Розробка вібродіагностичної системи для визначення дефектів промислового обладнання з використанням методів нестаціонарної статистичної обробки вібраційних та акустичних коливань

Представлено багатомірну модель стохастичних вібраційних сигналів у вигляді взаємозв’язаних періодично корельованих випадкових процесів. Проаналізовані алгоритми й створено програмне забезпечення для обчислення за експериментальними даними взаємоспектральної густини та взаємоспектральних компонентів...

Full description

Saved in:

Bibliographic Details
Date:	2015
Main Authors:	Яворський, І.М., Юзефович, Р.М., Кравець, І.Б., Мацько, І.Й., Стецько, І.Г.
Format:	Article
Language:	Ukrainian
Published:	Інститут електрозварювання ім. Є.О. Патона НАН України 2015
Series:	Техническая диагностика и неразрушающий контроль
Subjects:	Научно-технический раздел
Online Access:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/115949
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:	Розробка вібродіагностичної системи для визначення дефектів промислового обладнання з використанням методів нестаціонарної статистичної обробки вібраційних та акустичних коливань / І.М. Яворський, Р.М. Юзефович, І.Б. Кравець, І.Й. Мацько, І.Г. Стецько // Техническая диагностика и неразрушающий контроль. — 2015. — № 4. — С. 36-41. — Бібліогр.: 7 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-115949
record_format	dspace
spelling	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-1159492025-02-23T20:27:09Z Розробка вібродіагностичної системи для визначення дефектів промислового обладнання з використанням методів нестаціонарної статистичної обробки вібраційних та акустичних коливань Development of vibrodiagnostic system for determination of industrial equipment defects with application of methods of non-stationary statistical treatment of vibration and acoustic oscillations. Яворський, І.М. Юзефович, Р.М. Кравець, І.Б. Мацько, І.Й. Стецько, І.Г. Научно-технический раздел Представлено багатомірну модель стохастичних вібраційних сигналів у вигляді взаємозв’язаних періодично корельованих випадкових процесів. Проаналізовані алгоритми й створено програмне забезпечення для обчислення за експериментальними даними взаємоспектральної густини та взаємоспектральних компонентів періодично нестаціонарних випадкових вібрацій, а також середньочасової та покомпонентної функцій когерентності. Наведені технічні характеристики розробленої вібродіагностичної системи ПУЛЬС з керованими частотними характеристиками. Розглянуто результати, отримані з використанням цієї системи при виконанні вібраційних обстежень промислових об’єктів України. The paper presents a multidimensional model of stochastic vibration signals in the form of interrelated periodically correlated random processes. Algorithms were analyzed, and software was developed for computation by experimental data of mutually spectral density and mutually spectral components of periodically non-stationary random vibrations, as well as time-averaged and componentwise coherence functions. Technical characteristics of the developed vibrodiagnostic system PULS with controllable frequency characteristics are given. Results, obtained with application of this system during performance of vibratory analysis of industrial facilities of Ukraine, are considered. 2015 Article Розробка вібродіагностичної системи для визначення дефектів промислового обладнання з використанням методів нестаціонарної статистичної обробки вібраційних та акустичних коливань / І.М. Яворський, Р.М. Юзефович, І.Б. Кравець, І.Й. Мацько, І.Г. Стецько // Техническая диагностика и неразрушающий контроль. — 2015. — № 4. — С. 36-41. — Бібліогр.: 7 назв. — укр. 0235-3474 DOI: doi.org/10.15407/tdnk2015.04.05 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/115949 621.314: 621.393.66 uk Техническая диагностика и неразрушающий контроль application/pdf Інститут електрозварювання ім. Є.О. Патона НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Ukrainian
topic	Научно-технический раздел Научно-технический раздел
spellingShingle	Научно-технический раздел Научно-технический раздел Яворський, І.М. Юзефович, Р.М. Кравець, І.Б. Мацько, І.Й. Стецько, І.Г. Розробка вібродіагностичної системи для визначення дефектів промислового обладнання з використанням методів нестаціонарної статистичної обробки вібраційних та акустичних коливань Техническая диагностика и неразрушающий контроль
description	Представлено багатомірну модель стохастичних вібраційних сигналів у вигляді взаємозв’язаних періодично корельованих випадкових процесів. Проаналізовані алгоритми й створено програмне забезпечення для обчислення за експериментальними даними взаємоспектральної густини та взаємоспектральних компонентів періодично нестаціонарних випадкових вібрацій, а також середньочасової та покомпонентної функцій когерентності. Наведені технічні характеристики розробленої вібродіагностичної системи ПУЛЬС з керованими частотними характеристиками. Розглянуто результати, отримані з використанням цієї системи при виконанні вібраційних обстежень промислових об’єктів України.
