不平衡、转子不对中和基础松动振动信号及汽蚀信号进行分析，提取出能够描述故障信息的特征变量即各层所占能量比。该能量比可以十分准确地刻画不同振动故障信息，能够比较准确地识别信号的频率成分及其时变情况，确定故障出现的具体时间，适合于分析离心泵的汽蚀故障。