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振動:
需要測量的最普通的參數之一,但是要考慮測量的位置,以便確保對這種類型的機械采取了合適的測量方法。要考慮哪種頻率更容易共振,了解系統的感應的共振點。
ISO10816的第7部分提供了一個良好的突破口,特別是當你沒有其他的信息可用于支撐評價時。根據與持續工作有關的風險,以及組件頻率的假設標準,所提供的信息區分了4個振動水平區域,特別適用于轉子泵組。然而,隨著檢測單一泵組的經驗越來越豐富,根據給定泵的應用或者甚至是給定泵組的期望水平,我們可以開始定義專屬的“警示信號”。這樣一來,就能夠察覺之前可能已經在不經意間錯過的非常微小的變化。例如,不同的泵組也可能表現出不同的振動特性,而這僅僅是由于它們在某個建筑結構內的位置不同。這并不一定反映出每個泵組的可靠性,但是,它能夠解釋一個單元的結果為何與另一個單元不同,或者二者之間為何有這樣的變化趨勢,這一點非常重要。溫度記錄法——評估泵組組件的溫度時非常需要耐心,因為它受設備制造商,設計者,應用操作任務,環境以及測量方法的影響非常大。
大型的泵組經常會將溫度傳感器嵌入軸承中,以便確?梢赃M行準確且可重復的測量,因為存在適用于大量不同型號軸承的工業標準。但是,軸承更小的零件上的溫度測量經常只是進行表面測量,而且需要相當的耐心來確保這些結果不具有誤導性。如果可以提供可靠的數據,OPEX可以提供一個良好的基準,否則我們必須要尋求泵的制造商的幫助了。
超聲波:
不要與超聲檢測混淆,后者利用一束超聲波對被動結構進行檢測。相對于狀態監測,超聲波的使用包括測量由某一活動信源產生的超聲波。
在這一情況下,超聲波在診斷方面具有大量的特色:
一般情況下,超聲波傳播的距離短。
比起更低頻率的聲波而言,超聲波具有更優異的導向性,更容易辨認信源。
缺陷(比如軸承損耗)在損傷可以通過其他方法檢測出來之前就可以發出可以檢測出來的超聲波。
在其他技術測量方法中,檢測器會響應某個缺陷,而利用超聲波,我們可以很容易監聽到缺陷源。
超聲波在檢測與泵組相關的三個重要的失效機理時十分有效,它們分別是沖擊、磨損和震蕩。氣穴的早期階段在可以通過其他方法檢測出來之前,就可以通過超聲頻譜予以檢測。
超聲波特征的樣式的細微變化可以提供明顯的線索證明力可以由泵組的具體的組件提供,甚至可以在沒有其他方法可以檢測到的情況下提供功率變化的蛛絲馬跡。
壓力/流量:
壓力計在大多數泵的應用場合中十分常見,然而,如何確保儀器處于精度范圍內往往是個問題。不過,這些儀器通常只適用于提供近似的讀數,并不能滿足精確檢測所要求的標準。
除了過程要求精確流量信息的場合,流量測量儀器的應用并不多見。超聲波流量計只需要在管道的合適部分放置儀器。但是,由于工作場合需要在每個應用設備上安裝和校準儀器,這往往只用于懷疑有特定問題的場合。
電流:
永久的儀器通常僅僅裝配到高電壓單元,它可以用于指導泵的效率。我們需要有關泵性能的數據,以及可靠的系統數據(揚程,流量等),以便能夠提供準確的診斷。在較小的零件上安裝臨時儀器通常并不劃算。
視覺:
人們往往習慣采用各種技術來尋找答案,而忽略了通過巡視工廠來收集信息。一旦改變工廠輪班的人事安排就可以通過僅僅提供“一對新鮮的眼睛”揭示有價值的信息,收集并評價常規的真實信息,可以對一些相關問題發出早期警告,這些問題可能在隨后會導致更多嚴重的問題。
需要注意的一些簡單事項如下:
泄露(產品,油液,潤滑油)
污染源(污物)
腐蝕
儀器效率
油位
異常噪音
環境變化
污染:
油液和潤滑油污染是軸承失效的一種重要原因。對油液進行簡單的肉眼檢測能夠識別主要的污染。許多公司會提供具體的化學分析方法,但是請認識到它們也許只調查你所詳述的污染。采用潤滑油潤滑的軸承非常容易受到骯臟的潤滑油噴射器或者潤滑油噴嘴的污染。即使專用潤滑油噴射器并不使用不同種類的潤滑油,也可能發生交叉污染。尋找污染程度的細微變化能夠揭示污染物造成的損害風險,以及已經造成的威海。
3.4確定單個泵組裝置的需求
根據環境、設計、目前操作方法以及操作/維護歷史的不同,每臺泵組裝置各自有著不同的需求。任何單獨的機械也同樣如此。以一臺電動機為例,兩個看似相同的軸承(驅動端和非驅動端)往往只是因為冷卻風扇在非驅動端這一端而處于完全不同的環境條件下。不同的工作溫度和風力影響條件都會對潤滑要求和軸承隔離器的效果造成一定影響。
基于一定規律開啟關閉的泵組裝置和那些連續運行的泵組裝置相比,二者有著不同的需求。
有些泵組裝置并未工作在優選工作范圍內,這樣將會產生更大的振動,承受更高的軸承負載,并且相對于工作在設計點附近的泵組裝置來說,前者的性能和效率更易過早地降低。熟知所有這些參數有利于我們把珍貴的資源集中用于監測那些惡劣條件下工作的泵裝置,而不至于浪費時間資金去檢查那些“低風險”單元。
3.5.在線與人工采集數據兩種趨勢的比較
究竟是通過在線/自動監測方式還是通過人工測量方式來收集和跟蹤數據,這一問題的決策會極大地影響初始投資成本。
除了初始投資成本,在決策中還需要考慮其他因素:
在線數據采集要求龐大的數據存儲——如何管理它呢?
哪些數據要通過在線方式來采集。如果只采集部分數據,則無法反映問題的全貌。例如,如果在一個給定的周期內,泵的振動有所增大,那么需要采集哪些足夠的數據才能反映這一工況的變化呢?
如果采集到了大量的數據,那么誰來分析它,怎樣分析呢? 為了預先建立一個分析系統來識別不同的趨勢,必須提前做好大量工作并對相關情況有全面充分的認知。
設備的工作頻率如何?一些事關安全的重要泵組裝置實際上在大部分時間內處于待用狀態。
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