阀门故障诊断技术之国内外研究现状

1 引言

    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一269~C到高温1200℃ ；介质压力从超真空1．33×10 MPa到超高压1460MPa；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年四川泸州摩尔玛商场天然气爆炸事故、201 1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 国内外研究现状

    自从美国三哩岛核事故后，美国电力协会(EPRI)在杜克电力公司的马绍尔蒸汽站首次开展了阀门故障诊断的工作。国际原子能协会(IAEA)也在2007年发布的核电站状态检修文件中对核电站阀门的故障诊断提出了指导性意见。此后，国内外对阀门故障诊断技术开始进行广泛的研究，在各方面都取得了不少成果。

2．1 信号获取与传感

    信号的获取和传感是对阀门进行故障诊断的前提。对于调节阀，诊断信号的获取一般通过智能定位器进行。通过阀门定位器可以获得阀门行程、控制信号、摩擦力、响应时间、弹簧刚度和I／P转换等参数。通过这些参数的变化可以判断出阀门的健康状态。而对于没有安装定位器的开关阀，则需要另行安装各类传感器，如在阀杆上贴应变片来测量阀杆的扭矩和推力，有些不便贴应变片的场合也有通过在阀杆上安装精度稍低的钳形推力传感器来测量阀杆推力。对阀门电动头电参数的测量往往需要将电动头打开后再将电压、电流、行程开关、力矩开关等传感器接入。而对气动阀门气压的测量也需事先在管路上留下压力采集
口_5l6 J。由于应变片价格昂贵且安装不易，也有很多学者通过测量电动头电参数后间接推算阀杆扭矩 “⋯，称之为MCC(Motor Control Center)方法，Kang等对这种间接测量方法的精度进行了评估，虽然和直接测量相比存在一定误差，但是能准确反映出阀门在启闭过程中的力矩和推力的变化趋势 ¨。Jung等对MCC方法进行了改进，试验结果表明经过改进后该方法对阀杆推力的估算误差在8．8％ 左右 。
    阀门内漏的检测除了通过检测阀门是否关闭到位外，目前最常用声发射检测技术 n ]。承压阀门内漏后介质冲击阀体产生声发射信号，该信号为连续信号，其RMS值在一定条件下和泄漏率成正比。但是这种测量方法也存在一定的局限性，如在压力不高的情况，其信号比较微弱，且受噪声影响比较大；其RMS值和泄漏率之间的定量关系是在传感器安装位置和内漏位置事先已知的情况下标定得到的，但是实际工况下阀门发生内漏的位置是随机的，因此目前基于声发射技术的内漏定量检测在实际运用中存在一定的局限性。王新颖研究了在阀门不同类型、规格和工作介质情况下利用声发射传感器检测内漏的最佳安装位置 。
对于介质温度较高的阀门，工业现场也有通过红外热成像仪对阀门的内、外漏和保温层材料的降级进行检测，但这种阀门泄漏的检测只是一种定性的方法。管士涛、陈艺昌和陈启卷等对阀门故障诊断的组网和信号远程传输技术进行了研究 。

2．2 信号处理与分析

    现场采集的传感器信号往往因含有各类噪声而无法用来直接分析阀门的状态，必须从原始信号中提取特征信号，这是对阀门实施故障诊断的必要条件。信号放大滤波是最常用的方法，很多时候传感器获得的原始信号都非常微弱，如应变片电桥的输出和声发射传感器信号的输出，在后续进行采集和分析前必须对原始信号进行放大。因为原始信号中的噪声也被一同放大，所以必须将放大的噪声滤去。传感器得到的信号有时在时域上不能反映出故障特征，快速傅里叶变换(Fn’)常用于将时域信号变换成对应的频域信号，Meland等利用频谱分析的方法对切断用球阀的内漏声发射信号进行分析，发现球阀内漏时信号在频域内有明显的特征频率。小波包变换作为有效的信号处理方法已被广泛用于平稳信号和非平稳信号的分析处理，张海峰等采用小波包的方法对天然气管道球阀内漏的声发射信号进行分解，特别是采用二进变换的方法对每一层分解后高频断进行再分解，有效弥补了小波变换中高频段局部性分解差的局限 J。赵玉明等利用小波包对往复泵泵阀的振动信号进行分解和重构来构造能量特征向量，该向量能有效地反映往复泵泵阀的故障特征 。

2．3 故障机理与征兆

   弄清阀门故障产生机理和表现形式是对阀门开展故障诊断的基础。黄燕等探讨了阀门的故障特点、起因和主要模式 。张颖运用气动声学、气体射流和涡运动等理论对阀门气体介质内漏过程进行了分析¨ ，认为可以用四极子声源近似表示阀门气体内漏喷流噪声源，并建立了阀门气体内漏喷流速度与喷流强度噪声强度的关系。高倩霞等认为阀门发生内漏时，泄漏处将产生波动压力场，形成多相湍射流，该多相湍射流将产生多种声发射源信号，可作为监测阀门泄漏的信号 ’ 。韩国从1998年开始对核电站电动阀门实施状态监测，Kim等认为阀杆因子是衡量电动闸阀阀杆输出推力的主要参数，阀杆因子SF(Stem Factor)是电动头输出力矩和阀杆推力的比值 ，即

