автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.16, диссертация на тему:Научные основы теории информационно-измерительных систем статистической диагностики электротехнического оборудования

НАЦИОНАЛЬНАЯ АКАДЕМИЯ НАУК УКРАИНЫ ИНСТИТУТ ЭЛЕКТРОДИНАМИКИ

На правах рукописи

Ыыслович Михаил Владимирович

НАУЧНЫЕ ОСНОВЫ ТЕОРИИ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ СТАТИСТИЧЕСКОИ ДИАГНОСТИКИ ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ

Специальность 05.11.16. - Информационно-измерительные

системы

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Киев - 1995

ОД

Н Я:;

Диссертацией является рукопись

Работа выполнена в отделе моделирования машин переменного тока Института электродинамики НАН Украины, г. Киев.

Научный консультант

Официальные оппонентн-

Ведущее предприятие-

доктор физико-математических наук, профессор

Марченко Борис Григорьевич

доктор технических наук, профессор

Губарь Валентин Иванович доктор технических наук, профессор

Запорожец Владимир Васильевич доктор физико-математических наук Яворский Игорь Николаевич

Отделение гибридных моделирупцих и управляющих системшститута проблем моделирования в энергетике HAH Украины, г. Киев.

Защита состоится 1995 г» в // часов, на

заседании специализированного Ученого совета Д 01.98.03 в Институте электродинамики HAH Украины (252680, г.Киев-57, пр.Победа 56). ч

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института

электродинамики HAH У|фаикы.

Автореферат разослан " ^"d&tä/j&A995 г.

Ученый секретарь специализированнного совета Д 01.98.03

Ю.А.Масюренко

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы и степень исследования тематики. В связи о ограниченными энергетическими возможностями Украины, особенно актуальными становятся проблемы повышения надежности эксплуатируемого электротехнического оборудования. Одним из способов, позволяющим значительно повысить надежность такого оборудования является применение современных методов и средств контроля и диагностики.

Существуют различные методы и реализующие их средства диагностики технического состояния узлов электротехнического оборудования, которые достаточно подробно изложены в известных литературных источниках. В последнее время появился ряд новых направлений и методов, используемых при решении задач диагностики. Среди таких направлений наиболее сформировалась вычислительная, или компьютерная диагностика, которая базируется на применении новых информационных технологий Для обработки диагностической информации на ЭВМ. Следует отметить также появление работ, связанных с -созданием экспертных систем технической диагностики, которые способны обрабатывать не только количественные данные, но и различного рода знания.

Неотъемлемой частью ИИС технической диагностики является непосредственно сам объект диагностики. Для уверенного проведения диагностики того или иного узла исследователю, с одной стороны, необходимо иметь математическую модель, которая на основании физики явлений достаточно достоверно описывала бы измеряемые процессы, возникавдие в исследуемых узлах, а, с другой стороны, нужно располагать ШС, построенной с учетом априорных данных об информационных- сигналах, которые могут быть получены по результатам анализа математической модели исследуемых процессов. При этом в хронологическом плане модель является первичной, а метода (детерминированные или статистические), положенные в основу используемой ШС - вторичными, поскольку они разрабатываются применительно к выбранной модели.

Анализ работ отечественных и зарубежных авторов показал, что подавляющее большинство из известных ШС и устройств диагностики создавалось непосредственно по заказам энергопредприятий, без должной научной проработай многих теоретических и прикладных Еопросов. Особенно это касается ШС, в основу которых положены

статистические методы обработки информационных сигналов. Вместе с тем, по утверждению таких специалистов в области технической диагностики, как П.П.Пархоменко, А.В.Мозгалевский, В.А.Гуляев, В.И.Попков и др. использование статистических методов обработки информационных сигналов является более обоснованным по сравнению с детерминированными методами, поскольку многие физические процессы, возникающие в диагностируемых узлах электротехнического оборудования, носят случайный характер по своей природе.

На основании проведенного анализа целого ряда научных работ, а также с учетом научных результатов, полученных автором настоящей работы," можно утверждать, что при создании ИИС диагностики электротехнического оборудования необходимо использовать статистические методы обработки информационных сигналов, т.е. в основу такой ИИС должна быть положена вероятностная математическая модель. Кроме того, при создании такой ИИС нукно исходить из того, что диагностирование технического состояния узлов электротехнического оборудования является комплексной задачей, включающей в себя:

построение математических вероятностных моделей информационных сигналов ( процессов), возникающих в диагностируемых узлах;

теоретическое обоснование возможных диагностических признаков;

- разработку программно - технического обеспечения для ИИС диагностики;

- выбор диагностических пространств и формирование в этих пространствах обучающих совокупностей;

- построение решающих правил по диагностике и классификации конкретных видов дефектов узлов электротехнического оборудования.

Проведенный обзор известной литературы по теоретическим и прикладным аспектам ИИС диагностики электротехнического оборудования позволил констатировать, что в настоящее время отсутствует единая теория таких ИИС, в которой бы в виде математической модели учитывалась специфика диагностируемого электротехнического оборудования, а также была бы создана база для разработки программно - технического обеспечения, выбора диагностических пространств, формирования в этих пространствах обучающих совокупностей, и, наконец, построения решающих правил по

диагностике и классификации конкретных видов дефектов.

Таким образом, разработка основных положений теории ИИС статистической диагностики является важной научной и народнохозяйственной задачей, обусловившей тему настоящей диссертационной работы.

Цель работы состоит в разработке основных положений теории информационно - измерительных систем статистической диагностики электротехнического оборудования.

Выполнение сформулированной цели исследований осуществлялось по двум направлениям.

Первое направление включало в себя разработку математических вероятностных моделей физических процессов, возникающих в диагностируемых узлах электротехнического оборудования, что позволило теоретически обосновать возможные диагностические признаки технического состояния электротехнического оборудования.

Второе направление предусматривало:

создание общей методологии, связанной с выбором диагностических пространств, формированием в этих пространствах обучающих совокупностей и- построением решающих правил по диагностике и классификации конкретных видов дефектов электротехнического оборудования;

- разработку программно - технического обеспечения для макетов ИКС статистической диагностики;

проведение экспериментальных исследований с .целью определения количественных оценок границ диагностических признаков.

Объектом исследования являются ММС статистической диагностики электротехнического оборудования. Методология применения разработанных ИИС иллюстрируется на примерах диагностики подшипников качения и шихтованных магнитопроводов электрических машин, а также цилиндро - поршневых групп (ЦПГ) дизель - электрических генераторов.

Методы исследований. В работе применялись методы теории вероятностей, математической статистики, теории линейных систем, а также некоторые методы вычислительной математики и теории распознавания образов.

Научная новизна. В процессе разработки теш диссертационной работы решена задача создания научных основ теории информационно -

- е -

измерительных систем статистической диагностики электротехнического оборудования.

