CC BY
7УДК 004.02
Ле Ань Ту
аспирант 1-ого года, специальность: 05.12.13 Университет ИТМО
НЕОБХОДИМОСТЬ КОНТРОЛЯ ЗВУКА И ВИБРАЦИИ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ МАШИН
Аннотация: в этой статье рассматриваются последние достижения в диагностике отказов машин с помощью автоматической вибрации и звука при мониторинге их состояния. В нем представлены ценные методы и результаты в этой области, а также изложены полезные направления исследований для достижения наилучших результатов.
Ключевые слова: вибрация, звук, обслуживание, диагностика неисправностей, мониторинг оборудования.
Мониторинг и его роль в отказах машин и оборудования в последнее время привлекают внимание многих исследователей из-за их большого влияния на непрерывную работу многих промышленных процессов. Неожиданная ошибка может привести к катастрофической аварии и финансовым потерям для компании. Раннее обнаружение неисправностей предотвращает серьезные человеческие и корпоративные потери. Поэтому мониторинг промышленных сценариев помогает снизить затраты на техническое обслуживание и увеличивает срок службы машины. Внедрение систем мониторинга увеличивает стоимость датчиков, цепей и систем управления. Однако увеличение затрат на эти меры было компенсировано безопасностью и надежностью. Эффекты системы мониторинга и их ожидаемый процент показаны в таблице 1 [1].
Таблица 1
Повреждение оборудования Снижение на 50% - 60%
Эксплуатационные расходы Снижение на 50% - 80%
Дополнительные часы работы Снижение на 20% - 50%
Общая производительность Увеличение на 20 - 30%
Продолжительность жизни машины Увеличение на 50 - 60%
Система мониторинга обычно состоит из четырех этапов: 1) Сбор данных: собирать соответствующую информацию о состоянии машины; 2) обработка сигналов; 3) Система поддержки принятия решений: классифицировать ранее проанализированные данные в различные условные состояния; 4) Диагностика / прогноз ошибок: диагностика ошибок включает в себя обнаружение и идентификацию ошибок, а также прогнозирование времени возникновения ошибки.
Эта статья посвящена диагностике неисправностей на основе вибрации и звука. Из-за сложности вибрационных и звуковых сигналов при диагностике ошибок широко используются методы математического преобразования, обработки сигналов и распознавания образов для извлечения полезных функций из сигналов в дифференциальные между различными условиями машины и контролировать процесс деградации машины.
Диагностика ошибок по звуку и вибрации
Год распространения
I Вибрации 13вук
1980 1990 2000-2010 2011-2014 2015-2019
Рис 1. Распределенная диагностика неисправностей на основе звука и вибрации
и лет распределения
Ошибки в вибрационной диагностике
I Подшипник I Шестерни I Ротор/ статор I вал Друг
Ошибка в аудиодиагностике
Подшипник Шестерни I Ротор/ статор I вал Друг
Рис 2. Показывает распределение ошибок по ссылочным документам при использовании диагностики на основе вибрации и звука.
В ряде оценок, проведенных до 2006 года, используются различные типы сигнатур машин, доступных в [2] - [5], а некоторые работы посвящены диагностике ошибок на основе вибрации [6] - [8]. Тем не менее, авторы не нашли предыдущих оценок, которые фокусировались на диагностике неисправностей на основе звука с использованием микрофона. Некоторые типы ошибок могут быть обнаружены с помощью вибрации и звуковых сигналов. В случае на основе вибрации большинство ссылок связано с отказами подшипников, за которыми следуют отказы ротора / статора и шестерни.
Обработка сигналов во временной области извлекает информацию из вибрационного сигнала как функцию времени. Обычные методы включают ряд
временных характеристик, таких как среднеквадратичные значения, пиковые коэффициенты, отклонения, отклонения, эксцесс и моменты высшего порядка.
Частотный анализ предоставляет информацию о циркуляции сигнала на максимальной частоте и обнаруживает гармоники и боковые полосы. Нормальные частотные характеристики, такие как среднее и стандартное отклонение частоты, исходная среднеквадратичная частота, максимальная интенсивность, энергия и отношение спектральной энергии, используются в диагностике. Прогноз ошибок в насосах, двигателях и передачах. Другой распространенный метод - это контурный анализ или методы амплитудной демодуляции, которые специально используются в подшипниках [6] для определения характеристик дефектов в подшипниках, а также в шестерни.
Сегодня диагностика машин для внедрения техническое обслуживание на основе условий (ТООУ) является областью интенсивных исследований. Хорошая политика ТООУ ведет к обнаружению и предотвращению ошибок. В этой статье представлен обзор автоматической диагностики неисправностей на основе звука и вибрации в машинах, которые выполняют этапы системы ТООУ. В этой статье особое внимание уделяется последним достижениям в технологиях обработки сигналов и методах классификации. Наконец, некоторые примеры систем мониторинга были представлены.
Вибрационный мониторинг является хорошо отработанным методом, широко используемым в ТООУ. Тем не менее, аудио-мониторинг не был применен к системам ТООУ на том же уровне, хотя микрофон не установлен на машине и обладает большей способностью определять местоположение. Основная причина в том, что восстановить сигнатуру устройства трудно, поскольку сигнал часто заглушается шумом. Методы шумоподавления и алгоритмы разделения источников используются для уменьшения шумового эффекта. Тем не менее, эти методы должны быть улучшены, чтобы получить лучшие результаты.
В качестве будущего исследовательского потока мы предлагаем применение функции вибрации с аудиосигналом и сравнение
производительности в обоих случаях. Методы классификации, используемые при принятии решений, эволюционировали в сторону более интеллектуальных, адаптивных и более быстрых алгоритмов, что привело к созданию более эффективных систем мониторинга в реальном времени.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРА:
R. M. Vilela, J. C. Metro~lho, and J. C. Cardoso, "Machine and industrial monitorization system by analysis of acoustic signatures," in Proc. 12th IEEE Mediterranean Electrotech. Conf., Dubrovnik, Croatia, May 2004, vol. 1, pp. 277-279.
D. Basak, A. Tiwari, and S. P. Das, "Fault diagnosis and condition monitoring of electrical machines—A review," in IEEE Int. Conf. Ind. Technol., Mumbai, Dec. 15-17, 2006, pp. 3061-3066. A. K. S. Jardine, D. Lin, and D. Banjevic, "A review on machinery di- agnostics and prognostics implementing condition-based maintenance," Mech. Syst. Signal Process., vol. 20, no. 7, pp. 14831510, Oct. 2006.
S. Nandi, "Condition monitoring and fault diagnosis of electrical motors—A review," IEEE Trans. Energy Conver., vol. 20, no. 4, Dec. 2005.
G. Vachtsevanos, F. L. Lewis, M. Roemer, A. Hess, and B. Wu, Intelligent Fault Diagnosis and Prognosis for Engineering Systems, 1st ed. Hoboken, NJ, USA: Wiley Inc., 2006.
N. Tandon and A. Choudhury, "A review of vibration and acoustic measurement methods for the detection of defects in rolling element bearings," Tribol. Int., vol. 32, no. 8, pp. 469-480, Aug. 1999. S. W. Doebling, C. R. Farrar, and M. B. Prime, "A summary review of vibration-based damage identification methods," Short Vibration Dig., vol. 30, no. 2, pp. 91-105, 1998.
H. Yang, J. Mathew, and M. Lin, "Vibration feature extraction tech- niques for fault diagnosis of rotating machine: A literature sur- vey," in Asia-Pacific Vibration Conf., Australia, Nov. 12-14, 2003, pp. 12-14.
