Вибродиагностика

С принятием Федерального закона «О промышленной безопасности опасных производственных объектов» [1] большое значение уделяется техническим устройствам, применяемых на опасных производственных объектах, в различных отраслях промышленности. Все технические устройства, применяемые на опасном производственном объекте в процессе эксплуатации, подлежат экспертизе промышленной безопасности. Важным звеном при проведении экспертизы является определение износа оборудования путем диагностирования его технического состояния [2, 3].
Известно, что большинство отказов элементов машин вызвано их недостаточной динамической прочностью. От технического состояния оборудования зависят не только экономические показатели, но и безопасность работы обслуживающего персонала.
К одним из методов контроля состояния оборудования относится вибродиагностика. Методология и практические приемы вибродиагностики традиционно базируются на эмпирических правилах сравнения энергетических уровней механических колебаний в частотных полосах, специфичных для конкретного объекта диагностики, и только узкий перечень таких правил подкреплен фундаментальными решениями и математическими моделями динамических систем с дефектами [4].
Работоспособность приемов вибродиагностики, опирающихся на эмпирические правила, естественно определяется представительностью и однородностью статистической базы. Эти требования в полной мере удается выполнить только для простых и второстепенных технологических установок, изучение которых в тяжелых или критических состояниях не представляет особых технических трудностей. Сущность проблемы здесь составляют известные эффекты амплитудно-частотных перераспределений спектров вибрации, фиксируемые при последовательных наблюдениях. Эти явления на ранних стадиях деградации объекта дают наиболее полную информацию о ее техническом состоянии и зарождающихся дефектах. Однако корректно описать и классифицировать перестройку спектра при малых изменениях общего уровня вибрации или, наоборот, сохранение структуры спектра при значительном увеличении общего уровня вибрации статистическими или другими методами до сих пор не удавалось[5].
Современные методы вибродиагностики можно разделить на несколько видов, которые выделяют в обрабатываемом сигнале следующие характеристики:
– частотные;
– частотно-временные;
– временные.
Методы вибродиагностики основанные на использовании частотных характеристик сигнала, обычно анализируют высокочастотные участки и выполняют поиск повторений данных участков. Решение задачи с помощью данного подхода усложняет тот факт, что периодичность сигнала может быть слабо выраженной. Главным недостатком методов использующую данный подход является склонность к усреднению наблюдаемых характеристик, что приводит к снижению эффективности при появлении шума в наблюдаемом сигнале.
Наиболее известными и популярными являются:
– высокочастотный резонансный метод;
– метод анализа огибающей.
Методы вибродиагностики использующие в качестве признакового описания частотно-временные характеристики устраняют недостатки частотных методов, путем наблюдения изменения частотных характеристик сигнала во времени. Типовыми примерами такого анализа являются:
– оконное преобразование Фурье;
– вейвлет-преобразование;
– преобразование Вигнера—Вилла.
Методы, использующие временные характеристики сигнала часто вводят характеризующие параметры, например, такие как пиковый уровень, среднеквадратичное отклонение значений, подсчет ударного импульса, скользящее среднее значение и многие другие [6].
Рассмотрим метод оконного преобразования Фурье [7], который является одним из спектральных методов, в основе которого лежит интегральное преобразование и ряды Фурье.
Оконное преобразование выполняется в соответствии с выражением:
Sω,bk=+∞-∞stω*t-bkexp-jwtdt(1)
Функция ω*t-bk представляет собой функцию (в общем случае – комплексную) окна сдвига преобразования по координате t, где параметром b задаются фиксированные значения сдвига. При сдвиге окон с равномерным шагом значения bk принимаются равными bk=k∆b. В качестве окна преобразования может использоваться как простейшее прямоугольное окно (ω(t)=1 в пределах окна и  0 за его границами), так и специальные весовые окна (Бартлетта, Гаусса, Кайзера и пр.), обеспечивающие малые искажения спектра за счет граничных условий вырезки оконных отрезков сигналов и нейтрализующие явление Гиббса. При этом для каждого положения окна на временной оси сигнала вычисляется свой комплексный спектр. Эффективная ширина оконной функции сохраняется постоянной по всему интервалу сигнала.
Координатная разрешающая способность оконного преобразования определяется шириной оконной функции и обратно пропорциональна частотной разрешающей способности. При ширине оконной функции, равной b, частотная разрешающая способность определяется значением Δω=2π/b. При требуемой величине частотного разрешения Δω соответственно ширина оконной функции должна быть равна b=2π/Δω. Для оконного преобразования Фурье эти ограничения являются принципиальными.
Рисунок 1 - Пример оконного преобразования для нестационарного сигнала[8].
По спектру сигнала можно судить о наличии в его составе гармонических колебаний на трех частотах, определять соотношение между амплитудами этих колебаний и конкретизировать локальность колебаний по интервалу сигнала.
