Вейвлеты и детерминированный хаос при анализе вибросигналов центробежно-компрессорных агрегатов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.04.09, кандидат технических наук Солодовников, Дмитрий Сергеевич

• Солодовников, Дмитрий Сергеевич
• кандидат технических наук
• 2000

Оглавление диссертации кандидат технических наук Солодовников, Дмитрий Сергеевич

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ В ОБЛАСТИ ВИДРОДИАГНОСТИКИ И ДРУГИХ ОБЛАСТЯХ, СВЯЗАННЫХ С ОБРАБОТКОЙ СИГНАЛА

1.1 .Методы обработки виброакустического сигнала

1.2. Вейвлет-анализ как одно из перспективных направлений в различных областях, связанных с обработкой сигналов

1.3. Обзор некоторых элементов теории детерминированного хаоса с точки зрения обработки виброакустического сигнала

ГЛАВА 2. ИССЛЕДОВАНИЕ АНАЛИЗА "ЭЛЕМЕНТАРНЫХ" ВИБРАЦИОННЫХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТЕОРИИ ВЕЙВЛЕТОВ

2.1. Анализ гармонического сигнала

2.2. Анализ сигнала с частотной модуляцией

2.3. Обнаружение трендового сигнала

2.4. Анализ импульсных сигналов

2.5. Анализ скоротечных сигналов

2.6. Очищение сигнала от шума и анализ шума

2.7. Обнаружение самоподобия в сигнале

ГЛАВА 3. ИССЛЕДОВАНИЕ АНАЛИЗА ВИБРАЦИОННЫХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ ТЕОРИИ ДЕТЕРМИНИРОВАННОГО ХАОСА

3.1. Построение фазовых портретов и их количественная оценка

3.2. Построение фазовых портретов вибрационных сигналов

ГЛАВА 4. ОЦЕНКА ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ТУРБОКОМПРЕССОРА "БЕМАО" НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ЕГО ВИБРАЦИОННЫХ ПАРАМЕТРОВ

4.1 Виброобследование турбокомпрессора с помощью стандартной методики проведения вибродиагностических работ ЦКА

4.2. Использование вейвлет-анализа для обработки вибросигналов турбокомпрессора БЕМАв

4.3 Применение и анализ фазовых портретов на основе вибросигналов турбокомпрессора БЕМАО

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Вейвлеты и детерминированный хаос при анализе вибросигналов центробежно-компрессорных агрегатов»

Современная экономическая ситуация в стране не дает возможности различным предприятиям закупать новое оборудование и потому актуальным становится вопрос о том, каким образом можно дольше и эффективнее использовать имеющееся оборудование.

Поэтому своевременное диагностирование технического состояния оборудования и четкое определение уровня его эффективности представляет большой интерес, как с научной, так и с практической точки зрения.

Особенно ценными являются сейчас методы неразрушающего контроля, в частности - вибродиагностика. Именно вибросигнал, обладая достаточно емкой информацией о работе агрегата и его элементов, может являться достоверным показателем его состояния. Однако это может быть действительно так лишь при четком его анализе, поскольку в первоначальном виде это слишком комплексный показатель.

На сегодняшний день при решении поставленных перед областью вибродиагностики задач с помощью существующих методов возникают определенные трудности. Это касается распознавания состояния эксплуатируемого агрегата и выявления причин и условий, вызывающих неисправности, которые следует устранить. Отчасти это обуславливается тем, что каждый класс и даже каждый тип оборудования характеризуется своими отдельными наборами критериев оценки вибросостояния в зависимости от условий сборки, монтажа, эксплуатации и т.д. С другой стороны, определенная односторонность вибродиагностических методов, преимущественным образом основанных на первичном фурье-преобразовании сигнала, не позволяет произвести комплексный подход к решению проблемы.

Вышеперечисленные факторы приводят к тому, что для успешного решения задач необходимо проведение виброобследования агрегата при различных режимах его работы или составление обширной базы данных по его вибросостояниям. И то и другое значительно увеличивает трудовые и материальные затраты и не всегда оказывается приемлемым в условиях производства.

Из вышесказанного вытекает необходимость в дополнительных комплексных методах анализа вибросигналов, которые позволят решить вышеперечисленные проблемы и поставить область вибродиагностики как средство неразрушающего контроля на более качественный уровень.

Целью диссертационной работы является разработка методов диагностирования технического состояния центробежно-компрессорных агрегатов (ЦКА) на основе анализа вибросигналов колебаний с использованием элементов вейвлет-анализа и детерминированного хаоса.

В работе решены следующие задачи:

1. Проведена диагностика технического состояния центробежного турбокомпрессора БЕМАв ОАО "Салаватнефтеоргсинтез" с помощью традиционных методов вибродиагностики.

2. Разработан метод первичной обработки и анализа вибросигналов с применением теории и механизмов вейвлет-анализа.

3. Проведена диагностика технического состояния центробежного турбокомпрессора с помощью разработанного метода.

4. Разработан метод анализа вибросигналов с применением фазовых портретов, построенных на основе форм волны вибросигналов.

5. Проведена диагностика технического состояния центробежного турбокомпрессора с помощью разработанного метода.

6. Проведен сравнительный анализ результатов диагностики технического состояния центробежного турбокомпрессора, полученных с помощью стандартных методов и методов на основе вейвлет-анализа и построения фазовых портретов.

