阀门故障诊断技术及存在的问题

1.阀门诊断技术的重要性

    阀门作为一种通用的管道组成件，主要用来控制管路内流体的通断、流向、流量 、压力和温度等。阀门在石油 、化工、电力 、制药 、太阳能光伏、核能等领域均有广泛的应用。
    近年来，伴随着科学技术的发展，一些新的工艺流程和控制要求不断出现，它们对阀门的使用范围和技术性能提出了越来越高的要求。目前，工艺介质的温度从超低温-269℃到高温1200℃；介质压力从超真空 1.33 ×10 M Pa 到超高压 1460M.Pa；介质有很多是易燃易爆 、有毒有害和有腐蚀性 的危险化学品。而阀门作为控制这些介质 的关键元件 ，一旦发生故障，将带来巨大 的经济损失甚至人 员伤亡 ⋯。国内外 由于 阀 门故 障引发的灾难性事故屡有发生 ，例如2013 年四川I泸州摩尔玛商场天然气爆炸事故 、2011 年上海某化工厂超临界乙烯大量泄漏事件 。震惊世界的美国三哩岛核泄漏事件中反应堆泄压阀由于故障没有自动 回座，使堆芯冷却剂外流 ，最终导致堆芯融化。因此 ，若能准确及 时识别关键 阀门在运行过程中故障的萌生和演变 ，对于保障工艺系统安全运行，减少或避免安全生产 事故 的发生具有非常重要 的意义 。
    阀门故障诊断技术是通过测量阀门在运行过程中的状态信息 ，对测量数据加 以处理和分析 ，结合 阀门的历史状态信息 ，来预报阀门的健康状态 ，进而确定必要的阀门维护策略。该项技术涉及到的主要研究内容有阀门运行状态信号的获取和传输 、阀门状态信号的处理和故障特征的提取 、阀门发生故障的机理 以及阀门维护策略的制定等。

2 存在的问题

2.1  阀门状态参数检测精度不够高

    对阀门的状态参数进行测量是进行 阀门故障诊断的基础，但是 目前有些检测方法和设备受检测原理或检测环境 的限制 ，存在检测精度不够的问题。例如用钳形推力传感器(C —Clamp )进行闸阀阀杆推力 的测量时，推力 的测量误差最大可达20％，而这个误差往往超出了阀门执行器输出力预留的裕度。显然此时通过 阀杆推力的测量结果来判断阀 门未来启 闭性能 的结果可 信度是较差的。又如用声发射设备检测阀门内漏时，一旦阀门承受的压差较小，介质冲击阀体无法产生应力波信号时 ，阀门即使存在较大内漏也无法被检测出来 。

2.2  阀门早期微弱故障难以诊断

    对阀门故障的诊断首先要获得阀门运行时的各种状态信号 ，从信号 中提取各种特征信息。通过对特征信息 的分析获得故障发生的征兆。但是目前情况下 ，阀门的诊断分析方法都是针对阀门在运行过程中已经出现较明显故障的情况。对于一些早期 、微弱以及复合的故障 目前还缺少有效的诊断分析方法。对阀门故障诊断分析方法本身的可靠性还缺少相关的研究 ，这也是 目前 阀门故障诊断分析方法 在实 际中应用较 少的原 因。另外 ，有些阀门的故障并不是 由单一的原因引发 ，而是由多个起因耦合产生的，而现有诊断方法几乎都是针对单一 的故障模式 开展。因此针对 复合型 、系统型的阀门故障，现有的诊断方法还不能有效可靠地溯源故障成因。

2.3  阀门故障机理研究不够深入

    阀门的故 障机理即为病理 ，指引起 阀门故障的物理 、化学 、机械 、电气或是人 的原因及其因果关系。目前对于阀门故障模式的分析有很多工程上的例子 ，但是对引发这些症状原因的研究 目前还 比较少 。阀门故障机理的研究需要大量基础理论研究和工程实 际数据支撑 ，一般需要建立故障机理的基本数学模型，通过实际故障数据对其进行修改完善。但是 由于阀门的种类较多 ，使用 的工况存在很大的差异 ，获得所有 阀门较全 面的故障数据几乎是不可能 的，因此通过仿真分析 阀门的故障机理将是一种有效的手段 。

2.4 诊断决策 系统的智能性尚待提高

    由于对阀门故障机理 的研究存在不足 ，阀门故障实际数据的累积比较少，因此阀门故障诊断系统用来推理判断 的基础知识 比较缺乏 ，这也导致对阀门进行故障诊断时仍需要人为参与。目前用于诊断决策的专家系统缺乏足够 的知识表达 ，推理效率低下。而人工神经网络系统无法获得足够的训练样本 ，并且需要人为设置一些假定条件和参数 ，因此其 实际运用也受到限制。模糊诊断技术也需要先验知识确定各关 系矩阵。因此 ，底层故障机理和故障数据的不足制约了上述诊断方法智能性的发挥 。

注：本文摘选自：阀门故障诊断技术综述，作者：陈林，王兴松，张逸芳，黄高杨，《流体机械》2015年第43 卷第9 期

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