автореферат диссертации по машиностроению и машиноведению, 05.02.13, диссертация на тему:Диагностирование механизмов ткацкого станка СТБ с использованием методов экспертных систем

На правах рукописи

СТРЕШНЕВ Александр Евгеньевич

ДИАГНОСТИРОВАНИЕ МЕХАНИЗМОВ ТКАЦКОГО СТАНКА СТБ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ

Специальность 05.02.13 - машины, агрегаты и процессы

(легкая промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург 2006

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный университет технологии и дизайна».

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Сигачева Валентина Васильевна

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Чайкин Виктор Александрович,

кандидат технических наук, профессор Волков Владимир Васильевич.

Ведущая организация: ООО «Институт технических сукон»

Защита состоится 18 декабря 2006 г. в 11 часов на заседании диссертационного совета Д 212.236.02 в Санкт-Петербургском государственном университете технологии и дизайна ио адресу: 191186, Санкт-Петербург, ул. Большая Морская, д. 18, ауд. 241.

С диссертацией можно ознакомится в библиотеке университета.

Автореферат разослан 17 ноября 2006г.

Ученый секретарь

диссертационного совета В.В. Сигачева

Актуальность темы. Одним из направлений улучшения эксплуатации оборудования, повышения его надежности и эффективности использования является разработка методов и средств технической диагностики, позволяющей при эксплуатации машин на работающем оборудовании определить износ и настройку, а также качество ремонта механизмов, сопоставляя их параметры с нормативными данными.

Для эффективного использования оборудования его эксплуатация должна сопровождаться своевременным диагностированием и обоснованным определением сроков ремонтных работ. Поэтому актуальной задачей является разработка новых методов анализа информации для получения диагностических показателей и применение теории нечеткой логики для определения остаточного рабочего ресурса механизмов, а также разработка базы данных для хранения информации.

Работа также выполнялась в рамках Гранта Т02-08.0-3357 «Разработка методики проектирования сетей датчиков, структур технических средств и их алгоритмического обеспечения для оценки работоспособности технологической машины на основе методов экспертных систем» 2002-2004 г.

Цель и задачи работы. Целью работы является совершенствование методики и средств автоматизированного диагностирования и оценки рабочего ресурса механизмов ткацкого станка. При этом решаются следующие задачи:

1. Анализ и систематизация научно-технической информации по: конструктивным особенностям и дефектам основных тканеобразующих механизмов, существующим методам и средствам технического диагностирования механизмов ткацких станков.

2. Разработка методики цифровой фильтрации виборускорения рабочих органов механизмов ткацких станков, для выделения диагностической информации, характеризующей износ кинематических пар механизма, место дефекта в цикле работы механизма.

3. Разработка методики анализа получаемой диагностической информации с использованием методов нечеткой логики для решения задачи количественной оценки технического состояния ткацких станков и определения рекомендуемых сроков ремонта.

4. Разработка алгоритмического и программного обеспечения для ЭВМ, реализующего методики получения и анализа диагностической информации.

5. Апробация разработанного программного обеспечения на сигналах виброускорения, полученных с рабочих органов батанного, зевообразовательного и боевого механизмов ткацких станков СТБ.

6. Разработка и обоснование выбора схемного решения прибора, который реализует съем сигналов виброускорения с рабочих органов механизмов и передачу получаемых сигналов в ЭВМ для последующего анализа.

7. Разработка базы данных, в целях усовершенствования организации ремонта ткацких станков.

Методы исследований. В работе использовались методы математического моделирования, вычислительной математики (анализ Фурье, вейвлет-анализ), методы статистического анализа данных, методы теории нечеткой логики, искусственных нейронных сетей, проектирования баз данных при использовании современных ЭВМ.

Научная новизна. В процессе работы над диссертацией:

1. Разработана методика частотно-временного анализа сигналов виброускорсний рабочих органов механизмов па основе цифровой фильтрации сигналов с использованием дискретного преобразования Фурье и вейвлет-анализа.

2. Разработан алгоритм программы «Вибродиагностика цикловых механизмов», которая выделяет низкочастотные и информативные высокочастотные компоненты виброускорепия рабочего звена циклового механизма, анализирует их амплитудно-частотный спектр, определяет диагностические показатели, как на всем цикле работы механизма, так и на отдельных участках.

3. Разработана нечеткая модель прогноза работоспособности батанного механизма. Разработан алгоритм программы «Пакет классов Java для создания нечеткой системы типа Сугено оценки работоспособности механизмов ткацкого станка», для определения рекомендуемых сроков ремонта механизмов ткацкого станка.

4. Определена структура и состав системы сбора диагностической информации, в основе которой лежит специализированный контроллер ввода данных.

5. Спроектирована логическая модель данных, на основе которой построена физическая база данных для учета технического состояния ткацких станков, сроков и результатов ремонта.

Практическая значимость и реализация результатов работы.

1. Разработана автоматизированная методика определения сроков ремонта механизмов ткацкого станка при использовании мобильного диагностического прибора с обработкой результатов измерений на рабочем месте, базирующаяся на разработанном программном обеспечении.

2. Разработано программное обеспечение «Вибродиагностика цикловых механизмов» (св. № 20066131191 зарег. 8.09.06 ), которое позволяет производить: спектральный анализ информационного сигнала, вычисление периодических составляющих, формирование выходной диагностической информации в графическом и табличном виде. Программное обеспечение использовалось для нахождения диагностических показателей механизмов ткацких станков.

3. Разработано программное обеспечение «Пакет классов Java для создания нечеткой системы типа Сугено оценки работоспособности

механизмов ткацкого сташса»(св. № 2005610599, зарег. 11.01.05). Пакет классов Java также может быть использован при написании программ для нечетких систем прогнозирования ситуации. С помощью данного программного обеспечения был определен остаточный рабочий ресурс механизмов ряда ткацких станков. 4. Результаты работы используются в учебном процессе в курсах «Проектирование систем управления», «Математические методы анализа процессов и производств», при дипломном проектировании студентов направления 210200 — «Автоматизация технологических процессов и производств», «Монтаж эксплуатация и ремонт текстильного оборудования» специальности 170700 «Машины и аппараты текстильной и легкой промышленности».

Апробация работы. Основные положения работы были доложены на следующих конференциях: Международной научно-технической конференции «Современные наукоемкие технологии и перспективные материалы текстильной и легкой промышленности», (Прогресс - 2004). Иваново - 2004; Международной научно-технической конференции. «Актуальные проблемы переработки льна в современных условиях». (Лен-2004) Кострома, 2004; Международной научно-технической конференции. «Современные наукоемкие инновационные технологии развития промышленности региона». (Лен-2006) Кострома, 2006; Всероссийской научно-технической конференции «Современные технологии и оборудование текстильной промышленности (Текстиль — 2005)» Москва, 2005; Всероссийской научно-технической конференции студентов и аспирантов «Дни науки-2004». С-Нетербург 2004; Всероссийской научно-технической конференции студентов и аспирантов «Дни науки-2005». С-Петербург, 2005.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 4 статьи из них 1 в издании, рекомендованном «Перечень...»ВАК, 6 тезисов и получено 2 свидетельства о регистрации программы для ЭВМ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, общих выводов и рекомендаций. Содержит 140 с. 52 рисунков, 14 таблиц, 1 приложение и список литературы из 81 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цель и задачи исследования, определены научная новизна и практическая ценность работы.

