УДК 658.562:621.512

СИСТЕМА ВИБРОАКУСТИЧЕСКОГО КОНТРОЛЯ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ МАШИН ВОЗВРАТНО-ПОСТУПАТЕЛЬНОГО ДЕЙСТВИЯ



Воронцов А.Г. канд. техн. наук, доц.; Дегтяренко И.В. асп.

Донецкий национальный технический университет (Донецк, Украина)

Науковi працi Донецького державного технiчного унiверситету. Серiя: Обчислювальна технiка та автоматiзацiя, випуск 20. - Донецьк: ДонДТУ.- 2000. – С. 31-38.

      Дано описание системы контроля технического состояния машин возвратно-поступательного действия, основанной на частотно-временном анализе виброакустических сигналов.

      Обеспечение качества машин и оборудования невозможно без широкого использования на всех стадиях их жизненного цикла средств технического контроля и диагностики. Современные методы и средства технического контроля и диагностики должны строиться на принципах безразборности, универсальности, комплексности, обеспечивать высокую оперативность и эффективность их использования. Всем этим требованиям отвечают методы и средства виброакустического контроля.

      Разработанная система виброакустического контроля тех-нического состояния машин возвратно-поступательного действия (МВПД) представляет собой двухканальный анализатор сигналов (структура аппаратной части представлена на рисунке 1). По одному каналу, в случае включения одного акселерометра, в ПЭВМ записываются реализации виброускорений, а в случае включения двух акселерометров - крутильных колебаний МВПД. По второму каналу может быть синхронно записан сигнал с датчика тока, либо с микрофона для регистрации акустического шума. Наличие в системе возможности синхронной записи реализаций шума и вибраций позволяет производить работы по исследованию причин возникновения шума машины и их устранению. По сигналу с датчика тока могут быть оценены энергетические и некоторые электрические характеристики агрегата и (или) его привода.

     

      Рисунок 1 - Структура аппаратной части системы . Д1, Д2 – акселерометры ; ДТ – датчик тока; + - сумматор; УЗ - усилитель заряда; МК – микрофон; МУ – микрофонный усилитель; К1, К2 – ключи; ПЭВМ – ПЭВМ с встраиваемой оцифровывающей двухканальной платой.

      Программные средства системы обеспечивают управление регистрацией данных, их визуализацию, запись, обработку и анализ.

      Реализации процессов, снятых с датчиков, записываются и хранятся в ПЭВМ в файлах WAV-формата (The Microsoft Multimedia Sound File Format). Обработка и анализ реализаций производится при помощи специального программного приложения SPRM, написанного на языке технического программирования Matlab 5.2.

      Приложение имеет традиционный для Windows пользовательский интерфейс. Идеология построения приложения предусматривает диалоговый режим общения с оператором. Ему обеспечивается наибольшая свобода действий, значительное внимание при создании интерфейса уделено свободе выбора функций обработки, контролю получаемых промежуточных и конечных результатов, доступа к данным. Оператор полностью определяет набор и последовательность выполняемых над сигналами действий, выбирая интересующие его фрагменты сигнала и задавая функцию преобразования, которое должно быть выполнено. Эти качества системы полезны при использовании ее в качестве средства исследования и оптимизации виброакустических характеристик агрегата.

      Ряд функций объединены в модули, работа с которыми максимально упрощена и формализована (функции частотно-временного детектирования и определения демпфирующих свойств конструкции), что позволяет использовать систему в цикле производства МВПД (выходной контроль качества), а также в процессе эксплуатации машин для текущего контроля.

      Предусмотрено решение следующих задач по обработке и анализу виброакустических сигналов (ВАС):

          1) определение сигналов виброскорости и вибро-перемещения;

          2) анализ спектрального состава сигнала;

          3) анализ спектрального состава огибающей сигнала;

          4) анализ взаимного спектра;

          5) корреляционный анализ;

          6) определение демпфирующих свойств элементов конст-рукции;

          7) частотно-временной анализ сигналов;

          8) частотно-временное детектирование.

