Киселёв Александр Юрьевич

Автореферат по теме магистерской работы

"Использование метода вейвлет анализа для контроля технического состояния поршневых компрессоров"

Содержание

1. Введение
2. Обзор существующих методов виброакустического контроля
3. Проблемы применения метода вейвлет анализа для диагностики поршневых компрессоров
4. Краткое описание результатов
5. Заключение
6. Список литературы

        Слово «wavelet» (вейвлет) дословно переводится как «всплеск» или «маленькая волна». В последние десятилетия функции с графиком типа небольшой волны успешно используются для разложения сигналов вместо традиционных (длинных) синусоидальных волн. Хотя понятия вейвлета и вейвлет-разложения являются сравнительно новыми, они уже нашли широкие применения в обработке сигналов. Популярность данной тематики стремительно растет.
        Теория вейвлетов является мощной альтернативой анализу Фурье и дает более гибкую технику обработки сигналов. Одно из основных преимуществ вейвлет-анализа заключается в том, что он позволяет заметить хорошо локализованные изменения сигнала, тогда как анализ Фурье этого не дает – в коэффициентах Фурье отражается поведение сигнала за все время его существования. Разработана глубокая и красивая математическая теория вейвлетов.
        Целью работы является снижение затрат на техническое обслуживание и получение наиболее полной информации о техническом состоянии поршневых компрессоров, что позволяет своевременно производить ремонтные работы и замену оборудования.
        Система виброакустического контроля технического состояния поршневых компрессоров должна производить диагностику, не нарушая нормальной работы оборудования, определять дефекты и прогнозировать выход оборудования из строя.
        Применение метода вейвлет анализа сигналов вибрации поршневых компрессоров позволяет производить более глубокую диагностику и обнаруживать дефекты, которые с помощью альтернативных методов выявить не представляется возможным.

        "Методы и средства оценки технического состояния машин и энергетического оборудования развивались поэтапно. Сначала использовались средства контроля различных параметров, затем мониторинга, и, на последнем этапе, системы диагностики и прогноза технического состояния. Внедрение каждого последующего вида систем дает пользователю новые возможности для перехода на обслуживание машин и оборудования по фактическому состоянию.
        Так, контроль дает информацию о величинах параметров и зонах их допустимого отклонения. При мониторинге появляется дополнительная информация о тенденциях изменения параметров во времени, которая может использоваться и для прогноза. Еще больший объем информации дает диагностирование, а именно, идентификацию места, вида и величины дефекта. Наиболее сложна задача прогноза развития дефекта, а не изменений контролируемых параметров, решение которой позволяет определить остаточный ресурс или прогнозируемый интервал безаварийной работы.
        В настоящее время под термином мониторинг часто понимается решение всего комплекса процедур оценки состояния, но существующие системы, называемые системами мониторинга, далеко не всегда решают вопросы идентификации дефектов и прогноза их развития. Поэтому в дальнейшем под термином мониторинг следует понимать контроль основных параметров, выявление тенденций их изменений и прогноз развития контролируемых параметров, а под термином диагностика - идентификацию дефектов и прогноз их развития.
        Современные системы мониторинга и диагностики машин и энергетического оборудования строятся на базе неразрушающих методов контроля и диагностирования.
        Используемые в них методы диагностирования можно разделить на две основные группы. К первой относятся методы тестовой диагностики, требующие формирования искусственных возмущений, воздействующих на объект диагностики. По степени искажения возмущений судят о состоянии объекта. Возмущения имеют известные характеристики, и предметом изучения являются только те искажения, которые возникают при их передаче через объект. Подобные методы строятся на базе достаточно простых информационных технологий и широко используются для диагностирования различных узлов на этапе их изготовления, а также машин и оборудования в неработающем состоянии.
        Вторая группа включает в себя методы функциональной (рабочей) диагностики, используемые, в первую очередь, для машин, являющихся источником естественных возмущений в процессе их работы. Эти методы ориентированы, прежде всего, на анализ процессов формирования возмущений, а не их искажений во время распространения. Более того, искажения обычно усложняют анализ измеряемых сигналов и, как следствие, используемую информационную технологию. Лишь для ограниченного круга задач функциональной диагностики используется информация, получаемая в результате анализа искажений естественных возмущений при прохождении их через диагностируемый объект.
        Ниже рассматриваются информационные технологии именно для функциональной диагностики. Число их невелико, а многообразие диагностических систем определяется лишь сочетанием используемых технологий.
        Простейшей из основных является энергетическая технология, основанная на измерении мощности или амплитуды контролируемого сигнала. В качестве диагностического сигнала может использоваться температура (перепад температур), давление, шум, вибрация и многие другие физические параметры. Технология строится на измерении величин сигналов в контрольных точках и сравнении их с пороговыми значениями.
        Развитием энергетической технологии является информационная частотная технология, предполагающая выделение из измеряемого сигнала составляющих в определенных частотных диапазонах и дальнейший энергетический анализ выделенных составляющих. Технология частотного анализа используется не только для контроля и диагностики машин, но и для их аварийной защиты. Примером может быть частотно-дуговая защита электрических машин по высокочастотным составляющим тока, защита машин по вибрации с частотой ее вращения и многие другие. Частотный анализ далеко не всегда использует для разделения составляющих электронные фильтры. Это могут быть, например, резонансные датчики тока, вибрации, шума, светового потока или других величин. Один из таких датчиков-стетоскоп для преобразования низкочастотной вибрации контролируемых узлов машин в шум, воспринимаемый органами слуха человека.
        Еще одна, информационная фазо-временная технология, основана на сравнении формы сигналов, измеренных через фиксированные интервалы времени. Эта технология успешно используется для контроля состояния машин возвратно-поступательного действия с несколькими одинаковыми узлами (цилиндрами и поршнями), нагружаемыми последовательно через одинаковые интервалы времени. В качестве примера на рис.1 приведен сигнал вибрации двигателя автомобиля, по форме которого можно определить качество работы каждого из цилиндров.