7. На основе вышеперечисленных методов создана комплексная методика диагностирования технического состояния центробежно-компрессорных агрегатов.

Научная новизна заключается в следующем:

1. Предложен подход к первичной обработке и анализу амплитудно-временных показателей вибросигналов, основанный на использовании вейвлетов при обработке сигналов, который позволил определить и подтвердить такие развивающиеся дефекты турбокомпрессора, как износ внутренних колец роликовых подшипников электродвигателя, износ зубчатых зацеплений мультипликатора. Установлено, что очищенные от шума с помощью вейвлет-преобразования формы волны вибросигналов турбокомпрессора, подвергнутые стандартному спектральному разложению позволили более четко определить дефектные частоты подшипников электродвигателя, чем при стандартной методике.

2. Предложен подход к первичной обработке и анализу амплитудно-временных показателей вибросигналов на основе использования элементов теории динамических систем, а именно, построении реконструированных фазовых портретов вибросигналов и оценки их количественных характеристик. Установлено, что при развитии дефекта и приближении агрегата к аварийному состоянию значение размерности реализации фазового портрета уменьшается до значения 1.8-2.2.

Разработанная методика используется в УГНТУ при проведении теоретических и практических занятий со студентами технологического факультета по специальности 17.05.00 "Машины и аппараты химических производств и предприятий строительных материалов" и специализации 17.05.11 "Надежность технологических систем и оборудования" по дисциплине "Диагностика разрушений".

Разработанная методика применялась при проведении вибродиагностических работ компрессорного турбоагрегата ЭЕМАв завода нефтехимических производств ОАО "Салаватнефтеоргсинтез.

Основные положения диссертационной работы докладывались на следующих конференциях:

49 научно технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых УГНТУ в апреле 1998г.;

15 Российской научно-технической конференции "Неразрушающий контроль и диагностика" в июне 1999г.

По материалам диссертации опубликовано 6 научных работ.

Первая глава диссертации посвящена обзору и анализу некоторых распространенных методов и средств виброакустического диагностирования центробежно-компрессорного оборудования нефтеперерабатывающей промышленности. Также в первой главе даны обзоры нового персйективного направления в области обработки сигналов, основанного на теории вейвлетов.

Статистический анализ современного состояния служб вибродиагностики в промышленности показал, что большинство приборов и систем, применяемых службами, основано на спектральном анализе входящего сигнала. Такое применение обуславливается как простотой метода, так и его универсальностью. Сущность спектрального анализа основана на первичном фурье-преобразовании входящего сигнала. Наряду с неоспоримыми достоинствами это преобразование обладает и определенными недостатками: а) исходный сигнал заменяется на периодический; б) при фурье-преобразовании изменяющихся параметров процесса со временем (нестационарных процессов) для всего исследуемого сигнала получаются усредненные коэффициенты. Поэтому методы, основанные на спектральном анализе, не позволяют на сегодняшний момент производить всесторонний анализ вибросигнала, что приводит к общим характерным погрешностям при проведении вибродиагностических обследований. В частности, вследствие потери информации о временном факторе, искажается представление о динамике изменения спектрального состава сигнала, что приводит к невозможности однозначного определения дефектов, ведущих к частотной модуляции вибросигнала, таких как износ зубчатых зацеплений, дефекты электромагнитного происхождения и т.д.

Ретроспективный анализ результатов вибродиагностических обследований центробежно-компрессорных агрегатов ОАО "Башнефтехим" и ОАО "СНОС" показал, что для разных видов дефектов спектральный анализ вибросигналов может давать в спектре одинаковые последовательности частотных составляющих. Чтобы однозначно идентифицировать дефект, необходимо применение дополнительных операций по обработке вибросигнала, как, например, анализ временной реализации, или проведение дополнительных замеров при различных режимах работы исследуемого агрегата, что не всегда является приемлемым в условиях производства.

Кроме того, потеря информации о временном факторе существенно сказывается и при прогнозировании остаточного ресурса, который целиком и полностью является вопросом времени.

Анализ вышеперечисленных факторов приводит к необходимости создания дополнительных методов первичного анализа вибросигналов для осуществления более комплексного подхода к решению задач вибродиагностики.

Обзор и сравнительный анализ всех современных методов, связанных с обработкой каких-либо типов сигналов, позволил выделить, как наиболее подходящий и перспективный для возможного применения в области вибродиагностики, метод вейвлет-анализа сигнала.

Для того чтобы определенная функция могла называться вейвлетом, должны выполняться два условия:

1. ее среднее значение (интеграл по всей прямой) равно нулю;

2. функция быстро убывает при Г—>±со.

Краткая сущность вейвлет-преобразования состоит в разбиении сигнала на смаштабированные и сдвинутые по оси времени версии оригинального (материнского) вейвлета. И на основе корреляционных коэффициентов (их цветовых значений) участков оригинального сигнала и версий вейвлета складывается картина, которая характеризует время и масштаб частоты.

На практике существует два метода анализа сигналов с применением вейвлетов - непрерывный вейвлет-анализ и дискретный или ортогональный вейвлет-анализ. Анализ свойств и особенностей непрерывного и дискретного вейвлет-анализа позволил определить дальнейшее исследование в работе обоих методов при обработке и анализе вибросигналов.

