閆 琦，黃小凱，張立海，劉守文

（1. 北京衛(wèi)星環(huán)境工程研究所；2. 航天機電產品環(huán)境可靠性試驗技術北京市重點實驗室：北京 100094）

低溫泵現場使用可靠性評價及維修保障方法

閆 琦1,2，黃小凱1,2，張立海1,2，劉守文1,2

（1. 北京衛(wèi)星環(huán)境工程研究所；2. 航天機電產品環(huán)境可靠性試驗技術北京市重點實驗室：北京 100094）

結合北京衛(wèi)星環(huán)境工程研究所現有低溫泵使用情況，建立低溫泵任務可靠性模型，開展低溫泵 FMEA。對 2009年—2015年的低溫泵故障數據進行收集和整理，采用直方圖法進行現場故障率和MTBF估計，評估低溫泵現場使用可靠性水平；又通過基于P-P理論的壽命分布假設檢驗方法，獲得低溫泵現場使用壽命分布特征。根據現場可靠性分析結果并結合多年維修保障經驗，給出了低溫泵使用過程中常見故障的維修保證流程及方法，有助于后續(xù)真空熱試驗的連續(xù)實施。

低溫泵；現場故障；故障率；可靠性；維修保障

0 引言

低溫泵是空間環(huán)境模擬的重要設備[1]，其冷頭及氦壓縮機的故障發(fā)生頻率較高，會導致低溫泵抽氣能力下降、低溫異常噪聲等，嚴重影響低溫泵的正常使用[2]。近年來，隨著對低溫泵的試驗研究及使用經驗積累，國內逐漸掌握了低溫泵的運行規(guī)律及關鍵部件維護保養(yǎng)措施，使其可靠性得到大幅提升[3-4]。

本文搜集和整理了北京衛(wèi)星環(huán)境工程研究所多年來的低溫泵故障數據，開展了可靠性的分析和評價，為更加合理地制定低溫泵維修保障策略提供參考。

1 低溫泵工作原理及故障特性

1.1 工作原理

低溫泵作為高真空泵，其結構組成如圖1所示。

低溫泵通常采用兩級吉福特-邁克馬洪（G-M）循環(huán)制冷原理，其氦壓縮機將來自于冷頭的低壓低溫氦氣壓縮至高壓高溫后，經過換熱器、油氣分離器及吸附器的過濾，變成高壓常溫的純凈氦氣進入冷頭（同時控制電路完成各環(huán)節(jié)監(jiān)視及閥門控制），通過電機或配氣盤驅動活塞作用，在冷頭的一、二級氣缸內絕熱膨脹制冷，使高壓常溫氦氣變成低壓低溫后再返回壓縮機，如此反復循環(huán)，逐漸降低一、二級冷頭溫度，實現氣體及水蒸氣在冷屏表面上的冷凝及吸附效應[5]。基于低溫泵工作原理，研究得到其任務可靠性框圖如圖2所示。

根據任務可靠性框圖，得到低溫泵可靠性模型：R=R氦壓縮機R氦管R缸體R冷頭=R閥門1R閥門2R控制器R壓縮機×R換熱器R油氣分離器R吸附器R低壓氦管R高壓氦管R活塞驅動R活塞×R一級冷頭R二級冷頭R冷屏×(R一級密封R二級密封)/(R一級密封+R二級密封)，式中：Rx表示設備x的可靠度，x代表模型中低溫泵、氦壓縮機、氦管、缸體等組件。

1.2 故障模式及原因分析

以低溫泵為初始約定層次，進行故障模式及影響分析（FMEA）[6]，得到低溫泵在使用過程中可能故障模式及原因如表1所示。

表1 低溫泵常見故障模式及原因分析Table 1 Common failure mode of cryopump and cause-effect analysis

表1（續(xù)）

2 低溫泵現場使用可靠性計算

2.1 現場故障數據收集與整理

系統(tǒng)梳理和整理了北京衛(wèi)星環(huán)境工程研究所部組件真空熱試驗43臺低溫泵在2006年—2015年間的故障數據，如表2所示。

部組件真空熱試驗低溫泵在各年份的使用臺數如表3所示。

表2 2006年—2015年低溫泵故障數據Table 2 Cryopump failure data from the year 2006 to 2015

表3低溫泵各年份使用臺數Table 3 The number of cryopumps used in recent years臺

2.2 現場故障率及MTBF估算

1）故障率及MTBF估算

采用直方圖法對表2和表3中數據進行統(tǒng)計分析，估算低溫泵的現場故障率及平均故障間隔時間（MTBF），統(tǒng)計時間從2006年1月開始，計算公式為[7]：

