污水處理廠關鍵設備預測性維護系統的開發及應用
導 讀：現階段污水處理廠主要通過人工來巡檢設備運行狀態，當設備出現故障時，工作人員無法第一時間了解情況，給廠里帶來一定的經濟損失。為解決此問題，設計、開發了污水處理廠關鍵設備預測性維護系統。該系統在線采集軸承座振動信號，并計算出設備振動速度。當振動速度超過振動標準時，系統采用快速傅里葉變換和包絡分析方法，分析出設備故障類型。系統應用在污水處理廠鼓風機和離心機上，能有效預測出設備潛在故障，為污水處理廠的智能管理提供參考。
0?引言
鼓風機、離心機、水泵是污水處理廠生產過程中最為關鍵的設備。現階段污水處理廠仍然采用傳統的人工巡檢方式，監測重點設備運行狀態。這種方式效率較低、人工成本高，并且不具備時效性，無法知曉故障發生時間、故障類型、發生位置。盡管有些單級離心鼓風機出廠自帶溫度、位移監測傳感器，為巡檢人員提供一些經驗值參考。但是這種參考不能及時發現隱患,無法在故障初期及時報警，導致設備造成了一定程度的損壞。同時運維人員需要大量時間停機排查故障，這直接或間接地給污水處理廠帶來損失。
智慧污水處理廠的建設對廠內關鍵設備狀態監測提出了更高的標準和要求。首先，廠內關鍵設備的運行狀態要實時監測。其次，實現設備預測性維護，當設備存在發生故障的趨勢或者處于故障初期時，要給出設備故障類型、故障位置以及剩余壽命（設備健康指數），避免污水處理廠由于設備問題帶來的非計劃停機。
為解決以上問題，國內外部分學者、企業對污水處理廠設備預測性維護做了一些研究工作，實現了遠程監測設備振動、溫度等功能。但是這種監測方式僅是監測設備的低頻振動信號（1~1 000 Hz），這種信號與部分設備自帶傳感器監測的信號類似，僅能提供設備運行趨勢。這種低頻振動傳感器將振動信號轉化成微弱的電流信號，由于缺少信號處理模塊，所以監測的振動受環境溫度、噪聲、電磁影響較大，經常出現誤報。
國內外也有一些公司采用高頻（10~40K）采集系統，采集、分析設備振動信號。但由于高頻振動信號數據較大，導致這些產品無法實現遠程監測的功能。此外，現階段市面上的產品大都只做到頻譜分析層次，并沒有直接給出設備故障類型等深層次信息，這就要求污水處理廠人員需要較深的頻譜分析技能，所以這類產品應用效果并不理想。
針對市場上現有產品的不足，本文設計了應用于污水處理廠關鍵設備的設備預測性維護系統。該系統既可以通過PC端、手機端實時展示設備振動數據，又可以通過先進的頻譜分析算法給出設備故障類型。目前該系統已經應用在污水處理廠鼓風機和離心機設備上，實時監測鼓風機和離心機運行狀態，并給出了鼓風機和離心機故障類型，起到了設備預測性維護作用。
1?設備預測性維護系統硬件開發
設備預測性維護系統硬件包括自帶電量放大功能的加速度傳感器（IEPE）、高頻采集模塊、工控主機。其中加速度傳感器將機械振動信號轉化成微弱的電流信號。傳感器與高頻采集模塊之間通過低阻抗、帶電磁屏蔽功能的線纜連接。高頻采集模塊將電流信號轉化成數字信號。采集模塊與工控主機通過以太網連接，工控主機運行設備預測性維護軟系統，包括信號采集、頻譜分析和故障診斷模塊。設備預測性維護系統硬件安裝如圖1所示。
1.鼓風機設備2.加速度傳感器3.工控主機4.高頻采集模塊
圖1 硬件設計及安裝方式
污水處理廠生物池采用單級離心鼓風機，功率860 kW，轉速為12 848 r/min，基頻為208 Hz。硬件選擇12.8 K高頻采集卡。加速度傳感器頻響區間選為14 K，安裝在鼓風機軸承座的水平和垂直位置。
2?設備預測性維護系統軟件開發
2.1 信號采集功能開發
首先，配置通道及采樣模式，讀取采集卡采集的振動數據。每隔1 min采樣1次，每次采樣4 096個加速度數據。其次，對加速度信號進行積分處理，得到設備振動速度信號（下稱振動信號）。鼓風機軸承座垂直方向的振動信號如圖2所示。
圖2 振動信號采集
由圖2可知，鼓風機振動速度有效值為1.7 mm/s。由于振動速度較小，振動信號受到環境和電磁干擾較為嚴重。普通濾波方法在過濾低幅值波形時誤差較大，所以本設計采用硬閾值小波濾波方式對振動信號進行濾波處理，提高信號信噪比。
振動信號采樣頻率為12.8 K，信號連續性好，故選用sym8小波基作為小波分解函數，將振動信號從時域變換成小波域，得到振動信號的小波系數。其次，根據BirgeMassart準則，確定閾值系數，為小波系數3倍標準偏差（3σ）。大于3σ的小波系數保留，小于3σ的小波系數全部置零，得到新的小波系數集。最后，對新的小波系數集進行小波逆變換，還原出去噪后的振動信號。去噪效果如圖3所示，根據式（1）~(3)計算出信噪比為56.2，參考小波去噪評價指標降噪效果理想。