В первой главе также рассмотрены некоторые элементы теории детерминированного хаоса и приведены предпосылки для построения реконструированных фазовых портретов, характеризующих динамическое поведение систем непосредственно из самой амплитудно-временной характеристики сигнала и без какой-либо опоры на математическую модель.

В заключении первой главы сделаны выводы о необходимости разработки и применения новых методов обработки вибросигналов и определен дальнейший порядок действий, направленный на исследования анализа вибросигналов с помощью теорий вейвлетов и детерминированного хаоса.

Во второй главе приводятся исследования с помощью вейвлет-анализа "элементарных" форм волны сигналов, составляющих вибросигнал, и на основе результатов исследования описывается методика применения теории вейвлетов к анализу вибрации ЦКА.

В результате сравнительного обзора программных математических пакетов, позволяющих проводить вейвлет-анализ сигналов различного типа, и в качестве используемого средства в работе выбран математический пакет Ма1:ЬаЬ 5.2 с возможностью использования как непрерывного, так и дискретного вейвлет-анализа.

Для каждого типа "элементарного" сигнала были установлены свои параметры вейвлет-анализа.

В конце второй главы в результате исследования обработки стандартных образцов форм волны наиболее важными свойствами вейвлет-анализа для решения задач вибродиагностики определены:

1. Очищение сигнала от шума.

2. Выделение из шума детерминированных сигналов.

3. Выявление частотной модуляции и динамики ее развития.

4. Выявление динамики развития установившегося сигнала.

В третьей главе параллельно с исследованием вейвлет-анализа приводятся исследования "элементарных" форм волны сигналов с применением элементов теории детерминированного хаоса, и на основе результатов описывается методика применения элементов теории к анализу вибрации ЦКА.

Задача сводилась к построению фазовых портретов, характеризующих поведение системы. На основе амплитудно-временных сигналов "элементарных" искусственных сигналов, а затем и реальных сигналов виброскорости строился реконструированный аттрактор.

Для этого временная последовательность развертывалась в ряд наборов с последовательно возрастающими сдвигами (разностью фаз). Эти наборы и представляли собой ряд дискретных переменных, необходимых для составления фазового портрета.

К следующим типам "элементарных" сигналов составлены свои реконструированные фазовые портреты: гармонические сигналы из одной синусоиды и суммы нескольких синусоид, гармонические сигналы с частотной модуляцией, гармонические сигналы с импульсной модуляцией, импульсные сигналы, скоротечные сигналы, шумы.

Кроме стандартных образцов форм волны, описанных в первой главе, в качестве объектов исследования выбраны временные реализации вибросигналов различных ЦКА ОАО "СНОС".

Анализ фазовых портретов "элементарных" сигналов показал, что их структура и характер кардинальным образом отличаются друг от друга, что дало возможность в дальнейшем соотносить фазовые портреты реальных сигналов с аттракторами "элементарных" сигналов и определять характер дефекта.

Для более качественного анализа аттрактора применялся анализ последовательностей фазовых портретов в зависимости от ряда переменных, определяемых разностью фаз. Это позволяло всесторонне оценить портрет в различных проекциях фазового пространства на плоскость и сделать соответствующие выводы о типе сигнала и степени его развития.

Помимо составления фазовых портретов подобран ряд критериев, позволяющих качественно оценить аттрактор. Ими оказались корреляционная размерность V и размерность реализации Ут.

Эмпирически установлено, что размерность реализации изменяется от значения 10 и более при нормальном техническом состоянии агрегата и уменьшается до значения 1.8-2.2 при приближении агрегата к аварийному состоянию.

Таким образом, в результате анализа реконструированных аттракторов на основе вибрационных сигналов ЦКА можно провести качественное заключение о наличии и развитии преобладающих дефектов в системе и предсказать, насколько близко состояние системы к критическому.

В четвертой главе представлен объект исследования. Для выбора объекта исследования проведен обзор 76 центробежных компрессорных агрегатов ОАО "Башнефтехим" и ОАО "СНОС" по их текущим состояниям. Наиболее подходящим с точки зрения применения новых методик, описанных в первой и второй главе, выбран турбокомпрессор ЭЕМАв завода нефтехимических производств ОАО " Салаватнефтеоргсинтез".

В первом разделе приведены результаты виброобследования агрегата с применением стандартной методики.

В результате виброобследования в агрегате выявлены следующие дефекты:

1. Несоосность соединения привода и мультипликатора.

2. Ослабление посадок подшипников электродвигателя.

3. Перекос и неравномерный износ внутренних колец роликовых подшипников электродвигателя.

4. Перекос наружного кольца роликового подшипника со стороны мультипликатора.

5. Дефект зубьев перепускных оборотных колес мультипликатора при одинаковых зубьях внешнего колеса.

6. Дефект перепускного зацепления зубьев планетарного колеса мультипликатора при внешнем и внутреннем колесе.

7. Вибрация всего агрегата, вызванная приближенностью скорости вращения компрессора и мультипликатора ко второй критической скорости агрегата.

Во втором разделе главы данные по вибрации агрегата подвергались обработке с применением вейвлет-анализа.

