石油化工设备振动状态在线监测与故障诊断系统

一、系统概述

石油化工设备振动状态在线监测与故障诊断系统，是一个集成了现代传感技术、数据采集技术、信号处理、计算机网络、大数据分析及人工智能诊断算法于一体的综合性技术保障平台。

该系统的核心目标是：对石油化工装置中关键旋转设备（如压缩机、泵、汽轮机、风机等）的运行状态进行7x24小时不间断的实时监测，通过深度分析振动等关键数据，在设备发生故障的早期阶段，甚至在故障萌芽期，精准地识别潜在风险，并发出预警，从而指导管理者实现从“事后维修”、“计划维修”到“预测性维护(Predictive Maintenance, PdM)”的跨越式转变。

二、系统组成

系统通常采用分层分布式结构，分为四个层次：

（1）现场传感层：传感器

功能：设备的“感官”。负责采集原始物理信号。

组成：在设备的关键部位（如轴承座、轴系）安装各类传感器，主要包括：

       • 振动传感器：加速度、速度、电涡流位移传感器，测量振动大小、速度和轴的位置。

       • 状态传感器：温度传感器、转速传感器、油液品质传感器等，作为振动分析的辅助判断依据。

（2）数据采集与传输层：数据采集仪

功能：系统的“神经网络”。负责信号的收集、转换和传输。

组成：

       • 前置数据采集器：安装在设备现场，将传感器输出的模拟信号转换为数字信号，并进行初步滤波和处理。

       • 传输网络：通过工业以太网、光纤、无线网络等方式，将海量数据实时、可靠地传输至中心服务器。

（3）应用服务与决策支持层：监测软件平台

功能：系统的“人机交互界面”。为不同层级的用户提供决策支持。

组成：

       • 可视化平台：以趋势图、频谱图、轴心轨迹图、瀑布图、设备三维模型等多种形式，直观展示设备状态。

       • 报警与预警中心：设定多级报警阈值，通过声光、短信、邮件、APP等多种方式发布报警信息。

       • 报表与分析工具：自动生成设备健康报告、故障诊断报告、维护建议书。

       • 系统接口：与工厂的DCS、SIS、设备管理系统(CMMS/EAM)、MES等系统无缝集成，实现数据共享和业务流程联动。

（4）数据处理与智能分析层：故障诊断系统

功能：系统的“大脑”。负责数据的深度挖掘和智能诊断。

组成：

       • 实时/历史数据库：高效存储海量振动波形数据和特征数据。

       • 智能分析诊断引擎：

       • 信号处理算法：运用傅里叶变换(FFT)、包络解调、小波分析、倒频谱分析等先进算法，从复杂的振动信号中提取故障特征信息。

       • 专家诊断知识库：内置大量典型设备故障的振动特征模型，如不平衡、不对中、轴承故障、齿轮磨损、基础松动、油膜失稳等。

       • AI与机器学习模型：通过学习历史数据，建立设备健康度评估模型和故障趋势预测模型，实现更高级的智能化预警。

三、典型应用对象

石油化工行业的关键设备，如：

       • 压缩机组：离心式压缩机（裂解气、合成气、丙烯等）、往复式压缩机（氢气、天然气等）。

       • 泵类设备：高压加氢进料泵、锅炉给水泵、循环水泵、关键介质输送泵等。

       • 汽轮机组：驱动压缩机或发电机的汽轮机。

       • 风机与电机：大型引风机、送风机、工艺风机及其驱动电机。

       • 其他关键动设备：挤压造粒机、搅拌机、冷却塔风扇等。