автореферат диссертации по машиностроению и машиноведению, 05.02.13, диссертация на тему:Диагностика механических систем привода полиграфических машин с использованием искусственных нейронных сетей

На правах рукописи

003450478

Куликов Григорий Борисович

ДИАГНОСТИКА МЕХАНИЧЕСКИХ СИСТЕМ ПРИВОДА ПОЛИГРАФИЧЕСКИХ МАШИН С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Специальность: 05.02.13 — Машины, агрегаты и процессы (печатные средства информации)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Москва 2008

003450478

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Московский государственный университет печати» на кафедре печатного и послепечатного оборудования

Научный консультант - доктор технических наук, с.н.с

Цукерников Илья Евсеевич

Официальные оппоненты - доктор технических наук

Пономарев Юрий Валентинович

доктор технических наук, профессор Могинов Рафис Гаптраусович

доктор технических наук, профессор Тольский Владимир Евгеньевич

Ведущая организация: ГОУ ВПО «Санкт-Петербургский

государственный университет дизайна и рекламы»,

Северо-Западный институт печати

Защита диссертации состоится «9» декабря 2008 г. в 14 часов на заседании диссертационного совета Д 212.147.01 при Московском государственном университете печати (МГУП) по адресу: 127550, г. Москва, ул. Прянишникова, 2а.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МГУП.

Автореферат разослан «24» октября 2008 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д.212.147.01

Е.Д. Климова

Общая характеристика работы

Актуальность проблемы. Качество полиграфической продукции определяется техническим состоянием механических систем привода полиграфического машин (МС ППМ), которое в первую очередь зависит от степени износа опор качения, кулачковых механизмов, зубчатых пар. Объектами исследования являются подшипниковые узлы МС ППМ при различном характере нагру-жения и кулачковые механизмы. Основная направленность работы — диагностирование и прогнозирование технического состояния исследуемых устройств.

Одним из направлений повышения качества обслуживания полиграфического оборудования (ПО) является разработка методов и средств для своевременного обнаружения и предупреждения отказов машин, возникающих в процессе их эксплуатации. Наиболее действенными методами оценки состояния ПО и прогнозирования его изменения во времени являются методы технической диагностики (ТД).

Актуальность работы заключается в повышении надежности МС ППМ за счет применения диагностических методов, позволяющих оценить качество функционирования и выявить возможные отказы на стадиях проектирования, производства и эксплуатации (ПО).

В настоящее время отсутствуют работы, содержащие комплексный подход к обеспечению требуемого качества распознавания технического состояния (ТС) МС ППМ, охватывающий разработку средств диагностирования и решение задач обеспечения их эффективного функционирования. Необходимость решения упомянутых теоретических и практических задач и предопределила актуальность темы и цель исследования данной диссертационной работы.

Цель исследования. Целью диссертационной работы является разработка теоретических основ и создание высокоэффективных методов виброакустической диагностики и прогнозирования ТС МС ППМ, обеспечивающих высокий уровень надежности и соответствующих тенденциям развития полиграфической техники.

Задачи исследования. Данная цель определила постановку следующих задач:

1. На основе анализа отечественных и зарубежных исследований в области ТД провести систематизацию методов и средств, а также путей повышения их качества, разработать методологические подходы к проектированию систем ТД МС ППМ.

2. Создать теоретические и методологические основы автоматизированной системы ТД МС ППМ на базе мониторинга вибрационных процессов.

3. Разработать теоретические модели, связывающие спектральные характеристики вибрации элементов МС ППМ с их конструктивными параметрами и параметрами их износа, и позволяющие определять техническое состояние МС ППМ с заданной достоверностью.

4. На основе математического моделирования и натурных экспериментов выбрать и обосновать новые диагностические признаки и признаковые пространства характеризующие ТС МС ППМ.

5. Найти функциональные (аналитические и статистические) зависимости между виброакустическими сигналами и ТС МС ППМ.

6. Разработать методологию диагностирования МС ППМ, обеспечивающую достоверность результатов контроля и позволяющую использовать ее в условиях эксплуатации полиграфических предприятий.

Методы исследования. При решении поставленных задач применялись положения теории механизмов и машин, динамики, теории распознавания образов, теории вероятностей и математической статистики. В экспериментальных исследованиях использовались методы узкополосного спектрального анализа, регрессионного анализа и планирования экспериментов, математические методы обработки экспериментальных данных. При разработке алгоритмов диагностирования использовались методы теории принятия решений, математического моделирования и распознавания образов.

Научная новизна работы заключается в том, что впервые сформулированы принципы построения систем технической диагностики привода полиграфических машин, включающие выделение информационных частот и оценку их значимости, формирование вектора диагностических признаков, оценку технического состояния, основанную на теории распознавания образов. На этой основе созданы новые методы технической диагностики, построенные на использовании искусственных нейронных сетей (ИНС).

Положения, выносимые на защиту

1. Принципы построения систем технической диагностики привода полиграфических машин, включающие выделение информационных частот и оценку их значимости, формирование вектора диагностических признаков, оценку технического состояния, основанную на теории распознавания образов.

2. Методы оценки технического состояния элементов привода полиграфических машин, основанные на узкополосном спектральном анализе виброускорения и его огибающей, клиппировании спектра и синхронном накоплении, математических моделях, описывающих зависимость параметров вибрационных процессов в элементах механических систем привода от погрешностей размеров и формы деталей, а также их износа.

3. Методы выявления информационных частот в спектре вибрации механических систем привода полиграфических машин и оценки их информативности, основанные на использовании искусственных нейронных сетей.

4. Основы построения диагностических моделей на основе искусственных нейронных сетей, позволяющие осуществлять классификацию технического состояния элементов привода полиграфических машин, с помощью многомерных векторов диагностических признаков.

5. Методика диагностики механических систем привода полиграфических машин основанная на распознавании образов с использованием искусственных нейронных сетей, позволяющая определить техническое состоя-

ние элементов привода и прогнозировать его развитие в условиях производства.

Практическая ценность. Полученные в работе данные о диагностических признаках и диагностические модели для оценки состояния МС ППМ являются методологической основой для разработки средств ТД МС ППМ и важным фактором организации системы обслуживания и ремонта. Их практическая ценность состоит в том, что они позволяют:

1. Применять разработанные средства диагностирования МС ППМ в процессе изготовления, наладки и мониторинга во время эксплуатации.

2. Выполнять компьютерное моделирование и формировать диагностические признаки, создавать информационные базы данных, являющиеся основой для оценки ТС элементов МС ППМ, а также для статистического анализа качества функционирования.

3. Внедрить систему технического обслуживания ПО «по состоянию», основанную на диагностическом контроле ТС МС ППМ по вибрационным параметрам.

Результаты диссертационной работы используются в учебном процессе в Московском государственном университете печати при дипломном проектировании, и научно-исследовательской работе студентов, магистров и аспирантов, в лабораторном практикуме и курсовом проектировании по дисциплинам «Основы технической диагностики полиграфического оборудования», «Методы и средства экспериментальных исследований».

Реализация и внедрение результатов работы. Разработанные модели, методики и комплекс технических средств использованы при проведении исследований по темам:

1. «Разработка методов компьютерной диагностики технического состояния пазовых кулачковых механизмов полиграфических машин» (тема Ф-1-99, 2000. МГУП № Гос. per. 02.200.109034, рук. работы Г.Б. Куликов).

2. «Создание теории, методов расчета, проектирования и диагностики автоматизированных полиграфических комплексов» (тема Г 1.3-01 2002. МГУП № Гос. per. 01.200.1 12741, инв. № 02.20.03 03331, рук. работы Г.Б. Куликов).

3. «Разработка и теоретическое обоснование методов компьютерной диагностики полиграфических машин» (тема Г-1-3-01, 2003. МГУП № Гос. per. 01.20.03. 04228, рук. работы Г.Б. Куликов)

Разработанные методы оценки технического состояния привода печатных пар ротационных печатных машин внедрены в производство на ОАО «Полиграфический комплекс «Пушкинская площадь», в ООО «ЯМ Интернешнл (СНГ)», сервисным отделом ЗАО «Центр ХГС» и используются при проведении работ по обслуживанию и наладке офсетных печатных машин.

Осуществлено научное руководство тремя аспирантами, два из которых успешно защитили кандидатские диссертации, третья представлена к защите.

Апробация работы. Основные положения и результаты работы по теме диссертации докладывались и обсуждались на четырех международных, отраслевых и вузовских научно-технических конференциях, в том числе на меж-

дународной научно-практической конференции «Полиграфия в современной России», Омск, 2001 г.

Публикации. По теме диссертации автором самостоятельно и в соавторстве опубликованы 24 научные работы, в том числе 1 монография, 13 научных статей, 1 учебно-методическое издание, 5 материалов и тезисов докладов на научных конференциях, 4 научно-технических отчета.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы из 290 наименований и 12 приложений. Основная часть содержит 322 страницы, 26 таблиц, 95 рисунков. Приложения занимают 44 страницы, содержат 36 таблиц и 20 рисунков.

Содержание работы

Во введении обоснована актуальность выбранной темы исследований, определены основные направления работы, цели и задачи исследования, обосновано практическое значение работы, сформулированы положения, выносимые на защиту, приведены сведения об апробации работы, публикациях и структуре диссертации.

В первой главе проведен анализ исследований, посвященных виброакустической диагностике в полиграфии и других отраслях. Рассмотрены результаты работ, посвященных диагностике элементов МС ППМ и определяющих качество его функционирования. Сделан обзор работ по использованию вычислительной техники в ТД, проведен анализ диагностических исследований в области медицины. Рассмотрены вопросы надежности ПО, определены основные направления развития методов ТД в полиграфии и их математического обеспечения. Сформулированы цели и задачи ТД МС ППМ.

По своим целям задачи технической диагностики можно разделить на ряд связанных друг с другом классов: диагностика технического состояния объекта; оценка запаса устойчивости и надежности работы ППМ; классификация состояний; выделение источников вибраций (шумов).

Наибольшее развитие теория и практика вибродиагностики механических систем получила в работах И.И. Артоболевского, Ю.И. Бобровницкого, Ф.Б. Баркова, И.И. Вульфсона, М.Д. Генкина, А.Г. Соколовой, O.K. Постникова, В.В. Шульца, Ю.П. Щевьева, А.К. Явленского, К.Н. Явленского, К. Кемпел (С. Cempel) и многих других. Однако в этих работах не рассматриваются вопросы теоретического обоснования и разработки средств диагностирования ТС элементов механических систем с учетом их износа, погрешностей размеров и формы деталей, а также не решаются практические проблемы вибродиагностики для этих систем.

Как показали многочисленные исследования, надежность и качество функционирования ПО во многом определяются состоянием его привода.

Работоспособность привода в первую очередь определяется состоянием опор качения. В наибольшей степени это относится к печатному оборудованию, чрезвычайно насыщенному этими элементами. Например, одна секция ротационной печатной машины может содержать до 50 вращающихся валов, а каждая опора печатного цилиндра имеет от одного до трех подшипников качения (ПК).

Возможность использования безразборных методов оценки ТС ПК представляет для полиграфии большой интерес. Наиболее фундаментальные исследования в этой области были проведены сотрудниками СибВИМа В.А. Змановским, А.И. Гибертом, А.Н. Криковым и в дальнейшем обобщены в работах Б.В. Павлова. Из зарубежных работ следует, прежде всего, отметить труды Г. Неймана. В полиграфии виброакустические исследования ПК проводились во ВНИИполиграфмаше под руководством O.K. Постникова.

Другим элементом привода, широко используемым в ПО, являются кулачковые механизмы (КМ). В некоторых моделях брошюровочно-переплетных машин их число может достигать 40 и более. Систематических исследований по разработке методов ТД КМ в полиграфии не проводилось.

Особенностью ТД MC ППМ является то обстоятельство, что из-за большой кинематической сложности оборудования взаимодействие отдельных деталей между собой порождает колебания, не поддающиеся точному математическому описанию. Другая особенность ТД MC ППМ заключается в технических трудностях, возникающих при выделении информативных компонент сигнала на фоне высокого уровня помех. Это заставляет использовать специальные методы обработки виброакустических сигналов для формирования диагностических признаков, чувствительных к распознаваемым дефектам. Поэтому поиск информативных диагностических признаков неисправностей MC ППМ относится к числу наиболее трудоемких, трудно формализуемых операций.

В полиграфии систематических исследований в области создания систем ТД не проводилось. Это ставит задачу по разработке эффективных методов ТД основных элементов MC ППМ с учетом специфики их построения и условий эксплуатации.

Во второй главе дан анализ развития методов и средств ТД, представлена их классификация. Подробно рассмотрены современные виброакустические системы мониторинга и диагностики. Сформулирован перечень требований к измерительной аппаратуре. Обосновано использование виброакустических методов для диагностики MC ППМ. Сделан обзор систем функциональной диагностики современного ПО.

Ведущие производители печатного оборудования, такие как, Heidelberg, MAN Roland, КВА, Komori оснащают выпускаемое оборудование специальными системами для сбора, обработки и анализа данных о работе машины, в том числе по техническому обслуживанию и отказам.

Общим недостатком применяемых систем встроенной диагностики ПО является ориентация на методы функциональной диагностики и отказ от контроля физического износа отдельных элементов.

На основании анализа тенденций развития методов и средств ТД и сделанной классификации можно сделать следующие выводы:

1. В качестве основных диагностических параметров MC ППМ следует использовать характеристики колебательных процессов, чувствительных к изменению ТС исследуемых механизмов и позволяющих не только диагностировать уже развившиеся неисправности, но и обнаруживать развивающиеся дефекты на ранней стадии.

