Методи вібраційної діагностики початкових стадій пошкодження обертових систем
Подано основні ідеї методів ранньої діагностики механічних обертових систем, які базуються на теорії і статистиці періодично нестаціонарних випадкових процесів як математичної моделі сигналів вібрацій. Запропоновано нові діагностичні ознаки дефектів, і на цій основі показано нові можливості, що відк...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Фізико-хімічна механіка матеріалів |
|---|---|
| Дата: | 2011 |
| Автори: | , , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
Фізико-механічний інститут ім. Г.В. Карпенка НАН України
2011
|
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/139049 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Методи вібраційної діагностики початкових стадій пошкодження обертових систем / І.М. Яворський, П.П. Драбич, І.Б. Кравець, І.Й. Мацько // Фізико-хімічна механіка матеріалів. — 2011. — Т. 47, № 2. — С. 34-140. — Бібліогр.: 24 назв. — укp. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1859649977807011840 |
|---|---|
| author | Яворський, І.М. Драбич, П.П. Кравець, І.Б. Мацько, І.Й. |
| author_facet | Яворський, І.М. Драбич, П.П. Кравець, І.Б. Мацько, І.Й. |
| citation_txt | Методи вібраційної діагностики початкових стадій пошкодження обертових систем / І.М. Яворський, П.П. Драбич, І.Б. Кравець, І.Й. Мацько // Фізико-хімічна механіка матеріалів. — 2011. — Т. 47, № 2. — С. 34-140. — Бібліогр.: 24 назв. — укp. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Фізико-хімічна механіка матеріалів |
| description | Подано основні ідеї методів ранньої діагностики механічних обертових систем, які базуються на теорії і статистиці періодично нестаціонарних випадкових процесів як математичної моделі сигналів вібрацій. Запропоновано нові діагностичні ознаки дефектів, і на цій основі показано нові можливості, що відкриваються за їх використання. Наведено приклад застосування методів ранньої діагностики для виявлення дефектів підшипникових вузлів турбоагрегатів Добротвірської ТЕС.
Изложено основные идеи методов ранней диагностики механических оборотных систем, которые базируются на теории и статистике периодически нестационарных случайных процессов как математической модели сигналов вибраций. Предложены новые диагностические признаки дефектов, и на этой основе показаны новые возможности при их использовании. Наведено пример использования методов ранней диагностики для выявления дефектов подшипниковых узлов турбоагрегатов Добротвирской ТЕС.
The main ideas of earlier proposed diagnostic methods on the basis of periodically correlated random process theory and statistics are shown. New diagnostic criteria of defects are proposed. The new possibilities that arise by applying new criteria are described. The application of the developed technique for detection defects in bearings of Dobrotvir thermal power plant is shown.
|
| first_indexed | 2025-12-07T13:32:19Z |
| format | Article |
| fulltext |
134
Ô³çèêî-õ³ì³÷íà ìåõàí³êà ìàòåð³àë³â. – 2011. – ¹ 2. – Physicochemical Mechanics of Materials
УДК 621.319:519.22
МЕТОДИ ВІБРАЦІЙНОЇ ДІАГНОСТИКИ ПОЧАТКОВИХ СТАДІЙ
ПОШКОДЖЕННЯ ОБЕРТОВИХ СИСТЕМ
І. М. ЯВОРСЬКИЙ 1,2, П. П. ДРАБИЧ 1, І. Б. КРАВЕЦЬ 1, І. Й. МАЦЬКО 1
1 Фізико-механічний інститут ім. Г. В. Карпенка НАН України, Львів;
2 Інститут телекомунікації Технологічно-природничого університету, Бидгощ, Польща
Подано основні ідеї методів ранньої діагностики механічних обертових систем, які
базуються на теорії і статистиці періодично нестаціонарних випадкових процесів як
математичної моделі сигналів вібрацій. Запропоновано нові діагностичні ознаки де-
фектів, і на цій основі показано нові можливості, що відкриваються за їх викорис-
тання. Наведено приклад застосування методів ранньої діагностики для виявлення
дефектів підшипникових вузлів турбоагрегатів Добротвірської ТЕС.
