CC BY
42
культуры «потребителей» к культуре «творцов». Внедряемые информационные программы должны быть сфокусированы на развитие нравственной культуры ребенка. Интернет-компании, практикующие политику социальной ответственности и имеющие высокую профессиональную репутацию в инфокоммуникационной среде, должны рассчитывать на государственную поддержку в развитии и реализации информационных продуктов, учитывающих потребности детской и молодежной аудитории.
Информационные технологии - это лишь инструмент, который способствует становлению личности. Целесообразно на всех уровнях обучения реализовывать виртуальные исследовательские проекты, направленные на развитие духовно-нравственных и семейных ценностей ребят, вовлекать родителей, представителей профессионального интернет-сообщества, государственные институты, как ключевых агентов воспитания и социализации личности ребенка.
Использованные источники:
1.Доктрина информационной безопасности Российской Федерации: Утверждено приказом Президента РФ от 9 сентября 2000 г. № 1895 // Российская газета. - 2000. - №187.
2.Цифровая компетентность российских подростков и родителей // Фонд развития. Интернет [электронный ресурс] - Режим доступа. - URL: http://detionline.com/research/digliteracy/results (дата обращения: 19.03.2017).
УДК 621.3.04
Прокопов Д.И. магистр
кафедра электропривода и автоматики Череповецкий государственный университет Российская Федерация, г. Череповец
Бармин Е.А. магистр
кафедра электропривода и автоматики Череповецкий государственный университет Российская Федерация, г. Череповец МЕТОДЫ И СПОСОБЫ АКУСТИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ
ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЕЙ
Аннотация: В статье рассматриваются методы и способы акустической диагностики электрических машин, в частности асинхронных электродвигателей с короткозамкнутым ротором. Обозначены преимущества и недостатки методов и их сравнение друг с другом.
Ключевые слова: Методы акустической диагностики электродвигателей, спектральный анализ, определение состояния электродвигателя.
Prokopov D.I.
Master of Electrical Drive and Automation Department
Cherepovets State University Cherepovets, Russian Federation.
Barmin E.A.
Master of Electrical Drive and Automation Department
Cherepovets State University Cherepovets, Russian Federation.
METHODS AND METHODS OF ACOUSTIC DIAGNOSTICS OF
ELECTRIC MOTORS
Abstract: Methods and methods of acoustic diagnostics of electric machines, in particular asynchronous electric motors with squirrel-cage rotor, are considered in the article. The advantages and disadvantages of methods and their comparison with each other are indicated.
Keywords: Methods of acoustic diagnostics of electric motors, spectral analysis, determination of the state of the electric motor.
1. Способ акустической диагностики изоляции обмоток асинхронного электродвигателя [1].
Сущность способа заключается в генерировании синусоидальных электрических колебаний заданной частоты 5 кГц, увиливании электрических колебаний, и приложении их к обмотке статора асинхронного электродвигателя так, чтобы в обмотке статора асинхронного электродвигателя протекал ток величиной 1 ампер, принимают акустические колебания с поверхности корпуса статора асинхронного электродвигателя, преобразуют их в электрические колебания, усиливают, сравнивают их со сгенерированными синусоидальными электрическими колебаниями, определяют коэффициент затухания принятых акустических колебаний в изоляции статора асинхронного электродвигателя, по величине коэффициента затухания определяют модуль упругости пропиточного материала изоляции статора асинхронного электродвигателя, по зависимостям модуля упругости от времени теплового старения изоляции определяют номинальное значение модуля упругости, затем как частное от деления номинального значения модуля упругости на значение модуля упругости определяют нормированное значение модуля упругости, по которому с учетом режима эксплуатации асинхронного электродвигателя судят об остаточном ресурсе асинхронного электродвигателя. Технический результат: обеспечение возможности прогнозирования остаточного срока службы асинхронного электродвигателя на разных этапах эксплуатации в различных условиях температуры, влажности и вибрации[1].
Анализируя данный способ, можно сказать, что его использование возможно только для контрольных испытаний статора асинхронного электродвигателя, и невозможно в работающих и остановленных электроприводах без их полной разборки и вывода ротора.
Стоит отметить, что пропитка электрических машин производится с целью повышения нагревостойкости, влагостойкости, улучшения теплопроводности, повышения электрической прочности и химической стойкости изоляции обмоток [2].
