Способ определения состояния объектов при вибродиагностике

 

Использование: в области вибродиагностики объектов, работающих в условиях колебаний. Сущность: получают вибродиагностические параметры исследуемого объекта в виде вибросигнала (перемещение, скорость, ускорение и т.п.) во временной области. В качестве анализируемых характеристик используют характеристики пространств состояний или фазовых пространств вибросигнала и его интегро-дифференциальных составляющих, по изменению которых определяется текущее состояние объекта. Метод основан на использовании фазовых пространств характеристик оборудования, по типу и виду которых (их количественному и качественному изменению) можно непосредственно определить тип и степень повреждения. Определяют точки бифуркации, которые определяют границы между качественно различными состояниями объекта. По скорости изменения количественных параметров и по скорости прохождения точек бифуркации осуществляют прогнозирование развития того или иного дефекта и состояние диагностируемой системы в целом. Технический результат - повышение достоверности диагностики за счет определения параметров технического состояния по взаимному однозначному соответствию диагностических признаков этим параметрам. 2 з.п. ф-лы, 3 ил.

Изобретение относится к области вибродиагностики объектов, работающих в условиях колебаний.

Известен метод вибродиагностики состояния объектов, называемый спектральным анализом [1, сс.270,401], [2, сс.128, 134, 428], [3, сс.20, 234]. Спектральная плотность мощности позволяет судить о частотных свойствах случайного процесса. Она характеризует его интенсивность при различных частотах или, иначе, среднюю мощность, приходящуюся на единицу полосы частот. Но при практическом применении возникают проблемы с распознаванием происходящих изменений и с разделением признаков дефектов.

Известен корреляционный анализ [1, сс.274, 402], [2, сс. 133, 134], [3, сс. 16, 113]. При исследовании различных систем и явлений часто встречаются процессы с медленными нестационарными изменениями. Они характеризуются тем, что случайная функция ведет себя почти как стационарная на больших интервалах, превосходящих интервал корреляции. Хотя среднее значение m_x(t) и непостоянно во времени, корреляционная функция K_X(t, t+τ) зависит не только от разности аргументов, но и от времени, изменения этих характеристик на протяжении интервала, большего длительности интервала корреляции, весьма малы. Подобные процессы анализируют как стационарные эргодические, имея в виду возможность некоторой погрешности. Но возникают трудности: принципиальные и аппаратурные. Согласно определению функция корреляции должна вычисляться по бесконечно большому ансамблю реализаций. Практически число реализаций в ансамбле не только конечно, но часто не велико. Получение же приемлемых оценок требует довольно большого объема статистического материала. Не исключены ситуации, при которых исследователь располагает вообще одной реализацией. Аппаратурные трудности при прямом решении задачи обусловлены необходимостью запоминания большого объема информации и проведения весьма значительного количества вычислительных операций. Все это требует применения в цифровых установках сложных запоминающих и арифметических устройств.

Известен кепстральный анализ [1, с.404]. Метод основан на преобразовании Фурье от логарифмического спектра мощности, позволяет разделить по времени информацию о сигнале, полученную в результате многократных отражений, при нелинейных преобразованиях и модуляции. При этом энергия виброакустического сигнала, рассеянная по множеству гармоник в спектральном представлении, локализуется в одной составляющей в кепстральном представлении сигнала. Но кепстральный анализ можно использовать только в тех случаях, когда колебательный процесс имеет периодически модулированный спектр.

Известен метод анализа распределения вероятностей [1. сс.266, 405], [3, сс.24, 278]. Метод основан на определении законов распределения вероятностей мгновенных значений случайных процессов. Здесь предполагается, что случайный процесс стационарный и обладает эргодическим свойством. Однако в практике экспериментальных исследований характеристик случайных процессов нередко возникает необходимость определять распределение вероятностей нестационарных случайных процессов. В подобных случаях не представляется возможным проведение исследования на одной реализации, даже если ее длительность и велика. Такое же затруднение возникает и при анализе стационарных процессов, не являющихся эргодическими. Определение характеристик нестационарных случайных процессов представляет весьма сложную задачу.

Кроме названных существуют и другие методы обработки диагностической информации, но они сопряжены с различными трудностями аппаратурного или математического плана и основаны на определении количественных изменений получаемых характеристик, обладают значительной степенью недостоверности получаемых результатов.

