远程故障预测应用研究的主要过程为：通过远程监测系统实施设备现场在线检测、状态分析和数据远程传输；通过远程网络将采集到的企业现场大型设备在线实测数据传输到实验室的远程终端；然后，利用远程故障预报中心，进一步分析现场设备工作状态、发展趋势和早期故障发展特征，提供设备故障发展、发生信息及设备维护信息，从而实现工业现场设备状态趋势预测及故障预测的验证及应用。

利用远程故障预报中心，能够通过数据接口直接利用现场关键设备的实时数据进行在线数据分析、实验研究和方法验证；还能够通过远程故障预报中心将数7据分析结果和故障预测结果直接反馈到企业用户，以指导企业进行针对性的设备维护和设备管理；必要时可将经分析判断后的反馈信号直接实时反馈到设备接口，以启动设备安全保护系统或进行设备运行状态的节能减排优化控制。

故障预测技术及应用是一项复杂的课题和工作，它涉及振动测试、信号分析、故障诊断、趋势预测以及机械、流体、电子、计算机和人工智能等多门学科以及工程应用技术。

在实际应用中要准确判断设备故障发生的原因和部位，特别是要准确预测设备故障发展趋势及故障未来的发生时间，则需要根据不同机械设备、机械动特性及其历史特征、当前状态以及不同故障模式的发展特征，进行状态及故障分析和趋势预测，还需要对各种故障特征和故障趋势预测方法进行长期、反复的实验分析和实践验证，从而将应用研究的结果（如有效的方法和规则等）进一步在故障预报系统中进行集成，为保障设备安全运行以及实现设备现代预知维护提供技术手段。

1.【案例3-12】 大型旋转烟气轮机机组状态及故障监测、预测系统

大型旋转烟气轮机发电机组是石化企业炼油厂催化裂化关键设备，其再生烟气中的热能和压力能通过它膨胀做功后转变为机械能。烟气轮机组输出的功率用来驱动主风机或者发电机，从而达到回收能量的目的。单级烟气轮机为单级透平，采用轴向进气悬臂转子结构，其大型悬臂式烟气轮机发电机组设计额定功率为18000kW，实际运行功率一般在10000～13000kW。机组主要由烟气轮机、联轴器、减速器、发电机和励磁机等组成。大型旋转烟气轮机机组的结构如图3-69所示，基本参数见表3-19。

图3-69 大型旋转烟气轮机机组结构示意图

表3-19 大型旋转烟气轮机机组基本参数

机组的烟气入口、出口温度，烟气入口、出口压力，烟气轮机、联轴器、发电机的振动，连接轴的轴向位移等都是表征机组正常运行的重要参数。为了掌握机组的运行状况，在机组相应位置安装了振动、温度、压力、键相等传感器，通过在线监测为状态及故障预测提供数据，大型旋转烟气轮机机组监测点配置如图3-70所示。

图3-70 大型旋转烟气轮机机组监测点配置图

根据机组在车间的分布情况，1号和2号主风机与机组同在一个机房内，而气压机在相距较远的另一个机房内，需要设立两个现场监测站来分别进行监测。气压机监测站与主风机、机组监测站以盘装的方式安装在现场操作室内，主要完成数据采集、数据处理、数据存储以及现场显示等功能。两个监测站通过粗同轴电缆连接，并接到车间主控室的光纤HUB（集线器）上，实现与全厂MIS（管理信息系统）网的连接。中心分析站放在炼油厂设备处，安装中心分析站软件可实现机组实时数据、历史数据、起停数据的浏览和打印，以及灵敏监测门限设置等功能。浏览器安装了软件并与MIS上的计算机连接，主要完成远程浏览机组的实时数据、历史数据和起停数据的功能，通过远程数据传输获取大型设备机组的相关数据。

传统的设备维护采用按计划定期维修的方式，这种方式带有较大盲目性，设备有无故障、故障类型、故障部位、故障程度难以准确把握。另外，由于良好部位的反复拆卸，机器的性能往往受影响，甚至低于检修前，而且由于超前维修，带来人力、物力的很大浪费。为此，采用大型旋转机组状态及故障监测预测系统对该烟气轮机机组进行运行状态和故障的监测和预测。经过多年应用研究，积累了大量测试数据，使得机组安全、高效、长周期运行成为可能，也为有计划、有目的维修提供了技术支持。