Механические колебания, генерируемые узлами механизмов, распространяются по элементам машин и регистрируются на их поверхности. Для этого используются датчики различного типа.
В качестве измерительного преобразователя (датчика) в настоящее время применяется акселерометр, рабочим элементом которого является пьезоэлемент. Акселерометры имеют высокую точность измерения и чувствительность, обладают высокой стойкостью и миниатюрны. Вне зависимости от конструктивной особенности принцип работы его заключается в соответствии с законом Ньютона, когда сила, деформирующая пьезоэлемент, зависит от величины ускорения. Это приводит к появлению заряда, измерение которого регистрируется измерительной аппаратурой.
Принцип преобразования акселерометром исходного возбуждения заключается в его устройстве (рисунок 2). В корпусе акселерометра на массивном основании размещается блок чувствительного элемента из пьезокерамики, нагруженного массой. Для предотвращения отрыва массы от пьезоэлемента при переменном направлении возбуждающего усилия она нагружена упругим элементом[9].
Рисунок 2 – акселерометр
упругий элемент, 2 – масса, 3 – пьезоэлемент, 4-корпус
Диагностическая информация об особенностях периодических сигналов содержится в таких его параметрах, как период, амплитуда и форма. В спектре сигнала им соответствуют частота основной гармоники, уровень (амплитуда) основной гармоники и соотношение уровней основной и кратных гармоник.
При ускоренном движении исследуемого объекта под действием массы в соответствии с законом Ньютона меняется усилие F на пьезоэлементе и его деформация:
F=m∙a,a=2πf2∙ξ(2)
где ξ – смещение объекта, f – частота колебаний, m – масса.
Для диагностики роторных машин используются только спектры виброускорения, так как именно в них для большинства типов узлов оказываются сопоставимыми величины составляющих вибрации на низких, средних и высоких частотах, что значительно облегчает их анализ. Объясняется это тем, что разрушающее действие на узлы машин оказывают в основном силы, а по второму закону Ньютона сила, действующая на массу, вызывает ускорение, а не её движение или перемещение. Скорость, а тем более смещение, очень сильно зависят от того, как долго действовала сила в одном направлении и чем больше частота действующей силы, тем меньше скорость и смещение, вызванные этой силой.
Для того чтобы не потерять диагностическую информацию при анализе периодических сигналов, необходимо использовать технические средства для узкополосного спектрального анализа сигналов с большим разрешением по частоте, что легко осуществляется с помощью цифровых методов Фурье анализа сигналов.
Заключение
При вибрационной диагностике как правило исследуются временной сигнал или спектр вибрации того или иного оборудования. Все элементы вибросигнала описываются различными математическими моделями, что позволяет анализировать полученные данные разными методами.
Вибродиагностика позволяет обнаружить дефекты оборудования на ранних стадиях развития, а также дать долгосрочный прогноз безотказной работы объекта. Помимо этого с помощью методов вибродиагностики можно дать прогноз остаточного ресурса использования объекта с обнаруженными дефектами.
Список литературы:
Федеральный закон «О промышленной безопасности опасных производственных объектов» от 21.07.97 № 116-ФЗ
Неразрушающий контроль: Справочник: В 8 т. / Под общ. ред. В.В. Клюева. Т. 7: В 2 кн. Кн. 1: В.И. Иванов, И.Э. Власов. Метод акустической эмиссии. Кн. 2: Ф.Я. Балицкий, А.В. Барков, Н.А. Баркова и др. Вибродиагностика. – 2-е изд., испр. – М.: Машиностроение, 2006 – 829 с.
Диагностирование технических устройств опасных производственных объектов./ А.Н. Смирнов, Б.Л. Герике, В.В. Муравьев. – Новосибирск: Наука, 2003 – 320 с.
Логов А.Б., Замараев Р.Ю. Математические модели диагностики уникальных объектов/Новосибирск: изд-во СО РАН, 1999. – 288с.
Логов А.Б., Замараев Р.Ю., Логов А.А. Моделирование тенденций поведения систем уникальных объектов//Вычислительные технологии Т.10 №5. – С.54-56.
Костюков В.Н., Науменко А.П. Основы виброакустической диагностики и мониторинга машин: учеб. пособие // М-во образования и науки РФ, ГОУ ВПО «Омский гос. тех. ун-т»; НПЦ «Динамика». — 2-е изд., с уточн. — Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2014 г., 378 с.
Гольдберг Л.М., Матюшкин Б.Д., Поляк М.Н., Цифровая обработка сигналов.- М.: Радио и связь, 1990.
Лекция 5 Оконное преобразование Фурье, применение, типы, частотно-временное разрешение. [Электронный ресурс]//Studfile Файловый архив студентов. – Режим доступа https://studfile.net/preview/5626970/Чепульский Ю.П., Замараев К.С. Вибродиагностика деталей машин. Учебное пособие. – М.: МИИТ. – 2009. – 75с.