式中：λ(ti)為 ti時刻低溫泵的故障率；MTBF(ti)為ti時刻低溫泵的平均故障間隔時間；Nf(Δti)是在時間間隔Δti內故障樣本的數目；Ns(Δti-1)是在時間間隔Δti前存活的低溫泵數量；Δti為時間區(qū)間(ti-1, ti)的長度。計算結果如表4所示。

表4低溫泵現場故障率及累積故障率計算結果Table 4 Calculated cryopump field failure rate and accumulative failure rate

根據表4，可得低溫泵現場故障率隨使用年份的變化規(guī)律如圖3所示。

從圖3中可以看出，低溫泵現場故障率呈現逐漸增大的變化趨勢，且德國萊寶公司設備的故障率較美國CVI公司的高。

2）可靠度估算

在ti時間低溫泵的可靠度R(ti)計算公式為

從而可得低溫泵現場使用可靠度的計算結果（表5）。

表5 低溫泵現場使用可靠度Table 5 Cryopump field reliability value

根據表 5可得低溫泵現場使用可靠度隨使用年份的變化規(guī)律，如圖4所示。

2.3 現場壽命分布檢驗

采用P-P圖檢驗法對表2中數據進行壽命分布檢驗。

壽命分布檢驗（P-P圖）的原理如下[8]：設總體X的分布函數為F(x)，X1, X2,…, Xn為來自于總體X的簡單隨機樣本，即X1, X2,…, Xn獨立同分布，且與總體 X的分布相同。其順序統(tǒng)計量為 X(1)≤X(2)≤…≤X(n)。設樣本的觀察值為x1, x2,…, xn，順序統(tǒng)計量的觀察值為x(1)≤x(2)≤…≤x(n)，則總體X的經驗分布函數為[9]

對于經驗分布函數有Fn(x)=#{X1, X2, …, Xn≤x}/n，其中#代表計算測度：

式中：I{A}表示為示性函數，即當x∈A時，I{A}=1，否則 I{A}=0；I{A}=0 容易看出；I{Xi≤x}，i=1, 2,…,n為獨立同分布的隨機變量序列，且均服從2點分布B(1, F(x))。由大數定律可知Fn(x)a.x.→F(x)。

根據上述理論，對于統(tǒng)計假設H0：X～F(x)成立時，下列點

應當在直角平面坐標系中y=x的直線上，由上述中點所作的散點圖成為P-P圖。依次對正態(tài)分布、威布爾分布、指數分布、對數正態(tài)分布檢驗的P值和Anderson-Darling值進行統(tǒng)計，檢驗原則為：①分布檢驗 P值均大于 0.05時接收分布假設檢驗；②Anderson-Darling統(tǒng)計量越小，則分布假設越佳。

根據上述原則，低溫泵基于現場故障數據的最佳壽命分布為正態(tài)分布，即AD對數正態(tài)0.440＜AD威布爾0.481＜AD指數0.574＜AD正態(tài)0.625，LN（3.74, 0.9157），單位為月，可得MTBF為66.54月，如圖5所示。

3 低溫泵常見故障的維修保障措施

通過對低溫泵的故障規(guī)律及可靠性水平進行深入分析，可知壓縮機出油、噪聲、不能冷卻、再生失敗等故障模式是低溫泵的常見故障，且MTBF一般大于 5年，因此其維修頻率及工作量需結合MTBF值緊密開展。結合低溫泵多年的返廠修復記錄及現場維修保障處理經驗，得到低溫泵常見故障的分析流程如圖6～圖9所示。

如圖6所示，低溫泵在運行的過程中出現壓縮機、冷頭噪聲或冷頭溫度無法降低或不穩(wěn)定，初步判斷可能是壓縮機出油，這時首先應對壓縮機進行出油測試：如果判斷結果為壓縮機出油，則進一步考慮過濾器使用壽命是否到期；如果未到期，進一步檢查單向閥和回油毛細管。如果單向閥和毛細管均無問題，則很有可能是油霧分離器故障，需要對分離器進行更換或拆卸維修。