2.机组状态及故障监测、预测的应用

针对烟气轮机机组的特点，构建了远程状态监测、预测系统。图3-71所示为远程大型旋转烟气轮机机组状态监测、预测系统的模型。利用现场监测系统采集数据，该数据传递给构建的远程网络数据库和远程监控中心。远程监控中心由高性能远程中心服务器、多个企业级旋转机械状态监测系统等组成。旋转机械状态监测S8000系统安装在最终用户端；远程中心服务器安装在集团公司及设备故障预报服务中心。

图3-71 远程大型旋转烟气轮机机组状态监测、预测系统的模型

远程监测中心服务器由大型数据服务器和专用软件等组成，完成对多个代理服务器S8000系统的管理与设置，对多套机组运行数据进行长期存储和管理，提供专业的诊断和预测图谱，为行业专家提供网上共享的工作平台，并提供其他通用网站的功能，并可根据用户需要，开发其他个性化功能。

远程大型旋转烟气轮机机组监测、预测系统的主要构成及其应用情况所述如下。

（1）传感器信号采集 传感器信号采集系统的信号采集内容主要包括：轴振动、轴位移监测，轴转速监测，轴瓦温度监测等，这些属于机组本身监测；轮盘温度监测，前、后轴承进油压力监测，进、排油温度监测，支座回水温度监测等，这些属于机组配套管线监测；另外，还有机组配套安装的仪表盘监测系统。在这些监测系统中，最重要的信号是能够揭示机组机械动态特性的轴振动和位移信号。对于各种数据的采集密度，见表3-20。

表3-20 各种数据的采集密度等信息

（2）监测系统及远程系统 旋转机械状态监测系统的S8000系统配置有代理服务器，其由企业级服务器WEB8000、现场监测分站NET8000和机泵群现场数据采集分站FAS8100等组成。企业级服务器负责运行数据的集中传输以及数据的本地存储和管理；监测分站和机泵群现场数据采集分站负责数据的采集和分析处理，同时也可以独立地负责将数据传输给远程监测中心。

远程系统主要是数据库的提取和远程处理，配置为常规硬件，如远程监测中心服务器、防火墙等。

（3）远程访问软件环境及系统管理平台 建立网络数据库和相应的网站，并通过应用程序服务器中的程序来提取实时数据，进行监测、预测和分析。用户的远程访问和监测所提取的实时监测数据是Excel文件格式，可以随时转换为其他需要的格式文件。

远程故障监测及预测模块为基于C/S和B/S混合模式，系统兼有C/S模式高度的交互性、安全性和B/S模式客户端平台无关性的特点；实验系统采用基于时间与基于事件的双重存储原则的内存型实时数据库，以解决数据存储与数据有效性之间的矛盾。

系统管理平台为B/S模式，可以进行非结构化数据管理，并执行图谱显示等工作。基于Web的数据管理界面如图3-72所示。调用客户端软件后的主工作界面如图3-73所示。

（4）远程机组状态及故障预测系统的应用研究 为了能够实行远程在线的大型设备故障预报方法的应用研究，北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室与某公司合作建立了远程故障预报中心，该中心以安装于工业现场的企业级远程监测系统S8000、安装在实验室的远程故障预报平台RMD8000等为核心构成。

针对大型旋转烟气轮机机组，远程故障预报中心的企业级远程监测系统的多传感器样本采集系统的主要参数为：八组径向（垂直双向）振动位移，两组轴向振动位移，以及转速、相位、入口和出口压力、入口和出口温度、功率、励磁电压、冷却油温、流量等。

图3-72 数据管理界面

图3-73 客户端主工作界面

远程故障预报中心能够方便地实施企业群体及大型设备群体的远程状态监测、故障诊断和故障预报，利用该环境有利于进行基于实测数据的重要设备状态和故障的趋势预测方法研究和应用研究，有利于提高趋势预测方法的有效性和工程应用价值。

3.机组状态及故障监测、预测的实践验证

采用远程故障预报中心，在大型石化企业现场进行大型旋转烟气轮机机组工况在线监测、传输和实验研究。实验现场如图3-74所示。图3-75所示为一组大型旋转烟气轮机机组在线监测数据的预测分析曲线。

