广东高校石油化工过程装备故障诊断与信息化控制工程技术开发中心
各方向研究情况
作者:  发表时间:2013-11-21 10:46

研究进展

·石化机组监测与智能故障诊断方向:多次召开由清华大学博士生、阿尔斯通创为实高工、三大石化企业高工和本实验室骨干组成的封闭式技术研讨会,复合故障诊断关键技术已获得突破,核心算法已形成;设计出满足不同类型复合故障诊断的新无量纲指标,并构建了免疫检测器;以各类无量纲免疫检测器的诊断结果为证据体,设计了基于证据理论的合成策略及集成算法,进一步提高复合故障诊断的准确性;利用粗糙集和邻域粗糙集理论与方法对机组故障的特征属性和无量纲指标进行分析,对实验数据和现场数据分析比较,确定特征属性权重,为故障判断提供决策依据。以上研究正在实验室试验机组验证。

·石化机组润滑油油液分析:开展了工业机组油液在线监测系统研发,已完成系统主要硬件部件的采购或自制,对传感器、控制部分和油样输送部分正进行调试和系统的整体组装。研制的
工业机组油液监测与分析信息系统实现了油液分析数据的人工记录、分析和收集工作。下一步将开发石化装备铁谱典型磨粒图库,收集并记录石化装备中典型磨粒。

·石化转动设备子动平衡测试:开展了无试重现场动平衡技术研究,自制两个平衡盘置于转子外伸端的两侧,运用测振仪和动平衡机,通过实验室测试数据分析,得出振动量与配重量为线性关系;目前正搭建现场动平衡模拟试验台,进行数据测量和分析,以期得出仿真现场条件下振动值和配重值的关系。

·石化静设备强度与失效分析方向:初步整合了校内多个相关学科,在本实验室架构下,成立了
石化装备防腐技术研发中心,将工艺防腐、设备防腐和监测三方面有机结合,为茂石化化工分部编写了设备防腐工作方案,有多项设备防腐课题被为该公司今后研究和资助的主要课题。

·旋转机械振动信号检测与动态处理:开展了机组振动信号的时频域分析方法的研究,提出了基于时频掩码的故障信号特征提取方法和去高斯噪声的新方法。将振动信号分为无故障信号和故障信号,初步提出了新无量纲指标的构建方法,更充分反映机组故障特征。

 

研究成果

·石化机组监测与智能故障诊断方向:基于无量纲免疫检测器的工业机组智能故障诊断系统获得茂石化750KW压缩机汽轮机、441KW挤压脱水机、597KW膨胀干燥机、6800KW烟气轮机等大机组应用后,2011年下半年以来,该系统继续推广到广石化1.2MW烟气轮机机组、湛江东兴石化1.2MW发电机组实施,也即将在茂石化化工分部挤压脱水机、膨胀干燥机和北海石化有关大机组应用。进一步完善华南石化机组状态远程监测与故障诊断信息平台。

·石化机组润滑油油液分析:相继与茂石化化工分部、炼油分部签订润滑油化验分析技术服务协议,为该企业近
10个车间主要机组提供油液分析监测和磨损状态诊断,已完成油样400多瓶。

·石化转动设备子动平衡测试:为茂石化提供旋转设备转子动平衡校正技术服务,已完成的动平衡校正转子达百余个。