Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
19
Державний університет “Львівська політехніка”
Грень Ярослав Володимирович
УДК 621.314+621.396.66
Вимірювання та аналіз нестаціонарних вібрацій методами цифрової обробки сигналів
05.11.01 –прилади та методи вимірювання механічних величин
Автореферат
дисертації на здобуття наукового ступеня
кандидата технічних наук
ЛЬВІВ - 1999
Дисертацією є рукопис
Робота виконана в Державному університеті “Львівська політехніка”
Наукові керівники:доктор технічних наук, професор
Погрібний Володимир Олександрович,
Інститут Телекомунікації ТСА, Бидгощ, Польща, професор кафедри “Телетрансмісія”
доктор технічних наук, доцент,
Рожанківський Ігор Володимирович
Державний університет “Львівська політехніка”, професор кафедри АКМ
Офіційні опоненти:доктор технічних наук, с.н.с.
Байцар Роман Іванович, доцент кафедри метрології, стандартизації та сертифікації, Державний університет “Львівська політехніка
доктор фіз.-мат. наук, професор
Яворський Ігор Миколайович, Фізико-механічний інститут ім. Г.В. Карпенка НАН України, зав. відділом відбору й обробки стохастичних сигналів
Провідна установа: Національний технічний університет України “КПІ”
Міністерства освіти та науки України
Захист відбудеться “” травня 2000 р. о 16год. на засіданні спеціалізованої вченої ради Д35.052.04 у Державному університеті “Львівська політехніка”, (79013, Львів-13, вул. С.Бандери, 12, ауд. 51 ІХ учбового корпусу).
Відгуки на автореферат у двох примірниках, завірені печаткою, просимо надсилати на адресу: 79013, Львів-13, вул. С.Бандери, 12, Державний університет “Львівська політехніка”, вченому секретарю ради Д35.052.04.
З дисертацією можна ознайомитися у бібліотеці Державного університету “Львівська політехніка” (вул. Професорська, 1)
Автореферат розісланий “4” квітня 2000 р.
Вчений секретар
спеціалізованої вченої ради,
кандидат технічних наук Вашкурак Ю.З.
ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ
Актуальність.Підвищення ефективності експлуатації машин та механізмів, зокрема потужного обертового обладнання, нерозривно пов’язане з його діагностуванням. Для цього використовується також вібраційна діагностика. Широкий частотний та динамічний діапазони, мала інерційність, велика швидкість розповсюдження вібраційного сигналу спричиняють його швидку реакцію на зміну стану об’єкту, що обумовлює домінування вібродіагностики над іншими напрямками технічної діагностики.
Великий інтерес для вібродіагностики представляють неусталені режими роботи механічного обладнання. Це пов’язано з тим, що вібросигнали у такому режимі роботи обладнання несуть найбільше інформації про технічний стан досліджуваного об’єкту. Вказаний вібраційний сигнал представляється моделлю нестаціонарного випадкового процесу (ВП). Традиційно вважається, що такі процеси можна обробляти лише при наявності ансамблю реалізацій. Ця обставина утруднює постановку діагнозу в реальному часі, що знижує ефективність вібродіаностики. Крім цього, вібраційні процеси бувають унікальними або проведення повторних вимірювань є неможливим через інші обставини. Це викликає необхідність проведення аналізу за однією реалізацією вібраційного сигналу.
Знаходити імовірнісні характеристики нестаціонарного вібраційного сигналу за єдиною реалізацією дозволяє представлення його моделлю ергодичного локально-стаціонарного випадкового процесу. Таке представлення передбачає визначення інтервалів, на яких сигнал зберігає з заданою точністюознаки стаціонарності. Однак відомі методи визначення інтервалів локальної стаціонарності не враховують специфічних особливостей вібраційних сигналів обертових механізмів і тому призводять до неточних результатів аналізу. Окрім того вібраційні сигнали принеусталених режимах часто бувають короткотривалими, що призводить до малих обсягів статистики.
Підвищенню ефективності експлуатації механічного обладнання сприяють автоматизовані системи контролю та діагностики. Для автоматичної постановки діагнозу зручно застосовувати різницеві методи, зокрема, різницевого кореляційно-спектрального аналізу. Використання таких методів для діагностики обертового обладнання досліджене недостатньо.
Тому актуальною є задача модернізації існуючих та розробки нових адаптивних алгоритмів та засобів вимірювання та аналізу в реальному часі нестаціонарних вібрацій методами цифрової обробки сигналів з використанням різницевих підходів.
Тема дисертації відповідає вказаній проблематиці.
Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Основу роботи складають результати теоретичних та практичних досліджень, виконаних автором самостійно або при його безпосередній участі в Державному університеті “Львівська політехніка” у 1996 - 1999 роках.
