沈科君，裴峻峰，賀超，黃顯茹

（常州大學(xué)機械工程學(xué)院，江蘇 常州 213016）

基于盲源分離的往復(fù)泵液力端故障機理

沈科君，裴峻峰，賀超，黃顯茹

（常州大學(xué)機械工程學(xué)院，江蘇 常州 213016）

往復(fù)泵在石油石化行業(yè)應(yīng)用十分廣泛，常常在高壓環(huán)境下輸送大密度、高黏度以及高含砂量的液體。泵閥是往復(fù)泵液力端最易損壞的部件之一，它的運行狀態(tài)能直接影響著往復(fù)泵的容積效率和工作可靠性。本文針對BW-250型往復(fù)泵液力端泵閥彈簧斷裂、閥盤磨損和活塞磨損這三類故障進行失效分析，通過在泵閥上安裝加速度和位移傳感器對泵閥狀態(tài)進行實時監(jiān)測，并對閥內(nèi)外測得的振動信號進行量化對比分析，采用盲源分離技術(shù)提取故障特征信號。結(jié)果表明，BW-250型往復(fù)泵液力端活塞磨損的加劇導(dǎo)致泵閥吸入和排出壓力不穩(wěn)定，進而導(dǎo)致閥盤和彈簧故障的加劇，初步揭示了BW-250型往復(fù)泵液力端關(guān)鍵部件故障萌生和演化、發(fā)展的特點和規(guī)律，這對于往復(fù)泵液力端故障機理研究工作的進一步推進，提高易損件使用壽命具有重要意義。

往復(fù)泵；盲源分離；故障機理；磨損；實驗驗證

往復(fù)泵作為機械設(shè)備領(lǐng)域的一部分，在我國石油化工等生產(chǎn)部門占有重要地位[1]。往復(fù)泵液力端常見故障主要集中在泵閥和活塞上，隨著沖次和壓力的提高，對這些易損件的傷害也會大大增加，從而影響泵的正常工作[2-3]。在三缸往復(fù)泵工作過程中，各種激勵相互耦合，加之其他噪聲的干擾問題，因此測得的振動信號成分十分復(fù)雜，信號中既有閥關(guān)閉、慣性載荷沖擊等造成的沖擊響應(yīng)，又有各種隨機響應(yīng)和干擾。如何排除干擾，正確提取泵閥故障特征，是進行往復(fù)泵監(jiān)測診斷與故障機理研究的重要基礎(chǔ)[4]。

盲源分離是一種功能十分強大的信號處理方法，可僅從若干個觀測到的混合信號中提取、分離出無法通過直接觀測的各個原始信號的特征。因此本文以BW-250型往復(fù)泵為研究對象，針對振動信號成分復(fù)雜和互相干擾等特點，在泵閥內(nèi)安裝傳感器，對泵閥內(nèi)振動信號進行量化比對分析，將盲源分離技術(shù)中的FastICA算法引用到往復(fù)泵液力端故障特征的提取，取得了良好的效果。

1 盲源分離技術(shù)及試驗測試系統(tǒng)

1.1 盲源分離技術(shù)

盲源分離技術(shù)是近年來國際信號處理領(lǐng)域的研究熱點之一[5-7]。該技術(shù)可以在源信號和傳輸通道未知的情況下，僅僅根據(jù)輸入源信號的一些基本統(tǒng)計特征，由觀測信號恢復(fù)出源信號[8]。

獨立分量分析（ICA）是盲源分離的主要方法，它是1997年由芬蘭赫爾辛基大學(xué)的Hyvarinen等[9]依據(jù)中心極限定理提出的一種固定點算法，之后又于1999年和2001年對算法進行了簡化和改進，F(xiàn)astICA方法依據(jù)負(fù)熵建立的目標(biāo)函數(shù)為式（1）。

式中，u為一零均值和單位方差的高斯隨機向量；G(u)為一任意非二次型函數(shù)。算法的目的就是通過選取W，使負(fù)熵J(WTx)最大化，即E[G(WTx)]最大。因此依據(jù)式（1）及牛頓迭代原理推導(dǎo)出的FastICA基本迭代公式為式（2）、式（3）[10]

選取初值W，對檢測到的往復(fù)泵液力端振動信號運用式（2）和式（3）循環(huán)迭代至收斂可得到分離矩陣W，進而得到分離后的獨立分量。

1.2 試驗測試系統(tǒng)

試驗用BW-250型三缸往復(fù)泵，試驗時，沖次為72次/min，排出壓力為1.0 MPa，實際排量為1.2 m3/h，往復(fù)泵測試系統(tǒng)測點分布與系統(tǒng)連接如圖1所示。

