WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

На правах рукописи

ДОРОНИЧЕВ Александр Владимирович

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ВИБРОДИАГНОСТИКИ ПОДШИПНИКОВ КАЧЕНИЯ ТЯГОВЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ МАШИН

05.22.07 - Подвижной состав железных дорог, тяга поездов и электрификация

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Хабаровск - 2012

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Дальневосточный государственный университет путей сообщения» (ДВГУПС).

Научный консультант: кандидат технических наук, доцент Константинов Константин Витальевич

Официальные оппоненты: заведующий кафедрой «Физики» ФГБОУ ВПО «Тихоокеанский государственный университет», доктор технических наук, доцент Римлянд Владимир Иосифович доцент кафедры «Электроподвижной состав» ФГБОУ ВПО «Иркутский государственный университет путей сообщения», кандидат технических наук, доцент Мельниченко Олег Валерьевич

Ведущая организация: Дальневосточный филиал ФГУП «Всероссийский научно-исследовательский институт физико-технических и радиотехнических измерений» (ФГУП «ВНИИФТРИ»)

Защита состоится 30 мая 2012 года в 10 час. 00 мин. на заседании диссертационного совета ДМ218.003.06 при ФГБОУ ВПО «Дальневосточного государственного университета путей сообщения» по адресу: 680021, г. Хабаровск, ул. Серышева, 47, аудитория 224.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «Дальневосточный государственный университет путей сообщения» (ДВГУПС).

Автореферат разослан «28» апреля 2012 г.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные гербовой печатью организации, просим направлять в адрес диссертационного совета ДМ218.003.06.

Тел./факс: (4212) 40-74-10; е-mail: nknich@festu.khv.ru

Ученый секретарь диссертационного совета доктор технических наук, профессор Ю.М. Кулинич

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Обеспечение надежности эксплуатации подшипниковых узлов является одной из основных задач системы ремонта подвижного состава железных дорог, их отказы могут привести к сходу подвижного состава и, как следствие, к крушению или аварии. При эксплуатации подшипниковых узлов подвижного состава в неблагоприятных условиях (значительные осевые и радиальные нагрузки, знакопеременные динамические и ударные воздействия, вибрационные нагрузки, воздействия электромагнитных и электростатических полей, высокая скорость вращения, неблагоприятные и постоянно изменяющиеся климатические условия) они должны сохранять свои эксплуатационные параметры и свойства, согласно требованиям нормативно-технической документации, обеспечивая высокую надежность и работоспособность даже при критических режимах эксплуатации.

В период после 2005 года значительно ухудшилось положение с надежностью работы подшипниковых узлов. Доля неплановых ремонтов локомотивов возросла от 7,8% в 2005 г. до 8,1% в 2006 г. Увеличилось число эксплуатационных отказов локомотивов: в 2004г. – 3,5 %, в 2005 г. – 4,6 %, в 2006 г. – 5,7% от общего числа случаев выхода из строя.

В соответствии с вышеизложенным возникает необходимость систематического контроля за состоянием подшипниковых узлов. Однако периодические их вскрытия для осмотра, демонтаж блоков и машин для ревизии приводит к увеличению трудоемкости и стоимости ремонта. Тем самым, растет время простоя локомотива и, как следствие, снижается его производительность. Таким образом, периодический контроль состояния всех элементов подшипникового узла целесообразно выполнять без демонтажа и вскрытия путем без разборной диагностики.

В период с 1987 по 2003 гг. в локомотивном хозяйстве появилось более 15 различных типов отечественных и зарубежных приборов диагностики, ранее применявшихся в других отраслях промышленности, в том числе в военно-промышленном комплексе. В них применяются стандартные методы обработки сигналов, снимаемых с объектов – анализ спектра частот виброакустических сигналов и их идентификации с эталонными для заданных видов неисправностей.

Результаты эксплуатации показали, что достоверность применяемых в настоящее время систем вибродиагностики колесно-моторных блоков локомотивов составляют 65%–70%. В связи с тем, что 47% неисправностей тягового электродвигателя приходится на разрушение моторно-якорных подшипников, возникает необходимость систематического контроля за состоянием подшипниковых узлов. Таким образом, вопрос об обоснованном выборе и применении более совершенных методов и приборных средств диагностики, способных к раннему выявлению развивающихся дефектов, является актуальным в настоящее время для железных дорог Российской Федерации.

Как показывает сравнительный анализ вибродиагностических комплексов Проноз-3, Прогноз-1М, прибор ПВК-1 (ООО «Научно-технический Центр "Транспорт"») и КПА-1В, СДМ-12 (ассоциации ВАСТ), применяемые в настоящее время в железнодорожной отрасли, работа алгоритма которых основана на классических математических методах обработки сигналов, в ряде случаев не обеспечивает требуемой точности и достоверности измерений.

