CC BY
135
I ♦ *!
ш
П.Б. Герике // P.B. Gericke am_besten@mail.ru
канд. техн. наук, доцент Институт угля Федерального Исследовательского Центра угля и углехимии СО РАН, 650065, г. Кемерово пр. Ленинградский, 10 Candidate of technical sciences, Associate Professor Institute of Coal of the Federal Research Center of Coal and Coal Chemistry of SB RAS, 10 Leningradsky Prospect, Kemerovo, 650065, Russian Federation.
А.Г. Никитин // A.G. Nikitin nikitin1601@yandex.ru
доктор техн. наук, профессор ФГБОУ ВПО СибГИУ 654041, Новокузнецк, пр. Бардина, 25
Doctor of Technical Sciences, Professor Siberian State Industrial University 654041, Novokuznetsk, Bardin Avenue -25, Kemerovo Region, Russia
УДК 681.518.5
ВИБРОДИАГНОСТИКА ЦЕНТРОБЕЖНЫХ НАСОСОВ VIBRATION-BASED DIAGNOSTICS OF CENTRIFUGAL PUMPS
В настоящей статье приведены результаты исследований в области комплексного анализа параметров вибрации, генерируемой при работе промышленных центробежных насосов, эксплуатируемых в условиях предприятий угольной промышленности Кузбасса. Создан научный задел для разработки единого диагностического критерия для оценки и прогнозирования процессов изменения технического состояния эксплуатируемого насосного оборудования, использование которого на практике позволит оптимизировать процедуры диагностики и анализа вибрации и усовершенствовать действующую на предприятиях систему ремонтов. Целью настоящей работы было создание на основе существующей классификации диагностических признаков и правил выявления дефектов промышленных насосов алгоритма разработки единого диагностического критерия. Необходимо было показать, что только широкое использование результатов комплексного подхода к анализу вибрации позволяет открыть инновационный путь к использованию единых диагностических критериев для осуществления прогностического моделирования процессов деградации технического состояния насосного оборудования. В рамках настоящего исследования применялись результаты комплексного диагностического подхода к анализу вибрации, включая спектральный анализ в расширенном частотном и динамическом диапазоне, анализ огибающей спектра и высокочастотный эксцесс. Полученные научные результаты подтверждают эффективность предложенного набора диагностических методологий для анализа параметров вибрации насосных установок и создания единых критериев оценки и прогнозирования. Созданный комплекс диагностических признаков и правил выявления дефектов насосного оборудования по результатам анализа параметров вибрации и разрабатываемый единый диагностический критерий могут использоваться в качестве платформы для реализации базовых элементов системы обслуживания оборудования по его фактическому состоянию. Полученные результаты свидетельствуют о возможности использования единого диагностического критерия для осуществления контроля состояния промышленных насосов и краткосрочного прогнозирования процессов деградации их технического состояния с использованием адаптивных математических моделей.
This article presents the results of research in the field of complex analysis of vibration parameters generated during the operation of industrial pumps, operated in the conditions of the coal industry enterprises of Kuzbass. A scientific groundwork has been created for the development of a unified diagnostic criterion for assessing and predicting the processes of changing the technical state of operating pumping equipment, the use of which in practice will optimize the procedures for diagnostics and analysis of vibration and improve the system of repairs operating at enterprises. The purpose of this work is to create an algorithm for developing a single diagnostic criterion for vibration parameters based on the classification of diagnostic signs and rules for detecting defects in industrial pumps. It was necessary to show that only the widespread use of the results of an integrated approach to the analysis of vibration can open an innovative way to the use of common diagnostic criteria for forecasting modeling of pumping equipment technical state degradation processes. Within the frames of this work, the results of an integrated diagnostic approach to vibration analysis were applied, including spectral analysis in an extended frequency and dynamic range, spectrum envelope analysis, and high frequency kurtosis. The obtained scientific results confirm the effectiveness of the proposed set of diagnostic methodologies for the analysis of vibration parameters of pumping units and the creation of uniform
assessment and forecasting criteria. The created complex of diagnostic signs and rules for detecting defects in pumping equipment based on the results of the analysis of vibration parameters and the developed unified diagnostic criterion can be used as a platform for the implementation of the basic elements of the equipment maintenance system based on its actual state. The results obtained indicate the possibility of using the developed unified diagnostic criterion for monitoring the state of industrial pumps and for carrying out short-term forecast of their technical state degradation processes using adaptive mathematical models. Ключевые слова: ВИБРОДИАГНОСТИКА, ОБСЛУЖИВАНИЕ ПО ФАКТИЧЕСКОМУ СОСТОЯНИЮ, ЕДИНЫЙ ДИАГНОСТИЧЕСКИЙ КРИТЕРИЙ, ПРОГНОЗНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, НАСОСНОЕ ОБОРУДОВАНИЕ.