Рисунок 1 – Сигнал вибрации двигателя автомобиля, измеренный в точке между 2 и 3 цилиндрами

        Сравнение формы сигналов, но уже с эталонной, можно осуществлять с помощью еще одной, информационной спектральной технологии, основанной на узкополосном спектральном анализе сигналов. При использовании такого вида анализа сигналов диагностическая информация содержится в соотношении амплитуд и начальных фаз основной составляющей и каждой из кратных ей по частоте составляющих. Такая технология применяется для анализа сигналов с датчиков давления, вибрации, шума, а также датчиков тока и напряжения в электрических машинах и аппаратах.
        Перечисленные выше информационные технологии применялись еще в прошлом столетии для контроля работоспособности паровых машин. Лишь последняя, спектральная технология, начала широко использоваться в середине этого века после создания относительно простых анализаторов спектра сигналов различной природы. И в настоящее время эти технологии широко применяются в системах контроля и управления машин и оборудования.
        Все они, однако, имеют общий недостаток при использовании в задачах диагностики, когда требуется обнаружить зарождающиеся дефекты различных узлов. Он связан с тем, что разброс величин измеряемых параметров даже в группе одинаковых бездефектных машин, как правило, превышает изменения, характерные для появления зарождающихся дефектов. В качестве примера можно привести результаты статистических исследований вибрации многих видов бездефектных машин, выполненных в ряде стран. Эти исследования показали, что типовой разброс величин многих составляющих лежит в пределах 20 дБ, т.е. 10 раз, а для некоторых составляющих оказывается еще выше. В то же время дефекты в начальной стадии развития могут оказывать значительно меньшее влияние, изменяя характерные для этих дефектов величины параметров вибрации всего в 2-3 раза.
        Развитие средств измерений и вычислительной техники в последние годы позволило частично решить проблемы контроля и диагностики путем создания систем мониторинга машин и оборудования на базе рассмотренных информационных технологий. Такие системы, ориентированные на непрерывный контроль диагностических параметров конкретной машины или оборудования, имеют специальные режимы адаптации на начальном этапе эксплуатации, когда дефекты чаще всего отсутствуют. На этом же этапе выявляются и учитываются особенности влияния режимов работы машины и изменения внешних условий, таких как температура, качество электрического питания или топлива и т.п., на диагностические параметры. Это снижает вероятность ложного срабатывания системы мониторинга при смене режимов или внешних условий.
        Составной частью информационной технологии на базе любого из методов обработки сигналов являются соответствующие средства измерения, анализа и передачи информации. В развитии технических средств для диагностических информационных технологий можно выделить три основных этапа.
        Первый относится к начальным шагам в диагностике и, прежде всего виброакустической, когда средствами оценки технического состояния машин по их шуму или вибрации были органы чувств человека. Органы слуха способны воспринимать и анализировать акустические сигналы в звуковой области частот. Вибрация механизмов в этой области частот всегда является источником звука, а на низких частотах человек воспринимает ее контактным путем. Избирательность анализа вибрации можно обеспечить существующими сотни лет стетоскопами (слухачами). Все эти возможности человека всегда определяли преимущественное развитие диагностики по сигналам вибрации и шума до последних нескольких десятилетий.
