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   水泵的使用過程中，難免會碰到一些故障或者其他問題，同樣的水泵，給不同的客戶，有的可以用幾十年，有的三天兩頭就要修理。排除掉本身可能存在的質量差異，這和水泵的保養關系非常大，保養好的水泵，長期穩定運行，而從來不保養的水泵，遲早要出問題。今天我們上海申銀泵業制造有限公司的水泵專家就為大家介紹下怎么來科學有效的維護和保養我們的水泵，延長水泵的壽命，降低用戶的使用成本。希望大家能學到更多的東西。

 說到水泵的維護和保養，就要引申出一個概念，Condition-Based Maintenance，也就是基于狀態的維護，簡稱CBM。在過去30多年中，基于狀態的維護（CBM）已經被有關人士在許多專題中討論過，并且以各種形式被應用在大部分行業中。但是人們到底在多大程度上理解了CBM的真正含義，眾多公司是否使他們的CBM程序發揮了好的效果呢？我們就來探討一下如何通過掌握機器在運轉中的微小變化來主動預測維護策略，以滿足每個泵組的特定需求，爭取通過預測性維護工作的財政預算審批。
      “如果它沒壞，不要修理它”——這是外行、管理人員和工程師的一句口頭禪。有時這樣的話也可能出自有經驗的人士之口，他們認為妨礙一臺舊設備的工作弊大于利；人們普遍存在著這樣一種看法，由于缺乏相關的技能或者知識來處理陳舊的設計，因此導致質量控制過程表現不佳，不能確保設備更新成功。最后，工程師們遇到的一大難題是如何能取得結論性的令人信服的數據來說明，如果不提前采取措施對泵進行維修，泵就會徹底損壞。

我們可以將CBM技術用于泵的操作和維護，上海申銀泵業制造有限公司就總結了作者在這方面的一些經驗，以及為達到泵組可靠性和可用性而采取的一些方法步驟。

         許多書籍和論文中都提及了根據泵的狀態隨時間變化的情況對泵進行維護（TBM）。但是，分析比較優劣已經超出了本文的范圍。當考慮CBM程序時，公司需要根據泵的工作情況制定適當的維護策略。影響該決策的因素很多，需要考慮到泵的每一種具體應用情況。

其中的關鍵因素包括以下幾點：

企業文化

安全性

環境

維修資源的可用性

泵對于設備的正常工作和安全性是否至關重要

備用件或者更換的可用性/訂貨至交貨的時間/成本.

發生運轉故障的代價是什么以及是否能承受運轉故障造成的經濟損失?

工作經驗 (OPEX) – 是否經歷過基于時間的故障或者隨機模式的故障？如圖1、2所示。

預期的失效模式是怎樣的?

如何能較大程度地優化可用資源.

能夠檢測哪些參數來預測維護要求

哪些情況意味著故障–泵不能運轉、密封件或者擋油環滲漏，性能或者效率的微弱下降。后者對于大功率機械更有意義。

圖1 適合基于時間維護的應用

圖2 適合基于狀態維護的應用

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         任何CBM項目的成功都取決于許多因素，其中之一就是選擇適當的參數進行監測，以便能找出潛在失效模式的相關現象。對于泵組而言，兩個常見的監測參數是振動和溫度;現在市場上有很多成熟的產品可以對這些以及其它許多參數進行數據采集，傳輸和分析。過去幾年來，Wi-Fi的快速發展已經使得人們能夠將一些小型緊湊的儀器裝配到位于非危險區域的工廠設備上，而無需對基礎設施進行大量的投資。（歡迎關注微信：泵友圈）這樣的系統能夠方便地連接至臺式電腦、筆記本，甚至IPAD和智能手機，這些設備只要安裝相應的應用程序就可以向相關人員發出早期預警信號，而無論他身處何處。

有了這些便捷的訪問技術，我們就能非常容易地監測各類參數。但是如果沒有慎重考慮哪些參數是和特定應用密切相關的，就容易出現數據過載的問題，甚至還會產生有關安全性的錯覺，誤以為一切都很正常，而察覺不到潛在的預警信號。