Классическим примером можно считать обработку сигналов спектральными методами. Эти методы оказываются малоэффективными при получении диагностической информации, поиска дефектов на начальном этапе. Ключевым вопросом в большинстве современных приложений цифровой обработки является нестационарность большинства реальных вибросигналов, которая весьма ограничивает применение базисных функций, имеющих некомпактный носитель. Таким образом, до недавнего времени локальные особенности сигналов не являлись предметом изучения, ввиду сложности их локализации в частотной области. Еще одним известным ограничением можно считать отсутствие во многих приложениях моделей реальных сигналов (особенно на начальных этапах экспериментов) либо сложность их разработки, что значительно сужает сферу применения тех или иных классических методов анализа.

В конце прошлого – начале XXI в. сформировался новый математический аппарат, основой которого является новый класс функций–вейвлеты.

Применение вейвлет-анализа в данной работе рассматривается с позиций использования его как инструмента, с помощью которого можно получить диагностическую информацию о локальных дефектах узлов подшипников качения.

Результаты исследований рассматриваются как составная часть алгоритмического обеспечения аппаратно-программного комплекса, предназначенного для разработки новых способов ранней диагностики обнаружения дефектов узлов подшипников качения тяговых электродвигателей.

Выбор исследователем инструмента вейвлет–преобразования для решения задач обнаружения локальных дефектов узлов подшипников качения обусловлен универсальностью математического аппарата вейвлетанализа, способностью его адаптироваться к форме сигнала, сходностью исследуемых сигналов с базисными функциями (вейвлетами), а также потенциальной возможностью использования полученных результатов с помощью мобильных средств регистрации для дальнейшего анализа сигналов сложной формы.

Целью данного исследования является совершенствование вибродиагностики подшипников качения тяговых электрических машин путем разработки способа обработки вибросигнала, обеспечивающего достоверное обнаружение быстро развивающихся локальных дефектов.

Для достижения указанной цели решались следующие задачи:

- анализ источников возникновения виброакустических волн в тяговых электрических машинах с учетом характеристик силовых воздействий и условий распространения вибрационных волн в конструкции машины и их взаимного влияния;

- анализ существующих методов диагностики подшипников качения на основе классических методов обработки виброакустических сигналов, а также систематизация базы данных вибросигналов ТЭД.

- создание модели вибросигнала и экспериментальное подтверждение его адекватности реальному, с использованием базы данных вибросигналов;

- разработка алгоритма выделения диагностической информации, обладающего большей достоверностью оценки быстро развивающихся локальных дефектов подшипников качения тяговой электрической машины, на основе вейвлет–преобразования вибросигнала;

- разработка программного комплекса на базе Matlab, с использованием предлагаемого алгоритма для идентификации и оценки степени неисправности подшипников качения тяговых электрических двигателей.

Методы исследований. В работе использованы теория и методы неразрушающего контроля, методы цифровой обработки сигналов, методы спектрального анализа, математический аппарат вейвлет–анализа, компьютерные программы математической обработки исследуемых процессов.

Научная новизна работы заключается в следующем:

- доказано, что локальные дефекты подшипников качения не оказывают значительно влияния на частотные и временные характеристики виброакустического поля тяговых электрических машин;

- разработана имитационная модель вибросигнала тяговой электрической машины и доказана адекватность е реальному процессу с использованием базы данных вибросигналов;

- доказано, что вейвлет–преобразование повышает информативность вибродиагностики за счет компактности базисных функций во временной и частотных областях;

- предложен способ обнаружения и идентификации импульсной составляющей сигнала вибрации, вызванной локальными дефектами, с применением вейвлет–преобразования.

Практическая значимость работы. На основе проведнных исследований было достигнуто следующее:

- создана и систематизирована база вибросигналов тяговых электрических машин с исправными и дефектными подшипниками качения;

- разработан алгоритм обработки виброакустических сигналов на основе вейвлет–преобразования, повышающий достоверность вибродиагностики подшипников качения;

- разработан программный комплекс, позволяющий идентифицировать и оценить степень неисправности подшипников качения тяговых электрических двигателей в процессе эксплуатации.

Основные положения, выносимые на защиту 1. Результаты теоретических и экспериментальных исследований вибросигналов подшипников качения тяговых электрических машин, направленные на повышение достоверности вибродиагностики.

2. Способ выделения диагностических признаков локальных дефектов подшипников качения из общей картины вибрации тяговых электрических машин на основе вейвлет–преобразований.