Ключові слова: періодично корельований випадковий процес, вібраційна діагности-
ка, методи ранньої діагностики, підшипники ковзання.
Експлуатація складних машинних комплексів вимагає забезпечення надій-
ності, технічної та екологічної безпеки їх функціонування. Саме тому під час
роботи таких машин слід приділяти увагу їх постійному моніторингу. Ефектив-
ним інструментом визначення справності елементів механічних обертових сис-
тем є вібраційна діагностика, перш за все, завдяки великій інформативності віб-
раційних процесів, швидкому розвитку комп’ютерних технологій та можливості
проведення аналізу без демонтажу обладнання.
Впродовж багатьох років методи контролю й діагностування машин і устат-
кування за будь-якими видами діагностичних сигналів ґрунтувалися на порівнян-
ні амплітуди сигналу або його складників із граничними значеннями, що розді-
ляють бездефектні та дефектні стани. Системи контролю й діагностики, створені
на базі цих методів, забезпечують виділення інформативних ознак із вимірювано-
го сигналу й реєстрацію моментів перевищення ними граничних значень. Будь-
яке перевищення порогів реєструється як дефект, вид якого визначають за сукуп-
ністю ознак, що перевищили задані для кожного з них пороги [1, 2].
Сучасні системи моніторингу все частіше використовують методи діагнос-
тики не тільки для ідентифікації дефектів, але й причин змін стану машини, які
зумовлюють не дефекти, а умови роботи. Таке об’єднання завдань моніторингу й
діагностики часто сприяє підвищенню якості контролю, оскільки зі зміною
режиму роботи машини дуже часто змінюються діагностичні ознаки дефектів.
Як правило, під час відбору вібраційного сигналу від конструкційного вузла
складного механізму на характер його зміни впливають не тільки сам вузол, а й
сусідні елементи. Іноді вплив заважальних чинників настільки суттєвий, що
призводить до хибних висновків про вібростан об’єкта. Тому остаточне рішення
про нього необхідно приймати на основі поглибленого аналізу вібраційних сиг-
налів, беручи до уваги як конструкційні особливості механізму, так і визначаючи
достовірні параметри обробки вібраційних сигналів.
Сучасний стан проблеми. Використовуючи методи теорії і статистики пе-
ріодично нестаціонарних випадкових процесів для аналізу сигналів вібрацій, від-
Контактна особа: І. Б. КРАВЕЦЬ, e-mail: kravets@ipm.lviv.ua
135
крили новий напрямок теорії у засобах вібродіагностики. На відміну від стаціонар-
них методів, які застосовуються під час розробки діагностичних систем, вони да-
ють змогу виявляти дефекти складових частин механічних систем на етапі їх заро-
дження. Вперше теорія нестаціонарних процесів як модель вібрації була застосо-
вана в працях І. М. Яворського, В. Ю. Михайлишина (1994) [3, 4] та A.C. McCornick,
A. K. Nandi (1998) [5]. Такий підхід і надалі розвивається у Фізико-механічному
інституті ім. Г. В. Карпенка НАН України, і є одним з найперспективніших нап-
рямів неруйнівного контролю динамічних систем.
Формування вібраційного процесу. Під час дослідження вібраційного сиг-
налу складних механічних вузлів обертових та коливних систем, елементи меха-
нізму розглядаються як сукупність певних деталей, які взаємодіють між собою. У
першому наближенні для опису їх взаємодії достатньо використати диференційні
рівняння 2-го порядку [6, 7]. Наявність дефектів у системі призводить до зміни
параметрів цих диференційних рівнянь, і як результат, до зміни вібраційного від-
гуку. Отож, досліджуючи характеристики вібраційного сигналу системи, можна
оцінювати стан системи в цілому.
