CC BY
27
| П.Б. Герике // P.B.Gerike am_besten@mail.ru
канд. техн. наук, доцент, Институт угля Федерального Исследовательского Центра угля и углехимии СО РАН, г. Кемерово пр. Ленинградский, 10 candidate of technical sciences, associate professor, chief researcher of coal engineering laboratory, FIC UUKh SB RAS. Kemerovo, Leningradsky prospect, 10.
| П.В. Ещерк P.V.Yeshcherkin esherkinpv@gmail.com
канд. техн. наук, доцент Кузбасский государственный технический университет имени Т.Ф. Горбачева, Россия, г. Кемерово, ул. Весенняя, 28 candidate of technical sciences, associate professor of Kuzbass state technical university after T.F. Gorbachev, Russia, Kemerovo, Vesenniaia Street, 28
УДК 681.518.5
РАЗРАБОТКА ЕДИНОГО ДИАГНОСТИЧЕСКОГО КРИТЕРИЯ ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ ПОДШИПНИКОВ КАЧЕНИЯ ЭНЕРГОМЕХАНИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ КАРЬЕРНЫХ ЭКСКАВАТОРОВ
DEVELOPMENT OF A UNIFIED DIAGNOSTIC CRITERION FOR MINING SHOVEL POWER-MECHANICAL EQUIPMENT ROLLING BEARINGS' DIAGNOSIS
В данной работе произведено обобщение некоторых результатов исследований в области анализа параметров вибрации, генерируемой при работе динамического оборудования электрических карьерныхэкскаваторов,эксплуатируемыхнапредприятияхугольнойигорноруднойпромышленности Кузбасса применительно к решению задачи по разработке единого диагностического критерия для оценки и прогнозирования процессов деградации технического состояния подшипников качения карьерных экскаваторов.
Цель работы: Выполнить классификацию диагностических признаков выявления дефектов подшипников качения, используемых в конструкции электрических карьерных экскаваторов и осуществить совершенствование существующих методологий нормирования параметров вибрации, а также создать алгоритм для разработки единого диагностического критерия для диагностики подшипников.
Методы исследования: В настоящей работе применялись результаты комплексного диагностического подхода к анализу параметров вибрации, включая спектральный анализ в расширенном частотном и динамическом диапазоне, анализ огибающей спектра и эксцесс. Полученные результаты подтверждают эффективность предложенного выбора диагностических методологий для создания набора признаков и правил для разработки комплексного критерия оценки и прогнозирования процессов деградации технического состояния подшипников качения. Результаты: Полученные научные результаты доказывают принципиальную эффективность предложенного подхода к анализу параметров вибрации и моделированию процессов деградации технического состояния оборудования карьерных экскаваторов с использованием разрабатываемого единого критерия для диагностики подшипников качения.
The discussed issue topicality. In this paper we made a generalization of some research results in the analysis of vibration parameters generated in the dynamic equipment of electric mining shovels, operated in the coal and mining industry of Kuzbass in relation to the challenge to develop a single diagnostic criterion for the rolling bearings' technical condition degradation assessing and predicting.
The main aim of the study: Classify the diagnostic signs for detecting defects in rolling bearings used in the construction of electric mining excavators and improve the existing methodologies for normalizing vibration parameters, as well as create an algorithm for developing a common diagnostic criterion for diagnosing bearings.
The methods used in the study: In this work, we used the results of an integrated diagnostic approach to the analysis of vibration parameters, including spectral analysis in the extended frequency and dynamic range, analysis of the spectral envelope, and excess. The obtained results confirm the effectiveness of the proposed choice of diagnostic methodologies for creating a set of features and rules for creating a comprehensive criterion for evaluating and predicting the rolling bearings' technical condition degradation.
The results: The obtained scientific results prove the principal effectiveness of the proposed approach to the analysis of vibration parameters and to modeling the mining shovels' equipment technical condition degradation using the developed unified criterion for the diagnosis of rolling bearings.
