润滑与密封

作者：宋运锋，李华，王庆锋，李双喜

单位：北京化工大学高端压缩机及系统技术全国重点实验室,,国家管网集团研究总院,,北京化工大学高端压缩机及系统技术全国重点实验室,,北京化工大学高端压缩机及系统技术全国重点实验室,

关键词：机械密封;早期失效检测;机器学习;状态监测;预测性维修

基金：国家重点研发计划项目（2023YFF0612701）；国家管网研究总院项目（CLZB202202）

机械密封作为石化企业高危泵、离心压缩机等动力设备的核心组件，其稳定运行对于主机的安全性和可靠性至关重要。然而，由于空间结构复杂、工作环境严苛等限制因素，机械密封的运行维护状态监测、早期失效预警以及预测性维修较难。针对以上问题提出一种新的机械密封状态监测方法，利用高精度传感器实时测量机械密封端面振动加速度信号，并构建基于支持向量数据描述（Support Vector Data Description, SVDD）的早期失效检测模型。依据某输油站鲁尔泵用机械密封结构原理，搭建机械密封状态监测试验台，并进行机械密封由正常运转到失效的全寿命周期试验；同时，通过运用所构建的早期失效检测模型，对机械密封的早期失效时间进行检测。结果表明：所提出的基于端面振动加速度的状态监测方法能够实时、准确地反映机械密封的性能状态，基于SVDD的早期失效检测方法能检测到机械密封的早期失效时间。该方法不仅为机械密封的预测性维修提供重要的理论依据，也为高危设备的运行安全提供有力的技术保障。

来源：2025年第9期

《润滑与密封》期刊编辑部

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