В первой главе выполнен литературный обзор исследований технического состояния ткацких станков, методов получения и обработки диагностической информации. Рассмотрены особенности конструкций основных тканеобразующих механизмов ткацких станков СТБ кулачково-рычажного типа, имеющих нелинейную функцию положения и разветвленную структуру. Представлена классификация параметров и методов оценки технического состояния.

Общие вопросы разработки методики, средств диагностирования, анализа результатов контроля для различных механических систем отражены в работах И.Л. Биргера, Е.Г. Нахапетяна, М.И. Худых.

Теория кулачковых механизмов, вопросы динамики механизмов, отражены в трудах ИЛ. Артобалевского, А.Е.Кобринского, B.JI. Вейца, Н.И. Колчина, H.H. Попова. Исследования динамики механизмов при наличии зазоров выполнены BJI. Вейцем, И.И. Вульфсоном, А.Е. Кобринским, Я.И. Коритысским, Д.Н. Рсшстовым.

Теоретическим исследованиям функционирования отдельных механизмов ткацких станков и технической диагностике па базе данных исследований посвящены работы В.А. Климова, JI.C. Мазина, В.В. Сигачевой, В.Я. Энтина.

Вибродиагностике машин текстильной и легкой промышленности посвящены труды В.В Сигачевой, В.А. Климова, С.И.Лукичева, Е.Г Маежова, B.IO Иванова. В работах этих авторов решаются задачи выделения из реального колебательного процесса конкретных диагностических показателей, характеризующих техническое состояние механизмов машин текстильной и легкой промышленности. Разработало алгоритмическое, программное и техническое обеспечения для автоматизированных систем вибродиагностики.

Изучение влияния технического состояния оборудования на качество технологического продукта, а также определение технического состояния по качеству технологического продукта выполнены в работах А.Д. Богзы, В.А. Гордсева, В.А. Гусева.

В зарубежных источниках по методам обработки диагностической информации рассматриваются и предлагаются методы нечеткой логики, искусственных нейронных сетей, вейвлет-апализа и их комбинаций.

Анализ показал недостаточность существующих методик диагностирования для определения места возникновения дефекта в кинематических парах и временного интервала по циклограмме. Рабочий ресурс механизмов определяется без учета вклада каждого диагностического показателя, без оценки существующей неопределенности в оценке рабочего ресурса. Современная элементная база позволяет создавать более функциональные технические решения, чем уже имеющиеся. Требуется разработка базы данных для хранения диагностической информации.

Вторая глава посвящена разработке методики анализа колебательных процессов механизмов на базе вейвлет-анализа и цифровой фильтрации. Виброускорения рабочих звеньев механизмов носят колебательный характер. Колебательный процесс можно разделить на отдельные компоненты. Низкочастотные колебания механизма близки к его кинематическому ускорению. Высокочастотные колебания, возбуждаются резкими изменениями возмущающей силы, ударами в зазорах и другими дефектами. На основе спектрального анализа с использованием рядов Фурье или кратномасштабного вейвлет-анализа определяются информативные, с

позиции определения дефектов, полосы частот высокочастотных компонент колебательного процесса. За информативные полосы частот принимаются те, которые сопоставимы по амплитудному уровню с полосой частот для низкочастотной компоненты колебательного процесса.

В целях определения величины дефекта и места его возникновения в кинематических парах, необходимо оценивать не только амплитудный уровень определенной полосы частот, но и время ее возникновения в сигнале, для этого предлагается использовать вейвлет-преобразование.

В данной работе используется как кратномасштабный вейвлет-анализ, так и модификация непрерывного вейвлет-преобразования, применяемая к информационным массивам, заданных в виде набора дискретных величин.

Кратномасштабный вейвлет-анализ анализ рассматривается как инструмент разделения дискретной последовательности значений на средние значения, которые соответствуют низкочастотным компонентам колебательного процесса, и детализирующие значения, соответствующие высокочастотным компонентам. Анализ начинается с того, что сигналы пропускаются через два полуполосных цифровых фильтра, низкочастотный (НЧ) и высокочастотный (ВЧ) с собственными импульсными характеристиками, которые расположены параллельно. Выход НЧ фильтра вновь может быть разложен по той же схеме, а выход ВЧ фильтра становится вейвлет-коэффициентами или детализирующими коэффициентами. Таким образом, по вейвлет-коэффициентам на различных уровнях декомпозиции сигнала можно судить о времени возникновения и амплитудах различных частотных диапазонов (полос), которые присутствуют в исходном сигнале.

В данной работе кратномасштабный вейвлет-анализ был проведен по базису вейвлет-функции Добеши и соответствующих фильтров Добеши 4-ого порядка. Были проанализированы сигналы виброускорепия батанных механизмов нескольких ткацких станков, имеющих различное техническое состояние. Вейвлет-коэффициенты, как функция угла поворота главного вала (\У=1(ф)), характеризующие техническое состояние кинематической пары кулак-ролик одной ветви батанных механизмов ткацкого станка, приведены на рисунке 1 (1,а - исправного механизма, 1,6 - неисправного механизма).

а б

Рис.1. Вейвлет-коэффициенты кратномасштабного анализа пары кулак-ролик батанного механизма (а - срок до ремонта 3 года, б - срок до ремонта 0.8 года).

Из анализа рисунков очевидно, что вейвлет-коэффициенты отражают реальное техническое состояние кинематической пары механизма, при этом их максимальные значения приходятся на участок движения батана к опушке ткани и прибоя уточной нити.

Недостатком кратпомасштабного вейвлет-анализа является то, что анализируемые полосы частот получаются путем разбиения исходного спектра пополам, что не всегда подходит для имеющихся информативных полос частот вибрационного сигнала.

Для более гибкого анализа заранее определенных информативных компонент сигнала применяется непрерывное вейвлет-преобразование, модифицированное для дискретных массивов величин.

, (1)

л/аг*=1 V а ;

где ( к=1,2,...,И) -анализируемый дискретный сигнал, цгаЬЦ) = щ-——\ -

\ а )

система базисных функций, которая получается из фиксированной функции у(0 всевозможными сдвигами и растяжениями (а - масштабирующий параметр, Ь - параметр сдвига). Для заданных а и Ь функция является вейвлетом. В частотной области спектр мпогих вейвлетов напоминает всплеск, пик которого приходится на частоту основной гармоники. С уменьшением ширины вейвлет-окна, т.е. с уменьшением масштабирующего параметра, одновременно увеличивается амплитуда вейвлет-окна. Указанное свойство определяет высокую чувствительность вейвлет-анализа к кратковременным высокочастотным флуктуациям.

Показаны возможности вейвлет-анализа применительно к диагностированию технического состояния батанного механизма. Согласно полосам частот, которые определяют высокочастотные компоненты виброускорения, характеризующие работу различных кинематических пар механизма, был выбран вид анализирующего вейвлета и параметры масштабирования, при которых будет производиться анализ информационного сигнала. Были рассмотрены различные типы базисных вейвлетов. Приведены результаты исследования частотных характеристик вейвлета типа «мексиканская шляпа» (2) и вейвлета Морле (3/ В формуле (3) коэффициент перед I выбран как наиболее отвечающий анализируемому процессу.

