CC BY
45
УДК 621.039
СНИЖЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ПРИ ДИАГНОСТИКЕ ЭЛЕКТРОПРИВОДНОЙ АРМАТУРЫ
Е.А. Абидова, Ю.П. Муха, О.Ю. Пугачёва, А.В. Чернов
Волгодонский инженерно-технический институт - филиал Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ» Волгоградский государственный технический университет
Volgodonsk Engineering Technical Institute the branch of National Research Nuclear University «MEPhI»
Volgograd State Technical University
В статье анализируется система диагностики технического состояния электроприводной арматуры (ЭПА). Показано, что при использовании штатной системы возможна неопределенность диагноза. Для снижения неопределенности предлагается оптимизированный алгоритм оценки технического состояния объекта диагностирования. Рекомендовано дополнить спектральный анализ фазовым плоскостным методом. Во избежание пропуска дефекта рекомендуется проводить спектральный анализ огибающей, полученной в результате реализации алгоритма демодуляции. Благодаря использованию оптимизированных алгоритмов уменьшилась неопределенность оценки технического состояния электроприводной арматуры.
Ключевые слова: oценка работоспособности, спектральный анализ, электроприводная арматура, система диагностики, мера неопределенности, фазовый плоскостной метод.
In this article the diagnostics system for a working capacity estimation of electro-driving armatures (EDA) is analyzed. It is shown that in the process of usual system operation the diagnostics uncertainty is possible. For the decision of this problem it is offered to optimize the algorithm of technical condition estimation of a diagnosed object. It is recommended to add the spectral analysis with the phase plane method. Application of algorithms of demodulation raises efficiency of the spectral analysis, allowing avoid the defect admission. Due to optimized algorithms usage the estimation uncertainty of electro-driving armatures condition is decreased.
Keywords: working capacity estimation, spectral analysis, electro-driving armatures, diagnostics system, measure of uncertainty, phase plane method.
Штатная система диагностирования электроприводной арматуры ЭПА по потребляемому току двигателя (рис. 1) предполагает определение технического состояния ЭПА, исходя из анализа параметров огибающей сигнала тока и спектрального анализа. [1]
Рисунок 1 - Функциональная схема штатной системы диагностики ЭПА
При постановке диагноза на основе токово-временных параметров и амплитудно-частотных характеристик сигнала возможна неопределенность, поскольку различным дефектам могут соответствовать идентичные спектры. Например, в случае несоосности вала ротора, так же, как и при дефекте подшипника ротора (раковина на внутреннем кольце) в спектрах токового сигнала наблюдаются основные и комбинационные частоты подшипника ротора (рис. 2).
Для оценки информационной неопределенности воспользуемся комбинаторно-вероятностной мерой разнообразия заданного множества объектов Р. Хартли [2]:
Ян(М) = к1пЫ, (4.1)
где k - коэффициент пропорциональности (при k = 1/1п10 используются десятичные единицы);
N - количество возможных диагнозов при оценке диагностической информации. Таблица 1 (фрагмент)-Неопределенность при диагностике ЭПА
Наблюдаемые Диагнозы на Вид Диагнозы на
частоты в сигнале основании модуляции основании анализа
тока частотного анализа колебаний ротора частот и вида модуляций
1 2 3 4 5 6
Частоты вала ротора Несоосность 0,7 Фазовая Несоосность 0
и£,р, основные и выходного вала; модуляция выходного вала
комбинационные дефект наружного Амплитудная дефект наружного 0,6
частоты подшипника кольца подшипника модуляция кольца подшипника
ротора ^к, fвк, £;п, £гк, ротора; ротора;
частота сети £..
дефект дефект
внутреннего внутреннего
кольца кольца
подшипника подшипника
ротора; ротора;
Продолжение таблицы 1 (фрагмент)
1 2 3 4 5 6
дефект дефект
сепаратора сепаратора
подшипника подшипника
ротора; ротора;
дефект тела дефект тела
качения качения
подшипника подшипника
ротора. ротора.
Частоты вала ротора Дефект вала 0,3 Фазовая Дефект вала 0
^вр, частоты вала червячного модуляция червячного
червячного колеса колеса; колеса
mfвчк, основные и дефект Амплитудная Дефект 0
комбинационные червячного модуляция червячного
частоты червячного колеса. колеса
колеса частота
сети £;.
Данные колонки 3 таблицы говорят о высокой неопределенности штатной системы диагностики. Уменьшение неопределенности (колонка 6) можно достигнуть путем использования дополнительных данных об объекте диагностирования (колонка
4).
а
99
б
»11* »11' «77Ы В«И (1АК НАМ 1ЛН В К» ИК> ».ЮТ
15 22 30 38 45 53 61 68 76 83 91 99
Частота, Гц
Рисунок 2 - Спектры огибающих сигналов тока двигателя ЭПА с приводом типа ПГ-05-У2: а- с несоосностью выходного вала двигателя; б - с дефектом подшипника ротора
7
Отметим также риск принятия решения относительно состояния ЭПА, связанный с неопределенностью оценки степени развития дефекта в штатной системе диагностики. Штатная система учитывает проявление дефектов на основных и комбинационных частотах дефектного узла.Однако, известно[3], что все механические дефекты роторных систем, к которым относится ЭПА, проявляются на частоте вращения ротора, как появление и рост амплитуд высших гармоник вращения ротора (рис. 2) и изменение разности фаз между гармониками.