        Следующий этап определяется моментом создания виброакустических приборов для измерения вибрации и шума выше звукового диапазона частот и спектрального анализа виброакустических сигналов. Именно с появлением этих приборов в сороковые-пятидесятые годы нашего столетия начались интенсивные исследования по поиску методов анализа сигналов, специализированных для решения диагностических задач. Качественный шаг в диагностике машин, сделанный в шестидесятые-семидесятые годы, заключался не только в разработке метода ударных импульсов и метода огибающей, позволивших решать ряд диагностических задач по однократным измерениям вибрации или шума, но и в развитии методов диагностирования на основе узкополосного спектрального анализа сигналов. В эти же годы были проведены многочисленные исследования по изучению влияния различных видов дефектов на функционирование машин и на диагностические сигналы. Результаты этих исследований показали, что наибольшей диагностической информацией обладает сигнал вибрации, а многие другие виды сигналов практически дублируют ту или иную информацию, содержащуюся в сигнале вибрации. Кроме того, стало очевидным, что дефекты начинают развиваться задолго до возникновения аварийных ситуаций, а во многих типах узлов еще в первой половине их жизненного цикла. И практически сразу же дефекты начинают влиять на возбуждаемые этими узлами вибрацию и шум. Основной проблемой при обнаружении вызываемых ими изменений в сигнале вибрации является разделение их с теми изменениями, которые происходят из-за флуктуаций нагрузки, частоты вращения, температуры узлов и других параметров машины и внешних условий. Эта проблема становится одной из первостепенных при решении задач диагностирования машин и оборудования.
        Третий этап в создании технических средств диагностики стал следствием бурного развития компьютерных техники и технологий. Именно в это время появились цифровые анализаторы спектра, позволяющие вести параллельно фильтрацию нескольких сотен частотных составляющих сигнала. И именно тогда появилась возможность замены специалиста по диагностированию различных видов машин сначала экспертными программами, а позднее и программами автоматического диагностирования и прогнозирования технического состояния машин и их отдельных узлов. Появление мощных персональных компьютеров дало также импульс для разработки новых информационных технологий на базе статистических методов распознавания образов, которые частично уже используются в задачах виброакустической диагностики машин.
        В основе всех средств измерения и анализа сигналов вибрации и шума лежат три типа устройств, выполняющих разные операции. Первый - датчик вибрации или микрофон, преобразующий колебания в электрический сигнал. Второй - фильтр, выделяющий компоненты сигнала в необходимой области частот. Третий - детектор, служащий для оценки амплитуды (мощности) выделенных компонент. Далеко не всегда фильтр подключается к выходу датчика и выполняется в виде электронного устройства. Он может быть акустическим, как, например, резонатор или механическим, как, например, упругая прокладка, и устанавливаться перед датчиком. Различные приборы содержат разные комбинации этих трех типов устройств, в зависимости от того, с какой информационной технологией они используются. Так, ниже показаны структуры основных видов приборов для контроля и диагностики машин и оборудования по вибрации или шуму.

Рисунок 2 – Структура основных видов приборов для измерения и анализа сигналов вибрации и шума