Впродовж дії циклічної сили втомні тріщини періодично розкриваються та
закриваються. У випадку закритої тріщини жорсткість деталі є такою ж, як і без-
дефектної деталі. Проте, коли тріщина відкрита, то жорсткість зменшується. Вра-
ховуючи це, таку коливну систему можна описати з допомогою системи дифе-
ренціальних рівнянь другого порядку [7, 8]:
2
2
''( ) 2 '( ) ( ) ( ), ( ) 0 ;
''( ) 2 '( ) ( ) ( ), ( ) 0,
c c
s s
t t t f t t
t t t f t t
⎧ζ + β ζ + ω ζ = ζ ≤⎪
⎨
ζ + β ζ + ω ζ = ζ >⎪⎩
де cβ , sβ – коефіцієнти заникання; ck , sk – жорсткості деталі; cω , sω – власні
частоти коливань деталі в моменти часу, коли тріщина закрита та відкрита відпо-
відно; ( )f t – стохастичне циклічне навантаження. Тобто тріщина в елементі сис-
теми призводить до моделі вібрації, побудованої на системі нелінійних диферен-
ційних рівнянь і вібросигнал матиме нестаціонарний характер. Слід звернути
увагу, що більшість авторів обмежуються розглядом лінійних систем, що не дає
змоги зробити правильні висновки про реальний стан системи [2].
Відома також й інша модель формування вібраційного процесу, породжено-
го дефектним елементом системи [9]. Відповідно до цієї моделі, дефект на ранній
стадії свого розвитку утворюється локальною втратою матеріалу (пітинг, відкол,
корозія та забруднення) робочих поверхонь (зовнішнє та внутрішнє кільця під-
шипника, елементи кочення, шийка вала і бабітовий вкладиш підшипника ков-
зання та зубці пари зубозачеплення). Як тільки відбувається контакт інших еле-
ментів механізму з цією поверхнею, виникає короткотривалий імпульс, що збу-
джує резонансні коливання у системі. В обертових системах такий імпульс по-
вторюється з певною періодичністю (період Т), формуючи набір імпульсів, ха-
рактеристики яких залежать від типу дефекту структури та геометричних розмі-
рів механізму. Також такий набір імпульсів, спровокованих наявністю дефекту у
механічній системі, може бути амплітудно-модульованим через зміну положення
дефекту відносно дії навантаження. Зрозуміло, що амплітуда та періодичність ім-
пульсів не сталі величини.
Враховуючи вищенаведене, побудуємо модель вібраційного сигналу, поро-
дженого обертовим механізмом [9]:
( ) ( ) ( ) ( )i i
i
t h t iT q iT A t
∞
=−∞
ζ = − − τ + ε∑ ,
136
де Аі та τі – незалежні випадкові величини з математичним сподіванням 0iEτ = і
1iEA = ; ( )tε – фоновий шум; ( )h τ – імпульсний відгук системи; ( ) ( )q t q t P= + –
періодична модуляційна функція. Як бачимо, такий вібраційний сигнал матиме
три компоненти: детерміновану, що переважатиме в області низьких частот; не-
стаціонарну, що є домінуючою у високих частотах, та стаціонарну, що може бути
присутньою на всіх частотах:
( )2 2 22
,
1( ) ( ) ( ) 1 ( ) ( ),l A n
k l
k lf H F q F S
T T P
∞
ζ
=−∞
⎡ ⎤⎛ ⎞ω = ω ω δ ω− − + + σ − ω Λ + ω⎢ ⎥⎜ ⎟
⎝ ⎠⎢ ⎥⎣ ⎦
∑
де ( )H ω – передавальна функція, що описує резонанс системи; ( )F ω – вагова
функція, що описує варіацію величин iA та iτ ; Aσ – середньоквадратичне від-
хилення величини iA ; Λ – середньоквадратичне відхилення функції ( )q t ; ( )nS ω
– спектральна густина потужності шуму. Тобто наявність локальної втрати мате-
ріалу в механічній обертовій системі призведе до періодичних змін імовірнісних
характеристик вібраційного сигналу.
