硕士学位论文开题报告及文献综述
课题名称
学号 姓名 学院 学科专业
指导教师
机械与储运工程学院
完成时间：20xx年01月13日
目录
开题报告 .......................................................................................................................................... 1
一.课题来源及研究意义 ...................................................................................................... 1
1.1课题来源 .................................................................................................................... 1
1.2研究意义 .................................................................................................................... 1
二.国内外研究现状及不足 ................................................................................................. 2
2.1离心泵故障状态监测现状 ........................................................................................ 2
2.2管道泄漏检测研究现状 ............................................................................................ 3
2.3存在的不足 ................................................................................................................ 4
三、研究内容与技术路线 ................................................................................................... 6
3.1论文主要研究内容 .................................................................................................... 6
3.2论文采用的技术路线 ................................................................................................ 6
四、预期研究成果 ............................................................................................................... 7
五、论文进度安排 ............................................................................................................... 8 文献综述 .......................................................................................................................................... 9
一、引言 ............................................................................................................................... 9
1.1 油气能源的重要性 ................................................................................................... 9
1.2 管道的特点及应用 ................................................................................................. 10
1.3设备系统的故障耦合作用 ...................................................................................... 12
二、离心泵的结构、工作原理及主要故障形式 ............................................................. 13
2.1离心泵的基本构造及工作原理 .............................................................................. 13
2.2离心泵的性能参数及曲线 ...................................................................................... 15
2.3离心泵常见故障分析 .............................................................................................. 18
三、故障诊断现状及趋势 ................................................................................................. 20
3.1 故障诊断现状 ......................................................................................................... 20
3.2 故障诊断发展趋势 ................................................................................................. 27
四、管道泄漏检测方法综述 ............................................................................................. 27
五、输油泵与管道耦合故障诊断方法综述 ..................................................................... 29
参考文献 ............................................................................................................................. 30
中国石油大学（北京）开题报告及文献综述
开题报告
一.课题来源及研究意义
1.1课题来源
本论文的课题来源于以下两个项目课题：
1）国家自然科学基金——********（编号：）；
1.2研究意义
石油是维持我国经济高速发展的战略性资源，中国目前70%的石油通过管道运输。石油是维持我国经济高速发展的战略性资源，石油管道则是保障能源供给、关系国计民生的基础性设施。中国目前 70%的石油通过管道运输，石油管道总里程已接近 4 万千米，其中原油管道 1.99 万千米，成品油管道1.81 万千米。石油管道运输生产系统的安全不仅关系到人民群众的生命财产安全和生态环境安全，还关系到国家的能源安全。管道和泵机组好比是人体循环系统中的“血管”和“心脏”，它们分别是石油管道运输生产系统中最为关键的静设备和动设备，其运行的稳定性直接决定了整个输油系统的安全性。
中国现有管道中的 60%已运行20年左右，存在管线老化、腐蚀穿孔等问题，管道进入事故多发期，并且管线占压、打孔盗油等人为因素所导致的管道破坏也时有发生。此外，与之相配套的储运设施也存在着超期服役等问题，这些因素都严重影响了石油输送的安全运行。其输送的油品具有高压、易燃、易爆等特性，使其在输送和存储等过程中存在着很多安全隐患，并且系统机械结构复杂，控制参数繁多，且调节操作频繁，易引起“连锁反应”。如果发生一般事故，如停泵，将造成一定的经济损失。一旦发生火灾、爆炸事故，不仅直接经济损失巨大，而且还将造成人员伤亡，甚至影响国民经济。