图3-74 大型旋转烟气机机组实验研究现场

a）工业现场烟气发电机组 b）现场监测界面

图3-75 大型旋转烟气轮机机组在线监测数据的预测分析曲线

当机组正常时，大型旋转烟气轮机机组转速一般保持在5300r/min，发电机组转速保持在3000r/min。机组振动高报警设为80_μm，高高报警设为100_μm。机组共设置八组涡流位移传感器，两组轴位移传感器。

根据监测、预测的结果，机组发生的常见故障归纳为：主风机导叶片跑位；励磁机母线螺栓松动；动静叶片上附着大量催化剂；弹簧吊架吊耳护板焊接开焊；动静叶片断裂；机组动平衡异常等。

（1）机组状态及故障分析

1）转子不平衡故障：

①启机波德图显示在转速5000r/min以后，轴振动显示有明显升高趋势。

②轴振动频谱图显示主要的1X成分。

③机壳振动显示：垂直方向振动2.0mm/s左右，水平方向振动14.0mm/s左右，轴向振动4.0mm/s左右。振动特征明显反映出悬臂转子不平衡的振动故障特征：水平方向振动大，且具有相对较大的轴向振动。频谱成分显示明显的1X分量。

2）明显的催化剂黏结：

①在振动趋势中出现振动1倍频幅值、相位的轻微变化。

②频谱显示有一定的等转速间隔的高频成分，存在轻微的高频加速度冲击值，并具有等间隔的转速边整。

③振动幅值、相位呈现周期性变化，故障可以自行得到缓解。

根据几次振动变化的比较分析，判断工艺条件变化导致烟气中催化剂颗粒含量及粒度的变化，引起机组转子过流部件催化剂黏结速率和结垢量的改变，导致轴振动的幅值和相位的波动。

3）运行过程中出现轻微的碰摩现象，并伴有轻微的转子不稳。

①机组后轴承全谱图中显示存在1X反进动，轴心轨迹显示前轴承与后轴承的进动方向不一致。

②振动波形频谱中存在轻微0.4X、0.6X、1.4X、1.6X成分，时域波形显示滤形畸变，重复性差。(www.daowen.com)

③轴心轨迹显示：原始轨迹发散、重复性差、认为可能是转子轻微不稳。

④机壳振动测试，存在明显的0.4X、0.6X、1.4X、1.6X成分等。

（2）机组早期故障趋势预测分析及验证

1）催化剂黏结早期故障。发现运行机组轴后振动逐渐增高，根据频谱分析和趋势预测，预报机组两周内叶轮发生故障的概率为86%，建议停机检修。机组停机检修表明，发现在二级静叶根部催化剂聚集较严重，一级动叶叶顶的后半部、二级动叶叶顶的中部磨损较严重，实际状况和监测、预测结果基本吻合，维修后排除了故障隐患。虽然当时机组还能够运行，但若发生事故将造成较大经济损失，并将付出更多的维护费用。

2）叶片早期故障。当机组运行保持在良好状态时，根据趋势预测结果，其机组的振动值基本保持平稳。但随着时间推移和发电量的增加，振动分量逐渐增加，根据预测结果初步判断为动平衡早期故障。及时检修表明，由于一级动叶片早期故障导致了转子不平衡故障。实际故障与状态监测预测分析基本一致。

3）零部件松动早期故障。一年来机组维持额定发电量，连续振动一直处于良好的状态，持续对机组进行状态监测预测。当年11月初根据组合预测，其振动烈度值出现异常，根据振动烈度发展趋势预测的结果，在两个月内有发生故障的可能，建议厂家在12月停机检修。厂家12月初停机检修后，发现励磁机母线的螺栓松动，紧好后继续持续额定发电，保证了安全生产。

4）动平衡早期故障。对机组进行了长期监测，在对机组历史数据进行特征提取和趋势分析的基础上，发现机组存在动平衡故障征兆，跟踪两周表明故障征兆有进一步增大趋势，并预测故障在数天内发生故障的概率有可能超过50%，厂家根据建议缩短了巡检时间，及时排除了机组多只叶片断裂的隐患，避免了较大事故的发生。