Математична модель вібраційних сигналів. Аналіз вібраційних сигналів
складних механічних систем з великою кількістю елементів показує, що вони є
суперпозицією коливань від усіх джерел збурень в об’єкті. А це означає, що по-
тужніші вібраційні коливання від одного з джерел можуть замаскувати вібраційні
коливання, що випромінюють дефектні елементи об’єкта. Оскільки дефектні еле-
менти обертових систем породжують нестаціонарні процеси, то немає потреби
аналізувати властивості усіх складників вібрації, а лише характеристики неста-
ціонарних процесів. Отож, модель вібраційного процесу ( )tζ складних оберто-
вих механізмів матиме вигляд [10, 11]
( ) ( ) ( ) ( )t s t t tζ = + ξ + ε ,
де ( )tζ – вібраційний сигнал; ( )s t – детермінований складник сигналу; ( )tξ –
нестаціонарний складник процесу, який пов’язаний з дефектним елементом сис-
теми; ( )tε – фоновий шум. Складники ( )tξ та ( )tε вважають незалежними. Не-
стаціонарний складник – періодично корельований випадковий процес (ПКВП)
[12], обумовлений одним дефектним елементом у механічній системі, який опи-
суємо моделлю гармонічного подання: 0( ) ( )
N
jk t
k
k N
t t e ω
=−
ξ = ξ∑ ; N – кількість гармо-
нічних компонент; ( )k tξ – стаціонарні випадкові компоненти ПКВП, 0 2 /Tω = π .
Детермінований складник – це майже періодична функція ( ) k
M
j t
k
k M
s t c e ω
=−
= ∑ , де
M – кількість гармонічних компонент; kc – їх комплексні амплітуди, а kω –
частоти. Критеріями дефектності механізму тут будуть імовірнісні характеристи-
ки нестаціонарного та детермінованого складників [13, 14, 15]:
– ,k kc ω – комплексні амплітуди та частоти гармонічних функцій детер-
мінованого складника;
– *( , ) ( ) ( )b t u E t t u= ξ ξ + – кореляційна функція ПКВП ( )tξ ;
– 0
0
( ) ( , )
T
jk t
kB u b t u e dt− ω= ∫ – коефіцієнти Фур’є кореляційної функції – коре-
ляційні компоненти;
137
– ( , ) ( , ) j uf t b t u e du
∞
− ω
−∞
ω = ∫ – спектральна густина потужності процесу;
– ( ) ( ) j u
k kf B u e du
∞
− ω
−∞
ω = ∫ – спектральні компоненти ПКВП;
– ( ) ( ) ( )kl k lR u t t u dt
∞
−∞
= ξ ξ +∫ – взаємокореляційна функція стаціонарних
компонент;
– ( ) ( ) j u
klf R u e du
∞
− ω
−∞
ω = ∫ – взаємний спектр стаціонарних компонент.
Періодичні зміни кореляційної функції та спектральної густини потужності
проявляються у амплітуді та кількості їх компонент. Зокрема, коли рухомі час-
тини вала зачіпляються за нерухомі, на вібраційному сигналі з’являються періо-
дичні імпульси короткої довжини. Кореляційна функція такого процесу матиме
характерне, короткотривале, значне підняття на періоді, що проявиться у значній
кількості кореляційних компонент. На спектральних характеристиках такий де-
фект проявлятиметься у виникненні комбінаційних частот, зумовлених модуля-
цією низькочастотних випадкових стаціонарних процесів на періодичну функцію.
Згідно з вибраною моделлю вібраційного процесу, спершу розділимо його
на детермінований та випадковий складники. Відомі два підходи до оцінювання
детермінованого складника [11]. Перший з них базується на його поданні у виг-
ляді суми гармонічних складників. Для такого підходу необхідні методи оціню-
вання амплітуд, фаз, частот та кількості гармонічних компонент (когерентний ме-
тод [12, 16], компонентний метод [12, 17], метод найменших квадратів [12, 18–20]).
Другий підхід ґрунтується на методах прогнозування. Згідно з ним, детермінова-
ний складник оцінюють як значення процесу, що можна спрогнозувати для до-
вільного майбутнього значення, тоді як випадковий складник – як похибку тако-
го передбачення (адаптивний метод відсіювання шуму [21], який побудований на
авторегресії ковзного середнього [22]). Для оцінки вібраційного складника ( )tξ ,
породженого дефектним елементом системи, слід використати підхід, розробле-
ний на спектральній надлишковості [23, 24].
