1引言

化工装置是石油和化学工业的核心装置，由大量的机械设备组成，如压缩机、泵、反应器、塔器等。这些设备在高温、高压、腐蚀性介质等恶劣工况下长期运行，极易发生故障，威胁装置的安全稳定。及时诊断设备故障，预测其退化趋势，制定有效的维护策略，对于提高设备可靠性，延长其使用寿命，保障生产连续性至关重要。本文以化工装置中的关键机械设备为研究对象，系统地分析其诊断方法，并提出一套完整的预测性维护策略，以期为相关工程实践提供指导。

2 化工装置关键机械设备的故障诊断

2.1 振动分析

振动是旋转设备最常见、最直观的故障特征。通过测量设备的振动信号，分析其频谱特性，可诊断轴承、齿轮、转子等部件的故障。常用的振动传感器有加速度计、速度传感器、位移传感器等。频率频谱分析是最基本的诊断方法。不同频率成分对应着不同的激振源。如轴频、叶频分别反映了转子、叶轮的状态，边频提示存在松动，宽频噪声暗示轴承有磨损。选取合适的测点位置，采集振动信号，经滤波、放大、A/D转换后输入计算机，利用FFT变换即可得到频谱。小波分析可有效提取瞬态、突发的故障特征。它通过对原始信号进行多尺度分解，得到不同频段的近似信号和细节信号，突出局部的奇异性。如在轴承早期故障诊断中，小波分析可检测到冲击性的微弱信号，及早预警。对于复杂设备，单一的诊断方法往往不够。需建立包括振动、温度、压力等多个状态参数的数据库，运用数据挖掘、机器学习等智能方法，综合判断故障类型和程度。如支持向量机(SVM)可用于轴承的多分类故障诊断。

2.2 温度监测

温度异常是压缩机、泵等设备常见的故障征兆。轴承温度升高预示润滑不良或磨损加剧；定子绕组温度过高意味着电机过载或绝缘老化；油温骤变则可能是供油系统出现问题。及时监测温度变化，可避免设备恶化，防患于未然。红外热像仪是理想的测温工具。它能非接触地获取物体表面的温度分布，快速、直观地反映设备的热状态，找出异常发热部位。如齿轮箱局部过热，泵体偏磨发烫等问题。将热图与正常状态下的基准图对比，热点区域一目了然。对于内部结构复杂的设备，如压缩机缸体，还需布置接触式的温度传感器。如热电阻、热电偶。它们安装在缸体内壁，可连续监测局部温度的变化。同时，也要关注润滑油、冷却水的温度，它们的异常波动往往意味着系统效率下降。

2.3 油品分析

润滑油是机械设备的“血液”，其性能的好坏直接影响设备的健康水平。定期取样分析润滑油的理化性质、污染度、磨粒形貌，可诊断设备的磨损状态和失效趋势。比如，黏度的显著变化意味着油品劣化，其抗磨性能下降。酸值、水分含量超标则预示着腐蚀加剧。铁、铜等磨粒浓度升高，提示轴承、齿轮等处有异常磨损。大量硅、铝等外来杂质的出现则表明密封失效，外界污染。这就需要及时更换滤芯，排除污染源。油液中磨粒的形貌、大小、成分蕴藏着丰富的故障信息。利用光谱分析、铁谱分析等手段，可溯源磨损发生的部位。如片状、块状的大颗粒意味着疲劳、剥落，而细小、球状的磨粒则可能源于轻微的表面点蚀。据此可判断磨损的严重程度，预估剩余寿命。

3 化工装置关键机械设备的预测性维护策略

3.1 设备健康档案管理

要实施有效的预测性维护，首先要掌握设备的“体检”资料。这就需要建立一套完善的设备健康档案管理系统。该系统应涵盖设备的铭牌信息、图纸资料、运行工况、检修历史、故障维修、状态监测等内容。对每台重要设备，从设计选型开始，到制造安装、运行维护的全生命周期，都要如实记录其状态变化。定期对这些数据进行采集、分析，建立设备健康基线，确定正常值范围。一旦发现异常偏离，应及时查明原因，采取措施，防止故障扩大。健康档案管理的关键是数据的标准化、一致性。测点布置、采集频次、数据格式等都应有统一规范。传感器、采集仪等硬件要定期校准，以保证数据的可靠性。云计算、大数据等新技术在此发挥着重要作用，使海量数据的存储、处理变得更加高效。