Ключевые слова: ВИБРОДИАГНОСТИКА, КАРЬЕРНЫЕ ЭКСКАВАТОРЫ, ПОДШИПНИКИ КАЧЕНИЯ, УПРАВЛЕНИЕ ТЕХНИЧЕСКИМ ОБСЛУЖИВАНИЕМ, МЕХАНИЧЕСКИЕ ДЕФЕКТЫ, ПРОГНОЗНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ.
Key words: VIBRATION ANALYSIS, MINING SHOVELS, ROLLING BEARINGS, MAINTENANCE MANAGEMENT, MECHANICAL DEFECTS, PREDICTIVE MODELING.
Существующие на сегодняшний день в мире единые диагностические критерии для оценки и прогнозирования процессов изменения технического состояния подшипников качения, основанные на анализе параметров вибрации, являются несовершенными и не могут в полной мере заменить собой большое количество диагностических признаков, правил и методов, таким образом упростив анализ и минимизировав затрачиваемое на него время. Именно поэтому совершенствование уже созданных и разработка новых единых диагностических критериев (ЕДК), пригодных для выполнения оценки фактического технического состояния различных технических устройств на основе результатов анализа вибрации, является весьма актуальной научной задачей.
Очевидно, что из-за существующих ограничений на область применения ряда методов вибродиагностики набор диагностических характеристик, необходимый для создания ЕДК для каждого из конструктивных элементов сложных механических систем, будет являться уникальным. Большинство существующих ЕДК для диагностики подшипников качения имеют в своей основе два-три базовых диагностических параметра оценки, таких как: среднеквадратическое значение виброскорости в стандартном частотном диапазоне или оценку спектра огибающей по подшипниковым частотам [1, 2, 3]. Принципиальной отличительной особенностью создаваемого в рамках настоящей работы диагностического критерия является распределенный подход к оценке и выбору характеристик для описания предельного состояния подшипников качения, используемых при разработке ЕДК.
В рамках выполнения работ по гранту РФФИ № 20-48-420010\20 коллективом ученых из Федерального Исследовательского Центра угля и углехимии СО РАН (ФИЦ УУХ СО РАН) и ФГБОУ ВПО «КузГТУ им. Т.Ф. Горбачева» осуществляются исследования процессов формирования и распространения виброакустических волн, результатом которых должно стать создание комплекса единых диагностических критериев, пригодных для эффективного контроля фак-
тического состояния и прогнозирования дегра-дационных процессов на энергомеханическом оборудовании электрических карьерных экскаваторов. Результаты анализа данных, полученных при проведении контроля технического состояния на выборке из двадцати единиц карьерных экскаваторов типа ЭШ и ЭКГ, эксплуатируемых на предприятиях угольной и горнорудной промышленности Кузбасса, свидетельствует о том, что в недопустимом техническом состоянии на сегодняшний день находится до 25% от общего числа обследованных технических устройств. Задачу, связанную с записью виброакустических характеристик на объектах исследования и сбором диагностической информации, существенно упростило бы использование стационарного комплекса контроля параметров вибрации, однако использование таких систем на данном технологическом оборудовании экономически не оправдано [2]. Применяемая на сегодняшний день в рамках экспертизы промышленной безопасности система оценки технического состояния горных машин по параметрам механических колебаний является несовершенной и нуждается в модернизации для эффективного выявления дефектов оборудования, в т.ч. находящихся на стадии зарождения, с возможностью выполнения оценки степени их опасности для возникновения аварийного отказа 1].