2. Обработка результатов измерений должна производиться в цифровой форме. Это позволяет представить диагностические признаки в многомерной форме с адаптацией к кинематической схеме механизма и нагрузочному режиму.

3. Для распознавания ТС МС ППМ оптимальными являются расчетные методы, основанные на теории распознавания образов.

В третьей главе на базе общих сведений о способах представления акустических сигналов, характеристик случайных колебаний проведен анализ рассмотренных методов с точки зрения пригодности для диагностики МС ППМ. Показано, что МС ППМ можно рассматривать как линейные системы. На основе сделанного анализа, предложено использовать узкополосный спектральный анализ виброускорения, клиппирование спектра, стробирование, синхронное накопление, метод огибающей спектра виброускорения для построения многомерных векторов диагностических признаков МС ППМ.

Большинство современных методов виброакустической диагностики основано на анализе вибрации, возникающей при работе исследуемого оборудования. Информативность используемых диагностических признаков определяется эффективностью применяемых методов выделения информативных компонент в виброакустическом сигнале. Одним из наиболее распространенных методов виброакустической диагностики является спектральный метод.

Типовой спектр вибраций механического оборудования содержит, как правило, большое количество дискретных составляющих в области низких частот (рис. 1). По мере увеличения частоты гармонических составляющих становится меньше, и они практически отсутствуют в области высоких частот, ишпшнв

ефа. Очага.) : («о». Ко^ои

ишЁшшшйшаша^

.

1

У4\ >

■ м * у} М

ЖШ1

Г ' ЧУИЯ'УУ <

Рис. I. Вибрации подшипника опоры печатной пары № 60206 ГОСТ 7242-70 с радиальным зазором 0,12 мм под нагрузкой а — временная реализация, б — спекгр

Достоинствами спектрального метода являются высокая помехозащищенность и хорошая информативность, так как можно получить оценку состояния исследуемого узла на каждой из генерируемых им частот.

К недостаткам можно отнести низкую чувствительность к зарождающимся дефектам, амплитуды частотных составляющих которых недостаточно заметны в общем спектре. Еще одним недостатком спектрального анализа является невозможность получить информацию об изменениях частоты сигнала во времени. Решить эту проблему можно использованием вейвлет-анализа.

При спектральном анализе вибраций, представляющих смесь как периодических, так и стационарных случайных составляющих, теряется значительный объем информации, содержащейся в характеристиках каждой из компонент. Поэтому встает задача выделения компонент, которые несут в себе максимальный объем информации. В модулированных сигналах вибрации такой компонентой чаще всего является модулирующая частота, а параметрами модулируемой (несущей) компоненты, как правило, можно пренебречь.

Наиболее эффективным способом выделения модулирующей компоненты в таких случаях является формирование огибающей сигнала во времени.

Огибающую можно выделить с помощью амплитудного детектора, на выходе которого получаем следующий сигнал

п ^

*(') = лЕ-у-сЧК - ■ш)<+<Ро- 9>Л •

Диагностическими признаками локальных дефектов контактирующих поверхностей служат «-мерные векторы, сформированные из составляющих спектра огибающей в зоне одной из вынужденных частот дефектного узла.

К достоинствам метода огибающей можно отнести: высокую чувствительность и достоверность определения дефектов, возможность локализации дефекта при использовании высокочастотной вибрации.

Если в спектре присутствуют отдельные гармонические составляющие, их можно выделить простым клиппированием, т.е. умножением спектральной функции 5(/) на функцию g(f,), равную единице в полосе частот Д/ в окрестности гармоник, кратных основной частоте возбуждения^, и равную нулю при других значениях аргумента. Полученные в результате амплитуды \ 2, ..., п являются компонентами и-мерного вектора диагностических признаков исследуемого механизма.

В тех случаях, когда энергия вибраций диагностируемого узла невелика, т.е. уровни спектральных составляющих сравнимы с помехой, улучшить отношение сигнал/помеха можно с помощью операции синхронного накопления на периоде Г0 исследуемого периодического сигнала

т^У{У~кТ) = ±[А{1~ кТ0) + г(0],

к=I ¿=1 ^ -1

где —периодическая компонента с амплитудой А и периодом Т0,

г(/) —случайная компонента с дисперсией а},

п — число исследуемых реализаций.

Стробирование позволяет выделить сигнал от конкретного механизма при исследовании кинематически сложных машин и механизмов, работающих по жесткой циклограмме. Чаще всего эта методика используется при диагностике цикловых механизмов.

Как показал проведенный анализ методов выделения информативных компонент в акустических сигналах и накопленный многолетний опыт исследований выполненных автором в области виброакустики ПО, для диагностики таких элементов МС ППМ, как КМ и ПК наиболее подходят узкополосный спек-

тральный анализ виброускорения и его огибающей. Использование цифровых методов обработки позволяет получать спектры с точностью до 0,1 Гц в диапазоне частот от 0 до 20000 Гц и более. Клиширование полученных спектров дает возможность представить состояние исследуемого механизма в виде многомерного вектора амплитуд спектральных составляющих вибрации и использовать дпя его диагностики методы распознавания образов.

Четвертая глава посвящена разработке методов диагностики подшипников качения (ПК) печатных пар полиграфических машин. Представлена классификация ПК и рассмотрены зависимости, позволяющие аналитически определить информационные частоты в спектрах вибрации однорядных, многорядных и конических ПК.

Наиболее полная и детальная диагностика подшипников качения с обнаружением и идентификацией дефектов на ранней стадии их развития выполняется по сигналу вибрации подшипника, в основном высокочастотной. Основные проблемы такой диагностики возникают в двух случаях: когда высокочастотная вибрация слишком слаба, т.е. в низкооборотных машинах, и когда кор. пус подшипникового узла недоступен для установки датчика. И хотя ПО нельзя отнести к высокооборотным машинам (цилиндры печатной пары делают до 1000 об/мин), тем не менее для диагностики ПК наиболее подходящими являются виброакустические методы.

Основная причина вибрации подшипников — это отклонение от идеальной геометрической формы рабочих поверхностей колец подшипников и тел качения. При этом на уровень вибрации в наибольшей степени влияют активные элементы подшипника, т.е. если вращается внутреннее кольцо, то точность его изготовления и геометрия тел качения имеют решающее значение.

В первом разделе четвертой главы рассмотрены диагностические признаки подшипников качения.

Вибрации, обусловленные упругой контактной деформацией, наблюдаются только в диапазоне частот, близких к частоте вращения подшипника, и при больших радиальных нагрузках. Повышенный износ деталей подшипника, особенно тел качения и поверхности колец, приводит к увеличению радиальных зазоров, вызывающих биение и повышенные вибрации вала.

В зависимости от конструктивных размеров элементов шарикоподшипника и частоты вращения, основные частоты вынужденных колебаний, возникающих при его работе, определяются по известным зависимостям: частота вращения вала (внутреннего кольца) /Р = п/60

частота вращения тел качения

частота вращения сепаратора

частота мелькания тел качения по наружному кольцу

частота мелькания тел качения по внутреннему кольцу

/.=4Нс°4

и

п — частота вращения вала, мин"1; (1 — диаметр тел качения;

0 = (0в + 0н)/2 —диаметр окружности, проходящей через центры тел качения;

Ов и £>„ — диаметры внутреннего и наружного колец подшипника; Р — угол контакта в градусах; г — число тел качения.

В процессе эксплуатации в подшипниках развиваются дефекты, вызывающие появление в спектре вибраций дискретных составляющих, частоты которых определяются видом повреждения. Основные частоты вибраций, возникающие из-за повреждений элементов подшипников качения, следующие:

. , , (D+d^(D-d\n

из-за дефекта формы тел качения /, = —^— II —^— I—,

, „ у _(Р + <1) ги

из-за изменения формы внутренней дорожки у2 ~I д ¡120'

л. - г (й-(1\т

из-за изменения формы внешней дорожки /3 = I ^ -1 ,

Резонансные колебания элементов подшипника могут возникать в результате периодических ударов тел качения при прохождении дефектных точек дорожки. Одним из таких резонансов является резонанс шариков, частота которого вычисляется по формуле

, _ 0,848 _Е_ ]ш (1 '2 р'

где Е — модуль упругости;

р — плотность материала шариков.

Одним из наиболее распространенных дефектов монтажа подшипников является перекос колец. Перекос наружного кольца подшипника проявляется на частотах

/и к — к/сеп2 ,

где /ап — частота вращения сепаратора; г — число тел качения; к= 1,2.....

Перекос внутреннего кольца подшипника проявляется на частотах

УвК. = К(/"р ~ /сеп)2 • На перечисленных частотах проявляются и другие дефекты деталей ПК, в частности локальные дефекты типа раковин, царапин, наклепов.

При проведении диагностики ПК, установленных в приводе печатных пар, достаточно трудно установить вибродатчик в непосредственной близости от подшипника. В результате этого датчик помимо вибрации самих подшипников, регистрирует и вибрации, приходящие от других элементов привода: зубчатых передач, электродвигателей и т.п. В низкочастотной области (0—50 Гц) вибрации обусловлены конструктивными параметрами подшипника, на высоких час-

тотах — изгибными колебаниями наружного кольца. Учитывая, что амплитуда вибраций подшипника на высоких частотах на один два порядка меньше, чем в области низких частот, возникает задача аналитического определения информационных частот подшипников, работающих в реальных условиях.

В работе были рассмотрены математические модели однорядных, двух- и многорядных шарикоподшипников, а также конических роликоподшипников.

В.В. Вениаминовым предложена математическая модель радиальных колебаний наружного кольца однорядного шарикоподшипника, позволяющая определить параметры вибрации ПК с учетом деформации контактирующих тел. Однако для определения упругих коэффициентов модели необходимо произвести достаточно сложные и трудоемкие расчеты контактной деформации деталей. Кроме того, предлагаемая модель не учитывает износ подшипника.

В работах Е.М. Анодиной-Андриевской предложена методика входного диагностического контроля двух- и многорядных шарикоподшипников прецизионных приборов. Предлагаемая автором обобщенная математическая модель шарикоподшипников позволяет оценить влияние погрешностей изготовления шарикоподшипников на перемещения колец, деформации шариков, углы контакта шариков с кольцами в условиях действия статических нагрузок. Однако использование данной методики для диагностики износа многорядных шарикоподшипников, применяемых в ПО, невозможно, так как модели построены с учетом только статических нагрузок, в то время как подшипники печатных пар работают в жестких условиях вибрационных и ударных нагрузок. Рассматриваемая методика может быть рекомендована производителям ПО только для входного контроля многорядных шарикоподшипников.

В.Д. Кондаковым рассмотрена модель однорядного конического роликоподшипника (ОКРП) в которой некруглость рабочих поверхностей представлена как случайная функция комбинированной структуры (гармоническая плюс случайная составляющие), а колебания деталей подшипника рассматриваются как колебания линейных распределенных систем (наружное кольцо представлено в виде упругого кругового стержня малой кривизны). Работа посвящена снижению шумности подшипников заднего моста автомобилей семейства ВАЗ, предложенные автором модели также не учитывают износ подшипника, и не могут быть использованы для расчета информационных частот конических роликоподшипников используемых в ПО.

Таким образом, рассмотренные зависимости пригодны только для ориентировочного определения информационных частот. В условиях производства эти частоты должны определяться экспериментально.

Во втором разделе четвертой главы приведены результаты экспериментального исследования параметров износа однорядных ПК печатной пары.

Целью экспериментов является анализ вибраций, возникающих в подшипниках печатной пары, и выявление информационных частот в спектре виброускорения. Исследование вибраций подшипников проводилось в низкочастотной области 0-50 Гц, и в полосах частот 50-6000, 6000-20000 Гц. Деление на полосы частот обусловлено способом цифровой обработки полученных сигналов.

Эксперименты проводились на макете и в условиях типографии на рулонной офсетной печатной машине Mercury производства фирмы Heidelberg. Во время экспериментов сигнал с датчика виброускорения, установленного на буксе подшипника печатной пары или станине машины, оцифровывался с частотой дискретизации 100 Гц для низкочастотного диапазона и 51000 Гц во всех остальных случаях. Далее сигнал записывался в текстовый файл. Спектральный анализ осуществлялся с помощью п/о STAT1ST1KA 6.1.

Первая серия экспериментов была проведена на макете печатной пары, изготовленном на базе офсетной печатной машины Ромайор 314. Исследовались подшипники опор офсетного цилиндра — это стандартный однорядный подшипник качения № 60206 Гост 7242-70.

Для исследования были отобраны 9 подшипников разной степени износа с различными показателями зазора. В табл. 1 приведены показатели радиального зазора исследуемых подшипников.

Таблица 1

Величина радиального зазора исследуемых подшипников

Номер подшипника 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Радиальный Номинал 0,01 0,12 0,15 0,16 0,18 0,2 0,25 0,45

зазор, мм

Эксперименты проводились на скорости 3500 отт/час (п=58,3 об/мин). Датчики виброускорения (в силу невозможности расположения их непосредственно на объекте исследования) устанавливались в непосредственной близости от него на буксе. Спектральный состав вибрации, возникающей при работе ПК, зависит от геометрических размеров его элементов и оборотной частоты вращения цилиндров.