Пропитка осуществляется с помощью специальных лаков, выбор которых зависит от условий эксплуатации конкретной электрической машины. Данные лаки имеют различные характеристики пробивной напряженности, что необходимо учитывать при применении вышеописанного метода.
2. Метод определения текущего состояния электродвигателя по издаваемому им акустическому шуму.
В настоящее время, способы диагностики электродвигателей, применяемые в промышленности, требуют частичной или полной разборки двигателя или его отдельных узлов, а также проведении контрольных испытаний, в следствие чего применимы в случаях полной остановки привода или отсоединения от механизма.
Любые вынужденные остановки и отказы, в следствие некорректной работы двигателя, приводят к производственным потерям, связанными с остановкой производства, ремонтными расходами, выпуску продукции не отвечающей заявленным требованиям.
Помочь избежать затрат позволит своевременная диагностика электродвигателей, направленная на определение наличия неисправности, ее характере и текущего состояния. При этом диагностика должна отвечать таким требованиям как: проведение без остановки привода, короткие сроки проведения диагностики, высокая точность результатов.
В связи с этим, методы акустической диагностики становятся все более актуальными.
В [3] утверждаются, что самообучающаяся система акустической диагностики двигателей позволит исследовать возможности диагностики состояний двигателей по акустическому шуму. Использование метода акустической диагностики позволит преодолеть указанные сложности, значительно сокращая время и трудоёмкость диагностики, так как определение скрытых дефектов становится возможным без разбора двигателя.
В этой работе предлагается анализировать спектр шумового сигнала работающего двигателя и рассматривать его как интегральную характеристику его состояния. Возникновение дефекта приведет к изменению спектральной картины шумового сигнала двигателя.
Информативной составляющей о состоянии работающего электродвигателя является воспроизводимый им шум, который наблюдается в широком диапазоне (0 - 18000) Гц. Шум складывается из очень многих составляющих, генерируемых отдельными деталями и элементами работающего двигателя. При этом каждый из этих элементов обладает своими резонансными частотами, которые не только не совпадают друг с другом, но и не кратны.
Акустический шум работающего двигателя анализируется с применением программы, которая выделяет из спектров образы спектров и их кодовые аналоги.
Проблемами данного метода являются извлечение полезной информации из акустической волны и определение характеристик эталонного состояния электродвигателя.
Чтобы сформировать класс эталонных состояний автомобильного двигателя по анализируемому акустическому шуму, необходимо проанализировать акустический шум автомобильного двигателя с одним состоянием несколько раз, либо проанализировать акустический шум нескольких автомобильных двигателей со схожими состояниями [3].
Для создания базы данных были многократно записаны акустические сигналы автомобильного двигателя с одним состоянием. Далее на двухмерной плоскости отображающего экрана были построили координатные точки, которые характеризуют состояние автомобильного двигателя. В ходе повторных анализов акустического шума работающего двигателя с конкретным состоянием, а также построением точек координат одного и того же состояния, было установлено, что точки группируются на близких расстояниях, т.е. формируют определенный класс состояния.
Полное распознавание состояния произойдёт, когда степень принадлежности по каждому коду станет равным единице, т.е. ¡di=1 (центр класса) или приблизится к этому значению. Можно заложить определённую степень принадлежности, например, от /ui=0,8 до1,0 по каждому коду или необходимо для каждого эталона определить с использованием эксперимента эталонные образы характеризующих класс состояния, где степень принадлежности будет установлена экспериментально [3].
Анализируя предложенные подходы, можно сделать выводы о том, что опытным путем можно установить эталонное состояние спектра акустического сигнала, издаваемого электродвигателем, аналогично автомобильному двигателю, и в последующем сравнивать полученный результат с аналогами электродвигателя имеющего неисправность и на основе этого судить о текущем состоянии электродвигателя.
Использованные источники: 1 .Интернет-ресурс: «FREEPATENT/http: //www. freepatent.ru/ /patents/2436081»
2.Технологическая инструкция по капитальному ремонту электрических машин ЧерМК, электроремонтный цех 1963 г.
3.Н.В.Куделин, А.Ф.Рыбочкин Особенности построения классов состояний автомобильного двигателя по издаваемому им акустическому шуму // Инструменты и механизмы современного инновационного развития: Сб.статей / НИЦ Аэтерна, 2016. С. 19.(Сборник)