      Методы решения первых шести задач можно отнести к классическим. Теоретические основы и методики применения этих методов для оценки технического состояния машин и механизмов подробно описаны в [1].

      Особенностью ВАС машин возвратно-поступательного действия является явно выраженный нестационарный характер. Поэтому использование для их анализа классических методов, стоящих на гипотезе о стационарности сигналов, не эффективно.

      Одним из самых эффективных, на сегодняшний день, методов анализа нестационарных процессов является метод частотно-временного анализа [2]. Суть этого метода заключается в построении распределений оценок сигналов одновременно в частотной и временной областях или так называемых частотно-временных распределений (ЧВР). В разработанной системе использована версия вычисления ЧВР, предложенная Цзуем и Уильямсом [2], отличающаяся наибольшими возможностями в смысле управления уровнем и минимизации интерференционных компонент. Формула для получения этого распределения имеет вид:

     

           (1)

     

      где аналитический сигнал [2] анализируемого действительного сигнала r(t) ; * - знак комплексного сопряжения; D – область определения сигнала; - некоторая константа, изменяя значение которой, можно управлять уровнем интерференционных компонент.

      Частотно-временное представление сигналов показывает время действия отдельных частотных компонент ВАС. Эти данные можно связать с процессами, происходящими в течение одного рабочего цикла МВПД. На основе исследования модели МВПД можно судить о причинах возникновения тех или иных частотных компонент на определенной фазе работы машины. А значит, контролируя частотные компоненты, возникающие на фазе действия элемента агрегата, можно судить о техническом состоянии этого элемента (величина зазора, небаланс и др.).

      Такой подход к контролю технического состояния требует привязки частотно-временных представлений сигналов к фазе работы МВПД (т.е. применение синхросигналов). Для этого можно использовать сигнал с датчика тока в случае, если приводом агрегата является синхронный электродвигатель, либо сигнал с датчика поворота вала, записываемые синхронно с вибросигналом. Однако, это требует дополнительных ресурсов системы (аппаратные средства, время на обработку, память для хранения) и зачастую привод МВПД осуществляется от асинхронного двигателя, а установка датчика поворота вала трудно осуществима (герметичный корпус, трудно доступные места).

      Поэтому в данной системе для получения синхросигнала предлагается использовать детектирование частотной компоненты вибросигнала жестко связанной с процессами, происходящими в агрегате, которую можно точно привязать к фазе работы машины (например, начало выпуска рабочего тела для поршневых компрессоров).

      Структурная схема формирователя синхросигнала приведена на рисунке 2. В состав формирователя входят детектор

      Рисунок 2 – Структурная схема формирователя синхросигнала

огибающей (полосовой фильтр 1, амплитудный детектор 2, фильтр низких частот 3), настроенный на соответствующую частоту и длительность, дифференциатор 4 и пороговое устрой-ство 5.

      Динамические элементы формирователя синхросигнала не должны вносить фазовый сдвиг в результирующий сигнал. Для исключения влияние фазового сдвига, вносимого цифровыми фильтрами, применяется следующий прием: после обработки сигнала фильтром полученные выходные данные, взятые в обратном направлении, пропускаются через тот же фильтр. Фазовые сдвиги, внесенные фильтром при прямом прохождении сигнала, полностью компенсируются фазовыми сдвигами при прохождении в обратном направлении.

      После решения задачи привязки частотно-временного распределения к фазе работы машины, над ЧВР можно проводить операции усреднения (для повышения соотношения сигнал-шум) и строить частотно-временные квадратичные детекторы технического состояния отдельных узлов агрегата [3].