Набор диагностических методологий для решения задачи по созданию ЕДК для различных узлов и агрегатов карьерных экскаваторов будет изменяться в зависимости от типа объекта диагностирования и режимов его работы. Конкретное сочетание диагностических методологий, признаков и правил выявления дефектов меняется каждый раз при смене обследуемого объекта (подшипники, нарушение жесткости, расцентровка и т.д.). Таким образом, для каждой группы дефектов диагностируемого оборудования (дефекты зубчатых зацеплений в редукторах планетарного и переборного типа, подшипников качения, нарушения жесткости, дефектов электрической природы и т.д.) на основе результатов комплексного анализа параметров вибрации должен быть разработан уникальный еди-
ный диагностический критерий, пригодный для выполнения оценки фактического состояния и осуществления прогнозирования процессов деградации технического состояния объектов диагностирования. Создаваемые критерии должны исключить необходимость использования большого числа громоздких диагностических признаков и правил, что позволит минимизировать затраты времени на проведение обработки диагностических данных, снизить требования к квалификации специалистов, осуществляющих вибродиагностический контроль, а также повысить эффективность анализа и прогнозирования деградационных процессов 3, 4].
Исследование большого объема диагностической информации, полученной на работающем энергомеханическом оборудовании горных машин свидетельствует о необходимости использования на практике результатов комплексного диагностического подхода к анализу параметров вибрации для получения эффективной оценки технического состояния. В общем виде набор диагностических методологий, являющийся минимальным для виброанализа сложных механических систем, должен включать в себя результаты спектрального анализа, анализа огибающей спектра и эксцесса, в зависимости от типа оборудования и режимов его работы данный набор может быть изменен [5, 6].
В рамках выполнения настоящего исследования решалась задача по созданию прогнозной модели, описывающей процессы деградации технического состояния энергомеханического оборудования карьерных экскаваторов. Присутствующие сегодня на рынке специализированного программного обеспечения математические модели, предназначенные для прогнозирования процессов развития дефектов оборудования горных машин (например: дисбалансы, расцентровку и искривления валов агрегатов, дефекты подшипников качения; нарушение жесткости системы и/или структурный резонанс; повреждения элементов соединительных муфт и т.д.) и предназначенные для осуществления кратко- и среднесрочного прогнозирования процессов деградации технического состояния объектов диагностирования на основе анализа параметров вибрации, являются несовершенными, так как область их применения зачастую очень ограничена, а апробация получаемых результатов не всегда является достаточной. Большая часть специализированного программного обеспечения, использующего алгоритмы прогностического моделирования процессов вибрации, ориентирована на описание процессов измене-
ния технического состояния единичных элементов оборудования горных машин, в качестве такого элемента может выступать, например, подшипник редуктора вращателя буровой установки или подшипник генератора собственных нужд на малой генераторной группе шагающего экскаватора.
Универсальной прогностической модели, основанной на моделировании параметров вибрации и предназначенной для работы с самыми разными элементами энергомеханического оборудования горных машин, на сегодняшний день не существует. Причин для этого несколько: недостаточная изученность вопросов динамики горных машин, ограниченность существующих баз данных по параметрам вибрации однотипного механического оборудования, сложность интерпретации результатов анализа, а также трудности, возникающие при реализации математических моделей с использованием большого числа громоздких диагностических признаков и правил выявления дефектов [7, 8, 9]. Помимо перечисленного можно назвать еще одну ключевую в данном контексте причину - отсутствие устойчивой теоретической базы, учитывающей характер изменения спектрального состава получаемых данных, что крайне затрудняет создание адекватных математических моделей развития дефектов энерго-механического оборудования горной техники. Кроме того, для разработки эффективных прогнозных моделей потребуется наличие результатов комплексного подхода к анализу параметров вибрации, а также единые диагностические критерии, пригодные для осуществления оценки фактического состояния однотипных элементов оборудования горных машин.
