基于预测性维护的机泵运维管理实践

引言：

在石油化工、水处理、电力等流程工业领域，机泵承担着流体输送的核心功能，据行业统计，机泵故障导致的非计划停机占流程工业总停机时间的 35% 以上，单次故障平均损失可达数十万元。传统运维管理中，定期预防性维护虽能降低突发故障风险，但存在 “一刀切” 的弊端 —— 对于状态良好的设备，过度检修会缩短其使用寿命；而对于隐性劣化的设备，固定周期的检修又难以提前发现隐患。随着工业物联网（IIoT）、大数据分析技术的发展，预测性维护作为一种基于设备实时状态的智能化管理模式，逐渐成为解决上述矛盾的关键技术 [1]。

一、预测性维护体系的构建

（一）监测参数选取与传感网络部署

构建有效的机泵预测性维护体系，其基础在于精准识别与设备潜在失效模式直接关联的核心运行参数。机泵的典型故障模式涵盖轴承磨损、叶轮腐蚀、密封件老化以及电机绕组故障等。不同故障类型在运行过程中会诱发特定的物理或化学参数异常。因此，基于深入的故障机理分析，确立以下关键监测维度：（1）振动信号： 作为核心监测项，其频谱特征能有效反映旋转部件（如轴承、叶轮、轴系）的机械状态变化，是识别不平衡、不对中、松动、磨损等故障的首要指标。（2）壳体温度： 持续监测泵体关键部位温度，用于评估轴承润滑状态、冷却系统效能以及是否存在异常摩擦生热。（3）电机电流： 通过分析电流波形（特别是三相电流平衡性）及负载变化，可监测电机绕组健康状况、电气连接问题以及由泵端机械故障（如叶轮堵塞、磨损）引发的负载异常波动。（4）油液污染度： 定期检测润滑油中的磨损金属颗粒（铁谱分析）、水分含量、粘度及酸值等，是评估轴承、齿轮等摩擦副磨损程度以及润滑系统整体劣化状态的关键依据[2]。

在传感网络的实际部署中，采用有线与无线相结合、在线监测与离线分析互补的混合策略：（1）关键机泵： 安装高精度（采样频率 ⩾2kHz ）振动传感器，通过工业现场总线（如 Modbus, Profibus）或以太网实时传输数据至中央控制系统，确保对核心设备运行状态的高频、连续监控。（2）分散辅助机泵： 部署基于 LoRa 等低功耗广域网（LPWAN）技术的无线温度传感器网络，以较低频率（如每 5 分钟）采集并上传壳体温度数据，兼顾覆盖广度与能耗经济性。（3）油液状态监测： 建立定期采样制度（如每月），对润滑油样本执行铁谱分析以量化磨损颗粒浓度与形貌，并进行水分检测等理化指标分析，作为在线监测的重要补充。通过上述部署，构建起覆盖全部关键监测参数、具备不同采样频率与传输方式、适应设备重要性与分布特点的全域状态感知网络，为预测性分析提供坚实的数据基础 [3]。

（二）数据处理与预警模型构建

海量监测数据的价值依赖于高效的处理流程与智能分析模型。体系构建的核心环节包括：

（1）边缘侧数据预处理： 在靠近数据源的边缘计算网关完成原始数据的初步处理。主要任务包括：剔除因环境干扰（如瞬时冲击、电磁噪声）产生的异常值；对振动信号进行时域（如有效值、峰值、峭度）和频域（如频谱、包络谱）特征提取，计算如峰值因子、波形因子等表征信号冲击特性与复杂度的指标。最终，融合振动、温度、电流等多源数据，构建一个包含 132 个维度的综合状态特征向量，全面刻画机泵的运行健康状态。

（2）机器学习故障诊断模型训练与应用： 基于积累的 5 年历史运行数据与故障记录（包含 236 个标注清晰的完整故障案例），采用随机森林（RandomForest）等鲁棒性强的集成学习算法训练故障分类模型。该模型能够有效识别并区分轴承外圈磨损、叶轮气蚀、密封失效、电机绕组短路等12 类典型故障模式。经测试验证，其故障类型识别准确率稳定在 92% 以上，为精准维护决策提供依据。

（3）分级预警策略与闭环维护联动： 为实现故障的早期发现与干预，模型输出结果触发三级渐进式预警机制：1）一级预警（轻微异常）： 指示特定参数出现偏离正常范围的初始迹象或轻微波动。系统自动提示增加对该设备相应参数的监测频率，进行密切观察。2）二级预警（趋势劣化）： 表明一个或多个参数呈现持续恶化趋势，存在较高故障风险。系统自动生成包含具体故障类型预测、潜在原因分析及针对性维护措施（如检查特定轴承、清理过滤器、补充润滑油）的建议工单。3）三级预警（故障临近）： 表征设备状态已恶化至故障即将发生的临界点。系统立即触发强制停机检修流程，防止灾难性损坏。

（4）信息推送与资源协同： 所有预警信息及维护建议通过工业移动应用（APP）实时推送给相关运维人员。系统深度集成企业资源计划（ERP）或计算机化维护管理系统（CMMS），在生成维护工单时自动关联并查询所需备品备件（如特定型号轴承、密封件）的库存状态与位置信息，实现维护任务与物资资源的动态、高效联动调度，显著缩短维修响应时间，优化资源配置[4]。

二、实践效果与优化方向

（一） 体系应用成效分析

该预测性维护体系在某大型化工企业机泵群实施运行 18 个月后，其效能通过多项关键运行指标得到显著验证。最为突出的成效体现在设备运行可靠性的提升：机群非计划停机事件频次由实施前平均每月 7.2 次大幅下降至 2.8 次，降幅超过 60% ，有效保障了生产流程的连续性。与此同时，维护作业效率显著提高，单次维护任务的平均耗时从原先的 8 小时缩减至 4.5 小时，这主要得益于精准的故障定位与预置维护方案。

（二） 现存挑战与优化策略

尽管取得了显著成效，体系在实际应用过程中仍暴露出需进一步完善的环节。首要挑战存在于部分服役年限较长、结构设计特殊的陈旧机泵。受限于其固有机械结构，传感器难以部署在能够有效捕捉关键故障特征信号的最优位置（如轴承座内部、靠近密封腔体处），导致针对此类设备的预警准确率相对偏低（约 78% ），弱化了预测效果。应对此问题，亟需采取针对性的改进措施：为特定老旧机型设计定制化的传感器安装支架或转接装置，克服空间限制，优化信号采集点。

结语：

预测性维护技术通过 “感知 - 分析 - 决策 - 执行” 的闭环管理，实现了机泵运维的精准化与高效化，基于实时状态监测与数据驱动的维护模式，能够有效平衡设备可靠性与经济性。随着数字孪生、边缘智能技术的融合应用，预测性维护将向 “虚拟仿真 + 自主决策” 的方向发展，进一步提升工业设备的智能化管理水平。

参考文献：

[1] 李铁镔 , 王熹颖 , 魏衍亮 . 机泵检测维护管理现状及预测性维护关键技术研究 [J]. 设备管理与维修 , 2024, (10): 66-69.

[2] 何伟, 高玲, 崔振伟, 江学文, 郭月明, 田欣. 机泵预测性维护关键技术研究 [J]. 设备管理与维修 , 2023, (13): 25-28.

[3] 陈赫然 . 状态监测系统在关键机泵的应用 [J]. 化工管理 , 2019, (33): 123-124.

[4] 杨露霞, 钱依祎, 王玉军. 基于物联网的机泵运维管理平台设计[J]. 自动化仪表 , 2018, 39 (06): 1-4.