format	Article
author	Яворський, І.М. Юзефович, Р.М. Кравець, І.Б. Мацько, І.Й. Стецько, І.Г.
author_facet	Яворський, І.М. Юзефович, Р.М. Кравець, І.Б. Мацько, І.Й. Стецько, І.Г.
author_sort	Яворський, І.М.
title	Розробка вібродіагностичної системи для визначення дефектів промислового обладнання з використанням методів нестаціонарної статистичної обробки вібраційних та акустичних коливань
title_short	Розробка вібродіагностичної системи для визначення дефектів промислового обладнання з використанням методів нестаціонарної статистичної обробки вібраційних та акустичних коливань
title_full	Розробка вібродіагностичної системи для визначення дефектів промислового обладнання з використанням методів нестаціонарної статистичної обробки вібраційних та акустичних коливань
title_fullStr	Розробка вібродіагностичної системи для визначення дефектів промислового обладнання з використанням методів нестаціонарної статистичної обробки вібраційних та акустичних коливань
title_full_unstemmed	Розробка вібродіагностичної системи для визначення дефектів промислового обладнання з використанням методів нестаціонарної статистичної обробки вібраційних та акустичних коливань
title_sort	розробка вібродіагностичної системи для визначення дефектів промислового обладнання з використанням методів нестаціонарної статистичної обробки вібраційних та акустичних коливань
publisher	Інститут електрозварювання ім. Є.О. Патона НАН України
publishDate	2015
topic_facet	Научно-технический раздел
url	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/115949
citation_txt	Розробка вібродіагностичної системи для визначення дефектів промислового обладнання з використанням методів нестаціонарної статистичної обробки вібраційних та акустичних коливань / І.М. Яворський, Р.М. Юзефович, І.Б. Кравець, І.Й. Мацько, І.Г. Стецько // Техническая диагностика и неразрушающий контроль. — 2015. — № 4. — С. 36-41. — Бібліогр.: 7 назв. — укр.
series	Техническая диагностика и неразрушающий контроль
work_keys_str_mv	AT âvorsʹkijím rozrobkavíbrodíagnostičnoísistemidlâviznačennâdefektívpromislovogoobladnannâzvikoristannâmmetodívnestacíonarnoístatističnoíobrobkivíbracíjnihtaakustičnihkolivanʹ AT ûzefovičrm rozrobkavíbrodíagnostičnoísistemidlâviznačennâdefektívpromislovogoobladnannâzvikoristannâmmetodívnestacíonarnoístatističnoíobrobkivíbracíjnihtaakustičnihkolivanʹ AT kravecʹíb rozrobkavíbrodíagnostičnoísistemidlâviznačennâdefektívpromislovogoobladnannâzvikoristannâmmetodívnestacíonarnoístatističnoíobrobkivíbracíjnihtaakustičnihkolivanʹ AT macʹkoíj rozrobkavíbrodíagnostičnoísistemidlâviznačennâdefektívpromislovogoobladnannâzvikoristannâmmetodívnestacíonarnoístatističnoíobrobkivíbracíjnihtaakustičnihkolivanʹ AT stecʹkoíg rozrobkavíbrodíagnostičnoísistemidlâviznačennâdefektívpromislovogoobladnannâzvikoristannâmmetodívnestacíonarnoístatističnoíobrobkivíbracíjnihtaakustičnihkolivanʹ AT âvorsʹkijím developmentofvibrodiagnosticsystemfordeterminationofindustrialequipmentdefectswithapplicationofmethodsofnonstationarystatisticaltreatmentofvibrationandacousticoscillations AT ûzefovičrm developmentofvibrodiagnosticsystemfordeterminationofindustrialequipmentdefectswithapplicationofmethodsofnonstationarystatisticaltreatmentofvibrationandacousticoscillations AT kravecʹíb developmentofvibrodiagnosticsystemfordeterminationofindustrialequipmentdefectswithapplicationofmethodsofnonstationarystatisticaltreatmentofvibrationandacousticoscillations AT macʹkoíj developmentofvibrodiagnosticsystemfordeterminationofindustrialequipmentdefectswithapplicationofmethodsofnonstationarystatisticaltreatmentofvibrationandacousticoscillations AT stecʹkoíg developmentofvibrodiagnosticsystemfordeterminationofindustrialequipmentdefectswithapplicationofmethodsofnonstationarystatisticaltreatmentofvibrationandacousticoscillations