Особенностью действующей до сих пор на предприятиях угольной и горнорудной промышленности России системы планово-предупредительных ремонтов является четкая регламентация сроков выполнения технического обслуживания эксплуатируемой техники. В этих условиях максимальный приоритет исследований должен быть отдан созданию кратко- и среднесрочных прогнозных моделей, использование которых позволит получить информацию о том, сможет ли вся эксплуатируемая техника отработать очередной период до наступления момента выхода оборудования в ремонт без возникновения аварийных ситуаций. Решение задачи по долгосрочному прогнозированию процессов деградации технического состояния обследуемых технических устройств в данных условиях является неактуальным и может представлять инте-
рес только как теоретическим элемент создания концепции обслуживания горных машин по их фактическому состоянию.
Наиболее эффективным решением данной задачи может оказаться реализация алгоритмов адаптивного краткосрочного прогнозирования деградационных процессов изменения фактического технического состояния исследуемых объектов, что при условии использования данных нескольких предыдущих измерений позволит адаптировать параметры математической модели к изменению внешних условий (например, к изменению оборотной частоты, динамических нагрузок и т.п.). Анализ ряда исследований, выполненных как отечественными, так и зарубежными авторами, позволил выявить основной недостаток существующих адаптивных прогностических деградационных моделей, основанных на результатах анализа параметров вибрации - их малую область применения, обычно ограниченную небольшой группой однотипных объектов [3, 9].
Модели такого типа, как правило, ориентированы на прогнозирование остаточного ресурса эксплуатируемого оборудования. Обычно в качестве основного диагностического критерия оценки вибронагруженности агрегатов здесь используется величина общего уровня среднеквадратического значения виброскорости в стандартном частотном и динамическом диапазонах, иногда добавляется оценка интенсивности вибрации в частотных полосах проявления дефектов, а также в частотном диапазоне, включающем частоту вращения ротора [10, 11]. Осуществить эффективную оценку остаточного ресурса оборудования горных машин на основе анализа вибрации и дать краткосрочный прогноз изменения технического состояния объекта диагностирования возможно только при наличии высокоточных способов выделения трендов детерминированной составляющей виброакустического сигнала. При этом очень важно, чтобы результаты моделирования могли обеспечить расчет величины гарантированного остаточного ресурса и наиболее оптимального междиагностического интервала [3, 9].
Главной целью настоящего исследования является разработка и нормирование единого диагностического критерия для выявления дефектов подшипников качения, совершенствование методологических подходов к диагностике сложных механических систем и создание задела для решения задачи по созданию прогностической деградационной модели, подходящей для описания процессов изменения техническо-
го состояния узлов и агрегатов энергомеханического оборудования электрических карьерных экскаваторов. Создаваемый критерий предназначен для выполнения анализа и прогнозирования процесса изменения технического состояния и должен быть одинаково эффективным на любом этапе развития дефектов - от их зарождения до стадии накопления необратимых повреждений и аварийного выхода агрегата из строя. Значительные ограничения на область применения создаваемого единого критерия для диагностики подшипников накладывают такие факторы, как: изменяющиеся во время работы агрегатов частоты, наличие тихоходных узлов (например, выходные валы редукторов напора экскаваторов ЭКГ), а также присутствие в спектре так называемых «паразитных» составляющих, наличие которых может быть вызвано ошибками при установке датчиков (неправильно выбранное место установки или неподготовленная измерительная поверхность), наличием дефектов в системе «датчик-кабель-прибор», знакопеременными ударными нагрузками, резким изменением температур и т.д. (см. пример на рисунке 1). Наилучших результатов при решении этой проблемы можно добиться с использованием гибко настроенного алгоритма фильтрации для очистки исходных диагностических данных от «паразитных» составляющих сигнала [3, 12, 13].
