基于全息谱的离心泵机运行状态识别

摘要：离心泵的维护与维修目前基本仍然采用经验判断和大修机制，泵机的运行状态没有具体的衡量标准，所以形成“只可意会，不可言传”的困境。针对此结合全息谱理论，提出利用全息谱分析技术，实现离心泵的运行状态量化，实现泵机在诊断的基础上进行预知维护维修。
关键词：离心泵；全息谱理论；泵机维护维修；泵机运行状态

0 引言
在管道输送中，保证泵机的良好运行状态是生产运行的需要，更是安全运行的需要，但在我国，目前泵机的运行状态仍然停留在靠“听”、“摸”等人体感官感知加经验判断的方法，用一句话来概括：识别的标准在模糊状态中，可操作性不强。加之人的个体差异，在实际泵机维护中，形成“只可意会，不可言传”的泵机维护维修困境，已经不能满足实际的工程需要，往往轻则会影响生产，重则带来生产安全事故。

1 泵机运行状态的本质
在目前的泵机维护维修中“听其音，知其病”是最典型、最概况的总结，也是泵机运行的本质反映，因为，泵机运行的本质是振动，这一点可以从泵机结构及运行中的受力分析得到证明，所以抓住泵机的振动特征，也就抓住了泵机运行的本质问题。
将泵机的振动通过传感器采集，便可以以信号处理的方法进行分析，进而可以以数字来量化泵机的运行状态，将模糊的泵机运行状态数量化，可以形成识别和判别的“度”。

2 机械故障诊断的全息谱理论
全息谱理论由我国已故工程院院士屈梁生教授于20世纪80年代提出，之后的工程实践中，全息谱理论经受了实践的考验，解决了许多工程中的难题，同时自身也得到了较为完备的发展，已经成为机械故障检测和诊断的有力工具。
2．1 全息谱理论简介
2．1．1 全息谱理论的振动传感器安装
全息谱理论振动传感器采用正交安装的方法，具体如图1。

从向量的正交分解原理可知道，图1的传感器安装，可实现机械部件振动信息的全面采集，真正得到了振动的全面信息。
2．1．2 基于全息谱理论的分析技术
X、Y传感器所测量的信号为同源信息(同一轴承轴承的不同方位信息)，以此为基础，可以进行如图2的分析。
从图2可以看出，全息谱分析技术在常规的时域分析、频域分析和趋势分析的基础上增加了全息谱(二维和三维)、全息瀑布图、轴心轨迹分析以及时一频域分析，全面以数量分析了轴承的启动与运行信息，实现了“度”的数量化。与Bently的全频谱相比，具有明显的故障分辨优势。
2．1．3 全息谱理论应用的现状
全息谱的工程应用得到的一系列经过实践检验的结论，诸如：转子不平衡、转子弯曲、转子不对中、油膜涡动、油膜振荡、密封和间隙动力失稳、旋转分离、转子支撑系统联接松动、转子与静止件摩擦、转轴横向裂纹、喘振、转子过盈配合件过盈不足等问题在全息谱分析中的数量度量特征，为全息谱的工程应用提供了形象的数据依据。
目前国内全息谱的应用主要集中在大型的旋转机械，小型旋转机械的应用尚没有推广，如离心泵的状态检测与故障诊断。但是，管道运输中离心泵被广泛使用，其运行状态关系输油的生产运行，更决定着管道运行的安全，也是目前输油泵维护维修的一大难题。

3 全息谱对泵机状态的识别可行性
信号分析理论和方法现在发展得已经相当成熟，傅里叶(Fourier)分析、小波(Wavelet)分析等已被广泛应用，同时，传感器技术、计算机技术及其相关计算软件的发展，使泵机运行状态的量化变得易于实现。在实践中，以Matlab为分析平台，以传感器采集数据为基准，实现泵机的全息谱理论分析度量是完全可行的。
3．1 Matlab程序实现分析
依据文献，以全息谱理论分析方法为依据，编制Matlab程序，将传感器采集的数据导入程序，可得到检测被检测泵机的量化参数，具体如下例。