Разработка метода анализа импульсных составляющих случайных процессов вибрации приводов горных машин тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук Щукин, Егор Львович

• Щукин, Егор Львович
• кандидат технических наук
• 2003

Оглавление диссертации кандидат технических наук Щукин, Егор Львович

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. МЕТОДЫ АНАЛИЗА ИМПУЛЬСОВ В ВИБРОАКУСТИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКЕ.

1.1. вибродиагностика.

1.2. импульсные нагрузки и их характеристики.

1.2. Стандартные методы анализа импульсов.

1.3. Вейвлет-анализ.

1.3.1. Особенности ВП.

1.3.2. Применение вейвлет-анализа в вибродиагностике.

1.4. Постановка задач работы.

1.5. Основные итоги и выводы.

ГЛАВА 2. ВЫБОР ВЕЙВЛЕТ-ФУНКЦИИ.

2.1. Обоснование критериев оптимальности вейвлет-функции.

2.2. Выбор оптимальной вейвлет-функции.

2.3. Аналитическое представление ВП импульса.

2.4. Оптимальный диапазон собственной частоты ВФ.

ГЛАВА 3. АЛГОРИТМ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ ИМПУЛЬСНЫХ СОСТАВЛЯЮЩИХ.

3.1. Диапазоны вариации параметров.

3.1.1. Собственная частота импульса со.

3.1.2. Скорость затухания импульса р.

3.1.3. Момент возникновения /0.

3.1.4. Начальная амплитуда а0.

3.2. Алгоритм определения параметров импульса.

3.3. Влияние шума и гармонической составляющей.

3.3.1. Влияние шума.

3.3.2. Влияние гармонической компоненты.

3.4. Анализ сложного вибролкустического сигнала.

3.5. Основные итоги и выводы.

ГЛАВА 4. МЕТОД СЕРИЙНОГО ВЕЙВЛЕТ-ПРЕОБРАЗОВАНИЯ.

4.1. Вид серийного вейвлет-преобразования.

4.2. СВП импульсного сигнала.

4.3. СВП гармонического сигнала.

4.4. Разделение импульсных компонент.

4.5. Разделение гармонических компонент.

4.6. Анализ сложного сигнала.

4.7. Анализ реального сигнала.

4.8. Основные итоги и выводы.

5. ГРАНИЦЫ ПРИМЕНИМОСТИ МЕТОДА СВП. СРАВНЕНИЕ С МЕТОДОМ ФУРЬЕ.

5.1. Ограничения СВП.

5.2. Влияние шума.

5.3. Влияние модуляций.

5.3.1. Амплитудная модуляция.

5.3.2. Частотно-импульсная модуляция.

1% 5.3.3. Фазовая модуляция.

5.4. Настройка параметров вейвлет-функций в СВП.

5.5. Сравнение с Фурье-преобразованием.

5.6. Основные итоги и выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка метода анализа импульсных составляющих случайных процессов вибрации приводов горных машин»

Актуальность работы. Высокая информативность и относительная простота измерения параметров вибрации определили широкое распространение методов вибродиагностики в промышленности. Одной из основных характеристик технического состояния динамического оборудования и смежных конструкций является интенсивность и структура вибрационных процессов. Функциональные особенности приводов горных машин (высокая нагруженность, низкие рабочие скорости и невысокий класс точности) создают условия для развития выраженных локальных дефектов, порождающих импульсные процессы во взаимодействиях кинематических пар узлов и деталей. Практические дефекты создают серии импульсов, которые имеют малоамплитудный широкополосный спектр и поэтому зачастую принимаются за шум.

Известно, что подобные дефекты развиваются лавинообразно и приводят к непредвиденным остановкам оборудования, поэтому их диагностика требует получения информации о дефекте на ранних этапах его развития. Существующие способы диагностики состояния зубчатых передач и подшипников качения в основном базируются на анализе Фурье-спектра, но такой подход недостаточно эффективен, поскольку спектр, представляя усредненные за период частотные характеристики, скрывает дефекты. Применяемые аппаратные методы анализа импульсных компонент сложны в реализации и дороги, так как требуют использования специального дорогостоящего оборудования. В то же время они позволяют оценивать лишь общие энергетические параметры импульсных компонент в случайном процессе вибрации.

