Sensors diagnostic methods and sistems for application in manyfacturing Iternational Congress for metallworking and Automation. – Honover, 1985, September 18, 19, р. 80 – 86.
3. Regel V. Metodik zur Optimierung von Diagnaseparance tern Fortigunstechnik und Getrieb, 1983, Bd. 195, №4, S. 238-240.
4. Giezki K. Propozyc je modeli matematyeznych do wikorzystania w dagnostyee. – Zesszyty Naukowe Mechanika, 1985, №36, р. 79-88.
5. Сиами X. Сучасний стан і перспективи розвитку технології діагностування устаткування. – Пуанто эндзиниа, 1979, т. 11. № 1, с. 33-37.
6. Золотарь А. И., Гольдбухт А. Е., Соколова Г. А. Відмови і заходи для підвищення надійності насосів, гідромоторів і іншого гідроустаткування мобільних машин. — М.: ЦИНТИхимнефтемаш, 1990, 60 с.
7. Henke R.W. In convenienti cause e rimedi. – Oleodinamica Pneumatica, 1986, № 4, s. 46-48.
8.Ястребенецкий М.А., Иванова Г.М. Надежность автоматизированых систем управления технологическими процессами: Учеб. Пособие для вузов. – М.: Энергоатомиздат, 1989.
9. Князевский Б.А. и др. Охрана труда в электроустановках. – М.: Энергия, 1983.
10. Кушелев В.П. и др. Охрана труда в нефтеперерабатывающей и нефтехимической промышленности. – М.: Химия, 1983.
Домин П.А. Справочник по технике безопасности. – М.: Энергоиздат, 1984.
12. Мелкумов Я.С. Экономическая оценка эффективности инвестиций и финансирования инвестиционных проектов. – М.: ИКЦ«ДИС», 1997.
13.Плоткин Я.Д., Львов Д.С. Экономическая эффективность новой техники. – Львов: “Вища школа”, 1986. – 144 с.
14.Расчет экономической эффективности в дипломных и курсовых проектах: Под общ. ред. Н.Н. Фонталина. – Мн.: Выш. шк., 1984. – 126 с.
ДОДАТОК А
Алгоритмічне забезпечення процедури виділення
діагностичної інформації
В даному розділі розглядаються різноманітні параметри віброакустичного сигналу і способи формування діагностичних ознак, які пов’язані із виявленням і подальшим утворенням інформаційної компоненти у вимірюючи коливальних процесах, які визначаються як сам факт наявності дефекту, так і глибину його розвитку.
Часова реалізація. Коли в коливальному процесі, які супроводжують роботу агрегатів, наприклад двигуна внутрішнього згоряння, необхідно зберегти фазові відношення, які несуть основну інформацію про параметри технічного стану, достатньо проаналізувати тимчасову реалізацію об’єкта. На рис.2.2 наведена схема розташування віброімпульсів, які формуються механізмами чотирьох циліндричного двигуна, по тактам циклу. Утворення імпульсів, які формуються вузлом, здійснюється тимчасовою селекцією. В даному випадку діагностичними ознаками можуть служити зміщення відповідного імпульсу по фазі, а також його амплітуда.
При ударному збудженні коливань на осцилографі, синхронізованою оборотною частотою, можна виділити момент появлення удару, його тривалість, частоту заповнення імпульсу, період проходження і форму імпульсу, якщо ці імпульси не накладаються один на одного.
Таким способом можна виявити утворення раковин на одній із контактуючих поверхонь (на зубі шестерня або бігової доріжки підшипника кочення), поломку зуба, обрив лопатки в турбіні і т. п.
Кінематичні похибки виготовлення або монтажу впливають на глибину модуляції коливальних процесів, що також можуть бути використані в якості динамічної ознаки стану механізму.
Продовження додатку А
При наявності високочастотної флуктуаційної перешкоди від періоду до періоду використовують метод синхронного накопичувача на періоді самого низькочастотного процесу, наприклад рівного періоду оборотної частоти.
Якщо коливальний процес x(t) близький до періодичного і немає ніякої апріорної інформації про амплітуди і фази на періоді циклу T , то для наступної його класифікації можна скористатися представленням його у вигляді n-вимірного вектора, компонентами якого являються значення амплітуд, які взяті через рівні інтервали часу t (рисунок A1).
Рис. A1 – Графік дискретизації часового процесу
Така діагностична ознака інформативна, якщо в якості об’єкту діагностики фігурує низькооборотна машина циклічної дії, а параметри стану у значній мірі змінюються, наприклад, при діагностиці грубих відмов в роботі.
В загальному випадку віброакустичні процеси в машинах являються випадковими, тому для отримання невипадкових закономірностей зміни досліджуваного сигналу необхідно перейти до розглядання його статистичних характеристик.
Продовження додатку А
Спектр потужності. Якщо реалізація стаціонарного випадкового процесу x(t) задана на обмеженому інтервалі часу (0, Т) і рівна нулю поза ним, тоді за оцінку спектральної густини потужності приймають величину
(A1)
яка дає середню картину розподілення потужності по частоті. Тут
(A2)
перетворення Фур’є від функції x(t), так називається спектр миттєвих значень (комплексний спектр). Функція , яка носить назву оцінки амплітудного спектру і застосовується при апаратній реалізації спектрального аналізу.
В якості діагностичної ознаки замість спектрального розкладання процесу інколи використовують інтегральну характеристику дисперсія шуму:
в смузі частот (1 , 2), де зміни віброакустичного сигналу проявляються найбільш помітно.
При діагностиці стану кінематичних ланок механізму на кожному режимі роботи корисно мати таблицю основних частот збудження коливань і їх гармонік з тим, щоб вести направлений пошук діагностичних ознак. У даному випадку, в якості діагностичної ознаки може служити спектральна амплітуда на частоті збудження діагностуючого вузла, якщо її поведінка однозначно пов’язана із зміною відповідного параметра стану механізму. Однак, у багатьох випадках доцільно використовувати енергетичний спектр для формування загальної діагностичної ознаки у вигляді n-вимірного вектору, компонентами якого служать відліки дискретного представлення спектру у точках i=1, ..., n, рознесених по частоті на =грn.
Продовження додатку А
При наявності в спектрі чітко вираженого гармонічного ряду або декілька рядів частот, які кратні основним частотам збудження механізму, зручно формувати діагностичний признак із складових гармонічного ряду, амплітуди гармонік якого несуть основну інформацію про стан зміни вузла об’єкта діагностики. При цьому найбільш простим і достатньо інформативною ознакою служить довжина n-вимірного вектора, компонентами якого являються амплітуди Аі гармонічного ряду. В даному випадку достатньо обмежитися числом ряду n=510.
Таке представлення віброакустичного сигналу являється одною із форм стиснення інформації, представлення її у більш компактній формі. Розпізнавання здійснюється по одному із розв’язаних правил.
Функція кореляції. Функція автокореляції стаціонарного