(1-'>2 , (2)

^(0 = е"г -сс^Ю/), (3)

В результате исследования частотных характеристик вейвлет функций определены коэффициенты масштабирования, при которых Фурье-образ анализирующих вейвлетов наилучшим образом вписывается в заданные

частотные полосы, характеризующие работу отдельных узлов баташюго механизма. Показало, что спектр Фурье-образа вейвлета «Мексиканская шляпа» не сосредоточен вокруг требуемых частот, причем с уменьшением коэффициента масштабирования, спсктр смещается в более высокочастотную область, но при этом происходит его значительное расширение. Фурье-образ вейвлета Морле при различных коэффициентах масштабирования, лучше вписывается в заданные частотные полосы. Таким образом эмпирически было определено, что вейвлет Морле может быть использован для анализа виброускорения батанного механизма, и определено соответствие масштабирующих коэффициентов и анализируемого узла. Зависимость полученных вейвлет-коэффициентов от угла поворота главного вала для пары кулак-ролик ветви батанного механизма тех же станков (см. рис. 1) приведены на рис. 2.

Л я. -1

Щ

100 ;ч>.; 200-

.аоо.

.лр

а. б.

Рис. 2. Вейвлет-коэффициенты непрерывного вейвлет-анализа пары кулак-ролик батанного механизма (а — срок до ремонта 3 года, б — срок до ремонта 0.8 года).

Следует отметить, что непрерывный вейвлет-анализ дает более адекватные результаты реальному процуссу.

Несмотря па то, что вейвлет-анализ дает амплитудпо-частотно-временное представление результатов анализа колебательного процесса и адекватно оценивает кратковременные высокочастотные флуктуации, выбор анализирующего вейвлета является сложной задачей. Для каждой кинематической пары эмпирически необходимо выбрать базисный вейвлет и коэффициент масштабирования, которые будут удовлетворять заданному частотному диапазону. Таким образом, указанный выше метод показателен для частотно-временных исследований колебательных процессов в программах математического моделирования (например МаИаЬ), но связан с трудностями его реализации в производственных условиях.

В целях разработки методики определения диагностических параметров, применимой для производственных диагностических систем и ее программной реализации, исследован метод цифровой фильтрации, построенной на дискретном преобразовании Фурье. Процедура состоит в вычислении спектра сигнала, удалении из него (или существенном уменьшении) не характерных для данного дефекта частот, а затем выполнении обратного преобразования Фурье. Результатом выполненной процедуры будет фильтрованный сигнал (см. рис. 3.).

(efa'Vl '..1000

о

-1UW

« j ' ' 100 _ т 0-----

а. б.

Рис. 3. Отфильтрованная компонента, характеризующая дефектность пары кулак-ролик, (а - срок до ремонта 3 года, б - срок до ремонта 0.8 года).

Диагностические показатели, определяемые по амплитудному уровню частотных составляющих сигнала, можно разделить на две группы. К первой группе относятся диагностические показатели, определяемые по результатам анализа колебательного процесса за полный цикл работы механизма. Ко второй группе относятся диагностические показатели, определенные на интенсивных участках движения. Нормирование показателей осуществляется путем соотношения из с базовыми.

Конкретно для батанного механизма вычисляются диагностические показатели, которые являются входными параметрами для нечеткой модели прогноза работоспособности батанного механизма ткацкого станка.

На основании проведенных исследований составлен алгоритм и разработана программа па языке JAVA «Вибродиагностика цикловых механизмов», которая реализует методику анализа колебательных процессов механизмов на базе цифровой фильтрации, и является платформенно-независимой. Программа имеет оконный графический интерфейс взаимодействия с пользователем. Основной целью программы является определение диагностических показателей для различных узлов цикловых механизмов.

При использовании данной программы определены диагностические показатели для ряда батанных, зевообразовательных и боевых механизмов, имеющих различное техническое состояние. Результаты анализа четко идентифицируются с реальным техническим состоянием механизмов. Результаты диагностирования используются в нечеткой модели определения рекомендуемых сроков ремонта.

Третья глава посвящена разработке методики определения остаточного рабочего ресурса механизмов методами экспертных систем с использованием нечеткой логики. Традиционно по результатам диагностики состояние обследуемого объекта классифицируется как работоспособное либо как неработоспособное. В работоспособном состоянии механизм может выполнять все заданные ему функции с сохранением значений заданных параметров в требуемых пределах. Существует необходимость в более гибком анализе результатов испытаний, то есть определении степени работоспособности, степени приближения к состоянию «идеальной

10

работоспособности». Возникает задача количественной оценки состояния испытываемого оборудования при отсутствии точной количественной информации, то есть имеет место решение задачи в условиях неопределенности. Диагностические показатели, ДШ [1=1,2...п],

определяемые по методике, описанной во второй главе, используются как коэффициенты диагноза и прогноза при принятии решения по оценке технического состояния.

Нечеткая модель составляется применительно к каждому механизму или одной ветви батанного механизма, техническое состояние которого характеризуют пять диагностических показателей: ДП1 - общий износ узла, ДП2 - износ осей, ДПЗ - износ пары кулак-ролик, ДП4 - износ подшипников, ДП5 — состояние поверхности кулака. Нормирование диагностических показателей осуществляется в пределах диапазона значений [0;3], где нижнему значению (ДП=0) соответствует «отличное» состояние механизма, а верхнему значению (ДП~3) соответствует аварийное состояние механизма. Данная задача решается с применением методов нечеткой логики. Создана нечеткая система, которая имеет 5 входных лингвистических переменных ДП1,..., ДП5. Лингвистические переменные заданы на количественной шкале базисной переменной х е [0;3], для каждой из них принимается два лингвистических терма: «аварийное состояние», «отличное состояние», значения лингвистических термов задаются в виде функций принадлежности, имеющих треугольную форму.

В качестве выходной лингвистической переменной нечеткой системы примем время Т, рекомендуемое до остановки на ремонт механизма, которое зададим на количественной шкале базисной переменной у е [0;7]. Для выходной лингвистической переменной зададим шесть лингвистических термов Т1,..., Т6, которые имеют фиксированные значения в годах, назначаемые с учетом входных переменных, заданных правил, знаний о реальных сроках износа механизмов. Заметим, что максимальные значения Т соответствуют минимальным значениям ДГО.

На основании экспертных знаний, полученных априорно из опыта диагностики, с учетом каждого диагностического показателя и его значимости был определен набор правил (база знаний), определяющий работу нечеткой системы, состоящий из 32 правил.

Создана нечеткая система типа Сутено, суть которой заключается в том,

что четкое результирующее выходное значение нечеткой модели У, соответствующее фиксированным значениям х' входных переменных Хь вычисляется как средневзвешенная величина:

п п

, (4)

7=1

где их — значение функция принадлежности всей посылки у'-го правила,

соответствующее значениям а У] - заключениеу-го правила.

Проиллюстрируем работу модели на базе 2 нечетких правил (рис 4). На рис. 4: х1,..., х5 - конкретные четкие входные значения, у — четкое выходное значение. МДШ(х) - степень принадлежности четких входных значений посылка?* лингвистических правил, - заключения из правил,

соотнесенные с посылками. В данном случае были заданы следующие нечеткие правила:

если все диагностические показатели соответствуют «отличному состоянию», то время до ремонта равно Т1;

если диагностические показатели ДП1,...,ДП4 соответствуют «отличному состоянию» , а ДП5 - «аварийное состояние», то время до ремонта равно Т2;

Мхи

Л/г,

а.