3. Алгоритм обнаружения локальных дефектов с одновременной идентификацией неисправностей подшипников качения тяговых электрических машин на основе вейвлет–преобразований вибросигналов.

4. Разработанный программный комплекс на базе Matlab для повышения достоверности вибродиагностики подшипников качения по коротким выборкам наблюдений.

Апробация работы. Отдельные результаты работы докладывались, обсуждались и были одобрены:

- на IV Международной начно–практической конференции «Теория, методы и средства измерений, контроля и диагностики» – г. Новочеркасск, ЮРГТУ (НПИ), 2005 г;

- научно–практической конференций ученых транспортных вузов «Современные технологии – железнодорожному транспорту и промышленности» – г. Хабаровск, 2006 г;

- на V международной научной конференции творческой молодежи «Научно–техническое и экономическое сотрудничество стран АТР в XXI веке» – г. Хабаровск, 2007 г;

- на международной научно–практической конференции, посвященной 75–летию Сибирского государственного университета путей сообщения «Актуальные проблемы Транссиба на современном этапе. Кадровое и научно–техническое обеспечение процессов интеграции в мировую транспортную систему» – г. Новосибирск, СибГУПС, 2007 г;

- на международной научно–практической конференции, посвященной 55-летию Комсомольского–на–Амуре государственного технического университета «Международный симпозиум “Образование, наука и производство: Проблемы, достижения и перспективы”» – г. Комсомольск– на–Амуре, ГОУВПО «КнАГТУ», 2010 г.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 печатных работ, из них 8 статей, 2 работы опубликованы в изданиях, определенных ВАК Минобрнауки РФ, в том числе 1 монография.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка, из 1наименований. Основная часть работы изложена на 165 страницах машинописного текста и содержит 61 рисунок, 5 таблиц и 3 приложения.

СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ Во введении обоснована актуальность темы диссертационного исследования, дана краткая характеристика работы, намечен круг решаемых задач.

Первая глава посвящена анализу основных источников вибрации электрических машин, причин вибрации подшипников качения, факторов образующих виброакустическое поле электрической машины и выявлению дефектов подшипников качения наиболее распространенными методами оценки технического состояния.

Радиальный бой внутреннего кольца вызывает вибрацию подобно дисбалансу ротора и нарушает соосность в подшипниковых узлах, что влечет за собой нарушение симметричности магнитной системы машины и вызывает увеличение магнитного шума. Вибрация, возбуждаемая разномерностью тел качения, зависит от угловой скорости сепаратора и конкретного распределения разномерных тел качения в подшипнике. Период колебания вала, вызванный перераспределением нагрузки с одного тела качения на другое определяется исходя из геометрии подшипника 2 R1 R2 (1) Tp, R1 Z n где Tр – период перераспределения нагрузки;

R1 и R2 – соответственно радиусы дорожек качения наружного и внутреннего колец соответственно;

Z – число тел качения.

Нарушение геометрии тел качения в общем случае вызывает появление колебаний положения вала в пространстве, период колебаний в этом случае определяется периодом вращения тел качения, а локальное нарушение геометрии поверхности беговых дорожек приводит к появлению динамических импульсов.

На рисунке 1 показаны зоны возникновения акустических сигналов ТЭД и локальный дефект подшипника качения (б), а также его влияние на общий вибросигнал электрической машины (г).

Длительность силового импульса при кратковременной потере механического контакта между деталями подшипника (наблюдается при прохождении локального дефекта рабочей поверхности деталей подшипника зоны нагружения) можно представить как соударение двух тел, двигающихся с относительной скоростью Vo, имеющих соответственно радиусы кривизны r1 и r2, и приведнные массы m1 и m2. Таким образом, длительность импульса определяется как 2 / 5 m (2) t 2,94 V0 1 / 5, 4 kгде m = (m1+m2)/(m1 m2) – приведенная масса тел; k0 – коэффициент, зависящий от свойств материала и кривизны тел в точке соударения.

Расчеты величины (2) в случае соударения тела качения и плоскости выполненных из подшипниковых сталей с использованием приведнных выше соотношений и их экспериментальное подтверждение показывают, что длительность силового импульса лежит в пределах (10-100) 10-6 с. Форма огибающей силового импульса близка к полусинусоидальному импульсу.

На рис. 1 представлена упрощенная схема электрической машины с точки зрения источников возникновения и путей передачи силовых волн, таких как:

- электромагнитные вибрации в зоне обмотки остова 1 распространяются по остову машины в точку установки датчика;

- виброакустические сигналы щеток и щеткодержателей 3 распространяются по подшипниковому щиту;

- электромагнитные вибрации в обмотке и силы дисбаланса якоря распространяются через вал машины и элементы ПК;

- механические вибрации зубчатой передачи 4 распространяются непосредственно через вал машины и элементы ПК;

- вибрационные волны подшипника 5.