如圖7所示，若低溫泵噪聲只在低溫狀態(tài)下出現，則極有可能是低溫泵氦氣受到污染，需要檢查壓縮機是否出油；若壓縮機并未出油，則可初步判斷氦氣不純，需要對氦氣進行純化處理。低溫泵噪聲在低溫和常溫狀態(tài)下都有可能出現，原因主要有兩個方面：一方面可能由于低溫泵系統(tǒng)的電源設置故障，需要檢查低溫泵系統(tǒng)的設置，確定壓縮機/控制器所需的電壓同為三相或二相。檢查低溫泵冷頭的輸入電壓，如果不正確，則檢查壓縮機的輸出電壓，因為低溫泵冷頭的電源是由壓縮機提供的。如果壓縮機的輸出電壓不正確，需要檢查壓縮機的輸出電壓是否正確，以及壓縮機的電源系統(tǒng)是否有故障。如果在壓縮機和低溫泵之間裝有50 Hz變60 Hz的變頻控制器或三相電源變二相電源的相位控制器，檢查這些控制器是否有故障。檢查所有電源連接線是否正常。另一方面可能由于低溫泵冷頭內部出現零件破損故障，比如防撞圈破損等。

如圖8所示，低溫泵在運行時，冷頭溫度無法降低。如果冷頭出現噪聲，可初步判斷氦氣不純或壓縮機出油，需對氦氣進行純化處理和測油；如果沒有噪聲，需檢查氦氣壓力和冷頭溫度設定值；若檢查上述結果均正常，則可能由于氦管連接不到位，導致氦氣無法流通；在檢查過氦氣管連接正常后，則很有可能是低溫泵系統(tǒng)泄漏，需進一步對系統(tǒng)進行檢漏。

如圖9所示，低溫泵再生失敗，檢查低溫泵控制系統(tǒng)設定的參數是否正確，如不正確，重新設定，重啟系統(tǒng)。檢查低溫泵開始再生后是否能在20 min內升溫到310 K，如果不能，首先可能由于吹除氣體（氮氣）壓力不足或吹氣閥故障等造成的吹氣故障，其次可能由于粗抽裝置和加熱裝置故障。若上述問題均未檢出，則也有可能是由于低溫泵泄漏。

4 總結與分析

本文通過對低溫泵進行FMEA，結合現場使用數據平臺，掌握了低溫泵常見故障機理及現場使用可靠性水平，并在此基礎上歸納出保證可靠穩(wěn)定運行的經驗和口訣：

1）低溫泵主要失效形式為壓縮機出油、噪聲、不能冷卻、再生失敗，其原因為泵腔及冷頭油污染；

2）低溫泵MTBF一般大于5年，能為維修保障頻率的制定提供借鑒；

3）拆裝活塞及一二級密封環(huán)經驗技巧：一泄二拆三清潔，四套五塞六充氦；

4）拆裝低溫泵泵體經驗技巧：銦片壓實導熱好，屏殼同軸很重要；炭層粘貼講技巧，多余檢查要記牢。

（References）

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（編輯：馮露漪）

Cryopump field reliability assessment and maintenance support method

YAN Qi1,2, HUANG Xiaokai1,2, ZHANG Lihai1,2, LIU Shouwen1,2
(1. Beijing Institute of Spacecraft Environment Engineering;2. Beijing Key Laboratory of Environment & Reliability Test Technology for Aerospace Mechanical & Electrical Products: Beijing 100094, China)

Based on the conditions of the cryopump application in Beijing Institute of Spacecraft Environment Engineering, this paper establishes reliability models for cryopump tasks, and carries out the FMEA on the cryopumps. Upon collection and organization of the failure data of the cryopumps during the year 2009 to 2015, an estimation is given of the field failure rate and the MTBF in the form of histogram, and the reliability level of the cryopump in field use is assessed. In addition, based on the P-P theory of the lifetime distribution hypothesis, the lifetime distribution characteristics of the cryopumps are obtained. Based on the field reliability analysis and in light of the maintenance support experiences over the years, we provide relevant processes and methods for the maintenance of common failures of cryopumps in their subsequent use to ensure the continuous implementation of the thermal vacuum test.

cryopump; field failure; failure rate; reliability; maintenance support

V37

：B

：1673-1379(2017)03-0336-07

10.3969/j.issn.1673-1379.2017.03.019

閆 琦（1986—），男，高級工，從事真空熱試驗研究；E-mail: 13466576942@163.com。通信作者：黃小凱（1986—），男，博士學位，從事單機環(huán)境與可靠性試驗研究；E-mail: huangxiaokai511@126.com。

2016-05-18；

2017-06-07

閆琦，黃小凱，張立海, 等. 低溫泵現場使用可靠性評價及維修保障方法[J]. 航天器環(huán)境工程, 2017, 34(3)：336-342

YAN Q, HUANG X K, ZHANG L H, et al. Cryopump field reliability assessment and maintenance support method[J]. Spacecraft Environment Engineering, 2017, 34(3)： 336-342