对其开展故障诊断对确保整个储运生产系统的安全运行有重要意义，有助于减少误报警、减少非计划停机、给出合理的维修策略，对于保护油气生产安全、人员生命财产、生态环境具有重要的意义。
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二.国内外研究现状及不足
2.1离心泵故障状态监测现状
机械设备运行状态的监测技术已经从单凭直觉的耳听、眼看、手摸，发展到采用现代测量技术、计算机技术和信号分析技术的先进的监测技术，诸如超声、声发射红外测温等。人工智能、专家系统、模糊数学等新兴学科在机械状态监测技术中也找到用武之地。
机械动态信号分析方法和应用技术放方面新近的发展有：采用空间域滤波的预处理、采用Vold=Kalman滤波的多轴阶比信号分析技术、适于非平稳信号的基于Wigner-Ville分布分析、小波(wavelet)变换方法、混沌分析方法、智能传感与检测技术及与VXI总线一起平台相关的技术等。
当前国内外较典型的状态监测方式主要有3种：
① 离线定期监测方式。测试人员定期到现场用一个传感器依次对各测点进行测试，并用磁带机记录信号。数据处理在专用计算机上完成，或是直接在便携式内置微机的仪器上完成；这是当前利用进口检测仪器普遍采用的方式。采用该方式，测试系统较简单，但是测试工作较繁琐，需要专门的测试人员。由于离线定期监测，不能及时发现突发性故障。
② 在线监测离线分析的监测方式（主从机监测方式）。在设备上的多个测点均安装传感器，由现场微处理器从机系统进行各测点的数据采集和处理，在主机系统上由专业人员进行分析和判断。这种方式是近年在大型旋转机械上采用的方式。相对第一种方式，该种方式免去了更换测点的麻烦，并能在线进行检测和报警；但是该种方式需要离线进行数据分析和判断，而且分析和判断需要由专业技术人员参与。
③ 自动在线监测方式。该种方式不仅能实现自动在线监测设备的工作状态，即使进行故障预报，而且能实现在线地进行数据处理和分析判断；由于能根据专家经验和有关准则进行智能化的比较和判断，中等文化水平的值班工作人员经过短期培训后就能使用。该种方式比较先进，既不需要认为更换测点，也不需专门的测试人员和专业技术人员参与分析和判断，但是软硬件的研制工作量很大。
在国内，泵测试技术的发展相对较慢，其历程可以简要的划分为两个时期:20世纪80年代以前和20世纪80年代至今。
20世纪80年代以前，属于指针式测试系统时期。泵的测量基本采用分立式仪器和仪表测量各种物理量。例如，用弹簧压力计测压力，用文吐里流量计测流量，用电流表、电压表等测电力参数。在这一时期，泵测试系统存在测试仪表众多，成本高，体积庞大，可靠性差，试验人员多，工作量大，效率低，试验误差
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大等问题。在这种条件下，为了得到性能优良的水力模型，往往需要反复进行多次模型试验，而且时间效率极低。
20世纪80年代至今属于测试系统的自动化时期。这个时期正是计算机技术、通信技术和智能控制技术高速发展的时期，自动控制领域日新月异，智能仪表、先进的控制系统等则层出不穷。这给泵测试技术带来了契机，人们面临的困难迎刃而解。智能电磁流量计、超声波流量计、转矩转速传感器、微机扭矩仪、电子计算机、单片机等先进的智能电子装置迅速地被应用于新一代的水泵测试系统中，极大的提高了水泵测试系统的自动化程度、测试精度、响应速度和人工效率。
在国外很多国家，泵测试领域的研究起步较早，泵计算机辅助性能测试系统的使用很普遍，其测试精度和自动化程度较高。尤其是美国、英国和德国等国家，泵测试技术的发展走在我们的前列，泵测试系统呈现高集成、小体积、可移动、多功能、设备全和易操作等特点。
美国TecQuipment.Inc生产的CentrifugalPumpTest Set是一台用于离心泵测试的装置，为研究离心泵在不同扬程、流量和转速下的特性提供了新的测试方法。
英国TQEducationand TrainingLtd研发的离心泵测试台结构紧凑，操作方便灵活，采用数字式仪表实时显示所测得的转速、转矩和功率值，用文丘里管测量水泵的流量，研究分析了泵的汽蚀现象，并能得到离心泵的性能，如泵的流量和扬程特性，泵的流量和效率特性等等。同样，ArmfieldLimited公司设计的多泵试验台可以得到不同类型泵的运行特性，通过用直流半导体闸流管控制器进行变速调节，能够测量离心泵、涡轮泵、轴流泵和齿轮泵的扬程、流量、功率和扭矩等参数，并绘制泵的性能曲线。
德国 FLUIDON Company公司生产的汽车冷却水泵试验台用于测量快速转动泵的效率、磨损和流量，可以测试转速高达7500r/min的快速旋转泵，其允许的最大流量是150L/min，电动机的最大驱动功率是30kw。
综上可知，目前国内泵测试装置的自动化程度还不是很高，国外发达国家的泵测试系统的自动化水平普遍高于国内。随着市场经济的不断深入和完善，技术理论的日趋成熟，生产检测自动化水平的提高以及市场对高精度检测的不断需求，泵测试技术将逐渐向测量仪器的自动原位校正标定、宽测量范围、多功能融合、智能化、方便的网络控制和数据共享等方向发展。
2.2管道泄漏检测研究现状
石油变得越来越重要，带动了石油工业，管道运输作为一种主要的石油运输方式，也得到了迅猛发展。随着管道工业的发展，泄漏检测技术也得到了进步。伴随油气田的开发，油气管道的安全运行越来越受到广泛的重视。在管道建设过
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程中，即使在铺设、安装及运行时达到了相应的质量标准，但管道的老化依旧是不可避免的。在管道事故中, 腐蚀、施工、材料缺陷及外部干扰是造成管道故障的主要原因。施工和材料缺陷造成的管道故障往往出现在管道运行的初期, 腐蚀造成的管道事故大多出现在管道运行的后期。
油气管道泄漏检测方法根据测量手段、测量媒介、检测装置所处的位置和检测对象的不同，大体上可分为直接检测法与间接检测法、基于硬件与软件的检测法、内部检测法与外部检测法、监测管壁状况和监测内部流体状态的方法，其中用得较为广泛的分类方法就是根据测量手段将检测方法分为直接检测法和间接检测法。
直接检测法是利用安装在管道外边的检测器，直接检测漏到管外的输送液体或其挥发气体，从而达到检漏目的的方法，直接检漏法有：人工分段巡视法，机载红外线法，声发射技术，电缆传感器技术，光纤传感器技术，土壤检测技术，超声波流量测定技术，蒸汽测定技术，激光遥感技术等；间接检测法是指通过监测管道运行参数的变化，如检测流量、声音、压力等物理状态的变化，利用数学模型和计算机软件来推断出是否出现泄漏、并确定泄漏量大小和泄漏点位置。间接检漏法有：水压或气压试验检测、体积或质量平衡法、压力点分析法（PPA）、负压波法、光学检测法、声发射技术法、动态模拟法以及统计检漏法等。
国际上泄漏检测和定位的方法的研究已有几十年的历史，从最简单的人工分段沿管道巡视发展到基于分布式数据采集系统的软硬件相结合的方法，从陆上检测发展到海底检测，甚至利用飞机或卫星遥感技术等进行空中对地下管道的检测等等，涉及范围之广，使用方法之多，可见，管道泄漏检测技术是多学科多领域知识的综合。
尽管我国的管道检测研究起步较晚，但和发达国家的技术交流很多，而且国家对管道安全的重视程度也越来越大，因此发展很快。目前开展这方面研究的单位很多，如中国石油大学、北京科技大学、清华大学、大连理工大学、天津大学、西安交通大学、重庆大学等，提出了一些方法并作出部分产品，目前在实际中的应用较广泛，取得了较不错的效果。
2.3存在的不足
储运生产系统作为一个完整的水力学、动力学系统，管道与机组，管道自身、机组自身各个部件间都有复杂的耦合作用关系。传统诊断方法往往忽视了这些耦合关系，“头痛医头，脚痛医脚”。这在很大程度上缺失了信息间整体、内在的关联判据，因而无法克服误报警率高的诊断难点。
原油管道输送是在一个密闭的环境中进行的，泵和管道组成了一个相对完整的水力学系统，某一方运行工况的改变都会对另一方产生影响。在机组运转的状
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态下，流体一机械一电磁三部分是相互影响的。例如，当液体流动激起机组转轮部件振动时，机组轴系也会发生振动，旋转轴系振动的影响会导致电机转子与定子之间气隙不对称变化，由此产生的不平衡磁拉力会造成机组轴系的振动，而机组主轴系统的运动状态发生变化后，又会对输油泵的流场及电机的磁场产生影响。
目前国内外对这种耦合作用关系的研究才刚刚开始，现有的研究主要集中在机组自身各个部件间的耦合作用关系上，即机组多种故障耦合诊断的研究，如转子系统碰摩故障、油膜振荡及碰摩和油膜振荡相互作用的耦合故障。中国石油大学（北京）的王明达在其博士论文中首次提出泵机组与管道耦合故障诊断的概念。
其基本思路为：
对当前的管道压力进行实时异常捕捉，如果捕捉到管道压力异常，那么就对管道两端运行中的机组进行状态识别；
如果此时机组处于平稳输送状态，那么就认为管道发生了泄漏，否则认为该压力异常为机组工况改变所引起，取消该管道压力异常。
存在的不足：
