时间:2024-08-31
林明建
摘要:本文针对成品油长输管道站场高压电机维护方面存在的问题,提出了将PHM故障预测和健康管理技术应用到输油站场输油泵高压电机中的设想,探讨了PHM技术在成品油管道站场高压电机的应用,并指出PHM在应用中所面临的挑战。
关键词:高压电机;故障及维护;PHM
高压电机为成品油长输管道站场离心泵驱动的核心设备,具有扭矩高、输出功率大以及耐受冲击等优越性能,因此在成品油长输管道站场中得到了普遍应用。电机发生各种故障将影响管道输量甚至停输造成较大经济损失,电机故障对输油泵也可能造成严重破坏,对现场操作人员人身安全会造成极大威胁。因此,密切监测电机运行状况,并对电机健康和故障预测,根据预测结果开展合理维护工作,对及时消除设备故障具有重要理论意义和实用价值。
1高压电机常见故障及维护现状
1.1高压电机常见故障
高压电机常见故障有振动大、轴承运行温度高、运行声音异常、绕组绝缘电阻低、绕组温度高、三相电流不平衡、部件锈蚀或接线松动、接线端子过热等,除去装备制造安装过程原因外,既与运行环境高温、高湿、粉尘或化学污染腐蚀、电源质量(谐波等)、频繁启动有关,也与日常维护保养不及时或保养不当等因素有关。
1.2电机维护现状
目前,成品油长输管道站场高压电机维护主要分为日常巡检维护、预防性检修维护和故障应急处理等。(1)日常巡检维护。输油站场值班人员按规定时间对高压电机巡视检查,定期对电机盘车和加注润滑脂或润滑油,在巡检查过程中如发现电机出现异常状态,会立即采取停泵或其他应急处理方式,以最快速度保证电机停运,避免设备故障扩大和事故发生。(2)预防性检修维护。制定以月、季、年等为周期维护或检修计划,对电机各部位进行全方位认真检查与维护,发现问题及时解决。定期开展电机接线盒防潮、绝缘电阻、吸收比、电机绕组电阻测试;开展相应电流互感器、电缆、温度探头、振动探头试验或测试,电机运行一段时间后更换润滑油和轴承。(3)故障应急处理。根据历年发生故障,整理、分析制定相对完备的应急处理方案,定期进行培训,组织预案演练,保证值班人员在遇到问题时能快速处理,减少突发停机事故发生。此项工作需值班员具备较强的业务能力和应急反应能力。
1.3现阶段电机维护遇到的问题
现阶段,在高压电机维护中,通常会遇到如下一些问题。(1)当高压电机故障时,由于故障报警信息诱因不仅仅局限于某些特定部位或特定元器件,可能是因其上级供电电源或开关柜故障引发电机异常,因此对故障判断,在很大程度上是基于维护技术人员自身经验。(2)假设电机异常状态是由上级电源或开关柜故障造成,但该部分表值数据并未触发报警阈值,值班人员有可能会忽略该异常现象。(3)前期建设的输油站场高压电机大部分为进口西门子电机,轴承、密封件、温度探头等均为进口备件。由于进口备件进货周期长,价格比较昂贵,配备数量较少,无法保证同时有几台电机突发故障时能得到及时处理。(4)高压电机体积较大,也比较重,其核心部件为电机内部绕组、定子和转子。其核心部件的维修无法在输油站现场开展,需要将电机返厂拆解维修,整体维修作业时间较长。
2高压电机PHM技术探讨
PHM(PrognosticandHealthManagement)即故障预测与健康管理,是基于视情维修(ConditionBasedMaintenance,CBM)升级发展而来的一门用于设备故障预测和健康管理的技术,利用设备状态监测数据和信息,通过各种故障模型和人工智能算法,监测、诊断、预测和管理设备健康状态,最终目的是实现从“事后维修”和“定期维修”到“视情维修”和“基于状态的维修”的转变,实现基于设备状态的维护和自主式保障。目前,国内PHM技术在风电机组上研究较多,可以在此基础上开展成品油长输管道站场高压电机PHM技术探讨[2]。