3.1計劃目標

擬定計劃之初就應該商討并確定一個適合于給定裝置的目標，這一點非常重要。為了達到消除誤差和優化總資產的最終目標，需要考慮的問題包括，哪些設備只需安全地關閉就能避免在工作中出現故障，哪些設備對于工作至關重要，需要通過預防性的和基于狀態的維護來預測其可靠的使用壽命。

以上是兩種完全不同的目標，后者需要從整體上了解機械行為和系統集成。如果沒有明確規定目標或者正確理解工作范圍，那么往往會達不到預期的結果，令人失望、沮喪。還值得一提的是，從被動維護的傳統做法轉換到完全集成的一步式CBM通常會面臨極大的挑戰。因此還需要一些中間步驟，以便使我們有時間學習相關的新技術，創建處理系統，改變傳統的習慣做法。

3.2思考你要監測什么

確定合適的監測參數是建立CBM計劃的一項重要步驟。例如，如果過去大多數的故障都是由于供油損失或者軸承負荷增加而引起的，那么僅僅監測振動參數已無法保證對泵起到保護作用，更別提能夠為預測性維護提供有用的數據。因此，收集工作經驗（OPEX）是了解需要探尋哪些現象的第一步關鍵性工作。高水平FMEA（失效模式和效果分析）在這個階段也能起到重要作用，特別是當只有有限的OPEX的時候。

需要考慮的典型泵組失效模式有：

軸承故障

機械密封失效

油封/擋油環失效

組件破損（軸，葉輪，聯軸器等）

電機/電氣故障

性能損失

效率損失/消耗大功率

完整性損失（軟密封或墊圈失效）

材料的損失（由于侵蝕、腐蝕、沖擊，摩擦等）

 

該列表并不詳盡，還可以進一步劃分為更多的零部件失效模式。例如，軸承的失效也可能會不止一種模式，這取決于具體的軸承設計和應用。

 

關于失效的定義也需要仔細考慮。凡是對安全運行有直接影響的那些因素都是顯而易見的諸如效率這樣的其他參數則可能沒有這么明確的限定，特別是當泵作為整體系統的一部分時。例如，在冷卻水回路中，如果換熱器管道保持清潔，使得其他損失降低到較低限度，那么泵的性能損失在某種程度上是可以接受的。

3.3選擇收集哪些數據

一旦確定了相關的潛在失效模式，就可以對合適的檢測方法進行評估。并不是所有的失效模式都可以在泵組不停機的條件下直接檢測，因此常常還需要監測次級效應。OPEX同樣也可以幫助我們發現失效模式的早期現象。這是CBM的重要組成部分，它能夠確保我們跟蹤到微小的變化，并利用這些變化來發現未來潛在的問題。

當考慮采集哪些數據時，應該注意，失效模式的產生可能是多個因素同時作用的結果，仔細檢查會發現，有些失效模式表面上看起來很相似，但其實它們的原因截然不同。以軸承為例：軸承失效的一些常見原因包括潤滑不足、過度潤滑、潤滑油污染、軸承調節對位有誤差，以及軸承載荷過高，所有這些表面上看起來不同的現象都可以通過不同的方式加以監測。不過值得一提的是，即使每個單獨的現象本身并不嚴重，但是如果這些情況中的兩項或更多項同時發生，那么將會對軸承的使用壽命造成更為嚴重的影響，知道要監測什么能夠幫助我們及早采取行動糾正問題，延長組件的壽命，如果有必要，可以計劃在預定停電期間對組件維護/干預。