Результати досліджень необхідні для побудови вібровимірювального комплексу, що здійснюється в НДЛ-40 при кафедрі “Автоматизації та комплексної механізації машинобудівної промисловості” (АКМ) Державного університету “Львівська політехніка” згідно з г/д №6668.
Тема дисертаційної роботи відповідає інформаційним аспектам наукових проблем, якими займається кафедра АКМ, а саме: автоматизація виробничих процесів та автоматизація досліджень.
Мета роботи: розробка адаптивних алгоритмів та засобів дослідження в реальному часі нестаціонарних вібрацій обертового обладнання методами цифрової обробки сигналів з використанням різницевих підходів.
В роботі поставлені і вирішені наступні задачі:
Наукова новизна роботи:
Практичне значення одержаних результатів. Отримані результати сприяють реалізації спеціалізованих засобів реального часу для аналізу нестаціонарних вібрацій, які дозволяють визначати ділянки локальної стаціонарності та проводити на цих ділянках кореляційно-спектральний аналіз. Такі засоби доцільно використовувати з метою віброконтролю та вібродіагностики обертового механічного обладнання. Розроблений на основі запропонованих методів вібровимірювальний комплекс дозволяє в 16 разів скоротити тривалість робіт по визначенню вібраційних характеристик лопаток турбін. Застосування різницевого кореляційно-спектрального аналізу дозволило при експериментальних дослідженнях виявити нові діагностичні ознаки, зокрема, ознаки перекосу поверхні прилягання другого підшипника турбін типу К-200-130 ЛМЗ, обриву болта кріплення бічної колодки першого підшипника і нерівномірності затягування болтів півмуфт роторів високого та низького тиску турбін типу К-160-130 ХТЗ та тріщин лопаток турбін. На основі запропонованих методів розроблено ефективні структури для адаптивного кореляційного аналізу сигналів нестаціонарних вібрацій в масштабі реального часу.
Розроблені методи та структури можуть бути також використані при вирішенні задач механіки, динаміки споруд, електротехніки, радіотехніки, акустики та інших областей фізики та техніки.
Реалізація та впровадження результатів роботи. Основні теоретичні та практичні результати дисертації використані при розробці апаратного та програмного забезпечення вібровимірювального комплексу для діагностики енергетичного обладнання на замовлення Державної Акціонерної Енергогенеруючої Компанії “Західенерго” (акт впровадження від 10.09.1999).
Основні положення дисертації знайшли також застосування при розробці ескізного проекту бортового блоку обробки даних СТЕП-Е, який призначений для дослідження потоків частинок у навколоземному просторі з метою прогнозування землетрусів у межах міжнародного космічного експерименту “Попередження” (акт впровадження від 17.11.1998).
Особистий внесок автора. У роботах написаних у співавторстві дисертанту належать: в [1,2,5] - алгоритми вибору ділянок локальної стаціонарності, [3] - порівняльний аналіз точності алгоритмів з кроковим та ковзним вікнами, [7] - розвиток методики різницевого кореляційно-спектрального аналізу для виявлення діагностичних ознак, [9,12] - експериментальні дослідження, [10, 11] –методика комп’ютерної симуляції для дослідження локально-стаціонарних вібрацій.
Апробація. Основні результати роботи доповідались та обговорювались на 2nd International Conference on Measurement, Smolenice, Slovak Republic, April 26-29, 1999, International Conference on modern Problems of Telecommunications, Computer Science and Engineers Training, February 14-19, 2000, Lviv-Slavsko, Ukraine, п’ятій міжнародній науково-технічній конференції “Фізичні методи та засоби контрою середовищ, матеріалів та виробів –ЛЕОТЕСТ-2000”, Славсько, 20-25 лютого 2000. Дисертаційна робота розглядалась на наукових семінарах Державного університету “Львівська політехніка”, Української Академії Друкарства та Національного технічного університету України “КПІ”.
Публікації. По темі дисертації опубліковано 12 праць. З них 7 у фахових виданнях з переліку ВАК, рішення про видачу патенту України, заявка на патент України, 3 - тези конференцій.
Структура та обсяг дисертації. Дисертація складається з вступу, шести розділів та висновків, викладених на 141 сторінці машинописного тексту, 119 рисунків, списку літератури з 151 найменувань та додатків. Кожен розділ містить анотацію, основну частину та висновки.
ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ
У вступі обгрунтовано актуальність роботи, показано її зв’язок з науковими планами та темами, сформульовано мету та задачі досліджень, наукову новизну і практичне значення отриманих результатів. Наведено дані про реалізацію та впровадження результатів роботи, її апробацію та публікації.
У першому розділі розглянуто особливості сигналів нестаціонарних вібрацій механічного обладнання та його елементів. Проаналізовано методи опису сигналів нестаціонарних вібрацій, а також обгрунтовано використання моделі локально-стаціонарного випадкового процесу для подання таких сигналів.