仅考虑机组对管道的影响，侧重于减少管道误报警；
仅考虑机组的工况变化对管道造成影响，未考虑气蚀、叶片损坏等耦合故障。
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三、研究内容与技术路线
3.1论文主要研究内容
（1）泵机组、管道耦变规律研究
①机械设计角度及动力学特征分析。对“泵－管道”研究机组机械传动原理，分析耦变工况及耦合故障产生原因，研究瞬态过程中关键部件，或子系统，如：离心泵叶轮的分布、止推轴承位置及受力状态、入口状态，总动水头、管道输送工艺变化等的动力学变化规律；
②分别研究转速、载荷和运行参数标准化后，对诊断准确性的影响，提取敏感特征。
寻找系统宏观动态性能与水力参数、机械结构参数、电磁参数之间的内在规律
（2）泵机组、管道耦合规律的实验验证
①改装现有“油气管道及站场设施安全事故模拟”试验平台，使其可以模拟启泵、调阀、分输等耦合工况以及叶片磨损、气蚀等耦合故障。安装电流、振动、压力、流量等传感器，采集电流、振动、压力、流量等信号；
②根据泵机组、管道耦合规律的分析结果，设计实验方案，模拟不同耦变工况及耦合故障。选择几种典型的耦变工况及耦合故障，研究这几种状态下，“泵－管道”各自的行为参数、特征参数变化；
（3）泵机组、管道故障诊断与融合决策方法研究
①单故障、正常、耦合状态工况识别方法研究。
②耦合工况的识别与耦合故障诊断方法研究。分析参数的敏感性，选择合理的状态参数建立输油泵机组与管道的实时状态模型。
③多传感器数据融合方法研究。
特征层信息融合。利用“主成分分析法”筛选特征，获取优选特征向量； 决策层信息融合。对信度函数、似真函数和优选特征向量等信息，用D-S证据融合，求解各工况置信度区间，作为各类工况的边界。
3.2论文采用的技术路线
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论文采用的技术路线图
四、预期研究成果
①泵机组、管道耦合规律
耦变工况产生及传播机理等动力学问题研究，系统宏观动态性能与水力参数、机械结构参数、电磁参数之间的内在规律。
②泵机组管道耦合系统实验平台
改装现有“油气管道及站场设施安全事故模拟”试验平台，设计实验方案并进行相关实验。
③故障诊断与融合决策方法
耦合工况的识别与耦合故障诊断方法、多传感器数据融合方法的实现。
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五、论文进度安排
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文献综述
一、引言
1.1 油气能源的重要性
现在的时代正式工业全球化的时代，各国对能源的需求处于前所未有的状况。由OPEC对全球经济命脉的影响程度，可以清楚的认识到石油天然气能源所占有的重要而独特的地位。我国处于工业化进程加速阶段，重化工业的快速发展，对能源的需求强劲。同时，由于我国经济增长方式转变、产业结构调整还刚刚起步，实质性提高能源利用效率还需要一段时间。所以，在未来的几年里我国对能源的强劲需求是毫无疑问的。与此同时，我国东部主力油田已进入中后期，稳产难度越来越大，已出现总量递减趋势，全国原油产量的稳定和增长将主要依靠西部和海上油田的增产。目前，我国石油生产仍处于上升时期,但受资源条件的制约，产量增长十分有限。因此，我国石油的供需缺口将会进一步扩大，经济增长与能源需求的矛盾日益凸显[1]。
中国充满爆发力的石油需求一直被视为近两年来国际油价大涨的关键因素。目前中国已取代日本成为全球第二大石油消耗国（仅次于美国），预估10年内中国的石油需求将从目前的每日600万桶膨胀近一倍至1150万桶。十年前中国进口石油占整体石油需求的比例才6%，现在已经提高到三分之一，到20xx年预期将有60%的石油都必须来自进口。汽车工业将是汽柴油消费最主要的生意推动力。乙烯工业的发展将使化工用油进一步上升，中国需要进口更多的石脑油。今后20年，国内原油产量虽然将继续呈上升趋势，但增幅有限，预计20xx年和20xx年产量将分别达到1.7亿吨和1.8亿吨左右[2]。
大量需求能源，归根结底还是由于人类的各种需求的增长，因此我们的一切工业活动都应在以人为本的前提下开展，可是各式各样的能源运送造成了严重的环境污染，影响了人类的生活，造成了能源开发与环境保护之间的矛盾。近年来，随着能源形势的急剧变化，全球能源安全问题越来越受到国际社会的广泛关注。尽管各国对能源安全的理解和各自的战略目标不尽一致，但随着经济全球化的深入和能源相互依赖的加深，全球能源安全问题已成为影响未来国际能源形势发展的重要趋势[3]。我们所研究的课题就是基于这两个问题提出来的，油气管道的泄漏会导致能源的损失和浪费，并且会污染周边的环境乃至扰乱民众的日常生活，甚至可能对人民群众的生命财产安全造成不可弥补的影响。因此，安全的输送油气资源，可以最大限度的节省资源，也即减少了事故发生的可能性与影响范围，
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起到了环境保护的作用，一举两得。
1.2 管道的特点及应用
管道运输是一种新兴，经济的运输方式，是继铁路、公路、水运、航空运输之后的第五大运输业，它在国民经济和社会发展中起着十分重要的作用。在油气运输上，管道运输有其独特的优势，由于它的平稳、不间断输送，对于现代化大生产来说，油田不停地生产，管道可以做到不停地运输，炼油化工工业可以不停地生产成品，在极大程度上满足国民经济需要；二是运输工程量小，占地少；三是安全可靠，保质，无污染，能耗小，成本低，实现了安全运输，对于油气来说，汽车、火车运输均有很大的危险，而管道在地下密闭输送，具有极高的安全性；四是受气候影响小。
下面是对具体优点的描述：
①运输量大：由于管道的特点，一条管道可以不间断的输送油气资源，运输量只取决于管径大小与阀门的开合程度，年运输量可以达到数百万吨或数千吨，甚至上亿吨，效率要超过传统的汽车、火车、船舶运输。
②运输工程量小，占地少：历史上，中国建设大庆至秦皇岛全长1，152公里的输油管道，仅用了23个月的时间，而若要建设一条同样运输量的铁路，至少需要3年时间，特别是地质地貌条件和气候条件相对较差，大规模修建铁路难度将更大，周期将更长，统计资料表明，管道建设费用比铁路低60%左右。并且运输管道通常埋于地下，其占用的土地很少，运输管道埋藏于地下的部分占管道总长度的95%以上，因而对于土地的永久性占用很少。
③安全可靠，保质，无污染，能耗小，成本低；由于石油天然气易燃、易爆、易挥发，容易对周边环境影响较大，而管道运输全程都是封闭环境，不仅减少油气资源的损耗，保证油气质量，还减少了由于泄漏造成的对空气、水和土壤的污染；管道运输是连续运输的类型，不存在空载行程，系统的运输效率高，理论分析和实践经验已证明，管道口径越大，运输距离越远，运输量越大，运输成本就越低。
④受气候影响小：大部分运输管道埋藏于地下，不受气候影响，且由于管道壁较厚，地上部分受恶劣气候影响的程度也较小，可以确保运输系统长期稳定地运行。
我国的油气资源大部分分布在东北和西北地区，而消费市场绝大部分在东南沿海和中南部的大中城市等人口密集地区，这种产销市场的严重分离使油气产品的输送成为油气资源开发和利用的最大障碍。管输是突破这一障碍的最佳手段，与铁路运输相比，其建设投资为铁路的一半，运输成本更只有三分之一。管道运输是运量大、安全性更高、更经济的油气产品输送方式。
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20世纪50年代以前，我国天然气与管道建设基本属于空白。建国后，随着四川盆地天然气开发利用步伐加快，我国管道建设开始起步。20世纪70年代，东北、华北、西北地区相继开发诸多大型油田，原油外输管道进入规模化建设阶段。
进入20世纪90年代，在“稳定东部、发展西部”战略实施过程中，鄂尔多斯、塔里木盆地油气勘探相继取得重大发现，中国油气管道进入崭新的发展阶段。与此同时，随着国民经济实力增强，我国东部地区对天然气需求日趋旺盛，陕京管道、西气东输管道等新的能源动脉建设由此提上日程。20xx年12月，西气东输管道全线正式商业运营。
20xx年10月投产的兰成渝管道，对缓解兰州成品油外运压力、保障西南地区油品供应发挥了重要作用。20xx年7月底提前建成投产的陕京二线工程被誉为“绿色奥运信誉工程”。四穿长江，横跨渝东山区的忠武管道实现了“川气出川”的愿望。涩宁兰管线、金坛储气库等重点项目，为安全稳定供气奠定了基础。2006 年9月和20xx年8月投产的西部成品油管道及原油管道，把新疆、甘肃和东部、西南地区的输油管道及石化企业连接起来。国内首条引进境外天然气的大型管道工程——中亚管道和西气东输二线，以及将成为中国最长成品油管线的兰郑长管道等项目的建设正如火如荼。
中国当前已经建成了一批油气管道，包括中石油、中石化、中海油在内，目前中国国内管道总里程已经建成了6万公里[4]，是19xx年的6.6倍，其中原油管道是1.7万公里，成品油是1.2万公里，天然气是3.1万公里。中国已经形成东北、华北、中原、华东和西北广大地区四通八达、输配有序的石油、天然气管网运输体系。到20xx年，中国长距离油气管道的建设里程将至少达到10万～15万公里。