В результате анализа форм волны вибросигналов турбокомпрессора с применением вейвлетов получены следующие результаты:

- дискретный вейвлет-анализ определил основные несущие частоты в вибросигналах турбокомпрессора;

- очищенные от шума с помощью вейвлет-преобразования вибросигналы турбокомпрессора, подвергнутые стандартному спектральному разложению, позволили более четко определить дефектные частоты подшипников электродвигателя;

- анализ шумовой компоненты вибросигналов электродвигателя позволил определить наличие детерминированной составляющей, что в дальнейшем позволило определить такие дефекты как износ внутренних колец роликовых подшипников электродвигателя ранее, чем они были определены при стандартной методике;

- дискретный вейвлет анализ форм волны вибросигналов мультипликатора позволил определить в них наличие биений, что послужило дополнительным доводом для качественного определения износа зубчатых зацеплений мультипликатора;

- с помощью непрерывного вейвлет-анализа качественно определено наличие частотной модуляции вибросигналов зубчатых зацеплений в мультипликаторе агрегата. Это подтвердило такой дефект как износ зубьев, приводящий к частотной модуляции вибросигнала.

В третьем разделе главы формы волны вибросигналов компрессора подвергались обработке с применением элементов теории детерминированного хаоса, исследованных в третьей главе.

В результате анализа последовательностей фазовых портретов системы, а также размерностей реализаций на основе вибросигналов турбокомпрессора получены следующие результаты:

- минимальные значения размерности реализации обнаружены в точках VI, в этой точке присутствует наиболее выраженный дефект. Результаты дополнительных исследований, а также результаты анализа фазовых портретов позволили отнести этот дефект к несоосности соединения привода и мультипликатора;

- значения размерностей вложения фазовых портретов во всех точках замера за весь период проведения виброобследования турбокомпрессора не менялись качественно, что позволило сделать вывод о том, что все обнаруженные дефекты не являлись следствием вибрации, а уже присутствовали в агрегате и приводили его к ускоренному выходу из строя;

- отсутствие какого либо изменения в тренде размерностей реализации фазовых портретов на основе вибросигналов, замеренных в точке 6 подшипника скольжения компрессора, позволило сделать вывод, что данный узел турбокомпрессора является самым стабильным с точки зрения изменения вибросостояния агрегата;

- анализ структуры фазового портрета на основе вибросигнала, отфильтрованного в области 50-90 Гц, замеренного в точке 3 мультипликатора, позволил сделать вывод о наличии биений в зубчатых колесах мультипликатора;

Результаты работы легли в основу создания комплексной методики диагностирования текущего состояния центробежно-компрессорных агрегатов, включающей в себя элементы как стандартных методов так и методов, основанных на применении вейвлетов и элементов теории детерминированного хаоса, описанных в данной работе с учетом их особенностей обработки и анализа вибросигнала.

Заключение диссертации по теме «Машины и агрегаты нефтеперерабатывающих и химических производств», Солодовников, Дмитрий Сергеевич

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ

1. Предложен метод первичной обработки и анализа виброскоростей сигналов центробежно-компрессорных агрегатов с применением теории и механизмов вейвлет-анализа, который позволил определить и подтвердить такие развивающиеся дефекты турбокомпрессора, как износ внутренних колец роликовых подшипников электродвигателя, износ зубчатых зацеплений мультипликатора

2. Очищенные от шума с помощью вейвлет-преобразования вибросигналы турбокомпрессора, подвергнутые стандартному спектральному разложению позволили более четко определить дефектные частоты подшипников электродвигателя, чем при стандартной методике.

3. Предложен метод оценки технического состояния с использованием качественного и количественного анализа структур реконструированных фазовых портретов, построенных на основе форм волны вибросигналов центробежно-компрессорных агрегатов. Составлены фазовые портреты "элементарных" вибросигналов без опоры на какую-либо эмпирическую модель, по которым в дальнейшем при сравнительном анализе с фазовыми портретами реальных вибросигналов определялся характер дефектов, обнаруживаемых в вибрации ЦКА.

4. На основе сравнительного анализа структур фазовых портретов вибросигналов центробежного турбокомпрессора БЕМАО, а также их размерностей реализаций установлено, что дефект несоосности электродвигателя и мультипликатора является основным дефектом, ведущим к ускоренному выходу турбокомпрессора из строя.

5. Установлено, что при развитии дефекта и приближении агрегата к аварийному состоянию значение размерности реализации фазового портрета уменьшается до значения 1.8-2.2.

6. На основе сравнительного анализа разработанных методов на основе вейвлетов и элементов теории детерминированного хаоса предложена комплексная методика диагностирования центробежно-компрессорных агрегатов, включающая в себя вышеперечисленные методы в совокупности со стандартными методами обработки сигнала.

В заключение третьей главы можно сделать следующие выводы:

1. Характер развивающегося в агрегате дефекта следует определять сравнением структуры фазового портрета вибросигнала со структурами фазовых портретов "элементарных" сигналов.

2. Увеличение размерности реализации фазовых портретов вибросигналов последовательных замеров позволяет сделать вывод о развитии в агрегате равнозначных с точки зрения влияния на техническое состояние агрегата дефектов.

3. Уменьшение размерности реализации фазовых портретов вибросигналов последовательных замеров позволяет сделать вывод о развитии в агрегате определенного дефекта.