В настоящее время в вибродиагностике используют в основном метод спектрального анализа, поскольку он является базой для всех методов, использующих частотный состав сигналов. Анализ проводится на базе спектрального разложения и различных показателей спектра (амплитуды спектральных компонент, дисперсия, среднее квадратическое отклонение и т.п.).

Наиболее близким к заявляемому является способ ранней диагностики состояния объекта, а именно подшипников ротора турбины высокого давления, включающий вибродиагностику, при которой проводят регистрацию вибросигналов, снимаемых с объекта диагностирования, на различных стадиях технического состояния и их последующую обработку [4]. Обработка включает выявление характеристик вибросигнала, чувствительных к наличию и степени развития повреждения, взаимный сравнительный анализ и определение отличий в вибросигналах и их характеристиках, соответствующих различным состояниям объекта, такие как расчет и построение функции некогерентности, невзаимной части спектра, некогерентной спектральной мощности, разностных спектральных характеристик.

Недостатком указанного способа является недостаточная достоверность диагноза состояния объекта, что объясняется природой возникновения и проявления вибрационного возмущения, носящего случайный характер. Кроме того, затруднена идентификация конкретного дефекта, если их несколько. Например, для спектрального анализа форма спектров достаточно размыта и тяжело найти соответствие между дефектами (их типом и величиной) и изменениями спектральных характеристик, на форму спектров сильно влияют помехи. Кроме тою, все перечисленные способы анализа используют одну из производных сигнала (т.е. виброперемещение или виброскорость или виброускорение), таким образом, рассматриваются одномерные процессы.

Целью заявляемого способа является повышение достоверности диагностики за счет определения параметров технического состояния по взаимному однозначному соответствию диагностических признаков этим параметрам.

Необходимо повысить информативность начальной информации и тем самым найти однозначные признаки конкретных дефектов объекта диагностирования. Так же целью является определение качественных и количественных изменений и прогнозирование состояния объекта. Таким образом, необходимо перейти к n-мерному пространству начальной информации, т.е. надо повысить ее мерность от одного до n с тем, чтобы проводить анализ в пространстве состояний (фазовом пространстве).

Указанная цель достигается тем, что в способе определения состояния объекта при вибродиагностике, включающем получение вибродиагностических параметров исследуемого объекта в виде вибросигнала (перемещение, скорость, ускорение и т.п.) во временной области, их последующую обработку. В качестве анализируемых характеристик используют характеристики пространств состояний или фазовых пространств вибросигнала и его интегро-дифференциальных составляющих, по изменению которых определяется текущее состояние объекта, обеспечивается многомерность исследования. Метод основан на использовании фазовых пространств характеристик оборудования, по типу и виду которых (их количественному и качественному изменению) можно непосредственно определить тип и степень повреждения. Выявление количественных и качественных признаков дефектов может происходить, например, путем экспериментального или теоретического (на основе математической модели объекта) сопоставления дефекта и его изменений соответствующим количественным и качественным изменениям диагностических признаков (тарирования). Количественная характеристика дефекта может определяться путем соотнесения дефекта с соответствующим видом подпространства и соотнесения количественных характеристик дефекта с количественными характеристиками подпространства [6, cc. 164-167], [7, cc. 112-119].

Под фазовым пространством порядка n•m•k понимается совместное изображение производной порядка n и производных порядка m и k наблюдаемого параметра, где n, m и k 0, 1, 2,... (фазовое пространство может быть 2-х (фазовые портреты), 3-х, 4-х и более мерным), его еще называют пространством состояний.

В зависимости от диагностируемых параметров - зазор, состояние тел качения, состояние смазки (вязкость, давление и т.п.), состояние поверхности, форма вала, подшипника и др. - определяют виды подпространств (фазовых портретов, сечения многомерного фазового пространства и т. п.) и выделяют подпространства, наиболее информативные для каждого диагностируемого параметра с помощью соотнесения изменений технического состояния с изменениями на фазовых пространствах. Наиболее информативными при этом являются те пространства, где изменения состояния проявляются наиболее наглядно и измеримо, т. е. когда разница между двумя соседними состояниями наибольшая между двумя соответствующими им количественными характеристиками фазовых пространств.

Особенностью способа является определение точек бифуркации, устанавливающих границы "грубых систем", т.е. тех точек, когда система переходит в другое качественное состояние [5, сс.133-137]. По скорости изменения количественных параметров пространства состояний и по скорости прохождения системой точек бифуркации осуществляют прогноз развития дефекта.