阀门在日常使用过程中，阀门材料的选用、阀杆的润滑情况和介质产生的动态压差都会影响阀杆推力的输出。归一化后，阀杆因子越大，阀杆的输出推力越小。但是当阀杆因子大于0．2后，阀杆输出力不再明显变小。戴兵等在对秦山联营公司的一台阀门进行诊断时发现电机开行程功率存在波动 ，曲线呈锯齿状，波峰的周期为2．3s，而阀杆旋转一周的时间也为2．3s，推断阀杆压盖装配不当，阀门解体后发现阀杆与蜗轮配合确实存在不对中现象。

2．4 智能决策

    阀门故障诊断的智能决策是通过有效地获取、传递和处理诊断信息，模拟人类专家对被诊断阀门的运行状态和故障做出智能判断和决策。这对阀门维护大纲的优化、降低阀门维护成本起着非常重要的作用。以百万千瓦级别的核电站为例，阀门的投资额占设备供应费的3．8％ ，但是阀门每年的维护费用占整个电站维修总支出的一半 。在对阀门故障类型的分类方面，人工神经网络是最常用的方法，Karpenko等针对气动调节阀故障设计『一种多层的前向人工神经网络，以阀门动态误差、死区、回差和上下死点设定等参数为输入，区分}}{阀门供气、排气口堵塞和隔膜泄漏等故障 34]。Lee等利用人工神经网络对核电站止回阀进行诊断，通过训练该方法能识别出内漏是由阀瓣磨损或是由落入异物造成的，该方法还能进一步推断出阀瓣的磨损量和异物的尺寸大小 。戚华峰分别研究了BP、RBF和Elman神经网络对核电站电液伺服阀进行诊断的效果，结果表明RBF神经网络在诊断的实时性、故障分类的准确度方面优于其他两种方法 。Gonealves等采用Kohonen映射实现电动阀门力矩、位移或关闭时间等不同故障的预测[37 3。Bo等提出一种无参数统计假设检验的方法诊断调节阀的间隙、死区、泄漏和堵塞故障，通过提取传感器信号的中心矩，利用似然比检验法对故障进行分类l3 。乔刚则采用故障模式分析方法(FMEA)对电动重水隔离阀的主要失效和故障模式进行了分析，建立了故障树，其研究结果优化了阀门试验的频率，降低了阀门维护的成本 。Acentech公司通过测量电动阀门执行器的电压和电流值来估算执行器的输出扭矩，并给出了基于扭矩的电动阀门典型故障曲线 。杨国峰等采用简化的数学模型，利用模式识别技术对核电站安全级电动隔离阀运行数据进行模糊推理，计算数据和标准故障模式的贴近度，从而识别出阀门故障类型_4 。华北电力大学的陈新亚为对电动阀门进行在线诊断，设计了一种总线型的电动执行机构，以此为基础利用VC++和CLIPS工具编写了阀门故障诊断专家系统，建立了较为完善的诊断规则知识库，总结了l0种故障征兆类型判别函数的算法 。

2．5 工业产品

    目前已有一些能用于在工业现场开展阀门故障诊断的产品出现，主要分为3类：总线型、移动型和手持型。总线型主要有Et本阿自倍尔株式会社开发的调节阀维护支持系统ValStaf、法国阿海珐公司的SIPLUG Online 3系统和Crane公司的Gabriel系统、FlowServe公司的ValveSight和Fish—er公司的ValveLink。总线型的诊断系统一般用于诊断装有智能电动头的调节阀，通过HART总线进行数据通讯。移动型诊断设备主要有Tele—dyne 的QuikLook、Crane Nuclear的Viper和VOTES INFINITY、及Areva的SIPLUG DAW3。其中Crane的Viper主要用于气动阀门的诊断和标定，SIPLUG主要用于电动阀门的诊断和标定，而QuikLook和VOTES INFINITY兼具电动阀门和气动阀门的诊断功能于一身。Crane公司的诊断产品已经在中国的6个核电机组上得到应用，而TeledyrBe产品的主要用户包括加拿大的Velan、英国的Weir、美国的FlowServe和台湾电力公司等。
Avera公司推出了全球唯一的移动型电磁阀诊断设备SIPLUG SOV Mobile，该设备通过测量电磁线圈的电流、电压、线圈电阻和温度来判断电磁阀的健康状态。目前该设备已经被应用于瑞士的Beznau核电站，德国的Gundremmingen、Grohnde、Grafenrheinfeld和Neckarwestheim 核电站以及西班牙的Trillo核电站。未来其总线型版本将被用于芬兰的Olkiuoto核电站。手持型诊断设备主要是Fisher公司基于ValveLink Mobile软件的产品，包括定制的手持设备、PDA、甚至装有Windows系的智能手机。手持设备通过蓝牙和阀门定位器进行通讯，进行相关测试，获取阀门的运行参数。
在阀门内漏的检测设备方面主要有美国Mis—tras Group公司的VPAC II和英国Score Group公司的MIDAS Meter，两种设备都是基于声发射原理的阀门泄漏定量检测设备。关闭状态下的阀门承受一定的压力时，该类设备能检测到的最小泄漏量约为1L／min。受周围环境噪声、检测位置和承受压力的影响，泄漏量检测的误差在50％ ～200％之间。
阀门制造商利用阀门诊断设备对出厂的阀门进行多次测试(Baseline Test)，得到各关键参数的平均值和波动范围。阀门交到现场使用后，用户会以一定的周期用同类的设备对阀门的关键的参数进行在线测试。如果测试的结果在制造商测试结果的范围之内则认为阀门是健康的，阀门无需进行维护。反之则需要对阀门进行维修调整，直到最终的测试结果再次落到出厂的范围之内。

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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