На основі експериментальних даних в роботі прийнято, що сигнал нестаціонарних вібрацій відповідає моделі ергодичного локально стаціонарного випадкового процесу.
На прикладі короткотривалих нестаціонарних вібрацій лопаток турбіни після імпульсного збудження показано, що при використанні моделі ергодичного локально-стаціонарного випадкового процесу на ділянках локальної стаціонарності спостерігається повторення результатів спектрального аналізу коливань. Спектри такого коливання за межами ділянок локальної стаціонарності носять випадковий, нерегулярний характер.
У другому розділі розглянуто методи вибору ділянок локальної стаціонарності та різницевого кореляційно-спектрального аналізу.
Відомі методи вибору локальної стаціонарності на основі пересувного вікна аналізу грунтуються на перевірці тільки статистичних параметрів ВП. Ці методи передбачають, що ділянка процесу є стаціонарною, якщо різниці відповідно між середніми і дисперсіями на поточному та довірчому інтервалах реалізації ВП не перевищують допустимих відхилень, заданих a’priori.
Особливістю вібрацій, що породжуються ротаційними механізмами є превалювання так званої обертової частоти (основної гармоніки), з якою обертається вал механізму. Коливання саме на цій частоті мають найбільшу потужність. Ця обставина накладає додаткові вимоги на вибір величини вікна аналізу (елементарного інтервалу).
Наявність в спектрі переважаючої гармонічної складової призводить до осциляцій середнього значення та дисперсії, якщо вікно аналізу перекриває не ціле число періодів основної гармоніки, що стає причиною помилкового рішення про вихід процесу за межі стаціонарності. Окрім того при ДПФ сигналу на інтервалах локальної стаціонарності з неповним числом періодів основної частоти спотворюється спектр цього сигналу за рахунок появи високочастотних складових. Тому в даній роботі пропонується величину вікна аналізу вибирати кратною цілому числу періодів обертової складової. При постійній швидкості обертання вала кратність вікна забезпечується, якщо кількість відліків вікна аналізу вибирається на основі виразу:
, (2.1)
де - період обертової складової, - частота дискретизації, - 1,2,3,…. Такий підхід до визначення ділянок стаціонарності можна застосовувати при дослідженні машин, режим роботи яких не пов’язаний зі зміною частоти обертання вала.
Для довгих часових рядів описаний вище метод є ефективним та достатньо просто реалізується апаратурно. Однак для коротких часових рядів або у випадку, коли необхідна висока точність визначення моменту виходу за межі стаціонарності даний підхід не є достатньо точним, оскільки призводить до значної втрати статистики. В зв’язку з цим в даній роботі пропонується використовувати метод ковзного вікна.
Суть методу полягає в тому, що вікно аналізу тривалістю пересувається по реалізації сигналу на величину зсуву відносно попередньої позиції (рис. 2.1).
Для рівномірно дискретизованого сигналу мінімальна величина зсуву вікна аналізу дорівнює:
. (2.2)
Необхідність мінімального зсуву виникає, коли треба аналізу-
|
вати, наприклад, згасаючі коливання, що виникли після одноразового ударного навантаження, або коли аналізується не сам згасаючий сигнал, а його обвідна на виході амплітудного детектора. Вибір інтервалу локальної стаціонар- |
Рис. 2.1. Пересування ковзного вікна по реалізації |
ності у випадку (2.2) базується на пересуванні вікна аналізу і перевірки умов стаціонарності з кожним відліком.
При такому методі інтервал стаціонарності формується першим елементарним інтервалом (рівним вікну аналізу) в поточному інтервалі локальної стаціонарності і черговими відліками, якщо це не призводить до порушення умов стаціонарності. Такий підхід дозволяє одержати для даного випадку максимально можливий обсяг статистики.
Алгоритм вибору інтервалу локальної стаціонарності на основі методу ковзного вікна можна записати за допомогою логічних операцій наступним чином:
де та - миттєві (віконні) дисперсії на поточному та довірчому інтервалах відповідно; та - миттєві (віконні) середні значення на поточному та довірчому інтервалах відповідно; та - допустимі відхилення середнього значення та дисперсії відповідно; - інтервал аналізу (поточний сумарний інтервал локальної стаціонарності); - період дискретизації; - довірчий інтервал, що складається відліків; ; - число відліків, що аналізуються (повна довжина часового ряду) ; - тривалість реалізації.
Такий алгоритм дозволяє уникнути втрат статистики і максимально точно визначати моменти виходу нестаціонарного процесу за межі локальної стаціонарності. Однак, порівняно з методом крокового вікна він займає більше часу і вимагає більш швидкодіючої апаратури. При використанні крокового вікна втрата статистики може досягати . Для випадків, коли алгоритм з кроковим вікном не забезпечує необхідної точності, а алгоритм з ковзним вікном –необхідної швидкодії, в даній роботі пропонується використовувати метод перекриття вікон аналізу.