Застосування методики для
діагностики підшипникових вузлів
турбогенераторів ТЕС. Проаналізує-
мо коротко вібраційні сигнали підшип-
ника ковзання, що використовують у
турбоагрегатах ТЕС, в якому
розвивався дефект, пов’язаний з дина-
мічною нестійкістю мастильного кли-
на, викликаного послабленням кріп-
лення шийки вала. Під час випробу-
вання вібраційні сигнали відбирали за
допомогою акселерометра Analog De-
vice (радіальна вібрація). Частота дис-
кретизації 2 kHz. На рис. 1. зображено реалізації вібраційного сигналу.
З розвитком дефекту збільшувалась потужність вібраційних коливань і дещо
змінювалась їх форма. На графіку оцінки спектральної густини потужності
стаціонарного наближення сигналу присутні екстремуми на частотах, кратних
частоті обертання, проте встановити відповідність розвитку дефекту до певних
Рис. 1. Сигнал вібропришвидшення.
Fig. 1. A vibro-acceleration signal.
138
імовірнісних характеристик за стаціо-
нарним підходом досить важко. Це
пов’язано зі значним потужним детер-
мінованим складником, форма якого
не залежить від дефекту на ранній
стадії розвитку. Використовуючи ме-
тод спектральної надлишковості, ви-
ділили стаціонарний складник та оці-
нили імовірнісні характеристики пе-
ріодично корельованого процесу, вик-
ликаного дефектом підшипникового
вузла.
Нестаціонарний складник вібра-
ційного сигналу містить періодичні
збурення, що легко можна ідентифіку-
вати за характерними піками на графіку оцінки дисперсії процесу (рис. 2).
Для ідентифікації типу дефекту
підшипникового вузла слід викорис-
тати діагностичні критерії, що базу-
ються на нестаціонарних властивос-
тях відгуку. Так, досліджуючи взаємо-
пов’язаність стаціонарних компонент
(рис. 3), приходимо до висновку, що
наявність дефекту у механічній систе-
мі породжує модуляцію низькочастот-
них процесів на основні гармонічні
функції з частотами 0 03 10ω − ω . Крім
того, аналіз взаємоспектральних
функцій цих стаціонарних компонент
(рис. 4), вказує на те, що вони коре-
люють в околі частоти 15 Hz, що свід-
чить про наявність дефекту “обертовий зрив”.
Рис. 4. Функція когерентності
сьомого та восьмого косинусних
стаціонарних процесів.
Fig. 4. The coherent function of the 7-
th and 8-th cosine stationary
component.
Апробація методів вібраційної діагностики. Розроблені методи виявлення
дефектів механічних систем на ранніх стадіях їх розвитку, базуються на викорис-
танні методів нестаціонарної статистичної обробки та адекватної трикомпонент-
ної моделі вібраційних коливань, що апробовані під час діагностики підшипни-
кових вузлів турбін Львівської центральної ТЕС (2000 р.), підшипникових вузлів
вольфрамонамотувальних котушок Львівського електролампового заводу
(2000 р.), редукторів портових кранів “Сокіл” Одеського порту (2007–2008 рр.),
підшипникових вузлів турбоагрегатів Добротвірської ТЕС (2008–2009 рр.), повіт-
ряних нагнітачів Львівського національного академічного театру опери та балету
ім. Соломії Крушельницької (2009 р.), а також редукторів вугільних конвеєрів
порту “Южний” (2010 р.). Вдосконалення методів та засобів вібраційної діагнос-
тики здійснюється на стендах Фізико-механічного інституту.
Рис. 3. Абсолютні значення авто- та
взаємокореляційних функцій стаціонарних
процесів.
Fig. 3. The absolute values of auto and inter-
correlation functions of stationary processes.
Рис. 2. Оцінка дисперсії випадкового
складника вібраційного сигналу.
Fig. 2. The estimate of dispersion of the
random componenet of a vibration signal.