下面介绍我国各类油气管道的技术现状[5]：
①油管道现状
“九五”期间建成的库尔勒至鄯善输油管道代表了我国原油管道的技术现状，该管道全长475km，管径为610mm，设计输量为500×104～1 000×104t/a。其技术特点为，采用API X65等级钢材；设计采用加降凝剂常温输送工艺；管道自动化控制技术采用SCADA系统;合理设置减压站以解决大落差问题；综合能耗为176 kJ/(t·km)，用人指标仅为0.18人/km。
②成品油管道现状
代表我国成品油管道目前最高水平的兰成渝管道全长为1247km，管径分别为508、457和323mm，建有泵站4座,设计压力为10MPa，设计输量为500×104t/a，全线采用密闭顺序输送工艺，沿途设13个分输点，输送90号汽油、93号汽油和0号柴油。其技术特点为，设计压力高，站间距长；全线共建隧道27条(总长
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22.6km)；油品界面检测、跟踪采用密度法、超声法和计算跟踪。
③天然气管道现状[6]
西气东输代表了目前我国天然气管道工程的最高水平。西气东输管道设计输量为120×10m/a；管道全长3898.5km；管径1016mm；设计压力10MPa；管道钢级L485（X70）；全线共设工艺站场35座，线路阀室137座，压气站10座。
1.3设备系统的故障耦合作用
现代设备越来越自动化、智能化，系统规模逐渐增大，其内部各个子系统/部件之间的故障耦合作用也越来越复杂。要利用现今的一些检测、诊断、维修手段对其进行有效的控制也越来越难。近年来在国内外，由于故障的耦合作用一些复杂系统一再出现崩溃现象（如交通系统瘫痪、煤矿事故、化工装置爆炸、海洋钻井平台倒塌、航天飞机失事等），对人民的生活、生命财产以及自然环境都造成了一些或多或少的影响。如 1986 年 1 月 28 日发射的“挑战者”号航天飞机，由于右侧助推火箭密封装置在设计上本身存在着一个小小的缺陷，造成助推火箭连接处的“O”形合成橡胶密封圈失去弹性，无法起到密封作用，并在火箭点火后受热而发生了破裂，造成燃料外泄。之后从右面的固体火箭助推器的尾部安装接头处爆发出火焰，喷向外挂燃料箱，并导致外挂燃料箱破裂化为碎片。不到几毫秒时间，成百吨的火箭燃料被引爆，接着根据计算机的指令，发动机自动关掉，“挑战者”号失事。可见故障耦合作用危害严重，是系统发生事故的终极原因。
在油气安全研究领域，随着我国石油行业不断发展，供油供气规模日益扩大，新的生产技术不断开发，新工艺、新材料、新设备不断出现，工艺过程日趋复杂化、连续化、自动化，其潜在的危险性，以及事故带来的损失也显著增加。例如管道与动力机组是油气储运行业的生命线，在其功能与结构方面具有开放性、复杂性、非线性、涌现性以及脆性等特点，属于复杂系统研究范畴。此类复杂设备系统通过各种介质（流体、电力、能量、信号）传递，将离散的设备装置、零部件连接成一个相互关联、高度耦合的复杂机械、电气、水力系统网络。在这种复杂设备网络环境下，大多数单点故障都具有多重传播路径，任何一个局部细小的差错会通过网络进行传播、扩散、积累和放大，从而酿成重大安全事故。据统计，以石油行业大型离心式压缩机组系统为例，由故障耦合作用引发的安全事故主要存在以下特点：
①转子发生的事故最多。如叶片断裂、围带断裂、叶轮断裂（甚至飞出）、断轴等事故，此外转子剧烈振动或窜动容易导致动静碰摩、泄漏，并可能最终导致转子断裂、燃烧、中毒、灼伤、爆炸等事故。
②相同事故接连不断，甚至在同一台设备上连续发生多次。如叶轮因设计缺
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陷和制造缺陷导致叶轮局部应力集中，极易发生疲劳断裂。
③处理措施不力。任何事故发生前都表现出一定的征兆，且离心式压缩机组转速高、功率大，如不及时采取积极有效措施，事故就不可避免。
④经济损失巨大。离心式压缩机组发生事故必然导致停车停产，除直接造成重大的设备损失外，还造成巨大的停产经济损失。如大化肥装置停车一天，产值损失在200万元以上。
可见，设备最终发生事故的根源是早期单点故障（或外部干扰因素）在故障耦合作用下能量聚积，连锁反应，最终导致安全事故，经济损失严重。
复杂系统固有的脆性特征[7]进一步表明了系统的某一部分或某一个子系统存在一定的缺陷和不足时，极易受到攻击或扰动而崩溃，而通过故障的耦合作用个体崩溃行为可能引起整个系统的灾变行为。因此复杂系统安全事故的根源性因素在很多情况下都是内外界的一个很小的干扰，却最终造成无法预计的重大影响，一个点就能引起整个面的崩溃。例如，若天然气的压力脉动与管线固有频率重合，将引起很强的管线共振，并会使压缩机组的振动增加；同时天然气压力脉动会沿管线随天然气向下游传递，若与设备链中的压缩机不良转速及进气温度相互作用，可能会引起压缩机喘振，使动力机组发生崩溃。依此类推，随着崩溃子系统数量的增多，层次的扩大，最终导致整个管输系统部分或整体崩溃，不能正常运转，更严重的将发生重大安全事故，带来难以估量的经济、环境损失。
二、离心泵的结构、工作原理及主要故障形式
2.1离心泵的基本构造及工作原理
离心泵的种类很多，分类方法常见的有以下几种方式：
①按叶轮吸入方式分：单吸式离心泵和双吸式离心泵。
②按叶轮数目分：单级离心泵和多级离心泵。
③按叶轮结构分：敞开式叶轮离心泵、半开式叶轮离心泵和封闭式叶轮离心泵。
④按工作压力分：低压离心泵、中压离心泵、高压离心泵边和立式离心泵。 离心泵的基本构造是由六部分组成的，分别是叶轮、泵体、泵轴、轴承、密封环和填料函，如图2-1。
①叶轮是离心泵的核心部分，它转速高出力大，叶轮上的叶片又起到主要作用，叶轮在装配前要通过静平衡实验。叶轮上的内外表面要求光滑，以减少水流的摩擦损失。
②泵体也称泵壳，它是水泵的主体。起到支撑固定作用，并与安装轴承的托
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架相连接。
③泵轴的作用是借联轴器和电动机相连接，将电动机的转距传给叶轮，所以它是传递机械能的主要部件。
④轴承是套在泵轴上支撑泵轴的构件，有滚动轴承和滑动轴承两种。滚动轴承使用牛油作为润滑剂加油要适当一般为2/3～3/4的体积太多会发热，太少又有响声并发热。滑动轴承使用的是透明油作润滑剂的加油到油位线。太多油要沿泵轴渗出并且漂贱，太少轴承又要过热烧坏造成事故；在水泵运行过程中轴承的温度最高在85度，一般运行在60度左右，如果高了就要查找原因（是否有杂质，油质是否发黑，是否进水）并及时处理。
⑤密封环又称减漏环。叶轮进口与泵壳间的间隙过大会造成泵内高压区的水经此间隙流向低压区，影响泵的出水量，效率降低；间隙过小会造成叶轮与泵壳摩擦产生磨损。为了增加回流阻力减少内漏，延缓叶轮和泵壳的所使用寿命，在泵壳内缘和叶轮外援结合处装有密封环，密封的间隙保持在0.25～1.10mm之间为宜。
⑥填料函主要由填料，水封环，填料筒，填料压盖，水封管组成。填料函的作用主要是为了封闭泵壳与泵轴之间的空隙，不让泵内的水流不流到外面来也不让外面的空气进入到泵内，始终保持水泵内的真空。当泵轴与填料摩擦产生热量就要靠水封管住水到水封圈内使填料冷却，保持水泵的正常运行。所以在水泵的运行巡回检查过程中对填料函的检查是特别要注意。在运行600个小时左右就要对填料进行更换。
图2-1 离心泵泵体简图
1. 泵体2. 叶轮骨架3. 叶轮4. 泵体衬里5. 泵盖衬里6. 泵盖
7. 机封压盖8. 静环9. 动环10. 泵轴11. 轴承体12. 联轴器
2.2 离心泵的工作原理
离心泵的主要过流部件有吸水室、叶轮和压水室。吸水室位于叶轮的进水口前面，起到把液体引向叶轮的作用；压水室主要有螺旋形压水室（蜗壳式）、导
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叶和空间导叶三种形式；叶轮是泵的最重要的工作元件，是过流部件的心脏，叶轮由盖板和中间的叶片组成。
离心泵工作前，先将泵内充满液体，然后启动离心泵，叶轮快速转动，叶轮的叶片驱使液体转动，液体转动时依靠惯性向叶轮外缘流去。同时，叶轮从吸入室吸进液体，在这一过程中，叶轮中的液体绕流叶片，在绕流运动中液体作用一升力于叶片，反过来叶片以一个与此升力大小相等、方向相反的力作用于液体，这个力对液体做功，使液体得到能量而流出叶轮，这时液体的动能与压能均增大。
离心泵依靠旋转叶轮对液体的作用把原动机的机械能传递给液体。由于离心泵的作用液体从叶轮进口流向出口的过程中，其速度能和压力能都得到增加，被叶轮排出的液体经过压出室，大部分速度能转换成压力能，然后沿排出管路输送出去，这时，叶轮进口处因液体的排出而形成真空或低压，吸水池中的液体在液面压力（大气压）的作用下，被压入叶轮的进口，于是，旋转着的叶轮就连续不断地吸入和排出液体，如图2-2所示。
图2-2 离心泵的工作原理图
2.2离心泵的性能参数及曲线
（一）离心泵各性能参数的定义及计算
（1）扬程
泵的扬程是泵的出口与进口的单位机械能之差，是评判泵质量优劣的重要技术指标[8]，通常用符号H来表示，单位为米水柱，简称m(米)。对扬程的测量实际上就是对泵进口压力和出口压力的测量[9]。扬程的计算公式为:
H=(z2-z1)+(P2-P1)/(ρg)+(ν22-ν21)/2g (2-l)
式中：P2,P1-分别为泵出口和入口处的压力，单位为Pa(帕)；
z2,z1-分别为泵出口和入口测压仪器到泵基准面的垂直距离，单位为m(米)；
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ρ-液体的密度，单位为kg/m3(千克每立方米)；
g-重力加速度，对c级试验取g=9.81m/s2(米每平方秒)；对B级试验应采取当地的g值。
ν2，ν1-分别为泵出口和入口处的水流速度，单位为m/s(米每秒)。
（2）流量
流量是泵在单位时间内所输送的液体数量，是单位时间内流过管道某一截面的流体数量的大小[10]，通常用符号Q表示。体积流量是单位时间内从泵出口排出并进入管路的液体体积，单位为m3/S(立方米每秒)；质量流量是体积流量和流体密度的乘积，单位为kg/s(千克每秒)或kg/h(千克每小时)。流量(体积流量)的表达式为:Q=dV/dt （2-2）
式中：V-流体体积，单位为m3(立方米)；t-时间，单位为s(秒)。
泵的大流量点指的是泵工作范围内大于规定流量点的边界点，小流量点指的是泵工作范围内小于规定流量点的边界点。
（3）轴功率
泵轴功率是指原动机传送到泵轴上的功率，通常用Pa表示，单位为kw。轴功率的表达式为:
2?Pa=Mn*10-3 （2-3）
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式中：M-扭矩，单位为N·M(牛·米)；
n-转速，单位为r/min (转每分)。
（4）效率
泵的效率是评判泵性能优劣的一个重要技术指标，也是判定测试系统精度等级的重要依据。泵的有效功率亦即泵的输出功率，它是表征泵内流体通过泵出口后实际得到的能量，即泵传递给流体的功率。其大小可根据泵的流量和扬程计算而得，计算公式为:
?gQHPc=（2-4） 1000
式中：ρ-液体的密度，单位为kg/m3(千克每立方米)；
g-重力加速度，对c级试验取g=9.8lm/s2(米每平方秒)；对B级试验应采取当地的g值。
Q—泵的流量，单位为m3/S(立方米每秒)；
H—泵的扬程，单位为m(米)。
泵的效率指泵的有效功率与轴功率之比值，用符号η表示，其计算公式为: η=(Pe/Pa)*100%（2-5）
（5）汽蚀余量[11]
①必需汽蚀余量(NPSH)r
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必需汽蚀余量(NPSH)r是指在规定的转速和流量下必需的NPSH值，它由设计制造时给出。
②装置汽蚀余量(NPSH)a
装置汽蚀余量(NPSH)a又称为有效汽蚀余量，是指在泵的进口处单位重量的液体具有的超过汽化水头压力的富裕能量。装置汽蚀余量是由吸入装置提供的，随着装置参数的改变而变化，单位为m(米)，计算公式为:
(NPSH)a=z1+Pb/(ρg)+P1/(ρg)+Pv/(ρg)+ν
式中：Pb-大气压力，单位为Pa(帕)；
Pv-汽化压力值，单位为Pa(帕)；
Pl-泵入口处的压力值，单位为Pa(帕)；
ρ-液体的密度，单位为kg/m3(千克每立方米)；
g-重力加速度，对c级试验取g=9.81m/s2米每平方秒)；对B级试验应采取当地的g值。
ν1-泵入口处的水流速度，单位为m/s(米每秒)；
zl-泵入口测压仪器到泵基准面的垂直距离，单位为m(米)。
③临界汽蚀余量(NPSH)c
通过汽蚀试验测得汽蚀余量临界值，该临界值是在给定的流量下，在第一级内引起第一级扬程或效率下降(2+K/2)%时的汽蚀余量值;或在给定的扬程下，在第一级内引起流量或效革下降(2+K/2)%时的汽蚀余量值。用符号(NPSH)c表示。其中k为型式数，计算公式为:
k=2πnQ1/2/[60(gh)3/4] （2-7）
式中：Qˊ- 每一吸入口的体积流量，单位为m3/s(立方米每秒)；
Hˊ-泵的单级扬程，单位为m(米)；
g-重力加速度，对c级试验取g=9.81m/s2(米每平方秒)；对B级试验应采取当地的g值。
n-转速，单位为r/min(转每分)。
（6）换算为规定转速下的性能
当用电动机带动泵试验时，试验转速n随负载不同而变化，在与规定转速nsp相偏离的转速下得到的所有试验数据均应换算为以规定转速nsp为基准的数据
[12]21/2g （2-6） 。如果试验转速与规定转速nsp的差异不超过GB/T3216-2005中规定的容许变动范围，并且试验液体与规定液体的差异也在标准规定的范围以内，则有关流量Q、扬程H、输入功率P、泵效率η和汽蚀余量(NPSH)的测量数据可以按下列各式进行换算[13]:
QT=Q*nsp/n （2-8）
HT=H*(nsp/n)2（2-9）
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PT=P*(nsp/n)*ρsp /ρ（2-10）
ηT=η（2-11）
(NPSH)T=(NPSH)*(nsp/n)2（2-12）
式中:QT、HT、PT、ηT、(NPSH) T-换算到规定转速下的性能数据；
ρsp -规定液体的密度；ρ-试验液体的密度。
（二）离心泵重要性能曲线
水泵的性能参数如流量Q、扬程H、轴功率N、转速n和效率η之间存在的一定关系。他们之间量值变化关系用曲线来表示，这种曲线就称为水泵性能曲线-水泵性能参数之间的相互变化关系及相互制约性。
水泵性能曲线主要有三条曲线：流量—扬程曲线、流量—功率曲线和流量—效率曲线。
（1）流量—扬程特性曲线
它是离心泵的基本的性能曲线。比转速小于80的离心泵具有上升和下降的特点（既中间凸起，两边下弯）称驼峰性能曲线。比转速在80～150之间的离心泵具有平坦的性能曲线。比转数在150以上的离心泵具有陡降性能曲线。一般的说，当流量小时，扬程就高，随着流量的增加扬程就逐渐下降。
（2）流量—功率曲线
轴功率是随着流量而增加的，当流量Q=0时，相应的轴功率并不等于零，而为一定值（约正常运行的60%左右）。这个功率主要消耗于机械损失上。此时水泵里是充满水的，如果长时间的运行，会导致泵内温度不断升高，泵壳，轴承会发热，严重时可能使泵体热力变形，我们称为―闷水头‖，此时扬程为最大值，当出水阀逐渐打开时，流量就会逐渐增加，轴功率亦缓慢的增加。
（3）流量—效率曲线
它的曲线象山头形状，当流量为零时，效率也等于零，随着流量的增大，效率也逐渐的增加，但增加到一定数值之后效率就下降了，效率有一个最高值，在最高效率点附近，效率都比较高，这个区域称为高效率区。
2.3离心泵常见故障分析
（1） 转子不平衡故障
转子不平衡是由于转子部件质量偏心或转子部件出现缺损造成的故障,它是旋转机械最常见的故障。通常设备的一个转子是一根轴和多个轮盘组成的,每个轮盘都可能存在质量偏心,2个以上的轮盘可能将多质点的质量偏心合成一个或多个矢量,造成转子的力不平衡型平衡类问题或造成偶不平衡型平衡类问题,以及力与偶复合型不平衡问题。
（2） 偏心转子的故障
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偏心是指定子与转子之间不同心的一种故障。当旋转泵有几何偏心时,除会产生一阶频率振动外,还会由于流体不平衡造成叶轮叶片通过频率倍频的振动。由偏心造成的激振力与负荷有关,而与转速没有直接关系。因此,对偏心故障的诊断,一般需要改变负荷情况进行对比测试才能肯定。
（3） 转子弯曲故障
转子弯曲故障多发生在设备较长时间停用后重新开机情况下,这多半是设备停用后产生了转子弯曲的故障。转子有永久性弯曲和暂时性弯曲2种情况。永久性弯曲是指转子轴呈弓形,造成永久弯曲的原因有设计制造缺陷、长期停放方法不当、热态停机时未及时盘车或凉水急冷所致；临时性弯曲指可恢复的弯曲,造成临时性弯曲的原因有预负荷过大、开机运行时暖机不充分、升速过快等致使转子热变形不均匀。
转子弯曲的振动特征类似动不平衡,时域波形为近似的等幅正弦波；振动以基频为主,如果弯曲靠近联轴节,也可产生2倍频率振动，类似于不对中,通常振幅稳定，轴向和径向均有很大的响应。
（4）转子不对中故障
转子不对中通常分为:角度不对中、平行不对中、复合不对中和轴承不对中。不对中既可产生径向振动,又会产生轴向振动；既会造成临近联轴节处支承的振动,也会造成远离联轴节的自由端的振动。不对中易产生2倍频率振动,严重的不对中有时会产生类似松动的高谐波振动。
转子不对中振动特征谱的特点:径向振幅中的2倍频振幅大；转子轴向振幅超标2倍频偏大主要是轴线平行偏移型不对中；1倍频偏大主要是两轴线夹角偏移型不对中)；联轴节两侧的轴颈振动较大；转子径向振动、轴向振动随负荷增大而增加。
（5） 转子与定子摩擦故障
转子与定子摩擦又分为轻微摩擦和严重摩擦。轻微摩擦如:联轴器罩磨轴；严重摩擦如:电动机转子与定子接触。
转子在转动过程中与定子的摩擦会造成严重的设备故障。在摩擦过程中,转子刚度发生改变从而改变转子系统的固有频率,可能造成系统共振。碰磨时振幅突然增大；频谱成分较丰富,谱线密集,呈齿形分布,以1倍频及其高次谐波为主,时域波形有削顶现象，严重时出现大量的亚谐波,并伴随有噪音。而且摩擦会造成功耗上升和效率下降,同时局部会有温升,因此工艺参数对转子与定子摩擦的故障诊断非常重要。