first_indexed	2025-11-25T04:23:14Z
last_indexed	2025-11-25T04:23:14Z
_version_	1849734842222116864
fulltext	36 ТЕХНИЧЕСКАя ДИАГНОСТИКА И НЕРАЗРУШАЮЩИЙ КОНТРОЛЬ, №4, 2015 УДК 621.314: 621.393.66 РОЗРОБКА ВІБРОДІАГНОСТИЧНОЇ СИСТЕМИ ДЛЯ ВИЗНАЧЕННЯ ДЕФЕКТІВ ПРОМИСЛОВОГО ОБЛАДНАННЯ З ВИКОРИСТАННЯМ МЕТОДІВ НЕСТАЦІОНАРНОЇ СТАТИСТИЧНОЇ ОБРОБКИ ВІБРАЦІйНИХ ТА АКУСТИЧНИХ КОЛИВАНЬ І.М. ЯВОРСЬКИЙ, Р.М. ЮЗЕФОВИЧ, І.Б. КРАВЕЦЬ, І.Й. МАЦЬКО, І.Г. СТЕЦЬКО ФМІ ім. Г.В. Карпенка НАНУ. 79060, м. Львів, вул. Наукова, 5. E-mail: vgryb@mail.ru Представлено багатомірну модель стохастичних вібраційних сигналів у вигляді взаємозв’язаних періодично корельо- ваних випадкових процесів. Проаналізовані алгоритми й створено програмне забезпечення для обчислення за експе- риментальними даними взаємоспектральної густини та взаємоспектральних компонентів періодично нестаціонарних випадкових вібрацій, а також середньочасової та покомпонентної функцій когерентності. Наведені технічні характе- ристики розробленої вібродіагностичної системи ПУЛЬС з керованими частотними характеристиками. Розглянуто ре- зультати, отримані з використанням цієї системи при виконанні вібраційних обстежень промислових об’єктів України. Бібліогр.7, рис. 6. К л ю ч о в і с л о в а : багатомірні нестаціонарні вібраційні сигнали, взаємокореляційний та взаємоспектральний ана- лізи, функція когерентності, діагностичні ознаки, вібродіагностична система Робота направлена на вивчення зв’язків між імо- вірнісними характеристиками багатомірних пе- ріодично нестаціонарних вібраційних сигналів з параметрами, що описують технічний стан об’єк- тів тривалої експлуатації (машин і агрегатів з ци- клічними режимами роботи, трубопроводів) та розробку нових ефективних методів і засобів їх контролю та діагностики. Метою проекту було створення віброакустичної переносної системи для діагностики зубчастих передач, підшипни- кових вузлів, валів великих механічних систем, підземних комунікацій та для ідентифікації дже- рел вібраційних коливань. В основу роботи покла- дено розробку спектральної теорії багатомірних періодично нестаціонарних вібраційних сигналів та методів їх емпіричного спектрального аналізу; розробку і створення блоків одночасного відбору вібраційних сигналів у різних точках об’єкта за допомогою перетворювачів механічних коливань, блока попередньої обробки і введення даних у персональний комп’ютер; обґрунтування алгорит- мів і створення алгоритмічного забезпечення для визначення параметрів сигналів, обґрунтування діагностичних ознак для виявлення дефектів і їх розділення; виготовлення, налагодження, випро- бовування інформаційно-вимірювальної системи ПУЛЬС при проведенні вібраційних обстежень промислових об’єктів України. Імовірнісні характеристики взаємозв’язаних періодично нестаціонарних вібраційних сигна- лів. Математична модель вібраційних сигналів у ви- гляді періодично корельованих випадкових проце- сів (ПКВП) дає можливість описати дві важливі їх властивості: циклічність та стохастичність. Перша з них зумовлена циклічними детермінованими си- лами, що виникають у процесі роботи механізмів, а друга пов’язана з процесами тертя, спонтанними ударами, турбулентністю мастил і т. п. При цьому взаємодія стохастичності та циклічності є ознакою виникнення дефекту. Така взаємодія, як показали наші попередні дослідження, може бути описана імовірнісними характеристиками ПКВП: кореляцій- ною функцією, спектральною густиною та їх коефі- цієнтами Фур’є. З використанням цих характерис- тик дефекти вдається виявляти вже на ранніх стадіях розвитку [1–3]. У випадку складних