數(shù)據(jù)采集時，分別在3個排出閥各缸外安裝加速度傳感器，在左缸內(nèi)閥盤上安裝防水加速度傳感器，在中缸內(nèi)閥盤上安裝防水位移傳感器，加速度傳感器通過電荷放大器放大，數(shù)據(jù)采集箱內(nèi)裝有數(shù)據(jù)采集卡，數(shù)據(jù)采集卡信號通過數(shù)據(jù)采集箱的數(shù)據(jù)線傳入計算機分析處理；位移傳感器信號通過位移信號調(diào)理儀將頻率信號轉(zhuǎn)化為電壓信號，再經(jīng)數(shù)據(jù)采集箱處理后傳入計算機分析處理。試驗過程中，由于采集卡響應(yīng)頻率為1652 Hz，試驗時取2倍的采集卡響應(yīng)頻率，設(shè)置采樣頻率為3304 Hz，，采樣時間為2 s。

2 泵閥振動信號采集

圖1 往復(fù)泵測試系統(tǒng)簡圖

往復(fù)泵的吸入閥和排出閥輪流關(guān)閉，泵閥缸蓋尤其是閥盤上蘊涵著泵閥失效的重要信號，因此，對BW-250型三缸往復(fù)泵液力端彈簧斷裂、閥盤磨損和活塞磨損這3種工況的振動信號進行采集和分析診斷。試驗測點選擇布置在泵閥外缸蓋上和泵閥內(nèi)閥盤上，通過試驗對泵閥內(nèi)外測試信號進行采集，多組數(shù)據(jù)進行對比，采用量化分析和盲源分離，提取出有代表性的故障特征，進而分析其故障機理。

2.1 泵閥外振動信號盲源分離

由于往復(fù)泵液力端的各種激勵相互耦合，加之有其他噪聲的干擾，信號呈典型的非平穩(wěn)時變特點。在信號含噪的情況下，對傳感器采集到的原始信號，一般都不是直接進行盲源分離的，而是需要對數(shù)據(jù)作一定的預(yù)處理。本試驗采用小波閾值去噪，選擇dB8小波進行4層分解，處理完的小波系數(shù)再進行反變換，重構(gòu)出經(jīng)過去噪后的信號。

對消噪后泵閥外3個測點測得的信號經(jīng)過FastICA分離后的自功率譜圖如圖2。

從圖2可以看出，泵閥外3個測點的時頻域曲線很好地反應(yīng)了往復(fù)泵液力端的基本運動特征，經(jīng)FastICA分離后正常工況的自功率譜密度曲線特征頻率都集中在180 Hz左右。

所研究的往復(fù)泵彈簧斷裂、閥盤磨損和活塞磨損3種工況下的信號經(jīng)FastICA分離后，故障頻率較為明顯，它們的自功率譜曲線如圖3所示。

從圖3可以看出，使用FastICA算法的盲源分離技術(shù)在對往復(fù)泵泵閥故障信號進行處理之后，原來微弱的故障特征呈現(xiàn)出來了。圖3(a)彈簧斷裂時，故障特征頻率出現(xiàn)在100 Hz左右；從圖3(b)閥盤磨損時，故障特征頻率出現(xiàn)在600 Hz左右；圖3(c)活塞磨損時，故障特征頻率則集中在50 Hz左右，泵閥故障特征得到了有效提取。而沒有經(jīng)過盲源分離技術(shù)處理的故障特征頻率大多集中在180 Hz，這與正常工況是一樣的，無法進行有效地區(qū)分。這說明，使用盲源分離技術(shù)能有效地提取往復(fù)泵液力端故障特征，這有利于之后故障機理的研究。

圖2 泵缸上3個測點FastICA分離后正常工況時頻域圖

2.2 泵閥內(nèi)振動信號量化分析

圖3 3種故障狀況下經(jīng)FastICA分離后的自功率譜密度曲線

現(xiàn)有研究表明，泵閥關(guān)閉引起的沖擊疲勞磨損和閥隙流場中的沖蝕磨損是導(dǎo)致泵閥失效的主要原因。在實際應(yīng)用中，BW-250型往復(fù)泵液力端經(jīng)常需要更換的易損件是活塞、閥盤和閥座以及彈簧，其中，最先損壞和更換最為頻繁的部件是活塞，活塞磨損的主要表現(xiàn)形式為活塞處發(fā)生泄漏，隨著磨損的加劇，壓力表跳動過大，泵閥處發(fā)出異響，泵達(dá)不到正常排量或根本不能排送液體。

為了更好地研究活塞磨損對閥盤磨損和彈簧斷裂的影響，將彈簧斷裂和閥盤磨損這兩個故障的故障過程分為初期階段、中期階段和后期階段，其中初期階段為輕度故障，中期階段為中度故障，后期階段為嚴(yán)重斷裂，通過泵閥缸內(nèi)加速度和位移信號，對這兩類故障在3個階段的信號進行比對分析，如圖4～圖7所示。

