滑模观测器在离心泵预测维修的应用

范徽强

摘要：在工业4.0和智能制造的背景下，预测性维修是设备维护检修的发展方向，本文通过设计滑模观测器实施远程离心水泵预测性维修进行了测试，取得了预期的效果。

关键词：滑模观测器;离心泵;预测维修

中图分类号：TH33                                     文獻标识码：A                                文章编号：1674-957X（2021）11-0163-02

0  引言

设备维护成本是产品生产成本的重要组成部分，研究表明，33%的维护成本是因不必要的维修而浪费的。随着工业4.0时代到来，微处理器运算性能不断增强，单板机和数模转换器价格不断下降，在线监测系统实施成本大幅降低，滑模观测器对扰动的鲁棒性强，技术应用越来越成熟，推广预测性维修的可行性越来越大。

1  设备维修管理方式

设备维修主要包括两种基本方式：纠正性维修和预防性维修。

1.1 纠正性维修

纠正性维修也叫事后维修，是设备发生故障或性能下降的非计划性维修，设备意外故障导致非计划性停产，往往造成较大的经济损失，甚至会对设备造成致命伤害。目前主要应用于两个方面：一是对生产影响较小的非重点设备或者有备用配置的设备;二是突发故障，设备被迫停用、维修。

1.2 预防性维修

随着设备自动化水平提高，生产需求长期持续运行，设备管理立足于减少设备故障造成非正常停产的经济损失，推动了预防维修发展，设备操作与维修出现分工，步入专业维修阶段。预防维修主要有以下三类：

1.2.1 计划维修

目前国内大部分企业普遍采用计划维修，根据设备的设计寿命和使用寿命，规定了设备的大、中、小修的修理周期，按规范对设备进行定期维修和更换，计划维修往往忽视了设备状况是否良好，导致过度维修，浪费维修费用。

1.2.2 全员生产维修

全员生产维修是以点检为基础的维修，设备操作人员负责日常点检，专业维修人员负责定期点检，按标准和流程检测设备的规定部位，及早发现设备的异常和劣化状况，制定检修计划，适时维修设备，消除运行故障隐患，同时有效防止设备过度维修和欠维修，但对人员素质要求较高。

1.2.3 预测维修

随着电子信息技术不断进步，利用振动分析、声波分析、油液分析、热成像等方式来监测和诊断设备健康状态的技术应运而生，促进了设备预测维修发展。预测维修采用传感器监测、采集设备运行数据，设计专业系统诊断设备异常状态，预先判别设备故障，在故障发生前选择适当时机开展维修，实现物尽其用，是一种科学的维修方式，但状态监测和设备诊断系统的投入较大，无法大范围采用，一般应用于关键设备。

2  大型抽水泵预测性检修

2.1 项目背景和意义

湛化公司的生产需要消耗大量水资源，主要依靠3个水井泵房和1个海水泵房抽水供应，每个泵站都配备了3台大型抽水泵，2开1备，泵房距离主厂区较远，需要人员五班三倒轮班值守。随着4G/5G网络覆盖面扩大，数据传送质量不断提高，为远程无线实时监测提供了技术基础。如果对水泵实施远程预测维修，可以裁撤操作人员，有效减少人工费用，降低供水成本，经济效益明显。

2.2 技术背景

常用的离心泵状态监测方法有振动分析、电机电流分析，通过振动分析，可以很容易地诊断水泵的叶轮损坏、轴承损坏、叶轮偏心、密封磨损等故障。故障在线诊断技术主要有模型、信号处理和知识三种方法，模型故障诊断主要通过分析系统模型与实际系统之间的状态残差诊断故障，使用观测器是状态监测的模型诊断模式。观测器根据系统的实际输出值与输入来重构系统的状态模型设计观测器，将观测器与系统的输出误差构成残差生成器，通过数理统计方式分析残差信号，比较故障检测阀值来判断故障，达到在线监测系统状态的目的。由于设备运行存在扰动，往往会影响传统观测器诊断故障的效果，而滑模观测器针对不确定系统，加入了滑模控制算法，观测误差能保持滑动模态，对扰动有较强的鲁棒性，误差近似收敛于零，残差只对故障敏感，得以对传动系统故障精确诊断，目前基于滑模观测器的故障诊断原理已相当成熟。