а б в г Рисунок 1. Схема возникновения силового импульса радиального подшипника качения в общей картине вибрации тяговой электрической машины (ТЭД): а – подшипник качения (ПК) ТЭД; б - силовые волны ТЭД;

г – вибросигнал дефектного ПК ТЭД Исследования в области контроля технического состояния якорных подшипников электродвигателей проводились широким кругом ученных.

Наиболее весомый вклад в изучение данной проблемы внесли Барков А.В., Баркова Н.А. (ООО «Ассоциация “ВАСТ”», г. Санк-Петербург); Головаш А.Н., Тэттэр В.Ю(ОАО “НИИТКД”, г. Омск); Осяев А.Т. (ООО «ИНКОТЕС», г. Нижний Новгород); Хруцкий О.В. и др.

В известных трудах описаны классические методы частотного (спектрального) анализа вибрации машин и оборудования, принципы цифровой обработки сигналов, а также комплексы вибродиагностики на основе этих методов. Однако в приведенных исследованиях основной акцент сделан на изучении и оптимизации классических методов спектрального анализа эффективного, прежде всего в случаях, когда сигналы имеют аддитивные периодические компоненты и не учтена их ограниченность частотного разрешения и точность оценки частоты отдельных гармонических компонент. В заключительной части главы сделана оценка эффективности применения основных методов контроля технического состояния подшипников качения и задачи исследований.

Во второй главе проведены аналитические исследования по обоснованию и изложению метода вейвлет–преобразования нестационарных сигналов. Метод основан на получении безразмерной меры сходства локальной формы исследуемого сигнала с формой-эталоном определнной частоты путм использования алгоритмов время-частотного анализа высокого разрешения.

Традиционные методы анализа физически реализованных сигналов, порождаемых сложными (полимодальными) динамическими системами, базируются на спектрально-корреляционных методах в различных их вариантах. Вследствие статистического подхода к анализу сигналов динамическая сущность процессов, их порождающих, уходит на второй план.

Динамический подход к анализу сложных систем характерный для современной нелинейной динамики позволяет рассматривать анализ сигналов как процесс идентификации повреждений динамических систем по результатам анализа экспериментальных данных.

Традиционный спектральный анализ на базе быстрого преобразования Фурье (БПФ) не эффективен для нестационарных сигналов с временным масштабом нестационарности (2), много меньшим продолжительности, подлежащей анализу реализации. Это связано с усреднением мощности флуктуаций при спектральном анализе (спектр мощности) по всему времени наблюдения сигнала. Наиболее очевидным путм применения БПФ к анализу нестационарных сигналов является разбиение реализации на отдельные короткие равнодлинные участки с последующим применением алгоритма БПФ к каждому из них. Этот прим широко известен в практике анализа сигналов как БПФ на коротких реализациях.

Вейвлет-преобразование одномерного сигнала – это его представление в виде обобщенного ряда или интеграла Фурье по системе базисных функций.

Результатом вейвлет-разложения (базис всплесков) сигнала S(t) является двумерная функция (ортогональный базис), зависящая от конкретных значений времени b и масштаба а, (которые несут информацию о частоте и времени) задаются выражением 1 t b (3) Ws( a,b ) S(t ), ( t ) S(t ) dt, a,b a a где (t) – производящая или материнская функция; a – параметр масштаба, имеющий косвенное отношение к частоте; b – параметр сдвига сигнала по оси времени; – нормирующий коэффициент; Ws( a,b ) – коэффициент, соответствующий данному масштабу и сдвигу материнского вейвлета по шкале времени и амплитуды.

В качестве производящей функции можно использовать е основной вариант, известный как функция Морле, которую можно записать в виде:

t (4) ( t ) ei2 f t e где f0 1/ 2 ln(t ) в Герцах; t - время в секундах. Анализ функции (4) показывает, что она представляет собой гармонику с частотой f0 под окном t e. Форма этого окна близка к форме окна Габора (гауссовский колокольчик).

Выбор значения f0 задат соотношение между эффективной шириной окна и периодом анализируемой гармоники. В нашем случае эффективная ширина окна во временной области принята равной периоду анализируемой гармоники, что соответствует максимальной разрешающей способности анализа по времени (2).