Key words: VIBRATION DIAGNOSTICS, MAINTENANCE ON THE ACTUAL TECHNICAL CONDITION, A SINGLE DIAGNOSTIC CRITERION, FORECASTING MODELING, PUMP EQUIPMENT.
Введение. На обогатительных фабриках и установках Кузбасса широкое распространение получили насосы центробежного типа благодаря относительной простоте конструкции, долговечности, хорошей ремонтопригодности и высокому КПД. В рамках настоящего исследования использовалась выборка диагностической информации по параметрам вибрации тридцати промышленных центробежных насосов, подлежащих прохождению обязательной процедуры экспертизы промышленной безопасности. Проведенный анализ позволяет заключить, что до % объема настоящей выборки находится в недопустимом техническом состоянии, что свидетельствует о нарушении действующих норм системы планово-предупредительных ремонтов и позволяет эксплуатирующим организациям работать на заведомо неисправном оборудовании, провоцируя возникновение нештатных аварийных ситуаций. Оценка технического состояния оборудования, действующая в рамках системы экспертизы промышленной безопасности технических устройств на опасных производственных объектах, является несовершенной. Она не позволяет с высокой степенью достоверности выявлять дефекты на различных стадиях их развития в тех случаях, когда из-за конструктивных и кинематических особенностей объектов диагностирования имеет место полное совпадение частотных признаков наличия дефектов. Поэтому актуальность в таких условиях приобретает создание единых диагностических критериев (ЕДК), пригодных для выполнения эффективной оценки и прогнозирования процессов деградации технического состояния самого разного технологического оборудования. Для каждой группы дефектов энерго-механического оборудования (например, дефекты центровки или повреждения подшипников) должен быть разработан свой уникальный единый критерий, способный заменить собой необходимость использования большой группы отдельных диагностических
признаков и правил [1, 2, 3]. Использование ЕДК позволит уменьшить время, затрачиваемое на анализ диагностических характеристик при одновременном повышении достоверности результатов контроля.
Таким образом, основной целью настоящей работы является разработка алгоритма создания единого диагностического критерия для выявления дефектов центробежных насосов, при помощи которого можно будет осуществлять эффективную оценку фактического состояния техники и прогнозировать развитие процессов деградации узлов и элементов насосного оборудования, эксплуатируемого в условиях угольной промышленности Кузбасса.
На сегодняшний день на рынке программного обеспечения присутствуют прогнозные математические модели, способные осуществлять кратко- и среднесрочное прогнозирование динамики изменения параметров технического состояния различного технологического оборудования по параметрам вибрации [4, 5]. Все они обладают в той или иной степени различными недостатками, в частности обычно такие модели имеют узкую специализацию на однотипных несложных механических устройствах, недостаточную апробацию результатов моделирования, ограниченный набор моделируемых параметров. Универсальной прогнозной дегра-дационной модели не существует, и тому есть несколько причин, например: недостаточная изученность вопросов динамики горных машин, отсутствие представительных баз данных по параметрам вибрации, изменяющиеся в процессе работы оборудования частоты, наличие тихоходных узлов и агрегатов, проведение ремонтов с использованием не номенклатурных (контрафактных, восстановленных или просто подходящих по посадочным параметрам) запасных частей и т.п. Основная идея настоящей работы заключается в том, что возможность создания эффективной математической деградацион-ной модели, которая позволяла бы дать точную
оценку техническому состоянию агрегатов в кратко- и среднесрочной перспективе, появляется с использованием в качестве моделируемых параметров величин единых диагностических критериев, основанных на результатах комплексного подхода к анализу параметров вибрации и учитывающих процессы деградации технического состояния сложных механических систем, исключающих необходимость использования при анализе или составлении прогноза отдельных характеристик или параметров вибрационного сигнала и значительного количества диагностических признаков и правил выявления дефектов энерго-механического оборудования.