X

1 РГ~1-1

1

Рис. 4. Иллюстрация работы модели на базе 2 нечетких правил.

Рассматриваемая нечеткая система была проработана в среде МаЙаЬ и с учетом полученных результатов реализована в программе «Вибродиагностика цикловых механизмов», с помощью предварительно разработанного пакета классов для создания систем типа Сугено. Модель была опробована при обследовании батанных механизмов ткацких станков. Полученные оценки были сопоставлены с теми, которые предлагались опытным экспертом. Результаты сопоставления оказались приемлемыми, что даёт основание к использованию данной нечеткой модели для установления сроков ремонта механизмов станка. Результаты показали, что износ кинематических пар и ветвей одного батанного механизма может существенно отличаться. Это приводит к перераспределению нагрузок и ускоренному износу механизмов. С учетом всех факторов станки рекомендуется подвергать ежегодному диагностическому осмотру.

В четвертой главе осуществляется поиск технического решения для системы сбора и обработки диагностической информации, а также рассматривается проектирование базы данных учета технического состояния станков. Производится сравнительный анализ различных технических решений. В результате предлагается система (рис. 5.)

Блок контроля А и

ускорении и Ц Контроллер S Ноутбук

отметчик цикла П В

Рис. 5. Структурная схема мобильного прибора.

Отметчик цикла, предназначен для синхронизации ввода данных. В качестве датчиков предполагается использовать датчики ускорения ADXL, которые выбираются из расчета обеспечения требований к диапазону измеряемых ускорений. Для аналогово-цифрового преобразования предполагается использовать плату ввода данных miniLAB 1008 фирмы Measurement Computing. В комплекте с устройством MiniLab 1008 поставляется программное обеспечение к ЭВМ, для записи и обработки получаемых сигналов.

В целях усовершенствования организации ремонта ткацких станков создана база данных. База данных формируется на основе диагностического обследования станков. При ее разработке была спроектирована логическая модель данных (рис. 6), на основе которой составлена физическая база данных.

Физическая база данных была реализована с использованием системы управления базами данных (СУБД) MySQL. Данная СУБД обладает большой скоростью выполнения команд, имеет невысокие требования к аппаратным средствам.

Рис. 6. Логическая модель базы данных учета технического состояния ткацких станков.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ

Разработана усовершенствованная методика диагноза и прогноза технического состояния механизмов, отраженная в составленных алгоритмах и программах, ориентированная па новую модификацию диагностического

13

прибора. Программы апробированы на реальных массивах ускорений механизмов, результаты обработки адекватны действительному техническому состоянию механизмов. Использование полученных результатов предполагает повысить стабильность технического состояния ткацких станков и организовать ремонтные работы на основе обоснованных рекомендаций, полученных с применением нечеткой логики.

1. На основании анализа конструктивных особенностей и дефектов основных тканеобразующих механизмов, систематизации научно-технической информации по существующим методам и средствам диагностирования механизмов определены пути совершенствования методов и технических средств диагностирования механизмов и оценки остаточного рабочего ресурса.

2. В целях определения величины дефекта и места его возникновения в кинематических парах применено вейвлет-преобразование. Метод эффективен для определения информативных компонент колебательного процесса, места и времени возникновения дефектов, особенно при диагностировании механизмов новых конструкций. Выполнен частотно-временной анализ колебательных процессов батанного механизма, на основе кратномашгабного и непрерывного вейвлет-анализа. Выявлено, что в кинематической паре кулак-ролик, наиболее изношенным является участок профиля кулака, соответствующий прибою уточной нити. Также определены другие локальные дефекты.

3. В целях разработки методики определения диагностических параметров, применимой для производственных диагностических систем и ее программной реализации, исследован метод цифровой фильтрации, построенной на дискретном преобразовании Фурье. Метод позволяет для выделенной диагностической полосы частот, характеризующей дефект определенной кинематической пары, восстановить колебательный процесс, рассчитать диагностические показатели на различных участках движения механизма и оценить износ кинематической пары.

4. Разработано алгоритмическое и программное обеспечение для ЭВМ, реализующее методику определения диагностических показателей. Программа имеет графический интерфейс взаимодействия с пользователем. Методика позволяет более точно рассчитать ДШ по сравнению с существовавшим вариантом.

5. С помощью разработанного программного обеспечения получены диагностические показатели для батанного, зевообразовательного и боевого механизмов, имеющих различное техническое состояние, результаты диагностирования представляются в таблицах и графиках. Для батанного механизма диагностические показатели колеблются в пределах 0<Д1П<3. Изношенной можно считать кинематическую пару, если ДПР' 1.1.

6. Разработана методика определения остаточного ресурса механизмов, реализованная в алгоритме и программе «Пакет классов Java для создания нечеткой системы типа Сугено оценки работоспособности механизмов

14

ткацкого станка» на базе нечеткой модели.

7. Составлена и программно реализована нечеткая модель определения времени до ремонта батанного механизма. В качестве входных параметров нечеткой модели принимаются значения диагностических показателей отдельных кинематических пар. IIa основании экспертных знаний, полученных априорно из опыта диагностики, с учетом каждого диагностического показателя и его значимости был определен набор правил (база знаний), определяющий работу нечеткой системы, состоящий из 32 правил. Нечеткая модель была опробована при обследовании 25 батанпых механизмов ткацких станков. Полученные рекомендации по срокам ремонта механизмов адекватны реальному техническому состоянию и сопоставимы с результатами эксплуатации и ремонта механизмов, что дает основание к использованию данной нечеткой модели и программы для установления сроков ремонта механизмов станка.

8. Разработана структура и состав мобильного диагностического прибора, обеспечивающего получение и обработку диагностической информации на работающем станке.

9. Спроектирована база данных для хранения диагностической информации, рекомендаций по срокам и сведений по результатам ремонта. Это позволит усовершенствовать организацию ремонта ткацких станков путем использования обоснованных данных, полученных методами автоматизированного диагноза и прогпоза технического состояния механизмов.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах

Статьи в журналах, входящих в «Перечень...» ВЛК РФ: 1. Сигачева В.В., Стрешнев А.Е. Разработка нечеткой диагностической модели прогноза работоспособности механизмов ткацкого станка. //Изв. вузов. Технология текстильной промышленности -2005 №3 с. 141-143.

Свидетельства о регистрации программных продуктов:

1. Стрешнев Л.Е., Сигачева В.В. Программа для ЭВМ: «Пакет классов для создания нечеткой системы типа Сугепо оценки работоспособности механизмов ткацкого станка». Св. № 2005610599, опубл. в бюл. № 1, 2005. Дата регистрации 11.01.05.

2. Стрешнев Л.Е., Сигачева В.В. Программа для ЭВМ: «Вибродиагностика цикловых механизмов». Св. № 20066131191, опубл. в бюл. № 3, 2006. Дата регистрации 08.09.06.

