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基于振動測試的鉆井泵故障診斷測試點優(yōu)選

2018-04-18 08:42:24楊月明鐘功祥吳奇兵祝令闖
關(guān)鍵詞:鉆井泵布置圖測試點

于 雷,楊月明,鐘功祥,吳奇兵,祝令闖

0 引言

鉆井泵是石油鉆井循環(huán)系統(tǒng)中的關(guān)鍵設(shè)備,因為結(jié)構(gòu)復(fù)雜且工作環(huán)境惡劣,生產(chǎn)中常出現(xiàn)故障導(dǎo)致施工停滯,進而造成很大的經(jīng)濟損失。在鉆井泵進行故障診斷過程中,由于核心部件較多且間距較小,振動測試中振動信號會相互干擾,因而很難完成基于振動測試鉆井泵整體結(jié)構(gòu)的故障診斷。

通常,將鉆井泵中的排出閥、吸入閥、缸套歸為泵的液力端部件,傳動軸、曲軸、曲軸連桿機構(gòu)、十字頭、齒輪軸承等部件為動力端核心部件。在故障診斷方法上,由于常用的機械故障診斷方法不能準(zhǔn)確判定故障,所建診斷模型自動化程度不高且計算緩慢,因而無法準(zhǔn)確獲取鉆井泵的故障特征,無法提出具體的維修保養(yǎng)建議。為能實現(xiàn)計算機自動運算和自動判斷故障等功能,振動測試是目前較流行的方式,目前的研究中并沒有針對液力端、動力端的進行綜合的測試,且振動測試過程中測試點之間相互干擾,容易造成故障分類不明確,而且測試過程中常出現(xiàn)不同故障具有相同振動特性,未能對復(fù)合故障進行區(qū)別并對故障位置作判斷,此類現(xiàn)象可以歸結(jié)為測試點放置位置不準(zhǔn)確而造成的。

F1300型鉆井泵仍然是目前油田常用的鉆井設(shè)備,其結(jié)構(gòu)形式比較有代表性,因而,在振動測試系統(tǒng)中,確定該型號鉆井泵測試點位置,也將為其它型號鉆井泵測試點位置的確定起指導(dǎo)性作用。

1 鉆井泵常見故障及測試點位置

無規(guī)律的振動是鉆井泵工作運行過程中經(jīng)常出現(xiàn)的問題,其中有的振動信號是機器運行所產(chǎn)生的,還有一部分也可能是鉆井泵內(nèi)部零件異常造成的。若鉆井泵發(fā)生故障,機器無法正常運行,不同位置的振動信號均會在機器上有所反應(yīng)。因此,精確的測試點位置是進行振動測試的必備條件。

因而,找出鉆井泵產(chǎn)生振動的原因?qū)⒏欣诰_定位測試點的位置,而振動的產(chǎn)生有以下原因[1]:

(1)鉆井泵正常工況下所引起的振動。

(2)鉆井泵周期性循環(huán)所引起的規(guī)律性振動。

(3)鉆井泵設(shè)計加工過程中的缺陷所引起的振動。

(4)鉆井泵零部件故障產(chǎn)生無規(guī)律的振動。

(5)周圍礦場機械振動共鳴。

實踐表明,所有的振動中第二種為最主要的振動。而對于環(huán)境中周圍機器引起的振動信號是可在濾去雜波信號[2]。其自身的周期性振動認(rèn)為是相同信號,可在處理過程中中將其濾去。而由于故障所引起的振動卻是不規(guī)律的,而且是容易識別的,所以精確定位到哪個位置容易出現(xiàn)故障以及何處可以精確收到故障信號對整個故障診斷系統(tǒng)的建立是很有必要的[3]。

鉆井泵的液力端主要由排出閥、吸入閥、缸套及活塞總成組成,此類部件的損傷與否是影響泵頭好壞的關(guān)鍵因素。其中容易發(fā)生故障的有如下幾個部件:活塞因為周期性運動規(guī)律,會受摩擦力和沖擊力影響較大,同時較大的速度下往復(fù)運動,熱量難以刪除造成更大的磨損;由于活塞桿與介桿是通過卡箍連接,在工作過程中易出現(xiàn)起臺;排出閥、吸入閥的接觸面要求有較好的耐磨性和沖擊性,需及時監(jiān)測;閥體受到對閥座的振動沖擊。此類問題都是泵閥失效的主要因素,這些部件的異常振動將傳遞到閥箱上[4]。

鉆井泵的動力端容易發(fā)生故障的零部件有如下幾種:作為往復(fù)式泵,十字頭的往復(fù)運動受到較大的摩擦力和沖擊力;分布在曲軸、傳動軸及連桿上等部位的軸承常因無法及時潤滑導(dǎo)致磨損失效;齒輪相互嚙合位置受到較大的摩擦,而且往復(fù)運動過程中的不均勻受力致使齒輪失效。此類問題都是動力端失效的主要因素,這些部件的異常振動也將反應(yīng)在機體上[5]。

2 F1300鉆井泵測試點優(yōu)選試驗

圖1、圖2為鉆井泵測試點優(yōu)選實驗的原理及基本流程。

圖1 測試系統(tǒng)組成框圖Fig.1 Block diagram of test system

圖2 振動測試工作基本流程圖Fig.2 Basic flow chart of vibration testing

2.1 測試儀器

表1 實驗所需儀器Tab.1 The instrument needed for the experiment

試驗過程中所需要的試驗儀器的具體信息如表1所示。

2.2 測試對象

本文選用F-1300型寶雞石油機械廠生產(chǎn)的鉆井泵,泵缸直徑為170mm,測試壓力8MPa。

2.3 采樣頻率

根據(jù)采樣定理,選擇合適的采樣頻率[6]。采樣定理是指一個在頻率fm以上部分無頻率分量存在的有限帶寬信號,可由它在小于或等于1/(2fm)的均勻時間間隔△t上的取值唯一確定,因此采樣頻率應(yīng)滿足:

式中:fs—數(shù)據(jù)采集過程的頻率;△t—間隔時間;fc—傅里葉變換中的最高分析頻率;fx—數(shù)據(jù)采集測試中的最高頻率。

根據(jù)前期試驗過程中獲取的參數(shù)值,鉆井泵正常工況下振動頻率在5000Hz以內(nèi),因而本次試驗過程中將對比分析 1kHz、2kHz、5kHz、10kHz 的采樣頻率。 數(shù)據(jù)顯示表明,10KHz的采樣頻率最有利于試驗分析。

2.4 傳感器位置布置方案

本次試驗方案選擇在鉆井泵外殼表面粘貼振動傳感器,為優(yōu)選傳感器的安裝位置,本次試驗將通過在每一個常見故障部件附近安裝多個傳感器的方法來優(yōu)選傳感器的位置[7],具體方案如下:

優(yōu)選傳感器位置時,選取F1300型無故障鉆井泵進行傳感器位置試驗。傳感器位置布置分為兩種方案:即分別對液力端和動力端進行傳感器的布置。本次試驗過程中,采用“左、中、右”表示面對鉆井泵液力端左、中、右的方位,并且在傳感器上進行編號。

圖3 液力端傳感器的安裝位置圖Fig.3 Installation position diagram of the hydraulic end sensor

(1)鉆井泵液力端傳感器布置方式。根據(jù)傳統(tǒng)檢測經(jīng)驗,在液力端布置15個傳感器來監(jiān)測核心零部件周圍的振動情況,各個傳感器具體的安裝位置如圖3所示。

(2)鉆井泵動力端傳感器布置方式。以同樣的方式在動力端布置15個傳感器來監(jiān)測核心零部件周圍的振動情況,各個傳感器具體的安裝位置如圖4所示。

圖4 動力端傳感器的安裝圖Fig.4 Installation diagram of the power end sensor

按照上述的傳感器位置布置方案,選取F1300型無故障鉆井泵分別在8MPa工況下運轉(zhuǎn),采集相應(yīng)的振動信號,按照小波包分解低頻段能量比值,能力值越小,表明該處振動越劇烈,能更加全面的接收振動信號,通過該方式即可找到最能反映待測部件振動特征參數(shù)的傳感器安放位置。

2.5 測試點測試結(jié)果

在優(yōu)選過程中,項目組開展了5臺次的實地實驗,優(yōu)選獲得了傳感器位置。表2位液力端傳感器位置優(yōu)選對比表,表3為動力段傳感器位置優(yōu)選對比表。

表2 液力端傳感器位置優(yōu)選對比表Tab.2 Comparison table for location optimization of hydraulic end sensors

表3 動力段傳感器位置優(yōu)選對比表Tab.3 Comparison table of sensor position selection in power section

根據(jù)兩表的對比結(jié)果??纱_定處適合于該型號鉆井泵故障診斷過程中的傳感器整體布置位圖,具體方位如圖5所示。

圖5 優(yōu)選傳感器位置圖Fig.5 Optimization of sensor position diagram

圖中:y1、y2、y3—吸入閥位置傳感器布置圖;y4、y5、y6—排出閥位置傳感器布置圖;y7、y8、y9—泵缸位置傳感器布置圖;d10、d11、d12—十字頭上方傳感器布置圖;d13、d15—傳動軸軸承蓋上傳感器布置圖;d14、d16—曲軸軸承蓋上傳感器布置圖。

3 結(jié)論

基于振動測試的故障診斷系統(tǒng)是目前較為普遍的獲取鉆井泵故障的方法之一,但因鉆井泵核心零部件眾多,選取合適的測試點尤為關(guān)鍵。本文在分析介紹鉆井泵振動特征的基礎(chǔ)上,選取典型F1300型號鉆井泵作為本次的實驗裝置,通過對測試數(shù)據(jù)和小波分析低頻段能量值,結(jié)合特征頻率,獲取適合于該型號鉆井泵振動測試最佳測試點。

參考文獻:

[1]Jun-Han Han,Jaehyun moon,Jin-Wook Shin, et al.A New Method for Monitoring an Oled Panel for Lighting By Sensing the Waveguided Light[J].Journal of Information Display,2012,13 (3):119-123.

[2]Johnathang.Davis,S.bradford Cook,Davidd.Smith.Testing the Utility of an Adaptive Cluster Sampling Method for Monitoring a Rare and Imperiled Darter[J].North American Journal of Fisheries Management,2011,31(6):1123-1132.

[3]Duan Yu-Bo,Wang Xing-Zhu,Han Xue-Song.The New Fault Diagnosis Method of Wavelet Packet Neural Network on Pump Valves of Reciprocating Pumps[C]Control and Decision Conference,2009.Ccdc'09.Chinese,2009:3285-3288.

[4]陳進.機械設(shè)備振動監(jiān)測與故障診斷技術(shù)[M].北京:機械工業(yè)出版社,1999.

[5]Francesco Zirilli,Maria Cristina Recchioni,Lorella Fatone.Wavelet Bases Made of Piecewise Polynomial Functions:Theory and Applications[J].Applied Mathematics,2011,02(2):196-2163.

[6]汪新凡.小波基選擇及其優(yōu)化[J].株洲工學(xué)院學(xué)報,2003(5):38-40.

[7]李輝.基于粗糙集的水輪發(fā)電機組振動故障診斷系統(tǒng)研究[D].西安理工大學(xué)(碩士論文),2006.

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