4. Минимальное значение размерности реализации определяет наиболее развитый дефект в агрегате, что позволяет по значениям размерности реализации фазовых портретов вибросигналов по всем точкам агрегата выявить наиболее опасный узел с точки зрения наступления аварийного состояния.

5. Значение размерностей реализации фазовых портретов вибросигналов ЦКА изменяется от значения 10 и выше при удовлетворительном техническом состоянии агрегата до значения 1.8-2.2 при приближении агрегата к аварийному состоянию.

6. Анализ значений размерности реализации фазового портрета вибросигнала во времени позволяет определить момент зарождения какого-либо дефекта, когда значения его вибрационной составляющей никак не сказываются на общем уровне вибрации - параметре, анализируемом при мониторинге состояния технологического оборудования. k: i

ГЛАВА 4

ОЦЕНКА ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ТУРБОКОМПРЕССОРА "DEMAG" НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ЕГО ВИБРАЦИОННЫХ ПАРАМЕТРОВ

Для выбора объекта исследования проведен обзор 76 центробежных компрессорных агрегатов ОАО "Башнефтехим" и ОАО "СНОС" по их текущим состояниям. Наиболее подходящим с точки зрения применения разработанных методов, описанных в первой и второй главе, выбран турбокомпрессор DEMAG завода нефтехимических производств ОАО " Салаватнефтеоргсинтез".

Объект исследования: турбокомпрессор тип SED 15W фирмы DEMAG (технологическая позиция №3) заводской номер 2379, установки компрессии объект 1629 №44.

Данные по выходу из строя исследуемых подшипников асинхронного двигателя типа AUL-630M4-A4KBExP2 производства фирмы AEG приведены в таблице 4.1.

Средства диагностирования: виброанализатор спектра CSI AV 1900 [64], виброанализатор спектра CSI AV 2110.

Схема агрегата и точки замеров представлены на рисунке .4.1.

Гибкая муфта Соединительная Глобофлекс муфта

V1 V2 V3 V4 V5 V6

Н1 Н2 НЗ Н4 Н5 Н6

А1 А2 A3 A4 А5 А6

Рисунок 4.1 - Схема и расположение точек замера вибрации турбокомпрессора Г)ЕМАО

Описание основных узлов установки и точек замеров вибрации турбокомпрессора БЕМАО представлено в таблице 4.2

Замеры вибрации были произведены при нескольких режимах работы агрегата по шести точкам агрегата в соответствии со стандартной методикой проведения вибродиагностических работ центробежно-компрессорных агрегатов (ЦКА) по ГОСТ 20815-88 и СТ СЭВ 1097-78 и СТ СЭВ 2372-24.

Даты проведения замеров представлены в таблице 4.3

Также для более полного анализа использовались некоторые ретроспективные данные по замерам вибрации агрегата с 1994 года.

Исследовались следующие параметры вибрации:

1) общий уровень вибрации;

2) среднеквадратичное значение виброскорости;

3) форма волны виброускорения;

4) форма волны виброскорости.

4.1 Виброобследование турбокомпрессора с помощью стандартной методики проведения вибродиагностических работ ЦКА

Анализ вышеперечисленных параметров вибрации показал, что на 12.12.99 в агрегате присутствовали следующие дефекты.

1. Несоосность соединения привода и мультипликатора.

Характерные признаки:

- Стабильно высокая относительная вибрация на второй гармонике частоты вращения ротора (2£) в точке VI, в 4-5 раз превышающая уровень вибрации на основной гармонике в этой точке (см. Приложение 2, рис. 1).

- Преобладающий уровень вибрации именно в вертикальном направлении в точке 1 говорит о возможной несоосности соединения привода и редуктора в горизонтальной плоскости.

Возможные причины:

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Солодовников, Дмитрий Сергеевич, 2000 год

1. Акустическая диагностика и контроль на предприятиях топливно-энергетического комплекса / Баранов В.М., Гриценко А.И., Карасевич A.M. и др. М.: Наука, 1998. - 304с.

2. Андронов А.А.,Витт А.А.,Хайкин С.Э., Теория колебаний. М.:Наука, 1981.

3. Аугутис В., Гайлюс Д. Измерение и визуализация виброакустических полей. Материалы 15 Российской научно-технической конференции "Неразрушающий контроль и диагностика", Тезисы докладов: В 2 т. -Москва, 1999, Т. 1,460 с. С.-268

4. Балакшин О.Б. Модальная вибродиагностика систем. Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях №5, 1996 , с.-116

5. Балицкий Ф.Я. Иванова М.А., Соколова А.Г. и др. Виброакустическая диагностика зарождающихся дефектов. М.: Наука, 1984. 120 с.

6. Балицкий Ф.Я., Генкин М.Д. Иванова М.А., Соколова А.Г. и др. Современные методы и средства вибрационной диагностики машин и конструкций // Научно-технический прогресс в машиностроении. Вып. 25. М.: МЦНТИ и ИМАШ РАН, 1990. 116 с.)

7. Барков A.B. Вибродиагностирование роторного оборудования. В сб. "Пятая юбилейная международная деловая встреча Диагностика-95".-Москва, 1995.-С.80-89.