Суть методу полягає в тому, що перевірка умов стаціонарності здійснюється при зсуві вікна аналізу на величину , причому . В такому випадку максимальна втрата статистики становить відліків.
Алгоритм на основі перекривання вікон має наступний вигляд:
(2.4)
.
Наведений алгоритм стає алгоритмом з ковзним вікном аналізу, коли і алгоритмом з кроковим вікном, коли . Вибір величини зсуву залежить від необхідної точності та швидкості аналізу.
При змінній частоті обертання вала, що спостерігається, наприклад, у випадку розгону або вибігу турбогенератора, вище наведена методика на основі постійного вікна аналізу не може забезпечувати кратність вікна змінному періоду обертання вала. Тому в роботі для усунення впливу зміни швидкості обертання на оцінку середнього значення та дисперсії при аналізі неусталених вібрацій обертових механізмів пропонується змінювати величину вікна аналізу відповідно до зміни частоти обертання. В такому разі величина вікна аналізу визначається як
, (2.5)
де - миттєвий період обертання вала.
Застосування ДПФ для визначення спектра потужності вібросигналу під час зміни швидкості обертання призведе до розмивання гармонічних складових по осі частот та зниження їх амплітуд. Для уникнення цього інтервал аналізу слід вибирати з врахуванням зміни обертової швидкості. В зв’язку з цим пропонується наступний підхід: якщо різниця частот обертання на довірчому та поточному інтервалах перевищує допустимі межі, то інтервал аналізу закінчується в кінці попереднього елементарного інтервалу, а текучий елементарний інтервал вибирається в якості нового довірчого інтервалу. При цьому відповідним чином змінюється величина вікна аналізу (рис. 2.2).
Для інтервалу аналізу повинні виконуватись наступні вимоги:
Рис. 2.2. Механізм вибору інтервалу аналізу
на основі вікна змінної тривалості
Виходячи з вищенаведених міркувань новий алгоритм вибору інтервалу аналізу запишемо наступним чином:
(2.6)
де - частота обертання у вікні аналізу та на довірчому інтервалі відповідно; - поточний інтервал; - допустиме відхилення частоти обертання; - величина вікна аналізу; - миттєвий період обертання.
Метод (2.6) зручно застосовувати при дослідженні вібрацій обертових механізмів, оскільки він дозволяє уникнути осциляцій середнього та дисперсії через некратність елементарного інтервалу періоду обертової складової.
В цьому розділі розглядаються також методи кореляційного та спектрального аналізів на основі різницевих підходів.
Робота автоматизованих систем діагностування базується на виявленні різниць між результатами обробки вібраційних сигналів справного обладнання та обладнання з дефектами. Важливим методом обробки в часовій області є кореляційний аналіз. Для діагностики корисними є різниці між оцінками кореляційної функції (КФ) досліджуваної реалізації сигналу та взірцевої кореляційної функції, за яку вважаємо таку, що усереднена за реалізаціями вібраційного сигналу справного обладнання. Оцінку автокореляційної функції сигналу на інтервалі стаціонарності для часових зсувів знаходимо з виразу
, (2.7)
а оцінки взаємної кореляційної функції для додатних та від’ємних зсувів з виразів
(2.8.а)
та
, (2.8.б)
де , , , - відліки досліджуваного сигналу, - інтервал аналізу.
Різниці автокореляційних функцій визначаються з виразу
, (2.9)
а різниці взаємних кореляційних функцій для додатних і від’ємних зсувів з виразів
, (2.10.а)
. (2.10.б)
Оскільки після вводу в експлуатацію вузли машини притираються або в них проходять інші якісні зміни, які не пов’язані з появою дефектів, як взірцеву слід використовувати автокореляційну функцію, усереднену за реалізаціями, отриманими для справного обладнання
. (2.11)
Подібним чином знаходять усереднені взаємні кореляційні функції для додатних та від’ємних зсувів.
У частотній області пропонується знаходити оцінки автоспектрів та взаємних спектрів потужностей, отриманих з кореляційних функцій (2.7), (2.8), (2.11) за допомогою перетворення Вінера-Хінчина
, (2.12.а)
, (2.12.б)
з наступним обчисленням різниць
, ,
де , визначаються при справному обладнанні
,
Різниці спектрів потужностей дозволяють підсилити характерні зміни параметрів вібросигналу, що появляються в процесі зародження та розвитку дефектів.
У третьому розділі проводиться аналіз точності та швидкодії розроблених методів вибору ділянок локальної стаціонарності.