та великих механічних си- стем доцільно використовувати набір первинних перетворювачів, розміщених на об’єкті, оскільки місце виникнення дефекту є апріорі невідомим. При цьому віброакустичні хвилі поширюються й досягають первинних перетворювачів за різних умов. Використання взаємокореляційного та взає- моспектрального аналізів уможливлює локаліза- цію дефектів і розділення їх джерел, що дозво- ляє розробити відповідну методику неруйнівного контролю стану механічних систем, розширюючи тим самим можливості одномірної діагностики. Взаємокореляційна функція зв’язаних ПКВП ξ(t) і η(t) є періодичною функцією часу ( ) ( ) ( ) ( ), , ,b t u E t t u b t T u ξη ξη = ξ η + = +   © І.М. Яворський, Р.М. Юзефович, І.Б. Кравець, І.й. Мацько, І.Г. Стецько, 2015 37ТЕХНИЧЕСКАя ДИАГНОСТИКА И НЕРАЗРУШАЮЩИЙ КОНТРОЛЬ, №4, 2015 ( ) ( ) ( )t t m t ξ ξ = ξ -  , mξ(t) = Eξ(t), ( ) ( ) ( )t t m t η η = η -  , mη(t) = Eη(t) і може бути представлена рядом Фур’є: ( ) ( ) ( ) 0i, k t k k b t u B u e ωξη ξη ∈ = ∑  , 0 2 T π ω = . Величини ( ) ( )kB uξη називають взаємокоре- ляційними компонентами. Взаємокореляційні компоненти вищих номерів ( ) ( )kB uξη , k ≠ 0, ха- рактеризують зв’язки між властивостями неста- ціонарності двох ПКВП-сигналів. Періодично змі- нюється за часом і взаємоспектральна густина ( ) ( )1, ,2 i uf t b t u e du ∞ - ω ξη ξη -∞ ω = = π ∫ ( ) ( ) 0ik t k k f e ωξη ∈ = ω∑  , де ( ) ( ) ( ) ( )1 2 i u k kf B u e du ∞ ξη ξη - ω -∞ ω = π ∫ . Виходячи з гармонічних представлень ПКВП-сигналів: ( ) ( ) 0ik t k k t t e ω ∈ ξ = ξ∑  , ( ) ( ) 0ik t k k t t e ω ∈ η = η∑  , де ξk(t) і ηk(t) – стаціонарно зв’язані випадкові про- цеси, для взаємокореляційних і взаємоспектраль- них компонентів маємо: ( ) ( ) ( ) ( ) 0 , iq u k q k q q B u R u e ωξη ξη - ∈ = ∑  , ( ) ( ) ( ) ( ), 0k q k q q f f qξη ξη - ∈ ω = ω- ω∑  . (1) При цьому ( ) ( ) ( ) ( ) o o p qpqR u E t t uξη = ξ η + , ( )( ) ( ) o p p pt t m ξξ = ξ - , ( ) ( ) ( )o q q qt t m ηη = η - , ( ) ( )p pm E tξ = ξ , ( ) ( );q qm E tη = η «–––» – знак спряження; ( ) ( )pqf ξη ω – взаємоспек- тральні густини стаціонарних компонентів ξp(t) і ηq(t). Зі співвідношень (1) випливає, що ( ) ( ) 0kB uξη ≠ , k ≠ 0, а отже і ( ) ( ) 0kf ξη ω ≠ тільки в тому випадку, коли стаціонарні компоненти ξp(t) і ηq(t) різних но- мерів p ≠ q є корельованими. Для характеристики пов’язаності двох ПКВП-сигналів у частотній області введемо функ- цію когерентності: ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 0 1 2 0 0 0 0 2 2 2 k k f k f k f k ξη ξη ξη ξη ω  ω+    γ ω =  ω ω    ω- ω+             . (2) Ця величина характеризує ступінь корельова- ності між спектральними компонентами сигналу ξ(t) на частоті 0 2k ω ω- і сигналу η(t) на частоті 0 2k ω ω+ . Якщо сигнали ξ(t) і η(t) є результатами лінійних перетворень одного й того ж ПКВП-сиг- налу ξ(t) (рис. 1), то ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 0 1 2 0 0 0 0 2 2 2 k k f k f k f k ζ ξη ζ ζ ω  ω+    γ ω =  ω ω    ω- ω+             . (3) Зі співвідношення (3) випливає, що функція когерентності двох ПКВП-сигналів, отриманих у результаті різних лінійних перетворень одного й того ж ПКВП-сигналу, дорівнює функції автокоге- рентності вхідного сигналу. А це означає, що при лінійних перетвореннях функція автокогерентно- сті сигналу не змінюється, тобто є інваріантом. Періодично-нестаціонарно зв’язаними два ПКВП-сигнали будуть тільки у випадку, коли іс- нують такі k ≠ l, що ( ) 0klf ξη (ω) ≠ . Для характери- стики такої зв’язності введемо покомпонентну функцію когерентності: ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 1 2 kl kl kk ll f f f ξη ξ η ω γ ω =  ω ω  . (4) Ця функція, як і величина (4), не змінюється при лінійних