8. Башилов Г., Левкович-Маслюк Л. Мелковолновый анализ, Компьютерра", 1998. № 8 (236)

9. Бендат Дж., Пирсол А. Применение корреляционного и спектрального анализа.-М.:Мир, 1983.-312с

10. Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных. М.:Мир,1989,540 с.11 .Берже П.,Помо И.,Видаль К. Порядок в хаосе: О детерминированном подходе к турбулентности. М.:Мир, 1991.

11. Биргер И.А. Техническая диагностика. М.,М.Б 1978, 240 с.

12. Блейхут Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов. М.:Мир,1989.

13. Брановский М.А. и др. Исследование и устранение вибрации турбоагрегатов. -М.:Энергия, 1969.-232с.

14. Васильев Д.В. Вибрация в технике. Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях №4, 1995 , е.-109

15. Вибрация в технике. Справочник, т.1. Колебания линейных систем. /Под редакцией Болотина В.В. / М.: Машиностроение 1999, 504с.

16. Вибрация в технике. Справочник, т.2. Колебания нелинейных механических систем. /Под редакцией Болотина В.В./ М.: Машиностроение 1999.

17. Воробьев В. И., Грибунин В. Г. Теория и практика вейвлет-преобразования. СПб.: Изд-во ВУС, 1999. 208 с.

18. Г.М. Заславский, Р.З.Сагдеев, Слабый хаос и квазирегулярные структуры. -М., "Наука", 1991-240с.

19. Генкин М.Д., Соколова А.Г. Виброакустическая диагностика машин и механизмов. М.: Машиностроение, 1987. 288 с.

20. Генкин М.Д. Балицкий Ф.Я., Бобровницкий Ю.И. и др. Вопросы акустической диагностики // Методы виброизоляции машин и присоединенных конструкций. М.: Наука, 1975. С. 67-91.

21. Горелик AJL. Я., Требунский А.Н. Методы технической диагностики машин и механизмов. М.: НТЦ «Информатика», 1990. 204 с.

22. Заславский Г.М. Стохастичность динамических систем. -М: Наука, 1984

23. Заславский Г.М.,Сагдеев Р.З. Введение в нелинейную физику: от маятника до турбулентности и хаоса. М.:Наука,1988. 368с.

24. И. Пригожин И. От существенного к возникающему: Время и сложность в физических науках: Пер. с англ. /под ред. Ю. Л. Климонтовича.- М.: Наука, ГЛ. ред. Физ.-мат. Лит., 1985.- 327 с.

25. Ишемгужин Е.И. Нелинейные колебания элементов буровых машин. -Уфа: Изд-во УНИ, 1988. 90с.

26. Колебания и бегущие волны в химических системах. М.:Мир,1988.

27. Костюков В.Н., Науменко А.П. Безразборная диагностика состояния поршневых машин. Материалы 15 Российской научно-технической конференции "Неразрушающий контроль и диагностика", Тезисы докладов: В 2 т. Москва, 1999, Т. 1,460 с, С.-296

28. Кунина П.С., Бунякин A.B. Модель колебательного процесса на основе метода слабых резонансов. Материалы 15 Российской научно-технической конференции "Неразрушающий контроль и диагностика", Тезисы докладов: В 2 т. Москва, 1999, Т. 1,460 с,. С.-283

29. Кухаренко Б.Г. Модальная вибродиагностика колебательных систем с кулоновским трением. Проблемы машиностроения и надежности машин № 5, 1998, С.-148-155.

30. Кучерявый В.И. Моделирование вероятности разрушения деталей машин при случайном комбинированном воздействии. Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях №3, 1995 , е.-133

31. Левкович-Маслюк Л., Дайджест вейвлет-анализа, в двух формулах и 22 рисунках., Компьютерра", 1998. № 8 (236)

32. Лоскутов А.Ю.,Михайлов A.C. Введение в синергетику. М.:Наука, 1990.

33. Максименко С.А. Поляков Г.Н., Труфанов А.Н. Методы и средства технической диагностики оборудования компрессорных станций// Обз. Инф. Сер. Транспорт и подземное хранение газа. -М.:ВНИИЭгазпром, 1990.- С. 66.

34. Марпл С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения. М. Мир, 1990.

35. Марри Дж. Нелинейные дифференциальные уравнения в биологии. Лекции о моделях. М.:Мир,1983.

36. Мирзаджанзаде А.Х, Шахвердиев А.Х. Динамические процессы в нефтегазодобыче. -М.: Наука, 1997. 255с.

37. Мирзаджанзаде А.Х., Хасанов Р.Н., Бахтизин Р.Н. Этюды о моделировании сложных систем нефтедобычи. Нелинейность, неравновесность, неоднородность. Уфа: Гилем, 1999,-464 с.

38. Нелинейные волны, сб.статей./под ред. С.Лейбовича и А.Сибасса. М.:Мир,1977.

39. Нелинейные волны. Динамика и эволюция, сб.статей. М.:Наука,1989.

40. Николис Г. Пригожин И. Самоорганизация в неравновесных системах. -М.:Мир, 1979.-512 с.

41. Николис Г., Пригожин И. Познание сложного. Введение. М.: Мир, 1990.-344с.

42. Николис Г., Пригожин И. Познание сложного. -М. : Мир, 1990.-342с

43. Николис Г.,Пригожин И. Самоорганизация в неравновесных системах: от диссипативных структур к упорядоченности через флуктуации. М.:Мир,1979. 348с.

