南水北调东线泵站状态监测和协作故障诊断研究

朱正伟，唐鸿儒

（1. 南水北调东线江苏水源有限责任公司，江苏 南京 210029；2. 扬州大学能源与动力工程学院，江苏 扬州 225127）

南水北调东线泵站状态监测和协作故障诊断研究

朱正伟1，唐鸿儒2

（1. 南水北调东线江苏水源有限责任公司，江苏 南京 210029；2. 扬州大学能源与动力工程学院，江苏 扬州 225127）

针对南水北调东线泵站工程需要长时间运行、安全要求高等特点，对泵站机电设备运行维护和故障诊断模式进行研究。提出泵站设备状态监测和远程协作故障诊断的故障征兆获取、“人-机协作”诊断、故障诊断知识库构建、远程专家诊断的研究方案，确定故障诊断流程及判别方法，明确系统设备健康状态评价、故障准确定位、设备计划检修等功能，从而实现泵站机电设备预测性维修的目标。

泵站设备；状态监测；故障诊断；远程协作；预测性维修

0 前言

南水北调东线一期江苏境内共新建 14 座泵站工程，2013 年全部建成后，全面转入调水运行管理阶段。截至目前，江苏段已圆满完成 2013—2014，2014—2015 年度水利部下达的调水计划，完成向南四湖生态应急调水和省内抗旱运行等 7 次调水任务，泵站累计抽水 59.26 亿m3，调水出省 6.10 亿m3。随着南水北调工程管理体制的全面构建，工程将逐步实现规划目标值，即年度增供调水量 36.00 亿m3，泵站年平均运行将达 5 000 h。 如出现故障或事故停机导致供水中断，将造成重大的经济损失和严重的社会影响，因此为保证泵站的安全、可靠运行，对泵站机电设备的检修、维护、运行、管理提出了更高的要求。

按照“无人值班、少人值守”的管理目标，为减少泵站工程现场管理对人员经验、能力和数量的依赖，充分发挥互联网等技术的优势，需在保证工程安全的前提下，提高管理的经济性，提升现代化管理水平。研究南水北调泵站设备状态监测和协作故障诊断技术，加强对电气设备、水泵机组的监测，掌握设备运行状况变化趋势，及时有效地进行预防性维护，最终在南水北调运行管理单位引入状态检修机制，具有非常重要的实际意义。

本研究以分布在泵站现场的振动、温度、电气、工况等多种指标为基础，研制一种设备状态监测和远程协作故障诊断软件产品，通过对机电设备信息的实时采集、集中监视、越限报警、劣化趋势预测等，利用专项建设的南水北调东线江苏段调度运行系统的应用支撑和数据资源管理等平台，以及基于 Internet 的协作诊断机制，实现泵站状态监测和远程协作故障诊断功能，以期提升泵站的运行和维护管理水平，保证南水北调工程安全、经济运行，发挥工程的整体效益。

1 研究方案

状态监测和远程协作故障诊断主要实现以下功能：实现泵站机电设备的在线状态监测；在设备发生故障时，能够准确进行设备故障诊断和判断故障原因；实时评价各个设备的健康工作状态，并有针对性地安排检修计划、设计检修方案等。

1.1 研究进展

泵站机组维修经历事后维修到定期维修的发展过程，事后维修是故障停机后检修，会带来生产损失、设备的二次损坏及事故[1]。定期维修也称为预防维修，是大型设备现阶段常规采用的维修方式，依据相关行业的规程、规范规定，确定检修周期，缺点是可能造成过度检修而增加维修费用，如未及时检修发生意外停机事故会带来损失。泵站主机组检修周期如表 1 所示。

表 1 泵站主机组检修周期

近年来，随着采集设备加工制造、计算机、云计算、数据处理及网络等技术及振动与噪声理论的发展，机电设备的维修方式正逐步由预防性维修向预测性维修转换。建立通用、广义的评价模型和标准，根据泵站机电设备在线信息，经过数据处理和统计分析，判断机组的整体或者部件的劣化程度，并在故障发生前进行有计划的针对性维修，合理检修，可降低故障停机风险。

1.2 研究目标

针对电气设备、主机组的特点，建立以下监测和诊断方法：1）对电气设备构建安全状态评价，实时评价设备的安全状态；2）研究建立人机协作的泵站主设备故障诊断方法，为消除故障提供技术帮助。