При этом сам объект, а такхе ИИС, осуществляющая диагностику этого объекта рассматривалась как единое целое. Такой подход позволил получить ряд новых научных результатов:

- на базе математической теории линейных и периодически коррелированных случайных процессов впервые разработаны математические вероятностные модели вибраций подшипников качения и шихтованных магнитопроводов электрических машин, а • также неравномерности вращения валов дизель - электрических генераторов;

- На основе созданных моделей теоретически и экспериментально обоснованы диагностические признаки отдельных узлов электротехнического оборудования;

- разработан и экспериментально проверен ряд макетов ИИС статистической диагностики, которые позволяют с наперед заданными точностью (инструментальная погрешность) и достоверностью (методическая погрешность) проводить диагностику некоторых узлов электротехнического оборудования;

- созданфсновные положения методики проверки некоторых метрологических и точностных характеристик ИИС статистической диагностики;

- разработана общая методология, позволяющая осуществлять выбор диагностических пространств, формйрование в этих пространствах обучающих совокупностей и построение решающих правил по диагностике и классификации конкретных видов дефектов в некоторых узлах электротехнического оборудования.

Конкретный личный вклад диссертанта в разработку научных результатов, выносимых на защиту:

- многорезонансные многовходовые модели вибраций подшипников качения и шихтованного магнитопровода, созданные на базе теории линейных случайных процессов;

модель неравномерности вращения вала дизель электрического генератора, созданную на базе периодически -коррелированных случайных процессов;

- теоретически обоснованные и экспериментально проверенные диагностические признаки, позволяющие диагностировать:

в подшипниках качения электрических машин

- перекосы;

- питтинг наружных или внутренних колец, тел качения;

- отсутствие смазки;

в шихтованных магнитопроводах

- состояние прессовки пластин железа;

8 дизель - электрических генераторах

- техническое состояние цилиндро - поршневой группы;

программно - техническое обеспечение для макетов ИИС

статистической диагностики;

- основные положения методики метрологического контроля ШС статистической диагностики;

- метода выбора диагностических пространств и формирования обучающих совокупностей по результатам гистограммного, корреляционного и спектрального анализов исследуемых информационных сигналов;

- методы построения решающих правил по диагностике и классификации конкретных видов дефектов в исследуемых узлах электротехнического оборудования.

Теоретическая и практическая ценность работы заключается в следующем:

: - создана теория, позволяющая научно обоснованно производить разработку ИИС. статистической диагностики, обеспечивающих с заданными точностью и достоверностью обнаружение и классификацию дефектов электротехнического оборудования;

- на базе предложенных математических моделей и действующих макетов ШС разработана инженерная методика диагностирования некоторых узлов электротехнического оборудования;

- разработанные метода и реализующие их ШС позволяют автоматизировать процесс диагностирования технического состояния узлов электротехнического оборудования, обеспечивая при этом заданные точность и достоверность результатов диагностики.

Реализация работы в народном хозяйстве.

Основные положения теории ЙГО статистической диагностики нашли практическое внедрение в следующих предприятиях и организациях:

Производственном объединении "Завод им.Малышева" (г.Харьков) в виде методики и макета ШС диагностики цилиндро - поршневой группы дизель - электрических генераторов типа 5Д70;

- НШ завода "Электротяжмаш" (г.Харьков) в виде программного

- ь -

обеспечения для определения виброакустических характеристик мощных турбо и гидрогенераторов; '

- ЛПЭО "Электросила" (г.Ленинград) в виде программного обеспечения для методики вибродиагностики подшипниковых узлов электрических машин.

Апробация работы.Материалы диссертационной работы обсуждались на Мевдународаой научной конференции, посвященной 150-летию со дня рождения выдающегося украинского физика и электротехника Ивана . Пулюя (г.Тернополь, 1995), Мевдународаой научно- технической конференции "Статистические методы в теории передачи и преобразования информационных сигналов" (Киев, 1992), Всесоюзной научно -технической конференции "Математическое моделирование в энергетике" (Киев, 1990), Всесоюзном научно - техническом семинаре "Новые методы вибродиагостики технического состояния машин" (Каунас, 1986), 4-ой Всесоюзной школе-семинаре "Проектирование автоматизированных систем контроля и управления сложными объектами" (Харьков - Туапсе, 1990), Всесоюзной научно -технической конференции "Метода представления и обработки случайных сигналов и полей" (Харьков, 1989), Всесоюзной конференции "Вибродиагностика. Оценка технического состояния механизмов и разделение источников шума. Проблемы стандартизации" (Горький, 1984), совместном заседании секции % 1 Научного совета АН СССР по комплексной проблеме "Научные основы электрофизики и эл е ктроэнергетики" и секции * 2 Научного совета АН СССР по комплексной проблеме "Научные основы электроэнергетики" по теме "Новые методы контроля и диагностики технического состояния мощных энергетических электромашин " (Киев, 1983), Всесоюзных и Республиканских конференциях "Статистические методы в теории передачи и преобразования информационных сигналов" (Киев-Львов, 1978 - 1988 г.г.). Кроме того, по материалам диссертационной работы было сделано более 10 докладов на различных научно -технических конференциях и семинарах.

Публикации. Основное содержание диссертации изложено в сорока работах, среди которых одна монография, шесть препринтов и одно авторское свидетельство.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, семи глав^ заключения, списка использованных литературных

источников, включающего 182 наименование и 2-х приложений. Работа содержит 408 страниц, включая 292 страницы основного текста, 82 рисунка, 6 таблиц и 2 приложения на 18 страницах.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ ' Во введении обоснована актуальность темы диссертационной

работы, определены цели исследований и сформулированы основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе изложены результаты разработки математических моделей информационных сигналов, характеризующих техническое состояние электротехнического оборудования.

Проведение диагностики различных объектов базируется на измерении, преобразовании и обработке информационных сигналов. Эти операции над сигналами базируются на принципиально отличающихся способах получения исходного массива данных, один из которых, теоретический, основан на разработке математической модели объекта исследований, а другой - на проведении эксперимента с использованием этого объекта.

Теоретический способ получения исходного массива данных заключается в выборе или разработке модели объекта диагностики, которая является определяющей для йостроения самой ШС. А, именно, в зависимости от того, какая модель выбрана детерминированная или статистическая - соответственно производится построение детерминированной или статистической ИИС.

По своей природе стохастические модели оказываются более адекватными исследуемым процессам, поскольку при диагностировании отдельных узлов электротехнического оборудования всегда имеет место взаимное влияние процессов, происходящих в различных узлах этого оборудования.

В качестве математической модели процессов, возникающих в диагностируемых узлах электротехнического оборудования, в работе используется многомерный вектор

Б = Ф[Н, Ф, г], (1)

где 2 /-мерный вектор, компонентами которого являются / выходных функций (П; Н - п-мерный вектор,

компонентами которого являются п входных функций 11,(1), ■цгИ ),...,т)п(1); ф - га-мерный вектор, компонентами которого являются т внутренних функций объекта диагностики <р (1),

Ф2и),..., Фт(П; г - текущее время, а ©(•] - некоторый в общем случае нелинейный функционал от перечисленных выше векторов, зависимый от времени.