44. Переберин А., Вейвлеты в компьютерной графике, Компьютерра", 1998. № 8 (236)

45. Постановление 14 Российской научно-технической конференции "Неразрушающий контроль и диагностика". Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях №8. 1998.

46. Рудаченко A.B., Штин И.В., Опыт внедрения систем вибрационной диагностики при техническом обслуживании и ремонте оборудования НПС по техническому состоянию, ж. Трубопроводный транспорт нефти №4 1998.

47. Самсаев Ю.А. Вибрации приборов с опорами качения. М.: Машиностроение, 1984

48. Сандер JL, Кратчфильд Дж., Фармер Дж., Паккард И., Шоу Р. Фрактальный рост. В мире науки.-1987.- №2-3.- С.43, 59.

49. Свирежев Ю.М. Нелинейные волны, диссипативные структуры и катастрофы в экологии. М.:Наука, 1987.

50. Синергетика. М.:Мир, 1980.

51. Слабый хаос и квазирегулярные структуры. /Г.М.Заславский и др. М.:Наука,1991.

52. Смородова О.В. Диагностирование технического состояния газоперекачивающих агрегатов компрессорных станций. Диссертацияна соискание ученой степени доктора технических наук Уфа: УГНТУ, 1999 216с.

53. Соколинский Л.И., Тихвинский А.Н., Якубович В.А. Применение методов вибродиагностики перспективное направление эксплуатационного контроля нагнетательных установок (по зарубежным материалам) Тематический обзор ЦНИИТЭнефтехим. М.:, ЦНИИТЭнефтехим, 1982

54. Соколова А.Г. Методы и средства виброакустической диагностики машин. Проблемы машиностроения и надежности машин № 5, 1998, с.-156-163.

55. Соколова А.Г. Методы и средства технической диагностики // Обзорная информация ТС-5. М.: ЦНИИТЭИприборостроения, 1981. Вып. 1.

56. Солодовников Д.С. Новые подходы к первичной обработке вибросигналов роторных агрегатов //Мировое сообщество: проблемы и пути решения: Сб. науч. ст. Уфа: Изд-во УГНТУ, 2000.-№6.-С

57. Солодовников Д.С. Самигуллин Г.Х., Дмитриев В.В., Виброанализатор спектра С81 УА 1900. Методическое пособие по практическому использованию, Уфа, Изд-во УГНТУ, 1999, 24 с.

58. Спиридонов В, Всплеск революций, Компьютерра", 1998. № 8 (236)

59. Спиридонов В., Самоподобие, всплески и квазикристаллы, Компьютерра", 1998. № 8 (236)

60. Странные аттракторы, сб.статей. М.:Мир, 1981.

61. Стрельченко А.Н. Новые разработки "Оргтехдиагностика" в области технических средств В сб. "Пятая юбилейная международная деловая встреча "Диагностика-95".-Москва, 1995.-С.47-50.

62. Фейгенбаум М. Универсальность в поведении нелинейных систем. //УФН, 1983, Т.141, Вып.2, С.343-374.

63. Фрик П., Соколов Д., Вейвлеты в астрофизике и геофизике, Компьютерра", 1998. № 8 (236)

64. Фролов К.В. Проблемы безопасности сложных технических систем. Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях №5. 1992. с.-З.

65. Хакен Г. Синергетика: иерархии неустойчивостей в самоорганизующихся системах и устройствах. М.:Мир, 1985. 300с.

66. Хейфец М.Л. Самоорганизация и наследственность в технологических системах с комбинированными воздействиями. Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях №4, 1995 , с.-61

67. Химмельблау Д. Анализ процессов статистическими методами. -М.:Мир, 1973.-157 с.

68. Холоднюк М. и др. Методы анализа нелинейных математических моделей. М. Мир, 1991.

69. Ширман А.Р. Соловьев А.Б. Практическая вибродиагностика и мониторинг состояния механического оборудования. М., 1996 276с

70. Шустер Г. Детерминированный хаос. М.: Мир, 1990. - 312с.

71. Шустер Г. Детерминированный хаос. Введение. М.:Мир, 1988.

72. Эткинс П. Порядок и беспорядок в природе.-М.:Мир,1987.-224с.

73. Явленский К.Н. Явленекий А.К. Вибродиагностика и прогнозирование качества механических систем. .Машиностроение. 1983 -299с.

74. Alsberg, В.К., Woodward, A.M., Winson, M.K., Rowland, J.J., Kell, D.B., Variable selection in wavelet regression models, Analytica Chimica Acta, 368, 1998, p.29-44.

75. Amato, U., Vuza, D.T., Wavelet Simultaneous Approximation from Samples Affected by Noise, Computers & Mathematics with Applications, 36, 1998, p.101-111.

76. Bowman, C., Passot, Т., Assenheimer, M., Newell, A.C., A wavelet based algorithm for pattern analysis, Physica D: Nonlinear Phenomena, 119, 1998, p.250-282.

77. Chen, G., Bui, T.D., Invariant Fourier-wavelet descriptor for pattern recognition, Pattern Recognition, 32, 1999, p.1083-1088.

78. Cohen, I., Raz, S., Malah, D., Translation-invariant denoising using the minimum description length criterion, Signal Processing, 75, 1999, p.201-223.