По приведенным выше формулам были рассчитаны основные частоты возбуждения колебаний подшипников. Результаты расчета сведены в табл. 2

Таблица 2

Расчетные значения основных частот колебаний подшипника № 60206

№ п/п Наименование Обозначение Результат расчета, Гц

1. Частота вращения ротора fo 0,97

2 Частота перекатывания тел качения по внешней обойме J,\ 3,3

3. Частота перекатывания тел качения по внутренней обойме /. 5,7

4. Частота сепаратора fc 0,367

5. Частота перекатывания тел качения fmx 4,367

6. Частота вибраций, возникающих из-за дефекта формы тел качения Л 43,38

7. Частота вибраций, возникающих из-за изменения формы внутренней дорожки /2 5,27

8. Частота вибраций, возникающих из-за изменения формы внешней дорожки h 3,46

На рис. 2 представлена запись вибраций подшипника с радиальным зазором 0,01 мм. Из рисунка видно, что при такой величине радиального зазора на

виброграмме нет заметных периодических составляющих. Сигнал виброускорения, зарегистрированный на подшипнике с радиальным зазором 0,25 мм, приведен на рис. 3. На виброграмме хорошо видны импульсы, повторяющиеся через равные интервалы, соответствующие частоте вращения вала.

I § § I § 1 1 1 § § ! I §- I *«"■«•

Рис. 2. Вибрации подшипника с радиальным Рис. 3. Вибрации подшипника с радиаль-зазором 0,01мм ным зазором 0,25 мм

Импульсы возникают в моменты прохождения через «несущую», нагруженную зону подшипника, дефектного элемента или элементов. Параметры этих импульсов определяются видом, локализацией и степенью развития данного дефекта подшипника.

Далее для каждого из девяти подшипников были получены спектральные характеристики виброускорения с точностью 0,1 Гц.

Рис. 4. АЧХ девяти подшипников в области низких частот

На рис. 4 представлены низкочастотные АЧХ девяти ПК. Хорошо заметно увеличение амплитуд спектральных составляющих по мере увеличения радиального зазора. На спектре девятого ПК отчетливо видны резонансные пики на частотах, достаточно хорошо совпадающих с расчетными (табл. 2), первый резонансный пик соответствует частоте вращения печатной пары — 0,97 Гц.

Полного совпадения экспериментальных данных с расчетными нет, так как в печатной паре подшипники находятся под нагрузкой в виде включенного натиска. Из полученных в ходе экспериментов АЧХ было выделено четыре информационных частоты: 6 Гц, 15 Гц, 26 Гц и 46 Гц, для каждой из которых бы-

ли построены зависимости амплитуды колебаний в подшипниковом узле от радиального зазора (рис. 5).

V

0,15 0,14 0,12 0.11 0,09 0,075 0,06 0,045 0,02

О 0,05 0,1 0.15 0,2 0.25 0,3 0.35 0.4 0,45 ыи

Рис. 5. Зависимость амплитуды колебаний от радиального зазора в подшипниковом узле

На всех информационных частотах зависимость диагностического параметра (амплитуды вибраций) от структурного (радиального зазора) однозначна, т.е. при увеличении радиального зазора соответственно увеличивается амплитуда вибраций. Кроме того, на частотах 15, 26 и 46 Гц эта зависимость близка к линейной, а на частоте 46 Гц диагностический признак обладает наибольшей чувствительностью (эта частота соответствует частоте вибраций, возникающих из-за дефекта формы тел качения). Из вышесказанного можно сделать вывод, что выбранные диагностические признаки являются информативными и могут быть использованы как для оценки текущего состояния диагностируемых подшипников, так и для прогноза развивающихся дефектов.

Далее была проведена статистическая обработка полученных результатов, определены доверительные интервалы, и на основе дисперсионного анализа построены регрессионные модели. На рис. 6 — 9 для представлены усредненные значения амплитуды виброускорения в вольтах каждого подшипника, и соответствующие величины доверительных интервалов на выделенных информационных частотах. Величины 3,, S2 характеризуют разрешающую способность информационной частоты в различных диапазонах изменения контролируемого параметра. Например, на частоте 6 Гц средняя амплитуда виброускорения подшипника с радиальным зазором 0,2 мм составляет 0,069 В (рис. 6). При этом в соответствии с полученным доверительным интервалом этой амплитуде может соответствовать зазор подшипника от 0,18 до 0,25 мм. Это можно записать как

мм, т.е. реальная величина зазора может отличаться от расчетной на

25% в большую сторону и на 10% в меньшую. Для подшипника с радиальным зазором 0,25 мм аналогичный показатель составит +16%, - 20%. Еще хуже этот показатель у подшипника с радиальным зазором 0,12 мм. Это говорит о невысокой информативности данной частоты и нестабильности получаемых результатов.

.43 Гц /5 Гц 126 Гц

А \ ^6Гц

Г

___ 1»

Рис. 6. Экспериментальные значения и дове- Рис. 7. Экспериментальные значения и до-рительный интервал для частоты 6 Гц верительный интервал для частоты 15 Гц

а — экспериментальные значения, б—доверительный интервал, б1, <5*2 — разрешающая способность На частоте 15 Гц средняя амплитуда виброускорения подшипника с радиальным зазором 0,2 мм составит 0,05 В (рис. 7), этой амплитуде может соответствовать зазор подшипника от 0,185 до 0,216 мм (+8%, -7,5%), а для подшипника с радиальным зазором 0,25 мм аналогичный показатель составит (+40%, -6,4%). Таким образом, на данной частоте хорошие результаты можно получить только в достаточно узком диапазоне изменения контролируемого параметра.

Следующая информационная частота — 26 Гц. Для нее средняя амплитуда виброускорения подшипника с радиальным зазором 0,2 мм составит 0,073 В (рис. 8), этой амплитуде может соответствовать зазор подшипника от 0,17 до 0,23 мм (±15%). Соответственно для подшипника с радиальным зазором 0,25 мм амплитуда виброускорения составит 0,076 В, а ожидаемый зазор подшипника от 0,22 до 0,28 мм (±12%). Аналогичные результаты будут и для остальных подшипников.

о 0,05 0,1 0,15 0,2 0,25 0,3 0,35 0,4 0,45 «и О О,05 0 1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0 4 0 45 ««

Рис. 8. Экспериментальные значения и дове- Рис. 9 Экспериментальные значения и до-рительный интервал для частоты 26 Гц верительный интервал для частоты 46 Гц а — экспериментальные значения, б — доверительный интервал, 51,— разрешающая способность На частоте 46 Гц средняя амплитуда виброускорения подшипника с радиальным зазором 0,2 мм составляет 0,08 В (рис. 9). При этом в соответствии с полученным доверительным интервалом этой амплитуде может соответствовать зазор подшипника от 0,19 до 0,225 мм, т.е. реальная величина зазора может отличаться от расчетной на 12% в большую сторону и на 5% в меньшую.

Для подшипника с радиальным зазором 0,25 мм аналогичный показатель составит ±0,025% (±10%). Аналогичные показатели будет и у остальных подшипников. Это говорит о высокой информативности данной частоты и стабильности получаемых результатов. Следует также отметить высокую чувствительность данного признака.

Далее были разработаны диагностические модели.

Модель регрессии на информационной частоте 6 Гц (рис. 10)

Л-(6) = У4х(1,377х107) + Уэх(-1,893х106) + У2х(7,547х104) + (У + 9)х(-1,822).

Модель регрессии на информационной частоте 15 Гц (рис. 11)

Л',,,, = Г4 х (2,542 х 107)+Г3 х (-3,702 х 106)+(У2 + 2000) х (-2,363 х 104)

х(У + 2000) х (2,363 х 104).

Модель регрессии на информационной частоте 26 Гц (рис. 12)

Х{1в) = У4 х(1,12х107)+У3 х(-1,656х106) +(У2 + 1000) х (-5,497 х105)

х(У + 500) х (1,009 х104).

Модель регрессии на информационной частоте 46 Гц (рис. 13)

1 (46)

= (-2,125x10 ) +У х(-8х10 ) +У х(2,013x10 ) + (У +10)х211,943.

На рис. 10 и 11 в качестве примера представлены регрессионные модели и результаты экспериментов для частот 6 и 45 Гц. На представленных графиках по оси абсцисс отложена величина зазора исследуемых подшипников (х,)в мм, а по оси ординат амплитуда виброускорения на информационной частоте (У,) в

вольтах. у.

0.«

ООЭЗ

006

ооет

0,051

004

0 027

0.13

-4.Г7

-

У, 0160 0 140 0130 0.110 О 096 0 090 0,064 0,048 0033 0 016

\

\

0,05 0 1 01! 0.2 025 0.3 0.35 04

Рис. Ю. График модели регрессии 6 Гц Рис. II. График модели регрессии 46 Гц а - регрессионная модель, б - эксперимент

Из рис. 10 видно, что полученная для частоты 6 Гц модель точно отражает поведение исследуемого параметра в диапазоне зазоров от 0 до 0,25 мм, когда подшипник еще сохраняет работоспособность.

На информационной частоте 15 Гц диагностическая модель также вполне адекватна экспериментальным данным для первых восьми подшипников (в диапазоне зазоров от 0 до 0,25 мм). Так же как и на частоте 6 Гц в диапазоне зазоров 0,25 — 0,45 мм наблюдается отклонение, выходящее за пределы доверительного интервала. Это следует учитывать при диагностике сильно изношенных подшипников.

Для частоты 26 Гц модель адекватна во всем диапазоне изменения диагностируемого параметра и, как показано выше, обладает хорошей разрешающей способностью.

Наилучшие результаты получены на частоте 46 Гц (см. рис. 11). Во всем диапазоне изменения диагностируемого параметра модель адекватна и не выходит за пределы доверительного интервала.

Таким образом, методика диагностики однорядных ПК использующая низкочастотные спектры виброускорения, обладает достаточно высокой точностью и достоверностью. Разработанные регрессионные диагностические модели позволяют не только оценивать величину фактического износа подшипника, но и прогнозировать развитие дефекта. Разрешающая способность метода на частотах 6 и 15 Гц составляет, в среднем, ± 25%, а на частотах 26 и 46 Гц ± 15%. На отдельных измерениях была получена разрешающая способность ±5%. Дальнейшее повышение точности диагностики однорядных ПК, возможно за счет использования многофакторных диагностических моделей, основанных на использовании искусственных нейронных сетей.

В третьем разделе четвертой главы приведены результаты экспериментального исследования роликовых ПК печатной пары.

Данная серия экспериментов была посвящена выявлению информационных частот в спектре вибраций подшипников печатной пары в условиях типографии на рулонной офсетной печатной машине Mercury. Машина представляет собой две печатные башни по 8 печатных секций без сушки, еще одна печатная башня включает 4 печатные секции с газовой сушкой, один фальцаппарат, пять рулонных зарядок, одно приемно-комплектующее устройство.

Эксперименты проводились на одной из печатных секций. Остальные печатные секции были отключены, фальцаппарат также был отключен. Кроме того, в печатной секции были отключены все валики красочных и увлажняющих аппаратов, чтобы фиксировались вибрации только двух офсетных и двух формных цилиндров. Датчик виброускорения в силу невозможности расположения его непосредственно на буксе подшипника, закреплялся на станине.

В опорах офсетного цилиндра печатной машины Mercury установлены высокоточные двухрядные сферические роликовые подшипники, основные технические характеристики которых приведены в табл. 3.

Все записи производилась на скоростях работы: 10000, 20000, 30000, 40000,45000 об/час с натиском и без натиска.

Таблица 3

Характеристики двухрядного роликового подшипника № 379619

Условное обозначение подшипника Размеры, мм ев ее е-

d D В W ж 2 н о 5 § «г а Диаметр тела i чения, мм Ширина тела i чения, мм Средний диам сепаратора, мл

379619 60,2 109,8 П;77 19 12,6 9,26 85

На рис. 12 представлена запись вибраций печатной секции, сделанная на

скорости 45000 об/час с натиском. Хорошо видны периодические импульсы,

соответствующие частоте вращения цилиндров печатной пары. 5 з

Г

о -1 -2 -3

L ________1 _________ и . 1

1______k.jii.ililii_.._ v 1 .. IhIUUHL, . J

ШРМ'Г^ ukiiylalttWiiihtllj.^.iill.i.ililil

1 'ГТП1ПГ ' 1 тГ Л|,|(Г. . 1

| т

Рис. 12. Запись вибраций печатной секции Mercury

Задача эксперимента — выявление информационных частот ПК в спектре вибраций печатной секции. Для этого были рассчитаны ожидаемые значения вынужденных частот на разных скоростях вращения (табл. 4).

Таблица 4

Расчетные значения основных частот колебаний подшипника офсетного цилиндра Mercury

Частота, Гц Скорость работы, об/час

10000 20000 30000 40000 45000

/р 2,7 5,55 8,33 11,11 12,50

и. 8,91 18,32 27,50 36,67 41,26

л 21,8 44,97 67,53 90,04 101,3

/ш 29,39 60,42 90,72 120,97 136,1

/. 24,25 493,86 741,50 988,70 1112,3

/2 29,44 60,52 90,86 121,15 136,3

/з 21,84 44,91 67,42 89,90 101,14

Далее был проведен спектральный анализ полученных записей вибраций. На рис. 13 и рис. 14 представлены спектры виброускорения, полученные на скорости 45000 об/час.

Рис. 13. Спектр вибраций печатной секции Mercury (0—6000 Гц)

0?f>

•s 020

Ч 0.1S

4 от

005

L . Л

!!§!1§Ш1ШШН§|

Частота Г«

Рис. 14. Спектр вибраций печатной секции Mercury (6000—20000 Гц)

Как видно из представленных диаграмм наибольший уровень спектральных составляющих приходится на диапазон 1800—3000 Гц.