下面討論在對泵組進行監測時一些有用的參數：

振動：

需要測量的普通的參數之一，但是要考慮測量的位置，以便確保對這種類型的機械采取了合適的測量方法。要考慮哪種頻率更容易共振，了解系統的感應的共振點。

ISO10816的第7部分提供了一個良好的突破口，特別是當你沒有其他的信息可用于支撐評價時。根據與持續工作有關的風險，以及組件頻率的假設標準，所提供的信息區分了4個振動水平區域，特別適用于轉子泵組。然而，隨著檢測單一泵組的經驗越來越豐富，根據給定泵的應用或者甚至是給定泵組的期望水平，我們可以開始定義專屬的“警示信號”。這樣一來，就能夠察覺之前可能已經在不經意間錯過的非常微小的變化。例如，不同的泵組也可能表現出不同的振動特性，而這僅僅是由于它們在某個建筑結構內的位置不同。這并不一定反映出每個泵組的可靠性，但是，它能夠解釋一個單元的結果為何與另一個單元不同，或者二者之間為何有這樣的變化趨勢，這一點非常重要。溫度記錄法——評估泵組組件的溫度時非常需要耐心，因為它受設備制造商，設計者，應用操作任務，環境以及測量方法的影響非常大。

大型的泵組經常會將溫度傳感器嵌入軸承中，以便確�？梢赃M行準確且可重復的測量，因為存在適用于大量不同型號軸承的工業標準。但是，軸承更小的零件上的溫度測量經常只是進行表面測量，而且需要相當的耐心來確保這些結果不具有誤導性。如果可以提供可靠的數據，OPEX可以提供一個良好的基準，否則我們必須要尋求泵的制造商的幫助了。

超聲波：

不要與超聲檢測混淆，后者利用一束超聲波對被動結構進行檢測。相對于狀態監測，超聲波的使用包括測量由某一活動信源產生的超聲波。

在這一情況下，超聲波在診斷方面具有大量的特色：

一般情況下，超聲波傳播的距離短。

比起更低頻率的聲波而言，超聲波具有更優異的導向性，更容易辨認信源。

缺陷（比如軸承損耗）在損傷可以通過其他方法檢測出來之前就可以發出可以檢測出來的超聲波。

在其他技術測量方法中，檢測器會響應某個缺陷，而利用超聲波，我們可以很容易監聽到缺陷源。

超聲波在檢測與泵組相關的三個重要的失效機理時十分有效，它們分別是沖擊、磨損和震蕩。圖3顯示的是一個例子，由此可見，氣穴的早期階段在可以通過其他方法檢測出來之前，就可以通過超聲頻譜予以檢測。

超聲波特征的樣式的細微變化可以提供明顯的線索證明力可以由泵組的具體的組件提供，甚至可以在沒有其他方法可以檢測到的情況下提供功率變化的蛛絲馬跡。壓力/流量：

壓力計在大多數泵的應用場合中十分常見，然而，如何確保儀器處于精度范圍內往往是個問題。不過，這些儀器通常只適用于提供近似的讀數，并不能滿足精確檢測所要求的標準。

除了過程要求精確流量信息的場合，流量測量儀器的應用并不多見。超聲波流量計只需要在管道的合適部分放置儀器。但是，由于工作場合需要在每個應用設備上安裝和校準儀器，這往往只用于懷疑有特定問題的場合。

 

電流：

永久的儀器通常僅僅裝配到高電壓單元，它可以用于指導泵的效率。我們需要有關泵性能的數據，以及可靠的系統數據（揚程，流量等），以便能夠提供準確的診斷。在較小的零件上安裝臨時儀器通常并不劃算。視覺：

人們往往習慣采用各種技術來尋找答案，而忽略了通過巡視工廠來收集信息。一旦改變工廠輪班的人事安排就可以通過僅僅提供“一對新鮮的眼睛”揭示有價值的信息，收集并評價常規的真實信息，可以對一些相關問題發出早期警告，這些問題可能在隨后會導致更多嚴重的問題。

需要注意的一些簡單事項如下：

泄露（產品，油液，潤滑油）

污染源（污物）

腐蝕

儀器效率

油位

異常噪音

環境變化

 

污染：

油液和潤滑油污染是軸承失效的一種重要原因。對油液進行簡單的肉眼檢測能夠識別主要的污染。許多公司會提供具體的化學分析方法，但是請認識到它們也許只調查你所詳述的污染。采用潤滑油潤滑的軸承非常容易受到骯臟的潤滑油噴射器或者潤滑油噴嘴的污染。即使專用潤滑油噴射器并不使用不同種類的潤滑油，也可能發生交叉污染。尋找污染程度的細微變化能夠揭示污染物造成的損害風險，以及已經造成的威海。