      Квадратичные детекторы строятся на основе квадратичных статистик. Формула для вычисления квадратичной статистики технического состояния k-го узла имеет вид:

,           (2)      

;

      где - эталонное ЧВР, полученное по результатам усреднения Ni наблюдений;

      - ЧВР для n-ой реализации ВАС, полученной при отсутствии дефекта в k-том узле i=0 , и при наличии дефекта в k-том узле i=1 ;

      - ЧВР анализируемого ВАС;

      Dk– частотно-временная область, содержащая информацию о техническом состоянии k-того узла.

      Алгоритм синтеза частотно-временного квадратичного детектора для контроля технического состояния МВПД можно описать следующим образом:

      1. Создается библиотека частотно-временных представлений ВАС для случаев нормальной работы и отказа каждого контролируемого узла машины.

      2. Выделяются информационные области D для каждого узла в частотно-временном представлении сигналов, которые бы обеспечивали оптимальное соотношение сигнал-помеха (под сигналом здесь понимаются частотно-временные компоненты, зависящие от технического состояния контролируемого узла, а под помехой – все остальные компоненты).

      3. Производится тестирование детектора путем подачи на его вход данных с нулевым и единичным состоянием. Определяются параметры законов распределения результатов детектирования и по этим данным строятся рабочие характеристики детектора.

      4. Задаваясь соотношения между вероятностью ложной тревоги и вероятностью обнаружения, по рабочей характеристике детектора [4] определяется порог .

      Далее вычисляется значение квадратичной статистики по формуле (2), полученная величина сравнивается с порогом и после этого принимается одна из гипотез о техническом состоянии узла: Ho (дефект в узле отсутствует) или Н1 (дефект в узле присутствует).

,         (3)

      Система была применена для исследования виброактивности малого поршневого компрессора ХКВ-6.23. На рисунке 3 представлены временное (а), частотное (б) и частотно-временное (в) представления вибросигнала соответствующего одному рабочему циклу компрессора. В качестве момента при-вязки ЧВР к фазе рабочего цикла компрессора был выбран момент открытия нагнетательного клапана (частотная компонента соответствующая этому моменту отмечена на графике df, а время действия этой компоненты - dt). Работа частотно-временного квадратичного детектора была исследована на примере оценки уровня нагрузки на выпускном патрубке компрессора, принятого в качестве критерия принятия решения при контроле технического состояния МВПД. Результаты экспериментов показали высокую эффективность применения методов ЧВА для исследования и детектирования процессов, происходящих в МВПД и контроля их технического состояния.

Рисунок 3 – Представления вибросигнала



Выводы

Разработана и создана система виброакустического контроля технического состояния МВПД, построенная как с использованием методов классического анализа ВАС, так и мето-да частотно-временного анализа. В систему включены дополнительные каналы получения информации о шуме и потребляемом агрегатом токе, что позволяет исследовать акустические и энергетические параметры МВПД, а также их связь с параметрами вибрации.

      В системе реализован новый метод привязки частотно-временных представлений сигналов к фазе работы машины, применяемый при синтезе и вычислении частотно-временного квадратичного детектора контроля технического состояния МВПД, не требующий дополнительных аппаратных средств.

      Система может эффективно применяться в производственных условиях для контроля технического состояния агрегатов, а также в лабораторных условиях как средство исследования и оптимизации виброакустических характеристик МВПД. Использование системы на практике показало высокую эффективность применения метода частотно-временного анализа ВАС для контроля технического состояния МВПД.

Список источников

      1. Бендат Дж., Пирсол А. Применение корреляционного и спектрального анализа: Пер. с англ. – М.: Мир, 1983. – 312 с.

      2. Коэн Л. Время –частотные распределения: Обзор// ТИИЭР, 1989. Том 77, №10. – С. 72-120.

      3. Matz G., Hlawatch F. Time-Frequency formulation and design of optimal detectors. Proc. IEEE-sp. Time-Frequency and Time-Scale Analysis, Paris, June, 1996.

      4. Ван Трис Г. Теория обнаружения, оценок и модуляции. – М.: Сов. радио, Том 1, 1977. – 744 с.