Для выяснения природы вибраций, возникающих в печатной паре, в АРМ WinMachine был смоделирован офсетный цилиндр печатной машины Mercury и произведен расчет его собственных частот. Частоты 1093,62; 1173,05; 1654,87; 2085,26; 2115,07; 2797,89; 3243,72 Гц соответствуют изгибным колебаниям самого цилиндра. Как видно из рис. 13 амплитуда спектральных составляющих на этих частотах максимальна. Амплитуды резонансных пиков на высокочастотном спектре (рис. 14) имеют значительно меньшую величину и характеризуют вибрации подшипников в области высоких частот.

Для выявления низкочастотных составляющих спектра вибрации подшипников были построены зависимости в диапазоне 0 — 50 Гц для различных скоростей работы машины. На рис. 15 хорошо видны резонансные пики, соответствующие расчетным информационным частотам (см. табл. 4) и их смещение по мере увеличения частоты вращения цилиндров. Это говорит о хорошем совпадении расчетных значений с результатами эксперимента.

Проведенные исследования показали, что износ деталей подшипника приводит к увеличению радиального зазора, вызывающего биение и повышенные вибрации узла. Доказано также, что в производственных условиях при установке датчика на станине машины, возможно выделение информационных спектральных составляющих, отвечающих за состояние подшипников как в низкочастотной области, так и на высоких частотах. При использовании в качестве диагностических признаков низкочастотных спектральных составляющих необходимо учитывать их зависимость от скорости вращения подшипника.

Пятая глава посвящена разработке методов диагностики МС ППМ с использованием искусственных нейронных сетей. В главе рассмотрены принципы построения и классификация диагностических систем с использованием методов распознавания, обосновано применение искусственных нейронных сетей в задачах диагностики МС ППМ. Сделан анализ причин возникновения шума и вибраций при работе кулачковых механизмов и влияния их износа на акустический сигнал. Обоснованы наборы признаков для диагностики МС ППМ. Впервые разработаны методы диагностирования цикловых механизмов полиграфических машин и ПК с использованием аппарата распознавания обра-

зов. Впервые на основе ИНС разработаны диагностические модели кулачковых механизмов и методы подготовки данных для определения их технического состояния. Впервые разработана методика диагностики, основанная на применении ИНС, представлены результаты экспериментальной проверки предлагаемой методики.

В первом разделе пятой главы представлена классификация диагностических систем с использованием методов распознавания. В технической диагностике системы распознавания — это технические средства, предназначенные для выявления признаков объектов и измерения описывающих их параметров, совокупность алгоритмов распознавания, вычислительная техника, реализующая эти алгоритмы.

В процессе проектирования и построения диагностических систем с использованием методов распознавания необходимо решить ряд основных задач.

На первом этапе необходимо классифицировать состояния исследуемых объектов.

На втором этапе составляется словарь признаков х,, ..., xN для априорного описания классов. Признаки объектов могут быть подразделены на логические, детерминированные и вероятностные (стохастические).

Задача третьего этапа — описание классов состояний объекта на языке признаков. При решении этой задачи каждому классу необходимо поставить в соответствие числовые параметры выбранных диагностических признаков.

Пусть в словаре содержится упорядоченный набор параметров объектов — признаки jc,, ..., xN. Эти величины представляют собой вектор ..., xN},

характеризующий пространство признаков исследуемого объекта размерности N. Отдельные точки этого пространства представляют собой распознаваемые состояния. Разобьем массив состояний объекта на классы П,, ..., Qm. Требуется выделить в пространстве признаков области Ц, i = 1, ..., т, эквивалентные классам, т.е. характеризуемые следующей зависимостью: если объект, имеющий признаки х[, ..., x'N, относится к классу Q„ то представляющая его в пространстве признаков точка принадлежит области Д.

На четвертом этапе разрабатываются алгоритмы распознавания, обеспечивающие отнесение распознаваемого состояния объекта к тому или другому классу или их некоторой совокупности.

Алгоритмы распознавания основываются на сравнении той или другой меры сходства состояния распознаваемого объекта с каждым из имеющихся классов. При этом если выбранная мера близости L данного состояния объекта со с каким-либо классом £lg, g = l, ..., m превышает меру его близости с другими классами, то принимается решение о принадлежности этого состояния объекта классу f2g, т.е. coe£lg, если

ZQg) = extrL(а>,Q,), i' = l ,..., т.

Одним из перспективных методов решения задач прогнозирования, распознавания и классификации является использование искусственных нейронных сетей.

Во втором разделе пятой главы, изложены вопросы применения ИНС в задачах диагностики. Основу каждой нейронной сети составляют однотипные элементы, имитирующие работу нейронов мозга.

Нейрон характеризуется своим текущим состоянием по аналогии с нервными клетками головного мозга. Он обладает группой синапсов — однонаправленных входных связей, соединенных с выходами других нейронов, а также имеет аксон — выходную связь, с которой сигнал поступает на синапсы следующих нейронов.

Каждому входу ставится в соответствие весовой коэффициент н>„ характеризующий пропускную способность канала и оценивающий степень влияния сигнала с этого входа на сигнал на выходе. Входные сигналы умножаются на соответствующие веса, и все произведения суммируются, определяя уровень активации нейрона. Нейрон осуществляет взвешенное суммирование входных воздействий, и далее это значение является аргументом активационной функции нейрона. Нейрон состоит из взвешенного сумматора и нелинейного элемента. Сумматор складывает взвешенные входы алгебраически

п

1=1

где х, — входные сигналы, и>, — весовые коэффициенты.

Математическая модель нейрона представлена на рис. 16.

О.

Суммирующий Активационньш Хг 0 элемент элемент

п.

| | Выход

к, О

Рис. 16. Математическая модель нейрона

Выход нейрона является функцией его состояния

где F— нелинейная функция, называемая функцией активации. Функция активации определяет выходной сигнал нейрона.

Качество работы нейронной сети в значительной степени зависит от предъявляемого ей в процессе обучения набора данных. Эти данные должны быть типичными для задачи, решению которой обучается сеть. Обучение считается законченным, когда сеть правильно распознает тестовые примеры и дальнейшее обучение не вызывает значительного изменения весовых коэффициентов. В случае возникновения ситуации, информация о которой никогда не предъявлялась сети при обучении она может быть дообучена с учетом новой информации, при этом предыдущая информация не теряется, а обобщается с вновь поступившей.

В третьем разделе пятой главы, рассмотрены диагностические признаки цикловых механизмов полиграфических машин.

Цикловые механизмы широко используются в ПО. Наиболее ярким представителем этого класса механизмов являются кулачковые механизмы с кине-

матическим замыканием, нашедшие наибольшее применение в послепечатном оборудовании. Особую роль эти механизмы играют в ниткошвейных автоматах, так как от их состояния зависит качество работы машины. Как правило, полиграфические машины содержат 5—10 КМ, а, например, в блокообрабатываю-щих агрегатах их количество достигает 62. Особенностью КМ является явно выраженный цикл работы и жесткая последовательность контакта кинематических пар.

Колебания деталей КМ под действием ударов происходят на собственных частотах, характерных для каждого элемента механизма, что облегчает их выделение из общего спектра вибраций.

За период эксплуатации кулачок проходит несколько этапов развития дефектов: от зарождения дефекта до начала аварийного износа. Для различных механизмов предельная величина износа будет разной. Например, для кулачков привода качающегося стола ниткошвейного автомата износ рабочей части профиля (т.е. участка, соответствующего моменту подхода стола в позицию шитья) за год может достигать величины 0,15 — 0,75 мм. Износ остальных участков составляет 0,04 — 0,06 мм.

В четвертом разделе пятой главы приведены результаты экспериментального исследования параметров износа КМ полиграфических машин.

Эксперименты проводились на макете, изготовленном на базе ниткошвейного автомата БНШ-6. Макет представляет собой механизм привода качающегося стола, механизм проколок и станину с электродвигателем. Остальные механизмы для снижения помех были удалены (рис. 17).

Рис. 17. Макет а — общий вид, б — место установки датчика

Наиболее ответственным является механизм привода качающегося стола, так как точность его позиционирования определяет основные показатели качества шитья блока. Нарушение точности позиционирования стола вызывает несовпадение верхних и нижних швейных инструментов, что приводит к их поломке, смещению стежка, разрыву отверстий в корешке тетради, неплотному шитью, а, следовательно, затеканию клея между листами тетради и последующему разрыву листов при раскрывании готовой книги. Качающийся стол машины БНШ-6 приводится в движение парой пазовых кулачков. Кулачки имеют технологические зазоры, необходимые для качения ролика толкателя по пазу. В процессе эксплуатации эти зазоры увеличиваются вследствие износа профиля кулачка и ролика.

На рис. 18 представлены циклограммы работы основных швейных инструментов, совмещенные с записью виброускорения стола.

В моменты смены знака ускорения (рис. 18 е) в кулачковом механизме происходит перекладка зазора, сопровождающаяся ударом. На графике виброускорения (рис. 18 а) этот удар проявляется в виде четко выраженного пика. Расположение пиков соответствует циклограмме работы механизма, представленной на рис. 18 е.

Врет, сек

Колебания стопа

Проколы

Швейная каретка

Ускорение стола

Рис. 18. Циклограммы работы швейных инструментов а — запись виброускорения стола, б — запись колебаний стола во время выстоя, в — циклограмма стола, г — циклограмма проколов, д — циклограмма швейной каретки, е — графики

ускорения стола

Как видно из представленных диаграмм, проколы начинают движение во время перемещения стола в позицию шитья, затем стол останавливается и на участке 141° — 150° происходит прокалывание корешка тетради. В момент остановки стол ударяется об упоры, что вызывает его сильные колебания. В это же время начинает движение швейная каретка (участок 149° — 193°), проколы выходят из корешка тетради и в образовавшиеся отверстия входят швейные инструменты. По виброграмме видно, что максимальная амплитуда колебаний стола приходится как раз на момент входа швейных инструментов в корешок тетради.

На рис. 18 6 показана диаграмма колебаний вершины седла качающегося стола в позиции шитья. Амплитуда колебаний на исправной машине может

достигать 0,7 мм, при этом допуск на величину смещения стежка относительно линии фальца составляет ±0,5 мм.

Для исследования влияния износа пары кулак-ролик на виброактивность механизма было изготовлено 8 пар роликов с диаметрами начиная от номинального 50,0 мм и далее по убывающей до 49,36 мм (табл. 5). Реальная величина зазора с номинальным роликом диаметром 50,00 мм составляет 0,03 — 0,04 мм.

Таблица 5

Характеристики экспериментальных роликов

Номер пары роликов 1 2 3 4 5 6 7 8

Наружный диаметр роликов, мм 50,00 49,92 49,86 49,67 49,55 49,50 49,45 49,36

Величина зазора, мм 0,03 0,11 0,17 0,36 0,48 0,53 0,58 0,67

Ролики попарно устанавливались на макет, и затем на скорости 82 цикла/мин с датчика, расположенного на толкателе качающегося стола, снимался сигнал виброускорения, оцифровывался с помощью АЦП и записывался на жесткий диск персонального компьютера.

Рис. 19. Записи виброускорения за один цикл для восьми пар роликов

Для каждой из восьми пар роликов была сделана сорок одна запись виброускорения, включающая два оборота кулачка. Оцифровка производилась на внешнем АЦП LA-20 USB с частотой дискретизации 41000 Гц, сигнал на выходе АЦП оценивался в мВ. Затем из каждой реализации был выделен один цикл работы кулачка. На рис. 19 представлены записи виброускорения за один цикл для восьми пар роликов. Очевидно, что с увеличением зазора в паре кулачок-ролик амплитуда виброускорения постепенно возрастает.

На рис. 20 — 22 представлены спектры виброускорения одного цикла работы КМ с роликами диаметром от 50,00 мм до 49,36 мм. Поскольку амплитуды спектральных составляющих изменяются от 12 мВ на низких частотах до 0,005 мВ в области высоких частот, представить весь спектр в диапазоне 0—

20000 Гц на одном графике не представляется возможным. По этой причине представленные на рисунках спектры построены в диапазонах 0—100 Гц, 100— 1000 Гц и 1000—20000 Гц. На всех графиках по оси Ъ отложены амплитуды спектральных составляющих в мВ.

Рис. 20. Спектр виброускорения кулачкового механизма в диапазоне 0 - 100 Гц

Рис. 21. Спектр виброускорения кулачкового механизма в диапазоне 100- 1000 Гц

Рис. 22. Спектр виброускорения кулачкового механизма в диапазоне 1000 -20000 Гц

Представленные спектры вибраций содержат ряд ярко выраженных частот, на которых хорошо заметна тенденция к увеличению амплитуды резонансных пиков по мере уменьшения диаметра ролика, т.е. данные частоты являются информационными.

Для всех потенциальных информационных частот были составлены регрессионные модели и рассчитаны доверительные интервалы. В качестве примера на рис. 23 — 24 представлены графики регрессий для частот 3,75 и 6,26 Гц (линиями, состоящими из точек, на графиках показан доверительный интервал, хх — экспериментальные значения, сплошная линия — регрессия). На представленных графиках по оси абсцисс отложена величина зазора в сотых долях мм, а по оси ординат — амплитуда спектральных составляющих в мВ.

Всего в спектре виброускорения КМ было выделено 14 информационных частот: 3,75; 6,26; 8,75; 12,5; 98,5; 249; 289; 2437; 4876; 7165; 9600; 12050; 14450; 16900 Гц. На всех частотах зависимость диагностического параметра (амплитуды спектральных составляющих) от структурного (зазора в паре кулачок-ролик) однозначна, т.е. при увеличении зазора, соответственно увеличивается амплитуда. Кроме того, на всех выделенных информационных частотах эта зависимость близка к линейной.