При стохастическом подходе к построению модели (1) в качестве математической модели воздействия задаваемой многомерным вектором Н, использовался класс случайных процессов с безгранично делимыми законами распределения. Выбор данного класса случайных процессов, который впервые наиболее полно был исследован в работах П.Леви, А.Н.Колмогорова, А.Я.Хинчина, обусловлен тем, что они наиболее полно описывают случайные импульсные. воздействия, вызывающие вибрации в диагностируемых узлах электротехнического оборудования или процессы акустической эмиссии, возникающие в твердом теле при его нагрухении или, например, процессы возникновения электрических разрядов, и пробоя изоляции при подаче высокого напряжения.

Выбор данного класса процессов при построении моделей является принципиальным, поскольку для него известен общий вид канонического представления характеристической функции, которая полностью задает компоненты т^Ш, т)2(1),...,вектора воздействий Н. А зная, или определив компоненты Ф,(*). Ф (*),...,Фя(И вектора ф, мохно найти характеристики искомого вектора (1).

Исходя из физических предпосылок для процесса вращения вала дизель - электрического генератора хар'актерна некоторая стохастическая периодичность, т.е. когда некоторые вероятностные характеристики сигналов ведут себя периодически, хотя сами их реализации периодическими быть не обязаны. Для математического описания таких процессов предложено использовать класс периодически коррелированных случайных процессов (ПКСП).

Рассмотрены основные свойства и характеристики процессов с безгранично делимыми законами распределения и ПКСП. Значительное внимание уделено процессам типа белого шума, которые в дальнейшем используются в качестве исходной модели, т.е. так называемого порождающего процесса, с помощью которой осуществлено построение исследуемых физических процессов.

В основу моделей формирования рабочих процессов, возникающих в узлах диагностируемых электротехнических систем, положен импульсный (квантовый) подход, который хорошо согласуется с физической природой исследуемых процессов. При этом форма импульса

(но не его масштаб) отражает физические свойства среда, в которой они возникают, и распространяются от точки возбуждения до точки приема, т.е. зависит от состояния диагностируемого узла. Если предположить, что среда, в которой происходит распространение описанных импульсов воздействий является линейной, а в качестве ударов принять серию импульсов, возникающих в случайные моменты времени, то при постоянных внешних условиях получим последовательность наложенных, перекрывающихся по времени импульсов - откликов. В точке установки датчика они алгебраически суммируются с соответствующими весовыми коэффициентами и, таким образом, создают линейный процесс. При этом сам поток возбуждающих импульсов можно рассматривать как белый шум.

Во второй главе приведены результаты разработки линейных стохастических моделей вибраций, возникающих в подшипниках качения и шихтованных магнитопроводах электрических машин. Выбор вибраций в качестве исследуемых диагностических сигналов обуашвден ■ результатами работ Н.В.Григорьева, И.Г.Шубова, А.К.Явлвнского, в которых показано, что вибрации или механические перемещения являются одним из наиболее информативна . физических процессов, используемых при диагностике электротехнического оборудования.

Показано", что вибрации в подшипниках качения порождаются, в основном, некоторым импульсным штоком, возникающим в результате взаимного соударения и перекатывания тел качения по дорожкам качения внутреннего и внешнего колец подшипника.

Для-объяснения многорезонансной структуры вибраций подшипника качения, рассмотренфлоская упрощенная модель однорядного подшипника, имеющего па тел качения и установленного на горизонтально расположенном валу электрической машины. Показано, что в соответствии с методом электромеханических аналогий, механическая схема подшипника, содержащая массы вала и тел качения U, т^, тг,...,тп, упругие связи между ниш Сь и Ск , Je = Т7~пш и трения г>, к = ТГПр,, трансформируются в эквивалентную электрическую схему с индуктивностями L, I1, I2,..., Ln, емкостями Cfe, й = 1, и и сопротивлениями й = 1, п . Элементы Lk, Cfe и fife образуют в эквивалентной схеме своеобразные RIß - контура, способные резонировать на определенных частотах. На основании

рассмотрения упрощенной механической схемы подшипника показано, что он является многорезонансной многовходовой системой. Этот факт подтвержден экспериментальными исследованиями, основные результаты которых изложены в шестой главе работы. -

При построении моделей вибраций шихтованного магнитопровода в последнем не учитывалась толщина изоляционного материала между листами по сравнению с толщиной зуба при обеспечении необходимой плотности прессовки. Это позволило сделать предположение о том, что шихтованный магнитопровод изготовлен из однородного материала, имеющего одинаковую плотность по всему объему. В качестве примера рассмотрен процесс возникновения колебаний в крайнем пакете сердечника статора турбогенератора.

В процессе работы турбогенератора происходит постепенное ослабление прессовки активной стали и в результате этого отслоение пластин от шихтованного массива сердечника. При этом собственная частота колебаний пластины зубца определяется длиной части пластины зубца, полностью ' потерявшей контакт с шихтованным массивом сердечника, и граничными условиями, зависящими от характера закрепления пластины зубца.

В отличие от известных моделей, в которых пластина зубца рассматривается как консольно закрепленный стержень, находящийся под воздействием сил, при изменении индукции в сердечнике по гармоническому закону, в работе рассмотрен случай, когда в колебаниях крайней пластины кроме детерминированной составляющей присутствует и случайная. Последняя возникает в результате взаимного соударения распушенной крайней пластины ( или пластин ) с оставшейся спрессованной массой сердечника магнитопровода. В свою очередь эти взаимные соударения распушенных пластин вызываются в основном, вибрационными волнами, которые возникают в работаицей электрической машине за счет вибраций подшипниковых узлов, возможного дисбаланса ротора, а также вибраций щеточно -коллекторного узла и аэродинамического шума. Таким образом, результирующая сила, воздействунцая на крайнюю пластину в распушенном пакете, описывается следующим образом

F(t) = /(t) + (2)

где f(t) - сила воздействующая на крайнюю пластину в результате гармонического изменения индукции, т) (Г) - воздействие (порождающий процесс), вызывающее случайные колебания крайних

пластин сердечника магнитопровода.

В дальнейшем, при проведении диагностики анализировалась именно составляющая т} ' (1), входящая в (2), которая рассматривалась как поток случайных во времени и по величине импульсов.

Шихтованный магнитопровод статора турбогенератора рассматривался как механическая колебательная система, способная резонировать на определенных частотах под воздействием порождающего процесса т)' (1). Как известно, такая колебательная система может быть представлена одним или совокупностью линейных звеньев первого и второго порядка. На основании сделанных физических предпосылок, а также с использованием математического аппарата теории линейных случайных процессов рассмотрено представление вибраций подшипников качения электрических машин и шихтованного магнитопровода статора турбогенератора в виде случайного процесса £(1) как отклика линейной системы на воздействие порождающего процесса т) (1). Такая система может быть охарактеризована некоторым вектором импульсных переходных функций, каждая компонента которого определяется выражением

и(1) - единичная функция Хевисайда.

При воздействии импульсного потока т? (т) на входы системы, определяемой вектором с компонентами (3), ее отклик может быть представлен в виде суммы случайных процессов - откликов по каждому входу

п

Ш) = I О, ^(1), 1 с (-00,00), (4)

где а} - весовые коэффициенты, которые учитывают затухания в соответствующем канале, а} > 0;п - некоторое положительное число, определяемое конструктивными, технологическими и эксплуатационными характеристиками диагностируемого узла;

оо _

1,(1) = / ф,(т,1)<2г)(т), } = ТТП - линейные случайные процессы.