同时，建立监测和远程协作诊断平台，在典型工程建立开发南水北调泵站机组状态监测和远程协作诊断系统示范应用平台。

1.3 研究内容

1.3.1 研究设备状态分析模型

分类研究泵站主电机、主水泵、变压器、GIS、高压配电柜、供水系统等设备状态的评价方法，建立设备的状态分析模型。例如：根据水泵轴承的振动、声音、摆度、温度，以及扬程、水力脉动等监测参数，再结合相关参数统计分析、技术人员巡查等结果综合评价每个设备的劣化程度和风险系数，评价设备的健康状态等级，给出设备状态正常、有故障趋势需要关注、存在故障需要安排检修、存在严重故障需要立即检修等评价和建议。

1.3.2 研究故障诊断方法

研究泵站主设备故障诊断模型，将计算机的自主推理能力与专家的智慧相结合，用于在主设备发生故障时，进行设备故障原因分析和定位，为消除故障提供技术帮助。

1.3.3 研究设备状态数据中心建设方法

针对大多数状态参数需要高速采集，数据量巨大的情况，研究基于云技术的南水北调泵站设备状态数据中心建设方法，分析泵站设备状态监测数据的存储内容、频度等，存储每台设备运行、开机、停机过程及故障前后的各种状态数据，方便共享和调用。对长期积累的大量状态数据进行特征、趋势等信息析取方法的研究，补充和更新泵站设备健康状态评价模型、故障诊断知识库。

1.3.4 研究远程协作会诊方法

研究基于 Internet 的远程协作诊断技术，构建远程协作诊断平台，专家通过网络能够查看设备的实时、历史状态数据等，进行设备状态、故障原因分析，提出维修建议。在遇到疑难问题时，可以邀请多个专家进行远程在线会商，以给出更全面的故障原因诊断和维修建议。

1.4 系统结构

状态监测和远程协作故障诊断系统内部运行模块包括监测、评价、故障分析、趋势分析、维修建议等部分，如图 1 所示。软件系统采用 B/S 应用构架，整体系统结构分为 3 层，具体结构如图 2 所示。

图 1 系统运行模块流程结构框图

2 研究方法

2.1 诊断流程

一般的故障诊断流程包括参数测量、数据处理和分析、故障征兆获取、故障诊断、诊断结果分析几个阶段。

2.2 故障特征提取

征兆获取是联系状态监测与故障诊断的桥梁，强有力的自动征兆获取能力是故障诊断的基本条件，故障征兆信息是故障诊断的依据，通常征兆提取种类包括频谱、波形、趋势型、轴心轨迹的特征等，并按照相关机理进行原因判别[2]。

图 2 设备状态监测和故障诊断系统结构框图

2.3 模型建立

根据有关泵站设备的性能指标评价标准、设备性能保证值、相关运行规程设定的各工况下的报警定限值和泵站运行人员的现场运行经验等，结合正常运行、故障过程、历史运行数据及机组结构特点等信息，在线监测参数的数值变化或变化趋势、试验数据、观察现象等，通过多种信息融合方法训练故障原因与特征之间关系模型[3]。

2.4 诊断方法

诊断方法主要有以下几种[4]：

1）电气设备健康评价。采用基于权值系数的综合评价逻辑进行评价，即采用各因素权值完全一样，然后取所有状态中的最高状态作为整机的评价结果。

2）主机组故障诊断。采用基于规则的专家系统诊断、BP 神经网络的故障诊断、模糊运算的故障诊断等多种自动智能推理算法融合的方法对同一个故障进行诊断，力求获得比较准确的故障原因和定位。

3）“人-机协作”方式。故障诊断由“人-机”公同完成，计算机负责进行泵站设备状态数据的采集、分析和处理，提取机组故障特征，并进行初步故障诊断；对于一些无法通过计算机自动识别或者不能自动进行形式化表述的故障特征，则由技术人员运用形式化语言对故障现象进行形式化描述；最后通过技术人员与计算机的交互作用，进行故障推理和诊断，给出可信度高的诊断结果。

4）远程协作诊断。由于有经验的专家通常分布在泵站管理处、研究院、大学等机构，因此研究泵站设备故障的远程诊断方法和协作会诊机制，应包括专家组织、会诊启动方式、多种诊断结果的融合和仲裁机制等[5]。