Очевидно, необходима доработка системы диагностики для получения дополнительных диагностических признаков: вида и глубины модуляции, числа и соотношения амплитуд гармоник ротора; разности фаз между гармониками.Длявыявления данных особенностей в работе [4] предлагается фазово-плоскостной метод (ФПМ) диагностики состояния подшипников по виброакустическому сигналу. Мы предлагаем аналогичным образом исследовать особенности колебаний ротора по сигналу тока двигателя ЭПА.
ФПМ предполагает представление диагностического сигнала на векторной плоскости в виде совокупности векторов, длины которых соответствуют амплитудам, а скорости вращения частотам соответствующих элементарных колебаний, составляющих диагностический сигнал. Суммарный вектор очерчивает траектории, совокупность которых называется фазовым портретом (ФП) сигнала.
Анализ ФП выявил в первом случае фазовую модуляцию, связанную с дефектами сборки, в частности, несоосностью вала двигателя (рисунок 3 а); во втором -синхронные амплитудно-модулированные колебания ротора (рисунок 3 б), характерные для локального дефекта подшипника. Таким образом, анализ ФП позволил различить состояния ЭПА, характеризующиеся идентичным представлением в спектре токового сигнала.
0.08-
а)
< ■О
с
0.06
0.04-
0.02-
•0.02-
■0.04
•0.06-
Глубина амплитудной модуляции 0,06 А
-0.06 0.04 -0.02 О
Действительная часть, А
•0.05 О Действительная часть, А
Рисунок 3 - Фазовые портреты сигналов тока двигателя ЭПА с приводомтипа ПГ-05-У2: а- с несоосностью выходного вала двигателя; б - с дефектом подшипника ротора
Нами разработан алгоритм анализа ФП, с помощью которого возможно распознать двенадцать состояний ЭПА, соответствующих отсутствию дефекта, и различным стадиям дефектов подшипника двигателя; подшипника редуктора, скол в зубчатой передаче; неточность сборки в передаче; несоосность валов. Также на
основании анализа ФП производится заключение о состоянии двигателя.
Объединение результатов анализа фазового портрета и анализа спектра позволяют получить на выходе наиболее вероятный диагноз.При отсутствии в базе данных информации о частотах работы кинематических пар спектральный анализ не является информативным, и в базу данных заносится диагноз, получаемый в результате процедуры анализа ФП.
Функциональная схема оптимизированной системы диагностики ЭПА, включающая анализ спектра и фазового портрета, представлена на рисунке 4.
Рисунок 4 - Функциональная схема оптимизированной системы диагностики ЭПА Испытания в производственных условиях Ростовской АЭС системы диагностики ЭПА, оптимизированной согласно функциональной схемы, представленной на рисунке 4, дали положительные результаты. Таким образом,удалось снизить информационную неопределенность при диагностике ЭПА.
Литература
1. Никифоров В.Н., Пугачева О.Ю., Сиротин Д.В. Методика оценки технического состояния электроприводной арматуры РЦ и ТЦ энергоблока №1 по ее электрическим параметра. ЭМТД 66-019-06 ПМ, 2006.
2. Дворяшин Б.В. Основы метрологии и радиоизмерения: Учеб. Пособие для вузов. - М.: Радио и связь, 1993. 320 с. с ил.
3. Добрынин С.А., Фельдман М.С., Фирсов Г.И. Методы автоматизированного исследования вибрации машин: справочник. - М.: Машиностроение, 1987. - 224 с. с ил. - (Основы проектирования машин).
4. Нафиков А.Ф., Закричная М.М., Сабуров В.К. Использование теории детерминированного хаоса для диагностики роторного оборудования // 55-я научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых УГНТУ: Сб. тез. докл.- Уфа: УГНТУ, 2004. 218-219 а
Муха Юрий Петрович - доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой «Вычислительная техника», Волгоградский государственный технический университет. E-mail: [email protected]
Чернов Александр Викторович - доктор технических наук, профессор, проректор по развитию и координации деятельности филиалов НИЯУ МИФИ в г. Волгодонске, Волгодонский инженерно-технического институт-филиал Национального исследовательского университета «МИФИ». E-mail: [email protected]
Пугачёва Ольга Юрьевна - кандидат технических наук, начальник отдела технической диагностики, Научно-исследовательский институт атомного энергетического машиностроения Волгодонского инженерно-технического института-филиала национального исследовательского университета Московского инженерно-физического института. E-mail: [email protected]
Абидова Елена Александровна- младший научный сотрудник, Научно-исследовательский институт атомного энергетического машиностроения Волгодонского инженерно-технического института-филиала национального исследовательского университета Московского инженерно-физического института. E-mail: [email protected]
Mouha Juriy P. - Doctor of Technical science, Professor, the head of the Computer engineering department, Volgograd State Technical University. E-mail: [email protected]
Chernov Alexandre V. - Doctor of Technical science, Professor, Prorector for Development and coordination of affiliates of NRNU «MEPhI» in Volgodonsk Volgodonsk Engineering Technical Institute the branch of National Research Nuclear University «MEPhI». E-mail: [email protected]
Pugachyova Olga Y. - candidate of Technical science, head of the Technical diagnostics department, Research Institute of Nuclear Power Mechanical Engineering, Volgodonsk Engineering Technical Institute the branch of National Research Nuclear University «MEPhI».E-mail: [email protected]
Abidova Elena A. - junior scientist, Research Institute of Nuclear Power Mechanical Engineering, Volgodonsk Engineering Technical Institute the branch of National Research Nuclear University «MEPhI». E-mail: [email protected]