—во

С использованием теории линейных случайных процессов проведен полный (одномерный) анализ отклика (4) эквивалентной электрической схемы подшипника качения и шихтованного магиитс^рсзода при наличии

п - резонансов, т.е. получены аналитические выражения для корреляционной и характеристической функции, спектральной плотности мощности в случае воздействия на входа эквивалентной электрической схемы процессов типа белого шума.

Автокорреляционная функция процесса (4) с (т), определяемыми в соответствии с (3) имеет вид

Я(з) = ^ е [А^соз + ^пз£п ф^|з||, (5)

при всех з « (-ш,о>), где

а.а.ш?а. . * *

¿=1

а .и*

£

3 11=1 *

а}, ак - весовые коэффициенты для 3 - го и й - го входов, о,, = о ---з-^Ч— >0;

ъ V. •

^ = ^+ ** = ф*+ ь- ^ = ^ - V

хгы ~ смеианный второй семиинвариант случайных величин 1^(1) и х2кГ ж2СтЬг(1 )]' к0"10?^ при /г = ./ переходит в обычную дисперсию соответствующей случайной величины.

В (5) компоненты вектора ф^, / = ГТп названы резонансными частотами, так как они определяют положение максимумов спектра, а компоненты Еектора 3 = ГТп - коэффициентами затухания. Хотя выражение (5) получено для случая ф^> 0, = ТГп , однако оно остается справедливым при сколь угодно близких к нулю резонансных частотах и по непрерывности может быть распространено и на случай, когда при некотором / частота ф^-0. Этим оправдывается название процесса (4) как многорезонансной модели.

Процесс (4) является стационарным и гильбертовым, Я(0)<в>, поэтому для него существует спектральная плотность, определяемая как косинус - преобразование Фурье (5) в виде

А, + и2) + - ш2> ЭСи) = гУ * , .- *- • (6)

ЛогариЗм характеристической функции процесса (4), в предположении, что, все компоненты порождающего процесса стохастически эквивалентны, имеет следующий общий вид

п

1п (и) = а}п +

ее оо п п

+ Г [ [ехр[1ит £ адю)- 1 - еих^в^сс)]-^- Л. (7)

где ф^ (т), } = ТТгг определяется согласно (3), ш - математическое ожидание, которое по заданной /(и) можно определить как

К(х) - неубывающая ограниченная функция

1 Г о~1пУ - Р1пх К(х) = Л- Ш 11т ---сг 1п

функция К (я) называется пуассоновским спектром скачков в форме Колмогорова, при этом предполагается К{-<*>) = 0;

Выражение (7) позволяет по известным характеристикам порождавшего процесса с использованием преобразования Фурье-Стильтьеса вычислять' значения функции распределения вероятностей процесса (4). Появление тех или иных дефектов в диагностируемых узлах эквивалентно изменению значений параметров RJt ЪуС} в предложенной математической модели (4), что в свою очередь изменяет начальные и центральные моменты, а также характер кривой функции распределения вероятностей, полученной на основе (7).

Таким образом, для диагностики подшипников качения или шихтованных магнитопроводов в электрических машинах по их вибрациям можно использовать следующие диагностические признаки:

- коэффициенты затухания J = 1,п;

- резонансные частоты ф^, ,/ = ТТтГ;

- величины начальных и центральных моментов;

- характер кривой функции распределения вероятностей.

В третьей главе рассмотрены вопросы разработки математических моделей описывающих неравномерность вращения вала дизель -электрического генератора. Проведено теоретическое обоснование использования класса ПКСП для построения указанных моделей.

При построении математической модели вращения вала дизель - генератора полагалось, что угол его поворота

<р4 определяется следующим образом <Р* = Ч>о + V +

где ф0- начальная фаза, которая фиксируется специальным датчиком метки верхней мертвой точки (ВЫТ) и поэтому может быть принятой равной нулю, ш0 - средняя угловая скорость, определяемая соотношением ы0= п - число оборотов вала в минуту, <pg(t)-девиация угла поворота вала.

Функция <рва) носит случайный характер и представляет собой флуктуацию угла поворота вала в момент времени t. Именно эта функция <рв^) подлежит изучению, поскольку несет в себе информацию о неравномерности вращения коленчатого вала дизеля, а, следовательно, и о неидентичности рабочих циклов в цилиндрах дизеля. Из выражения (8) видно, что для процесса неравномерности вращения коленчатого вала дизеля, а, следовательно, и для изменения приращений цилиндровых мощностей свойственна стохастическая периодичность, что гослужвло основанием применения для их описания математического аппарата ПКСП.

При использовании модели ПКСП для исследования неравномерности вращения вала дизель - генератора основным моментом является определение оценки периода ПКСП. Такая модель предусматривает для измерения угловых скоростей (ускорений) применение специальных датчиков типа ЦЦФ-3, которые при проведении эксперимента жестко крепятся к свободному концу коленчатого вала диагностируемого дизеля. В этом случае отпадает необходимость в оценке периода, так как при проведении измерения реализаций ПКСП на выходе датчика ПДФ-3 по второму каналу синхронно производится регистрация импульсов с выхода датчика ШТ. Располагая значением периода производится измерение любой вложенной последовательности отсчетов ПКСП, которые представляют собой исходную статистику для определения неравномерности вращения вала.

При проведении исследований этой неравномерности, в соответствии с выражением (8) изучались угловая скорость

«« " % " шо 4 <Ро(Г) (9>

и угловое ускорение

«■Ч• (10)

Девиацию угла поворота вала можно представить

выражением

где <$(!) - детерминированная составляющая, обусловленная работой собственно цилиндров дизеля; случайная составляющая, для

описания которой используется ПКСП.

Для экспериментального определения ч>0, <ра(0. Фв(*), и (рэ (Г) использовался датчик ЦЦФ-3, вырабатывающий последовательность импульсов, по которой находились оценки указанных характеристик. Период следования . этих импульсов изменяется случайным образом, соответственно неравномерности вращения вала дизель - генератора.

В процессе вращения вала на выходе ЦЦФ-3 формируется поток импульсов т](П (рис.1)

При исследовании • неравномерности вращения вала диагностируемого дизеля основной интерес представляет последовательность { , / = ТТп), 'которая определяется как временной интервал между отсчетами. Таким образом, наблюдается последовательность значений интервалов времени (0^, J = Т7Т2ГО) между равноотстоящими значениями угла поворота коленчатого вала. Число значений / = Т7Т2ГО определяется количеством отверстий на модуляционном диске датчика ЦЦФ-3, которое равно 600, а также свойством испытуемого дизель - генератора 5Д70, который является четырехтактным, т.е. полный рабочий цикл во всех 16-ти цилиндрах дизеля происходит за 2 оборота коленчатого вала.