1. "Г .г*. 1

.1.1. ,1- .11. ,с---

О 10 20 30 *0 Ю 60 70 0 1 0 20 № 11 60 ТО

Л, V*,.!. ч(1,. и*2, .65, Л. «,,1, «I,, «2, .',1.

Рис. 23. График регрессии на частоте 3,75 Гц Рис. 24. График регрессии на частоте 6,26 Гц Так как в спектре вибрации КМ присутствуют гармонические составляющие, определяемые циклограммой и законом периодического движения, их значения должны зависеть от скорости работы машины. В соответствии с циклограммой были рассчитаны частоты следования импульсов от перекладки зазоров на разных скоростях работы машины и проведены соответствующие эксперименты. Получены частоты 3,75; 6,26; 8,75 и 12,5 Гц. Следовательно, при проведении диагностики в производственных условиях значения этих частот должны корректироваться, исходя из текущей скорости машины.

Далее были определены собственные частоты рычага и ролика. Для этого они возбуждались короткими ударными импульсами, полученные спектры виброускорения представлены на рис. 25. Как видно из диаграмм частоты 98,5; 249; 289; 2437; 4876; 7165 Гц являются собственными частотами рычагов (рис. 25 а), а частоты 9600; 12050; 14450; 16900 Гц — собственные частоты ролика (рис. 25 б). В спектрах, полученных на разных скоростях работы макета, эти частоты оставались неизменными.

Час/ют, Гц

Часе» Гц

а 6

Рис. 25, Спектр вибрации рычага (а) и ролика (б)

В заключение была проведена оценка влияния зазора в паре кулачок-ролик механизма привода качающегося стола на качество шитья. Экспериментальные ролики попарно устанавливались в ниткошвейньгй автомат БНШ-б, и с каждой парой роликов было сшито по 20 тетрадей. Оценивалась величина смещения стежка относительно линии фальца.

На рис. 26 представлены фотографии корешковой части тетради (рис. 26 а), и ее разворот (рис. 26 б) на которых видны дефекты шитья. На рис. 26 д показан разрыв листов тетради, возникающий в результате смещения швейного инструмента относительно оси корешка, при этом входное отверстие на корешке несколько увеличено (рис. 26 е). Это говорит о том, что стол не занимал в позиции шитья правильное положение. На рис. 26 г, в показаны входное и выходное отверстия, смещенные на 4 мм относительно оси корешка тетради.

Рис. 26. Типичные дефекты шитья Это также свидетельствует о том, что стол не занимал правильное положение в позиции шитья, кроме того, возможно, что в результате сильного удара в конце хода стола тетрадь оказалась перекошена. В результате эксперимента было выделено три категории качества шитья: хорошее (с использованием роликов диаметром 50,00 и 49,92 мм) — смещение проколов относительно линии корешка в пределах допуска, среднее (с использованием роликов диаметром 49,86; 49,67 и 49,55 мм) — смещение проколов относительно линии корешка может немного выходить за пределы допуска, и плохое (с использованием роликов диаметром 49,50; 49,45 и 49,36 мм). В последнем случае из-за сильного смещения швейных инструментов происходят их поломки, добиться приемлемого качества шитья без снижения скорости работы машины невозможно.

В разделах пять — семь пятой главы, изложена методика диагностирования износа пары кулачок-ролик механизма привода качающегося стола нит-кошвейного автомата БНШ-6 с использованием ИНС.

При разработке методики диагностирования использовалось два набора диагностических признаков: полученные ранее амплитуды пиковых значений информационных частот спектра виброускорения КМ в диапазоне 0-20000 Гц, и номинальная переменная «Качество шитья». Из 41-го спектра виброускорения каждой пары роликов были выделены максимальные значения амплитуд спектральных составляющих и сформированы обучающая, тестовая и контрольная выборки. Далее в программе Statistica Neural Networks формировались нейросети. В каждой серии экспериментов было сформировано по 5 сетей классификации, их основные характеристики представлены в табл. 6 и 9.

Таблица 6

Основные характеристики первой группы сетей (анализ спектра вибрации)

Профиль сети Производительность обучения Тестовая производительность Ошибка обучения Тестовая ошибка Обучение/Элементы Входы Скрытые

МП 14:14-13-7:1 0,930556 0,845070 0,352732 0,377594 ОРЮО, СГ20, СГОЬ 14 13

Линейная 13:13-7:1 0,750000 0,718310 0,255639 0,267993 ПО 13 0

Линейная 12:12-7-1 0,750000 0,718310 0,256209 0,268591 ПО 12 0

РБФ 14:14-19-7.1 0,777778 0,774648 0,241123 0,237365 КС, КБ, ПО 14 19

РБФ 14.14-29-7:1 0,763889 0,802817 0,224865 0,225928 КС, КБ, ПО 14 29

Основной характеристикой, характеризующей структуру полученной сети, является ее профиль, определяемый типом, числом входных и выходных переменных, числом слоев и элементов (сетей) или компонент (ансамблей). В нашем случае использовались сети следующих типов: МП Многослойный персептрон

Линейная Линейная сеть РБФ Радиальная базисная функция

Эффективность работы сети определяется ее производительностью на обучающей, контрольной и тестовой выборках соответственно.

Наибольшую эффективность в первой группе показала сеть на основе многослойного персептрона МР 14:14-13-7:1 (средний результат распознавания по всем роликам — 85,304%). На рис. 27 представлена структура лучшей сети, а в табл. 7 — результаты распознавания всеми сетями.

Номинальный ролик распознан всеми сетями со 100 процентным результатом, наихудший результат получен на ролике диаметром 49,55 мм, однако результат многослойного персептрона на этом ролике в полтора раза лучше остальных сетей (75,6% против 43,9 — 46,3%). На втором месте стоит сеть РБФ 14:14-29-7:1 со средним результатом распознавания по всем роликам — 76,889%.

Рис. 27. Многослойный персегггрон МР 14:14-13-7:1

Таблица 7

Результаты распознавания по спектру виброускорения (14 параметров)

Диаметр ролика, мм 50,00 49,92 49,86 49,67 49,55 49,50 49,36

Зазор в паре кулачок-ролик, мм 0,03 0,11 0,17 0,36 0,48 0,53 0,67

% правильно распознанных роликов

МП 14:14-13-7:1 100,000 82,500 80,487 90,243 75,609 82,926 85,365

Линейная 13:13-7:1 100,000 45,000 73,170 73,170 43,902 87,804 80,487

Линейная 12:12-7:1 100,000 45,000 73,170 70,731 43,902 87,804 80,487

РБФ 14:14-19-7:1 100,000 60,000 53,658 95,121 43,902 65,853 97,560

РБФ 14:14-29-7:1 100,000 67,500 60,975 82,926 46,341 85,365 95,121

Программный комплекс Statistica Neural Networks позволяет проранжиро-вать входные переменные, выделить наиболее значимые и исключить те, которые не дают полезной информации при распознавании.

Ранжирование производится на основе анализа чувствительности используемых переменных. Чувствительность характеризует отношение ошибки с заменой каждой переменной процедурой пропущенных данных к исходной ошибке. Если отношение меньше либо равно 1, отключение переменной не влияет на качество работы сети. Когда чувствительности подсчитаны для всех переменных, они ранжируются, располагаясь в ряд по мере убывания значимости. В табл. 8 представлены результаты ранжирования всех входных переменных сети МП 14:14-13-7:1.

Таблица 8

Анализ чувствительности переменных сети МП 14:14-13-7:1

Частота 3,75 6,26 8,75 12,51 98,85 249 289 2437 4876 7165 9600 12050 14450 16900

Ранг 7 3 5 1 6 8 12 10 4 11 9 2 13 14

Отношение 1,252022 I 1,689035 1,33767 СО ю 8 со ** С<1 1,274832 1,12779 0,98967 1,00514 1,34330 0,99785 1,04906 1,967874 0,98289 0,93692

Из таблицы видно, что максимальной чувствительностью обладает информационная частота 12,5 Гц (ранг 1), на втором месте находится резонансная частота ролика — 12050 Гц, а частоты 289, 7165, 14450 и 16900 Гц могут быть исключены как неинформативные (отношение для них меньше единицы)-

На втором этапе исследований, помимо непрерывных переменных (амплитуд спектральных составляющих спектра вибрации) для распознавания использовалась одна номинальная (лингвистическая) — «Качество шитья».

Для нового набора входных данных вновь была сформирована группа из пяти сетей, а затем и ансамбль. Основные характеристики новой группы сетей приведены в табл. 9, табл. 5, а результаты распознавания в табл. 10.

Таблица 9

Основные характеристики группы сетей (спектр вибрации + качество шитья)

Профиль сети Производитель ность обучений Тестовая производительность Ошибка обучения Тестовая ошибка Обучение/Элементы Входы Скрытые

МП 15:17-13-7:1 0,993056 0,971831 0,187011 0,165471 ОР100.СГ20.С гоь 15 13

РБФ 15:17-19-7:1 0,895833 0,788732 0,160177 0,192470 КС,КБ,ПО 15 19

Линейная 15:17-7:1 0,930556 0,929577 0,190320 0,191049 ПО 15 0

Линейная 13:15-7:1 0,930556 0,929577 0,194523 0,189162 ПО 13 0

РБФ 15:17-29-7:1 0,923611 0,845070 0,142588 0,188565 КС,КБ,ПО 15 29

Ансамбль Выход 15:[5]:1 0,934722 0,892958 0,174924 0,185343 1-5 15.[ 5]:1 5

Наилучшими показателями опять обладает сеть на основе многослойного персептрона (средний результат распознавания 97,212%), а добавление переменной «Качество шитья» позволило получить 100 процентный результат распознавания на четырех роликах (табл. 10.). На рис 28 представлена архитектура сети. Для категориальной переменной используются три отдельные входа.

Формирование ансамбля из пяти сетей не улучшило качество распознавания. Очевидно, что ансамбли следует формировать только из тех сетей, которые показывают наилучший результат. Анализ чувствительности переменных для сети МП 15:17-13-7:1 представлен в табл. 11.

Таблица 10

Результаты распознавания (спектр виброускорения + «Качество шитья»)

Диаметр ролика, мм 50,00 49,92 49,86 49,67 49,55 49,50 49,36

Зазор в паре кул-чок-ролик, мм 0,03 0,11 0,17 0,36 0,48 0,53 0,67

% правильно распознанных роликов

МП 15:17-13-7:1 100,0000 100,0000 95,12195 87,80488 100,0000 97,56098 100,0000

РБФ 15:17-19-7.1 97,56098 100,0000 75,60976 46,34146 87,80488 87,80488 90,24390

Линейная 15:17-7:1 100,0000 100,0000 97,56098 58,53659 92,68293 100,0000 95,12195

Линейная 13:15-7:1 100,0000 100,0000 100,0000 56,09756 92,68293 100,0000 95,12195

РБФ 15:17-29-7:1 95,12195 97,50000 82,92683 68,29268 80,48780 90,24390 100,0000

Ансамбль из пяти сетей 100,0000 100,0000 100,0000 65,85366 95,12195 97,56098 97,56098

Жрхьггвктура МП 15 17- 13- 7: 1 . N ■■ 1 П>оиэ водит«гъность обуч « О, 993056 , Контр проиэ водитегьность »= О. 9^9577 . Тест, пооизводкП-егьность — О 971831

Рис. 28. Архитектура сети МП 15:17-13-7:1

Признаки, обладающие рангом с 11 по 15, имеют отношение от 1,07707 до 1,01056, что в принципе говорит об их весьма незначительном вкладе в процесс распознавания. Это частоты 98, 249, 2437, 7165 и 16900 Гц.

Таблица 11

Анализ чувствительности переменных сети МП 15:17-13-7:1

Час-тога 3,75 6,26 8,75 12,51 98,85 249 289 2437 4876 7165 9600 12050 14450 16900 Качества шитья

Ранг 4 9 7 3 12 14 10 15 6 13 8 2 5 11 1

От-ноше нив 2,005449 1,399461 1,456057 3,854022 1,04237 CNJ СЭ 1,08111 1,01056 1,53588 1,01704 1,42001 см ■«г СО о> 1,57695 1,07707 8,329620

Исключим эти признаки из рассмотрения и сформируем соответствующую группу сетей, использующую непрерывные переменные: 3,75; 6,26; 8,75; 12,51; 289; 4876; 9600; 12050; 14450 Гц и категориальную «Качество шитья». Результаты распознавания представлены в табл. 12.

Таблица 12

Результаты распознавания оптимизированной группы сетей (анализ спектра виброускорения + «Качество шитья»)

Диаметр ролика 50,00 49,92 49,86 49,67 49,55 49,50 49,36

Зазор в паре кул-чок-ролик, мм 0,03 0,11 0,17 0,36 0,48 0,53 0,67

Линейная 9 11-7:1 100,0000 100,0000 60,97561 90,24390 95,12195 100,0000 70,73171

Линейная 8.10-7.1 100,0000 100,0000 58,53659 90,24390 97,56098 100,0000 70,73171

МП 10.12-12-7:1 100,0000 100,0000 100,0000 90,24390 100,0000 100,0000 100,0000

РБФ 9И-19-7.1 100,0000 100,0000 68,29268 87,80488 97,56098 97,56098 26,82927

РБФ 9 11-29-71 100,0000 100,0000 95,12195 95,12195 100,0000 100,0000 85,36585

Наилучшие результаты показала сеть МП 10:12-12-7:1 (средний процент распознавания 98,606%). Из таблицы видно, что исключение параметров, не дающих полезной информации, позволяет существенно улучшить результаты распознавания практически на всех сетях.