3 系统功能

南水北调东线泵站状态监测和远程协作故障诊断系统可实现以下功能：

1）建立泵站主电机、主水泵、变压器、GIS、高压配电柜、供水系统等设备状态分析模型，通过对设备的监测、分析，结合这些部件的重要性，实时评价设备的健康状态，定期给出泵站设备的健康状态分析报告[6]。

2）将技术人员的智力、知识、经验，与计算机强大的数据分析、推理能力相结合，实现泵站主设备故障的“人-机协作”诊断，弥补目前南水北调泵站设备故障案例不多、诊断需要的知识不足的缺陷，实现更准确的故障定位。

3）利用云技术建立数据中心，存储南水北调东线工程泵站设备状态数据，既可以作为历史数据查询，也可以通过大数据分析等方法形成设备状态分析和诊断的新知识，补充故障诊断知识库。

4）建立基于网络的泵站机组故障远程协作诊断机制，在泵站机组发生疑难杂症时，能够实现多领域专家通过网络进行协作会诊。

4 结语

开展泵站设备状态监测和远程协作故障诊断研究，可推动泵站机组的维修制度从定期的预防性维修方式向预测性的状态维修方式转变，提高泵站机组的运行维护水平。泵站工程机电设备是复杂的系统，故障诊断过程不仅需要测量机组的实时状态、历史数据，故障时和发展过程的数据，更需要各种典型故障案例、诊断方法和经验的积累，在泵站实现机组的全智能故障诊断将是一项长期、复杂的技术问题。因此，首先以单个泵站为示范工程，建立泵站机电设备状态监测和故障诊断中心，研究故障机理和诊断方法；再扩大到南水北调东线江苏段全线基于泵站群的泵站设备状态监测和远程协作故障诊断研究及应用，实现泵站机组的预测性维修和故障远程协作诊断的维护管理模式，可为南水北调东线工程泵站机电设备长时间安全运行提供保障，为南水北调工程跨流域调水的综合效益发挥提供支撑。

[1] 中华人民共和国电力部. SD 230—87 发电厂检修规程[S].北京：中华人民共和国电力部，1987: 3-8.

[2] 中国机械工业联合会. GB/T 6075.5—2002 在非旋转部件上测量和评价机器的机械振动（第 5 部分）：水力发电厂和泵站机组[S]. 北京：中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局，2002: 2-18.

[3] 中国机械工业联合会. GB/T 11348-5—2002 旋转机械转轴径向振动的测量和评定（第 5 部分）：水力发电故事和泵站机组[S]. 北京：中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局，2002: 3-8.

[4] 曹林宁，花敏辉，沈祖诒. 水轮发电机组智能故障诊断技术综述[J]. 水力发电，2010 (1): 73-77.

[5] 仇宝云，工形俊，魏强林，等. 大型泵站常见故障分析[J]. 排灌技术，1999 (2): 20-24.

[6] 周刚. 远程分析诊断中心在发电机组在线监测中的应用[J]. 水电站机电技术，2010 (5): 23-26.

Research of Pump Stations Condition Monitoring and Collaborate Fault Diagnosis in East Route of South-to-North Water Diversion Project

ZHU Zhengwei1, TANG Hongru2
(1. East Route of South-to-north Water Transfer Project Jiangsu Water Co., LTD, Nanjing 210029, China; 2. Energy and Power Engineering college, Yangzhou University, Yangzhou 225127, China)

The new maintenance and diagnosis mode of pump sets in the East Route of the South to North Water Project is discussed to meet the characteristics of long term work and higher safety demanded. The article puts forward the research program of faults symptoms acquisition for equipment condition monitoring of pump stations and remote cooperation about fault diagnosis, “human - machine cooperation" diagnosis, fault diagnosis database construction, expert remote diagnosis. The fault diagnosis process and identification method, system health status evaluation, accurate fault locator, and equipment maintenance schedule are ensured to achieve the predictable equipment maintenance of pumping station.

pump station equipment; condition monitoring; fault diagnosis; remote collaboration; predictive maintenance

TV675

A

1674-9405(2015)03-0046-04

2015-04-24

朱正伟（1967－），女，江苏宝应人，高级工程师，研究方向：泵站电气及自动化。