基于小波分析的離心式注水泵機械振動實時監(jiān)測方法

王冬冬，孫 茜

(華北石油通信有限公司物聯網技術設計研究所，河北 滄州 062552)

0 引言

經濟發(fā)展提高了石油需求量，如何保障油田安全、高效生產，已經成為急需解決的問題。注水采油技術是目前油田應用最廣泛的開采方式，注水泵作為采油系統中的關鍵設備，會隨著石油需求量的提高，增大注水壓力，同時需承擔的負載逐漸加重，故障發(fā)生頻率越來越高。此外，注水井在回注污水過程中，由于水質差、溫度高，部件使用壽命縮短，容易引發(fā)重大事故，耽誤油田正常生產?，F階段，注水泵狀態(tài)監(jiān)測還只能依賴工作人員通過便攜式儀器進行故障診斷。由于油田面積廣闊，每個注水站的位置相距較遠，為監(jiān)測工作帶來不便，工作效率極低，甚至因為不能及時發(fā)現故障，造成經濟損失。

因此，如何高效監(jiān)測注水泵機械振動情況，成為相關學者重要課題。文獻[1]提出一種基于自適應采樣的機械振動算法。利用自適應脈沖采樣采集當前信號，從時域和頻域兩方面分解信號，使用突變檢測模型處理分解結果，通過差值算法重構信號實現監(jiān)測。文獻[2]利用調制寬帶轉換器監(jiān)測信號。在頻域內根據振動信號能量分布情況劃分頻譜片段；結合最高頻率、確定譜帶數與最大帶寬，設計一種調制寬帶轉換器完成振動信號采樣與監(jiān)測。

上述方法雖然有效解決監(jiān)測效率低的問題，但采集的監(jiān)測信號中信息量較少，難以準確看出離心式注水泵的故障類型。為進一步提高監(jiān)測效果，本文利用小波分析方法實時監(jiān)測注水泵機械振動狀況[3]，小波分析作為信號處理的有效手段，可清晰表達出信號的奇異性，與其他信號分析方法相比更加細致可靠。本文使用壓電式傳感器設備采集振動信號，再通過連續(xù)小波變換提取信號特征，根據不同特征判斷設備是否出現故障，達到實時監(jiān)測的目的。

1 離心式注水泵結構與動力學特性分析

1.1 注水泵工作流程與特征

離心注水泵開啟后，葉輪跟隨泵軸轉動，葉片間的液體也會旋轉，在離心力作用下[4]，液體會甩向邊緣。在此過程中，液體得到能量，壓力升高，流速變大。

注水泵整體結構具有下述特征：葉輪選取具有超高水力效率的封閉式葉輪；吸入室與壓出室分別采用圓形與半螺旋形結構，保證液體均勻的流出；封閉環(huán)只安裝在泵體上，軸封利用機械密封[5]方式，延長使用壽命，減少能量消耗，避免液體泄漏。

1.2 常見故障類型分析

a.不平衡。在所有注水泵故障類型中，該故障發(fā)生頻率最高。造成故障的原因是軸心質量分布不均，旋轉過程中生成離心力，進而引起振動。

b.不對中。指2根相互連接的軸線沒有完全重合，出現該現象時，徑向與軸向振動也會同時發(fā)生，甚至嚴重時還會生成諧波。不對中產生的原因主要為：安裝時沒有考慮熱脹冷縮現象；設備自身內應力沒有完全去除，導致變形；附件質量不佳，造成機組錯位與變形。

c.機械松動。因部件不夠緊固導致的，通常表現為諧頻上產生很大振幅。

d.電磁振動。因電磁力因素生成的振動，電源頻率是它的基本頻率形式。

e.油膜振蕩[6]。注水泵機組中，通常利用滑動軸承支撐轉子系統，滑動軸承工作過程中需依賴油的粘性，當油流受到擠壓時，生成油膜壓力，它會反作用于軸徑，導致軸徑與軸承面分開，起到潤滑效果。但如果出現壓力失穩(wěn)現象，會出現油膜振蕩。