В условиях действующей на предприятиях системы плановых ремонтов решение задач, связанных с долгосрочным прогнозированием, неактуально, т.к. намного более важным вопросом является потребность в информации: способен ли в принципе агрегат доработать до момента проведения ближайшего ремонта или нет? Поэтому максимальный интерес здесь могут представлять только результаты краткосрочного прогнозирования, которые дают возможность провести оценку вероятности возникновения аварийных отказов оборудования на период одного-двух интервалов диагностирования (т.е. до момента ближайшего ремонта в системе ППР), что является актуальной научной задачей в условиях действующей системы ремонтов. Мировой опыт показал, что для решения подобных задач эффективным может оказаться использование принципов адаптивного краткосрочного прогнозирования, основанного на гибкой настройке параметров математической прогнозной модели в зависимости от изменения входных данных, что позволяет получить
Уе, мм/с
эффективные результаты и смоделировать процесс изменения технического состояния объекта диагностирования на ближайшие несколько недель. Проведенный анализ литературных источников подтвердил эффективность использования адаптивных моделей для осуществления краткосрочного прогнозирования процессов деградации технического состояния сложных механических систем [5, 6, 7]. Их главным недостатком является ограниченность практической области применения, а также недостаточный уровень проверки на практике результатов моделирования с использованием диагностической информации по параметрам вибрации различных типов горного, углеобогатительного и насосного оборудования.
Результаты и их применение. При сборе и анализе диагностических данных в рамках выполнения настоящего исследования был использован комплексный подход к диагностике насосов по параметрам генерируемой при их работе вибрации, что позволило учесть конструктивные особенности оборудования и специфику его работы. Выбор диагностических методов, средств и контролируемых параметров определялся конкретным типом объекта исследования (привод, мощность, расположение и т.п.) и режимами его работы (цикличность, время работы, фазы пуска/остановки). В итоге, комплексный подход в рамках настоящей работы включал в себя результаты спектрального анализа в стандартном и расширенном частотном и динамическом диапазонах, высокочастотный эксцесс и анализ огибающей спектра.
Выполненный в рамках настоящего исследования обзор литературных источников показал, что сегодня в России не существует мате-
1 ].....]
1 I ш Ц ■■ ¿Ддлл J „А.„. л---------- Л'
200 400 600 800 ^ ¡~ц
Рисунок 1. Нарушение режима смазки подшипника со стороны свободного конца электродвигателя центробежного насоса ЦНС-180-170 Figure: 1. Violation of the bearing lubrication mode from the free end side of the centrifugal pump CNS-180-170 electric
motor
матических прогнозных моделей, использующих в качестве моделируемых параметров единые диагностические критерии оценки вибрации, которые были бы пригодны для осуществления прогноза процессов изменения фактического технического состояния сложных механических систем [8, 9, 10, 11]. Большинство работ в этой области посвящено разработке алгоритмов автоматизированного анализа частот, генерируемых при работе различного энерго-механи-ческого оборудования. Практически все такие алгоритмы имеет узкую область применения, обычно ограниченную подшипниками качения или другими несложными и хорошо изученными отдельными элементами технических устройств. При этом они имеют низкий уровень апробации и, как следствие, недостаточный уровень достоверности результатов прогнозирования.