Обобщение результатов исследований в области анализа параметров механических колебаний, генерируемых при работе энергомеханического оборудования электрических карьерных экскаваторов, позволило сделать вывод о том, что необходимый и достаточный минимум
Рисунок 1. Пример искажения виброакустического сигнала, зарегистрированного на сетевом двигателе экскаватора ЭКГ-10 после запуска генераторной группы при температуре окружающего воздуха -15РС Figure 1. An example of a vibro-acoustic signal distortion recorded on an EKG-10 excavator mains-operated motor after starting a generator group at an ambient temperature of-15РС
68
: ii Vl ■ V
•v..-Si- с-. ■f
IM 1.Га ЧЧ
1
1 Ш
] i
J ii f Щ 'llfads
L ¿к^-.-Л^ ,-Л* ~ 1
(Гь
"К-
:
I
IE i__
H 1 1 i 1
1. to .-я' JL. : ^-HA
¿ймЬаь*.
А) Недопустимое фактическое состояние подшипника генераторной группы ЭКГ-5А, диагностируемое по общим признакам - превышению общего уровня и вклада отдельных гармоник
Б) Недопустимая степень развития множественных дефектов подшипника генератора напора экскаватора ЭКГ-8И, общий уровень сигнала по параметру виброускорения
Аскз~100 м/с2
В) Дефект сепаратора, повреждение внешней обоймы и множественные раковины на телах качения подшипника сетевого двигателя ЭШ 11/70
Г) Износ и наклеп сепаратора, гранность тел качения подшипника входного вала редуктора поворота экскаватора ЭКГ-5А
t.fи
!■_■ i—J_!■_ S % ^--Кгт'--"
<Гч
Д) Ослабление посадки, повреждения внутреннего и внешнего кольца подшипника генератора собственных нужд ЭШ 10/70
Рисунок 2. Примеры спектров, иллюстрирующие наличие диагностических признаков некоторых дефектов
подшипников
Figure 2. Spectrum examples illustrating the presence of some bearing defect diagnostic signs
ценной диагностической информации может быть получен при помощи анализа ряда основных информативных показателей.
Для диагностики технического состояния подшипников качения такой набор диагностических критериев должен включать следующие основные показатели:
общий уровень СКЗ виброскорости и виброускорения в стандартном и расширенном частотных диапазонах;
максимумы амплитуд подшипниковых частот по параметрам виброскорости и виброускорения в стандартном и расширенном частотном диапазоне (0,5...10000 Гц);
общий уровень подшипниковых составляющих спектра по параметру виброскорости;
анализ спектра огибающей в области подшипниковых частот; расчет эксцесса.
Дефектам подшипников качения (среди которых повреждения и наклеп сепараторов, раковины и трещины колец, изменение формы тел качения и т.д.) соответствует около сорока базовых диагностических признаков в области вибродиагностики, большинство из которых относятся к спектральному анализу (см. примеры на рисунке 2). Данные признаки были классифицированы по типу повреждения и степени опасности, а также осуществлена их формализация
для удобства дальнейшего использования при разработке ЕДК для диагностируемого оборудования по результатам анализа параметров генерируемых при его работе механических колебаний.
При разработке алгоритма создания единого диагностического критерия его неотъемлемой составляющей должна стать процедура клиппирования, необходимая для осуществления очистки исходного сигнала от присутствия составляющих иной природы, не имеющей отношения к данной рассматриваемой группе дефектов [2, 14]. Для разработки такой процедуры применяются алгоритмы фильтрации и уточнения оборотной частоты. Использованный в рамках настоящего исследования алгоритм уточнения оборотной, предложенный в работе [3], основан на принципе поиска составляющих спектра с максимальными амплитудами в области низких частот. Данный алгоритм показал высокую эффективность при осуществлении поиска оборотной частоты в спектрах по параметрам виброскорости и виброускорения даже в тех случаях, когда максимальные амплитуды гармоник априори не принадлежат оборотной частоте, он был использован при разработке спектральных масок высокой степени детализации для диагностики подшипников качения на энергомеханическом оборудовании карьерных экскаваторов. К
А) Вертикальное направление измерений
Б)
ГЭри30Н<ТВЛЬН09
направление измерений
В) Осевое направление измерений
V*. ■ .-а —
LV.Vi
-■■v.v.VJ
Рисунок 3. Спектральные маски, разработанные для нормирования уровня механических колебаний
двигателя механизма поворота экскаватора ЭШ 10/70 Figure 3. Spectral masks designed to normalize the level of ESh 10/70 excavator rotation mechanism motor
mechanical vibrations
недостаткам этого способа нормирования относят высокую трудоемкость разработки масок, узкую область их применения (при смене объекта диагностирования работу по нормированию составляющих спектра и созданию спектральных масок необходимо начинать заново), а также сложности, возникающие при осуществлении нормирования параметров вибрации с использованием масок на оборудовании, для работы которого характерны изменяющиеся частоты (см. пример на рисунке 3).
