bsuirДоклады БГУИРDoklady BGUIR1729-76482708-0382БГУИРbsuir-2381Research ArticleЭЛЕКТРОНИКА, РАДИОФИЗИКА, РАДИОТЕХНИКА, ИНФОРМАТИКАELECTRONICS, RADIOPHYSICS, RADIOENGINEERING, INFORMATICSКомпенсация изменения мощности виброакустического сигнала при изменении скоростного режима оборудованияCompensation for vibration signal power variance when changing equipment speed modehttps://orcid.org/0000-0003-2203-5493КечикД. А.KechikD. A.

Кечик Даниил Александрович, аспирант кафедры информационных радиотехнологий

220013, г. Минск, ул. П. Бровки, 6 

тел. +375-29-171-23-71

Kechik Daniil Aleksandrovich, PG student of Information Radiotechnologies Department

220013, Minsk, P. Brovka str., 6

tel. +375-29-171-23-71

ya.dan.kechik@ya.ruБелорусский государственный университет информатики и радиоэлектроникиBelarusian State University of Informatics and Radioelectronics2020210720201852634Copyright © Кечик Д.А., 20202020Кечик Д.А.Kechik D.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://doklady.bsuir.by/jour/article/view/2381

Цель работы – разработка метода повышения достоверности виброакустической диагностики промышленного оборудования, работающего в различных скоростных режимах. Получена выборка сигналов виброускорения, снятых с корпуса испытательного стенда при его работе с изменяющейся скоростью. Обосновано предварительное разделение вибросигнала на три частотных диапазона. Оценены зависимости мощности вибрации от скорости вращения приводного вала в различных частотных областях. Предложен алгоритм компенсации изменения мгновенной мощности вибросигнала при меняющейся скорости работы оборудования. Алгоритм основан на использовании эмпирических зависимостей мощности вибросигнала в указанных диапазонах от скорости вала, полученных усреднением по ансамблю сигналов. Для оценки изменения мощности сигналов используется их вычисленное в скользящем временном окне среднеквадратическое значение. Оценивается среднее по ансамблю сигналов относительное изменение мощности вибросигнала в каждом диапазоне частот при отклонении скорости от ее выбранного значения. Мгновенные значения сигналов в каждом диапазоне частот делятся на рассчитанные отношения. Таким образом компенсируются только изменения мощности, вызванные изменением скорости оборудования. Изменения, вызванные развитием дефекта оборудования, сохраняются. Результирующий сигнал, подлежащий дальнейшему анализу, получается сложением обработанных сигналов в трех частотных областях. Показано, что компенсация изменения мощности снижает разброс параметров вибросигнала, используемых для оценки технического состояния оборудования. Таким образом, качество работы системы виброакустической диагностики улучшается, если предварительно компенсировать изменение мощности вибросигналов, обусловленное изменением скорости оборудования. Качество работы алгоритма проверялось на таких статистических параметрах вибрации, как среднеквадратическое значение и пик-фактор вибросигнала.

The purpose of this paper is to develop a method to enhance reliability of vibrational diagnosing of variable-speed industrial equipment. A dataset of vibration acceleration signals, picked up at the variablespeed test stand, has been obtained. Preliminary splitting of a vibration signal into three frequency ranges has been proved to be necessary. Vibration power dependencies on the main shaft speed have been estimated in different frequency ranges. The paper proposes an algorithm compensating variations of instantaneous power of vibration signal where equipment operation speed varies. It is based on the use of empirical dependencies of vibration signal power on shaft speed, which were derived by ensemble averaging of preliminarily split signals. A root mean square (RMS) value calculated in a sliding window is used to estimate variation of signal power. For signals within each frequency range, ensemble-averaged relative power variation produced by speed deviation is to be estimated. Instantaneous values of signals in each frequency range are to be divided by relations estimated as above. Thus, only power variations caused by variable speed are compensated. Variations caused by defect evolution are preserved. The resulting signal to be further analysed is derived by summation of processed signals in three frequency ranges. Power variation compensation decreases dispersion of parameters of signal that are used for estimation of equipment state. Preliminary compensation of vibration power variation caused by variable operation speed has proved to be effective for improving vibrational diagnostic system results. The proposed algorithm was validated on such statistical parameters of vibration as RMS and peak-factor of vibration signal.