Проведенные в рамках настоящей работы исследования позволили обобщить данные анализа параметров вибрации, полученные при наблюдении за выборкой из тридцати центробежных насосов в течение года, а также осуществить группировку выявляемых дефектов по нескольким базовым группам (среди которых нарушение жесткости опорной системы, нарушение соосности агрегатов, неуравновешенность вращающихся деталей, износ элементов насоса, дефекты ременных передач, дефекты подшипниковых узлов и повреждения двигателей электрической природы). Всей совокупности выявляемых здесь дефектов соответствует более ста диагностических признаков, большинство из которых относится к области спектрального анализа (см. некоторые примеры на рисунках 1, 2 и 3). Кроме того, проведенные ранее исследования позволили разработать индивидуальные спектральные маски высокой степени детализации для нормирования вибрации на центробежных насосах фирмы Warman с доверительной вероятностью до 95% [9]. Степень проработки масок позволила осуществить расчет индивидуальных предельных значений для четырнадцати частотных полос на основе обработки массива статистической информации по вибрации однотипных центробежных насосов. В результате удалось выявить наиболее информативные частотные диапазоны спектра и осуществить их нормирование, результаты которого позволили определить допустимые пороговые значения уровня мощности сигнала в отдельных полосах спектра, которые могут использоваться при создании адаптивных прогностических моделей. Кроме того, в рамках выполнения настоящей работы был формализован ряд диагностических
признаков для выявления дефектов насосных установок. Всего было подвергнуто формализации около ста диагностических признаков в области спектрального анализа, анализа огибающей и эксцесса, обобщение полученных результатов позволило использовать данные признаки при разработке алгоритмического кода создания единого диагностического критерия для оценки фактического состояния насосного оборудования.
Попытки создать единый критерий для диагностики оборудования по параметрам вибрации не прекращаются давно, поиску решения этой проблемы посвящены научные труды отечественных и зарубежных авторов [4, 6, 9, 12]. Общим недостатком существующих алгоритмов является крайне узкая область их применения (например, подшипники качения однотипного оборудования или дефекты, связанные с нарушением жесткости опорной системы). Отсутствие универсальных критериев, при помощи которых можно было бы диагностировать фактическое состояние технических устройств в целом, рассматривая их как механическую систему с большим числом деталей и элементов, объясняется сложностью интерпретации результатов комплексного анализа параметров механических колебаний, а также недостаточностью существующих баз данных по параметрам вибрации оборудования. Принципиальное отличие настоящей работы заключается в том, что здесь была предпринята попытка создать единый диагностический критерий, при помощи которого можно оценить состояние не отдельного конструктивного узла или элемента, а всего насосного агрегата как единой технической конструкции.
Эффективность создаваемого единого критерия основана на комплексном подходе к использованию совокупности диагностических признаков и критериев, что сделает ЕДК способным диагностировать дефекты насосного оборудования на всех стадиях их развития, от зарождения, до состояния, предшествующего аварийному выходу агрегата из строя. Обобщение результатов анализа вибродиагностических данных, полученных в рамках выполнения настоящей работы, позволили сформулировать восемь основных диагностических признаков, пригодных для выполнения оценки состояния оборудования центробежных насосов по параметрам вибрации:
1. Общий уровень сигнала, а также совокупность амплитуд гармоник на «подшипниковых» частотах по параметру виброскорости
Рисунок 2. Нарушение жесткости опорной системы насоса Warman 65 WР 42259 QV-SP Figure: 2. Pump Warman 65 WP 42259 QV-SP support system rigidity violation
(2...3000 Гц).
2. Нормированный общий уровень сигнала и пиковое значение по параметру виброускорения в диапазоне 50.5 000 Гц.
3. Оценка гармонической активности на «ременных» частотах спектра, включая флуктуацию их гармоник и обертонов.
4. Градиент модуляции спектра огибающей вибросигнала в области «подшипниковых» и «лопаточных» частот, включая промежуточные и модуляционные составляющие.
5. Общий уровень по параметру виброскорости в низкочастотном диапазоне спектра (2Гц ... 15^), содержащий признаки нарушения жесткости опорной системы, дисбаланса вращающихся деталей, а также несоосности шкивов ременной передачи.
6. Мера подобия, определяемая по результатам сравнения характеристик вейвлет-преобразования, временной волны и параметров эксцесса для реального и «эталонного» сигналов.