Параметры ударных импульсов определяются степенью развития и локализации дефекта, поэтому могут служить его достоверными диагностическими признаками. Следовательно, актуальна задача разработки математических методов и алгоритмов выделения импульсных компонент и определения их параметров в случайном процессе вибрации, не требующих применения специального оборудования.

Работа выполнялась в соответствии с планами НИР Института угля и углехимии СО РАН на 1998-2000 гг. (Проект 5.1.15: "Математическое моделирование систем и процессов угледобычи". Задание: "Структурные и информационные модели систем угледобычи и процессов функционирования сложных объектов"); планами НИР Института угля и углехимии СО РАН на 2001-03 гг. (Проект 5.1.15. 5.1.17. 5.1.7: "Научное обоснование процессов реструктуризации и развития угольной промышленности". Задание №109778: "Разработка комплекса информационных моделей функционирования сложных объектов угледобычи").

Целью работы является разработка математического метода и алгоритма интерпретации случайного процесса вибрации на базе общей математической модели при диагностике состояния приводов горных машин вибрации.

Идея работы заключается в получении информации о структуре и параметрах случайных процессов вибрации на основе их частотно-временного представления (вейвлет-преобразования).

Задачи исследования:

• адаптировать метод вейвлет-преобразования для анализа импульсных составляющих процессов вибрации;

• разработать алгоритм распознавания и выделения импульсной составляющей, оценить его точность, выявить преимущества, проверить его работу на модельных сигналах;

• разработать метод выделения и анализа серий импульсов, позволяющий разделять импульсные и гармонические компоненты и определять частоту повторения импульсов, проверить адекватность метода на модельных и реальных сигналах различной сложности;

• оценить область применения и точность разработанного метода анализа серии импульсов в сравнении с Фурье-преобразованием.

Методы исследования. В работе использовались методы теории функций комплексного переменного, теории дифференциальных уравнений, методы интегрального и дифференциального исчисления, математические аппараты вейвлет-преобразования, Фурье и кепстрального анализа.

Моделирование вибрационных процессов проводилось на ПК с использованием прикладных математических пакетов MathCad 7.0 и MathLab 6.0. Сбор экспериментальных данных осуществлялся коллектором-анализатором данных DC-7B (Predict DLI USA).

Научные положения, выносимые на защиту:

• импульсный вейвлет является оптимальной по точности и разрешающей способности вейвлет-функцией из рассмотренного набора для использования в алгоритме оценки параметров импульсных составляющих в случайном процессе вибрации;

• разработанный алгоритм оценки параметров импульсных составляющих на основе импульсной вей влет-функции корректно определяет параметры адекватной модели ударного импульса (момент возникновения, начальную амплитуду, декремент затухания и собственную частоту);

• разработанный метод серийного вейвлет-преобразования разделяет импульсные и гармонические компоненты сигнала и определяет частоту повторения ударных импульсов;

• метод серийного вейвлет-преобразования устойчив к шуму и различным видам модуляции, обладает адаптивными по отношению к исследуемому сигналу свойствами и является в два раза более чувствительным к импульсным компонентам по сравнению с методом Фурье.

Обоснованность и достоверность научных положений и результатов:

• вытекает из корректной постановки задач на основе современных математических методов и фундаментальных принципов теории колебаний;

• обеспечивается представительным объемом исследованных экспериментальных данных (в работе представлены результаты исследования более 300 модельных сигналов);

• подтверждается менее чем 10% отклонением получаемых параметров импульса от фактических;

• подтверждается соответствием полученных рабочих областей метода и алгоритма природе исследуемых процессов (условие существования колебаний).

Научная новизна работы состоит в том, что:

• предложен общий критерий оценки локальности вейвлет-функций - площадь частотно-временного окна;

• разработан алгоритм оценки основных параметров импульсных составляющих случайного процесса вибрации;

• разработан метод серийного вейвлет-преобразования, разделяющий импульсные и гармонические компоненты сигнала и определяющий частоту повторения ударных импульсов в случайном процессе вибрации.

