E-Book Overview
Пособие соответствует государственному образовательному стандарту дисциплины «Автоматизированные системы контроля качества и диагностики» и «Методы технической диагностики» направления инженерной подготовки 190200 «Приборы и метода контроля качества и диагностики».
Рассмотрены неисправности механизмов, машин и агрегатов, их диагностические признаки, содержащиеся в виброакустическом сигнале. Главное внимание уделено практическим способам диагностики состояния оборудования на основе анализа виброакустического сигнала.
Предназначено для студентов четвертого и пятого курсов радиотехнического факультета, изучающих дисциплину «Автоматизированные системы контроля качества и диагностики» в рамках инженерной подготовки. Может быть полезно аспирантам, а также специалистам, занимающимся диагностикой состояния машинного оборудования.
E-Book Content
1. ПРАКТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ВИБРОАКУСТИЧЕСКОГО ДИАГНОСТИРОВАНИЯ Основными задачами диагностирования состояния машинного оборудования являются [1-8]: определение технического состояния, в котором находится оборудование в прошлом (генезис), настоящем (диагноз) и будущем (прогноз); поиск места и определение причин неисправности; контроль технического состояния, т.е. определение вида технического состояния. Видами технического состояния являются исправное и неисправное, работоспособное и неработоспособное и т.д. Решение этих задач необходимо для организации технического обслуживания оборудования по фактическому техническому состоянию вместо обслуживания по ресурсу и реализации безопасной ресурсосберегающей эксплуатации оборудования всех отраслей народного хозяйства. Механизм формирования виброакустического сигнала и алгоритм анализа его параметров может быть представлен блок-схемой (рис. 1.1). Наиболее жесткие требования в плане точности оценки параметров виброакустического сигнала, которая связана с общей длиной Tr временной реализации, предъявляет спектральная плотность любого процесса. Анализ составляющих, которые определяют величину нормированной среднеквадратичной ошибки спектральной оценки [32], показывает, что случайная часть нормированной среднеквадратичной ошибки спектральной оценки зависит от общей длины реализации Tr и разрешения по частоте Ве (в предположении, что спектральная плотность мало меняется в пределах полосы частот шириной Ве и что процесс является гауссовым). Это означает, что длина реализации, требуемая для получения такой спектральной оценки с заданной нормированной среднеквадратичной ошибкой (СКО) er оценки, определяется в виде T=
1 Be ε r2 ,
(1.1)
где Ве – разрешающая способность по частоте - известный параметр расчетного метода, а не подлежащий определению параметр процесса. При осреднении по частотам L и отрезкам nd реализации СКО er оценки связана с разрешающей способностью по частоте Ве: Be/ =
nd / ,er = Tr
1 L Be// = , e r// = nd ; Tr 5
1 L;
Be/// =
nd L /// 1 1 ; er = Tr = /// /// 2 Tr nd L ; B e (ε r ) .
(1.2)
где B/e, B//e, B///e – разрешающая способность по частоте при осреднении по отрезкам, частотам, совместно по отрезкам и частотам соответственно. При спектральном анализе требуется определить шаг по частоте и максимальную частоту спектра. Последняя называется частотой Найквиста. Общая длина реализации для вычисления преобразования Фурье определяется как Tr = N × Dt
(1.3)
тогда максимальная частота спектра fc =
1 N = × Df 2 Dt 2
(1.4)
Следовательно, шаг по частоте (Df) можно определить по формуле: Df c =
1 2 1 Dt 1 × = × = 2Dt N Dt Tr Tr
(1.5)
Обычно максимальная частота спектра (с учетом аппаратурных особенностей) составляет до 80% от частоты Найквиста fc =
0.8 N = 0.8 × Df 2 Dt 2
(1.6)
Значение N/2 определяет число спектральных линий. Частота дискретизации: fs =