2.3 技术原理

Kitsos等研究表明，滑模观测器综合监测冷却液流量和轴承磨损因素可以有效地实现预测维修。监测离心水泵转动轴支承轴承温度升高是判别轴承磨损或润滑故障的手段，但瞬时转轴转速、环境温度也会影响轴承温度监测，滑模观测器的鲁棒性可以有效地消除上述因素对故障检测的干扰，减少误检。滑模观测器模型设计基于两个传热模型：一是冷却液传热动力学，二是轴承传热动力学，见公式（1）、式（2）：

Q冷却液=Q轴承-Q冷却液出（1）

Q轴承=Q摩擦-Q冷却液出-Q环境（2）

2.4 技术架构

滑模观测器是一种状态观测器，执行流程：首先传感器采集水泵支承轴承温度、冷却液进出口温度、转轴速度、环境温度等模拟信号，通过一片支持Modbus协议的单板机嵌入ADC增强模块，将所采集的设备监测模拟信号转换成数字信号，实现数据采样和过滤，利用Modbus RTU服务器通过4G移动网络的通信网关，实现远程连接主厂区网络服务器，利用专门设计的诊断系统软件分析设备故障，以便筹备预测性维护计划。

硬件架构主要是一台单板机（型号phyBOARD-i.MX 6UL），CPU为Arm Cortex-A架构，主频792MHz，储存为512 MB SLC NAND、512 MB DDR3L RAM、4 kB EEPROM，具备ADC接口。为了增加分辨率，获得更精准的数字信号，通过SPI接口嵌入使用了8通道16位自校准的ADC转换器（阿德诺的AD7606C-16），通过SPI链路发送到单板机处理数据。单板机配备有100M的以太网接口，可以通过无线路由连接4G网关，远程接入厂区中控室网络服务器，将水泵状态监测数据传送到生产控制系统进行故障分析诊断。

软件架构包含六个主要程序：一是传感器每10毫秒提取一次采样模拟数据，通过SPI链路从AD7606转换器的五个通道，进入数模转换器转换成数字信号。二是使用递归一阶低通滤波器对信号进行滤波，将数据转换为适当的工程单位。三是按照设计的观测器模型分析信息。四是基于观测器滤波后的输出数据，驱动本地指示灯显示状态。五是每50毫秒更新一次主机系统状态。六是利用UART通过串行链接处理Modbus从站通信。

3  项目测试

经过仿真演示成功后，预测维修系统在公司6公里外的西井泵房的一台水泵进行了为期7天的测试。在测试过程中，使用便携式超声波流量计量冷却液的质量流量帮助校准观测器，水泵的转速和功率的信息直接从电子设备中获得。

系统测试结果图谱表明，在固定转速运行测试中（见图1）冷却液流量保持恒定，第2天和第4、5天关停期间，轴承温度冷却后冷却液流量下降到零，轴承摩擦因数保持在预期水平不变，表明无故障运行独立于水泵运行负荷，在关机期间轴承冷却后流量下降到零，整体试验结果基本符合预期设计。

在试验运行后，对故障检测和通知逻辑进行了简单的修订和改进，在设备关停和跳闸时停止故障监测和通知。试验的不足之处是由于无法刻意破壞轴承去测试，所以对轴承监测结果的精确性尚无法准确评估。

4  结论

与光学或振动的频谱监测相比，滑模观测器无需高强度采样和密集处理信号，应用于状态监测和故障诊断的优势是实施成本低，可以采用单板机嵌入系统，滑模观测器对扰动表现良好的鲁棒性，能保持诊断精确性，有望为中小企业实施预测维修提供低成本的解决方案。

参考文献：

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