перетвореннях. Щоб розрізнити величини (3) і (4), першу з них називатимемо середньочасовою функцією автокогерентності. Відмінність від нуля функції ( )2 klγ ω для будь-яких k ≠ l, як і функції ( )2 kγ ω для будь-яких k ≠ 0, є необхідною і достатньою умо- вою періодично-нестаціонарної зв’язаності двох ПКВП-сигналів. Функція когерентності (3) є загальною харак- теристикою пов’язаності властивостей нестаці- онарності сигналів. Вона визначає ступінь коре- льованості спектральних компонентів сигналів. Покомпонентна функція когерентності (4), харак- теризуючи кореляційні зв’язки між випадковими Рис. 1. Схема формування сигналів (H1(w) і H2(w) – переда- вальні функції лінійних перетворень) 38 ТЕХНИЧЕСКАя ДИАГНОСТИКА И НЕРАЗРУШАЮЩИЙ КОНТРОЛЬ, №4, 2015 процесами, які модулюють основні гармонічні складові сигналів, дає можливість більш детально проаналізувати структуру цієї пов’язаності. Такий аналіз є важливим з тієї причини, що стохастична модуляція гармонік зумовлена власне появою де- фектів, тому його результати можуть бути викори- стані для більш ефективного розділення дефектів і встановлення їх типів. Обчислення функції когерентності (3) за експе- риментальними даними може бути проведено на основі попереднього оцінювання авто- та взаємо- спектральних компонентів [4]: ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 1 , ,ˆ ˆ 2 L i r u k k r L uf k r u B r u e - ξ η ξ η - ω ∆ =- ∆ ω = ∆ ∆ π ∑ , (5) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 1 ˆ ˆ 2 L i r u k k r L uf k r u B r u e - ξη ξη - ω ∆ =- ∆ ω = ∆ ∆ π ∑ , (6) де k(u) – кореляційне вікно. Похибка такого обчислення функції когерент- ності буде допустимою, якщо величини зміщень та дисперсій оцінок спектральних компонентів не перевищуватимуть певних наперед заданих величин. Для обчислення покомпонентної функції ко- герентності (4) потрібно спочатку з реалізацій ПКВП-сигналів виділити їх стаціонарні компо- ненти і на основі отриманих даних провести оці- нювання їх авто- та взаємоспектральних густин. Один з методів виділення стаціонарних компонен- тів полягає в застосуванні перетворення [3, 5] ( ) ( ) ( ) 0ik k t h t t e d ∞ - ω τ -∞ ξ = - τ ξ τ∫ , де ( ) 01 sin 2h ω τ τ = πτ – імпульсний відгук смугово- го фільтра, передавальна функція якого має вигляд ( ) 0 0 0 0 1, , ,2 2 0, , .2 2 H  ω ω  ω∈ -     ω =  ω ω  ω∉ -    Оцінки авто- та взаємоспектральних гус- тин можна обчислити, використовуючи метод Блекмана–Т’юкі: ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 1 , ,ˆ ˆ 2 L i r u kl kl r L uf k r u R r u e - ξ η ξ η - ω ∆ =- ∆ ω = ∆ ∆ π ∑ , (7) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 1 ˆ ˆ 2 L i r u kl kl r L uf k r u R r u e - ξη ξη - ω ∆ =- ∆ ω = ∆ ∆ π ∑ , (8) де ( ) ( ),ˆ klR r uξ η ∆ і ( ) ( )ˆ klR r uξη ∆ – оцінки відповідних кореляційних функцій. Щоб забезпечити потрібні похибки оцінок функцій когерентності (3) і (4), параметри оброб- ки необхідно вибирати так, щоб величини похи- бок обчислення (5)–(8) не перевищували допусти- мих меж. Вібродіагностична система ПУЛЬС. На ос- нові розробленої методології аналізу стохас- тичних коливань з використанням сучасних елементів мікроелектроніки та відповідного про- грамного забезпечення у Фізико-механічному ін- ституті ім. Г.В. Карпенка НАН України в лабораторії вібродіагностики створена мобільна вібродіагнос- тична система ПУЛЬС. Вона призначена для від- бору та обробки вібраційних сигналів обертових механізмів з метою виявлення і попередження де- фектів на ранніх стадіях їх зародження, для попе- редження аварійних ситуацій на турбогенерато- рах, нафтоперекачувальних станціях, бурильних установках, для діагностики тіл обертання, елек- тродвигунів, газоперекачувальних агрегатів, пор- тальних кранів, електрогенеруючих установок (ви- соковольтні трансформатори в тому числі) і т.