大口径阀门执行机构在煤气化装置中的可靠性设计与故障诊断

引言

煤气化技术是煤炭转化为清洁合成气的关键技术，装置在高温等恶劣环境运行。大口径阀门电动执行机构控制煤气等介质，是“咽喉”部件，因环境复杂、介质特殊等易引起故障，可能导致装置运行效率严重下降甚至会引起停车更严重的导致事故发生。随着装置向大型化、智能化发展，对其可靠性要求更高，传统方法难满足需求，故研究其可靠性设计与故障诊断意义重大。

1 大口径阀门执行机构可靠性设计

1.1 机械结构可靠性设计

机械结构是执行机构功能实现的基础，其可靠性决定整体性能，设计需考虑载荷、材料、强度等因素。针对交变与冲击载荷，用有限元分析对阀体、阀杆等关键部件建模仿真，优化尺寸提升执行机构的抗疲劳性。如阀杆经应力分析，通过增径或阶梯设计降应力集中；齿轮箱用高强度合金，齿面渗碳淬火增强耐磨与承载能力。同时引入模块化设计，分驱动、传动、执行模块，标准化接口便于装配以及后续的维护保养，减少故障隐患。运动采用自润滑轴承与密封结构，降摩擦耗损，提效率与寿命。

1.2 驱动系统冗余设计

驱动系统是执行机构动力源，可靠性至关重要。为应对电源故障、电机失效等，需冗余设计。采用双电机驱动，互为备用，智能切换装置实现无扰动切换，主电机故障时备用电机快速投入保连续工作。电源用双回路供电，配 UPS 防电网波动或断电失效。传动环节设冗余减速机构，如双级齿轮与蜗轮蜗杆减速并行，一套故障另一套续传动力，保输出扭矩。传感器实时监测电流、电压等参数，结合智能算法评估状态，预警故障。

1.3 环境适应性设计

煤气化装置高温、多粉尘环境严重影响执行机构的可靠性及稳定性，需针对性设计。耐高温方面，阀体等用耐高温合金或陶瓷；电机与控制元件隔热，设散热与冷却装置控温。高压环境优化密封，用金属波纹管或组合密封，提耐压与密封性能防泄漏。强腐蚀环境下，金属部件喷涂防腐涂层等，非金属用氟橡胶等耐化材料。多粉尘环境在进气口与运动部件设过滤装置和防尘罩，定期吹扫清洁保内部洁净。

2 故障诊断技术体系

2.1 多源信号融合监测

大口径阀门的电动执行机构在运行过程中会产生多种物理信号，如振动、温度、压力、电流、声发射等，这些信号包含了丰富的故障信息。多源信号融合监测通过采集和处理这些不同类型的信号，实现对执行机构运行状态的全面感知。

利用安装在执行机构不同部位的传感器（如振动传感器、温度传感器、压力变送器、电流传感器等），实时采集各类信号。采用信号预处理技术（如滤波、降噪、放大等）提高信号质量，去除干扰成分。然后，通过数据融合算法（如加权平均法、卡尔曼滤波法、神经网络融合法等）对多源信号进行融合分析，综合判断执行机构的运行状态。

例如，将振动信号用于诊断齿轮箱、轴承等转动部件的故障，温度信号用于监测电机和轴承的过热情况，压力信号用于检测密封性能，电流信号用于判断电机的工作状态。通过多源信号的融合，能够提高故障检测的准确性和可靠性，避免单一信号监测的局限性。

2.2 基于模型的故障预测

基于模型的故障预测是通过建立执行机构的数学模型或物理模型，结合运行数据预测其未来的状态和可能发生的故障。

首先，根据执行机构的结构组成和工作原理，建立动力学模型、热力学模型等，描述其输入、输出与内部状态之间的关系。然后，利用传感器采集的实际运行数据对模型进行参数辨识和修正，提高模型的准确性。

基于修正后的模型，通过预测算法（如灰色预测法、支持向量机、粒子群优化算法等）对执行机构的关键参数（如磨损量、温度变化率、振动

幅值等）进行预测。当预测值超过设定的阈值时，发出故障预警，为维护决策提供依据。例如，通过建立阀杆磨损模型，预测阀杆的剩余使用寿命，提前安排更换，避免因阀杆断裂导致的故障。

2.3 在线故障诊断算法

在线故障诊断算法能够实时对执行机构的运行状态进行分析和诊断，及时发现故障并确定故障类型和位置。

采用基于规则的诊断算法，将专家经验和故障案例转化为规则库，当监测到的信号特征与规则库中的故障特征匹配时，诊断出相应的故障。同时，结合机器学习算法（如人工神经网络、决策树、随机森林等），通过大量的故障数据训练模型，使模型具备自主学习和诊断的能力，提高对复杂故障的诊断精度。

在线故障诊断系统通过实时采集信号、预处理、特征提取，将提取的特征输入到诊断算法中，实现故障的快速识别和定位。并将诊断结果实时反馈给操作人员，指导其进行及时处理，减少故障对装置运行的影响。

3 可靠性与诊断技术的优化策略

3.1 基于可靠性数据的设计迭代

以可靠性工程理论为基础，通过收集大口径阀门电动执行机构在类似煤气化装置高温、多粉尘环境下的近十年历史运行数据、上千条故障记录及维修报告等信息，建立涵盖不同工况参数、部件寿命周期的可靠性数据库。对数据库中的数据进行深入分析，运用故障树分析法和失效模式与影响分析（FMEA），精准识别出执行机构各部件的故障模式、故障原因及发生概率，比如阀芯磨损在高粉尘工况下的发生概率高达 35% 。

根据分析结果，找出可靠性设计中的薄弱环节，有针对性地进行设计迭代。例如，对于故障发生率较高的阀杆密封部件，重新评估其材料选择和结构设计，考虑采用更耐磨损、耐腐蚀的密封材料，并优化密封结构的几何参数，以提高其可靠性。同时，运用可靠性分配方法，将整体可靠性指标合理分配到各个子系统和部件，确保每个部分都能满足相应的可靠性要求。

3.2 诊断技术的性能提升与集成

针对故障诊断技术在实际应用中可能存在的诊断精度不高、响应速度慢等问题，结合煤气化装置连续运行的特点，采取多种措施提升其性能。对于多源信号融合监测技术，在执行机构的驱动端、阀杆位移处等关键部位优化传感器的布置位置和数量，新增 3 组振动传感器和 2 组温度传感器，确保能够采集到最能反映执行机构运行状态的信号；改进小波变换信号预处理算法，有效去除管道振动带来的噪声和电磁干扰，将信号的信噪比从原来的 25dB 提升至 40dB 以上。

对基于模型的故障预测技术，不断完善模型的构建方法，结合最新的机器学习和深度学习算法，提高模型对复杂工况的适应能力和预测精度。加强在线故障诊断算法与其他系统的集成，如与装置的集散控制系统（DCS）、设备管理系统等进行数据交互和联动控制，实现故障诊断结果的快速共享和基于诊断结果的自动控制调整，提高故障处理的效率和自动化水平。

结语

大口径阀门执行机构对煤气化装置的安全稳定运行和生产效率影响重大。本文研究其可靠性设计，包括机械结构、驱动系统冗余和环境适应性设计；构建故障诊断体系，涉及多源信号融合等技术；还提出优化策略，形成完善方案。合理设计、高效诊断及优化策略结合，可降低故障率，延长寿命，保障装置运行。未来技术将更精细化、智能化，助力煤气化产业发展。

参考文献

[1]王建军,张伟民.煤气化装置用高温高压阀门执行机构可靠性设计方法[J].化工机械,2018,45(2):234-239.

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