Для обчислення похибок визначення середнього значення та дисперсії при некратності вікна аналізу періоду обертової складової використано тестовий сигнал у вигляді синусоїди з постійною амплітудою, частотою та фазою. Середнє значення та дисперсію оцінювалось на інтерваліаналізу (рис. 3.1.)
|
, де ; - період гармонічного коливання; - величина неповного періоду коливання, . Відхилення середнього значення визначаємо як абсолютну похибку за формулою , |
Рис. 3.1. Інтервал аналізу |
де - середнє значення на інтервалі ; - на інтервалі .
Відхилення дисперсії сигналу визначаємо, як відносну похибку за формулою
,
де - дисперсія на інтервалі ; - на інтервалі .
|
Похибки визначення середнього значення та дисперсії в залежності від величини та відносної величини неповного періоду , представлені на рис. 3.2. З рис. 3.2 видно, що спотворення середнього значення та дисперсії відсутнє лише при та , тобто при рівності інтервалу аналізу цілому числу періодів гармонічного коливання Тому при зміні частоти коливання відповідним чином повинна змінюватись тривалість вікна аналізу. а) б) Рис. 3.2. Похибки середнього значення (а) та дисперсії (б) при некратності інтервалу аналізу періоду моногармонічного сигналу а) б) Рис. 3.3. Статистичні параметри синусоїдального сигналу при постійному вікні аналізу (а) та вікні аналізу змінної тривалості (б) |
Слід зазначити, що для середнього значення і дисперсії вплив неповного періоду зменшується із збільшенням інтервалу аналізу. Оцінки середнього значення та дисперсії гармонічного сигналу сталої амплітуди та змінної частоти , що визначені на інтервалах постійної тривалості представлені на рис. 3.3.а, а на інтервалах змінної тривалості - на рис.3.3.б. Там же показані залежності , від часу. Сигнал має дві ділянки з постійною частотою (0-7с) та з експоненціально спадаючою (7 - 24.5с). Як видно з рисунку при використанні вікна постійної тривалості оцінки середнього значення та дисперсії залишаються постійними, поки частота коливання стала. З моменту, коли частота коливання починає спадати, з’являються спо- |
творення (осциляції) середнього та дисперсії. При використанні вікна аналізу змінної тривалості (рис. 3.3.б) спотворення зникають.
В цьому розділі аналізується також швидкодія алгоритму з перекриттям вікон. Ця швидкодія оцінюється за допомогою відношення часу обробки досліджуваної реалізації при різних величинах зсуву до мінімального часу обробки тієї ж реалізації, який досягається при , тобто при обробці методом крокового вікна. З точки зору втрати швидкодії вікна з не представляють практичного інтересу. Залежність відношення від величини зсуву зображена на рис. 3.4.а.
З представленої залежності видно, що для величини зсуву вікна в 1 відлік час обробки реалізації є найбільшим і різко зменшується при збільшенні . Для цей час є мінімальним. Проте при час обробки змінюється неістотно, що при практичній реалізації алгоритму дозволяє вибирати в досить широких межах () без значної втрати швидкодії.
Важливою характеристикою запропонованого алгоритму з перекриттям вікон є також точність визначення тривалості інтервалу локальної стаціонарності. Оцінку цієї точності пропонується здійснювати за допомогою відносної похибки локалізації моменту виходу процесу за межі локальної стаціонарності на підставі виразу
|
, де - номер першого відліку, при якому дисперсія перевищує заданий рівень при даному ; - останній номер відліку, що ще відповідає допустимому відхиленню дисперсії при методі ковзного вікна. Цей метод вибирається як зразковий в зв’язку з тим, що він забезпечує максимальну точність визначення тривалості інтервалу локальної стаціонарності. Залежність від величини |
|
|
а) |
|
|
б) Рис. 3.4. Час обробки (а) та похибка локалізації моменту виходу за межі стаціонарності (б) при різних значеннях |
зсуву вікна для тестового сигналу в вигляді рожевого шуму з різною дисперсією на двох ділянках реалізації зображена на рис. 3.4.б. Для інших аналогічних реалізацій ця залежність має подібний характер.
З рис. 3.4.б видно, що найменші похибки локалізації для даного прикладу будуть при , що знаходиться в діапазоні від 1 до 23. Однак слід зазначити, що точність локалізації виходу процесу за межі стаціонарності істотно залежить від кратності інтервалу локальної стаціонарності до .
Аналізуючи залежності, наведені на рис. 3.4.а та 3.4.б, робимо висновок, що для забезпечення малого часу обробки та високої точності локалізації моменту виходу процесу за межі стаціонарності для досліджуваної в даному прикладі реалізації при вікні можна рекомендувати значення , що знаходяться в межах від 10 до 23 відліків.
У четвертому розділі наводяться результати вимірювань вібраційних сигналів енергетичного обладнання та обробки цих сигналів в часовій та частотній областях на основі запропонованих різницевих підходів.