139
ВИСНОВКИ
Використання методів ПКВП відкриває нові можливості для якісного та кіль-
кісного аналізу діагностичних сигналів. Методи виділення детермінованого
складника уможливлюють аналіз фазових змін процесів у механізмах обертової
дії. Адаптивні методи оцінювання регулярного складника мінімізують втручання
людини у процес й можуть бути використані в автоматизованих діагностичних
системах. Методи виділення нестаціонарного складника дають можливість ви-
окремити ті властивості процесу, що відповідають за дефектні відгуки системи,
мінімізуючи так шумові характеристики. Розроблена методика дає змогу аналі-
зувати стан підшипникових вузлів та пар зубозачеплення механічних систем і
класифікувати наявні дефекти.
РЕЗЮМЕ. Изложено основные идеи методов ранней диагностики механических обо-
ротных систем, которые базируются на теории и статистике периодически нестационар-
ных случайных процессов как математической модели сигналов вибраций. Предложены
новые диагностические признаки дефектов, и на этой основе показаны новые возможнос-
ти при их использовании. Наведено пример использования методов ранней диагностики
для выявления дефектов подшипниковых узлов турбоагрегатов Добротвирской ТЕС.
SUMMARY. The main ideas of earlier proposed diagnostic methods on the basis of perio-
dically correlated random process theory and statistics are shown. New diagnostic criteria of
defects are proposed. The new possibilities that arise by applying new criteria are described. The
application of the developed technique for detection defects in bearings of Dobrotvir thermal
power plant is shown.
1. Неразрушающий контроль: Справ. / Под ред. В. В. Клюева. – М.: Машиностроение,
2005. – 7. – 829 с.
2. Norton M. P. and Karczub D. G. Fundamentals of Noise and Vibration Analysis for Engi-
neers. – Cambridge University Press, 2003. – 630 p.
3. Vasylyna Yu. T. and Mykhailyshyn V. Yu. Computerized technological procedures for the
statistical analysis of vibrational signals used for the inspection of the technical state and
diagnostics of machines // Proc. 2nd Ukrainian Conf. on Signal and Image Proc. and Patern
Recognition. – Kiev, 1994. – P. 181–183.
4. Probabilistic Models and Statistical Methods for the analysis of Vibrational signals in the
problems of diagnostics of machines and structures / V. Yu. Myhailyshyn, I. M. Yavors’kyi,
Yu. T. Vasylyna, et al. // Materials Science. – 1997. – 33, № 5. – P. 655–672.
5. McCormick A. C. and Nandi A. C. Cyclostationarity in rotating machine vibrations // Mecha-
nical Systems and Signal Proc. – 1998. – 12 (2). – P. 225–242.
6. Tandon N. and Choundry A. An analytical model of the vibration response of rolling element
bearings due to a localized defect // J. Sounds and Vibration. – 1997. – 205(3). – P. 275–292.
7. Gelman L. and Gorpinich S. Non-linear Vibroacoustical Free Oscillation Method For Crack
Detection And Evaluation // Mechanical Systems and Signal Processing. – 2000. – 14(3).
– P. 343–351.
8. Гельман Л. М., Зиньковський Ю. Ф., Петрунин И. В. Эффективность использования
действительной и мнимой составляющих преобразования Фурье для диагностики ус-
талостных трещин // Техн. диагностика и неразр. контроль. – 2001. – № 3. – С. 21–23.
9. Antoni J. Cyclic spectral analysis of rolling-element bearing signals: Facts and fictions // J.
Sound and Vibration. – 2007. – № 304. – P. 497–529.
10. Antoni J. Blind separation of vibration components: Principles and demonstrations // Mecha-
nical Systems and Signal Processing. – 2005. – Vol. 19. – P. 1166–1180.
11. Кравець І. Б., Ісаєв І. Ю., Яворський І. М. Алгоритм виділення періодично нестаціо-
нарної складової вібраційного сигналу // Пр. ІХ Всеукр. між нар. конф. з оброблення
сигналів і зображень та розпізнавання образів “УКРОБРАЗ’2008”. – К.: Міжн. наук.-
навч. центр інформ. техн. та систем, 2008. – С. 7–10.