2.1数据采集与处理技术
成品油长输管道站场高压电机数据采集主要使用数字化传感器、电流互感器、热电阻、振动探头等手段获取能够反映电机实时运行状态的监测数据,为基于数据驱动的PHM提供所需数据集。数据处理主要是對原始采集数据进行整理、去噪以及相关特征的提取和选择,为后续研究能够获得较高精准度提供保障。
2.2状态评估、故障诊断和预测
状态评估被用来评估电机当前状态以及退化程度,然后根据评估结果决定是否对电机进行诊断。故障诊断被用来执行诊断检测、隔离和识别故障,其诊断结果可用于预测模型的输入,以判断下次发生该故障的时间等信息。故障预测是PHM的核心功能,为实现后续预测性维护决策提供关键性支持。故障预测充分利用状态监测和故障诊断功能流和信息流,对特定类型早期故障信号的发展趋势进行预测,以确定系统或部件的剩余寿命为目的,确定系统、部件失效或发生严重故障的剩余时间。
2.3决策支持
PHM生成维修决策,并主导电机维修活动,依据故障预测和健康管理的评估结果,启动电机维修检测计划,科学合理地安排设备维修检测活动,科学有序地组织电机维修检测工作,主要解决“怎么维修”的问题,快速恢复原有工作状态。在电机PHM周期的基础上,可以给出适合电机PHM的基本流程框架,如图1所示。
3高压电机PHM技术展望
目前,高压电机PHM技术的研究还属于初步阶段,尤其是高压电机的维护与运营管理领域,可以借鉴PHM的理论与技术体系,进一步提高高压电机的运行安全性、系统可靠性、可保障性和可维修性。虽然目前对于PHM方法各环节均有较为明确的思路,但将PHM技术用于高压电机还有许多挑战性问题需要解决。(1)数据质量提升。目前,成品油管道站场已积累了大量高压电机状态相关数据,包括运行工况、停电试验、带电测试、在线监测、运行检修、故障缺陷以及设计图纸等,但数据存储形式各异、数据质量参差不齐,主要表现在运行数据常以人工记录的文档形式存储,坏数据得不到及时的识别和剔除,这对后续数据分析造成了极大的阻碍。(2)环境因素。环境因素环境因素往往影响着电机的检测结果。在实际应用中,电机受到周围的温度、振动、粉尘、腐蚀性气体、雷击等环境条件的影响,其性能可能会发生一定的变化,为此,电机日常巡检过程中,除了电机本身检测外还要根据周围环境的不同做一些特殊的检查和处理,以此来保证电机的可靠运行,延长其剩余寿命。(3)深度故障诊断。故障诊断方法在高压电机PHM周期中是研究较为深入和广泛的方面。但针对故障诊断的研究,多是变换不同的模式识别方法,对故障数据进行分类。电机的故障诊断仍处于较浅的诊断程度,且多局限于常见的定子绕组、匝间短路、接地异常、轴承故障等的诊断层次。虽一定程度上给出了故障原因,但对于维修人员的决策分析还不够具体,对高压、大功率的电机故障诊断要求还远远不够。
4结束语
本文介绍了成品油长输管道站场高压电机维护管理现状,提出了PHM技术应用于高压电机维护管理上的可行性,今后一段时间,围绕高压电机的管理、维护工作,还需要充分挖掘现有技术并分析未来的发展趋势,开展有序的技术攻关与部署。
参考文献:
[1]刘闯.数据驱动的电机故障诊断与预测系统的设计与实现[D].青岛大学,2020.
[2]何金辉.PHM故障预测和健康管理技术在实际工作中的应用[J].广播电视信息,2019(06):76-81.
[3]李刚,于长海,刘云鹏,范辉,文福拴,宋雨.电力变压器故障预测与健康管理:挑战与展望[J].电力系统自动化,2017,41(23):156-167.
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