Статьи в научных сборниках: 1. Стрешнев А.Е, Сигачева В.В. Применение вейвлстного кратпомасштабного анализа для диагностики неисправности механизмов. Сборник трудов аспирантов и докторантов № 9 «Проблемы экономики и прогрессивные технологии в текстильной, легкой и полиграфической отраслях промышленности» С.-Петербург 2005. - с.188 -192.

2. Стрешнев А.Е., Сигачева В.В. Моделирование работоспособности механизмов ткацкого станка в среде Matlab и Fuzzytech. Сборник трудов аспирантов № 8 «Проблемы экономики и прогрессивные технологии в текстильной, легкой и полиграфической отраслях промышленности» С.Петербург 2005. - с.125 -129.

3. Стрешнев А.Е., Сигачева В.В. Автоматизация организации ремонта. Сборник трудов аспирантов № 10 «Проблемы экономики и прогрессивные технологии в текстильной, легкой и полиграфической отраслях промышленности» С.-Петербург 2005. - с.143 -147.

Материалы и тезисы конференций:

1. Сигачева В.В. Стрешнев А.Е. Использование экспертной системы в автоматизированной диагностике механизмов. Тезисы доклада международной научно-технической конференции «Современные наукоемкие технологии и перспективные материалы текстильной и легкой промышленности». (Прогресс 2004), Иваново 2004. —с. 135 —136.

2. Сигачева В.В., Стрешнев А.Е. Прогноз работоспособности механизмов в системе автоматизированной диагностики методами нечеткой логики. Международная научно-техническая конференция. «Актуальные проблемы переработки льна в современных условиях». (Леп-2004), Кострома 2004. -с. 140.

3. Сигачева В.В., Стрешнев А.Е. Разработка методики анализа цикловых механизмов. Международная научно-техническая конференция. «Современные наукоемкие инновационные технологии развития промышленности региона (Лен-2006)», Кострома 2006. —с. 141

4. Сигачева В.В., Стрешнев А.Е. Диагностика технического состояния механизмов с использованием вейвлетного кратномасштабного анализа. Всероссийская научно.- техн. конференция «Современные технологии и оборудование текстильной промышленности (Текстиль — 2005)», Москва 2005.-с. 218-219.

5. Стрешнев А.Е., Сигачева В.В. Совершенствование методов обработки диагностической информации. Всероссийская научно- техн. конференция студентов и аспирантов. «Дни науки-2004», С.-Петербург 2004. -с.155.

Подписано в печать (lf.il . 2006. Печать трафаретная. Усл. печ. л. 1,0. Формат 60x84 1/16. Тираж 100 экз. Заказ Отпечатано в типографии СПГУТД 191028, Санкт-Петербург, ул. Моховая, д. 26

страница

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННЫЙ УРОВЕНЬ РАЗВИТИЯ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ КОНТРОЛЯ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ МЕХАНИЗМОВ ТКАЦКИХ СТАНКОВ. ОБОСНОВАНИЕ ОСНОВНЫХ ЗАДАЧ, ПОДЛЕЖАЩИХ РАЗРАБОТКЕ

1.1. Общие положения.

1.2 Обзор методов и средств контроля технического состояния механизмов

1.3. Обзор конструкций основных механизмов ткацкого станка

1.4. Анализ факторов, влияющих на техническое состояние механизмов.

1.5. Обзор методов обработки информации 28 1.6 Выводы и обоснование основных задач, подлежащих разработке.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ МЕХАНИЗМОВ НА БАЗЕ ЦИФРОВОЙ ФИЛЬТРАЦИИ

2.3 Обнаружение дефектов кинематических пар и их расположения на

УСКОРЕНИЙ.

2.1 Общие понятия

2.2 Определение диагностических диапазонов частот методом дискретного вейвлет-преобразования. фазовом угле поворота главного вала

2.4 Выделение периодических составляющих ускорения методом цифровой фильтрации, построенной на дискретном преобразовании Фурье

2.5. Разработка алгоритмов и программы диагностирования цикловых механизмов

2.6. Определение и анализ диагностических показателей механизмов ткацкого станка СТБ. 62 2.7 Установка и использование программы «Вибродиагностика цикловых механизмов». 67 2.8. Результаты определения технического состояния некоторых механизмов ткацкого станка 75 2.9 Выводы

ГЛАВА 3. ОПРЕДЕЛЕНИЕ РАБОТОСПОСОБНОСТИ МЕХАНИЗМОВ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ДИАГНОСТИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ МЕТОДАМИ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ

3.1. Обоснование выбора нечеткой модели для определения работоспособности механизма

3.2 Содержание и алгоритм метода нечеткого вывода.

3.3. Анализ работоспособности механизмов методами нечеткой логики

3.4. Разработка алгоритмического и программного обеспечения 106 нечеткой модели прогнозирования работоспособности механизмов

3.5. Выводы

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ СБОРА, ОБРАБОТКИ И ХРАНЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ О ТЕХНИЧЕСКОМ СОСТОЯНИИ МЕХАНИЗМОВ

4.1. Поиск технического решения для системы сбора и обработки диагностической информации.

4.2 Выбор диагностических точек

4.3. Проектирование базы данных учета технического состояния станков.

4.3.1. Выбор и характеристика базы данных.

4.3.2. Разработка базы данных для ткацких станков.

4.4. Выводы.

ОБЩИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

Для современного ткацкого производства характерна автоматизация отдельных машин и узлов в целях повышения качества продукции и эффективности использования технологического оборудования. Развивается централизация контроля и управления на базе диспетчеризации и систем автоматизированного сбора информации о техническом состоянии оборудования, включающем контроль механических систем и технологических параметров. Ткацкие станки, имеют разветвленные механизмы с нелинейными функциями положения, подверженные значительным динамическим нагрузкам. Возникающие в механизмах дефекты приводят к невыполнению ими своих функций, аварийным остановам, выпуску бракованной продукции. Для повышения надежности оборудования и эффективности его работы целесообразна разработка методов и средств технической диагностики. Эти разработки позволяют при создании оборудования оценить качество его проектирования и изготовления, наметить пути устранения «узких» мест, а при эксплуатации машин на работающем оборудовании определить износ и настройку, а также качество ремонта механизма.

Система диагностирования технического состояния механизмов ткацкого станка органично вписывается в систему автоматизированного сбора информации. Это доказывает опыт эксплуатации подобных систем 1985-90х годах на Ровенском льнокомбинате и Дарницком шелковом комбинате. Для усовершенствования системы диагностирования важна разработка новых методов анализа информации для получения диагностических параметров с дальнейшим использованием их в нечеткой модели определения работоспособности механизмов станка. Современный уровень технической базы, развитие средств моделирования и программирования позволяет существенно улучшить параметры ранее разработанных систем.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Одним из направлений улучшения эксплуатации оборудования, повышения его надежности и эффективности использования является разработка методов и средств технической диагностики, позволяющей при эксплуатации машин на работающем оборудовании определить износ и настройку, а также качество ремонта механизмов, сопоставляя их параметры с нормативными данными.

Для эффективного использования оборудования его эксплуатация должна сопровождаться своевременным диагностированием и обоснованным определением сроков ремонтных работ. Поэтому актуальной задачей является разработка новых методов анализа информации для получения диагностических показателей и применение теории нечеткой логики для определения работоспособности механизмов, а также разработка базы данных для хранения информации.

