输油泵机组智能故障诊断技术研究现状及其发展趋势

樊常林，陈云霞，吴云皓，张家斌，常振杰，李龙飞

（湛江国储石油基地有限公司，广东 湛江 524000）

摘  要：输油泵机组是维持石油、天然气等长距离稳定输送的关键装置，随着人工智能和大数据模型技术的快速发展，基于数据驱动的智能故障诊断技术可精准实现输油泵机组的故障预测和健康管理。系统总结了输油泵机组常见的故障类型、故障诊断依据及其信号处理方法，归纳分析了机器学习、深度学习和迁移学习等智能故障诊断技术在输油泵机组故障诊断方面的优势与局限性。迁移学习解决了数据样本不足和分布偏移等问题，但仍存在诸多亟需解决的技术难题，未来需进一步增强多模态数据融合和模型可解释性等方面的研究，以期为机械设备的智能故障诊断方法提供理论依据和技术支撑。

关键词：输油泵机组;信号处理；故障诊断；迁移学习

0 引言

在全球能源运输体系中，输油泵机组作为油气长距离输送的关键动力装置，其运行稳定性直接关系到国家能源安全与经济建设进程。根据国际管道研究协会（PRCI）2024年报告，全球输油泵故障导致的年直接经济损失高达12亿美元，其中约33%的事故源于预警系统响应滞后。这类故障不仅造成重大经济损失，更可能诱发原油泄漏和环境污染等连锁反应，严重威胁管道沿线居民的生命财产安全。

故障诊断技术能够提前对故障设备进行识别预警，在故障发生前对故障部件进行维修或替换。传统的人工巡检不仅效率低下，且难以覆盖偏远地区，常出现误报或漏报问题，传统的监测方式已难以满足精准实时预警的要求。近年来，随着物联网、人工智能和大数据技术的快速发展，基于数据驱动的智能故障诊断技术广泛应用于设备故障预测和健康管理。国家能源局在《油气管道智能化发展纲要（2023—2030）》中明确提出2025年前关键设备智能诊断覆盖率需达到90%的目标，彰显了政府推动油气设备智能化转型的明确导向。

近年来，随着故障智能诊断技术的快速发展，粒子群优化算法、卷积神经网络、灰狼算法-模糊C均值聚类结合法、卷积-长短期记忆神经网络的状态评估模型、支持向量机、K-最临近算法、奇异谱分析法等故障智能诊断技术提升了对未知故障的识别、诊断和学习能力，实现了输油泵滚动轴承故障诊断与寿命预测。这些创新性的智能故障诊断技术的落地应用，不仅显著提高了输油泵等核心设备的运维效率，更为油气运输系统的智能化建设树立了标杆。

本文围绕输油泵机组故障诊断技术的研究进展，总结了输油泵机组的故障类型、故障特征信号，并对智能故障诊断方法、可靠性和安全管理等方面进行了综合论述，探讨了输油泵机组故障诊断技术研究过程中的存在的机遇与挑战，以期推动智能故障诊断技术在输油泵机组故障诊断中的深度应用，为工程实践提供重要的理论支撑。

1 输油泵常见故障类型

输油泵机组是油气集输过程中关键设备，主要由电动机和离心泵两大核心设备组成，其在设计、制造、安装、运行、维护等过程中存在的各种偏差和问题均会引起故障事件。机械故障是输油泵机组运行期间最常见的故障类型，包括轴承损坏、密封失效、叶轮磨损或腐蚀、联轴器对中不良等。

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