Eng
Ukr
Rus


Позорная война рф против Украины

Начата 20 февраля 2014 и полномасштабно продолжена 24 февраля 2022 года. С первых же минут рф ведет ее с нарушением законов и правил войны, захватывает атомные станции, уничтожает бомбардировками мирное население и объекты критической инфраструктуры. Правители и армия рф - военные преступники. Все, кто платит им налоги или оказывают какую-либо поддержку - пособники терроризма. Народ Украины вас никогда не простит и ничего не забудет.
Триває друк

2021 №04 (02) DOI of Article
10.37434/tdnk2021.04.03
2021 №04 (04)

Технічна діагностика та неруйнівний контроль 2021 #04
Технічна діагностика і неруйнівний контроль, 2021, №4, стор. 25-34

Методи та засоби ранньої вібродіагностики обертових вузлів механізмів причальних контейнерних перевантажувачів

І.М. Яворський2, Р.М. Юзефович3, О.В. Личак1, П.О. Семенов4
1Фізико-механічний інститут ім. Г.В. Карпенка НАН України. 79060, м. Львів, вул. Наукова, 5. Е-mail: roman.yuzefovych@gmail.com
2Бидгощська Політехніка. 85796, Польща, Бидгощ, алея проф. С. Каліськєго, 7
3Національний університет «Львівська політехніка». 79013, м. Львів, вул. С. Бандери, 12
4Одеський національный морський університет. 65029, м. Одеса, вул. І. Мєчнікова, 34

Описано властивості моделі вібрацій взаємозв’язаних обертових механізмів у вигляді біперіодично нестаціонарних випадкових процесів (БПНВП). Розглянуто окремі випадки такої моделі, що дають змогу проводити аналіз даних методами періодично нестаціонарних випадкових процесів (ПНВП). З використанням цих методів проаналізовано стан механізмів з підвищеним рівнем вібрацій. Проведено розділення детермінованих і стохастичних вібрацій та визначено параметри, які описують структуру прихованих періодичностей першого і другого порядку. Встановлено причини підвищеного рівня вібрацій. Бібліогр. 18, табл. 3, рис. 14.
Ключові слова: підйомний механізм, вібрація, періодична нестаціонарність, детерміновані коливання, амплітудний спектр, стохастична високочастотна модуляція, дисперсія

Надійшла до редакції 07.12.2021

Список літератури

1. Яворський І.М. (2013) Математичні моделі та аналіз стохастичних коливань. Львів, ФМІ НАНУ.
2. Javorskyj, I., Mykhailyshyn, V. (1996) Probabilistic models and statistical analysis of stochastic oscillations. Pattern Recogn. Image. Anal., 6(4), 749–763.
3. Javorskyj, I., Yuzefovych, R., Kravets, I., Matsko, I. (2014) Methods of periodically correlated random processes and their generalizations. Cyclostationarity: Theory and Methods. Lecture Notes in Mechanical Engineering. F. Chaari, J. Leskow, A. Sanches-Ramires. New York, Springer Int. Publish. Switzerland, 73–93.
4. Javorskyj, I., Dzeryn, O., Yuzefovych, R. (2019) Analysis of mean function discrete LSM-estimator for biperiodically nonstationary random signals. Math. Model. Comput., 6(1), 44–57.
5. McCormick, A.C., Nandi, A.K. (1998) Cyclostationarity in rotating machine vibrations. Mech. Syst. Signal Process., 12(2), 225–242.
6. Capdessus, C., Sidahmed, M., Lacoume, J.L. (2000) Cyclostationary processes: Application in gear fault early diagnostics. Ibid, 14(3), 371–385.
7. Antoni, J., Bonnardot, F., Raad, A., El Badaoui, M. (2004) Cyclostationary modeling of rotating machine vibration signals. Ibid, 18, 1285–1314.
8. Antoni, J. (2009) Cyclostationarity by examples. Ibid, 23, 987–1036.
9. Randall, R.B., Antoni, J. (2011) Rolling element bearing diagnostics – A tutorial. Ibid, 25(2), 485–520.
10. Zimroz, R., Bartelmus, W. (2009) Gearbox condition estimation using cyclostationary properties of vibration signal. Key Engineering Mater., 413(1), 471–478.
11. Hurd, H.L., Miamee, A. (2007) Periodically Correlated Random Sequences: Spectral Theory and Practice. New York, Wiley.
12. Javorskyj, I., Kravets, I., Matsko, I., Yuzefovych, R. (2017) Periodically correlated random processes: Application in early diagnostics of mechanical systems. Mech. Syst. Signal Process., 83, 406–438.
13. Javorskyj, I., Matsko, I., Yuzefovych, R. et al. (2021) Methods of Hidden Periodicity Discovering for Gearbox Fault Detection. Sensors., 21, 6138.
14. Javorskyj, I., Leśkow, J., Kravets, I. et al. (2011) Linear filtration methods for statistical analysis of periodically correlated random processes – Part II: Harmonic series representation. Signal Process., 91, 2506–2519.
15. Юзефович Р.М., Яворський І.М., Мацько І.Й. та ін. (2020) Пристрої для виявлення дефектів на ранніх стадіях їх зародження при визначенні технічного стану механізмів. Технічна діагностика та неруйнівний контроль, 4, 8–16. DOI: https://doi.org/10.37434/tdnk2020.04.02.
16. Яворський І.М., Юзефович Р.М., Личак О.В. та ін. (2021) Методи та засоби ранньої вібродіагностики підшипникових вузлів обертових механізмів. Технічна діагностика та неруйнівний контроль, 2, 30–37. DOI: https://doi. org/10.37434/tdnk2021.02.04.
17. Javorskyj, I., Yuzefovych, R., Matsko, I., Zakrzewski, Z. (2021) The least square estimation of the basic frequency for periodically non-stationary random signals. Digital Signal Process.: A Review Journal, 103333. DOI: https://doi. org/10.1016/j.dsp.2021.103333.
18. Javorskyj, I., Yuzefovych, R., Matsko, I., Kurapov, P. (2021) Hilbert transform of a periodically non-stationary random signal: Low-frequency modulation. Ibid, 116, 103113. DOI: https://doi.org/10.1016/j.dsp.2021.103113.

Реклама в цьому номері:



Вибачте, ПДФ цього номера поки недоступний