Известна теория исследования нелинейных колебаний на фазовой плоскости, описанная Андроновым А.А. и его коллегами в книге "Теория колебаний" в 1937 г. [5] . Авторы рассматривают двумерное фазовое пространство и только затрагивают цилиндрическое. А. Тондл в "Нелинейных колебаниях механических систем" [6] предлагает расширить понятие фазовой плоскости до понятия фазового пространства и вводит n-мерное фазовое пространство для описания колебаний механических систем. Авторами предлагаемого метода решается обратная задача: по виду фазовых траекторий определить состояние механической системы, т.е. найти причины, вызывающие колебания системы, определить параметры технического состояния.

Способ обеспечивает возможность легкого разделения изменения конкретных параметров, влияющих на работу системы, что позволяет прогнозировать зависимость ресурса работы от указанного параметра, состояния и управлять надежностью работы системы с помощью целенаправленного изменения конкретных параметров системы или объекта диагностирования.

Способ диагностирования имеет два режима, пока происходят количественные изменения, система является "грубой", как только система переходит в другое качественное состояние, она становится "негрубой". Точки бифуркации отделяют одну грубую систему от другой. В точке бифуркации хаотическое движение изображающей точки. Точки бифуркации соответствуют точкам, разделяющим качественное изменение объекта по диагностируемому параметру. Внутри "грубой системы" мы имеем возможность количественной оценки системы при лучшем разделении параметров состояния по сравнению с существующими методами.

Данный способ позволяет кроме количественной оценки производить качественную оценку состояния объекта. Но и количественные изменения признаков здесь являются на порядок информативнее, чем в известных методах без разборного контроля состояния объектов. Уже при малом изменении состояния объекта диагностирования количественные изменения фазовых портретов хорошо заметны. Метод является более наглядным, налицо хорошая визуализация контроля. На основе фазового пространства отслеживаются как качественные, так и количественные изменения состояний объекта, что позволяет производить прогнозирование переходов системы из одного качественного состояния в другое. Это повышает достоверность диагноза, т.к. вид фазового портрета изменяется не количественно, а качественно.

На фиг.1 показаны фазовые портреты при изменении зазора подшипника скольжения в координатах перемещение - скорость, на фиг.2 и фиг.3 - то же в координатах перемещение - ускорение, скорость - ускорение соответственно.

Способ осуществляют следующим образом. Полученный первоначально вибросигнал обрабатывается, т. е. в зависимости от того, какой сигнал получен (виброперемещение, виброускорение, виброскорость), находят его n интегрально-дифференциальных характеристик. Получают n-мерное пространство состояний. Выбираются (расчетно или экспериментально) наиболее информативные подпространства для конкретных типов дефектов. По количественным параметрам выбранных подпространств (сечений, фазовых портретов и т.п.) отслеживается зарождение и развитие дефектов. По изменениям картины пространства выносится суждение о качественном изменении состояния объекта диагностирования. Определяют точки бифуркации, которые определяют границы между качественно различными состояниями объекта. По скорости изменения количественных параметров и по скорости прохождения точек бифуркации осуществляют прогнозирование развития того или иного дефекта и состояние диагностируемой системы в целом.

Метод применен к вибродиагностике роторной системы, содержащей "слабые" узлы в виде подшипников скольжения на гидродинамической смазке (фиг.1-3). После обработки исходного вибросигнала были найдены определенные виды фазовых портретов, наиболее информативные для конкретных дефектов (увеличивающийся зазор между втулкой и шипом, дисбаланс, уменьшение вязкости смазочного масла).