Примем значение параметра шкалы a=2-j/B и параметра временной локализации b=2-j/B k, где j, k – натуральные числа; B – число полос анализа, приходящихся на октаву, тогда выражение для коэффициентов декомпозиции сигнала x(t) в базисе ( ) примет вид:

a,b jk * Wjk( b ) S(t ) (t )dt, (5) jk( b ) где j 1 j j h2( 2B n k )( t ) 22B exp exp i2 f0h 2B n k ;

jk j 1 j j 2B h2( n b )( t ) 22B exp exp i2 f0 2B h n b ;

jb где B – число полос, приходящихся на одну октаву; n и b – целые числа, соответствующие текущему номеру отсчта на реализации и номеру отсчта, соответствующему максимуму окна короткой волны на реализации, соответственно; символ “*” – процедура комплексного сопряжения; h – мощность реализации.

Анализ выражения (5) показывает, что декомпозиция по всплескам при соответствующем выборе j =B log2(f/f0).

(6) становится аналогичной преобразованию Фурье на коротких реализациях со специфическим нелинейным в смысле зависимости от частоты усредняющим окном (7) gj,b= p-1/4 2 j/2Bexp(-2 2 j/B h2(n - b)2/ 2).

В этом заключается отличие предложенной декомпозиции от традиционного преобразования Фурье на коротких реализациях. Изменение геометрии окна при фиксированной позиции во времени (b=const) позволяет исследовать сигнал по частоте в темпе октавы (рис.2).

А, дБ t, c А, дБ t, c Рисунок 2. Алгоритм обработки сигнала вейвлет–преобразованием Отличительной особенностью анализа в базисе всплесков является его высокая чувствительность к кратковременным быстропеременным (см.

рис.1в, г) флуктуациям сигнала, так как окно всплеска обеспечивает адекватную оценку таких флуктуаций за счт одновременного увеличения амплитуды окна при уменьшении его ширины.

Предложенный метод анализа нестационарных сигналов на основе вейвлетов, отличается от преобразования Фурье высокой разрешающей способностью во времени при сохранении достаточного частотного разрешения. Отличительной особенностью анализа является его независимость от изменений амплитудных характеристик сигналов, что позволяет использовать метод для контроля над локальными дефектами на стадии их зарождения. Метод оказывается одинаково эффективным при использовании для сигналов различной природы и сложности. Эта универсальность обусловлена тем, что в основе метода лежат наиболее общие принципы исследования динамики сложных, как правило, нелинейных процессов, что позволяет создать новый класс методов акустической диагностики машин по нестационарным сигналам.

В третьей главе приведены практические результаты предлагаемого алгоритма обработки виброакустических сигналов, обеспечивающего достоверное обнаружение на стадии зарождения быстро развивающихся дефектов подшипников качения тяговых электрических машин на основе вейвлет–преобразования.

Предлагаемый алгоритм обнаружения на стадии зарождения быстро развивающихся дефектов можно рассмотреть на примере моделированного сигнала S(t) длительностью 9 мс и частотой дискретизации 192 кГц из суммы некоторой синусоиды с постоянной амплитудой с наложением аддитивного белого нормального шума (рис.3). В качестве быстро развивающихся дефектов использованы прямоугольные силовые импульсы длительностью 50мкс (2) с периодом следования 2 мс (1) и амплитудой 1 дБ.

(8) Si(t ) Аsin(2 f t ) Acos(2 f t ) (t ) sимп(t ), где Asin(2 f t ) Acos(2 f t ) – гармоническое воздействие имитирующего доминирующего воздействия, например от работы щеточно– коллекторного узла;

(t ) – аддитивный белый нормальный шум или аддитивные компоненты с гауссовским распределением, имитирующих не коррелированные между собой взаимодействие, например случайные колебания работающего подшипникового узла;

sимп( t ) – импульсная составляющая, имитирующая дефект подшипника качения.

0...при...t t0 (9) sимп( t ) A...при...t0 2 t t0 2, 0...при...t t0 где A– амплитуда; t – длительность прямоугольного импульса; t0 – середина импульса.

а б t, с Рисунок 3. Моделированные вибросигналы: а - с неисправного ПК;

б - исправного ПК A, дБ а б Частота, Гц Частота, Гц Рисунок 4. Спектры моделированного вибросигнала на основе преобразования Фурье (рис.4): а - с неисправного ПК; б - исправного ПК Для поиска смоделированного быстроразвивающегося дефекта выбрано непрерывное вейвлет–преобразование вида:

(10) Wa,b ( t ) f ( t )dt.

a,b Это выражение представляет собой свертку сигнала с функцией (t ) f (t ) a,b переводящую сигнал из временной в вейвлет-область с базисными функциями (3). На рис.6 приведено вейвлет-разложение Ws( a,b ) в виде поверхности в трехмерном пространстве моделированного сигнала с явно выраженными пятью импульсами (дефектами).

