Компенсация изменения мощности виброакустического сигнала при изменении скоростного режима оборудования

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.

1. Абрамов И.Л. Вибродиагностика энергетического оборудования. Кемерово: КузГТУ; 2011.

2. Scheffer C., Girdhar P. Practical machinery vibration analysis and predictive maintenance. Oxford: Elsevier; 2004.

3. Ширман А.Р, Соловьёв А.Б. Практическая вибродиагностика и мониторинг состояния механического оборудования. Москва: Наука; 1996.

4. Беляковский Н.Г., Дондошанский В.К., Дуан Н.И., Попков В.И., Тузов Л.В. Вибрация энергетических машин: справочное пособие. Ленинград: Машиностроение; 1974.

5. Матюшкова О.Ю., Тэттер В.Ю. Современные методы виброакустического диагностирования. Омский научный вестник. 2013;123(3):294-299.

6. Генрике Б.Л., Абрамов И.Л., Генрике П.Б. Вибродиагностика горных машин и оборудования: учебное пособие. Кемерово: КузГТУ; 2007.

7. 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.

8. Генкин М.Д., Соколова А.Г. Виброакустическая диагностика машин и механизмов. Москва: Машиностроение; 1987.

9. 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.

10. 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.

11. 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.

12. 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.

13. Kahaner D, Moler C., Nash S. Numerical methods and software. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall; 1988.