На чертежах приведены фазовые портреты подшипника скольжения с различными диаметральными зазорами. На фиг.1 приведены фазовые траектории сигнала в координатах нулевой и первой производной. Видим явное различие при высокой информативности, самый маленький эллипс соответствует зазору 40 мкм, самый большой 120 мкм. На фиг.2 приведены фазовые портреты в координатах нулевой и второй производной. Налицо изменение угла положения большой оси эллипса по часовой стрелке. На фиг.3 в координатах первой и второй производной видно изменение размеров осей эллипсов (вертикальная ось уменьшается, горизонтальная увеличивается). Данные соответствия выявлены на основе математической модели объекта диагностирования и сопоставления фазовых пространств, построенных на основе сигналов, отфильтрованных в районе информативных частот. Следующим образом: - с помощью математической модели объекта численными методами (например, Рунге-Кутта-Мерсона) получены сигналы виброперемещения, виброскорости, виброускорения корпуса объекта при увеличивающемся дефекте; - по опыту диагностики рассматриваемого объекта [1, 2] определены характерные частоты в спектре вибросигналов; - полученные вибросигналы отфильтровываются третьоктавным фильтром около характерных частот; - на основе отфильтрованных сигналов строятся фазовые пространства при различных значениях дефекта, в примере построены фазовые портреты (т.е. двумерные пространства); - на каждом фазовом пространстве, соответствующем определенной частоте сигнала и определенному значению дефекта, замеряются количественные характеристики (площади фигур, углы наклона, размеры осей и т.п.), так устанавливается зависимость между количественными характеристиками фазовых пространств и развитием дефекта.

Необходимо отметить, что наиболее информативными фазовыми пространствами могут оказаться необязательно пространства, построенные на основе отфильтрованных и отфильтрованных таким образом (около характерных частот) сигналов. Информативные сечения фазовых пространств выбираются на основании предварительного исследования объекта диагностирования, имеющегося опыта диагностики и уточняются экспериментально.

Экспериментальные исследования, цифровое моделирование подтвердили эффективность предложенного способа. При применении предлагаемого способа определения состояния объекта имеем систему диагностирования, обеспечивающую визуализацию, информативность и повышенную достоверность контроля состояния объекта диагностирования. Кроме того, метод позволяет посредством многомерности фазового пространства найти наиболее информативные сечения этого пространства для конкретных видов дефектов. Применение метода никоим образом не ограничивается представленными иллюстрациями и координатами, представленными на них. Фазовое пространство многомерное и многофакторное, поэтому набор сечений может быть различным.

Метод применим в любых отраслях промышленности, где существует необходимость определения технического состояния оборудования, работа которого связана с колебательными процессами.

Источники информации 1. Вибрации в технике: Справочник. В 6-ти т./Ред. совет: В 41 В.Н. Челомей (пред.). -М.: Машиностроение, 1981, - Т. 5. Измерения и испытания. - Под ред. М.Д. Генкина. 1981. 496.с., ил.

2. Технические средства диагностирования: справочник/ В.В. Клюев, П.П. Пархоменко, В. Е. Абрамчук и др./ Под общ. ред. В.В. Клюева. -М.: Машиностроение, 1989. -672с., ил.

3. Мирский Г. Я. Аппаратурное определение характеристик случайных процессов. М.: Энергия, 1972. -456с., ил.

4. Вибрационная диагностика подшипников авиационного двигателя. В. Адаменко, П. Жеманюк, В. Карасев, И. Потапов. СТА. 1/98, сс.98-101.

5. Андронов А.А., Витт А.А., Хайкин С.Э. Теория колебаний. -М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1981. -568 с.

6. Нелинейные колебания механических систем. А. Тондл. М.: Мир. 1973. -335с.

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

8. Вибрации в технике: Справочник. В 6-ти т./Ред. совет: В 41 В.Н. Челомей (пред. ). -М.: Машиностроение, 1979, - Т.2. Колебания нелинейных механических систем. / Под ред. И.И. Блехмана. 1979, 351 с., ил.

Формула изобретения

1. Способ определения состояния объекта при вибродиагностике, включающий получение вибродиагностических параметров в виде вибросигнала (перемещение, скорость, ускорение и т.д. исследуемого объекта) во временной области, их последующую обработку, отличающийся тем, что сигнал не переводится в частотную область, а строится фазовое пространство - пространство состояний по перемещению и(или) его производным количеством n (n=2,3,4,...), по выбранным подпространствам которого определяют тип дефекта и его количественную характеристику на фоне общего технического состояния.

2. Способ по п.1, отличающийся тем, что на выбранных подпространствах выявляют точки бифуркации, которые устанавливают границы между грубыми и негрубыми системами, таким образом определяют переход объекта из одного качественного состояния в другое.

3. Способ по пп.1 и 2, отличающийся тем, что по скорости изменения количественных параметров и по скорости прохождения системой точек бифуркации осуществляют прогноз развития дефекта.

РИСУНКИ

Рисунок 1, Рисунок 2, Рисунок 3