В табл. 13 представлены результаты анализа чувствительности сети МП 10:12-12-7:1.

Таблица 13

Анализ чувствительности переменных сети МП 10:12-12-7:1

Частота 3,75 6,26 8,75 12,51 289 4876 9600 12050 14450 Качество шитья

Ранг 3 7 5 1 9 6 8 4 10 2

Отношение 5,037873 Щ СМ СП CD О csf 3,398673 10,72104 1,404847 2,23568 1,810227 4,925745 1,07924 10,50661

Наибольшей чувствительностью для 3-й сети обладает частота 12,51 Гц (отношение 10,72104), на втором месте — переменная «Качество шитья», на

третьем — частота 3,75 Гц.

Аналогичный комплекс исследований был проведен с использованием в качестве диагностического признака спектра огибающей виброускорения. Однако серьезных преимуществ это не дало.

На основании полученных результатов можно сделать следующие выводы:

1. Наибольшей эффективностью обладают ИНС, созданные на основе многослойного персептрона.

2. Использование категориальной переменной, такой как «качество шитья» позволяет значительно повысить точность распознавания.

3. Оптимизация структуры сети за счет исключения переменных, имеющих низкий ранг, повышает точность распознавания.

В восьмом разделе пятой главы, представлены алгоритм и структура системы технической диагностики МС ППМ на основе ИНС.

На основании проделанной работы можно предложить следующий алгоритм построения диагностических систем с использованием ИНС:

1. Разбиение множества состояний объекта на классы (составление алфавита классов).

2. Выбор пространства признаков и описание на языке признаков классов состояний объекта либо путем непосредственной обработки исходной априорной информации, либо на основе методов обучения или самообучения, разработка технических средств определения признаков.

3. Разработка методов и алгоритмов обработки информации, построение ИНС.

4. Оценка эффективности системы распознавания в различных режимах ее функционирования.

На рис. 29 представлена структура системы технической диагностики (СТД), предназначенной для определения ТС элементов МС ППМ с использованием ИНС. Связь измерительной части СТД с объектом исследования осуществляется посредством совокупности датчиков виброускорения 1. Количество датчиков и их расположение на объекте определяется количеством диагностируемых элементов и условиями, обеспечивающими оптимальное пространственное разделение виброакустических сигналов.

Для согласования датчиков с измерительным трактом используются предварительные усилители 2. С выходов усилителей сигналы поступают на входы коммутатора 3, осуществляющего коммутацию сигналов от различных кинематических пар. Коммутатор подключает один из входных сигналов на вход измерительного усилителя 4 в соответствии с кодом адреса, поступающего по общей шине с выхода блока управления 17.

Измерительный усилитель, коэффициент усиления которого изменяется по программе блока управления, унифицирует сигнал по уровню.

Далее сигнал поступает на вход многоканального АЦП. Оцифрованный вибрационный сигнал поступает на вход ЭВМ, которая управляет работой всех остальных компонентов в реальном времени и на которой осуществляется анализ и визуализация результатов анализа. В программном модуле 8 осуществля-

ется быстрое преобразование Фурье — выделяются спектральные составляющие сигнала виброускорения. В модуле 10 производится расчет значений информационных частот, зависящих от скорости вращения вала, затем в модуле 9 с учетом априорной информации об информационных частотах формируется спектр исследуемого сигнала виброускорения. Полученный спектр подается на вход модуля формирования вектора диагностических признаков 13.

Параллельно с этим в модуле 11 формируется огибающая акустического сигнала, затем осуществляется быстрое преобразование Фурье, расчет частот, зависящих от скорости вращения вала, и в модуле 12 формируется спектр огибающей исследуемого сигнала виброускорения. Полученный спектр также подается на вход модуля формирования вектора диагностических признаков 13.

20 21

Рис. 29. Блок-схема системы виброакустической диагностики

При диагностике цикловых механизмов для обеспечения независимости измерения фазовых параметров сигнала от скоростного режима работы машины запись сигнала виброускорения осуществляют относительно начала цикла работы исследуемого механизма. Для этого используется датчик частоты вращения 6, и датчик начала цикла 7. Унификация сигналов данных датчиков осуществляется предварительными усилителями 4, которые преобразуют сигналы датчиков в прямоугольные импульсы заданной амплитуды и длительности.

Преобразование фазы в цифровой код осуществляется с помощью АЦП. Результаты оцифровки передаются в модуль 13.

Для повышения отношения сигнал/шум может использоваться алгоритм синхронного накопления данных. В этом случае в модуле 13 осуществляется последовательное суммирование значений амплитуд спектральных составляющих на информационных частотах, запоминание результатов и т.д. По окончании ввода и обработки заданного числа реализаций производится расчет средних значений амплитуд спектральных составляющих на информационных частотах. Затем полученные результаты поступают в модуль коммутации 14.

Если в машине имеется встроенная система функциональной диагностики 19, то отдельные качественные показатели работы оборудования, контролируемые этой системой, могут быть использованы при формировании вектора диагностических признаков. В этом случае данные системы функциональной диагностики также передаются по локальной сети 18 на модуль формирования вектора диагностических признаков 13.

Модуль коммутации 14 в соответствии с выбранным для диагностики элементом передает сформированный вектор диагностических признаков в модуль ИНС 15. Там подключается ИНС, соответствующая диагностируемому элементу, и осуществляется классификация его состояния, результат передается в модуль диагноза и прогноза развития дефекта 16.

Результаты диагноза и прогноза фиксируются в запоминающем устройстве 21 и передаются в блок отображения информации 20 (для этого может быть использована встроенная система функциональной диагностики 19).

В данных исследованиях использовался измерительный тракт, включающий модули 1,2, 5, унификация и формирование спектра осуществлялись программно, с помощью 81аЙ8Йса, вектор диагностических признаков, включающий пиковые значения амплитуд спектральных составляющих на информационных частотах и соответствующие значения номинальной переменной «качество шитья» формировался вручную. Полученные данные передавались в модуль ИНС 51аШиса. Анализ полученных результатов осуществлялся вручную. При проведении исследований были использованы огибающие спектра виброускорения, однако как показали эксперименты, использование огибающих не дает существенных преимуществ при диагностике КМ.

Представленная блок-схема может быть использована при построении системы диагностики для определения технического состояния таких элементов МС ППМ, как кулачковые механизмы, подшипники качения, зубчатые передач и т.п.

Впервые разработанная в работе методика диагностики элементов МС ППМ с использованием ИНС показала свою высокую эффективность. Несмотря на то, что этот метод требует большого объема предварительных исследований, обучения сети, определенной технологии подготовки данных, обучив нейронную сеть, ее можно в дальнейшем многократно использовать для выполнения диагноза на основе новых данных.

Несомненным достоинством предлагаемого метода является возможность использования при построении вектора диагностических признаков любых параметров, отражающих состояние диагностируемой системы. Это позволяет применять в целях ТД качественные показатели работы ПО.

Современные высокоскоростные полиграфические машины оснащаются встроенными системами управления и контроля, позволяющими контролировать технологические отказы, отказы электронного оборудования и отказы механических систем. Использование нейросетевых технологий дает возможность дополнить эти системы модулями контроля физического износа оборудования, что несомненно приведет к повышению надежности ПО и снижению затрат на обслуживание.

Основные научные результаты работы

В результате выполнения работы решена комплексная проблема диагностики механических систем привода полиграфических машин, что является важным фактором повышения надежности полиграфического оборудования.

В ходе выполнения диссертационной работы впервые получены следующие научно-практические результаты:

1. Проведен системный анализ отечественных и зарубежных исследований в области технической диагностики, на основе которого создана и впервые представлена классификация существующих методов и средств технической диагностики применительно к МС ППМ, позволяющая наглядно и обозримо провести систематизацию методов и средств, а также путей повышения их качества на основе практики известных исследований и проведенных автором экспериментов.

2. На основе представленной классификации сформулированы основные требования к системам и средствам ТД МС ППМ, а также к информационному, математическому и техническому обеспечению.

3. Проведенный анализ методов выделения информативных компонент в акустических сигналах и последующие эксперименты показали, что для формирования диагностических признаков элементов МС ППМ наиболее оптимальными являются узкополосный спектральный анализ виброускорения и метод исследования огибающей акустического сигнала.

4. Выделена и обоснована номенклатура диагностических признаков таких элементов МС ППМ, как подшипники качения и кулачковые механизмы.

5. Найдены новые признаки и признаковые пространства, определены их статистические и динамические свойства, методы их преобразования, обеспечивающие создание и совершенствование систем многокритериальной оценки ТС МС ППМ.

6. Рассмотрены, проанализированы и обобщены аналитические зависимости, связывающие параметры спектров вибрации и другие характеристики элементов МС ППМ с конструктивными параметрами, погрешностями размеров и износом деталей.

7. Впервые разработаны методы выявления информационных частот в спектре вибрации МС ППМ и оценки их информативности с использованием искусственных нейросетей.

8. Разработанные на основе ИНС методы виброакустической диагностики МС ППМ впервые позволяют использовать диагностические признаки различной физической природы (помимо вибрационных характеристик можно использовать, например, показатели качества работы оборудования), что, в свою очередь, дает возможность дополнить имеющиеся системы функциональной диагностики современного ПО системами контроля технического состояния.

9. Впервые на основе ИНС разработаны вероятностно-статистические диагностические модели кулачковых механизмов и методы подготовки данных для определения их технического состояния.

10. Впервые проведены эксперименты, показавшие высокую эффективность

методики диагностирования, основанной на использовании ИНС.

11. Показано, что в качестве информационных частот для подшипников качения можно использовать частоты, соответствующие угловым скоростям вращения элементов подшипника, для цикловых механизмов — частоты, соответствующие циклограмме и собственные частоты элементов механизма.

12. Разработанные методы виброакустической диагностики позволяют использовать их в условиях эксплуатации на полиграфических предприятиях.

13. Сформулированные в работе принципы обработки виброакустической информации и построения алгоритмов диагностирования могут быть использованы на этапе проектирования при создании нового ПО.

14. Использование разработанных методов технической диагностики позволяет создать систему обслуживания полиграфического оборудования «по состоянию», что, с одной стороны, позволит сократить расходы на техническое обслуживание и эксплуатацию, а с другой обеспечит выпуск полиграфической продукции стабильного качества.

Основные результаты диссертации опубликованы в работах:

Статьи в научных журналах, рекомендованных ВАК РФ для публикации результатов докторских диссертаций

1. Куликов Г.Б., Быков A.B. Использование методов компьютерной диагностики для определения технического состояния подшипников качения полиграфических машин. // Известия высших учебных заведений. Проблемы полиграфии и издательского дела. -М.: МГУП, 2002. № 2. - С. 30-35.

2. Куликов Г.Б., Митрофанов П.В. Оценка привода стабилизирующих цилиндров рулонных печатных машин по критерию неприводки красок // Известия высших учебных заведений. Проблемы полиграфии и издательского дела. - М.: МГУП, 2003. № 2. - С. 41-56.

3. Куликов Г.Б., Разинкин Е.В. Влияние динамических нагрузок в офсетных рулонных ротационных печатных машинах на качество печати. Проблемы полиграфии и издательского дела. - 2006. № 1. - С. 52-63.

4. Куликов Г.Б. Использование искусственных нейросетей в диагностике полиграфического оборудования. // Проблемы полиграфии и издательского дела. - 2007. Ks 4. - С. 59-75.

5. Абрамов В.В., Куликов Г.Б. Использование методов компьютерной диагностики для определения технического состояния привода качающегося стола ниткошвейного автомата БНШ-6 // Известия высших учебных заведений. Проблемы полиграфии и издательского дела. - 2007. № 4. - С. 12-23.

6. Куликов Г.Б. Методика диагностики износа пазовых кулачковых механизмов. // Известия ТулГУ. Серия Технические науки - Тула: Вып. 1,2008.

7. Куликов Г.Б., Разинкин Е.В. Диагностика опор печатной пары ротационных печатных машин башенного типа. // Известия ТулГУ. Серия Технические науки - Тула: Вып. 1, 2008.

8. Диагностика причин повышенной виброактивности печатных секций ротационных печатных машин башенного типа. // Проблемы машиностроения и надежности машин, №4, М:, ИМАШ, 2008.

9. Методика диагностики технического состояния механических систем привода полиграфического оборудования с использованием искусственных нейронных сетей // Вестнике МГТУ им. Н.Э. Баумана. Серия Машиностроение», №4, 2008.

Другие публикации

10. Куликов Г.Б., Шошин A.B., Яганова М.В. Техническая диагностика механической системы привода и бумагопроводящей системы рулонных офсетных машин ПОК-84. М.-. ВНИИПолиграфмаш, 1985.

11. Куликов Г.Б. Основы технической диагностики: Конспект лекций для специальности 0515 - «Полиграфические машины». - М.: МПИ. 1987.

12. Куликов Г.Б., Келлер Г. Техническая диагностика привода ролевых ротационных машин глубокой печати / Шум и вибрация полиграфических машин: Сб. тр. / ВНИИполиграфмаш - M., 1988.-С. 65-68.

13. Куликов Г.Б., Шигпсов Ф.К. Перспективы использования методов компьютерной диагностики для определения технического состояния пазовых кулачков полиграфических машин. Печатные и переплетные машины. / Межведомственный сборник научных трудов. - М.: МГУП, 1999. - С. 63-69.

14. Куликов Г.Б. Перспективы использования методов компьютерной диагностики для определения технического состояния цикловых механизмов полиграфических машин. / Материалы юбилейной научно- методической конференции «70 лет МПИ - МГАП -МГУП». Часть 1. М.: МГУП, 2000.