（6） 滚动轴承的故障
滚动轴承在运转过程中可能会由于各种原因引起损坏,如装配不当、润滑不量、水分和异物侵入、腐蚀和过载等都会导致轴承过早损坏。即使在安装、润滑
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和使用维护都正常的情况下,经过一段时间运转,轴承也会出现疲劳剥落和磨损而不能正常工作。
滚动轴承的主要故障形式：疲劳剥落、磨损、塑性变形、锈蚀、断裂、胶合、保持架损坏等。对滚动轴承进行故障诊断的实用方法是振动分析,振动信号的简易诊断法有以下几种:
①振幅值诊断法②波形因数诊断法
③波峰因数诊断法 ④峭度系数诊断法
（7） 转子支承部件松动的故障
转子支承部件连接松动是指系统结合面存在间隙或连接刚度不足,造成机械阻尼偏低、机组运行振动过大的一种故障。支承系统结合面间隙过大,紧力不足,在外力或温升作用下产生间隙，固定螺栓强度不足导致断裂或缺乏防松措施造成部件松动，基础施工质量欠佳等都是造成松动的常见原因。
常见的机械松动有3种:结构框架或底座松动、轴承座松动、轴承等部件配合松动。
（8） 齿式联轴器卡死的故障
一般情况下,齿式联轴器允许轴系存在一定的不对中,但不对中量超过联轴器许用位移或联轴器内零件润滑不当,联轴器便会处于卡死状态,使转轴之间变为刚性联接引起振动。
（9） 转轴横向裂纹的故障
转轴裂纹故障概率比其他故障小得多,但因能造成轴裂纹的因素有很多,如各种因素造成的应力集中、复杂的受力状态、恶劣的工作条件及环境等等,而且裂纹对振动的响应不够敏感,有可能发生断轴事故,因此危害是很大的。
横向轴裂纹的振动带有非线性性质,出现2倍、3倍等高倍分量，随着裂纹扩展,刚度进一步下降,1倍、2倍等频率幅值随之增大[14]。
三、故障诊断现状及趋势
3.1 故障诊断现状
故障诊断技术的开端是19xx年美国麻省理工学院Beard 提出的解析冗余方法。国内部分学者于20世纪80年代开始对故障诊断技术进行较深入的研究。经过20余年的研究与发展，虽然我国机械故障诊断研究成果比较多，但是故障诊断技术是一门综合性学科，随着模糊集理论、遗传算法、支持向量机、专家系统、神经网络技术和小波分析理论的发展以及测试技术、计算机技术和电子通讯技术等相关领域学科的进一步发展，设备故障诊断技术正朝着智能化方向发展。目前
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故障诊断技术由于根据系统采用的特征描述和决策方法的差异，形成了不同的诊断方法，主要是基于信号处理的方法、基于知识的方法（即智能故障诊断方法）
[15]。因此，将人工智能领域中的各种方法有机结合，可以大大提高故障诊断的水平和效率。基于知识的智能故障诊断技术是故障诊断领域中最为引人注目，且是今后故障诊断研究的热点之一。
美国是在机械设备状态监测和故障诊断技术方面最早开展研究的国家。19xx年，美国海军研究室（ONR）主持成立了美国机械故障预防小组（MFPG）。美国西屋公司（WHCC）从19xx年开始从事旋转机械故障诊断技术研究并在19xx年开发了网络化的汽轮发电机组智能化故障诊断系统，发挥了巨大的作用。美国本特利公司（Bently Nevada）开发了DM2000网络系统，能对不同地区、不同企业多台设备进行在线监测和智能诊断。欧洲日本等发达国家在状态监测与故障诊断某些方面也有着自己先进的技术。如丹麦的声发射技术、挪威的船舶诊断技术、瑞典的SPM轴承监测技术。日本依靠其国内科研机构及大型企业等的研究，在设备监测与故障诊断发面也取得了突出的成就[16]。
上世纪70年代末，我国一些高等院校与科研机构开始了相关方面的研究。经过30多年的发展，有关研究单位在故障诊断的理论研究、测试技术研究和监测仪器研制方面，并开发出了相应的设备状态监测与故障诊断系统，取得了一定的成果，提高了我国设备监测维护的水平。国内开发的状态监测系统有：中国石油大学（北京）故障诊断试验室开发的EDES-4诊断系统；哈尔滨工业大学等单位研制的3MD系统；西安交通大学故障监测与诊断研究室的RMMDS系统；西安交通大学润滑理论及轴承研究室的RB20-1系统；重庆太笛公司的CDMS系统；西北工业大学的MD3905系统；阿尔斯通——创为实公司S8000在线振动监测系统。这些系统采集机组振动信号并提供丰富的图谱显示机组振动状态，并具备使用有效的故障诊断功能，在机械设备振动状态监测与故障诊断方面应用效果良好[17]。
近年来，国外的研究主要集中在三个方面：故障诊断策略与模式的研究；智能诊断方法与技术的研究；故障特征分析与特征量的提取。国内研究的主要内容有：故障形成机理的研究（故障的生成、发生与发展规律），生产条件下信号的实时采集和全方位测试，小样本信号处理，动态系统适用模型及参数估计，多变量非线性系统建模，系统知识获取和机器自学习，系统综合识别、远程监测和综合诊断，产品故障诊断与CAD、CAM的集成一体化等。
设备故障诊断技术不断吸取现代科学技术发展的新成果，从理论到实际应用都有迅速的发展，至今已经发展为集数学、物理、力学、化学、电子技术、计算机技术、信息处理、人工智能等各种现代科学技术于一体的新兴交叉学科。由于电子技术的突飞猛进，振动测试、分析和信号处理技术己成为转动机械故障中的
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重要手段。可作为机械设备状态监测和诊断的信息是多种多样的，主要有：振动、声音、变形、应力、裂纹、磨损、腐蚀、温度、压力、流量等多种参数[18]。由于很多故障会引起机械的振动，由振动引起的机械损坏比例很高，据统计，机械振动故障率达60%以上，而且振动信号中含有丰富的信息，很多机械故障都能以振动状态的异常反应出来，因此，目前在转动机械故障诊断中应用最多的是振动分析法。除此之外，润滑油的光谱、铁谱分析技术、噪声分析也是很重要的诊断方法[19]。
目前机械设备诊断的方法很多，有代表性的分类方法是将故障诊断方法分为三类：基于数学模型的方法、基于数据分析的方法和基于知识的方法[[20]]。
（1）基于数学模型的方法
基于数学模型的方法，是在获得诊断对象数学模型的基础上按一定的数学方法对被测信息进行处理诊断。主要通过重构被诊断过程的状态或者参数估计，并构成包含各种故障信息的残差序列，在此序列基础上通过构造适当的模型并采用统计检验法，检出故障并做进一步的分离、估计和决策。根据残差产生的方式，基于数学模型的方法可以分为以下三类：
l）状态观测法
当故障与执行器、传感器密切相关时，基于状态观测法是一种有效的故障诊断方法。使用状态观测器（比如卡尔曼滤波器等）重构被控过程的状态，与可测变量相比较构成残差序列，通过统计检验对残差进行分析，当残差超过了设定的阈值就可以确认检测到故障的发生[21]。根据状态对应的物理意义，可进一步对故障进行辨识及决策。用状态观测法进行故障诊断需要一个合适准确的系统机理模型，该模型的建立对故障的辨识过程尤为有利。一旦某个系统的动态性能被充分建模，则在理论上可以通过输入该模型参数的变化以实现故障的监测和诊断是可能的，相关方法有宇称空间方程（Parity Space Equation）、诊断观测器（Diagnosis Observers）和过程识别（Process Identification）等等[22，23]。但是对于某些大型的机械设备或者工业系统来说，建立一个准确的系统模型并非轻而易举的事情。
2）参数估计法
模型的参数和实际的物理对象存在复杂的联系，故障通常会影响物理参数，而这种影响会反映到模型参数中，因为不是所有的物理运行参数都是直接可以测量的，所以可以通过估计模型的参数来计算物理运行参数。参数估计法通过建立故障与过程参数间的精确关系，根据参数变化的统计特性来检测故障的发生，而后进行故障分离、估计和分类。这种方法要求模型参数和物理系数之间的关系必须是唯一的，而且是非常精确地被掌握，这是非常难以做到的。
3）等价关系法
该方法是要检查系统数学模型和系统运行状态的一致性。用广义残差方程来
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观测系统的残差，通过设计合适的传递函数，使得残差与未知输入（故障）解祸。当无故障时，未知输入为零，系统的输入输出与系统数学模型一致，广义残差小于统计阈值。当故障发生时，系统的广义残差超出预设的统计闭值，由于传递函数已经对未知输入进行了解藕，因此可以通过对残差的分析来分离故障。文献[24]中以一个重力水箱系统的故障诊断为例对该方法进行了分析。理论上，基于数学模型的方法可以有效地解决故障监测和诊断问题，但是由于数学模型较为复杂，监测的信号量较小，随着系统设备的老化，其工作状态的不确定性使得数学模型及专家系统对所监测的系统设备状态的判断产生误差，从而失去有效的监测功能。数学模型技术需要引入新方法、新技术或者是融合多种己有技术，用来提高模型的稳健性（Robustness），同时也保持模型的灵敏度。这将有助于将故障诊断模型真正应用于工程实际。
（2）基于数据分析的方法
基于数据分析的方法，也称为基于信号处理的方法[25]。该方法的思想是对过程的输入输出数据进行信息处理和特征提取，从而监控过程的状态变化。该方法回避了过程建模的问题，适用于大型工业系统的过程监控，己经成为近年来研究的热点之一。