從圖4可以看出，在彈簧斷裂初期階段，信號比較穩(wěn)定，成分明顯；在中期階段到后期階段，加速度信號的幅值明顯增大，且信號的成分變得復(fù)雜，有其他噪聲干擾。這說明，隨著彈簧磨損的加劇，彈簧力逐漸減小，彈簧與閥座之間的沖擊力增大，加速度值也隨之增大，彈簧斷裂還會造成閥盤與閥座密封不嚴(yán)，出現(xiàn)其他噪聲。

從圖5可以看出，從彈簧斷裂初期階段到后期階段，閥盤位移值逐漸增大，由最初的4 mm左右變?yōu)?7 mm左右。這說明隨著彈簧故障加劇，彈簧力越來越小，導(dǎo)致閥盤位移增大。

圖4 閥盤上測得的彈簧斷裂不同階段的加速度曲線

圖5 閥盤上測得的彈簧斷裂不同階段閥盤位移曲線

圖6 閥盤上測得的閥盤磨損不同階段泵內(nèi)加速度曲線

從圖6可以看出，整個過程加速度幅值沒有明顯變化，在閥盤磨損初期階段，加速度信號成分還是比較明顯的，但與彈簧斷裂初期階段相比，信號的噪聲增加；從中期階段到后期階段，信號的成分變得越來越復(fù)雜，干擾十分明顯。這說明，隨著閥盤磨損的加劇，閥盤和閥座撞擊力變大，在高應(yīng)力區(qū)逐漸出現(xiàn)凹痕，撞擊發(fā)生傾斜，振動噪聲干擾變大，閥盤磨損加劇。

從圖7可以看出，閥盤磨損對位移值的影響并不大，但隨著閥盤磨損的加劇，位移信號曲線出現(xiàn)了大量的振蕩，由于位移傳感器是安裝在閥盤上的，當(dāng)閥盤磨損過大導(dǎo)致與閥座撞擊發(fā)生傾斜時，振動噪聲也明顯增大。

3 泵關(guān)鍵部件故障機理分析

為了更好地研究這3種故障萌生和演化的一般規(guī)律，現(xiàn)將BW-250型往復(fù)泵正常運行至活塞處出現(xiàn)漏水，在不更換活塞的前提下，繼續(xù)運行往復(fù)泵，直到泵閥處發(fā)生故障（有異響，壓力表發(fā)生跳動過大）時，對泵閥內(nèi)外振動信號進行監(jiān)測，進而研究分析。

活塞漏水運行至泵閥發(fā)出異響，壓力表跳動過大時泵閥內(nèi)加速度曲線和位移曲線如圖8所示。

圖7 在閥盤上測得的閥盤磨損不同階段位移曲線曲線

圖8 泵閥故障時閥盤的振動曲線

從圖8可以看出，信號的噪聲成分比較多，這與圖4～圖7所表現(xiàn)的故障原理基本相似。隨著活塞處漏水的加劇，吸入閥和排除閥壓力不穩(wěn)定，閥盤和閥座的不良接觸導(dǎo)致密封不良，加快了閥盤磨損的速度，由于彈簧是連接在閥盤導(dǎo)向桿上的，閥盤撞擊的傾斜又會加快彈簧斷裂的速度。

活塞漏水運行至泵閥發(fā)出異響，壓力表跳動過大時泵閥外3個測點經(jīng)盲源分離后的時頻域曲線如圖9所示。

從圖9可以看到，特征頻率主要集中在180 Hz、50 Hz、600 Hz和400 Hz。其中，頻率180 Hz反應(yīng)的是往復(fù)泵液力端的基本運動特征，這與正常工況的頻率分布一致；頻率600 Hz反應(yīng)的是閥盤磨損的故障特征，這與圖3(b)的故障頻率一致；頻率50 Hz反應(yīng)的是活塞磨損的故障特征，這與圖3(c)的故障頻率一致；頻率400 Hz與圖3所反應(yīng)的故障頻率不同，出現(xiàn)這樣的現(xiàn)象是必然的，因為圖9反應(yīng)的是泵閥多故障同時出現(xiàn)的振動信號，而圖3反應(yīng)的是各故障單獨存在的振動信號，勢必會影響故障頻率的分布。

通過以上試驗，結(jié)合實際應(yīng)用中泵閥故障的表現(xiàn)形式，很好地解釋了BW-250型往復(fù)泵泵閥故障的萌生和演化的一般規(guī)律，初步揭示了泵閥的故障機理。隨著往復(fù)泵的繼續(xù)運行，泵閥響聲越來越大，壓力表的跳動幅度也增大，這是因為活塞磨損和閥盤磨損的加劇，往復(fù)泵容積效率和工作可靠性下降，閥盤撞擊閥座發(fā)生傾斜，由于彈簧是固定在閥盤的導(dǎo)向桿上，彈簧在沖擊力載荷作用下，載荷力發(fā)生偏心，使得彈簧斷裂形式由原來的疲勞斷裂，逐漸轉(zhuǎn)化為偏心載荷作用引起的過載斷裂，這大大縮短了彈簧的使用壽命。