Работа также выполнялась в рамках Гранта Т02-08.0-3357 «Разработка методики проектирования сетей датчиков, структур технических средств и их алгоритмического обеспечения для оценки работоспособности технологической машины на основе методов экспертных систем» 2002-2004 г.

Цель ш задачи работы. Целью работы является совершенствование методики и средств автоматизированного диагностирования и прогнозирования механизмов ткацкого станка. При этом решаются следующие задачи:

1. Анализ и систематизация научно-технической информации по: конструктивным особенностям и дефектам основных тканеобразующих механизмов, существующим методам и средствам технического диагностирования механизмов ткацких станков.

2. Разработка методики цифровой фильтрации виборускорения рабочих органов механизмов ткацких станков, для выделения диагностической информации, характеризующей износ кинематических пар механизма, место дефекта в цикле работы механизма.

3. Разработка методики анализа получаемой диагностической информации с использованием методов нечеткой логики для количественной оценки технического состояния ткацких станков и определения рекомендуемых сроков ремонта.

4. Разработка алгоритмического и программного обеспечения для ЭВМ, реализующего методики получения и анализа диагностической информации.

5. Апробация разработанного программного обеспечения на сигналах виброускорения, полученных с рабочих органов батанного, зевообразовательного и боевого механизмов ткацких станков СТБ.

6. Разработка и обоснование выбора схемного решения прибора, который реализует съем сигналов виброускорения с рабочих органов механизмов и передачу получаемых сигналов в ЭВМ для последующего анализа.

7. Разработка базы данных, в целях усовершенствования организации ремонта ткацких станков.

Методы исследований. В работе использовались методы математического моделирования, вычислительной математики (анализ Фурье, вейвлет-анализ), методы статистического анализа данных, методы теории нечеткой логики, искусственных нейронных сетей, проектирования баз данных при использовании современных ЭВМ.

Научная мешка* В процессе работы над диссертацией:

1. Разработана методика частотно-временного анализа сигналов виброускорений рабочих органов механизмов на основе цифровой фильтрации сигналов с использованием дискретного преобразования Фурье и вейвлет-анализа.

2. Разработан алгоритм программы «Вибродиагностика цикловых механизмов», которая выделяет низкочастотные и информативные высокочастотные компоненты виброускорения рабочего звена циклового механизма, анализирует их амплитудно-частотный спектр, определяет диагностические показатели, как на всем цикле работы механизма, так и на отдельных участках.

3. Разработана нечеткая модель прогнозирования работоспособности батанного механизма. Разработан алгоритм программы «Пакет классов Java для создания нечеткой системы типа Сугено оценки работоспособности механизмов ткацкого станка», для определения рекомендуемых сроков ремонта механизмов ткацкого станка.

4. Определена структура и состав системы сбора диагностической информации, в основе которой лежит специализированный контроллер ввода данных.

5. Спроектирована логическая модель данных, на основе которой построена физическая база данных для учета технического состояния ткацких станков, сроков и результатов ремонта.

Практическая значимость и реализация результатов работы,

1. Разработана автоматизированная методика определения сроков ремонта механизмов ткацкого станка при использовании мобильного диагностического прибора с обработкой результатов измерений на рабочем месте, базирующаяся на разработанном программном обеспечении.

2. Разработано программное обеспечение «Вибродиагностика цикловых механизмов» (св. № 20066131191 зарег. 8.09.06 ), которое позволяет производить: спектральный анализ информационного сигнала, вычисление периодических составляющих, формирование выходной диагностической информации в графическом и табличном виде. Программное обеспечение использовалось для нахождения диагностических показателей механизмов ткацких станков.

3. Разработано программное обеспечение «Пакет классов Java для создания нечеткой системы типа Сугено оценки работоспособности механизмов ткацкого станка»(св. № 2005610599, зарег. 11.01.05). Пакет классов Java также может быть использован при написании программ для нечетких систем прогнозирования ситуации. С помощью данного программного обеспечения была определена работоспособность механизмов ряда ткацких станков. 4. Результаты работы используются в учебном процессе в курсах «Проектирование систем управления», «Математические методы анализа процессов и производств», при дипломном проектировании студентов направления 210200 - «Автоматизация технологических процессов и производств», «Монтаж эксплуатация и ремонт текстильного оборудования» специальности 170700 «Машины и аппараты текстильной и легкой промышленности».

Апробация работы. Основные положения работы были доложены на следующих конференциях: Международной научно-технической конференции «Современные наукоемкие технологии и перспективные материалы текстильной и легкой промышленности», (Прогресс - 2004). Иваново - 2004; Международной научно-технической конференции. «Актуальные проблемы переработки льна в современных условиях». (Лен-2004) Кострома, 2004; Международной научно-технической конференции. «Современные наукоемкие инновационные технологии развития промышленности региона». (Лен-2006) Кострома, 2006; Всероссийской научно-технической конференции «Современные технологии и оборудование текстильной промышленности (Текстиль - 2005)» Москва, 2005; Всероссийской научно-технической конференции студентов и аспирантов «Дни науки-2004». С-Петербург 2004; Всероссийской научно-технической конференции студентов и аспирантов «Дни науки-2005». С-Петербург, 2005.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 4 статьи из них 1 в издании, рекомендованном «Перечень. »В АК, 6 тезисов и получено 2 свидетельства о регистрации программы для ЭВМ.

Струпстура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, общих выводов и рекомендаций. Содержит 140 с. 52 рисунков, 14 таблиц, 1 приложение и список литературы из 81 наименований.

4А Выводы.

1. Предложена структура и состав системы сбора диагностической информации, в основе которой лежит специализированный контроллер ввода данных MiniLABlOOS. В отличие от предлагавшихся ранее систем, она имеет более высокую степень интеграции вследствие исполнения всех основных элементов системы в едином корпусе специализированного микроконтроллера. Высокая степень интеграции, позволяет повысить надежность системы, что является преимуществом при использовании ее на производстве. Высокая частота дискретизации (до 8 КГц) и возможность ввода до 36 (в зависимости от типа выходной величины датчиков) сигналов виброускорения, позволит использовать предлагаемую систему для диагностирования нового высокоскоростного оборудования с большим количеством узлов подлежащих диагностированию.

2. Определены диагностические точки для установки датчиков ускорений. Исходя из амплитудно - частотного диапазона измеряемых сигналов, выбран тип датчиков ускорений

3. Спроектирована база данных для хранения диагностической информации, рекомендаций по срокам и сведения по результатам ремонта. Это позволит усовершенствовать организацию ремонта ткацких станков путем использования обоснованных данных, полученных методами автоматизированного диагноза и прогноза технического состояния механизмов.

ОБЩИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

Разработана усовершенствованная методика диагностирования и прогнозирования технического состояния механизмов, отраженная в составленных алгоритмах и программах, ориентированная на новую модификацию диагностического прибора. Программы апробированы на реальных массивах ускорений механизмов, результаты обработки адекватны действительному техническому состоянию механизмов. Использование полученных результатов предполагает повысить стабильность технического состояния ткацких станков и организовать ремонтные работы на основе обоснованных рекомендаций, полученных с применением нечеткой логики.

1. На основании анализа конструктивных особенностей и дефектов основных тканеобразующих механизмов, систематизации научно-технической информации по существующим методам и средствам диагностирования механизмов определены пути совершенствования методов и технических средств диагностирования механизмов и прогнозирования работоспособности механизмов.

