Цифровая обработка сигналов
Диагностический стенд на базе
АЦП Е-440
С целью исследования
вибрации подшипников качения различных типов, а также отработки методов и
средств вибродиагностики различных дефектов в лаборатории кафедры ТОПХ МГУПП
специально создан диагностический стенд на базе ПК и внешнего АЦП (Е-440
фирмы Л-кард). Общий вид стенда представлен на рис1.
Рис.1. Общий вид диагностического стенда
Краткое
описание
Стенд позволяет
исследовать вибрационные параметры подшипниковых узлов при различных
дефектах подшипников (износ, выкрашивание и пр.), позволяет моделировать
нагрузку на подшипник и частоту вращения вала, а также дефекты монтажа
подшипникого узла. Вибрация преобразуется датчиком вибрации в электрический
сигнал, оцифровывается с помощью аналого-цифрового преобразователя и
обрабатывается на ПК в среде
Matlab, с
помощью разработанной автором программы
VDP.m (VDP.p). Программа позволяет
осуществлять фильтрацию вибросигнала, преобразования Фурье, выделение
огибающей, определять значение пик-фактора сигнала, проводить статистическую
обработку сигнала и пр. Листинг программы VDP представлен в разделе
программы на
MatLab...
Технические характеристики диагностического стенда:
-
напряжение питания:
220 В (50 Гц);
-
мощность привода: 40
Вт;
-
диапазон регулирования
частоты вращения вала (фазовый регулятор мощности): 200 – 3000 об/мин;
-
диапазон регулирования
нагрузки на подшипники (механический динамометр): 0-600 Н;
-
диапазон регулирования
угла перекоса подшипникого узла (лазерное устройство контроля): 0±2º;
-
датчик вибрации:
ДН-4-М1, АР-67
-
датчик оборотов:
КУ-201;
-
устройство сопряжения
датчика вибрации и оборотов с ПК: АЦП Е-440, усилитель заряда
фирмы Л-Кард
-
персональный
компьютер:
Pentium-760
-
программное
обеспечение:
LGraph,
Matlab;
-
принтер:
Epson Stylus 800.
Некоторые результаты
исследований, полученные с помощью диагностического стенда
Подшипники
качения являются слабым звеном практически любой машины. Дефекты подшипников
(износ колец, выкрашивание и пр.) обладают малой колебательной энергией,
поэтому для выделения информативных компонентов из зашумленного вибросигнала
необходимо применять специальные методы математической обработки сигнала.
Натурное моделирование дефектов подшипников в производственных условиях
требует значительного разбора оборудования для замены работоспособных
подшипников на дефектные, что в условиях непрерывного производства не
представляется возможным. В связи с этим, эксперименты проведены на
специально созданном стенде (рис. 1) с применением ПК и математической
системы
Matlab,
включающую пакеты обработки сигналов "Signal
Processing" и "Filter
Design". Сигнал с
акселерометра поступает в АЦП, где осуществляется временная дискретизация и
квантование по уровню. Выходным сигналом с АЦП является последовательность
чисел, поступающая в цифровой процессор ПК, выполняющий требуемую обработку.
В цифровой форме можно создать фильтры, анализаторы спектра, нелинейное
преобразование сигнала и многое другое.
В
экспериментах применялись новые подшипники (тип 307) и подшипники с
различными механическими дефектами. Локальный дефект кольца качения (ямка)
создан с помощью концентрированной азотной кислоты. Контроль угла перекоса
подшипникого узла осуществлялся с помощью лазерного устройства. Под общим
износом подшипника подразумевается равномерный износ всех узлов подшипника,
при этом, его состояние оценивается как неработоспособное.
Проведены
исследования по выявлению диагностических признаков подшипников качения при
различных условиях эксплуатации. Структурная схема исследований представлена
на рис. 2. В результате исследований получено более ста различных
вибрационных характеристик, соответствующих работоспособному и дефектному
состоянию подшипника 307. Наиболее интересные результаты исследований
представлены ниже.
Используемый в исследованиях датчик вибрации позволяет измерять колебания до
14 кГц. Т.к. частота Найквиста при дискретизации должна быть в два или более
раза выше анализируемой частоты, в исследованиях использована частота
дискретизации –
Fs
= 30 кГц. Для удаления
низкочастотных и высокочастотных помех использовались ФВЧ и ФНЧ Баттерворта.
Для удаления электромагнитных помех на частоте 50 Гц был применен
режекторный нерекурсивный фильтр 8 000 - го порядка с использованием окна
Хемминга. Для выделения информативных частотных полос использован полосовой
фильтр Баттерворта. Выбор типа и порядка фильтра осуществлен согласно
рекомендациям [45, 117]. Программа обработки вибросигнала представлена в
разделе ПО.
Рис. 2. Структурная
схема исследований по выявлению диагностических признаков подшипников
качения при различных условиях эксплуатации
Анализ спектрограмм и
вейвлет - спектрограмм вибросигнала, полученных при различных технических
состояниях подшипника
Спектрограмма виброускорения подшипникого узла позволяет наглядно оценить
изменение спектрального состава вибрации во времени при изменении частоты
вращения ротора. На рис. 3 представлены спектрограмма изношенного
подшипников при изменении частоты вращения вала от 200 до 2 000 об/мин за
время 5,4 сек. При этом, радиальная нагрузка на подшипник составляет 600 Н.
Здесь, темным цветом обозначены спектральные пики амплитуды колебаний.
Сравнительный анализ полученной спектрограммы с спектрограммой нового
подшипника показал, что спектрограмма вибрации нового подшипника
характеризуется меньшими значениями амплитуды колебаний.