l）傅立叶分析法
以傅立叶变换为核心的方法在机械设备状态监测与故障诊断中发挥了巨大作用，这些处理方法主要包括：频谱分析、相关分析、相干分析、传递函数分析、细化谱分析、时间序列分析、倒谱分析、包络分析等等[[26]]。这些方法对于旋转机械来讲可以起到比较有效的监测作用，但对故障探测的灵敏度较差，提供的系统状态信息量少。又由于振动信号的频谱成分包含许多杂波成分，正确的故障判断要求对设备在各种不同的正常运行状态下的频谱特征有充分的了解。因此该技术在实践中只能应用频谱特征己知的故障，对有限的故障进行分析和判断，应用范围较窄。丰田利夫指出有3%的设备在发生故障后，其振值不是变大而是变小，例如水泵就曾有过这样的情况[27]。
2）小波分析法
小波分析是20世纪80年代中期形成的一门新的数学理论，在信号处理、模式识别、图像处理等领域有着广泛的应用。它在时域和频域同时具有良好的局部化性质，被誉为信号分析的显微镜[28]。动态系统故障通常会导致系统的观测信号发生突然性变化，利用连续小波分析检测信号的奇异点，就可以检测出系统故障。再利用小波分析提取故障的特征，就可以进行故障的辨识[29]。此外还可以将小波分析和神经网络结合，形成小波神经网络，这种网络具有良好的非线性逼近功能。小波分析和主成分分析相结合，充分利用了信号内在的信息，能够更加有效地进行故障检测[30]。
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3）独立分量分析法
近年来，独立分量分析法已成功应用于诸如通讯、语音与图像处理等领域。在其不断完善和应用领域不断扩大的过程中，其在机械设备故障诊断中的应用动向受到了关注。例如，Ympa在研究旋转机械振动及声混叠的基础上，分别利用二阶及高阶盲源方法分离了机械振动源和声源，并初步应用于工业泵故障诊断
[31,32]。Gelle等采用时域和频域两种方法，研究了卷积混叠振动（声）的盲分离问题，并通过双转子实验台对独立分量分析法在旋转机械故障诊断中的应用做了初探[[33]]。其它分析方法还有：针对瞬态频率、群延时有很好描述的Wigner-Ville分布；广泛用于非因果、非最小相位系统、非线性系统辨识、噪声抑制等领域的高阶统计量分析方法；以及支持向量机[34]、隐Markov模型[35]、主元分析法、子空间法、最小二乘法、Fisher判别分析法、规范变量分析法等等[36]。
基于数据的分析法适用于信号量小的简单系统。对于信号量大的复杂系统，由于对某些信号采取片面的趋向性分析，有可能因忽视对系统或设备的宏观考虑而造成对整个系统工作状态的错误判断。尤其是当机械设备系统发生工作于原有数据训练域以外过程状态；过程物理条件的改变或者在制品改变；监控过程仪表故障或者信号缺失等情况时，可能导致上述数据分析方法的失效。
（3）基于知识的方法
基于知识的故障诊断方法与基于信号的故障诊断方法类似，也不需要定量的 数学模型。不同之处在于，它引入了诊断对象的许多信息，特别是可以充分利用专家诊断知识等。基于知识的故障诊断方法主要分为：基于专家系统的故障诊断方法、基于模式识别的故障诊断方法、基于因果分析、模糊理论等案例推理的故障诊断方法、基于故障树的故障诊断方法等以及上述各种方法的综合方法。
l）专家系统[37]
专家系统是典型的基于规则推论的方法。专家系统适用于推理思考而不是数据计算领域。在专家系统中计算机使用符号的、推理的、源于经验的知识，运用像人一样的思维。专家系统特别适合于解决两类典型问题：第一类是组合问题。它可以立即将大多数“可能性”排除在外，集中力量注意那些比较有希望的“可能性”[38]。第二类是大量信号数据的解释。机械设备诊断专家系统是近20年才出现的。已报导的机械设备诊断专家系统有美国通用电气公司的故障排除专家系统DELTA、美国西屋电气公司的汽轮发电机组监测与诊断专家系统PDS，美国空军研制的飞机喷气发动机故障诊断专家系统XMAN，日本东芝公司研制的大型直流电机专家诊断系统等等。我国自上世纪80年代开始也开始研究旋转机械故障诊断专家系统，如哈尔滨工业大学3MDES-1与ETHYLE，华中理工大学KBTGMD，郑州工学院MMMDS，西安交通大学RMMD，辽阳石化与清华大学联合开发的MMMDIS等等。由于机械系统的复杂性使得专家系统难以应用于信
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号量大的复杂系统。其独特性使得它的使用互换性差，即应用于设备甲（如汽轮机）的专家系统无法应用于系统乙（如发电机）。
2）模式识别方法
机械设备诊断本质与关键在于识别设备的状态。只有弄清楚设备的有关状态，才能知道有无故障，才能查明故障的位置与趋向，才能针对实际情况做出处理与决策。从这个角度理解，故障诊断可以看作一种模式分类和识别问题，目的是要识别出设备所处状态。模式识别方法都是基于历史数据有效性假设基础上的，用于故障监测与诊断的模式分类和识别方法主要有统计模式分类方法和神经网络方法。统计模式识别方法在旋转机械故障诊断中有着广泛的应用，比如贝叶斯决策理论（Bayesian Decision Theory）。神经网络技术凭借其良好的并行处理能力、自适应能力及联想记忆能力解决了很多挑战性的工程实际问题。神经网络作为一种自适应的模式识别技术，并不需要预先给出有关模式的经验知识和判别函数，它被一组数据训练后，通过自身的学习机制自动形成所要求的从测量空间到决策空间的映射关系。网络的特性由其拓扑结构、神经元特性、学习和训练规则所决定。
神经网络已经被证明可以通过振动信号分析，实现机械设备状态监测与故障诊断。虽然神经网络自身仍然有不少未解决的问题，但其已经在机械设备状态监测和故障诊断中得到了广泛的应用。新的未知数据可以通过训练好的神经网络寻找到决策空间对应值，从而确定所对应的设备状态，实现故障监测与诊断[39]。
3）因果分析法
因果分析法[40]使用的是故障症状关系的因果模型，有符号定向图（Signed Directed Graph，SDG）和症状树模型方法（Symptom Tree Model，STM）。SDG是一种显示过程变量间因果关系的图，它反映了过程的特性及系统的拓扑结构。使用SDG进行故障诊断的目标是，通过观察到的症状，定位代表系统故障的根节点。基本的SDG存在一些缺陷，对其改进后可以更好地进行故障诊断。STM与SDG相似，是一种将故障与症状关联起来的故障树模型的实时形式。在STM中故障的根本原因是通过求取隶属于所观察症状的各种原因的交叉点来确定的。
4）模糊理论
模糊理论是19xx年Zadeh提出的，它是处理广泛存在不精确、模糊事件的理论工具，为复杂系统的故障诊断提供了重要的理论方法[41]。模糊逻辑系统的优点是一个适当设计的模糊逻辑系统可以在任意精度上逼近某个给定的非线性函数。利用专家知识来构造模糊规则库，可以充分利用专家系统的推理规则。模糊理论和人工神经网络相结合，构成模糊神经网络用于故障诊断。模糊神经元与人工神经元相似，其特别之处在于它的部分参数或者全部参数通过模糊逻辑进行描述。
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5）基于故障树的分析方法
故障树分析法（Fault Tree analysis）是19xx年由贝尔电话实验室的Watson和Mearns提出的，目前已广泛应用于航空航天、核能、机械、化工等领域。故障树是把各种失效模式用逻辑和与逻辑积的关系制成一个倒挂树形关系线图。把不希望发生的故障可能会产生的后果作为顶事件，然后层层剖析造成顶事件发生的中间事件及最基本事件（原因），将其逻辑关系用“或门”或“与门”等联接起来，确定发生故障的各种组合，找出基本事件发生概率，计算出顶事件发生概率，找出纠正措施，从而提高设备的安全可靠性。文献[42]发表了故障树和前向后向链条方法用于故障诊断的研究结果。故障树和前向后向链条法提供了故障分类的方法。
6）基于润滑油的光谱、铁谱分析的诊断方法
转动设备在异常状态下工作时，轴承、齿轮、连杆等摩擦副会有不同程度的磨损，金属零件的磨损碎屑会在润滑油中迅速增加，测定油中各种金属元素的含量、磨粒大小和磨粒的分布状况，就可以知道机器零部件的磨损程度，判断机器工作是否正常。润滑油的光谱分析有自动吸收光谱测定法和发射光谱测定法。这两种方法都是利用元素原子在受激后吸收或放出能量，并产生特征波长的光，测定各元素特征波长的谱线和强度，就可以判断某种元素的存在及其含量。润滑油的铁谱分析是利用润滑油流过一块具有极高磁场梯度的玻璃片，磨屑粒子就按其粒子大小在不同位置上沉积下来，也就是铁粉记录图。在扫描电镜或双色显微镜下观察，就可以详细显示出磨粒的尺寸、形状和数量，由此可对润滑部件的磨损情况做出评价。铁谱分析较光谱分析所能测定的粒子尺寸范围大，并能测定粒子的形状和大小分布，在测定含铁屑元素时比光谱分析更为敏感。
7）基于噪声分析的诊断方法
离心泵在工作中像轴承、叶轮等零件均会发出包含各种频率成分的噪声，使用精密声级计在适当部位进行探测，再对采集到的噪声信号进行分析，可以诊断出这些零部件的故障状态。在机械设备状态监测与故障诊断中，噪声监测也是最基本的监测方法之一。噪声监测中的一项重要内容就是通过噪声测量和分析来确定机器设备故障的部位和程度，因此首先必须找出产生噪声的声源，进而分析其频率组成和各分量的变化情况，从而提取机器运行状况的信息。噪声识别的方法主要有以下几种：