2. В целях обнаружения дефектов кинематических пар и их расположения на фазовом угле поворота главного вала применено вейвлет-преобразование. Метод эффективен для определения информативных компонент колебательного процесса, места и времени возникновения дефектов, особенно при диагностировании механизмов новых конструкций. Выполнен частотно-временной анализ колебательных процессов батанного механизма, на основе кратномаштабного и непрерывного вейвлет-анализа. Выявлено, что в кинематической паре кулак-ролик, наиболее изношенным является участок профиля кулака, соответствующий прибою уточной нити. Также определены другие локальные дефекты.

3. В целях разработки методики определения диагностических параметров, применимой для производственных диагностических систем и ее программной реализации, исследован метод цифровой фильтрации, построенной на дискретном преобразовании Фурье. Метод позволяет для выделенной диагностической полосы частот, характеризующей дефект определенной кинематической пары, восстановить колебательный процесс, рассчитать диагностические показатели на различных участках движения механизма и оценить износ кинематической пары.

4. Разработано алгоритмическое и программное обеспечение для ЭВМ, реализующее методику определения диагностических показателей (ДП/). Программа имеет графический интерфейс взаимодействия с пользователем. Методика позволяет более точно рассчитать ДШ по сравнению с существовавшим вариантом.

5. С помощью разработанного программного обеспечения получены диагностические показатели для батанного, зевообразовательного и боевого механизмов, имеющих различное техническое состояние, результаты диагностирования представляются в таблицах и графиках. Для батанного механизма диагностические показатели колеблются в пределах 0<ДШ<3. Изношенной можно считать кинематическую пару, если ДЛ/> 1.1.

6. Разработана методика определения работоспособности механизмов, реализованная в алгоритме и программе «Пакет классов Java для создания нечеткой системы типа Сугено оценки работоспособности механизмов ткацкого станка» на базе нечеткой модели.

7. Составлена и программно реализована нечеткая модель определения срока до остановки на ремонт для батанного механизма. В качестве входных параметров нечеткой модели принимаются значения диагностических показателей отдельных кинематических пар. На основании экспертных знаний, полученных априорно из опыта диагностики, с учетом каждого диагностического показателя и его значимости был определен набор правил (база знаний), определяющий работу нечеткой системы, состоящий из 32 правил. Нечеткая модель была опробована при обследовании 25 батанных механизмов ткацких станков. Полученные рекомендации по срокам ремонта механизмов адекватны реальному техническому состоянию и сопоставимы с результатами эксплуатации и ремонта механизмов, что дает основание к использованию данной нечеткой модели и программы для установления сроков ремонта механизмов стажа.

8. Разработана структура и состав мобильного диагностического прибора, обеспечивающего получение и обработку диагностической информации на работающем станке.

9. Спроектирована база данных для хранения диагностической информации, рекомендаций по срокам и сведений по результатам ремонта. Это позволит усовершенствовать организацию ремонта ткацких станков путем использования обоснованных данных, полученных методами автоматизированного диагноза и прогноза технического состояния механизмов.

1. Арнаутов П.Н., Варнаков М.Я. Ткацкие автоматические станки СТБ. М.: ,1973

2. Артоболевский И.И. Теория механизмов и машин,- М.: Наука, 1975. -638с.

3. Артоболевский И.И., Боровницкий Ю.И., Генкин М.Д. Введение в акустическую динамику машин,- М.:Наука. 1979. 296с.

4. Бабаков И.И. Теория колебаний. М.: Машгиз, 1965

5. Бидерман B.JI. Теория механических колебаний. М: Высшая школа. 1980.-408с.

6. Биргер И.А. Техническая диагностика. М: Машиностроение, 1978. - 240 с

7. Богза А. Д. Надежность процесса ткачества на станках СТБ. М.: ,1981.

8. Вейц В.Л., КачураА.Е., Царев Г.В. Расчет механических систем приводов с зазорами. -М. Ж. Машиностроение. 1979.-183с.

9. Вейц В.Л. Динамика машинных агрегатов,- Л.: Машиностроение. 1969. -370с.

10. В.И. Воробьев, В.Г. Грибунин. Теория и практика вейвлет -преобразования. Военный университет связи. С.-Петербург 1999. 180с.

11. Вульфсон И.И. Динамические расчеты цикловых механизмов. Л.: Машиностроение. 1976.-327с.

12. Вульфсон И.И., Коловский М.З. Нелинейные задачи динамики машин. -Л.: Машиностроение. 1968.-281с.

13. Вульфсон И.И. Виброактивность приводов машин разветвленной и кольцевой структуры. Л.: Машиностроение 1986.-327с.

14. Вульфсон И.И, Коловский М.З., Пейсах Э.Е. и др. Механика машин. Учебное пособие для втузов. -М.: Высшая школа, 1996, 511с.

15. Вульфсон И.И. Колебания в машинах. Учебное пособи. СПб: СПГУТД, 2000,185 с.

16. Вульфсон И.И. Анализ некоторых динамических моделей передаточных механизмов с нелинейной функцией положения: Машиностроение. Известия ВУЗов, 1969. №10, с.18 23.

17. Вульфсон И.И. Иманкулова Д.С. Исследование изгибно-крутильных колебаний батанного механизма ткацкого станка типа СТБ. Рукопись депонирована в ЦНИИ Элегпищемаше №161, 1978

18. Гордеев В.А. Волков П.В. Ткачество. Учебник для вузов. М.: Легкая и пищевая промышленность, 1984, - 400 с.

19. В.А. Гусев Обеспечение стабильности технического состояния кардочесальных машин. Кострома: 2001,

20. Дьяконов В.П. Вейвлеты. От теории к практике. -М.: СОЛОН Р, - 2002. 448с.: ил.

21. И.М. Дремин, О.В. Иванов, В.А. Нечитайло. Вейвлеты и их использование. Успехи физических наук. Том 171, №5, май 2001, с. 465-501.

22. Колчин Н.И. Механика машин. М. - Л.: Машгиз, 1962

23. Климов В.А., Мазин Л.С., Сигачева В.В., Смирнов И.И., Энтин В .Я. и др. Техническая диагностика машин текстильной и легкой промышленности. М: Легкая и пищевая промышленность, 1985

24. Климов В.А., Мазин Л.С., Павлов Л.С., Энтин В.Я. Техническая диагностика батанного механизма ткацкого станка СТБ 4-330. //Изв. вузов. Технология текстильной промышленности 1977 №5 с 108 - 110.

25. Климов В.А. и др. Техническая диагностика батанного механизма Станка СТБ-4-330. // Изв. вузов. Технология текстильной промышленности 1977 №5 с 119-122.

26. Кобринский А.Е. Механизмы с упругими связями. М.: Наука 1964,-390с.

27. Коритысский Л.И. Колебания в текстильных машинах. М.: 1973.

28. Круглое В. В., Борисов В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. Горячая линия Телеком, 2002, 382 с.

29. Леоненков А. Нечеткое моделирование в среде MatLab и fuzzy TECH. С -Петербург: изд «Питер» 2004.

30. Лукичев С.И., Маежов Е.Г., Сигачева В.В. Программа оценки и прогноза работоспособности цикловых механизмов / Свидетельство № 960209 РОАПО 03.06.1996.