п. Структурна схема вібраційної діагностичної системи ПУЛЬС показана на рис. 2. Система складається з таких основних вузлів: диференціальних підсилювачів сигналу для ро- боти як з електронними, так і п’єзокерамічними давачами віброприскорення; фазолінійних філь- трів 8-го порядку; схеми управління частоти зрі- зу фільтрів низьких частот; швидкодіючого анало- го-цифрового перетворювача Е20-10 фірми L-card [6, 7]; каналу синхронізації відбору сигналів; мо- дуля регулятора температури; блоку живлення та персонального комп’ютера. Для узгодження п’єзокерамічних давачів вібро- прискорення використовуються перетворювач за- ряду, побудований на спеціалізованій інтеграль- ній мікросхемі фірми Analog Devices типу AD745. З метою розширення функціональних можливо- стей, а також використання розроблених електро- нних давачів віброприскорення на базі сенсора ADXL001, що добре зарекомендували себе в ро- боті в реальних умовах, додатково введена схема узгодження сигналу згаданого сенсора з анало- го-цифровим перетворювачем. На рис. 3 представлена система ПУЛЬС. Керування смугою пропускання фазолінійних фільтрів низьких частот встановлюється дискрет- но в широкому діапазоні значень на початку від- бору вібраційних сигналів. Послаблення (зани- кання) сигналу на подвійній частоті зрізу (2Fçd3çỏ) становить не менше, як 43 дБ (141 раз по напрузі). У якості давача віброприскорення вибраний п’єзокерамічний акселерометр типу АВС117, власна резонансна частота якого знаходиться в ме- жах 100 кГц. Основою системи є швидкодіючий модуль ана- лого-цифрового перетворення E20-10 з USB2 ін- терфейсом. його основні властивості: забезпечен- ня неперервного 16-бітового збору даних по USB2 39ТЕХНИЧЕСКАя ДИАГНОСТИКА И НЕРАЗРУШАЮЩИЙ КОНТРОЛЬ, №4, 2015 інтерфейсу; можливість програмного встановлен- ня чутливості по кожному із каналів; частота пе- ретворення аналого-цифрового перетворювача встановлюється програмно від 1 до 10 мГц; бага- торежимна синхронізація старту збору даних. Максимальна тактова частота аналого-циф- рового перетворювача складає 10 МГц, що дасть можливість обробляти вхідні аналогові сигнали зі смугою пропускання до 1,25 МГц при одночасно включених чотирьох каналах відбору інформації. Дослідження вібраційного стану промислових об’єктів. Наведемо приклади застосування поком- понентної функції когерентності (4) для розділення джерел дефектів підшипників ковзання турбоагре- гатів Добротвірської ТЕС та встановлення їх типів. Моніторинг вібраційного стану підшипників прово- дився за допомогою переносної вібродіагностичної системи ПУЛЬС. Акселерометри Analog Device роз- міщувалися на корпусі вузла. Частота відбору 2 кГц, час відбору 20 с. Статистична обробка сигналів проводилася з ви- користанням розвинутих авторами проекту методів статистики ПКВП, при цьому попередньо здійсню- вався пошук прихованих періодичностей у часових змінах як детермінованої, так і стохастичної складо- вих сигналів. Оцінки періодів нестаціонарності зна- ходилися за допомогою компонентного методу та методу найменших квадратів. На початкових стадіях досліджень була виявлена відносно слабка взаємо- дія детермінованої та стохастичної складових, про Рис. 2. Структурна схема вібраційної діагностичної системи ПУЛЬС Рис. 3. Система ПУЛЬС: а – зовнішній вигляд; б – внутрішній Основні електричні параметри давача віброприскорення Коефіцієнт перетворення в амплітуд- ному значенні по напрузі 0,11±0,016 мВ/g Коефіцієнт перетворення в амплітуд- ному значенні по заряду 0,24±0,08 пКл/g Ємність, не більше 2200±330 пФ Власна резонансна частота, не менше 90 кГц Нерівномірність