Зміни в характері кореляційної функції та спектру потужності при перекосі прилягаючої поверхні другого підшипника турбіни
К-200-130 ЛМЗ добре проявляються на різницях нормованих автокореляційних функцій xx (рис. 4.1.а) та спектрів потужностей G (рис 4.1.б), знайдених для обвідних вібросигналів справного підшипника та підшипника з дефектами. Рис. 4.1.а ілюструє характерну ознаку перекосу прилягаючої поверхні підшипників в часовій області. Введення цієї ознаки в банк даних дозволить виявляти вказаний дефект в автоматичному режимі в процесі наступного вібродіагностування обладнання. Зміна розподілу енергії за частотами добре проглядається на рис. 4.1.б. Зокрема, наявність
|
а) |
б) |
Рис. 4.1. Різниці КФ (а) та спектрів потужностей (б) обвідних вібросигналів при перекосі прилягаючої поверхні другого підшипника турбіни К-200-130 ЛМЗ
великих додатних складових у низькочастотній частині спектру дає можливість розв’язувальному пристрою формувати сигнал про наявність дефекту, а порівняльний аналіз з існуючими в банку даних ознаками дозволить ідентифікувати його.
Експериментальні дослідження дозволили виявити ряд інших, раніше не описаних, діагностичних ознак. Зокрема, обрив болта кріплення бічної колодки до обойми першого підшипника турбіни
К-160-130 ХТЗ призводить до появи нерівномірної жорсткості у горизонтальному поперечному напрямку, що проявляється у вигляді двох мінімумів та одного максимуму на один період різницевої КФ. Нерівномірність затягування болтів півмуфт роторів високого та низького тисків цієї турбіни призводить до додаткової низькочастотної модуляції різницевої КФ.
Запропоновані методи різницевого кореляційно-спектрального аналізу локально-стаціонарних ділянок згасаючих коливань дозволили також виявляти та простежувати розвиток тріщин в лопатках турбін після їх одноразових ударних збуджень.
У п’ятому розділі наведені блок-схеми алгоритмів роботи адаптивних кореляторів на основі вікон постійної та змінної довжини. Наводяться також запропоновані структурні схеми цих кореляторів та вібровимірювального комплексу в цілому.
Структурна схема корелятора на основі методу ковзного вікна, яка захищена патентом України, показана на рис. 5.1. Корелятор складається з двох частин. Перша частина забезпечує вибір ділянок локальної стаціонарності та керування корелятором загалом. Принцип її дії відповідає алгоритму (2.4) при значенні (метод ковзного вікна). Оскільки характерною рисою вібраційних сигналів обертового обладнання є незначна зміна середнього значення на протязі усієї реалізації, то з метою підвищення швидкодії та економічності пристрій обчислює та порівнює не дисперсії, а усереднені суми квадратів відліків сигналу. Ця частина складається з чотирьох регістрів зсуву RGSD, RGSX, RGD, RGX; двох акумуляторів (суматорів з нагромадженням) D, X; двох пристроїв віднімання (субтракторів) SUBD, SUBX; двох компараторів 1, 2 та блоку керування СО.
Друга частина є спецпроцесором (власне корелятором), який обчислює значення кореляційної функції для зсувів на ділянці локальної стаціонарності. Кожен з каналів спецпроцесора містить регістр зсуву RGS, перемножувач MPL, акумулятор , подільник DIV і субтрактор SUB. В першому каналі на відміну від решти відсутній регістр зсуву RGS.
В момент закінчення стаціонарної ділянки блок керування СО дає команду, за якою ділянка реалізації, що перекривається в даний момент вікном аналізу стає новим довірчим інтервалом, а на виходах спецпроцесора встановлюються значення кореляційної функції для попередньої стаціонарної ділянки.
Рис. 5.1. Адаптивний корелятор на основі ковзного вікна аналізу
В додатках наводяться вихідні тексти програм комп’ютерного симулювання вібраційних сигналів, програми дослідження точності запропонованих методів аналізу, власне програми аналізу даних вібраційних сигналів та документи про впровадження.