 

3.4確定單個泵組裝置的需求

根據環境、設計、目前操作方法以及操作/維護歷史的不同，每臺泵組裝置各自有著不同的需求。任何單獨的機械也同樣如此。以一臺電動機為例，兩個看似相同的軸承(驅動端和非驅動端)往往只是因為冷卻風扇在非驅動端這一端而處于完全不同的環境條件下。不同的工作溫度和風力影響條件都會對潤滑要求和軸承隔離器的效果造成一定影響。

圖3 發生3秒鐘汽蝕現象后的超聲波信號

基于一定規律開啟關閉的泵組裝置和那些連續運行的泵組裝置相比，二者有著不同的需求。

有些泵組裝置并未工作在優選工作范圍內，這樣將會產生更大的振動，承受更高的軸承負載，并且相對于工作在設計點附近的泵組裝置來說，前者的性能和效率更易過早地降低。熟知所有這些參數有利于我們把珍貴的資源集中用于監測那些惡劣條件下工作的泵裝置，而不至于浪費時間資金去檢查那些“低風險”單元。

 

3.5.在線與人工采集數據兩種趨勢的比較

究竟是通過在線/自動監測方式還是通過人工測量方式來收集和跟蹤數據，這一問題的決策會極大地影響初始投資成本。

除了初始投資成本，在決策中還需要考慮其他因素：

在線數據采集要求龐大的數據存儲——如何管理它呢？

哪些數據要通過在線方式來采集。如果只采集部分數據，則無法反映問題的全貌。例如，如果在一個給定的周期內，泵的振動有所增大，那么需要采集哪些足夠的數據才能反映這一工況的變化呢?

如果采集到了大量的數據，那么誰來分析它，怎樣分析呢? 為了預先建立一個分析系統來識別不同的趨勢，必須提前做好大量工作并對相關情況有全面充分的認知。

設備的工作頻率如何?一些事關安全的重要泵組裝置實際上在大部分時間內處于待用狀態。

      收集有關泵組工作狀況和性能的數據只是初步的工作，接下來還需要審慎的評估泵組與其工作環境之間的復雜關系，才能很好地利用這些數據來針對設備操作和維護做出明智的決定。

不同的原因可能會表現出類似的現象。該階段的目標之一是在泵組失效之前盡可能準確地診斷出任何故障狀態，從而使泵組停機時間最小化，使零件制造的可用時間最大化。

在查看分析采集的數據時需要考慮以下問題：

能否將運轉過程中的微小變化與泵組的狀態變化聯系在一起？我們要意識到一些系統的流量控制不是主要目標，導致沒法得知真實流量。在冷卻時的回路上尤其如此，溫度控制是主要目的，而流量節流保持穩定溫度。恒溫不意味著有恒定的流量。

在泵組上次工作或維修時，它的狀況是怎樣的？

還有什么其它的條件參數可能會發生改變？考慮輔助工藝條件下的變化，例如冷卻水溫度、石油供應壓力等。

就數據采集的準確性和誤差而言，這些變化明顯嗎?

采取了哪些措施來確保數據采集的一致性？考慮儀器校準，測量位置的改變，測量人員的變化和環境的變化(夏季/冬季)等。

將基于狀態的維護和預防性維護結合起來，進行定期的維護工作，例如潤滑等。超聲波是檢測滾動軸承潤滑的一種良好技術手段，而簡單的油分析將表明潤滑油是否性能退化或者被污染(也是軸承老化的前兆）。