вибродиагностикацифровая обработка сигналовдиагностика оборудованияvibration-based diagnosticsdigital signal processingequipment diagnosticsReferencesАбрамов И.Л. Вибродиагностика энергетического оборудования. Кемерово: КузГТУ; 2011.Abramov I.L. [Vibrational diagnostics of power equipment]. Kemerovo: KuzGTU; 2011. (In Russ.)Scheffer C., Girdhar P. Practical machinery vibration analysis and predictive maintenance. Oxford: Elsevier; 2004.Scheffer C., Girdhar P. Practical machinery vibration analysis and predictive maintenance. Oxford: Elsevier; 2004.Ширман А.Р, Соловьёв А.Б. Практическая вибродиагностика и мониторинг состояния механического оборудования. Москва: Наука; 1996.Shirman A.R, Solovyov A.B. [Practical vibration diagnostics and monitoring of the state of mechanical equipment]. Moscow: Nauka; 1996. (In Russ.)Беляковский Н.Г., Дондошанский В.К., Дуан Н.И., Попков В.И., Тузов Л.В. Вибрация энергетических машин: справочное пособие. Ленинград: Машиностроение; 1974.Belyakovskij N.G., Dondoshanskij V.K., Duan N.I., Popkov V.I., Tuzov L.V. [Electrical machines vibration: handbook]. Leningrad: Mashinostroenie; 1974. (In Russ.)Матюшкова О.Ю., Тэттер В.Ю. Современные методы виброакустического диагностирования. Омский научный вестник. 2013;123(3):294-299.Matyushkova O.Yu., Tetter V.Yu. [Modern methods of vibroacoustic diagnostics]. Omskij nauchnyj vestnik. 2013;123(3):294-299. (In Russ.)Генрике Б.Л., Абрамов И.Л., Генрике П.Б. Вибродиагностика горных машин и оборудования: учебное пособие. Кемерово: КузГТУ; 2007.Genrike B.L., Abramov I.L., Genrike P.B. [Vibrodiagnostics of mining machinery and equipment: a tutorial]. Kemerovo: KuzGTU; 2007. (In Russ.)Луковников В.И. , Хабибуллин Д.А., Логвин В.В., Фершиши Н.Б.А. Вибродиагностироание технического состояния роторного оборудования взрывоопасных химических производств и процессов. Вестник ГГТУ имени П.О. Сухого. 2003;2:33-38.Lukovnikov V.I., Habibullin D.A., Logvin V.V., Fershishi N.B.A. [Vibrodiagnostics of the technical condition of rotary equipment of explosive chemical plants and processes]. Vestnik GGTU imeni P.O. Suhogo. 2003;(2):33-38. (In Russ.)Генкин М.Д., Соколова А.Г. Виброакустическая диагностика машин и механизмов. Москва: Машиностроение; 1987.Genkin M.D., Sokolova A.G. [Vibroacoustic diagnostics of machines and mechanisms]. Moscow: Mashinostroenie; 1987. (In Russ.)Zhang X., Wen G., Wu T. A new time synchronous average method for variable speed operating condition gearbox. J. Vibroengineering. 2012;14(4):1766-1774.Zhang X., Wen G., Wu T. A new time synchronous average method for variable speed operating condition gearbox. J. Vibroengineering. 2012;14(4):1766-1774.Асламов Ю.П., Асламов А.П., Давыдов И.Г., Цурко А.В. Влияние изменения скорости вращения вала роторного оборудования на обработку в частотной области. Доклады БГУИР. 2018;113(13):13-18.Aslamov Y.P., Aslamov A.P., Davydov I.G., Tsurko A.V. Influence of changes in shaft rotational speed of rotary equipment on frequency-domain processing. Doklady BGUIR = Doklady BGUIR. 2018;113(13):13-18. (In Russ.)Воскобойников Ю.Е, Гочаков А.В., Колкер А.Б. Фильтрация сигналов и изображений : фурье и вейвлет алгоритмы (с примерами в Mathcad). Новосибирск: НГАСУ (Сибстрин); 2010.Voskobojnikov Y.E, Gochakov A.V., Kolker A.B. [Filteration of signals and images : Fourier and wavelet algorithms (with examples in Mathcad)]. Novosibirsk: NGASU (Sibstrin); 2010. (In Russ.)Leys C., Ley C., Klein O., Bernard P., Licata, L. Detecting outliers: Do not use standard deviation around the mean, use absolute deviation around the median. J. Exp. Soc. Psychol. 2013;49(4):764-766.Leys C., Ley C., Klein O., Bernard P., Licata, L. Detecting outliers: Do not use standard deviation around the mean, use absolute deviation around the median. J. Exp. Soc. Psychol. 2013;49(4):764-766.Kahaner D, Moler C., Nash S. Numerical methods and software. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall; 1988.Kahaner D, Moler C., Nash S. Numerical methods and software. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall; 1988.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.