7. Совокупность амплитуд лопаточных частот, включая субгармоники, обертоны, боковые и модуляционные частоты, свидетельствующие о наличии неоднородности потока жидкости в проточной части центробежных насосов. Данный признак наиболее выражен в горизонтальной плоскости и является следствием эксплуатационного износа рабочего колеса и лопаток (раковины, неравномерная толщина лопаток, каверны, трещины и т.п.).
8. Низкочастотные колебания в диапазоне 1-4 Гц, свидетельствующие о пульсации потока жидкости и приводящие к ускоренному износу уплотнений насоса.
Появление износа на лопатках рабочих колес центробежных насосов влечет за собой
возникновение явлений дисбаланса вращающихся деталей насоса, а также рост гармоник ряда оборотной частоты ротора и лопаточных частот, включая боковые и модуляционные составляющие спектра (см. рисунок 3). Выводы. Исследования параметров вибрации, генерируемой при работе насосного оборудования, подтвердили эффективность предложенного набора диагностических методологий для выполнения оценки и прогнозирования процессов деградации технического состояния насосного оборудования. Результаты комплексного подхода к диагностике, включая спектральный анализ по параметрам виброскорости и виброускорения в расширенном частотном диапазоне, анализ огибающей и эксцесс, позволили обнаруживать динамику развития повреждений насосного оборудования и подтверждать данные экспресс-анализа. Следовательно, ЕДК для эффективной оценки состояния насосных агрегатов, должен основываться на результатах комплексного подхода к анализу параметров вибрации, генерируемой при их работе, а также предложенного набора диагностических признаков и правил, позволяющих выявить все основные дефекты диагностируемого оборудования.
Кроме того, отдельного рассмотрения заслуживает вопрос создания гибкой системы фильтрации, позволяющей очистить спектр от «паразитного» шума различной природы и «лишних» гармоник, что значительно расширит область применения единых диагностических критериев. Решение этой задачи возможно при условии реализации процедур клиппирования спектра [13, 14, 15]. Неотъемлемой частью алгоритмов клиппирования является уточнение оборотной частоты, как правило, основанное на поиске максимумов амплитуд значащих гармо-
Рисунок 3. Множественные каверны на лопатках рабочего колеса насоса ЦН400-210а Figure: 3. Multiple cavities on the impeller blades of the pump CN 400-210a
ник в области низких частот спектра. В случаях наличия неявных максимумов оборотной частоты значительного уровня шумов и присутствия в спектре различных по своей природе гармонических составляющих наиболее эффективным может оказаться использование процедуры клиппирования, предложенной в работе [9]. Использование многомерного пространства диагностических признаков и применение алгоритмов скаляризации данных, а также пошаговая сегментация групп объектов с различной степенью развития повреждений являются неотъемлемыми этапами алгоритма создания единого критерия для диагностики и прогнозирования процессов деградации технического состояния центробежных насосов.
Заключение
Разработка единых критериев, пригодных для осуществления диагностики и прогнозирования процессов деградации фактического состояния промышленных насосных агрегатов, позволит внедрить на практике элементы системы обслуживания техники по ее фактическому состоянию, что убедительно свидетельствует об актуальности предлагаемых алгоритмов разработки ЕДК.
Использование данного критерия при создании адаптивной прогнозной математической
модели позволит получать более достоверные результаты по сравнению с применением традиционных моделируемых параметров - общего уровня виброскорости и виброускорения, что является необходимым условием для осуществления краткосрочного прогнозирования в условиях действующей на сегодня системы планово-предупредительных ремонтов технологического оборудования в угольной и горнорудной промышленности [9, 16]. Анализ полученных в рамках выполнения настоящей работы результатов диагностирования насосного оборудования свидетельствует о наличии острой потребности в результатах комплексного подхода к анализу вибрации для создания единого диагностического критерия, пригодного для осуществления эффективной оценки текущего состояния и прогнозирования развития деградационных процессов на обследуемом оборудовании. Результаты внедрения предложенной концепции позволят минимизировать количество несчастных случаев на производстве, вызванных недопустимым техническим состоянием оборудования, а также уменьшить количество аварийных простоев эксплуатируемой техники, сделать более эффективным снабжение запасными частями и оптимизировать действующую на предприятиях систему ремонтов.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1
2
3
4
5
Неразрушающий контроль. Справочник в 7 томах под редакцией чл.-корр. РАН В.В. Клюева, т.7 - Москва, 2005. - 828 с.