即使基于狀態的數據不能明確肯定地表明給定元件的狀態，它仍然可以提示我們重點關注哪些元件當比較數據的趨勢時，擁有許多相同類型的泵組為我們提供了極為有利的條件。

結合目測和收集的數據可知——潤滑脂是否從軸承里泄漏出來，并不在軸承內部——為什么？考慮過度潤滑，軸承隔離器不起作用或其他導致潤滑脂泄露的影響因素。

利用狀態監測探尋以下三種失效機理：

沖擊——零件破損、部件松動、表面不平、氣蝕。

摩擦——部件松動，排列不齊，缺乏潤滑，力的大小波動變化，壓力過大。

擾動——液流不穩定、效率低下、液流未與液壓表面很好地吻合，液壓表面粗糙、正常工作時間以外的操作。

整體維護將泵組視為其所在系統的一部分。泵和系統相互影響，往往系統的微小變化比泵組的大變化所造成的影響更為顯著。

要實現有效的CBM程序，還需考慮同樣重要的其他一些因素：

光—良好的光照是在設備工作過程中得以發現微小變化的至關重要的前提條件。如果裝配工人無法看到他們正在做什么，那么就不能有效地執行復雜的工作。

車間清潔—與光照條件相似，微小的泄露在骯臟的工作車間里是不容易被發現的，如果車間保持清潔，人們就會觀察的更仔細，從而也會降低污染帶來的風險。

程序/質量保證——對于任何監管要求而言，都必須重視建立強有力的程序，以及對所做工作做好文檔記錄。如果泵組由于質量差或者控制管理工作的缺陷而發生故障，那么CBM所帶來的益處將會消失殆盡。除了要做到保證質量之外，同樣重要的工作還有建立相關的文檔依據，記錄做了什么、怎么做的以及為什么這么做，它們為今后的故障事件分析提供寶貴的依據，從而建立持續改進的良性循環。

維護后檢查——考慮在維護之后應該進行哪些檢查工作，以確保泵組的裝配和運運轉正常，并確認原來那些問題確實得到了有效地解決。

令人沮喪的是，雖然工程師們做了大量的工作來進行基于狀態的評估，建議工廠采取預防性維護措施，但是這些維護工作的預算審批遇到了一些阻礙。

在爭取通過預防性維護工作審批的過程中，往往會遇到以下難題：

 

能否說服有關人員相信風險的存在——在上次發生故障之前通常沒有收集支持數據。

通常在好和壞之間沒有一個明確界定。

就采取哪些措施達成一致——有許多因素影響持續工作的風險，包括任務的變化，環境等。

人們不喜歡花錢去修那些還沒損壞的東西。

人工干預的風險看起來比機器繼續保持運轉的危險更大。

整理實際案例會讓工程師們陷入以下問題——你如何知道已經找到了根本原因，所有原因都找出來了么？

能否判斷已經考慮了所有因素——可能還有一些未發現的問題。

缺乏資源

另一個值得注意的問題是該過程中的人因：如果機器出現故障，我們必須花錢來修理它——我們做出了這樣的決定。另一方面，如果要在機器損壞之前就花錢來進行維護，那么需要有人做出這樣的決策，并且這樣的人員還得有足夠的自信，即使面對質疑依然相信自己的判斷。為了盡早解決上述問題，務必要確定現有工作的實際業務成本，其中需要綜合考慮的因素包括損失產量、客戶信任度降低、隱含的維修成本、支付給供應商的高利率，以及不可持續的“快速維修”的成本。所有這些成本都可以與CBM計劃的更具有確定性的成本進行比較。

圖4 保持良好的可靠性和可用性

要改變長久以來的思維習慣不是一時半會兒的事情，特別是那些不常常與工作設備打交道的人。我們需要花費一些時間去努力說服那些控制預算的人，促使他們也用宏觀一體的觀點來看待維修的投資與回報。

提供明確的數據和建議有助于決策過程。

旨在尋找“快速的解決辦法”——無需巨大的投資就帶來完全不同的效果，并且沒有風險。這將有助于證明我們觀點的正確性，促使其他人也投入CBM計劃中。

從基于時間向基于狀態的維護計劃轉換尚需時日來轉變，并且需要整個組織內的全力支持。但是，只要我們持有正確的觀念，從整體的角度出發來評估資產，那么就能夠辨認出泵組和泵系統在工作中的微小變化，并利用這種變化來判斷泵系統的狀態是否正常，以達到資產優化的目的。