При создании единых критериев оценки технического состояния наиболее целесообразным является использование реализации многомерного пространства диагностических признаков с применением алгоритмов скаляризации, что позволит с максимальной эффективностью оценить процессы, свидетельствующие об изменении фактического состояния однотипных объектов диагностирования 15]. При этом алгоритм создания единого критерия для анализа вибрации должен опираться на принципы пошаговой сегментации технических устройств на группы в зависимости от степени развития базовых дефектов диагностируемого оборудования.
В общем виде данный алгоритм создания критерия наличия дефектов подшипников качения должен включать в себя несколько основных этапов: на первом этапе - выделение значащих гармоник спектра и их нормирование; на втором - осуществляется уточнение оборотной частоты, выполняемое на основе принципа поиска гармоник с максимальными амплитудами в низкочастотной области спектра; на третьем этапе реализации алгоритма происходит фильтрация спектра, клиппирование и удаление всех составляющих, появление которых в спектре не вызвано вибрацией, генерируемой при работе подшипников, а также расчет величины общего уровня подшипниковых частот.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Использование разрабатываемого единого диагностического критерия в качестве моделируемого параметра прогнозной адаптивной математической модели позволит осуществлять краткосрочное прогнозирование на один-два интервала диагностирования, что полностью удовлетворяет требованиям системы планово-предупредительных ремонтов [16]. Реализация на практике результатов моделирования и анализа с использованием единых критериев оценки и прогнозных моделей, а также принципов комплексного подхода к анализу параметров вибрации позволит внедрить в условиях угольных предприятий России элементы системы обслуживания эксплуатируемой техники по её фактическому техническому состоянию и отказаться от преобладающего сейчас в угольной отрасли сочетания «аварийной» схемы обслуживания оборудования и системы плановых ремонтов. Анализ полученных в рамках выполнения настоящей работы диагностических данных прямо свидетельствует о наличии острой практической необходимости в использовании результатов комплексного подхода к анализу параметров вибрации для создания группы единых критериев для осуществления быстрой и эффективной оценки технического состояния обследуемой горной техники и прогнозирования деградаци-онных процессов. Результаты внедрения предложенной концепции позволят минимизировать риски возникновения несчастных случаев на производстве, связанных с недопустимым состоянием эксплуатируемой техники, а также оптимизировать логистику и складское хозяйство эксплуатирующих предприятий и свести к минимуму риски, возникновения аварийных простоев сложного технологического оборудования, эксплуатируемого в угольной отрасли.
Gerike P.B., Klishin V.I. Vibration analysis of electromechanical equipment of mining shovels. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science 2019. С. 012019.
Неразрушающий контроль. Справочник в 7 томах под редакцией чл.-корр. РАН В.В. Клюева, т.7 - Москва, 2005. - 828 с.
Сушко А. Е. Разработка специального математического и программного обеспечения для автоматизированной диагностики сложных систем. Дисс. ... канд. техн. наук. - М. - МИФИ. - 2007. - 170 с.