4.【案例3-13】 大型旋转离心泵机组故障预报的应用实践

（1）机组的监测情况 大型旋转多级分段式离心泵被广泛应用在油田注水机组（电动机-水泵）中。其中典型的离心水泵的结构特点为单吸、多级、分段式，它依靠旋转的带叶片的叶轮将机械能转化为流体能量。对离心泵进行在线监测的项目包括：振动、温度、压力、液位、流量等检测内容。由于离心泵的机械动特性可以反映其工作状态的主要特征，可着重对表征离心泵机械动特性的振动量进行在线故障预报及实时分析判断，实现以降低注水单耗为目标的节能优化控制。实践验证来源于大型旋转注水机组状态在线故障预报系统试运行期间发生的情况。由于新系统尚在考核期间，故将声光报警器和自动停机装置置于关闭状态，在离心泵出现故障时未发出声光预警、报警以及自动控制停机。对意外故障的分析和判断是在事故发生后进行的，通过机组状态在线故障预报系统的故障追记子系统，将故障经历的过程进行了回忆输出，记载了离心泵发生故障时的特征、日期、时间和预先分析判别的结果。

图3-76所示为离心泵前轴承座监测点垂直方向测得的状态变化过程。图3-76中上部的两条包络线是根据ISO 2372标准在档案频谱的基础上，按照频率分量振动级值非线性判据制定的；下面的一条包络线是预警线，上面的一条包络线是报警线。当离心泵运行状态发生重要变化，需要引起值班人员注意时，监测系统发出预警；当离心泵运行状态发生重大变化，需要停机维修时，监测系统发出报警并控制停机。

图3-76a所示状态为各频谱线均低于预警、报警线，说明离心泵运行状态正常。

图3-76 离心泵状态变化过程

图3-76b所示状态为：频率约为350Hz的频谱线达到预警线，说明离心泵运行状态发生了重要变化，与此频率相对应的零部件很可能出现问题，需要引起注意。

图3-76c所示状态为：该频谱线继续增长，说明离心泵的该零部件的故障继续发展。

图3-76d所示状态为：该频谱线迅速增长，并超过了报警线，说明离心泵运行状态发生了重大变化，与频率为350Hz相对应的零部件发生故障，并达到了需要停机维修的程度。

根据该机组故障特征及有关机械动特性档案，机组状态在线故障预报系统提前自动在线判断出该机组的叶轮机构发生故障的概率为50%，该机组长期监测建立的故障概率表见表3-21。

表3-21 机组故障概率表

（续）

（2）机组故障预报的应用分析 对上述典型实例分析结果如下：重大变化频谱线频率f=350Hz；离心泵的叶片机构通过频率f_z=f₀z，其中，f₀为离心泵的旋转频率，f₀=2985/60=49.75Hz，z为叶轮叶片数目。

如图3-76所示，可以观察到350Hz频谱线发生了重大状态变化，离心泵的叶片数为7，f_z为7f₀，f对应f_z；根据振动频率的特征可以判断，很有可能是离心泵旋转的叶轮叶片压力脉动引起水泵压力机构的异常，承受叶片脉动冲力的部件故障是使离心泵发生重大状态变化的原因。

在该离心泵工作状态超过报警线不长的时间，值班人员听到了机组异常声响并停机。根据维修记录，证实了对离心泵故障的判断和分析。在维修中打开泵体后发现，叶轮的轮毂和主轴已相互咬死，不得不用气焊将轴分段割开的破坏性方法进行切割拆卸。如果能在故障征兆时即采取措施，则可大大减轻继发性故障，并避免恶性事故的发生。该故障发生后的离心泵故障检修现场如图3-77所示。

图3-77 离心泵故障检修现场

由以上实例可见，通过对机组状态的故障预报及判断在工业现场的验证，由于机组的主要故障特征及判别推理方法输入专家系统，并以概率方式指示故障模式和故障程度，实现了在线智能化自动分析判别。

已由北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室开发的注水机组工作状态在线监测故障预报系统，现应用于大型油田的2250kW大型注水机组的工业现场，对机组的故障成功地进行了多次自动记录和自动预报，避免了机组恶性事故的发生。

本实例以及其他的现场验证结果表明：机械动特性能反映机组的关键特征，可选择振动级值为敏感因子建立有关特征参量和模型；可选定振动速度为评价指标，以烈度评价整体状态，以频率分量级值评价主要零部件状态；可采用相对档案频谱的非线性准则进行状态判别；确定的振动级值界限和频谱曲线判别是对机组异常情况做出判断的可行方法。