        Простейшими являются измеритель общего уровня вибрации (шума) и прибор для измерения пикфактора сигнала вибрации, т.е. регистратор ударных импульсов. Структура этих приборов показана на рис.1.2а и рис.1.2б соответственно. В измерителе общего уровня фильтр может отсутствовать, если нет специальных требований к полосе частот измеряемого сигнала. В измерителе пикфактора для простоты реализации обычно используется механический резонатор в виде металлического стержня с резонансом на частотах выше 25 кГц. Столь высокая частота резонанса, с одной стороны, снижает габариты резонатора, а с другой стороны, позволяет получить более высокую величину пикфактора за счет того, что на высоких частотах стабильная во времени вибрация, являющаяся помехой и возбуждаемая силами трения в контролируемых узлах машины, минимальна.
        Рассмотренные простейшие приборы были доступны по цене на всех этапах развития средств измерения, поэтому долгое время именно на них ориентировалась практическая диагностика. В настоящее время быстрое развитие вычислительной техники и снижение на нее цен позволяет в полной мере использовать на практике все, даже наиболее сложные, информационные технологии. Цифровые анализаторы сигналов в настоящее время по стоимости сравниваются с простейшими аналоговыми приборами, вытесняя их при решении диагностических задач.
        Из наиболее часто используемых средств измерений, реализуемых на базе вычислительной техники, можно выделить анализаторы формы, спектральные анализаторы и анализаторы спектра огибающей, структура которых также приведена на рис.2. Функции анализатора формы (рис.2в) заключаются в измерении амплитуд и фаз отдельных составляющих сигнала и в сравнительном анализе формы отдельных участков сигнала, начало и конец которых определяется углом поворота вала. Подобные анализаторы широко используются для диагностики машин возвратно-поступательного типа и роторов в процессе их балансировки. Анализатор спектра (рис.2г) обычно применяется при мониторизации всех типов машин и оборудования. Анализатор спектра огибающей (рис.2д) предназначен для исследования случайных процессов, мощность которых периодически изменяется во времени.
        Наиболее доступным средством измерения и анализа сигналов в настоящее время можно считать персональный компьютер с устройствами преобразования сигналов вибрации и шума в цифровую форму и ввода их в оперативную память компьютера.

Рисунок 3 – Структура входного устройства

        Такое средство измерения позволяет использовать любую из рассмотренных информационных технологий или их комбинации. В качестве перечисленных устройств с небольшой доработкой можно применять профессиональные звуковые платы. Могут быть использованы также выпускаемые рядом фирм специальные входные устройства, структура которых приведена на рис.3, и соответствующее программное обеспечение к ним." [4]

        Применение метода вейвлет анализа для исследования виброакустических сигналов позволяет избежать громоздких математических вычислений и значительно сократить время на обработку результатов. Однако, несмотря на видимую простоту алгоритма, он все же не позволяет производить обработку сигналов в реальном времени. Такая возможность предоставляется только при использовании сверхбыстрых средств измерения и обработки сигналов.

        В результате проведенных исследований было разработано алгоритмическое и программное обеспечение, позволяющее производить обработку сигналов, записанных на ПК в виде wav файлов, по заданному алгоритму, а также выводить результаты на экран в виде последовательности отсчетов. В дальнейшем планируется реализовать алгоритм, который полностью автоматизирует процесс диагностики объекта.

        В результате исследований изучены принципы построения систем виброакустического контроля, особенности контроля технического состояния МВПД, а в частности, поршневого компрессора. Рассмотрен ряд математических методов, которые используются для анализа сигналов вибрации, отмечены их достоинства и недостатки.
        За основу для анализа сигналов был выбран метод вейвлет анализа, как наиболее подходящий для поставленной задачи. Данный метод благодаря «быстрым» алгоритмам позволяет производить обработку дискретных сигналов с большим быстродействием, что делает его незаменимым при реализации алгоритма на базе ЭВМ.
        Разработано программное обеспечение, позволяющее производить вейвлет-анализ сигналов. Исходные данные для анализа представляются в виде wav-файлов формата Windows PCM как наиболее популярного формата для представления звуковых данных. Анализ сигналов производится посредством вейвлет разложения сигналов с помощью алгоритма Малла и представления результатов в виде набора коэффициентов и форме удобной для визуального восприятия. Приведено подробное описание функционирования ПО, описание основных алгоритмов работы и интерфейса пользователя.

1. Смоленцев Н. К. Основы теории вейвлетов. – М.: ДМК Пресс, 2005. – 304 с., ил.
2. Круглински Д., Уингоу С., Шеферд Дж. Программирование на Microsoft Visual C++ 6.0 для профессионалов / Пер. с англ. – СПб: Питер; М.: Издательско-торговый дом «Русская Редакция», 2001. – 864 с.: ил.
3. Воронцов А. Г., Дегтяренко И. В. Математическая модель малого поршневого компрессора// Наукові праці ДонДТУ. Випуск 3. – Донецьк: ДонДТУ. – 1999. – с. 32-39.
4. Баркова Н. А. – Современное состояние виброакустической диагностики машин. – 2002.