1.3 動力學模型建立

分析注水泵動力學特征可更好地了解注水泵工作原理，有助于傳感器設備選型和測量點確定，保證監(jiān)測范圍的最大化。

設定電流與電壓獲取電動機的輸入功率為NS，則注水泵的輸入功率為

Nt=NS+PPin·GP/3.6

(1)

Nt和PPin分別為注水泵輸入功率與入口壓力；GP為注水泵流量。

設計算水泵輸出功率為Nu，則注水泵損失功率[7]為

Nmp=Nt-Nu

(2)

注水泵產生的效率為

(3)

上述即為綜合注水泵輸入、輸出功率與瞬時功率的動力學模型。

2 基于小波分析的注水泵機械振動實時監(jiān)測

2.1 機械振動信號采集

a.傳感器選型。

傳感器是采集振動信息的主要設備，可完成非電量與電量二者的變換，是整個離心式注水泵機械振動實時監(jiān)測的基礎，其性能好壞直接影響監(jiān)測精度。

需要結合所測項目選取對應傳感器材，一般要具備測量區(qū)間廣、靈敏度高且結構不能太過復雜等特性，以滿足靜、動態(tài)等不同信號測試要求。

本文針對的是離心式注水泵，其振動特征表現為頻率高、加速度差異大，但位移相差很小。本文選用壓電式傳感器作為信號采集裝置。此類傳感器包括2個壓電片，在上方擺放較重的質量塊，且行進預加負載，當傳感器獲得振動信號時，質量塊隨之振動，因慣性因素，壓電片會生成電壓。

當壓電傳感器和放大器同時使用時，靈敏度計算式為

(4)

Q為傳感器產生的電荷量；a為加速度。

b.信號采樣與量化。

采集振動信號時，頻率需按照采樣定理進行設置，如果信號中存在最高頻率fmax，當采樣頻率fs符合下述要求時，得到質量較好的信號，不容易出現混疊與失真狀況。

量化就是將模擬量變換成數字量，量化電平則是滿量程電壓VFSR和2的N次方之間的比值，N描述數字信號Xd的位數。

在量化過程中，碼位擴展會受到制約[8]，存在一定誤差，考慮到這種不確定性因素會降低監(jiān)測精度，為此將其定義為噪聲。

(5)

經過上述量化處理后，在完成模擬與數字信號之間的轉化[9]的同時，也降低了噪聲影響，方便信號分析。

2.2 信號實時監(jiān)測的實現

將小波分析法應用在信號的實時監(jiān)測中，經過分解不同頻帶上的信號，獲得信號特征和對應向量。對于注水泵不同故障狀態(tài)，通過小波分析獲得的特征向量是有很大差異的，結合此種差異即可獲得實時監(jiān)測結果。

機械振動信號大多表現為時域波形，具備直觀、便于理解的特征，包含的信息量非常豐富。小波分析可完成時頻域的信號變換，準確且全面提取機械振動信息。

(6)

(7)

通過式(7)可獲取小波變換系數為

dj,k=Wψf(2-j,k2-j)=(f,ψj,k)

(8)

此時，ψ(x)為正交小波，重構表達式為

(9)

假設ψj,k(x)組成L2(R)的正交規(guī)范基，則L2(R)可通過ψj,k(x)的線性變換得出，針對任意函數f(t)∈L2(R)，可獲得其展開形式，即

(10)

由上述分析可知，k實際上是平移位置，因真實信號能夠近似成時域有限，所以k的取值范圍也是有限的。j為信號所在頻率區(qū)間，同樣取值有限。

小波分析比較適合含有豐富低頻成分的信號，如果信號中低頻成分較少，此時需引入小波包理論分割小波空間，生成多個子空間，保證信息不丟失前提下，收集更多低頻信號特征。

(11)