Последовательности мгновенных угловых скоростей мгновенных угловых ускорений Лш^ и угол поворота вала к некоторому моменту времени 1 определяется выражениями

ЧТО

о _а

t

Рис. I

^ = БОТВу

(12)

(13)

Выражение (13) представляет собой отсчеты (р'д' (t) - девиации ускорения, которая в установившемся режиме состоит из суммы детерминированной компоненты девиации aj-[<pö(t)l и ПКСП {" (t) с периодом Т. Так как период С (t) совпадает с периодом рабочего цикла во всех цилиндрах дизеля, то отсчеты <ра' (t), взятые через этот период Г, т.е.

(Au, + 1200fc, k = U,R - 1), где У - число циклов, J - фиксированное число 1 $ / $ 1200, представляют собой реализацию стационарного эргодического процесса, по которой можно строить оценки математических ожиданий мгновенных ускорений вала, которые состоятельны, т.е. становятся • более точными с ростом N. А именно:

N-1 lf-1

253; = ло,+1аоо>« ш ♦ £J+1200k <15>

Jt=0 k=0

J i 1,1200 , ZwJ - оценки фа (t), Выход из строя одного или группы цилиндров диагностируемого дизеля приводит к изменению угловых ускорений вала на соответствующих участках угла его поворота. При проведении частотного анализа полученных последовательностей использованием дискретного преобразования Фурье выражениям

12оо -г*и п 1 V игу a 1200

А = /(fietC 1)г+ (ImlClf ,

П. 7V П *

Ф = ArglO 1, п ~ 1, г,..., 16,

Tfl п

где Не - действительная часть комплексного числа, Im - его мнимая часть, а Arg - аргумент, наряду с основной гармоникой, характерной для исправного дизеля, появляются еще и субгармоники.

Использование выражений (16),..., (18) позволяет осуществлять диагностику состояния щшшдро - поршневой группы. Это реализуется следующим образом. Последовательность Аи^ всегда имеет период, равный Г, выраженный в дискретных единицах, т.е. Г соответствует 1200-ам отсчетам. В случае, если все цилиндры работают исправно, появляется период Г =27р. который в отсчетах определяется как 1200/р, где р - число одинаковых квантов энергии, передаваемых за полный цикл работы всех цилиндров. Для 16-ти

(15) с согласно

(16)

(17)

(18)

цилиндрового дизель - генератора 5Д7СК на котором проводились данные исследования, р = 16. Таким образом, отсутствие гармоники на частоте ш = 2%/Т свидетельствуют об исправной работе цилиндров и о равномерном распределении цилиндровых мощностей.

При потере мощности одним или группой цилиндров дизеля в амшштудно и фазо-частотных спектрах, получаемых при анализе (15), появляются субгармоники. Исследование начальных фазовых углов этих субгармоник позволяет делать вывод не только о неисправности одного из цилиндров работанцего дизеля, но и указывать какой именно из цилиндров вышел из строя.

Проверка предложенного способа диагностики цилиндро поршневой группы дизеля осуществлена с использованием методов имитационного моделирования, а также путем проведения экспериментов, которые выполнялись на стендах ПО "Завод им. Малышева". Результаты последних приведены в шестой главе настоящей работы.

В четвертой главе на основании разработанных в предыдущих главах математических моделей проведено теоретическое обоснование возможных диагностических признаков технического состояния электротехнического оборудования, а также созданы методы построения статистических оценок ' этих признаков. Из анализа предложенных математических моделей следует, что наиболее доступную и достаточно полную информацию для решения задач диагностики содержит корреляционная функция, спектральная плотность мсщности и одномерная плотность распределения вероятностей рассматриваемых процессов или величины, которые по ним определяются: частоты резонансов, экстремумы корреляционной функции, степенные моменты и др. Рассмотрены вопросы построения статистических оценок этих параметров.

Так, в качестве грубого, но просто определяемого приближения для резонансных частот выбираются частоты, на которых наблюдаются резонансные пики в оценке спектральной плотности (6). В общем случае точное решение задачи статистического оценивания (3^ и ф^, ] = 1, п, входящих в (5), (6), весьма громоздко. Но если предположить, что порождающие процессы для разных резонансных частот некоррелированны, т.е. = 0 при к * 3, (5) принимает вид

а2 ж, .u2 -pf |a| а

R(з) = ) г 4JJ i-, e 3 (cos ф а + -U aln Ф,|з|), (19)

jSi J '

а при з » 0

abe-..ш? -fi.e

R (з) = - 1 -e •> atn фа. (20)

J

В этом случае в соответствии с (6) спектральная плотность мощности имеет вид

S(u) = £

(21)

+ Ш2) - 4шгф*

Располагая значениями й(з) или 5(ы) при различных Э и ш по (19),...(21) строится система линейно независимых уравнений относительно входящих в них неизвестных числовых параметров, а также оценки и ф^, J = Пл. При малых ^ значения резонансных частот ф^ приближенно определяются по пикам спектральной плотности (21).

Использование плотности распределения исследуемых сигналов позволяет проводить диагностику электротехнического оборудования с учетом высших моментов. В результате многочисленных экспериментов было установлено, что математическое ожидание и дисперсия исследуемых процессов являются малоэффективными диагностическими признаками. Более полную информацию о характере кривой плотности распределения вероятностей несут третий и четвертый моменты или связанные с ниш известными соотношениями коэффициенты асимметрии к и эксцесса 7, которые в дальнейшем использовались в качестве диагностических признаков.

Рассмотрены метода корреляционного, спектрального и гастограммного анализа, позволяющие получать количественные оценки предложенных диагностических признаков.

Для проверки стационарности исследуемых процессов использовались известные в статистике Г и ? критерии. Проведение такой проверки позволило осуществить предварительный отбор реализаций с целью устранения промахов, возникающих при регистрации сигналов, а также определять интервал их стационарности, что дает возможность повысить достоверность диагностики.

Построены решающие правила по проверке гипотез о параметрах

многомерной гауссовой случайной величины. В ряде случаев к такой проверке сводится задача диагностики и классификации конкретных видов дефектов в узлах электротехнического оборудования.

Пятая глава посвящена рассмотрении вопросов аппаратура? -метрологического обеспечения ИИС статистической диагностики, оценке их точностных характеристик. Эти вопросы изложены на примере ШС вибродиагностики подшипников качения электрических машин. Разработанный макет ИИС вибро диагностики включает в себя основные программно - технические средства, представленные на рис.2. В качестве средств обеспечения и управления в указанном макете используется пакет рабочих программ спектрально -корреляционного и гистограммного анализа, программы предварительной фильтрации. Отличительной особенностью разработанного макета от известных ИИС и приборов является наличие специально разработанного информационно - справочного обеспечения, включапцего в себя обучающие совокупности, сформированные в определенных диагностических пространствах и соответствующие различным техническим состояниям подшипников, а также решающие правила по диагностированию и классификации дефектов в подшипниках.

Проведено раздельное рассмотрение аналоговой и ця$ровой частей макета ШС вибродиагностики. Такой подход в дальнейшем был положен в основу специально разработанной методики оценки метрологических и точностных характеристик ИИС статистической диагностики электротехнического оборудования.