амплітудно-частотної характеристики в діапазоні частот від 100 до 5000 Гц ± 1дБ Основна похибка, не більше ±10 % 40 ТЕХНИЧЕСКАя ДИАГНОСТИКА И НЕРАЗРУШАЮЩИЙ КОНТРОЛЬ, №4, 2015 що свідчать відносно незначні зміни з часом оцінок імовірнісних характеристик другого порядку – дис- персії, кореляційної функції та спектральної гус- тини. З розвитком дефекту ці зміни стають дедалі глибшими. На рис. 4 представлені оцінки дисперсії та її коефіцієнтів Фур’є, отримані на основі реа- лізації вібраційного сигналу, відібраного при роз- винутому дефекті. З використанням лінійної сму- гової фільтрації [3, 5] були виділені стаціонарні компоненти сигналу і проведено їх взаємокореля- ційний і взаємоспектральний аналізи. Оцінки покомпонентних функцій когерентності для різних номерів корельованих стаціонарних мо- дулюючих процесів представлені у вигляді сумісних графіків на рис. 5. Видно, що більшість стаціонарних компонент корелюють між собою в смузі 13…16 Гц, а мак- симуму функції когерентності досягають в точці, близькій до 16 Гц. Даний факт дає змогу ствер- джувати про наявність дефекту «обертовий зрив». Такий висновок підтверджується також аналізом оцінок спектральних компонентів ПКВП, які от- римуються на основі оцінок взаємоспектральних густин стаціонарних компонентів. Використання покомпонентної функції коге- рентності виявилося ефективним при встанов- ленні й інших дефектів підшипникових вузлів, в тому числі збільшення зазору між шийкою вала й бабітовим вкладишем та підшипника з дефектом «вихрова змазка». В першому випадку оцінка по- компонентної функції когерентності досягає мак- симуму при 25 Гц, а в другому – 23 Гц, що дає змогу ідентифікувати типи дефектів. З використанням покомпонентної функції коге- рентності було проведено ідентифікацію дефектів підшипника кочення механізмів на ряді підприємств України. На рис. 6 представлено функцію когерент- ності двомірних вібраційних сигналів підшипника кочення SKF 7212 BECBM, який міститься в ком- пресорі низького тиску на підприємстві «Компанія ЕНЗИМ «ТМ «Львівські дріжджі». З рисунку видно, що на покомпонентних функціях підшипника кочен- ня є піки, які зумовлені одним і тим же дефектом, а саме дефектом підшипника кочення на зовнішньому кільці. Верифікація підходу також була проведена з ви- користанням вібромеханічного стенду у лаборато- рії вібродіагностики та при обробці модульованих вібраційних сигналів з дефектами на зовнішньому і внутрішньому кільцях. Така симуляція була прове- дена шляхом використання числового розв’язування нелінійних диференціальних рівнянь 2-го порядку, які описують двомірні вібраційні сигнали підшип- ників кочення. Висновки Розроблено нову багатоканальну переносну ві- бродіагностичну систему ПУЛЬС з керованими частотними характеристиками. Завдяки викорис- танню швидкодіючого аналого-цифрового пере- творювача при відповідних давачах система дає можливість реєструвати сигнали до 5 МГц при одноканальному, 2,5 МГц при двоканальному та Рис. 4. Оцінки дисперсії та її коефіцієнтів Фур’є для розвинутого дефекту Рис. 5. Оцінки покомпонентних функцій когерентності ви- падкової складової сигналу Рис. 6. Покомпонентні функції когерентності підшипника кочення 41ТЕХНИЧЕСКАя ДИАГНОСТИКА И НЕРАЗРУШАЮЩИЙ КОНТРОЛЬ, №4, 2015 1,25 МГц при чотириканальному варіантах відбо- ру вібраційних сигналів. Система може здійснити попередню обробку вібраційних сигналів у реаль- ному часі з можливістю зберігання їх для подаль- шої обробки. Створено алгоритмічне забезпечення для вза- ємокореляційного і взаємоспектрального аналізу періодично нестаціонарних вібраційних сигналів, в тому числі для обчислення введених функцій когерентності двох типів. Перша з них є загаль- ною характеристикою