Eng
Ukr
Rus
Триває друк
2020 №04 (01) DOI of Article
10.37434/tdnk2020.04.02
2020 №04 (03)

Технічна діагностика та неруйнівний контроль 2020 #04
Технічна діагностика і неруйнівний контроль, 2020, №4, стор. 8-16

Пристрої для виявлення дефектів на ранніх стадіях їх зародження при визначенні технічного стану механізмів

Р.М. Юзефович, І.М. Яворський, І.Й. Мацько, О.В. Личак, Г.Р. Трохим, О.Ю. Дзерин, І.Г. Стецько
Фізико-механічний інститут ім. Г.В. Карпенка НАН України. 79060, м. Львів, вул. Наукова, 5. E-mail: roman.yuzefovych@gmail.com

Вібраційний сигнал є носієм інформації про певні дефекти системи, має властивості повторюваності та стохастичності. Ці його властивості дають можливість описати і дослідити математичну модель у вигляді періодично корельованого випадкового процесу (ПКВП). Імовірнісні характеристики ПКВП відображають модуляційну взаємодію стохастичної і детермінованої складових вібрацій, яка виникає в разі появи дефектів. Взаємний ПКВП-аналіз вібросигналів, використання введених функцій когерентності дозволяють виявляти дефекти, класифікувати їх типи, а також визначити їх розташування. Поєднання багаточкового відбору вібраційних сигналів, методів взаємного статистичного ПКВП-аналізу та програмного забезпечення цифрової обробки сигналів у розробленому компактному пристрої неруйнівного контролю «Компакт-Вібро» дає можливість підвищити ефективність вібродіагностики обертових вузлів технологічних об’єктів під час експлуатації без зміни їх штатних режимів функціонування. Проведений моніторинг турбоагрегатів ТЕС розробленими методами дав змогу виявити ряд типових дефектів опорних підшипників ковзання, що було підтверджено під час ремонту обертових вузлів. Бібліогр. 20, рис. 17.
Ключові слова: неруйнівний контроль, вібрація, періодично корельований випадковий процес, спеціалізовані пристрої, дефект, підшипник ковзання

Надійшла до редакції 23.10.2020

Список літератури

1. Vogl, G.W., Weiss, B.A., Donmez, M.A. NISTIR 8012 Standards Related to Prognostics and Health Management (PHM) for Manufacturing: National Institute of Standards and Technology U.S. Department of Commerce.
2. Коллакот Р.А. (1980) Диагностирование механического оборудования. Ленинград, Судостроение.
3. Мигущенко Р.П.( 2014) Елементи контролю та діагностики стану вібраційних об’єктів: монографія. Харків, Вид-во «Підручник НТУ «ХПІ».
4. McCormick, A.C., Nandi, A.K. (1998) Cyclostationarity in rotating machine vibrations. Mech. Syst. Signal Process, 12 , 2, 225–242.
5. Capdessus, C., Sidahmed, M., Lacoume, J.L. (2000) Cyclostationary processes: application in gear faults early diagnosis. Ibid, 14, 3, 371–385.
6. Марченко Б.Г., Мыслович М.В. (1992) Вибродиагностика подшипниковых узлов электрических машин. Киев, Наукова думка.
7. (2001) Механіка руйнування та міцність матеріалів. Дов. посібник. Т. 5. Неруйнівний контроль та технічна діагностика. Назарчук З.Т. (ред.). Львів, ФМІ ім. Г.В. Карпенка НАН України.
8. Явленский К.Н., Явленский А.К. (1983) Вибродиагностика и прогнозирование качества механических систем. Ленинград, Машиностроение.
9. Яворський І.М. (2013) Математичні моделі та аналіз стохастичних коливань. Львів, ФМІ ім. Г.В. Карпенка НАН України.
10. Javorskyj, I., Yuzefovych, R., Matsko, I., Zakrzewski, Z. (2017) Component-wise coherence function for jointly related periodically non-stationary random processes. Radioelectronics and Communication Systems, 60, 1, 28–41.
11. Юзефович Р.М., Яворський І.М., Дзерин О.Ю. та ін. (2020) Застосування спеціалізованого пристрою неруйнівного контролю для аналізу вібраційних сигналів підшипникових вузлів методами взаємного нестаціонарного аналізу. Техн. діагност. та неруйнів. контроль, 1, 17–27.
12. Bendat, J.S., Piersol, A.G. (2010) Random Data: Analysis and Measurement Procedures. New York, John Wiley&Son.
13. Obuchowski J., Wylomanska A., Zimroz R. (2015) Identification of cyclic components in presence of non-Gaussian noise application to crusher bearings damage detection. Journal of Vibroengineering, 17 (3), 1242–1252.
14. Hinich, M.J. (2000) A statistical theory of signal coherence. IEEE Journal of Oceanic Engineering, 25 (2), 254–259.
15. Rice, J.A., Rosenblatt, M. (1988) On frequency estimation. Biometrika, 75 (3), 477–484.
16. Бенткус Р., Сушинскас Ю. (1985) Выделение скрытых периодичностей. Применение теории вероятностей и математической статистики, 6, 77–78.
17. Голубев Г.К. (1988) Об оценивании периода сигнала неизвестной формы на фоне белого шума. Проблемы передачи информации, 29 (4), 38–52.
18. Куликов Е.И., Трифонов А.П. Оценка параметров сигналов на фоне помех. Москва, Сов. радио.
19. Javorskyj, І.М., Dzeryn, O.Yu., Yuzefovych, R.M. (2019) Analysis of mean function discrete LSM-estimator for biperiodically nonstationary random signal. Mathematical Modeling and Computing, 6 (1), 44–57.
20. Javorskyj, І.М., Dzeryn, O.Yu., Yuzefovych, R.M. (2020) Discrete LS Estimates of correlation function of biperiodically correlated random signals. Radioelectronics and Communications Systems, 63 (3), 136–155.

Реклама в цьому номері:



>