б а а) Время t (b), с Время t (b), с Масштаб (частота), a Масштаб (частота), a в г Время t (b), с Время t (b), с Рисунок 6. Вейвлет–преобразование Ws(a,b) моделированного сигнала вибрации Si(t): а - поверхность сигнала с дефектами; б - поверхность нормального сигнала; в - срез поверхности сигнала с дефектами при а = 60;

в - срез поверхности нормального сигнала при а = A, дБ A, дБ s s Коэффициенты, W (a,b) Коэффициенты, W (a,b) s Коэффициенты, W (a,b) с к м с к м с к м с к м На основании приведенных кривых (рис.6) можно сделать вывод, что используя точки min и max на коэффициентах вейвлет – преобразованиях при определенном масштабном факторе “а” можно определить местоположение дефекта, а отличие max значения импульса от средней шумовой составляющей вибросигнала оценивает степень дефекта.

При непрерывном вейвлет–преобразовании (10) при больших объемах данных необходимы большие вычислительные затраты для расчета коэффициентов и построения формограмм при изменении параметров “a” и “b”. Поэтому можно использовать дискретизацию параметров “a” и “b”, т.е. в виде аппроксимирующих и детализирующих составляющих.

На основании теоремы Котельникова (теоремы отсчетов) непрерывный сигнал S(t) определим дискретной последовательностью своих мгновенных значений {Si}, i = 0,1,..., N -1, отсчитываемых через интервалы времени t.

t=1/2 fm, fд =1/t= 2 fm, где t и fд – интервал (шаг) и частота дискретизации.

(11) Таким образом, дискретизированный с шагом t сигнал представляется выражением, (12) где (t) – дельта-функция.

Приведя моделированный нестационарный сигнал к дискретному виду (12) проанализируем его в виде совокупности последовательных приближений грубой (аппроксимирующей) Am(t) и уточненной (детализирующей) Dm(t) составляющих.

(13) Частотный образ *() вейвлета a,b(t) разбиваем на низкочастотную и высокочастотную составляющие с частотой раздела, равной д/2, т.е.

представляем реализацией двух фильтров.

Коэффициенты дискретного S(t) вейвлет–преобразования определяются согласно алгоритму представленного на рис.7. Сначала выделяют А1 Dпостоянную составляющую сигнала.

Затем считают свертку сигнала с материнским вейвлетом, А2 Dрастянутым на всю временную ось.

После этого материнский вейвлет сжимают в два раза и считают DАкоэффициенты его свертки с первой и второй половинами сигнала. Затем Рисунок 7. Декомпозиция материнский вейвлет сжимают еще в сигнала в виде «дерева» два раза и считают следующие четыре коэффициентов 7-го уровня коэффициента. В итоге на первых двух шагах получается по одному коэффициенту, а на последующих шагах число коэффициентов постоянно удваивается. Постоянно сжимающийся материнский вейвлет выявляет все более высокие частоты вспектре сигнала,а его положение на оси времени характеризует момент появления соответствующей частоты (рис.8.) На рис.8 с левой стороны представлены аппроксимирующие коэффициенты Аm, с справой – детализирующие Dm (где m от 1 до 5).

Коэффициенты аппроксимации являются грубыми копиями сигнала, а детализирующие коэффициенты выделяют локальные особенности и свойства сигнала. При переходе от текущего масштаба m к следующему m+число вейвлет–коэффициентов уменьшается в два раза и они определяются по рекуррентному соотношению (5).

Из рис.8 видно, что аппроксимирующие А5, А6 и детализирующие коэффициенты D5, D6 вейвлет - преобразования по Добеши сигнала S(t) показывают локальный дефект в виде пяти возмущений, а более высокие коэффициенты становятся не информативными.

Рисунок 8. Вейвлет–разложение Добеши до 7-го уровня моделированного сигнала вибрации S(t) с выделением импульсных компонентов В четвертой главе приводится описание принципов получения диагностической информации подшипников качения ТЭД, е систематизация с созданием базы данных по вибродиагностики тяговых электрических машин и описание разработанного программного комплекса.

Для измерения и анализа вибрации в моторно-якорных блоков электровозов использовались пьезоэлектрические преобразователи виброускорения (акселерометры). Для связи вибропреобразователя со средствами анализа применялись линии проводной связи и в качестве согласующего устройства - предварительный усилитель сигнала, а также датчик оборотов с согласующими устройствами для синхронизации данных.

Компьютерный анализ сигналов позволяет оперативно проводить любой вид анализа, поэтому стационарная система мониторинга на базе КПА-1В (рис.9) при необходимости анализирует вибрацию и в установившихся, и в переходных режимах работы оборудования, в том числе во время его пуска и выбега.