Puchalski A., Komorska I. Stable distributions and fractal diagnostic models of vibration signals of rotating systems. Applied Condition Monitoring. 2018, Vol. 9. Pp 91-101. https://doi.org/10.1007/978-3-319-61927-9_9 Pozhidaeva V. Determining the roughness of contact surfaces of the rolling bearings by the method of shock pulses. World Tribology Congress III, September 12-16, 2005, Washington, D.C., USA
Balducchi F., Arghir M., Gaudillere S. Experimental analysis of the unbalance response of rigid rotors supported on aerodynamic foil bearings. Proceedings of ASME Turbo Expo 2014: Turbine Technical Conference and Exposition GT2014. June 16 - 20, 2014, Düsseldorf, Germany.
Puchalski A. «A technique for the vibration signal analysis in vehicle diagnostics», Mechanical Systems and Signal Processing #56-57(2015). 173-180
Trebuna F., Simcak F., Bocko J., Hunady R., Pastor M. «Complex approach to the vibrodiagnostic analysis of excessive vibration of the exhaust fan», Engineering Failure Analysis #37 (2014). 86-95
9. Герике П.Б. Диагностика технического состояния механизмов поворота экскаваторов типа драглайн на основе анализа параметров виброакустических волн, генерируемых при их работе / Вестник Научного центра по безопасности работ в угольной промышленности, №2. - Кемерово. - 2015. С. 54-60.
10. Schreiber, R. Induction motor vibration diagnostics with the use of stator current analysis. Proceedings of the 2016 17th International Carpathian Control Conference, ICCC 2016. Pp. 668-672. https://doi.org/10.1109/ CarpathianCC.2016.7501179
11. Shardakov I., Shestakov A., Tsvetkov R., Yepin V. Crack diagnostics in a large-scale reinforced concrete structure based on the analysis of vibration processes. AIP Conference Proceedings 2053, 040090 (2018). https://doi. org/10.1063/1.5084528
12. Ширман А.Р Практическая вибродиагностика и мониторинг состояния механического оборудования / Ширман А.Р, Соловьев А.Б. / Москва, 1996. - 276 с.
13. Барков А.В. Вибрационная диагностика машин и оборудования. Анализ вибрации. Учебное пособие. / Барков А.В., Баркова Н.А. / Издательство СПбГМТУ. Санкт Петербург, 2004. — 156 с.
14. Wang, T., Han, Q., Chu, F., Feng, Z. Vibration based condition monitoring and fault diagnosis of wind turbine planetary gearbox : A review. Mechanical Systems and Signal Processing. 2019. V.126, Pp. 662-685. https://doi.org/10.1016/j. ymssp.2019.02.051
15. Ghasemloonia A., Rideout D. G., Butt S. D. Vibration Analysis of a Drillstring in Vibration-Assisted Rotary Drilling: Finite Element Modeling With Analytical Validation. Journal of Energy Resources Technology SEPTEMBER 2013, Vol. 135 / 032902-1
16. Герике П. Б. Выбор и обоснование параметров комплексного подхода для анализа вибрации экскаваторов типа ЭКГ / Горное оборудование и электромеханика, №1. - Кемерово, 2019. С. 13-19
REFERENCES
1. Gericke, P.B., & Klishin, V.I. (2019). Vibration analysis of electromechanical equipment of mining shovels. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science 2019. С. 012019 [in English].
2. Nerazrushayushchiy kontrol': spravochnik. V 7-kh tomakh [Non-destructive testing: Handbook. In 7 Vol. V.7] Edited by V.V. Kliuev. Moscow: Mashinostroenie Publishers, (2005) [in Russian].
3. Sushko A. E. (2007). Razrabotka spetsial'nogo matematicheskogo i programmnogo obespecheniya dlya avtoma-tizirovannoy diagnostiki slozhnykh system [Development of special mathematical and software for automated diagnosis of complex systems]. Candidate's thesis. Moscow [in Russian].
4. Puchalski, A., & Komorska, I. (2018). Stable distributions and fractal diagnostic models of vibration signals of rotating systems. Applied Condition Monitoring. Vol. 9. Pp 91-101. https://doi.org/10.1007/978-3-319-61927-9_9 [in English].