ОСНОВНІ РЕЗУЛЬТАТИ ТА ВИСНОВКИ
СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ АВТОРОМ ПРАЦЬ
ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ
|
1 |
Погрібний В.О., Рожанківський І.В., Грень Я.В. Дослідження перехідних процесів в механічних системах на основі адаптивного вибору ділянок локальної стаціонарності // Оптимізація виробничих процесів і технологічний контроль у машинобудуванні і приладобудуванні, №321, 1998, С.89-93. |
|
2 |
Погрібний В.О., Рожанківський І.В., Грень Я.В. Адаптивний корелятор на основі ковзного вікна аналізу // Автоматизація виробничих процесів у машинобудуванні та приладобудуванні, №33, 1998, С.137-142. |
|
3 |
Погрібний В.О., Собульски А., Рожанківський І.В., Грень Я.В., Джицімскі З. Адаптивний кореляційний аналіз локально-стаціонарних випадкових процесів // Космічна наука та технологія, Т.4, №4, Київ 1998, С.30-35. |
|
4 |
Патент України за заявкою №98010445 від 27.01.1998, МКП G06 F15/336. Адаптивний корелятор/ Погрібний В.О., Рожанківський І.В., Грень Я.В. - Рішення про видачу патенту від 12.11.1998. |
|
5 |
Pogribny Wlodzimierz, Rozhankivsky Igor, Gren Yaroslav. Adaptive Measurement of Non-stationary Vibration // 2ndInternational Conference on Measurement, Smolenice, Slovak Republic, April 26-29, 1999, P.331-334. |
|
6 |
Грень Я.В. Адаптивний кореляційний аналіз нестаціонарних вібрацій обертових механізмів // Автоматизація виробничих процесів у машинобудуванні та приладобудуванні, №34, 1999, С.105-112. |
|
7 |
Погрібний В.О., Рожанківський І.В., Грень Я.В. Використання різницевих підходів для діагностики дефектів енергетичного обладнання // Оптимізація виробничих процесів і технологічний контроль у машинобудуванні і приладобудуванні, №371, 1999, С.128-132. |
|
8 |
Заявка на патент України №2000020656 від 08.02.2000, МПК G06 F15/336. Адаптивний корелятор/ Грень Я.В., Погрібний В.О., Рожанківський І.В. |
|
9 |
Погрібний В.О., Рожанківський І.В., Грень Я.В. Різницевий кореляційно-спектральний аналіз нестаціонарних вібрацій // Відбір та обробка інформації, №13, 1999, С. 43-48. |
|
10 |
Рожанківський І., Грень Я. Адаптивний алгоритм дослідження локальної стаціонарності на основі пересувних вікон // Радіоелектроніка та телекомунікації, №387, 2000, С.103-107. |
|
11 |
Pogribny Wlodzimierz, Rozhankivsky Igor, Hren Yaroslav. Adaptive Local-Stationarity Research Algorithm Based on the Moving Windows // Proceedings of International Conference on Modern Problems of Telecommunications, Computer Science and Engineers Training, Lviv-Slavsko, Ukraine, February 14-19, 2000, P.104-105. |
|
12 |
Погрібний В.О., Рожанківський І.В., Грень Я.В. Діагностування лопаток турбін різницевими методами обробки сигналів // Збірник наукових праць п’ятої міжнародної конференції “Фізичні методи та засоби контролю середовищ, матеріалів та виробництв - ЛЕОТЕСТ2000”, Славсько, Україна, 20-25 лютого 2000, С.140-144. |
Грень Я.В. Вимірювання та аналіз нестаціонарних вібрацій методами цифрової обробки сигналів. – Рукопис.
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.11.01 –прилади та методи вимірювання механічних величин. –Державний університет “Львівська політехніка”, Львів, 1999.
Дисертація присвячена розробці методів аналізу нестаціонарних вібрацій обертових машин в режимі реального часу з використанням різниць. Розглянуто моделі сигналів нестаціонарних вібрацій. Розроблено методи вибору ділянок локальної стаціонарності та методи визначення різниць кореляційних функцій та спектрів потужності з метою використання останніх в якості діагностичних ознак. За допомогою комп’ютерного моделювання досліджено похибки визначення ділянок локальної стаціонарності розробленими методами. Виявлено нові діагностичні ознаки обертових машин, які при використанні різницевого кореляційно-спектрального аналізу дозволяють виявити перекіс прилягаючої поверхні другого підшипника турбіни типу К-200-130 ЛМЗ, обрив болта кріплення бічної колодки до обойми першого підшипника турбіни типу К-160-130 ХТЗ та нерівномірність затягування болтів півмуфт роторів високого та низького тисків цієї турбіни. Виявлено також діагностичні ознаки, які дозволяють встановлювати наявність тріщин у лопатках турбін. На підставі запропонованих методів та алгоритмів розроблено ефективні структури та програмне забезпечення для адаптивного кореляційного аналізу нестаціонарних вібрацій механічного обладнання та його елементів в режимі реального часу.
Ключові слова: вібродіагностика, локально-стаціонарний випадковий процес, пересувне вікно аналізу
Грень Я.В. Измерение и анализ нестационарных вибраций методами цифровой обработки сигналов. - Рукопись.
Диссертация на соискание научной степени кандидата технических наук по специальности 05.11.01 - приборы и методы измерения механических величин. - Государственный университет “Львивська политехника”, Львив, 1999.