Задача обнаружения необратимых изменений вибрации подшипников качения решалась с применением разработанного программного комплекса на базе Matlab, с реализацией алгоритма вейвлет-преобразования.

Соединительные коробки для подключения датчиков вибрации Вторичные блоки Датчики преобразования для вибрации– подключения блоков пьезоэлетричекие Модуль цифрового преобразования и Блоки преобразователи преобразования и коммутации преобразования и на магните модуль согласования, коммутации установленные в компьютере Рисунок 9. Стационарный комплекс диагностики КПА-1В технического состояния ТЭД по вибрации Вид пользовательского графического интерфейса пользователя виртуального анализатора на основе вычислительной среды MATLAB представлен на рис.10, который обеспечивает представление и визуализацию данных и результатов в удобной и наглядной форме как в двумерном, так и в трехмерном пространстве.

Рисунок 10. Внешний вид окна программного комплекса Программный комплекс состоит из 2 модулей:

Первый моделирует вибрацию ТЭД с исправным и неисправным подшипниками качения электровоза схожую с реальной;

Второй определяет техническое состояние подшипников качения путем измерения, обработки, регистрации и анализа реальных сигналов вибрации механических узлов после проведения одного цикла измерения в цеху диагностики локомотивного депо.

В качестве загружаемых данных используются сигналы, введенные извне в виде звукового файла (в формате «wav») или полученные с помощью пьезоэлектрических преобразователей, подключенных к системе КПА-1В, соединенной с ПВЭМ.

Рисунок 11. Фрагменты дефектов, обнаруженных разработанным программным комплексом моторно-якорного блока ВЛ80т-293 в локомотивном депо Хабаровск-Разработанное программное обеспечение позволяет обнаружить локальные особенности вибросигнала по коротким выборкам наблюдений, в том числе при диагностике неисправностей, связанных с усталостной долговечностью деталей (рис. 11, 12).

б а Рисунок 12. Графический вид анализа результатов вибрации дефектного подшипника качения ТЭД электровоза ВЛ80т-293 программным комплексом а - спектральное представление неисправности; б - вейвлет представление данных формограммой с сечением плоскостью в масштабе а = 80.

Как было подтверждено экспериментами, вибросигнал подшипника качения ТЭД – величина случайная, следовательно проверка адекватности модели должна проводится только на основании статистических характеристик сигнала (рис. 13, 14), таких как математическое ожидание m1(x), дисперсия, их соотношение /m1(x) и коэффициент эксцесса k.

а б Рисунок 13. а – спектр моделированного вибросигнала с развитым дефектом ПК ТЭД; б – плотность распределения вероятности модели вибросигнала с ПК с развитым дефектом б а Рисунок 14. а – спектр реального вибросигнала дефектного (выкрашивание беговой дорожки внутреннего кольца) ПК ТЭД электровоза ВЛ80р; б – плотность распределения вероятности реального вибросигнала дефектного ПК ТЭД электровоза ВЛ80р Таблица 1 – Статистические характеристики случайных составляющих вибросигналов № рисунка m1(x) k /m1(x) 13 1,6946 0,4664 0,2752 2,4514 1,3256 0,4749 0,3583 2,04k – коэффициент эксцесса.

В настоящей главе произведен расчет экономического обоснования эффективности разработанного программного комплекса. Капитальные вложения на внедрение программного комплекса для оценки состояния ПК ТЭД на основе вейвлет–преобразования в отдельно взятом локомотивном депо составят 684282 руб. Общая экономия денежных средств от применения программного комплекса для оценки неисправностей ТЭД на основе вейвлетпреобразования в отдельно взятом локомотивном депо составит 575944 руб.

Чистый дисконтированный доход от внедрения программного комплекса составит 377498 руб. при сроке окупаемости 14 месяцев.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ В результате работы над диссертацией исследованы функциональные возможности и характеристики предложенного метода вибродиагностики на основе вейвлет–преобразований. Результаты исследований и их практическая реализация позволяют говорить о достижении поставленной цели диссертационной работы, т.е. о повышении достоверности обнаружения и идентификации неисправностей в задачах вибродиагностики машинного оборудования. Основные научные и научно–практические результаты работы можно сформулировать следующим образом:

1. Систематизирована база данных вибросигналов дефектных и исправных подшипников качения ТЭД, а также проведен анализ отказов видов и причин повреждений их.

2. Установлено, что выделение из вибросигнала импульсной составляющей от дефекта более эффективно достигается с помощью вейвлет–преобразования. Используя точки min и max на коэффициентах вейвлет–преобразованиях при определенном масштабном факторе «а» можно определить местоположение дефекта, а отличие max значения коэффициента вейвлет–преобразования от средней шумовой составляющей вибросигнала оценивает степень дефекта.

