【典型案例】趋势“读出”风险:某水库取水泵导轴承磨损预测性诊断案例

2026-07-20 15:46:24
作者:恩普特
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振动值未超报警线,但趋势暗藏危机;频谱特征看似常规,却指向磨损隐患——如何从“正常”数据中读出“异常”信号?

本期案例中,某大型水库取水泵在2026年上半年运行期间,恩普特在线监测系统通过持续跟踪振动、摆度、温度等多参数变化,敏锐捕捉到泵导轴承状态的微小劣化信号。诊断工程师及时介入分析,精准锁定泵导轴承存在磨损隐患,并建议择机检查。

2026年6月,客户依据诊断报告对机组进行拆检,发现泵导轴承与泵轴磨损明显,验证了分析结论——在突发故障发生之前,完成了一次精准的风险干预。

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设备概况

本次案例的设备为某大型水库取水1#机泵,为大型立式轴流泵,机组结构为“电机+联轴器+立式轴流泵”的典型配置。该水库是当地城市原水供水体系的关键组成部分,承担着区域数百万人口的饮水安全保障任务,机泵运行的可靠性与稳定性至关重要。

该水库已部署恩普特设备状态在线监测诊断系统,对取水泵组实施长期在线状态监测。2026年以来,在线监测系统持续跟踪机组振动、摆度、温度等关键参数,积累了近半年的完整运行数据。

【设备参数】

设备类型:大型立式轴流泵(电机+联轴器+立式轴流泵)

监测方式:恩普特设备状态在线监测诊断系统(长期在线监控)

诊断依据:振动趋势、摆度趋势、轴承温度趋势、振动频谱

图1 机组结构简图及测点分布示意图

系统响应与初步研判

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趋势跟踪:半年数据,揭示异常信号

2026年上半年,恩普特诊断工程师在定期审核平台数据时,对机组近期运行趋势进行了系统分析,发现以下关键信息:

电机上轴承、电机下轴承振动值均在合理范围内,近期趋势稳定,未触发报警,电机侧状态良好;

泵导轴承整体振动趋势虽未触发报警,但存在一个值得警惕的规律——每次机组开机后持续运行时,泵导轴承振动呈持续增大趋势,且该趋势与泵轴承温度上升趋势高度同步;

泵摆度在近期运行中呈现持续增大趋势,部分测点已逼近系统设定的报警阈值。

图2 电机下轴承振动趋势图

图3 水导轴承振动趋势图

图4 水导轴承振动趋势图(近两月内)

图5 泵轴承温度趋势图

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诊断分析与处理建议

【诊断分析】

步骤一:振动趋势对比——排除电机侧故障

电机上轴承与下轴承近期振动趋势稳定,各测点振动值均在合理范围内,未出现异常波动。据此可初步判断:故障源不在电机侧,应重点排查泵侧部件。

步骤二:运行规律分析——发现“开机后劣化”特征

泵导轴承虽未触发报警,但其振动在每次开机后持续运行中呈明显增大趋势,且与轴承温度上升趋势同步——这一“开机后劣化”的规律性特征表明:泵导轴承的工作状态正在随运行时间累积而持续恶化,是轴承磨损的典型表现之一。

步骤三:频谱特征分析——锁定松动特征

通过对泵导轴承振动信号的频谱分析发现:

每次机泵开机时及运行一段时间后,泵导轴承振动信号成分主要以工频及倍频谐波(HLIT)为主(3X/4X/5X) ,各成分幅值有轻微增大;

该频谱特征表现出典型的轴承松动特征。

图6 泵导轴承振动波形频谱图(刚运行)

图7 泵导轴承振动波形频谱图(运行一段时间后)

步骤四:摆度数据交叉验证——确认磨损存在

泵摆度在近期运行中持续增大,部分测点已接近系统设定的报警值,且摆度增大后信号成分出现明显的工频倍频谐波(HLIT),同样表现出轴承松动特征。摆度增大与频谱松动特征相互印证,进一步确认了泵导轴承存在磨损。

图8 泵摆度Y振动波形频谱图(历史参照)

图9 泵摆度Y振动波形频谱图(当前)

【诊断结论】

综合分析认为:泵导轴承存在磨损,导致泵轴摆度持续增大;同时,泵轴伸端和泵轴非伸端同样存在磨损。电机侧状态良好,问题集中在泵侧轴承与轴系。

【处理方法建议】

恩普特诊断工程师完成分析后,及时将诊断报告反馈至客户设备负责人,建议:

根据生产安排,择机对泵导轴承和泵轴进行拆检;

提前准备泵导轴承及泵轴备件,确保检修时可及时更换;

检修前持续关注泵导轴承振动、摆度及温度变化趋势。

现场结论验证

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2026年6月上旬,该水库根据诊断报告结论和生产安排,对取水1#泵进行停机检查。拆解后验证:

验证结果:泵导轴承和泵轴存在明显磨损,泵轴表面可见磨损痕迹,泵导轴承磨损严重,与诊断分析结论高度一致;

现场反馈:诊断结论准确,维修方案有的放矢。由于提前预判并制定了检修计划,检修工作有序推进,未对正常供水造成任何影响。

图10 泵轴和泵导轴承磨损图片

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案例亮点

本案充分体现了恩普特设备状态在线监测诊断系统的核心价值:

持续在线监控,不放过任何微小变化: 2026年以来系统持续跟踪设备状态,在报警触发前即捕捉到轴承劣化的早期信号;

多参数关联诊断,精准定位故障: 将振动趋势(开机后劣化)、频谱特征(工频倍频谐波(HLIT)+松动特征)、摆度数据(超报警值)与温度趋势进行交叉验证,多维度锁定泵导轴承磨损;

“运行规律”识别,提升诊断灵敏度: 发现“每次开机后振动持续增大”这一规律性特征——即使绝对值未超报警线,趋势本身已是明确的风险信号;

提前干预,避免突发故障:诊断报告指导客户在计划检修窗口完成轴承更换,避免了突发性故障导致的非计划停机和供水中断风险。

郑州恩普特科技股份有限公司

Expert

郑州恩普特科技股份有限公司(证券代码:836216),于2003年成立,是国家级“高新技术”企业、省级“专精特新(885929)”企业。主要从事PHM(设备故障预测与健康管理)领域的技术研究与产品推广。

恩普特秉承“让设备安全高效地运行”的发展愿景,致力于全球工业互联网(885783)时代的智慧变革,面向工业企业提供设备健康管理与数字化应用产品、技术、服务和整体解决方案,助力企业数字化、智能化转型,让服务企业的运营更加高效、安全、可预测。

【核心业务】

数智装备——为大型设备等制造工业提供数字化设备与智能诊断技术方案

数智PHM——为能源(850101)、冶金、化工(850102)、水务、建材(850107)等流程工业提供设备健康管理解决方案

数智云诊——为工业互联网平台等信息企业提供智能诊断技术方案

【技术支撑】

郑州大学振动工程研究所-故障诊断技术

清华大学统计学研究中心-大数据技术

【品牌定义】

国家科技进步奖获得者

全矢信息智能诊断技术开创者

设备故障预测与健康管理解决方案提供商

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