Анализ
спектрограмм позволил установить, что имеет место увеличение амплитуды
колебаний в полосах частот 1,8 - 2,5 кГц, 4 - 5 кГц и 8 - 10 кГц. Эти
частоты не связаны на прямую с каким-либо дефектом подшипника, т.к. они не
изменяются при изменении частоты вращения вала. Скорее всего, они являются
резонансными частотами данной механической системы. Таким образом,
спектрограмма позволяет выявить резонансные полосы частот колебаний
диагностируемого узла.
Рис. 3.
Спектрограмма изношенного подшипника
Анализ
спектрограмм, при изменяющийся нагрузке от 200 до 600 Н, позволил
установить, что на собственных частотах величина нагрузки не значительно
влияет на амплитуду колебаний. Однако, спектрограмма не позволяет получить
исчерпывающую информацию о зависимости между величиной нагрузки и амплитудой
колебаний. Для этой цели больше подходит спектральный анализ колебаний.
Для
визуализации и анализа тонкой структуры вибросигнала используется вейвлет -
преобразование. Вейвлет - спектрограмма представляет собой зависимость
коэффициентов вейвлет - преобразования (масштаба) от времени. Преимущество
вейвлетов по сравнению с рядами Фурье заключается в возможности анализа
тонких особенностей сигнала (небольшие разрывы, изменение знаков первой и
второй производной и пр.), благодаря использованию импульсной функции в
качестве базисной, в отличие от базисной функции синусоиды, используемой при
преобразовании Фурье [45].
На рис. 56
представлены формы вибросигнала а(t)
с датчика вибрации, установленного на подшипниковом узле, и вейвлет -
спектрограммы 100
отсчетов вибросигнала за период 0,0032 с нового (а) и изношенного (б)
подшипника
Рис. 4. Графики формы вибросигнала и вейвлет - спектрограммы сильно изношенного подшипника,
работающего с заеданием
В нижней
части вейвлет - спектрограммы видны изменения яркости спектрограммы,
указывающие на наличие периодических высокочастотных компонентов, тогда как
в верхней части заметны менее частые изменения яркости, соответствующие
низкочастотным компонентам. Изношенному подшипнику соответствует увеличение
высокочастотной составляющей вейвлет (рис.4), при этом частотные пики
"плывут" во времени. Это указывает на заедания подшипника, что приводит к
неравномерности частоты вращения вала. Вейвлет анализ применим только для
визуализации вибрации на малом промежутке времени т.к. он плохо поддается
формализации для решения задачи автоматического распознавания технического
состояния.
Анализ
возможности использования пик-фактора (ПФ) для диагностики состояния
подшипника качения
Пик-фактор
(ПФ) характеризуется отношением пикового значения к среднеквадратичному
значению (СКЗ) вибрации в определенной частоте частот. ПФ реагирует на
появление отдельных коротких импульсов, связанных с появлением локального
дефекта (плохая смазка, образование раковин на поверхности качения).
Поскольку импульсы короткие, они возбуждают высокочастотную вибрацию. Ширина
полосы частот для фильтрации вибросигнала равна 1/3 октавы. Частотная полоса
должна захватывать диапазон собственных частот подшипника.
С целью
выявления наиболее информативной полосы частот, для расчета пик-фактора
проведена серия экспериментов, в которых использовались новый и дефектный
подшипники
Проведенные
исследования показали, что значения ПФ наиболее чувствительны к техническому
состоянию подшипника в полосе частот 11 - 13,5 кГц. Эта частота принята за
базовую в дальнейших исследований.
В результате
многочисленных экспериментов получены зависимости
значений СКЗ и ПФ от вида дефекта подшипников и величины радиальной нагрузки
P
на
подшипник (200 Н, 400 Н и 600 Н), при частоте вращения ротора
n
= 1500, 1000 и 1500 об/мин .
В
результате математической обработки экспериментальных данных, получены
уравнения двумерной полиномиальной регрессии 2-ой степени зависимости ПФ от
величины Р и
n:
а) для нового подшипника
ПФ(новый) = 2,87 + 2,5·10-7· Р ·
n + 1,1·10-3 · n - 4,1·10-7·
n2 + 7,1·10-4 · Р - 7,9·10-7
· Р²
(1)
б)
при отсутствии смазки
ПФ(б/смазки) = 7,5 - 5,3·10-7·Р·n
- 6,43·10-3·
n
+ 2,7·10-6 ·
n2
+ 5,6
·10-3 ·
P
- 6,9 ·10-6 ·
P2
(2)
На рис. 5.
представлен трехмерный график зависимости ПФ изношенного подшипника от
частоты вращения вала и от величины радиальной нагрузки, соответствующий
уравнению двумерной регрессии (2)
Рис. 5.
Результат двумерной аппроксимации зависимости значения ПФ изношенного
подшипника от величины радиальной нагрузки и частоты вращения ротора
Исследования показали, что использование ПФ целесообразно в целях
диагностики локального дефекта, при этом рост пикового значения обусловлен
попаданием тела качения в зону дефекта, при незначительном увеличении общего
уровня (СКЗ) вибрации. Общий износ подшипника характеризуется увеличением
СКЗ вибрации, что в итоге приводит к уменьшению значения пик-фактора. Этот
факт необходимо учитывать при разработке алгоритмов формирования
диагностических признаков и использовать значения ПФ с учетом значения СКЗ.
к.т.н., доц. Яблоков Александр
Евгеньевич, аспир.ТОПХ Потеря Алексей Анатольевич
Контактная информация:
Тел: (095) 542-17-02 (с 10 до 23)
Е-mail:
Yablokov_alex@mail.ru
Адрес:
12080, Россия, Москва, Волоколамское шоссе, д.11,
каф. ТОПХ (кабинет 2-02). (М.
Сокол, трамвай №23 до ост Пищевой и Авиационный институты)
карта...
|