пов’язаності властивостей нестаціонарності сигналів, вона визначає ступінь корельованості гармонічних складових сигналів. Друга – характеризує кореляційні зв’язки між ви- падковими процесами, які модулюють основні гармонічні складові сигналів, що дає можливість більш детально проаналізувати структуру цієї пов’язаності. Обидві функції когерентності є інва- ріантами відносно лінійних перетворень. Оскіль- ки поява дефектів супроводжується нелінійними ефектами, то ці величини доцільно використову- вати при розділенні джерел дефектів, а їх частотні залежності – для встановлення їх типів. З використанням покомпонентної функції коге- рентності проведено аналіз дефектів, які виника- ють у підшипникових вузлах промислового облад- нання на підприємствах України. 1. Назарчук З.Т., Яворський І.М., Михайлишин В.Ю. Засто- сування теорії періодично корельованих випадкових про- цесів до раннього виявлення дефектності обертових си- стем // 3-я Міжн. конф. «Механіка руйнування матеріалів і міцність конструкцій». – Львів, 2004. – С. 403–410. 2. Методи і засоби ранньої діагностики обертових ме- ханізмів / І.М. Яворський, П.П. Драбич, І.Б. Кравець та ін. // Праці Міжн. наук.-техн. конф. «Ресурс, надійність та ефективність використання енергетичного обладнан- ня». – Харків, 2010. – С. 31–38. 3. Яворський І.М. Математичні моделі та аналіз стохастич- них коливань. – Львів: ФМІ НАН України, 2013. – 802 с. 4. Когерентний взаємоспектральний аналіз періодично нестаціонарних вібраційних сигналів / І.М. Яворський, Р.М. Юзефович, І.й. Мацько, В.Б. Шевчик // Відбір і об- робка інформації. – 2014. – № 41 (117). – С. 12–19. 5. Linear filtration methods for statistical analysis of periodically correlated random processes - Part II :Harmonic series representation / I. Javorskyj, J. Leskow, I. Kravets et al. // Signal Processing. – 2011. – 91. – P. 2506–2519. 6. Гарманов А.В. Подключение электроизмерительных при- боров. Решение вопросов электросовместимости и поме- хозащищенности. – М.: Изд-во Машиностроение, 2003. – 39 с. 7. Гарманов А.В. Устройство для мобильных систем Е20- 10. Руководство пользователя. – М., 2012. – 61 с. The paper presents a multidimensional model of stochastic vibration signals in the form of interrelated periodically correlated random processes. Algorithms were analyzed, and software was developed for computation by experimental data of mutually spectral density and mutually spectral components of periodically non-stationary random vibrations, as well as time-averaged and componentwise coherence functions. Technical characteristics of the developed vibrodiagnostic system PULS with controllable frequency characteristics are given. Results, obtained with application of this system during performance of vibratory analysis of industrial facilities of Ukraine, are considered. 7 References, 6 Figures K e y w o r d s : multidimensional non-stationary vibration signals, cross-correlation and mutually spectral analyses, coherence function, diagnostic indications, vibrodiagnostic system Надійшла до редакції 10.08.2015 КАЛЕНДАРЬ КОНФЕРЕНЦИй И ВыСТАВОК ПО НК В 2016 г. Событие Дата и место проведения Контакты 6th Conference on Industrial Computed Tomography 09.02-12.02.2016 Wels/Austria www.3dct.at/cms2/ index.php/en/welcome-2 16th European ALARA Network Workshop 14.03-16.03.2016 Berne/ Switzerland www.eu-alara.net Control - Internationale Fachmesse fur Quahtatssichemng 26.04-29.04.2016 Stuttgart/ Germany www.control-messe. de/control 19th World Conference on Non-Destructive Testing 13.06-17.06.2016 Miinchen/ Germany www.wcndt2016.com Inno Trans 2016 20.09-23.09.2016 Berlin/Germany www.innotrans.de

Institution

Similar Items