79. Coifman, R.R., M.V Wickerhauser, 1992, "Entropy-based algorithms for best basis selection", IEEE Trans, on Inf. Theory, vol. 38, 2, p.713-718.

80. Coifman, R.R., Y. Meyer, M.V. Wickerhauser, 1992, "Wavelet analysis and signal processing", in Wavelets and their applications, M.B. Ruskai et al. (Eds.), p. 153-178,.

81. Daubechies, I. 1992, "Ten lectures on wavelets", SIAM.

82. Ertl, T., Westermann, R., Grosso, R., Multiresolution and hierarchical methods for the visualization of volume data, Future Generation Computer Systems, 15, 1999, p.31-42.

83. Greenshields, I.R., Rosiene, J.A., A fast wavelet-based Karhunen-Loeve transform The Art of Scientific Computing, Pattern Recognition, 31, 1998, p.839-845.

84. Jin, F., Ye, T.Q., Instability analysis of prismatic members by wavelet-Galerkin method, Advances in Engineering Software, 30, 1999, p.361-367.

85. Jubran, B.A., Hamdan, M.N., Shabaneh, N.H., Wavelet and chaos analysis of flow induced vibration of a single cylinder in cross-flow, International Journal of Engineering Science, 36, 1998, p.843-864.

86. Kofidis, E., Kolokotronis, N., Vassilarakou, A., Theodoridis, S., Cavouras, D., Wavelet-based medical image compression, Future Generation Computer Systems, 15, 1999, p.223-243.

87. Lin, W.-H., Lee, J.-S., Chen, C.-H., Sun, Y.-N., A new multiscale-based shape recognition method Signal Processing, 65, 1998, p. 103-113.

88. Liu, G.R., Han, X., Lam, K.Y., Stress waves in functionally gradient materials and its use for material characterization, Composites Part B: Engineering, 30, 1999, p.383-394.

89. Mallat, S., "A theory for multiresolution signal decomposition:the wavelet representation", IEEE Pattern Anal, and Machine Intell., vol. 1 l,no. 7, p 674693., 1989

90. Meyer, Y., "Ondelettes et opérateurs", Tome 1, Hermann Ed (English translation: Wavelets and operators, Cambridge Univ. Press., 1990

91. Meyer, Y. "Les ondelettes. Algorithmes et applications", Colin Ed., Paris, 2nd edition. (English translation: "Wavelets: algorithms and applications", SIAM)., 1993

92. Misiti M., Yves Misiti Y., Oppenheim G., Poggi J-M. Wavelet toolbox for use in Matlab. User's Guide, 1996 First printing p. 626

93. Mittermayr, C.R., Lendl, B., Rosenberg, E., Grasserbauer, M., The application of the wavelet power spectrum to detect and estimate 1/f noise in the presence of analytical signals, Analytica Chimica Acta, 388 1999, p.303-313.

94. Morris, J.M., Peravali, R., Minimum-bandwidth discrete-time wavelets, Signal Processing, 76, 1999, p. 181-193.

95. Murtagh, F., Aussem, A., Starck, J.-L., Multiscale data analysis -information fusion and constant-time clustering Vistas in astronomy, 41, 1997, 2003, p.359-364.

96. Murtagh, F., Starck, J.-L., Pattern clustering based on noise modeling in wavelet space use of the wavelet transform, Pattern Recognition, 31, 1998, p.847-855.

97. Rathsfeld, A., A wavelet algorithm for the boundary element solution of a geodetic boundary value problem, Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 1998,p.l57, 1998.

98. Ravier, P., Amblard, P.-O., Combining an adapted wavelet analysis with fourth-order statistics for transient detection Signal Processing, 70, 1998, p.115-128.

99. Schelkens, P., Munteanu, A., Cornelis, J., Wavelet-based compression of medical images: Protocols to improve resolution and quality scalability and region-of-interest coding, Future Generation Computer Systems, 15, 1999, p.171-184.

100. Stanhill, D., Zeevi, Y.Y., Frame analysis of wavelet-type filter banks, Signal Processing, 67, 1998, p.125-139.

101. Starck, J.-L., Murtagh, F., Multiscale entropy filtering, Signal Processing, 76, 1999, p.147-165.

102. Stoffel, A., Remarks on the unsubsampled wavelet transform and the lifting scheme a custom-design construction of biorthogonal wavelets, Signal Processing, 69, 1999, p. 177-182.

103. Unoki, M., Akagi, M., A method of signal extraction from noisy signal based on auditory scene analysis, Speech Communication, 27, 1999, p.261-279.

104. Wang, Q., Deng, X., Damage detection with spatial wavelets, International Journal of Solids and Structures, 36, 1999, p.3443-3468.

105. Wei, G.W., Kouri, D.J., Hoffman, D.K., Wavelets and distributed approximating functional Computer Physics Communications, p.l 12, 1998, 1-6.

106. Yoon, S.H., Kim, J.H., Alexander, W.E., Park, S.M., Sohn, K.H., An optimum solution for scale-invariant object recognition based on the multiresolution approximation, Pattern Recognition, 31, 1998,p. 889-908.

107. Zhang, C., Zhang, K., Feng, B., Optical wavelet transform of fractal images, Optics Communications, 164, 1999, p. 171-176.

108. СОГЛАСОВАНО» Главный механик

109. ОАО «Салаватнефтеоргисшпез»куратович А.И.2000 г.125