Диссертация посвящена разработке методов анализа нестационарных вибраций механизмов вращения в режиме реального времени с использованием разностей. Рассмотрены модели сигналов нестационарных вибраций. Разработаны методы выбора участков локальной стационарности и методы определение разностей корреляционных функций и спектров мощности с целью использования последних в качества диагностических признаков. С помощью компьютерного моделирования исследованы погрешности определения участков локальной стационарности разработанными методами. Выявлены новые диагностические признаки вращающихся машин, что при использовании разностного корреляционно-спектрального анализа разрешают выявить перекос прилегающей поверхности второго подшипника турбины типа К-200-130 ЛМЗ, обрыв болта крепление боковой колодки к обойме первого подшипника турбины типа К-160-130 ХТЗ и неравномерность затягивания болтов полумуфт роторов высокого и низкого давлений этой турбины. Обнаружены также диагностические признаки, которые разрешают при использовании разностного корреляционно-спектрального анализа устанавливать наличие трещин в лопатках турбин. На основании предложенных методов и алгоритмов разработаны эффективные структуры и программное обеспечение для адаптивного корреляционного анализа нестационарных вибраций механического оборудования и его элементов в режиме реального времени.
Ключевые слова: вибродиагностика, локально-стационарный случайный процесс, передвижное окно анализа.
Hren Ya. Measurement and analysis non-stationary vibration by methods of digital signal processing. – Manuscript.
Thesis for candidate degree achievement in speciality 05.11.01 –gears and methods of a measurement of mechanical magnitudes. –State university “Lvivska politechnika”, Lviv, 1999.
The thesis is devoted to analysis methods development of non-stationary vibrations in real time with use of differences. The models of non-stationary vibrations signals are considered. On the experimental data is shown, that the non-stationary vibrations signals of rotation equipment and its elements correspond to a model of local-stationary process.
The signals of non-stationary vibrations frequently are short-term, that stipulates a small amount of a statistician. For the analysis of such vibrosignals the new method of a local-stationarity sites choice, based on overlappings of analysis windows is developed. The use of this method permits to minimize losses of a statistician at the analysis of non-stationary vibrational signals of gyratings of machines with constant frequency of rotation and calming down oscillations in the elements of these machines after impulse disturbance.
Singularity of vibrations, which are generated by rotational mechanisms, is the prevalence of so-called rotary frequency (basic harmonics), from which rotates the mechanism shaft. Oscillations on this frequency have the largest potency. The presence in a spectrum exceeding harmonic component reduces in oscillations of average value and variance, if the analysis window superimposes not an integer of periods of the basic harmonics, that becomes the reason of an error solution about an exit of the process from the boundaries of a stationarity. Besides at DFT of a vibrosignal on intervals of a local-stationarity with incomplete number of base frequency periods the spectrum of this signal is distorted at the expense of emerging high-frequency components. Therefore in this work the magnitude of the analysis window multiple integer of periods rotated composite is offered.
The using DFT for the definition of a potency spectrum of vibrosignal during a modification of rotation rate will reduce in spreading harmonic components on an axes of frequencies and drop of their amplitudes. In order to prevent it, and also for a diminution of definition errors of average value and variance , the interval of the analysis should be selected in view of a modification of a rotated velocity. For this purpose in work the developed new method the definition of sites of a local-stationarity based on analysis windows of a changeable duration.
The work of automated diagnosing systems is founded on detection of differences between outcomes of handling of vibrational signals of a rectified equipment and equipment with imperfections. The correlation analysis is important processing method in time area. The differences between evaluations of correlation function of a researched realization of a signal and exemplar correlation function are useful for diagnostics. As after commissioning in knots of the machine the qualitative modifications which were not connected to emerging of imperfections happen as the exemplar autocorrelated function should be used average for realizations obtained for a rectified equipment.
The differences of potencies spectra allow to strengthen characteristic modifications of parameters signal, which occur during origin and development of imperfections. As exemplar of potency spectrum we considered the potency spectrum average behind an ensemble of realizations for a rectified equipment.
The special attention in work is given to a research of performances of offered analysis methods. The exactitude research methods of a choice of a duration local-stationary sites in an assotiation from parameters of the movable analysis window with use of the developed effective technique of a simulation are developed. The recommendations to a choice of shift magnitude of the analysis window are worked out in view of necessary to an exactitude the definition of a moment of an signal exit from the boundaries of a stationarity and speed of processing.
The new diagnostic indications which are detected at use difference of correlative-spectral analysis permit to reveal of a surface distortion of the second turbine bearing of a type K-200-130 ЛМЗ, breakaway of a bolt strengthening side block to сharger of the first turbine bearing of a type K-160-130 ХТЗ and nonuniformity of a tightening of bolts of half-couplings of curls of high and low pressure of this turbine. The indication, which permit to reveal and to trace development of cracks in turbines blades are presented also.
On base of offered methods and algorithms the effective structures and software on base of method with overlapping of windows and method of the window of a changeable duration for the adaptive correlation analysis of non-stationary vibrations of gyrating of an equipment and this machine elements are developed. The block diagram of vibromeasurement complex is represented.
Key word: vibrodiagnostics, locally - stationary random process, moving analysis window.