В аналоговой части макета ИИС с помощью акселерометров

А1.....АЗ, предусилителей ГОУ и многоканального магнитофона РУ

осуществляется измерение и регистрация экспериментальных данных, получаемых непосредственно на обоих подшипниковых узлах электрической машины. Кроме того, использование всех трех каналов в представленной на рис.2 структурной схеме, позволяет синхронно исследовать сигналы, поступающие от акселерометров, расположенных в трех взаимно ортогональных направлениях.

Цифровая честь макета ИИС предназначена для преобразования отсчетов аналоговых сигналов в цифровые кода, toa реализована в виде специального устройства преобразования и вводе исходных данных (ИЩ) в ЭВМ. УГОД ориентировано для работы в комплексе с ПЭВМ IBM PC АТ, имеющей системную вину ISA.

22 -

УВД состоит из:

- входного каскада;

- 12 разрядного аналого-цифрового преобразователя (АЦП), обеспечивающего првобразованифходного аналогового сигнала в цифровой код;

- каскада ввода данных, обеспечивающего согласование АЦП с системной шиной ПЭВМ и ввод оцифрованного сигнала в оперативную память ПЭВМ.

Конструктивно УПВД выполнено в вида отдельной платы, присоединяемой к ПЭВМ непосредственно через соединитель системной шины.

Кроме представленных на рис.2 технических средств, для обеспечения функционирования системы специально разработаны программное и информационно - справочное обеспечение. Программные средства условно можно разделить ва две части:. программу управления вводам - выводом к программы, реализующие статистический анализ исследуемых вибраций. Программа ввода - вывода обеспечивает:

- ввод оцифрованного сигнала в ПЭВМ;

- вывод данных в графическом или цифровом виде на экран;

- запись данных на магнитные носители;

- считывание данных с магнитных носителей;

- управление объемом выборки оцифрованного сигнала. Программы статистического анализа обеспечивают получение

оценок следующих характеристик:

- авто и взаимно корреляционных функций;

- спектральной плотности;

- построение гистограмм с последующим их сглаживанием по системе кривых Пирсона .

В состав разработанного программного обеспечения также входят программы, позволяющие осуществлять:

- проверку исследуемых сигналов на стационарность;

- цифровую фильтрацию сигналов.

Информационно - справочное обеспечение системы включает в

себя:

- обучающие совокупности ОС, соответствующие различным техническим состояниям диагностируемых подшипников;

- решающие правила ДПР ш диагностированию и классификации

некоторых видов дефектов подшипников;

- блок оценки диагностических признаков (ОДП).

Последний может использоваться либо для формирования ОС, либо для диагностики состояния подшипников. Переход от режима обучения к режиму диагностики осуществляется с помощью режимного переключателя РП2.

Рассмотрен ряд вопросов, касающихся измерения, с помощьй созданного макета ИКС, вибрация подшипников качения электрических машин, а именно, вопроси:

- выбор мест расположения акселерометров на работаодей электрической машине;

- определение объема выборки, по которой находятся необходимые оценки диагностических признаков; ~

- учет и ослабление влияния вибраций (кроме вибраций подшипников качения), возникающих при работе различных узлов в диагностируемой электрической машине.

Проведен анализ погрешностей, возникающих при преобразовании аналоговых сигналов в цифровой код. В частности, по результатам проведенного анализа, при решении задачи вибродиагностики подшипников качения рекомендуется, чтобы объем зарегистрированной выборки Я, частота дискретизации /д и частота вращения внутреннего кольца подшипника /ь, при преобразовании аналоговых вибраций

2/

подшшников в цифровой код, удовлетворяли соотношению J? = .

Jk

По результатам анализа основных составляющих погрешностей, возникающих при преобразовании аналоговых сигналов в цифровой код показано, что сигнал на выходе АЦП всегда можно считать случайным, даже когда на его вход поступает детерминированное воздействие. Это вызвано самой спецификой работы таких преобразователей, представляющих собой электронные приборы, а именно нестабильностью уровней срабатывания, влиянием случайных факторов при округлении, уходом рабочих параметров в зависимости от времени, температуры, напряжения питания и т.д. Естественно, что такого рода погрешности в реальных преобразователях должны оцениваться с использованием методов математической статистики.

Такой подход применен в настоящей работе при определении некоторых нетрологичесгсих характеристик устройства преобразования аналоговых сигналов в цифровой код, которое является одной из

основных частей ИИС статистической диагностики.

Характеристика квантования АЩ является нелинейной. Однако, учитывая тот факт, что АЦП должен осуществлять линейную передачу сигналов, при большом числе уровней квантования его можно заменить с определенной погрешностью звеном с линейной динамической характеристикой, применяя методы линеаризации для различных классов сигналов.

При анализе прохождения через АЦП реализаций случайных процессов, которими являются исследуемые вибрационные сигналы, в настоящей работе предложено использовать метод статистической линеаризации, разработанный И.Б.Казаковым для систем, описываемых стохастическими дифференциальными уравнениями .^Применительно к АЦП метод статистической линеаризации формулируется следующим образом. Квантованный случайный процесс г4(С) на выходе АЦП, полученный в результате нелинейного преобразования реализации входного случайного процесс^ (1) аппроксимируется таким линейным функционалом от входного случайного процесса, который имел бы такое же математическое ожидание в дисперсии как и выходной квантованный процесс хьОО.

На основании предложенного подхода, разработана методика определения некоторых метрологических характерен« устройства преобразования, входящего в состав ИИС статистической диагностики. Так, в частности, получены основные расчетные соотношения, а также осуществлена экспериментальная проверка динамического и частотного диапазонов исследуемого устройства.

При осуществлении указанных проверок с использованием синусоидальных тестовых сигналов а устройстве преобразования возникает два вида специфических погрешностей:

А, - за счет не симметрии суммы отсчетов на положительной и отрицательной полуволнах целого периода, вызванной дискретизацией;

&г - за счет остатка неполного периода, вызванного дискретизацией и соотношением длительности Я&г (Я - объем выборки, дГ - шаг дискретизации), и 2*.

Для оценки этих погрешностей получены соотношения в. вг 3 -Г- Аг = ~ТГ '

А . <1 - ПпГ/!яЩ

^ в, = -аШГ7Гд В1П-7Г-

С ) л

1в,„|Фо--7^—);

|С2| < А а(пДО//д>; (22)

О < <р0 < к; Л - амплитуда сигнала; / и /д- частота сигнала и частота дискретизации; п - число полных колебаний синусоидального тестового сигнала; Р£•1 - функция, дробная часть.

Показано, что для этого случая суммарная погрешность А = ¿^ А2 при определении среднего значения гармонического сигнала оценивается выражением

2А I * ^

'о (2 - *(1Г0*1))

Ах . 2А.

где [/Д/Я = Я0- целая.часть.

На основании проведенного анализа установлено, что при использовании для экспериментальной проверки АЦП периодических сигналов требуется согласование частоты тестового сигнала и частоты дискретизации, т.е. получения целого числа периодов в зарегистрированной реализации.

