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智能运维与健康管理本章导读学习要求：了解石化装备智能运维的特点与重要性。掌握石化装备智能运维的系统框架构成与关键技术。基本内容及要点：石化行业背景介绍、故障与故障诊断特点；系统架构：石化企业智能运维三大特点与架构组成介绍；关键技术：大型透平压缩机组智能运维技术、往复压缩机状态监测及智能诊断技术、离心泵（高危泵/关键泵）故障智能诊断技术。应用实例：典型系统平台介绍与故障诊断案例。引言1系统架构2关键技术3应用实例4石化装备智能运维PART8.1引言引言石化行业是我国国民经济的最重要支柱之一。属于易燃、易爆及有毒物质开发与利用的高风险领域，企业生产属于典型的流程工业。生产装置由炼化机械、静设备、电气设备、仪器仪表和工艺管道组成，布局紧凑，组成一个功能完备的生产体系。5动设备静设备•透平压缩机组•大型往复压缩机•机泵群基于振动、滑油等物理量的状态监测、故障诊断等技术•压力容器•压力管道•储罐腐蚀监测引言6PART8.2系统架构系统架构8智能运维平台架构图具有较强边缘计算能力的智能数据采集设备、无线物联网节点日趋成熟能够承担物联网网关的角色。4G/5G通讯技术、无线WIFI技术的进步使得数据传输带宽不再成为瓶颈,能够承担物联网数据管道的角色。云计算技术与大数据分析技术的进步使得基于物联网平台的智能决策成为可能。9石化企业智能运维平台主要表现系统架构10智能运维平台的核心——数字模型系统架构PART8.3关键技术•大型透平压缩机组•往复压缩机•离心泵关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术透平是由英文Turbine的音译技术名称，它泛指具有叶片或者叶轮的涡轮机械。透平压缩机在石化企业一般指离心压缩机和轴流压缩机。透平压缩机是用来提高气体压力，并输送气体的机械。透平压缩机中应用最广泛的还是轴流式与离心式两种。12大型透平压缩机组状态监测与联锁保护技术13离心压缩机组轴流压缩机组典型石化透平压缩机组关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术14烟气轮机典型石化透平压缩机组关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术离心式压缩机轴流式压缩机•径向•叶轮旋转，气体受离心力增速增压•经扩张通道降速增压•轴向•转子旋转，气体增速•经动、静叶栅降速增压15主要石化透平压缩机工作特点关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术16大型透平机组状态监测技术远程状态监测诊断系统是新一代在线监测系统，采用全新的设计理念，大大提高了系统稳定性和可靠性，并可在局域网和互联网上方便进行查询和分析。在设备运行过程中，对机组进行在线振动监测，基于实时振动数据提供多种专业化分析图谱和监测诊断报警手段，能够及时发现设备的异常状态以及原因、部位，从而实现设备基于状态的维修，降低维修成本，减少设备停机次数，提高生产效率，最大化生产效益。过程：系统从传感器模拟信号缓冲接口直接引出振动信号至系统数采器中，数采器将采集的数据传输到应用数据应用管理器中，分析诊断及维护人员可以在企业内部局域网、广域网上随时随地调用现场数据应用管理器的机组状态数据，察看机组运行信息并可进行故障分析、诊断。关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术17大型透平机组状态监测技术离心压缩机组在线监测概貌图关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术18大型透平机组状态监测技术轴系统监测系统界面关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术19大型透平机组状态监测技术密封系统监测系统界面关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术20大型透平压缩机组智能联锁保护技术为防止机组发生故障而引发重大事故，在实际工程应用中通常为透平机组配备联锁系统。目前普遍使用的振动联锁保护系统（如GEBently3500系统等）一直采用以通频幅值进行联锁停车保护方式，由于该联锁方式对故障种类及其风险度没有针对性，同时又经常出现虚假信号导致联锁停机，造成不必要的过保护问题。