Лукьянов А.В. Классификатор вибродиагностических признаков дефектов роторных машин. / Иркутск: Издательство ИрГТУ, 1999. - 230 с.
Gericke B.L., Gerike P.B., Klishin V.I. Highly efficient hard rock-breaking tool for mining machines. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science 2019. С. 012019.
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 V. Pozhidaeva. 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
F. Balducchi, M. Arghir, S. Gaudillere. 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.
7. Puchalski A. «A technique for the vibration signal analysis in vehicle diagnostics», Mechanical Systems and Signal Processing #56-57(2015). 173-180
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). 86-95
9. Герике П.Б. Выявление дефектов энерго-механического оборудования дробильно-классификационных установок / Горное оборудование и электромеханика, №2. - Кемерово. - 2020. С. 27-34.
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., Ещеркин П.В. Разработка единого диагностического критерия для диагностики подшипников качения энерго-механического оборудования карьерных экскаваторов / Вестник Научного центра по безопасности работ в угольной промышленности, №2. - Кемерово. - 2020. С. 65-72.
REFERENCES
1. Kliuiev, V.V. (Eds.). (2005). Nerazrushayushchiy kontrol'. Spravochnik [Non-distructive control. Handbook]. (Vols. 1-7). Moscow [in Russian].
2. Lukianov, A.V. (1999). Klassifikator vibrodiagnosticheskikh priznakov defektov rotornykh mashin [Classifier of vibrodiagnostic signs of defects in rotary machines].Irkutsk:IrGTU [in Russian].
3. Gericke B.L., Gerike P.B., Klishin V.I. Highly efficient hard rock-breaking tool for mining machines. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science 2019. C. 012019.
4. 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 [in English].
5. V. Pozhidaeva. 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. F. Balducchi, M. Arghir, S. Gaudillere. 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 [in English].
7. Puchalski A. «A technique for the vibration signal analysis in vehicle diagnostics», Mechanical Systems and Signal Processing #56-57(2015). 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). 86-95 [in English].
9. Gerike, P.B. (2020). Vyyavleniye defektov energo-mekhanicheskogo oborudovaniya drobil'no-klassifikatsionnykh ustanovok [Detection of defects in power-mechanical equipment of crushing and classification plants]. Gornoye oboru-dovaniye i elektromekhanika - Mining equipment and electromechanics, 2, 27-34 [in Russian].
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/Carpathi-anCC.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. Shirman, A.P., & Soloviev, A.B. (1996). Prakticheskaya vibrodiagnostika i monitoring sostoyaniya mekhanicheskogo oborudovaniya [Practical vibration diagnostics and condition monitoring of mechanical equipment]. Moscow: [in Russian].
13. Barkov, A.V., & Barkova, N.A. (2004). Vibratsionnaya diagnostika mashin i oborudovaniya. Analiz vibratsii. Uchebnoye posobiye [Vibration diagnostics of machines and equipment. Vibration analysis. Tutorial]. St.Petersburg: SPbGMTu [in Russian].
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 [ in English].
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 [in English].
16. Gerike, P.B., & Yeshcherkin, P.V. (2020). Razrabotka yedinogo diagnosticheskogo kriteriya dlya diagnostiki pod-shipnikov kacheniya energo-mekhanicheskogo oborudovaniya kar'yernykh ekskavatorov [Development of a unified diagnostic criterion for diagnostics of rolling bearings of power-mechanical equipment of open pit excavators]. Vestnik nauchnogo tsentra po bezopasnosti rabot v ugolnoi promyshlennosti - Herald of Safety in Mining Industry Scientific Center,2, 65-72 [in Russian].