140
12. Драган Я. П., Рожков В. А., Яворский И. Н. Методы вероятностного анализа ритмики
океанологических процессов. – Л.: Гидрометеоиздат, 1987. – 319 с.
13. Методи та нові технічні засоби вібродіагностики підшипникових вузлів та зубчастих
передач / І. М. Яворський, О. П. Драбич, П. П. Драбич та ін. // Зб. наук. ст. “Проблеми
ресурсу та безпеки експлуатацій конструкцій, споруд і машин”. – К.: Ін-т електрозва-
рювання ім. Є. О. Патона НАН України, 2006. – С. 52–56.
14. Розробка інформаційно-вимірювальної системи для вібродіагностики підшипників ве-
ликих стаціонарних агрегатів / І. М. Яворський, П. П. Драбич, І. Ю. Ісаєв та ін. – К.:
Ін-т електрозварювання ім. Є. О. Патона, 2009. – C. 113–122.
15. Javorskyj I., Isayev I., and Kravets I. Algorithms for Separating the Periodically Correlated
Random Processes into Harmonic Series Representation // Proc. 15th European Signal Proc.
Conf. (EUSIPCO 2007). – Poland: Poznan, 2007. – P. 1856–1861.
16. Coherent covariance analysis of periodically correlated random processes / I. Javors’kyj,
I. Isayev, Z. Zakrzewski, and S. P. Brooks // Signal Proc. – 2007. – 87. – P. 13–32.
17. Component covariance analysis fro periodically correlated random processes / I. M. Javors’kyi,
I. Yu. Isaev, I. Majewski, and R. Yuzefovych // Signal Proc. – 2010. – 90. – P. 1083–1102.
18. Javorskyj I. M., Mykhajlyshyn V. Yu., and Zabolotnyj O. V. Least squares method for statistical
analysis of polyrhythmics // Applied Mathematics Letters. – 2003. – 16 (8). – P. 1217–1222.
19. Metoda najmniejszyh kwadratow w statystycznej analizie okresowo niestacjonarnyh sygna-
low losowych / I. Jaworski, R. Juzefowycz, Z. Zakrzewski, I. Kravets // Krajowe sympozjum
telekomunikacji і teleinformatyki KSTіT’2010 (Poland: Wroclaw, 12–14 wrzesnia 2010).
– S. 1451–1461.
20. Метод наименьших квадратов при статистическом анализе периодически коррелиро-
ванных случайных процессов / И. Н. Яворский, Р. М. Юзефович, И. Б. Кравец, З. Зак-
шевски // Изв. вузов. Радиоэлектроника. – 2010. – 53, № 1. – С. 1–12.
21. Haykin S. Adaptive Filter Theory. – New Jersey: Prentice-Hall, 1996. – 990 p.
22. Marple S. L. Jr. Digital Spectral Analysis with Applications, Prentice-Hall, Englewood
Cliffs, N.J., 1987. – 584 p.
23. Bonnardota F., Randall R. B., and Guilleta F. Extraction of second-order cyclostationary
sources – Application to vibration analysis // Mechanical Systems and Signal Proc. – 2005.
– 19. – P. 1230–1244.
24. Methods for enhancement of the efficiency of statistical analysis of vibration signals from the
bearing supports of turbines at thermal-electric power plants / I. M. Javors’kyi, I. Yu. Isaev,