5. Pozhidaeva, V. (2005). Determining the roughness of contact surfaces of the rolling bearings by the method of shock pulses. World Tribology Congress III, September 12-16, 2005, Washington, D.C., USA [in English].
6. Balducchi, F., Arghir, M., & Gaudillere, S. (2014). Experimental analysis of the unbalance response of rigid rotors supported on aerodynamic foil bearings. Proceedings of ASME Turbo Expo 2014: Turbine Technical Conference and Exposition GT2014. June 16 - 20, 2014, Düsseldorf, Germany. URL: http://proceedings.asmedigitalcollection.asme. org/ [in English].)
7. Puchalski, A. (2015). A technique for the vibration signal analysis in vehicle diagnostics, Mechanical Systems and Signal Processing #56-57(2015). Pp. 173-180 [in English].
8. Trebuna F., Simcak F., Bocko J., Hunady R., Pastor M. «Complex approach to the vibrodiagnostic analysis of excessive vibration of the exhaust fan», Engineering Failure Analysis #37 (2014). Pp. 86-95 [in English].
9. Gericke, P.B. (2015). Diagnostika tekhnicheskogo sostoyaniya mekhanizmov povorota ekskavatorov tipa draglayn na osnove analiza parametrov vibroakusticheskikh voln, generiruyemykh pri ikh rabote [Diagnostics of dragline excavators' rotation mechanisms technical condition based on the analysis of vibro-acoustic wave parameters generated during their operation]. Vestnik nauchnogo tsentra po bezopasnosti rabot v ugolnoi promyshlennosti - Herald of Safety in Mining Industry Scientific Center, 2, 54-60 [in Russian].
10. Schreiber, R. (2016). Induction motor vibration diagnostics with the use of stator current analysis. Proceedings of the 2016 17th International Carpathian Control Conference, ICCC 2016. Pp. 668-672. https://doi.org/10.1109/Carpathi-anCC.2016.7501179 [in English].
11. Shardakov, I., Shestakov, A., Tsvetkov, R., & Yepin, V. (2018). Crack diagnostics in a large-scale reinforced concrete structure based on the analysis of vibration processes. AIP Conference Proceedings 2053, 040090 https://doi. org/10.1063/1.5084528 [in English].
12. Shirman, A.R., & Solov'ev, A.B. (1996). Prakticheskaya vibrodiagnostika i monitoring sostoyaniya mekhanicheskogo oborudovaniya [The practical vibration analysis and monitoring of mechanical equipment] Moscow: Spectrum engineering Publishers [in Russian].
13. Barkov, A.V., & Barkova, N.A. (2004). Vibratsionnaya diagnostika mashin i oborudovaniya. Analiz vibratsii [Vibration diagnostics of machines and equipment. Vibration analysis: Handbook]. St. Petersburg: SPbGMTU [in Russian].
14. Wang, T., Han, Q., Chu, F., Feng, Z. (2019). Vibration based condition monitoring and fault diagnosis of wind turbine planetary gearbox: A review. Mechanical Systems and Signal Processing. V.126, Pp. 662-685. https://doi.org/10.1016/j. ymssp.2019.02.051 [in English].
15. Ghasemloonia, A., Rideout, D. G., & Butt, S. D. (2013). Vibration Analysis of a Drillstring in Vibration-Assisted Rotary Drilling: Finite Element Modeling With Analytical Validation. Journal of Energy Resources Technology SEPTEMBER 2013, Vol. 135 / 032902-1 [in English].
16. Gerike P.B. (2019). Vybor i obosnovaniye parametrov kompleksnogo podkhoda dlya analiza vibratsii ekskavatorov tipa EKG [The selection and justification of the parameters of an integrated approach for the analysis of excavators such as ECG vibration]. Gornoe oborudovanie i jelektromehanika - Mining equipment and electromechanics], 1, 13-19 [in Russian].