需要进一步说明的是，根据该频谱线与时间的关系，还可以进行故障趋势预测的估计，即从机组故障状态早期到机组状态发生了重要变化有不到20h和不到2天，因此，如果能够进行有效的机组故障发展的趋势预测，能够提前采取措施排除早期故障，则可以避免恶性事故发生所造成的经济损失，该损失不仅包括设备事故的维修费，而且由于该大型设备是连续运行的关键设备，停机造成的采油损失也是巨大的。

5.【案例3-14】 柴油机故障诊断应用

某公司现有东风内燃机车12辆，主要负责大宗原材料的进厂、产品外发运输，机车状况的好坏直接影响到生产的顺利进行。根据统计柴油机的故障占整个故障总数的50%以上，与气缸相关的故障一旦发生，后果相当严重，不仅给企业造成经济损失，而且处理周期较长，给生产组织带来较大困难。为此，综合采用机车柴油机在线检测技术，利用在线监测系统对12V240型柴油机的瞬时转速及其频谱进行分析，提取柴油机故障判断的参数并进行故障判断及其故障定位，以便在柴油机状态恶化初期发现并及时准确地进行修复，就能将较严重的故障消灭在萌芽状态，满足生产的需要。

（1）机车柴油机监测系统构成12V240型柴油机的在线故障诊断系统由上止点传感器、转速传感器、气缸监测仪组成。系统具有状态检测、显示记录、故障报警、数据存储及查询等功能。该系统设置了五个SZMB-5型磁电转速传感器，用于测量曲轴输出端盘车齿轮的瞬时转速，为柴油机气缸做功的诊断系统提供了诊断依据。另外还设置有12个上止点传感器，用来测量安装在凸轮轴上的喉箍磁头，以检测凸轮轴相对位置，从而确认气缸位置，作为判断具体故障缸的依据。柴油机气缸监测仪包括信号调理电路、信号采集电路、数据处理、分析模块、键盘接口显示、通信接口、存储器扩展区等。监测系统总体结构原理如图3-78所示。转速传感器安装在柴油机输出端与飞轮盘相垂直对应，如图3-79所示；上止点传感器安装在12缸的观察孔盖中心，如图3-80所示。

图3-78 监测系统总体结构原理图

图3-79 转速传感器安装位置图

图3-80 上止点传感器安装位置图

（2）柴油机实测波形分析 通过长期跟踪和对所检测的故障缸数据进行采集以及作频谱分析，总结出一套科学的使用管理经验，能够通过直观的波形分析，快速地找出故障点进行及时的维修。图3-81、图3-82、图3-83、图3-84所示是通过对柴油机的工作状态实施在线检测技术采集的波形。瞬时转速波形图中，横坐标表示柴油机工作循环内的点数（柴油机每个工作循环720°等分为496个点数，便于数字信号频谱分析，该图共四个周期），纵坐标表示柴油机瞬时转速（r/min）；频谱波形图中，横坐标表示相对频率，纵坐标表示相对幅值。

图3-81 正常状态的瞬时转速波形

图3-82 正常状态的瞬时转速频谱

图3-83 故障状态的瞬时转速波形

图3-84 故障状态的瞬时转速频谱

所采用的柴油机状态监测仪对故障缸的判断主要基于如下两点：①通过监测仪实时采集的数据进行频域分析，观察柴油机做功是否存在故障；②如果柴油机从频域分析有故障，则通过查找作功不良的位置（即上止点数据），找出对应的故障缸。

机车柴油机各气缸上止点位置见表3-22。

表3-22 机车柴油机上止点位置

图3-85 柴油机瞬时转速一个周期波形图

将图3-83的柴油机瞬时转速波形图放大，从中截取一个周期的波形如图3-85。如图3-85的柴油机瞬时转速一个周期波形图，AB段柴油机瞬时转速下降最快，根据测量A点对应的位置为430，B点对应的位置为502，与表3-22中上止点位置对照，找到9缸上止点位置在460，因此柴油机的发生故障缸为9缸。通过分解柴油机发现9缸喷油泵齿条出现犯卡的故障。

经过运用机车柴油机在线检测技术，能够熟练准确进行机车柴油机故障早期预报和及时处理，节约了检修费用，减少了检修时间。使用该在线检测技术以来成功地报出了70多次故障，及时处理了机车柴油机喷油器雾化不良、喷油器压铁断、喷油泵犯卡等易造成机油稀释的故障，起到了很好的预知维修效果，避免了故障的扩大化，减少了临修停机，为机车状态维修提供了保证。