为解决该问题，近年来有关学者提出了基于智能联锁保护的基础框架关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术21自进化智能联锁保护基础框架报警、联锁保护触发器故障风险度评估状态监测实时/历史数据库压缩机组档案信息基础知识库（事实征兆的定义，故障定义）监测数据层早期预警层预警？精准故障匹配模块故障特征捕捉异常检测基于深度学习的诊断模块智能诊断层智能联锁保护层知识转化触发器专家会诊是否存在故障智能决策模块（无量纲故障指数计算）故障状态劣化程度评估常规报警/联锁停机处理模块I-ESD故障报警联锁停车虚警？NOYESNOYESNO故障特征空间指标计算自主异常检测监测系统软件实现智能联锁保护硬件实现存在异常？YESYES诊断结论诊断评价定期触发关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术22大型透平压缩机组智能联锁保护技术根据该智能联锁保护基础框架，针对石化机械异常检测误报漏报率高的问题，基于高斯混合模型的异常检测方法如下：•分别采集机械正常工况运行数据和实时工况运行数据；•提取数据特征集,构造特征相空间；•设定混合模型初始参数值；•用正常数据训练得到基于混合模型的统计分布模型，模型数自学习结果为T；•计算正常工况数据特征相空间模型间距离，自学习报警门限；•将模型数设定为T，训练实时数据统计分布模型；•计算正常工况和实时工况运行数据特征相空间模型间的距离；•判断距离是否超过设定的报警门限，超过报警门限则报警，反之，继续采集数据。关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术23基于高斯混合模型机械异常检测方法取n组正常运行数据提取数据特征值，构造相空间训练得到基于狄利克雷混合模型的统计分布模型计算模型距离报警机械状态监测数据取n组实时运行数据距离大于报警门限提取数据特征值，构造相空间YN计算正常数据模型间距离，自学习报警门限设定初始参数值设定初始参数值训练得到基于狄利克雷混合模型的统计分布模型混合模型个数T实时模型基准模型关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术24智能联锁保护系统设计理念示意图智能联锁保护系统样机大型透平压缩机组智能联锁保护技术关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术25大型透平压缩机组智能联锁保护技术智能联锁保护的无量纲指数计算通用数学模型max)()()(AAiDiViHt——第i种智能保护无量纲指数；()Hi——第i种故障劣化程度无量纲指数；——第i种故障风险度指数；——计算故障特征所用监测量的参数比。()Vi()DimaxtAA关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术26大型透平压缩机组智能联锁保护技术机组当前故障劣化程度无量纲指数通用数学模型——第i种故障劣化程度无量纲指数；——第i种故障第j种故障特征值当前值；——第i种故障第j种故障特征值正常值，取自机组无故障平稳运行状态数据；——第i种故障第j种故障特征值报警值；()Vi11(,)(,)*(,)(,)(,)()(,)njnjfijNijkijFijNijVikij——第i种故障第j种故障特征值的敏感性系数。),(jif),(jiN),(jiF),(jik关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术27大型透平压缩机组智能联锁保护技术滑动轴承碰摩实验验证对比控制结果对比传统振动保护系统传统振动保护系统判断振动峰峰值23μm未达到联锁停车值30μm，因此不执行联锁停车智能联锁样机5s内从10.3μm快速升到22.5μm,智能联锁保护系统识别故障并自动调整联锁停车值为15.9μm，进行联锁停车不平衡故障实验验证对比控制结果对比传统振动保护系统传统振动保护系统判断振动峰峰值超过联锁跳车值30μm，联锁停车。智能联锁样机智能联锁保护系统自动调整联锁值38.4μm，未执行联锁，机组正常升速到工作转速关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术28大型透平压缩机组智能联锁保护技术滑动轴承碰摩实验验证对比关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术传统振动保护系统控制效果截图智能联锁方法测试结果29大型透平压缩机组智能联锁保护技术不平衡实验验证对比关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术传统振动保护系统控制效果截图智能联锁方法测试结果相比传统人工巡检的故障诊断方式，将智能诊断方法应用大型透平压缩机组故障诊断，对保护机组安全可靠运行具有重要意义，同时为实现透平机组的预知性维修提供准确的决策依据。