15. Куликов Г.Б. Теория распознавания и техническая диагностика. / Материалы международной научно-практической конференции «Полиграфия в современной России». Омск, 2001.-С. 124-125.

16. Куликов Г.Б. Проблемы технической диагностики кулачковых механизмов полиграфических машин. Печатные и переплетные машины / Межведомственный сборник научных трудов. - М.: МГУП, 2002. - С. 4-13.

17. Куликов Г.Б., Быков A.B., Абрамов В.В. Автоматизированная диагностика подшипников качения полиграфических машин с применением ПК. / Управление и информатика в полиграфических системах / Межведомственный сборник научных трудов. -М.: МГУП, 2003. - С. 30-37.

18. Абрамов В.В., Быков А В., Куликов Г.Б. Автоматизированная диагностика. Журнал Полиграфист и издатель № 1, 2003.

19. Куликов Г.Б. Основные задачи диагностики полиграфического оборудования. / Материалы юбилейной научно- методической конференции «75 лет МГУП», Вестник МГУП. - 2005. № 10. - С.78-83.

20. Куликов Г.Б., Разинкин Е В. Методы определения вибрационных и динамических характеристик рулонных печатных машин. / Материалы юбилейной научно- методической конференции «75 лет МГУП», Вестник МГУП. - 2005. № 10. - С. 102-105.

21. Куликов Г.Б. Основы виброакустической диагностики полиграфического оборудования. Монография -М.: МГУП, 2006. - 240 с.

22. Kulikov G.B. Experience of polygraph equipment grooving cams deterioration diagnostics by using artificial neural networks. 15th International Congress on Sound and Vibration 610 July 2008, Daejeon, Korea.

23. Отчет по НИР. Провести исследование по определению объектов и средств технической диагностики в полиграфическом производстве и разработать РТМ по использованию технической диагностики применительно к рулонным офсетным машинам, (рук. работы Г.Б.Куликов). МПИ № Гос. per. 01.83.0033030 инв. №02850038971, 1982.

24. Отчет по НИР Разработка методов компьютерной диагностики технического состояния пазовых кулачковых механизмов полиграфических машин (тема Ф-1-99, 2000. рук. работы Г.Б.Куликов), МГУП№ Гос. per. 02.200.109034.

25. Отчет по НИР. Создание теории, методов расчета, проектирования и диагностики автоматизированных полиграфических комплексов (тема Г 1.3-01 2002. рук. работы Г.Б.Куликов), МГУП № Гос. per. 01.20.03. 04228.

26. Отчет по НИР. Разработка и теоретическое обоснование методов компьютерной диагностики полиграфических машин (тема Г-1-3-01,2003. рук. работы Г.Б.Куликов), МГУП № Гос. per. 01.20 03. 04228.

Подписано в печать 16.10 2008. Формат 60x84/16 Бумага офсетная. Печать на ризографе Уел печ л 2.0. Тираж! 00 экз Заказ №305/281. Отпечатано в РИО Московского государственного университета печати 127550, Москва, ул. Прянишникова, 2а

Введение.

1. Состояние вопроса в области виброакустики и технической диагностики полиграфического оборудования.

1.1. Исследование виброакустических параметров элементов привода полиграфических машин.

1.2. Использование вычислительной техники для диагностики технического состояния механических систем.

1.3. Диагностические исследования в области медицины.

1.4. Развитие виброакустических исследований в полиграфии.

1.5. Основные цели и задачи виброакустической диагностики механических систем привода полиграфических машин.

1.6. Выводы по главе 1.

2. Классификация методов и средств технической диагностики.

2.1. Анализ развития методов и средств технической диагностики.

2.2. Классификация систем технической диагностики.

2.3. Классификация методов технической диагностики.

2.4. Классификация технических средств диагностирования.

2.4.1. Стационарные виброакустические системы мониторинга и диагностики.

2.4.2. Переносные виброакустические системы мониторинга и диагностики.

2.4.3. Специальные системы диагностики.

2.4.4. Требования к измерительной аппаратуре.

2.5. Встроенные системы функциональной диагностики современного печатного оборудования.

2.6. Выводы по главе 2.

3. Методы исследования и анализа акустических сигналов.

3.1. Характеристики и методы представления акустических сигналов.

3.1.1. Общие характеристики сигналов.

3.1.2. Спектральные характеристики.

3.1.3. Характеристики случайных колебаний.

3.2. Методы выделения информативных компонент в акустических сигналах.

3.2.1. Спектральный анализ.

3.2.2. Кепстральный анализ.

3.2.3. Клиппирование спектра.

3.2.4. Синхронное накопление.

3.2.5. Огибающая акустического сигнала.

3.2.6. Анализ ударных импульсов.

3.2.7. Стробирование.

3.2.8. Корреляционный анализ.

3.2.9. В ейв лет-анализ.

3.3. Выводы по главе 3.

4. Диагностика подшипников качения печатных пар полиграфических машин.

4.1. Диагностические признаки подшипников качения.

4.1.1. Однорядные шарикоподшипники.

4.1.2. Двух- и многорядные шарикоподшипники.

4.1.3. Однорядные конические роликоподшипники.

4.2. Экспериментальное исследование параметров износа однорядных подшипников печатной пары.

4.2.1. Статистическая обработка полученных результатов.

4.2.2. Построение доверительных интервалов.

4.2.3. Разработка регрессионных диагностических моделей.

4.3. Экспериментальное исследование параметров вибрации роликовых подшипников печатных пар.

4.4. Выводы по главе 4.

5. Диагностика цикловых механизмов полиграфических машин на основе искусственных нейронных сетей.

5.1. Принципы построения и классификация диагностических систем с использованием методов распознавания.

5.2. Применение искусственных нейронных сетей в задачах диагностики

5.2.1. Общие сведения о нейронных сетях.

5.2.2. Обучение нейронных сетей.

5.3. Диагностические признаки цикловых механизмов полиграфических машин.

5.4. Экспериментальное исследование параметров износа цикловых механизмов привода полиграфических машин.

5.4.1. Исследование влияния зазора в паре кулачок-ролик на виброактивность механизма привода качающегося стола.

5.4.2. Статистическая обработка полученных результатов, построение регрессионных моделей.

5.4.3. Исследование влияния зазора в паре кулачок-ролик в механизме привода качающегося стола ниткошвейного автомата на качество шитья

5.5. Построение искусственных нейросетей, использующих для диагностики цикловых механизмов амплитуды спектральных составляющих виброускорения.

5.6. Построение искусственных нейросетей, использующих для диагностики цикловых механизмов амплитуды спектральных составляющих огибающих сигнала виброускорения.

5.7. Построение искусственных нейросетей, использующих для диагностики цикловых механизмов спектральные характеристики вибрации и категориальные переменные.

5.8. Алгоритм и система технической диагностики механических систем привода полиграфических машин на основе искусственных нейронных сетей

5.9. Выводы по главе 5.

Представленный научный труд является итогом многолетних исследований автора в области диагностики технического состояния полиграфических машин.

Актуальность проблемы. Работоспособность полиграфического оборудования определяется техническим состоянием механических систем привода полиграфических машин (МС ГТПМ), которое в первую очередь зависит от степени износа опор качения, кулачковых механизмов, зубчатых пар. Объектами исследования являются подшипниковые узлы МС ППМ при различном характере нагружения и кулачковые механизмы. Основная направленность работы —■ на диагностирование и прогнозирование технического состояния исследуемых устройств.

Актуальность работы, имеющей большое народнохозяйственное значение, заключается в повышении качества функционирования МС ППМ за счет применения диагностических методов, позволяющих оценить техническое состояние и выявить возможные отказы на стадиях проектирования, производства и эксплуатации полиграфического оборудования.

Особенно остро проблема распознавания технического состояния полиграфического оборудования встала в последние годы с внедрением высокоскоростного печатного и послепечатного оборудования, автоматизированных поточных линий и постепенным развитием тенденций перехода на гибкие производственные системы (ГПС) с цифровым управлением, что потребовало существенного повышения квалификации обслуживающего персонала и разработки новых методов поиска неисправностей.

Одним из направлений повышения качества обслуживания оборудования является разработка методов и средств для своевременного обнаружения и предупреждения отказов машин, возникающих в процессе их эксплуатации. Наиболее эффективными методами оценки технического состояния полиграфического оборудования являются методы технической диагностики (ТД). Своевременное обнаружение неисправностей, прогнозирование развития износа оборудования позволяет уменьшить простои, повысить качество выпускаемой продукции, снизить ее себестоимость.

В настоящее время отсутствуют работы, содержащие комплексный подход к обеспечению требуемого качества распознавания технического состояния (ТС) МС ППМ, охватывающий разработку средств диагностирования и решение задач обеспечения их эффективного функционирования. Необходимость решения упомянутых теоретических и практических задач и предопределила актуальность темы и цель исследования данной диссертационной работы.

Цель исследования. Целью диссертационной работы является разработка теоретических основ и создание высокоэффективных методов виброакустической диагностики и прогнозирования ТС МС ППМ, основанных на использовании искусственных нейронных сетей (ИНС), обеспечивающих высокий уровень надежности полиграфического оборудования и соответствующих тенденциям развития полиграфической техники.

Задачи ИССЛбДОВаНИЯ. Данная цель определила постановку следующих задач:

1. На основе анализа отечественных и зарубежных исследований в области ТД провести систематизацию методов и средств, а также путей повышения их качества, разработать методологические подходы к проектированию систем ТД МС ППМ.

2. Создать теоретические и методологические основы автоматизированной системы диагностики МС ППМ на базе ИНС.

3. Разработать теоретические модели, связывающие спектральные характеристики вибрации элементов МС ППМ с их конструктивными параметрами и параметрами их износа и позволяющие определять техническое состояние МС ППМ с заданной достоверностью.

4. На основе математического моделирования и натурных экспериментов выбрать и обосновать новые диагностические признаки и признаковые пространства характеризующие ТС МС ППМ.

5. Найти функциональные (аналитические и статистические) зависимости между виброакустическими сигналами и ТС МС ППМ.

6. Разработать методологию диагностирования МС ППМ, обеспечивающую достоверность результатов контроля и позволяющую использовать ее в условиях эксплуатации полиграфических предприятий.

МеТОДЫ исследования. При решении поставленных задач использовались положения теории механизмов и машин, динамики, теории распознавания образов, теории вероятностей и математической статистики. В экспериментальных исследованиях применялись виброакустические методы, в том числе методы узкополосного спектрального анализа, методы регрессионного анализа и планирования экспериментов, математические методы обработки экспериментальных данных. При разработке алгоритмов диагностирования использовались методы теории принятия решений, математического моделирования и распознавания образов.

Научная новизна работы заключается в том, что впервые сформулированы принципы построения систем технической диагностики привода полиграфических машин, включающие выделение информационных частот и оценку их значимости, формирование вектора диагностических признаков, оценку технического состояния, основанную на теории распознавания образов. На этой основе созданы новые методы технической диагностики, построенные на использовании искусственных нейронных сетей (ИНС). Научной новизной, в частности, обладают следующие основные результаты работы.

1. Классификация существующих методов ТД применительно к МС ППМ, позволяющая наглядно и обозримо провести систематизацию методов и средств, а также путей повышения их качества на основе практики известных исследований и проведенных автором экспериментов.

2. Аналитические и статистические зависимости, связывающие диагностические признаки состояния МС ППМ с геометрическими и физико-механическими параметрами.

3. Новые признаки и признаковые пространства, их статистические и динамические свойства, методы их преобразования, обеспечивающие создание методов и совершенствование технических систем многокритериальной оценки ТС МС ППМ.

4. Методы выявления информационных частот в спектре вибрации МС ППМ и оценки их информативности, основанные на использовании ИНС.

5. Диагностические модели кулачковых механизмов, впервые созданные на основе ИНС, и методы подготовки данных для определения их технического состояния.

6. Доказательство возможности использовать в методике, основанной на применении ИНС для повышения точности диагноза, диагностические признаки различной физической природы.

7. Методика диагностики МС ППМ, основанная на теории распознавания образов с использованием искусственных нейронных сетей.

Положения, выносимые на защиту

1. Принципы построения систем технической диагностики привода полиграфических машин, включающие выделение информационных частот и оценку их значимости, формирование вектора диагностических признаков, оценку технического состояния, основанную на теории распознавания образов.

2. Методы оценки технического состояния элементов привода полиграфических машин, основанные на узкополосном спектральном анализе виброускорения и его огибающей, клиппировании спектра и синхронном накоплении, математических моделях, описывающих зависимость параметров вибрационных процессов в элементах механических систем привода от погрешностей размеров и формы деталей, а также их износа.

3. Методы выявления информационных частот в спектре вибрации механических систем привода полиграфических машин и оценки их информативности, основанные на использовании искусственных нейронных сетей.

4. Основы построения диагностических моделей на основе искусственных нейронных сетей, позволяющие осуществлять классификацию технического состояния элементов привода полиграфических машин, с помощью многомерных векторов диагностических признаков.

5. Методика диагностики механических систем привода полиграфических машин основанная на распознавании образов с использованием искусственных нейронных сетей, позволяющая определить техническое состояние элементов привода и прогнозировать его развитие в условиях производства.

Практическая ценность. Полученные в работе данные о диагностических признаках и диагностические модели для оценки состояния МС ППМ являются методологической основой для разработки средств ТД МС ППМ и важным фактором организации системы обслуживания и ремонта. Их практическая ценность состоит в том, что они позволяют:

1. Применить разработанные средства диагностирования МС ППМ в процессе изготовления, наладки и мониторинга во время эксплуатации.