3. Предложен алгоритм одновременного обнаружения и идентификации причин появления импульсных составляющих в сигнале вибрации на основе вейвлет–преобразования.

4. Разработан программный комплекс на базе Matlab для обнаружения локальных дефектов подшипников качения ТЭД с применением вейвлет – преобразования.

5. Диагностика по технологии вейвлет – преобразования при анализе по короткой выборке данных позволяет в конечном итоге минимизировать время анализа и проводить диагностику в реальном масштабе времени.

6. Чистый дисконтированный доход от внедрения программного комплекса составит 377498 руб. при сроке окупаемости 14 месяцев.

Основные положения диссертации опубликованы в работах:

В рецензируемых журналах из списка ВАК 1. Константинов, К.В. Вейвлет-технологии в области вибродиагностики объектов железнодорожного транспорта [Текст] / К.В. Константинов, А.В. Дороничев // Транспорт Урала. – 2010. – №1(24). – С. 39-42.

2. Дороничев, А.В. Экспертная система вибродиагностики состояния и планирования ремонтов подшипников качения по текущему техническому состоянию на основе внедрения вейвлет - технологии в области объектов железнодорожного транспорта [Текст] / А.В. Дороничев, К.В. Константинов //Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. – 2011. – №1(22). – ИрГУПС. – С. 11-15.

В других изданиях 1. Дороничев, А.В. Вейвлеты и вейвлет-преобразования для использования вибрадиагностики машин [Текст] /А.В. Дороничев // Теория, методы и средства измерений, контроля и диагностики: материалы IV международной научно-практической конфереренции – Новочеркасск:

ЮРГТУ; ООО НПО “ТЕМП”, 2005. – С. 81-83.

2. Дороничев, А.В. Сравнение методов в обработке виброакустического сигнала [Текст] / А.В. Дороничев, К.В. Константинов // Современные технологии – железнодорожному транспорту и промышленности: труды 44-й всероссийской научно-практической конференции ученых транспортных вузов / под общ. ред. Ю.А. Давыдова. – Хабаровск: Изд-во ДВГУПС. – Т.2. – С. 214-220.

3. Дороничев, А.В. Методы диагностики технического состояния подшипников качения [Текст] / А.В. Дороничев, К.В. Константинов // Научно-техническое и экономическое сотрудничество стран АТР в ХХI веке:

труды пятой международной научной конференции творческой молодежи. В 6 т. – Хабаровск: ДВГУПС, 2007. – Т.4 – С. 248-251.

4. Дороничев, А.В. Проблемы вибродиагностики механических систем на сети железных дорог [Текст] / А.В. Дороничев, К.В. Константинов // Актуальные проблемы Транссиба на современном этапе. Кадровое и научнотехническое обеспечение процессов интеграции в мировую транспортную систему: тезисы международной научно-практической конференции, посвященная 75-летию Сибирского государственного университета путей сообщения. – Новосибирск: Изд-во СГУПС, 2007. – Ч. 1. – С. 301-304.

5. Дороничев, А.В. Вибродиагностика технического состояния подшипников качения с позиции вейвлет-анализа вибросигналов [Текст] / А.В. Дороничев // Ресурсосберегающие технологии на транспорте и в промышленности: труды научно-практической конференции ученых транспортных вузов. – Чита: Изд-во ЗабИЖТ, 2008. – С.25-6. Дороничев, А.В. Неразрушающий контроль на основе вейвлета Добеши [Текст] / А.В. Дороничев, К.В. Константинов // Международный симпозиум «Образование, наука и производство»: проблемы, достижения и перспективы: материалы международной научно-практической конференции «Электротехнические комплексы и системы»: В 5 т. Т.3 /Редкол.: А.М.

Шпилв (отв. ред.) и др. – Комсомольск-на-Амуре: ГОУВПО «КнАГТУ», 2010. – С. 275-281.

7. Константинов, К.В. Вибродиагностика подшипников качения [Текст]: монография / К.В. Константинов, А.В. Дороничев // – Хабаровск:

Изд-во ДВГУПС, 2010. – 65 с. : ил.

ДОРОНИЧЕВ Александр Владимирович СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ВИБРОДИАГНОСТИКИ ПОДШИПНИКОВ КАЧЕНИЯ ТЯГОВЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ МАШИН Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук __________________________________________ Подписано в печать 25.04.2012 г. Гарнитура «TimesNewRoman».

Формат 60 841/16. Усл. печ. л. 1,2. Зак. 171. Тираж 100 экз.

_____________________________________________ Издательство ДВГУПС 680021, г. Хабаровск, ул. Серышева, 47.






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.