• получены критерии, однозначно определяющие импульсные и гармонические составляющие;

Личный вклад автора состоит в:

• определении оптимальной вейвлет-функции для выделения ударных импульсов в случайном процессе вибрации;

• разработке алгоритма оценки параметров импульсов;

• разработке метода серийного вейвлет-преобразования, позволяющего анализировать серии импульсов, определять частоту повторения и разделять гармонические и импульсные компоненты.

Практическая ценность работы заключается в возможностях:

• проводить оценку всех параметров импульсных составляющих и по получаемым значениям определять состояние динамической системы;

• совершенствовать методы диагностики и уточнять диагностические признаки дефектов подшипников качения, скольжения, зубчатых передач и др.;

• определять свойства динамических систем, обусловленные конструкцией, что позволяет устранять недостатки конструкции на этапе разработки и доводки;

• использовать разработанный метод и алгоритм в различных областях науки и техники, связанных с задачей выделения импульсных составляющих из сложных сигналов (медицина, сейсмология, акустика, электротехника и др.).

Реализация работы. Результаты работы реализованы в программном комплексе анализа процессов вибрации динамического оборудования, применяющемся в Институте угля и углехимии СО РАН.

Апробация работы. Основные научные и практические результаты докладывались и получили одобрение на областной научной конференции "Молодые ученые Кузбассу. Взгляд в XXI век" (ИУУ, Кемерово, ноябрь 2000г.), на международных конференциях "Динамика и прочность горных машин" (ИГД, Новосибирск, май 2001 г, май 2003г.), на всероссийской конференции "Современные проблемы и практика виброакустического проектирования и вибродиагностики оборудования" (УГЛТУ, Екатеринбург, апрель 2002г.).

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 6 печатных работ, отражающих основное содержание диссертации.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 5-ти глав и заключения, изложенных на 108 страницах машинописного текста, содержит 7 таблиц, 73 рисунка и список литературы из 54 наименований.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Щукин, Егор Львович

Основные выводы:

1. Адаптация метода вейвлет-преобразования для анализа импульсных составляющих случайных процессов вибрации в сигнале, регистрируемом коллекторами виброакустических данных при диагностике технического состояния динамического оборудования, обеспечивается выбором вейвлет-функции, подобной исследуемому импульсу — комплексно-экспоненциальной импульсной функции (импульсный вейвлет), оптимальной для анализа импульсных составляющих по критериям единственности и минимальной погрешности определения параметров импульса, максимальной разрешающей способности и наличия аналитического представления вейвлет-преобразования.

2. Площадь частотно-временного окна вейвлет-функции, определяемая как произведение ширины во временной и высоты в частотной областях (аналог ширины окна в преобразовании Фурье), инвариантна относительно частоты, времени и собственных параметров вейвлет-функции, благодаря чему является адекватным критерием ее разрешающей способности. По этому критерию импульсный вейвлет (площадь окна 0,44) по сравнению с другими вейвлет-функциями имеет разрешающую способность, близкую к максимальной, и одновременно обеспечивает единственность определения параметров импульса с погрешностью, не превышающей 5% для собственной частоты и момента возникновения импульса и 10% для декремента затухания и амплитуды, при выполнении условия (о!р> 1. Эти параметры являются диагностическими при оценке технического состояния динамического оборудования.

3. Разработанный метод идентификации импульсных и гармонических составляющих случайного процесса вибрации, основанный на разложении сигнала на серии локальных вейвлет-функций и анализе распределения амплитуд и частот, позволяет использовать стандартные коллекторы-анализаторы для сбора виброакустических данных и обеспечивает полный анализ вибрационных сигналов с уровнем импульсных компонент выше -21 дБ относительно гармонических и -11,3 дБ относительно шума.

4. Разработанный метод адаптируется для анализа конкретного сигнала путем настройки собственной частоты локальных вейвлет-функций. Такая адаптация позволяет получать максимальную чувствительность к импульсным компонентам (усиление 1,3 - 12 дБ) с подавлением гармонических компонент и шума на 3 - 24 дБ, таким образом, превышая чувствительность метода Фурье к импульсным компонентам в 2 раза. Метод устойчив к амплитудной, частотной и фазовой модуляциям.