3.2 关键监测参数选取

开展状态监测是预测性维护的基础。选取合适的监测参数，能敏感地反映设备的劣化程度。化工机械设备的关键监测参数一般包括：振动、温度、压力、流量、润滑油品质等。对于压缩机，要重点关注振动加速度、速度、位移等参数。它们的变化规律可指示转子不平衡、不对中等典型故障。启停过程中的波形尤其值得关注，暗示着松动、碰摩等问题。同时，要监测气体的温度、压力，以判断内漏、堵塞等工况异常。泵的监测重点是轴承温度、电机电流、介质流量等。轴承温升幅度可揭示磨损程度，电流波动特征与叶轮磨损、喘振等相关，而流量则直接影响输送效率。泵体的振动频谱也应纳入监测范畴。塔器、反应器等静设备虽无转动部件，但同样需要监测。应重点关注壁面温度、介质压力、流量等工艺参数。它们的异常波动往往预示着设备结垢、变形、泄漏等问题。对于关键部位，如反应器搅拌轴等，布置在线监测点也很有必要。润滑油作为设备的“体检报告”，其黏度、酸值、水分、磨粒度等都是重要的监测指标。它们的劣化程度直接反映了设备的磨损状态，对故障诊断和寿命预测有重要参考价值。应结合设备的工况，合理选取取样点和分析项目，以全面掌控油品健康状况。

3.3 预测性维护计划制定

在获取设备状态数据的基础上，需制定周密的预测性维护计划。该计划应充分考虑设备的重要性、故障模式、退化规律等因素，合理安排检查、维修、更换等任务，最大限度地提高可靠性，降低维护成本。具体可遵循以下步骤：

（1）根据设备的关键性、影响范围，确定其风险等级。对于高风险设备，应开展更加频繁、深入的状态监测。

（2）分析设备的典型故障模式，研究其发生机理、表现特征、发展趋势。据此选择针对性的诊断方法，设定预警阈值。

（3）评估设备在不同状态下的剩余寿命，建立以可靠性为导向的检修周期。对于退化缓慢的部件，可适当延长检修间隔，减少不必要的停机。

（4）优化备品备件管理，根据设备的健康状态，动态调整库存水平。利用故障预测结果，提前采购长周期备件，缩短停工时间。

（5）整合在线监测、离线诊断、检修维护等数据，建立设备全生命周期管理平台。运用大数据分析、人工智能等技术，持续优化预测模型和维护策略。

在制定预测性维护计划时，还要充分发挥专家经验和一线员工的作用。要组织专题研讨，集思广益，形成科学合理的方案。要加强人员培训，提高故障诊断和维修能力。同时，要与设备供应商、第三方检测机构等加强合作，借助外部力量不断改进。

4 结束语

化工装置的安全高效运行离不开关键机械设备的可靠保障。开展设备故障诊断与预测性维护，对防范事故、降低成本、提高竞争力具有重要意义。未来，随着传感技术、人工智能等的进一步发展，化工装置的预测性维护将迈上新台阶。海量的设备状态数据与先进的分析算法相结合，将极大提升故障预警的及时性和准确性。知识库、专家系统的应用，将赋予维护决策以更多智慧。AR/VR、移动应用等新技术，也将极大改善一线人员的作业体验。总之，化工装置的关键机械设备维护大有可为，需要生产、管理、研发等各方协同创新，推动行业的智能化转型。

参考文献：

[1] 张波.烧结机机械设备的故障诊断与维护策略[J].今日制造与升级, 2023(7):97-99.

[2] 武元利.矿山机械设备故障诊断及维护保养策略[J].智能建筑与工程机械, 2023, 5(6):45-47.