典型的智能诊断有基于数据驱动的方法、基于机理知识规则的方法、基于数据驱动和知识规则相结合的方法三大类。30大型透平压缩机组故障智能诊断方法及系统关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术030201通过深度学习神经网络等技术以大量监测数据为基础建立二分类或多分类模型实现故障的多类识别基于数据驱动通过计算故障关键特征并并归纳成计算机可以接收的规则。产生式规则的一般形式是:If前提条件集then结论(规则置信度)。其中前提条件集表示与数据匹配的任何模型，结论表示前提条件集成立时可以得出的结论。基于机理结合基于数据驱动方法的优点和基于机理方法的优点，从而获得更好的效果基于数据驱动和知识规则相结合31关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术32大型透平压缩机组主要故障类型序号故障名称关键特征信号1质量不平衡主导频率：1倍频相位特征：相位稳定变化特征：幅值随转速升高而增大2透平掉叶片导致不平衡主导频率：1倍频1倍频变化模式：幅值突然增长后不恢复到原来大小相位变化模式：相位突然变化后不恢复到原来数值3透平带液导致不平衡主导频率：1倍频1倍频变化模式：幅值突然增长后恢复到原来大小振动异常测点位置：靠近透平末级趋势特征：在趋势图上振动幅值有频繁的突变关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术33大型透平压缩机组主要故障类型序号故障名称关键特征信号4不对中特征频率:2倍频常伴频率：1、4倍频轴向振动：明显轴心轨迹：香蕉或8字5磨碰、磨擦主导频率：精确分频或同频常伴频率：1/2、1/3、1/4、1X、2X、3X轴心轨迹：杂乱进动方向：反进动6支撑松动主导频率：精确倍频或同频常伴频率：倍频多峰值轴心轨迹：杂乱进动方向：正进动关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术34大型透平压缩机组主要故障类型序号故障名称关键特征信号7旋转失速主导频率：同频滞后或超低频常伴频率：丰富低频、倍频轴心轨迹：杂乱随工艺流量的变化振动变化明显8气流激振主导频率：分频常伴频率：1倍频、2倍频、3倍频轴心轨迹图：杂乱9喘振主导频率：0Hz-0.1倍频常伴频率：1倍频随工艺流量的变化振动明显变化关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术35大型透平压缩机组主要故障类型序号故障名称关键特征信号10油膜振荡主导频率：0.45-0.49倍频转速：2倍一阶临界转速以上振动主导频率不随转速变化而变化11油膜涡动主导频率:0.4-0.45倍频转速：2倍1阶临界转速以下常伴频率：1倍频、2倍频、3倍频12齿轮啮合缺陷测点位置：靠近齿轮常伴频率/主导频率：10倍的工频关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术36大型透平压缩机组主要故障类型序号故障名称关键特征信号13测量面缺陷主导频率：同频或精确倍频常伴频率：2、3、4、….倍频.同测点两相互垂直方向测量位置频率成分相似、其它相邻测点没有相应特征振动随负荷变化不明显振动随转速变化不明显1450Hz交流干扰常伴频率/主导频率：50Hz50Hz成分不随转速变化而变化断电后50Hz振动随之消失15联轴节精度过低或损伤主导频率：同频滞后或同频测点部位：联轴节两侧特征频率：2倍、3倍等高倍频联轴节两侧均出现同类特征频率轴心轨迹：杂乱振动随暖机时间增加无明显变化关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术37基于大量案例数据驱动与故障机理结合的智能诊断系统框架特征：•诊断模型采用深度信念网络（DeepBeliefNetwork,DBN）模型，模型参数根据故障机理和故障案例综合学习设置；•根据故障案例积累实现自学习；•模型输入：机组特性参数、部件失效记录、累计运行时间、实时数据；•模型动态化：参数动态化-自学习更新参数，结构动态化-故障类型和征兆的动态增加；•采用对抗模型，提高自学习准确率。关键技术——往复压缩机状态监测及智能诊断技术国内往复压缩机状态监