2. Выполнять компьютерное моделирование и формировать диагностические признаки, создавать информационные базы данных, являющиеся основой для оценки ТС элементов МС ГШМ, а также для статистического анализа качества функционирования.

3. Внедрить систему технического обслуживания полиграфического оборудования «по состоянию», основанную на диагностическом контроле

ТС МС ППМ по вибрационным параметрам.

Результаты диссертационной работы используются в учебном процессе в Московском государственном университете печати при дипломном проектировании, учебной и научно-исследовательской работе студентов, магистров и аспирантов, в лабораторном практикуме и курсовом проектировании по дисциплинам «Основы технической диагностики полиграфического оборудования», «Методы и средства экспериментальных исследований» для студентов специальностей 150407.65 — «Полиграфические машины и автоматизированные комплексы» и магистров направления 150400.68 — «Технологические машины и оборудование».

Реализация И внедрение результатов работы. Разработанные модели, методики и комплекс технических средств использованы при проведении исследований по темам:

1. «Разработка методов компьютерной диагностики технического состояния пазовых кулачковых механизмов полиграфических машин» (тема Ф-1-99, 2000. МГУП № Гос. per. 02.200.109034, рук. работы Г.Б. Куликов).

2. «Создание теории, методов расчета, проектирования и диагностики автоматизированных полиграфических комплексов» (тема Г 1.3-01 2002. МГУП № Гос. per. 01.200.1 12741, инв. № 02.20.03 03331, рук. работы Г.Б. Куликов).

3. «Разработка и теоретическое обоснование методов компьютерной диагностики полиграфических машин» (тема Г-1-3-01, 2003. МГУП № Гос. per. 01.20.03. 04228, рук. работы Г.Б. Куликов)

Поставлен курс «Основы технической диагностики полиграфического оборудования» для специальности 150407.65 — «Полиграфические машины и автоматизированные комплексы».

Разработанные методы оценки технического состояния привода печатных пар ротационных печатных машин внедрены в производство на ОАО «Полиграфический комплекс «Пушкинская площадь», в ООО «ЯМ Интернэшнл (СНГ)», сервисным отделом ЗАО «Центр ХГС» и используются при проведении работ по обслуживанию и наладке офсетных печатных машин (см. приложения 10-12).

Осуществлено научное руководство тремя аспирантами, два из которых успешно защитили кандидатские диссертации, третья представлена к защите.

АпробдЦИЯ работы. Основные положения и результаты работы по теме диссертации докладывались и обсуждались на четырех международных, отраслевых и вузовских научно-технических конференциях, в том числе на международной научно-практической конференции «Полиграфия в современной России», Омск, 2001 г.

Публикации. По теме диссертации автором самостоятельно и в соавторстве опубликованы 25 научных работ, в том числе 1 монография, 14 научных статей, 1 учебно-методическое издание, 5 материалов и тезисов докладов на научных конференциях, 4 научно-технических отчета, получен международный сертификат регистрации объекта интеллектуальной собственности.

Структура И Объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы из 290 наименований и 12 приложений. Основная часть содержит 322 страницы, 26 таблиц, 95 рисунков. Приложения занимают 44 страницы, содержат 36 таблиц и 20 рисунков.

5.9. Выводы по главе 5

Как показал анализ существующих методов и средств технической диагностики (см. гл. 2) и проведенные эксперименты, наиболее подходящими для диагностики MC 111 IM являются виброакустические методы, использующие характеристики колебательных процессов, сопровождающих работу оборудования. В качестве диагностических параметров используются, как правило, спектральные характеристики вибрации, чувствительные к изменению технического состояния исследуемых механизмов и позволяющие не только диагностировать имеющиеся неисправности, но и обнаруживать развивающиеся дефекты.

Проведенные в данной работе исследования показали, что для классификации технических состояний MC ill IM оптимальными являются расчетные методы, основанные на теории распознавания образов и использующие многомерные векторы диагностических признаков. г

В работе впервые были проведены исследования износа кулачковых механизмов MC Iii IM и предложена методика их диагностики. Было показано, что одним из основных факторов, вызывающих дополнительное ускорение ведомого звена, а следовательно, и повышение уровня вибраций, является ошибка кривизны действительного профиля, которая может быть обусловлена как погрешностями изготовления, так и износом в процессе эксплуатации.

В процессе износа рабочей поверхности кулачка происходит нарушение геометрии профиля, что приводит к значительному увеличению динамических нагрузок, ударам, повышенным вибрациям и, как следствие, прогрессивному износу.

Отдельно необходимо рассматривать кулачковые механизмы с кинематическим замыканием, где совокупный износ профиля и ролика вызывают резкое увеличение ударных нагрузок при перекладке зазора. В результате экспериментов установлено, что с увеличением зазора в паре кулачок-ролик «импульсная» составляющая, по сравнению с «фоновой», резко увеличивается. Это позволяет сделать вывод о том, что увеличение зазора в паре кулачок-ролик приводит к увеличению амплитуды возникающих вибраций.

Для диагностики кулачковых механизмов с кинематическим замыканием использовались как спектральные характеристики вибраций, возникающих при работе механизма, так и метод спектра огибающей вибраций.

Проведенные исследования показали, что при работе кулачковых механизмов вибрации возбуждаютс, в основном на их собственных частотах. Диагностическим признаком износа механизма является амплитуда гармонических составляющих виброускорения на информационных частотах. Следует отметить, что использовать низкочастотные спектральные составляющие в диапазоне частот от 0 до 40 Гц следует с осторожностью, так как информационные частоты в этом диапазоне определяются периодичностью перекладки зазоров и зависят от скорости работы машины. Тем не менее, как показали эксперименты, эти частоты информативны, а их амплитуда на несколько порядков выше остальных. Это накладывает некоторые ограничения на используемые методы обработки возникающих вибраций. Оптимальной является цифровая обработка, так как позволяет с высокой точностью выделить все спектральные составляющие в диапазоне от 0 до 20000 Гц.

Впервые разработанная в работе методика диагностики элементов привода полиграфических машин с использованием ИНС показала свою высокую эффективность. Точность определения диагностируемого параметра с помощью нейросетевых диагностических моделей значительно превышает точность регрессионных моделей. Несмотря на то, что этот метод требует большого объема предварительных исследований, обучения сети, определенной технологии подготовки данных, обучив нейронную сеть, ее можно в дальнейшем многократно использовать для выполнения диагноза на основе новых данных.

Для практического применения можно использовать опцию «Генератор кода» и/о БТАНЭТТСА Нейронные Сети. Он создает исходный код обученной нейронной сети, который может быть откомпилирован и встроен в любое программное обеспечение, в том числе и в систему управления машиной.

Несомненным достоинством предлагаемого метода является возможность использования при построении вектора диагностических признаков любых параметров, отражающих состояние диагностируемой системы. Это позволяет применять в целях технической диагностики качественные показатели работы полиграфического оборудования, субъективное мнение обслуживающего персонала, результаты опроса экспертов и т.д. (необходимо лишь разработать соответствующие алгоритмы формализации данных параметров).

Современные высокоскоростные полиграфические машины оснащаются встроенными системами управления и контроля [127], позволяющими контролировать технологические отказы, отказы электронного оборудования и отказы механических систем. Использование нейросетевых технологий дает возможность дополнить эти системы модулями контроля физического износа оборудования, что несомненно приведет к повышению надежности полиграфического оборудования и снижению затрат на обслуживание.

Построение реальных диагностических систем возможно только при комплексном подходе к решению всей совокупности названных задач.

6. ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате выполнения работы решена комплексная проблема диагностики механических систем привода полиграфических машин, что является важным фактором повышения надежности полиграфического оборудования.

В ходе выполнения диссертационной работы впервые получены следующие научно-практические результаты:

1. Проведен системный анализ отечественных и зарубежных исследований в области технической диагностики, на основе которого создана и впервые представлена классификация существующих методов и средств технической диагностики применительно к МС ППМ, позволяющая наглядно и обозримо провести систематизацию методов и средств, а также путей повышения их качества на основе практики известных исследований и проведенных автором экспериментов (см. разделы 1,2).

2. На основе представленной классификации сформулированы основные требования к системам и средствам технической диагностики механических систем привода полиграфического оборудования, а также к информационному, математическому и техническому обеспечению (см. раздел 2.6).

3. Проведенный анализ методов выделения информативных компонент в акустических сигналах и последующие эксперименты показали, что для формирования диагностических признаков элементов МС ППМ наиболее оптимальными являются узкополосный спектральный анализ виброускорения и метод исследования огибающей акустического сигнала (см. раздел 3.3).

4. Выделена и обоснована номенклатура диагностических признаков таких элементов МС ППМ, как подшипники качения и кулачковые механизмы (см. разделы 4 и 5).

5. Найдены новые признаки и признаковые пространства, определены их статистические и динамические свойства, методы их преобразования, обеспечивающие создание и совершенствование систем многокритериальной оценки технического состояния МС ППМ.

6. Рассмотрены, проанализированы и обобщены аналитические зависимости, связывающие параметры спектров вибрации и другие характеристики элементов МС ППМ с конструктивными параметрами, погрешностями размеров и износом деталей (см. разделы 4 и 5).

7. Впервые разработаны методы выявления информационных частот в спектре вибрации МС ППМ и оценки их информативности, основанные на использовании ИНС (см. раздел 5).

8. Разработанные на основе ИНС методы виброакустической диагностики МС ППМ впервые позволяют использовать диагностические признаки различной физической природы (помимо вибрационных характеристик можно использовать, например, показатели качества работы оборудования), что, в свою очередь, дает возможность дополнить имеющиеся системы функциональной диагностики современного полиграфического оборудования системами контроля технического состояния (см. раздел 5).

9. Впервые на основе ИНС разработаны вероятностно-статистические диагностические модели кулачковых механизмов и методы подготовки данных для определения их технического состояния (см. раздел 5).

Ю.Впервые проведены эксперименты, показавшие высокую эффективность методики диагностирования, основанной на использовании ИНС (см. раздел 5).

П.Показано, что в качестве информационных частот для подшипников качения можно использовать частоты, соответствующие угловым скоростям вращения элементов подшипника, для цикловых механизмов — частоты, соответствующие циклограмме, и собственные частоты элементов механизма.

12.Разработанные методы виброакустической диагностики, позволяют использовать их в условиях эксплуатации на полиграфических предприятиях.

13.Сформулированные в работе принципы обработки виброакустической информации и построения алгоритмов диагностирования могут быть использованы на этапе проектирования при создании нового полиграфического оборудования.

14.Использование разработанных методов технической диагностики позволяет создать систему обслуживания полиграфического оборудования «по состоянию», что, с одной стороны, позволит сократить расходы на техническое обслуживание и эксплуатацию, а с другой — обеспечит выпуск полиграфической продукции высокого качества.

1. Абрамов В.В., Куликов Г.Б. Использование методов компьютерной диагностики для определения технического состояния привода качающегося стола ниткошвейного автомата БНШ-6 // Проблемы полиграфии и издательского дела. - 2007. № 4. - С. 12-23.

2. Абрамов М.Д. Исследование износа кулачков полиграфических машин и разработка метода повышения их износостойкости: Автореф. дис. . канд. техн. наук. -М., 1975. 20 с.

3. Абрамов Ю.А., Грачев A.A., Козлов М.С. Разработка объективного метода измерения дефектов по шумности зубчатых передач. Отчет НИРФИ, Горький, 1966.

4. Абрамов Ю.А., Грачев A.A., Козлов М.С. Аппаратура для обнаружения дефектов зубчатых передач по их шумам и вибрациям: Тез. докл. VI Акустическая конференция. М.: Акустич. ин-т АН СССР, 1968.

5. Авакян В.А. Исследование качества монтажа подшипников электрических машин путем вибродиагностики // Электротехника. 1980. № 8. - С. 29-33.

6. Авакян В.А. Исследование вибрационных сил при явлении удара в цилиндрическом зубчатом зацеплении. В кн. Динамика станков: Тез. докл. Всесоюзной научно-тех. Конференции. - Куйбышев. 1980. - С. 3-6.

7. Азовцев Ю.А., Баркова H.A., Доронин В.А. Виброакустика и диагностика технологического оборудования // Бумага, картон, целлюлоза. 1999. №5.

8. Айзерман М.А., Браверман Э.М., Розоноэр Л.И. Метод потенциальных функций в теории обучения машин. М.: Наука, 1970.

9. Айрапетов Э.Л., Соколова А.Г., Хомяков Е.И. Виброакустическая диагностика выкрашивания и заедания зубчатых колес на ранней стадии / Точность и надежность механических систем / Стохастическая локализация врожденности. Рига, 1983. - С. 68-76.

10. Амосов Н.М., Шкабара Е.А. Опыт постановки диагноза при помощи диагностических машин. // Экспериментальная хирургия и анестезиология. -1961. №4.-С. 15-22.

11. Ананьина Е.В., Коцарь Ю.Н., Мордовии Б.М. Машины брошюровочно-переплетного производства, ч. 1. — М.: Книга, 1974. 250 с.

12. Андреев В.К. Оценка технического состояния полиграфического оборудования на примере НШП: Отчет по хоздоговору с Госкомиздатом СССР, М.: ВНИИОПИТ, 1972.

13. Андреев В.К. Исследование виброактивности кулачковых механизмов полиграфических машин: Дис. . канд. техн. наук. -М., 1979. 166 с.

14. Андреев В.К., Баснев В.Г., Постников O.K. Проверка линейности акустических систем методом суперпозиции / Брошюровочно-переплетные ма15.