（l）主观评价和估计法——利用人耳的噪声测量与鉴别能力，经过长期实践锻炼，主观判别噪声源的频率和位置、是否正常，估计造成异常噪声的零件及其原因；
（2）近场测量法——用测量仪器在靠近机器的表面扫描，从指示值的大小来确定主噪声源的位置；
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（3）表面振速测量法——测表面各点辐射声能；
（4）频谱分析法——区别峰值频率，识别主声源；
（5）声强法——测噪声发射概率。
3.2 故障诊断发展趋势
从发展趋势看，近年在国内外研究的人不断增多，研究的手段和方法也日新月异，七十年代以来，发展尤其迅速，与古老的启蒙时期比较，在诊断方法上已经从用感官直接判断进入到充分利用近代测试、监控技术的阶段。各种先进的技术在机械故障诊断中都找到了用武之地，例如，计算机模拟、动态信息处理、机械图象分析、润滑油样分析，等等，已经形成了各具特色的流派和分支。
从近期看，机械故障诊断的原理和方法将会在一些对机器故障十分敏感的领域，例如，飞机发动机、航天、化工机械，船舶发动机等方而首先得到应用，同时也将逐步推广到其他一些机械行业。根据当前开展的情况，下面一些研究方向将会得到迅速发展。
1）力在数理统计理论的指导下发展完善的判别方法，在一些关键机械设备上推广故障树分析技术，制订合理的诊断程序。
2）从时域和频域两个方面发展机械图象分析技术和计算机信息处理，特别是机器振动和噪声的分析；提高信噪比，改善对故障诊断的灵敏度和可靠性。
3）机器故障的计算机模拟和模型分析方法。
4）典型机器部件（轴承、齿轮箱、液压系统等）的失效机理及其在二次信息中的反映。
5）动发展复杂自动化机械系统的在线监控、预警技术和人工智能、专家系统。
6）发展和推广先进的诊断方法和手段。例如，直接在液压系统运行过程中在导管外壁采用测量流量的超声流量计，声发射技术，以及在滚动轴承运行中监视的光纤传感器件等。
四、管道泄漏检测方法综述
目前国内外发展了多种泄漏检测方法，涉及多个学科的知识。每种检漏方法的技术要素不同、实施手段不同，侧重点不同就有不同的分类方法。本文从公认的软件、硬件角度进行分类研究。
基于硬件的泄漏检测方法
（1）人工巡线法
这种方法利用人工对管道沿线进行巡查，通过看、闻的方式查看管道沿线是
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否有动土的痕迹、油污存在。这种方法比较简单，对较大的泄漏识别准确率高，但这种方法的效果与巡线人的责任心、经验有很大关系。这种方法无法实现海底管道的泄漏检测、对诸如沙漠、沼泽等环境中的管道实施检漏的难度比较大，且无法做到实时检测，目前该方法已经成为其它检漏方法的有益补充。
（2）电缆检测法
通过在管道沿线铺设一种特殊的电缆，这种电缆具备与管道输送介质发生化学或物理反应的能力。当发生泄漏时，内部流体介质与电缆发生物理、化学反应，导致电缆的某些传导特性发生改变。本方法通过检测电缆的传导特性的改变进行泄漏判断，由于检漏电缆不能够重复使用，因此该方法在生产现场应用较少。
（3）示踪剂检漏法
该方法先在管输介质中加入放射性化学示踪剂，泄漏发生后，该示踪剂随管道流出并挥发到周围土壤、空气中，通过巡线检测就能够检测到这些放射性物质。这种方法检测一次工作量大且无法实现实时检测，目前应用较少。
（4）光纤检漏法
对输送介质为加热物质的管道，当管道发生泄漏后会改变周围土壤的温度，利用管道沿线铺设的光线来探测这种温度变化，当温度变化超过阈值后就可以认为管道发生了泄漏。这种方法探测精度高，但容易产生干扰，定位较困难。
基于软件的泄漏检测方法
基于软件的方法则是根据计算机数据采集系统（如SCADA系统）提供管道的实时过程数据，如：压力、流量、温度等，利用软件对过程参量进行分析以实现泄漏识别和泄漏点定位。当前随着计算机技术的快速发展，这类基于SCADA系统实时过程数据的检漏方法得到了越来越多的重视，现在这类方法是泄漏检测技术的发展趋势。常见的基于软件的泄漏检测方法有如下几种：
（1）负压波法
当泄漏发生时，泄漏处因流体物质损失而产生瞬时压力下降，这个瞬时的压力下降称为负压波，负压波以约1000m/s的速度向管道的上下游传播，通过安装在管道两端的压力变送器捕捉到的负压波形就可以进行泄漏的识别，利用负压波形传输到两端的时间差和负压波速就可以计算出泄漏点位置。
这种方法是目前研究比较多的一种方法，该方法的核心是对不同工况所产生的负压波形进行模式识别。这种方法对小泄漏的检测能力有限，但由于原理简单、投资少等特点，被国内大多数油田所采用。
（2）压力梯度下降法
在管道正常输送情况下，假定管线沿程压力分布为一条斜直线，如果发生了泄漏，泄漏点前后的流量会分别变大和变小，相应管道的沿程压力在泄漏点位置附加的斜率将会发生变化，当绘制到坐标图上后，在泄漏点位置处会出现一个折
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点。这种方法需要在管路上设置许多压力检测点，这在现场难以实现，另外，现场管况很复杂，沿程压降具有非线性特性，这影响了这种方法的应用效果。
（3）质量、流量平衡法
当管道正常输送时，管道的上游端出站流量和下游端进站流量应该是相等的。如果监测到出站流量跟进站流量有较大的流量差，则认为管道发生了泄漏。这种方法无法实现有效定位，由于实际管道所安装的流量计误差往往较大，这也影响了该方法的应用效果。
（4）实时模型法
该方法将流体输送管道看成是一个水力学、热力学系统，利用水力模型、热力模型、沿程摩阻公式建立起管道的实时模型。将管道状态参量作为边界条件，利用该模型估计管道内的压力、流量等状态量，然后与实测值相比较，如果偏差较大则认为发生了管道泄漏。管道精确实时模型的建立比较困难，利用该方法实现检漏和定位的难度很大，尽管如此该方法仍具有很好的发展前景。
（5）统计决策检漏法
这是一种基于统计分析的管道检漏方法，该方法在实时管道水力参量的基础上，连续计算各水力参量间的变化关系。利用序列概率比和模式识别方法对实测水力参量进行分析，连续得出泄漏发生的概率，泄漏点定位则通过最小二乘的方法实现。这种方法对仪器精度要求比较高，需要流量信号，定位精度较差。
五、输油泵与管道耦合故障诊断方法综述
储运生产系统作为一个完整的水力学、动力学系统，管道与机组，管道自身、机组自身各个部件间都有复杂的耦合作用关系。目前国内外对这种耦合作用关系的研究才刚刚开始，现有的研究主要集中在机组自身各个部件间的耦合作用关系上，即机组多种故障耦合诊断的研究。
旋转机械从结构和动力学上说是一个转子-轴承-定子耦合系统，它们之间容易发生碰磨、松动、油膜振荡、不平衡、不对中等故障，以及多种同时发生时的耦合故障等，当耦合故障发生时，其转子动力学行为较单一故障转子更为复杂，而且相互影响。文献[43]和[44]研究了转子碰磨与支承松动的耦合作用模型，前者利用数值方法分析了这种耦合故障的非线性特性，后者在前者基础上研究了发生耦合故障时转子系统的混沌特性及故障诊断思路；文献[45]研究了碰磨与转轴裂纹的耦合故障规律，建立了这种碰磨-裂纹耦合故障系统动力学模型，利用小波时频分析方法对此耦合故障开展了研究；文献[46]和[47]对油膜涡动、失稳与转子碰磨耦合故障进行了研究，前者利用数值仿真模拟了油膜涡动-转子碰磨耦
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合故障的动力学特性，并利用BP神经网络对仿真出来的耦合故障进行识别，后者则利用三维谱振图、小波尺度图等时频分析方法对油膜失稳-转子碰磨耦合故障进行研究，取得了较好的效果；文献[48]则对水轮发点机组的联轴器不对中和转子碰磨耦合故障作出了研究，建立了转子不对中-碰磨耦合故障动力学模型和微分方程，并从频域、轴心轨迹等方面对这类故障的诊断开展了研究；文献[49]则针对转子松动和转子裂纹耦合故障建立了非线性转子动力学模型，并提出了一种混沌动力学识别模型来进行诊断。以上是以转子为中心的耦合故障诊断的一些研究成果，这些研究思路更符合复杂旋转机械的真实故障情况，进一步提高了转子系统故障诊断的准确性。
针对旋转机械本身的耦合故障，文献[50]对电气和机械方面的耦合故障开展了一定研究，该文献在实验基础上利用反馈免疫神经网络对电机的电气、机械耦合故障进行了诊断；文献[51]则对往复式机械的耦合故障进行了研究，利用信息论的方法来描述往复式压缩机不同部位的能量特性，建立了不同故障模式的信息熵区间并实现了耦合故障诊断。
以上研究成果为保证机组的安全运行提供了技术支持，但以上研究只局限于机组本身的耦合故障。对管道储运生产系统来说，管道和机组组成了一个相对完整的水力系统，目前国内外还没有针对管道与机组耦合作用模型方面研究的报道，这两者之间的耦合作用模型对开展两者间的耦合故障诊断有重要意义，因此，是当前储运生产安全技术研究的发展方向之一。
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