Проверка метрологических характеристик макета ИИС вибродиагностики осуществлялась с помощью специально разработанной методики, базирующейся на использовании пакета программ корреляционного и гистограммного анализа. Проводимые проверки сводились к определению динамического и частотного диапазонов разработанного макета ИИС и осуществлялись путем подачи на его входы синусоидального тестового сигнала с известным эффективным значением напряжения и разными фиксированными значениями частоты. Полученные на выходе устройства преобразования цифровые коды сигналов вводились в ЭВМ и обрабатывались по программам корреляционного и гистограммного анализа. При проведении данных проверок, с целью снижения погрешностей А1 и Д2, определяемых согласно (22), производилось согласование частоты дискретизации / и сигнала /, а именно, было выбрано /д// = 20. Указанное согласование позволило снизить погрешности Л,и Д2 до пренебрежительно малых величин.

Результаты проведенных проверок макета ИИС вибродиагностики следующие:

- коэффициент передачи макета по эффективному значению напряжения изменяется не более 0,23 <2В при вариации частоты

входного сигнала от 50 Гц до 10 кГц;

- динамический диапазон устройства, установленный по коэффициенту корреляции, составляет 54 <23 при относительной погрешности 4%.

При оценке погрешностей, в соответствии с разработанной методикой МО * статистической диагностики условно разбивается на несколько частей и их погрешности оцениваются в отдельности, с учетом специфики работы каадой части. Такой подход к оценке погрешности проиллюстрировал на примере ШС вибродиагностики.

Суммарная относительная погрешность аналоговой части макета по каждому каналу обусловлена относительными погрешностями акселерометра, преду сшштеля и измерительного магнитофона и составляет 1,5Ж $ воан$ 1255. При проведении экспериментов в реальном масштабе времени (без использования магнитофона), относительная погрешность аналоговой части макета ИИС по каждому из каналов составляет 1,5 $ 0„„„ < 3».

иш

Погрешности, возникающие при преобразовании аналоговых сигналов в цифровой код, обусловлены наличием АЦП. Для примененного в УЩД АЩ К 1108 ПВ2, имеющего класс точности 0,3/0,2 среднее по диапазону входных напряжений значение относительной погрешности составляет боАщ < 2,1%.

Суммарная относительная инструментальная погрешность аналоговой и цифровой частей макета ИИС по каждому из каналов (при условии, что в аналоговой части отсутствует магнитофон) составляет

Проведенный анализ методических погрешностей, которые обусловлены погрешностями округления при вычислениях, а также методами, положенными в основу пакета программ для ЭВМ показал, что для получения оценок диагностических признаков с четырмя верными знаками, вычисления в ЭВМ должны производится с числами, округленными до шести десятичных разрядов. Используемая в составе макета ИИС ПЭВМ IBM PC АТ 386 обеспечивает вычисление оценок с указанным числом десятичных разрядов.

Точность, получаемых с помощью ПЭВМ и пакета программ оценок диагностических признаков, оценивались с помощью неравенства Чебышева и метода доверительных интервалов.

В шестой главе изложены результаты исследований, основная цель которых заключалась в экспериментальном подтверждении

диагностических признаков, предложенных по результатам анализа вероятностных моделей процессов, сопровождающих работу диагностируемых узлов. Экспериментальное исследование диагностических признаков проведено на примере вибродиагностики подшипниковых узлов и шихтованного магнитопровода в электрических машинах, а.также диагностики цилиндро - поршневых групп дизель -электрических генераторов. В последнем случае в качествё измеряемого процесса использовались виброскорости или виброускорения вала диагностируемого дизель - генератора.

Значительное внимание при проведении этой части исследований уделялось выделению полезного сигнала на фоне помех., Так, на вибрации подшипников качения в электрических машинах накладываются вибрации, порождаемые работой электромагнитной системы, щеточно - • коллекторного узла, а также за счет аэродинамического шума и возможного дисбаланса ротора. Поэтому, прежде чем анализировать вибрации подшипников, установленных на электрических машинах, были проведены исследования вибраций собственно подшипников качения. Для реализации этой идеи в Институте электродинамики HAH Украины была разработана и изготовлена экспериментальная установка для виброиспытаний одиночных подшипников качения, основное назначение которой следующее:

- проверка теоретически обоснованных диагностических признаков;

- имитация дефектов типа перекос, отсутствие смазки;

- исследование дефектов типа питтинг в наружном или внутреннем кольцах подшипников;

- исследование корреляции вибрации, порождаемых различными факторами в работающей электрической машине и собственно подшипникового узла.

При работе экспериментальной установки на вибрации испытуемого подшипника оказывают влияние вибрации, обусловленные собственными частотами узлов, в которых он закреплен (поворотная шшта, вал установки и т.д.). Для определения собственных частот различных узлов установки в статическом режиме проведены экспериментальные исследования. Учет взаимного влияния собственных частот, характерных для различных узлов установки, позволил с большей достоверностью провести исследование вибраций собственно

подшипников качения.

По результатам спектрального анализа вибраций подшипников типа 309 я ЗОЭЕП^, испытывавшихся на установке, были определены полоса частот, в которых сосредоточены основные составляющие вибрация, характерные для собственно подшипника качения. Затем были установлены основные частотные составляющие вибрации этих же типов подшипников, работали! в составе подшипниковых узлов электрической машины постоянного тока типа П-51. Кроме того, были проведены эксперименты го определению основных частотных составляющих вибраций, возбуждаемых электромагнитной системой и неточно- коллекторным узлом. Результаты указанных экспериментов позволили выбрать параметра аналоговой и цифровой фильтраций, которая применялась перед обработкой реализаций вибраций на ЭВМ с использованием пакета рабочих програми. Применение предварительной фильтрации позволило ослабить воздействие вибраций, порождаемых различными узлами работающей электрической малины, на вибрации подшипников и, в конечнсм итоге, повысить достоверность проводимой диагностики.

На основании результатов спектрального анализа вибраций условно исправных подшипников качения, испытывавшихся как на специальной установке так и на машине постоянного тока, было установлено следующее:

1.Наличие нескольких частотных максимумов в спектрограммах вибраций подшипников подтверждает результаты третьей главы, из которой следует, что подшипник качения является многорезонансной системой;

2.Характер спектрограмм в значительной степени обусловлен типом и конструктивными особенностями исследуемых подшипников.

На примере исследования вибраций подшипников качения электрической машины П-51 продемонстрированы возможности спектрально-корреляционного анализа для диагностики. На основании проведенных экспериментов в качестве диагностических признаков технического состояния могут использоваться:

при корреляционном анализе

-число точек экстремумов SJt J=I,2,... на некотором интервале Тн коррелограммы В(а);

-оценки величин коэффициентов затухания ßJf J=T7n;

-оценка величины коэффициента взаимной корреляции Я вибраций

подшипников, установленных; в обоих подшипниковых узлах электрической машины;

при спектральном анализе

-оценки основных частотных максимумов 1 >1,2,... спектрограммы;

-числа основных частотных максимумов в фиксированной полосе частот.

На основании исследования высших моментов вибраций подшипников электрических машин установлено что наиболее информативными диагностическими признаками, позволяющими диагностировать наиболее типичные дефекты подшипников являются:

-оценка коэффициента ассиметрии Б;

-оценка коэффициента эксцесса 7.