5. При наличии импульсных составляющих в сигнале вибрации роторного оборудования с частотой повторения, близкой к оборотной или к кратной ей, амплитуда старших гармоник в спектре складывается из амплитуд импульсной и гармонической составляющих, тогда как в классической диагностике частоты, кратные оборотной, интерпретируются как гармонические составляющие, обусловленные дополнительными степенями свободы.

Таким образом, разработанные метод и алгоритм обеспечивают более достоверную, по сравнению со стандартными методами, интерпретацию случайных процессов вибрации и рекомендуются к применению в вибродиагностике технического состояния приводов горных машин и роторного оборудования.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе содержится решение задачи разработки нового математического метода и алгоритма анализа импульсных составляющих случайного процесса вибрации, имеющей существенное значение для вибродиагностики технического состояния приводов горных машин и роторного оборудования.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Щукин, Егор Львович, 2003 год

1. Генкин М.Д., Соколова А.Г. Виброакустическая диагностика машин и механизмов. М: Машиностроение, 1987.

2. Биргер И.А. Техническая диагностика. М. Машиностроение, 1978.

3. Иориш Ю.И. Виброметрия. М. Машгиз. 1963.

4. Герике Б.Л. «Мониторинг и диагностика технического состояния машинных агрегатов». Препринт.

5. Писаренко Г.С., Богинич O.E. Колебания кинематически возбуждаемых механических систем с учетом диссипации энергии. Киев. Наукова думка. 1981г.

6. Батуев Г.С., Голубков Ю.В., Ефремов А.К., Федосов A.A., Инженерные методы исследования ударных процессов. М: Машиностроение, 1969.

7. Шебалин О. Д. Физические основы механики и акустики. М. Высшая школа, 1981. с. 184.

8. Артоболевский И. И. и др. Введение в акустическую динамику машин. М. Наука, 1979.

9. Дружинский И.А. Механические цепи. Л. Машиностроение, 1977. Ю.Зиновьев В.А., Бессонов А.П. Основы динамики машин имеханизмов. М. Машиностроение, 1964.

10. White G. Vibration analysis. (CD) PREDICT/DLI 253 Winslow Way West Bainbridge Island, 1996.

11. Марпл-мл. С.Л. «Цифровой спектральный анализ и его приложения». Москва «Мир» 1990.

12. Бендат Д., Пирсол А. «Измерение и анализ случайных процессов». Москва «Мир» 1974.

13. Бендат Д., Пирсол А. «Применения корреляционного и спектрального анализа». Москва «Мир» 1983-10415. Грибанов Ю. И. Мальков В. JI. «Выборочные оценки спектральных характеристик». Москва «Энергия» 1978.

14. Залмазон JI.A. Преобразование Фурье, Уолша, Хаара в управлении, связи и др. М. Наука. 1989.

15. Эдвартц Р.Э. Ряды Фурье в современном изложении. 2-х том. М. Мир, 1985.

16. Левкович-Маслюк J1. Дайжест вейвлет-анализа в двух формулах и 22 рисунках. //Компьютерра, № 8, 1998. с.31-37.

17. Астафьева Н.М. Вейвлет-анапиз: основы теории и примеры применения. // Успехи физических наук. 1996. №11. С. 1146

18. Flandrin P. Some aspects of non-stationary signal processing with emphasis on time-frequency and time-scale methods. Proceedings of the international conference "Wavelets time-frequency methods and phase space", Marseille, France, 14-18.12.1987.

19. Tuteur F.B. Wavelet transformation in signal detection. Proceedings of the international conference "Wavelets time-frequency methods and phase space", Marseille, France, 14-18.12.1987.

20. Zheludev V.A. Periodic splines and wavelets. Proceedings of the international conference "Mathematical analysis, wavelets and signal processing" 3-9.01.1994.

21. Дремин И.М., Иванов O.B., Нечитайло B.A. Вейвлеты и их использование.// Успехи физических наук. 2001. №5. С. 465.

22. Мирский Г.Я. Характеристики стохастической взаимосвязи и их измерения. М. Энергоиздат 1982.