其中，x=1,2,…,2j；H(x)與G(x)均為正交濾波器[10]，H(x)和尺度函數相關，G(x)和小波函數相關。

經上述操作后，傳感器信號映射在由小波伸縮與平移形成的基函數中，分解各頻帶上的信號，并保證初始信息不丟失，實現注水泵振動信號的實時監(jiān)測。

3 仿真實驗分析

3.1 實驗設備選取與參數設定

為驗證所提監(jiān)測方法性能，選取某采油廠作為實驗目標，對場內的離心式注水泵機械振動情況進行實時監(jiān)測。本次實驗使用的監(jiān)測系統結構如圖1所示。

圖1 監(jiān)測系統結構

圖1中注水泵的主要技術參數為：型號為5ZB，135 m沖程，380次/min沖數，0.05 MPa吸入壓力，35 MPa排除壓力，80.23%泵效。

傳感器的主要技術參數：型號為YD-64D，0.3～8 000 Hz頻率，15.2～16.8 pC/ms-2靈敏度，-25～+130℃工作溫度，21 kHz諧振頻率。

除圖1顯示的系統相關設備外，額外需要液晶顯示器、激光打印機與不間斷電源各1臺，確保系統采集數據的完整性，提高監(jiān)測設備的可靠性。

3.2 測點選取

針對注水泵機械振動的實時監(jiān)測，選取合適的測點尤為重要。通常情況下，測點應選擇在注水泵容易發(fā)生振動的部位，能夠清晰反映設備自身運行狀況。因此，選取過程中需遵循下述原則：

a.原則一，最大程度與注水泵軸承接近。

b.原則二，分別在水平、垂直與軸向等不同方向均設置數量相同的測試點。

c.原則三，對選取的測點做好標記，保證采集數值的可比性，便于實驗數據處理與分析。

3.3 機械振動信號去噪能力測試

假設監(jiān)測過程中共存在方波信號、調幅信號、正弦信號與白噪聲4種信號源，初始信號波形如圖2所示。利用隨機混合矩陣對4種信號源進行混合處理，獲得的信號如圖3所示。利用小波分析法處理該監(jiān)測信號，處理效果如圖4所示。

圖2 初始信號波形

圖3 混合后的信號波形

圖4 處理后的信號波形

由圖2～圖4能夠看出，混合后的信號基本看不出原始信號波形，但是利用小波分析方法重構后的信號與初始信號波形基本一致，且白噪聲信號被有效去除，只有在正弦信號的峰值處存在一些。這是因為在采樣過程中，嚴格遵循采樣定理，保證小波重構后的信號不會出現混疊與失真現象，使監(jiān)測信號包含更多信息。

3.4 故障監(jiān)測結果測試

隨機進行15 896次監(jiān)測實驗，設定不平衡故障286次、不對中152次、機械松動201次、電磁振動52次、油膜振動89次，利用所提算法、自適應采樣方法和調制寬帶轉換器進行監(jiān)測。對于不同故障類型，根據監(jiān)測波形得到的各方法故障檢出次數如圖5所示。

圖5 不同監(jiān)測算法故障檢出次數對比

由圖5可知，本文方法無論對于哪種類型的故障均有很好地檢出效果，檢出率都能在95%以上。這是因為本文方法獲得信號波形較為清晰，能夠更好地表現出每種故障信號的特征，因此具有較高的識別率。

4 結束語

本文將離心式注水泵作為研究目標，采用小波分析方法監(jiān)測其機械振動信號，通過信號特征識別出故障類型。仿真實驗證明了該方法具有較好的信號處理能力，提高故障識別率，為注水機組運行提供安全保障。雖然通過振動可反映出注水泵的運行狀態(tài)，但是在工作時，溫度、壓力等其他因素同樣會對系統造成影響，因此要進一步提高監(jiān)測效果，還要綜合考慮多方面因素影響。