I. B. Kravets еt al. // Material Science. – 2009. – 45, № 3. – P. 378–391.
Одержано 28.02.2011
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-139049 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0430-6252 |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-12-07T13:32:19Z |
| publishDate | 2011 |
| publisher | Фізико-механічний інститут ім. Г.В. Карпенка НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Яворський, І.М. Драбич, П.П. Кравець, І.Б. Мацько, І.Й. 2018-06-19T18:47:06Z 2018-06-19T18:47:06Z 2011 Методи вібраційної діагностики початкових стадій пошкодження обертових систем / І.М. Яворський, П.П. Драбич, І.Б. Кравець, І.Й. Мацько // Фізико-хімічна механіка матеріалів. — 2011. — Т. 47, № 2. — С. 34-140. — Бібліогр.: 24 назв. — укp. 0430-6252 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/139049 621.319:519.22 Подано основні ідеї методів ранньої діагностики механічних обертових систем, які базуються на теорії і статистиці періодично нестаціонарних випадкових процесів як математичної моделі сигналів вібрацій. Запропоновано нові діагностичні ознаки дефектів, і на цій основі показано нові можливості, що відкриваються за їх використання. Наведено приклад застосування методів ранньої діагностики для виявлення дефектів підшипникових вузлів турбоагрегатів Добротвірської ТЕС. Изложено основные идеи методов ранней диагностики механических оборотных систем, которые базируются на теории и статистике периодически нестационарных случайных процессов как математической модели сигналов вибраций. Предложены новые диагностические признаки дефектов, и на этой основе показаны новые возможности при их использовании. Наведено пример использования методов ранней диагностики для выявления дефектов подшипниковых узлов турбоагрегатов Добротвирской ТЕС. The main ideas of earlier proposed diagnostic methods on the basis of periodically correlated random process theory and statistics are shown. New diagnostic criteria of defects are proposed. The new possibilities that arise by applying new criteria are described. The application of the developed technique for detection defects in bearings of Dobrotvir thermal power plant is shown. uk Фізико-механічний інститут ім. Г.В. Карпенка НАН України Фізико-хімічна механіка матеріалів Методи вібраційної діагностики початкових стадій пошкодження обертових систем Методы вибрационной диагностики начальных стадий повреждения оборотных систем Methods of vibration diagnostics of the initial stages of rotation systems damage Article published earlier |
| spellingShingle | Методи вібраційної діагностики початкових стадій пошкодження обертових систем Яворський, І.М. Драбич, П.П. Кравець, І.Б. Мацько, І.Й. |
| title | Методи вібраційної діагностики початкових стадій пошкодження обертових систем |
| title_alt | Методы вибрационной диагностики начальных стадий повреждения оборотных систем Methods of vibration diagnostics of the initial stages of rotation systems damage |
| title_full | Методи вібраційної діагностики початкових стадій пошкодження обертових систем |
| title_fullStr | Методи вібраційної діагностики початкових стадій пошкодження обертових систем |
| title_full_unstemmed | Методи вібраційної діагностики початкових стадій пошкодження обертових систем |
| title_short | Методи вібраційної діагностики початкових стадій пошкодження обертових систем |
| title_sort | методи вібраційної діагностики початкових стадій пошкодження обертових систем |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/139049 |
| work_keys_str_mv | AT âvorsʹkiiím metodivíbracíinoídíagnostikipočatkovihstadíipoškodžennâobertovihsistem AT drabičpp metodivíbracíinoídíagnostikipočatkovihstadíipoškodžennâobertovihsistem AT kravecʹíb metodivíbracíinoídíagnostikipočatkovihstadíipoškodžennâobertovihsistem AT macʹkoíi metodivíbracíinoídíagnostikipočatkovihstadíipoškodžennâobertovihsistem AT âvorsʹkiiím metodyvibracionnoidiagnostikinačalʹnyhstadiipovreždeniâoborotnyhsistem AT drabičpp metodyvibracionnoidiagnostikinačalʹnyhstadiipovreždeniâoborotnyhsistem AT kravecʹíb metodyvibracionnoidiagnostikinačalʹnyhstadiipovreždeniâoborotnyhsistem AT macʹkoíi metodyvibracionnoidiagnostikinačalʹnyhstadiipovreždeniâoborotnyhsistem AT âvorsʹkiiím methodsofvibrationdiagnosticsoftheinitialstagesofrotationsystemsdamage AT drabičpp methodsofvibrationdiagnosticsoftheinitialstagesofrotationsystemsdamage AT kravecʹíb methodsofvibrationdiagnosticsoftheinitialstagesofrotationsystemsdamage AT macʹkoíi methodsofvibrationdiagnosticsoftheinitialstagesofrotationsystemsdamage |