31. Мазин Л.С., Сигачева В.В., Климов В.А. Автоматизация контроля технического состояния боевого механизма ткацкого станка СТБ-4-330. //Изв. вузов. Технология текстильной промышленности 1981 №3 с 70 - 74.

32. Микропроцессорное устройство технической диагностики технологических машин. Свидетельство на полезную модель G01HT 1/00№58.68. Опубл. 16.01.98. Бюл. №1.

33. Е.Г. Нахапетян. Контроль и диагностирование автоматического оборудования. М.: Наука, 1990

34. Попов Н.Н. Расчет и проектирование кулачковых механизмов. М.: Машиностроение. 1980.-214с.

35. Прыгунов А.И. Вейвлеты в вибрационной динамике машин, http ://www. vibration.ru/vvavelet. shtml

36. Расторгуев А.К. Власов Е.И., Артемьев И.А. Автоматизация контроля технологических процессов ткацкого производства. Учебное пособие. -Иваново: ИХТИ, 1982.

37. Решетов Д.Н. Контактная жесткость машин. М.: Машиностроение, 1971. 264 с.

38. В.В.Сигачева, В.А. Климов, С.И.Лукичев и др. Технические средства и методы виброакустической диагностики оборудования в текстильной и легкой промышленности М.: Лешромбытиздат, 1993. - 160 с.

39. Сигачева В.В. Автоматизированное диагностирование механизмов ткацких и трикотажных машин // Методы и средства обеспечения надежности машин/ Под ред. Гуськова А.П. -М.: Наука, 1993 с 206-212.

40. Сигачева В.В., Маежов Е.Г., Иванов В.Ю. Комплексное исследование технического состояния ткацкого станка. Известия ВУЗОВ Технология текстильной промышленности. №3 2003. - с. 197-201.

41. Сигачева В.В. Разработка экспертной системы для диагностики и наладки текстильного оборудования. «Математическое моделирование в образовании, науке и производстве», материалы 3 межд. Научн практ. конф. Тезисы докл. Тирасполь: - 2003. - с.16.

42. Сигачева В.В. Оценка работоспособности механизмов с использованием нечеткой модели. Статья. Деп. в ВИНИТИ 27. 10. 2004, № 1687 В2004. - 9с.

43. Сигачева В.В. Обоснование выбора сети датчиков и технических средств при определении работоспособности механизмов. Статья. Деп. в ВИНИТИ 19.11.2004, № 1828 -В2004. 12с.

44. Сигачева В.В., Стрешнев А.Е. Разработка методики анализа цикловых механизмов. Международная научно-техническая конференция. «Современные наукоемкие инновационные технологии развития промышленности региона (Лен-2006)», Кострома 2006. с. 141

45. Сигачева В.В., Маежов Е.Г. Оценка работоспособности рапирных ткацких станков методами диагностики. //Изв. вузов. Технология текстильной промышленности 1999 №1 с 121 - 123.

46. Сигачева В.В., Маежов Е.Г. Автоматизированный контроль технического состояния зевообразовательного механизма станка СТБ 4-330 на диагностическом стенде. //Изв. вузов. Технология текстильной промышленности 1985 №10 с 57 - 59.

47. Сигачева В.В., Маежов Е.Г., Иванов В.Ю., Марков А.А. Диагностическая система оценки работоспособности ткацких станков. //Изв. вузов. Технология текстильной промышленности 1999 №2 с 93 - 97.

48. Сигачева В.В., Стрешнев А.Е. Разработка нечеткой диагностической модели прогноза работоспособности механизмов ткацкого станка. //Изв. вузов. Технология текстильной промышленности 2005 №3 с. 141 -143.

49. Сигачева В.В. Алгоритмы автоматизированного выделения низкочастотоной составляющей и анализа частотоного состава динамических систем. 1 Международная школа по автоматизации исследований. Тезисы докл. АН СССР , 09,1982. Пущино, 1982. - С. 61.

50. Смоленцев Н.К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в MATLAB. -М.:ДМК Пресс,2005. 304 с.

51. Г.В. Степанов, Р.В. Быкадоров. Станки СТБ: устройство и наладка. М.: Легпромбытиздат, 1985. -215 с.

52. Стрешнев А.Е., Сигачева В.В. Программа для ЭВМ: «Пакет классов для создания нечеткой системы типа Сугено оценки работоспособности механизмов ткацкого станка». Св. № 2005610599, опубл. в бюл. № 1, 2005. Дата регистрации 11.01.05.

53. Стрешнев А.Е., Сигачева В.В. Программа для ЭВМ: «Вибродиагностика цикловых механизмов». Св. № 20066131191, опубл. в бюл. № 3, 2006. Дата регистрации 08.09.06.

54. Стрешнев А.Е., Сигачева В.В. Совершенствование методов обработки диагностической информации. Всероссийская научно. техн. конференция студентов и аспирантов. «Дни науки 2004» С.-Петербург 2004. - с. 155.

55. Стрешнев А.Е., Сигачева В.В. Автоматизация организации ремонта. Сборник трудов аспирантов № 10 «Проблемы экономики и прогрессивные технологии в текстильной, легкой и полиграфической отраслях промышленности» С.-Петербург 2005. с. 143 - 147.

56. Технические средства диагностирования. Справочник. М.: Машиностроение 1989.

57. Худых М.И. "Ремонт и монтаж оборудования текстильной и лёгкой промышленности" Изд. 3-е, перераб. и доп. М. Легпромбытиздат, 1981 г. -304 с.

58. Knowledge Based Intelligent Techniques in Industry (International Series on Computational Intelligence) by L.C. Jain. CRC Press January 1999, 336 pages.

59. P.Wang, N.Propes, N.Khiripet, Y.Li, and G. Vachtsevanos. An integrated approach to machine fault diagnosis. Textile, Fiber and Film Industry Technical Conference, 1999 IEEE Annual.

60. G. Vachtsevanos, P. Wang and N. Khiripet. Prognostication: Algorithms and Performance Assessment Methodologies. http ://shm. sagepub. com/с gi/conten t/refs/4/3/2 5 9

61. S. Edwards. Fault Diagnosis of Rotating Machinery. Shock and Vibration Digest, Vol. 30, No. 1, pp. 4 -13,1998

62. Zhi-Qiang Liu, Francis Yan. Fuzzy Neural Network in Case-Based Diagnostic System. IEEE Transactions on Fuzzy Systems. Vol. 5, No. 2, May 1997, pp 209 -222.

63. Christian W. Frey and Helge-Bjorn Kimtze. A Neuro-Fuzzy Supervisory Control System for Industrial Batch Processes. IEEE Transactions on Fuzzy Systems. Vol. 9, No. 4, August 2001, pp 570 577.

64. A. Lo Schiavo and A. M. Luciano. Powerful and Flexible Fuzzy Algorithm for Nonlinear Dynamic System Identification. IEEE Transactions on Fuzzy Systems. Vol. 9, No. 6, December 2001, pp 828 835.

65. Robi Polikar. Wavelet Tutorial Introduction. http ://nsers .rowan. edit/~pol.ikar/W AVELETS/WTpreface .html

66. Рисунок п.1. Исходный сигнал и низкочастотная компонента (а. левая и б. - правая ветви ) 14 станка300 200 100 а. о -100 -200 -300 -400 -500\/I