23. Antoniadis I., Glossiotis G. Cyclostationary analysis of rolling-element bearing vibration signals // Journal of Sound and Vibration Vol. 248, #5, December 13,2001 pp. 829-845

24. Luo G. Vibration Signal Analysis with Wavelet Algorithms. Faculty of Technology, Buckinghamshire Chilterns University College, Queen Alexandra

25. Road, High Wycombe, Buckinghamshire HP11 2JZ, England. // http://www.jqw.demon.co.uk/jianbao6/tx-2k-2-0.htm

26. Scholl J.F., Agre J.R., Clare L.P., Gill M.C. A Low Power Impulse Signal Classifier Using the Haar Wavelet Transform // http://wins.rockwellscientific.com/publications/spie3577-17.pdf

27. Lou X., Loparo K.A., Discenzo F.M., Yoo J., Twarowski A. A Wavelet-Based Technique for Bearing Diagnostics // http://wins.rockwellscientific.com/publications/Wavelet.pdf

28. Prabhakar S., Sekhar A.S., Mohanty A.R. Detection and monitoring of cracks in a rotor-bearing system using wavelet transforms // Mechanical Systems and Signal Processing Vol. 15, #2, March 1, 2001pp. 447-450

29. Paya B.A., Esat I.I., Badi M.N.M. Artificial neural network based fault diagnostics of rotating machinery using wavelet transforms as a preprocessor. //Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 11, #5, September 1, 199, pp. 751-765.

30. Padovese L.R. Comparison of neural network performance for fault classification in rolling bearing. Proceedings of the IASTED International Conference Applied Modelling and Simulation. 1-3.09.1999. Cairns, Australia.

31. Guttler S., Kantz H. The auto-synchronized wavelet transform analysis for automatic acoustic quality control.// Journal of Sound and Vibration. Vol. 243, #1, May 24,2001, pp. 3-22.

32. Brie D. Modelling of the spalled rolling element bearing vibration signal: an overview and some new results.// Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 14, #3, May 1, 2000, pp. 353-369.

33. Shibata K., Takahashi A., Shirai T. Fault diagnosis of rotating machinery through visualisation of sound signals. // Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 14, #2, March 1, 2000, pp. 229-241.

34. Ho D., Randall R.B. Optimisation of bearing diagnostic techniques using simulated and actual bearing fault signals // Mechanical Systems and Signal Processing Vol. 15, #2, March 1, 2001 pp. 763-788

35. Lou X., Loparo K.A., Discenzo F.M., Yoo J., Twarowski A. A ModelBased Technique for Rolling Element Bearing Fault Detection //http://wins.rockwellscientiflc.com/publications/Fdf.pdf

36. Lee S.K., White P.R. Higher-order time-frequency analysis and its application to fault detection in rotating machinery.// Mechanical systems and signal processing. Vol. 11, #4, 07.1997, pp. 637-650

37. Lee S.K., White P.R. The enhancement of impulsive noise and vibration signals for fault detection in rotating and reciprocating machinery. //Journal of sound and vibration. Vol. 217, #3, 29.10.1998, pp. 485-505.

38. Рагульскис K.M., Юркаускас А.Ю. Вибрация подшипников. Ленинград. Машиностроение. 1985.

39. Щукин Е.Л. Модель ударных импульсов в шариковых подшипниках с дефектами // Молодые ученые Кузбассу. Взгляд в XXI век: Сборник трудов областной научной конференции, 2001, Кемерово: Институт угля и углехимии СО РАН, 2001. С.201-205.

40. Leonard L. The value of piston rod vibration measurement in reciprocating compressors. // Orbit. Vol. 18, No.2 June 1996.

41. Щукин Е.Л., Замараев Р.Ю. Возможности применения вейвлет-анализа в виброакустической диагностике // Автометрия, изд-во СО РАН, 2002, № з. С.90-97.

42. Graps A. An Introduction to Wavelets, IEEE Computational Science and Engineering, Summer 1995, vol. 2, num. 2, published by the IEEE Computer Society, 10662 Los Vaqueros Circle, Los Alamitos, CA 90720, USA

43. Sweldens W., Schroder P. «Building your own wavelets at home». Wavelets in Computer Graphics, pp. 15-87. ACM SIGGRAPH Course Notes, 1996.

44. Щукин Е.Л., Замараев Р.Ю. Алгоритм определения характеристик импульсных составляющих вибросигнала И Динамика и прочность горных машин: Тезисы докладов международной конференции, 2001. Новосибирск: Институт горного дела СО РАН, 2001. С. 168-171.