式中f(n)——原始信號功率；
fs(n)——去噪聲信號功率；
snr——信噪比，dB。
圖3 小波去噪對比
2.2 信號分析功能開發
本設計采用時域分析和頻域分析結合的方式。其中時域分析以分析振動趨勢為主，當振動幅值超過設定閾值時，系統自動報警。具體設計如下：
首先，讀取去噪后的振動信號（4 096個振動數據）。其次，計算出振動速度有效值作為振動幅值。接著，按照國際標準ISO 10816-3，標出設備正常運行、故障初期和設備損壞區間。當振動幅值超出正常運行區間時，系統自動報警。額定功率大于300 kW并且小于50 MW的剛性連接設備故障區間如表1所示。
表1 振動標準
頻域分析是指對振動信號進行頻譜分析，找出頻譜中波峰處對應的頻率值，結合設備參數和故障特征理論計算值，推測出設備故障類型、故障位置以及剩余壽命。由于FFT在分析復雜信號時具有一定局限性，復雜的振動信號經過FFT變換后會得到多個波峰，給故障分析帶來很大干擾。對比圖4a~圖4c，同一故障軸承信號采用不同的分析方式，會得到包含不同干擾波峰干擾的頻譜圖。通過分析大量污水處理廠單級離心鼓風機振動的歷史數據（維修中心提供），發現鼓風機故障以轉子不平衡、轉子不對中、潤滑不足、軸承問題為主。參考回轉類設備故障頻率與基頻之間關系，本設計對不同故障（不同頻譜區間）采用不同的頻譜分析方法，排除干擾波峰。0~3倍基頻區間采用FFT方法，針對轉子不平衡、轉子不對中、機械松動等故障。3~6倍基頻采用功率譜分析方法，針對軸承故障。6~10倍基頻采用邊頻帶分析方法，針對轉齒輪故障。
圖4 頻域分析
根據主軸基頻f和故障頻率理論計算值，設計特征故障頻域段，如表2所示。
表2 故障預測頻率
注:n為通過滾動體個數×0.6、齒輪齒數、葉輪個數；所有倍頻均選基頻的0.8~1.2區間；即1f頻段為0.8~1.2f。
接著，按照頻域段依次獲取各頻譜段中波峰對應的頻率值。對各個波峰頻率按照表2和理論計算值進行邏輯判斷，預測出設備故障類型。最后，通過鼓風機振動數據、故障特征頻率、軸承全生命周期振動數據以及故障類型數據，擬合出設備剩余壽命函數，計算出當前振動速度值下的設備剩余壽命。以軸承故障為例，故障計算公式見式（4）~式（6）：
式中fi——軸承內圈故障頻率，Hz；
ni——內圈轉速，r/min；
ne——外圈轉速，r/min；
d——滾動體直徑，mm；
α——接觸角，°；
Dm——滾動體中心圓直徑，mm；
z——滾動體個數，個；
fe——外圈故障頻率，Hz；
fo——滾動體故障頻率，Hz。
3?系統應用及效果
本系統應用在污水處理廠生化池鼓風機設備、離心機設備上，取得了顯著效果。加速度傳感器安裝在鼓風機與電機聯軸器水平位置處，監測1#和3#鼓風機運行狀態，采集到的振動信號如圖5所示。
圖5 1#、3#鼓風機振動數據
鼓風機振動速度有效值大于4.5 mm/s，設備已處于故障初期，如圖6所示。電機轉速為2 982 r/min，基頻為49.7 Hz，轉子二倍頻為主波峰，系統給出設備故障為轉子不對中故障，剩余壽命為47 d，指導廠里工作人員計劃性停機維修。3#鼓風機振動速度有效值為2.6 mm/s，頻譜主波峰較多，無故障波峰，設備處于正常運行區間。
圖6 1#、3#鼓風機振動頻譜
如圖7所示，本系統應用在污泥處理車間離心機設備上，監測設備振動速度有效值為6.4 mm/s，已處于故障初期，主機轉速為1 699 r/min，基頻為28.3 Hz，轉子一倍頻為主波峰，系統給出設備故障為轉子不平衡故障，剩余壽命為16 d，如圖8所示。
圖7 離心機振動數據
圖8 離心機振動頻譜
4?結語
設備預測性維護系統實時采集污水處理廠鼓風機、離心機等大型設備的高頻振動信號，通過先進的頻譜分析和時序預測算法，實時分析、預測設備故障。在實地應用期間，該系統監測出污水處理廠在用設備潛在的故障，給出設備剩余壽命和故障。該產品的應用可顯著降低污水處理廠關鍵性設備損壞停產的風險，協助智慧污水處理廠少人值守和設備智能管理的目標。
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