圖9 泵缸上3個測點測得信號經(jīng)FastICA分離獲得的時頻域圖

4 結(jié) 論

（1）結(jié)合實際應(yīng)用中BW-250型往復(fù)泵液力端關(guān)鍵部件故障所表現(xiàn)的形式，通過對安裝在泵閥內(nèi)加速度和位移傳感器的量化對比分析，較好地提取了故障特征信息。

（2）盲源分離技術(shù)對BW-250型往復(fù)泵液力端彈簧斷裂，泵閥磨損和活塞磨損3種故障的信號實現(xiàn)了很好地分離，使得故障特征明顯。通過對泵閥內(nèi)外振動信號的實時監(jiān)測，結(jié)果表明，BW-250型往復(fù)泵液力端活塞磨損的加劇導(dǎo)致泵閥吸入和排出壓力不穩(wěn)定，進而導(dǎo)致閥盤和彈簧故障的加劇。

綜上所述，本文將傳感器直接安裝在閥盤上并通過盲源分離技術(shù)進行往復(fù)泵液力端故障的信號分離，取得了良好的效果，為進行往復(fù)泵液力端的故障診斷和損傷機理分析提供了一個有效的方法。

[1] 楊國安，宋征. 鉆井泵泵閥壽命分析[J]. 振動與沖擊，2010，29（1）：58-61.

[2] 張海，費麗君，陶建立，等. 往復(fù)式注水泵液力端故障探討[J]. 吐哈油氣，2012，17（2）：186-191.

[3] 曾文，別鋒鋒. 往復(fù)柱塞泵液力端故障診斷方法研究[J]. 中國石油和石化標(biāo)準(zhǔn)與質(zhì)量，2013（14）：73-75.

[4] 楊其俊，裴峻峰，田佳禾. 鉆井泵泵閥狀態(tài)的檢測與故障診斷[J].石油大學(xué)學(xué)報，1998，22（3）：60-62.

[5] 楊竹青，李勇，胡德文. 獨立成分分析方法綜述[J]. 自動化學(xué)報，2002，28（5）：762-764.

[6] EI Rhabi M，F(xiàn)enniri H，Keziou A，et al. A robust algorithm for convolutive blind source separation in presence of noise[J]. Signal Processing，2013，93（4）：818-827.

[7] 余先川，胡丹. 盲源分離理論與應(yīng)用[M]. 北京：科學(xué)出版社，2011.

[8] 田昊，唐力偉，田廣. 基于核獨立分量分析的齒輪箱故障診斷[J].振動與沖擊，2009，28（5）：163-165.

[9] Hyvarinen A. Fast and Robust fixed-point algorithms for independent component analysis[J]. IEEE Trans. on Neural Networks，1999，10（3）：626-634.

[10] Hyvarinen A，Oja E. A fast fixed-point algorithm for independent component analysis[J]. Neural Computation，1997，9（7）：1483-1492.

Reciprocating pump hydraulic end failure mechanism based on blind source separation

SHEN Kejun，PEI Junfeng，HE Chao，HUANG Xianru
（School of Mechanical Engineering，Changzhou University，Changzhou 213016，Jiangsu，China）

Reciprocating pump is widely used in petroleum and petrochemical industry，it often transports liquid of high density，high viscosity and high sand content under high-pressure. Pump valve is one of the parts that are damaged most easily in the reciprocating pump hydraulic end. Its operation state will directly influence pump volumetric efficiency and working reliability. This paper discusses three breakdowns of BW-250 reciprocating pump hydraulic end，including spring break，valve disc wear and piston wear. Acceleration and displacement sensors were installed in the pump valve for real-time monitoring its state. Valve internal and external vibration signal characteristics were quantitatively analyzed and extracted by blind source separation. The result showed that aggravation of piston wear caused instability of pump suction and discharge pressure，which led to intensified valve disc and spring failure. Initiation and evolution of key component damage of BW-250 reciprocating pump hydraulic end was revealed，which could promote further research on failure mechanism and increase service life of pump valve.

reciprocating pump；blind source separation；failure mechanism；attrition；experimental validation

TH 321；TN 911.72

A

1000-6613（2014）03-0611-06

10.3969/j.issn.1000-6613.2014.03.015

2013-08-28；修改稿日期：2013-11-16。

國家自然科學(xué)基金項目（51175051）。

沈科君（1988—），男，碩士研究生。E-mail 282827883@ qq.com。聯(lián)系人：裴峻峰，教授，研究方向為石油石化裝備可靠性。E-mail peijf@cczu.edu.cn。