С использованием макета ИИС ударной диагностики проведены эксперименты по диагностике состояния прессовки шихтованного магнитопровода. В качестве объекта исследования использовалась часть шихтованного магнитопровода маломощного трансформатора, установленного в специальном испытательном стенде.

Эксперименты по диагностированию состояния прессовки пластин магнитопровода осуществлялась путем возбуждения вибрационной волны с помощью специального ударного молотка с последующим измерением и анализом (с использованием макета ИИС ударной диагностики) отклика диагностируемого магнитопровода, на указанное возбуждение. Эти эксперименты проводились на магнитопровода, спрессованном с усилием 30 Нм, а затем с полностью снятым усилием.

Проведенные эксперименты подтвердили теоретическое предположение, что в качестве диагностических признаков состояния прессовки шихтованного магнитопровода могут быть использованы амплитуды и частоты основных частотных максимумов в фиксированной полосе частот.

Применительно к дизель - генератору типа 5Д70, проведена физическая конкретизация модели, характеризующей распределение цилиндровых мощностей на валу этого дизель - генератора.

Проведение экспериментов осуществлялось с использованием дизель - генератора 5Д70, установленном на стенде ПО "Завод им.Малшева". Дизель - генератор работал как в режиме холостого хода, так и в режиме нагрузки. В процессе испытаний проводились измерения значений угловых скоростей как для условно исправной

цилиндро - поршневой группы (ЦПГ), так и в случае выхода из стро^сакого - либо из цилиндров. Имитация потери мощности Цилиндром осуществлялась путем прекращения подачи топлива в соответствущий цилиндр.

Измерение и последующая обработка значений угловых скоростей вала дизель - генератора осуществлялась с помощью специально разработанного макета ШС, где в качестве первичного преобразователя использовался датчик угловых скоростей типа ЛДФ-З. Реализации, содержащие измеренные значения угловых скоростей обрабатывались на ПЭВМ с помощью специально разработанного программного обеспечения, в основу которого положены алгоритмы быстрого преобразования Фурье. В результате этой обработки определяются первые 16 .(по числу цилиндров диагностируемого дизеля) коэффициентов Фурье и соответствующие им начальные фазы, которые представляются в виде амплитудно - частотных (АЧХ) и фазо - частотных (ФЧХ) характеристик.

По результатам проведенных экспериментов по диагностике ЦПГ дизель - генераторов установлено следующее:

- в качестве диагностических признаков технического состояния ЦПГ дизель -генераторов могут использоваться результаты анализа АЧХ и ФЧХ угловых скоростей вала исследуемого дизеля;

- диагностическим признаком наличия хотя бы одного дефектного цилиндра является появление субгармоник в АЧХ угловой скорости вращения вала дизель - генератора;

- диагностику номера выведшего из строя цилиндра позволяют осуществить результаты анализа ФЧХ угловых скоростей вала дазель -генератора.

В седьмой главе изложены результаты экспериментальных исследований, основная цель которых заключалась в создании общей методологии, связанной с выбором диагностических пространств, формированием в этих пространствах обучающих совокупностей и построением решающих правил по диагностике и классификации конкретных видов дефектов узлов электротехнического оборудования. Эти вопросы рассмотрены применительно к подшипникам качения и шихтованным магнитопроводам электрических машин, а также для ЦПГ дизель - электрических генераторов.

Базируясь на экспериментальных исследованиях, результаты которых изложены в шестой главе, а именно, на полученных

количественных оценках границ диагностических признаков, был произведен выбор диагностических пространств. Затем в агих диагностических пространствах были сформированы обучающие совокупности и построены решающие правила по диагностике и классификации конкретных дефектов узлов электротехнического оборудования.

С использованием созданных макетов ИИС статистической диагностик^ положенного в их основу пакета npoipam спектрально - корреляционного и гастограммного анализа было обработано и проанализировано свыше 5000 реализаций процессов, сопровождающих работу диагностируемых узлов.

Анализ экспериментальных данных, полученных при исследовании вибраций подшипников качения электрических машин с помощью макета ИИС (рис.2) показал, что наиболее полную информацию о техническом состоянии подшипников дает гистограммный анализ их вибраций. При этом, среди информативных диагностических признаков, получаемых по результатам гастограммного анализа следует прежде всего отметить коэффициенты ассиметрии 2г и эксцесса у.

Этот факт послужил основанием для использования в качестве диагностического пространства известной в статистике диаграммы Пирсона, с координатами р, и р2, Указанные координаты связаны с коэффициентами асимметрии k и эксцесса у следующими соотношениями р, = ft2, р2 = 7 ч 3.

На основании исследования характера поведения образов, сформированных в диагностическом пространстве (р,, р2) по оценкам параметров р, и 0г вибраций подаипников и соответствующих как исправным подшипникам, так и имеющим перекосы, питтинг наружного или внутреннего колец и работающих без смазки, было установлено, что в большинстве случаев для построения решающих правил по диагностированию указанных дефектов целесообразно отобразить точки

М 3

плоскости (pv, рг) в точки прямой по закону <р = arctgp + д .

На рис.3 в качестве примера приведены сглаживающие кривые, которые построены по гистограммам оценки <р, полученным по вибрациям подшипника 309ЕШг, испытывавшегося при различных технических состояниях на электрической машине постоянного тока типа П-51. Как видно из рис.3, распределения оценки ф, соответствующие различным техническим состояниям испытуемого подлинника, смещены друг относително друга и имеют различные

математические ожидания: 56,73°; <р2= 58,65°; <p¡= 50,27°; ¡p4= 60,83°. Полученные сглаживающие кривые относятся к XIII или IV или VII типам кривых, входящих в систему Пирсона, т.е. могут быть аппроксимированы нормальным законом распределения. Для построения решающих правил при диагностировании дефектов в подшипнике по обучавдим совокупностям, поеденным на рис.3 в работе используется классическая двухальтернативная процедура проверки статистических гипотез по Нейману - Пирсону, которая для нормального распределения описывается относительно простыми аналитическими выражениями.

- испра&ный пАитик

---omctjrtvntSyem сказка

Рассмотрены вопросы вибродиагностики подшипников качения с использованием результатов спектрально - корреляционного анализа.

По аналогии с приведенным выше примером в работе изложены принципы выбора диагностических пространств, формирования в этих пространствах обучающих совокупностей, планирования эксперимента и построения решающих правил по диагностике состояния прессовки шихтованных магнитопроводов, а также диагностики ГОТ дизель -электрических генераторов.

На основании полученных в работе результатов разработана методика диагностирования узлов электротехнического оборудования, реализуемая с помощью ИИС статистической диагностики.

В приложениях приведены акты внедрения результатов диссертационной работы и некоторые результаты обработки экспериментальных данных.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

В процесса разработки темы диссертационной работы решена важная народнохозяйственная проблема создания научных основ теории информационно - измерительных систем сжшиаптеской диагностики электротехнического оборудования. Основные положения этой теории включает в себя следующие новые научные результаты, полученные в данной работе.

1. На основе теории линейных и периодически коррелированных случайных процессов впервые разработаны математические вероятностные модели вибраций подшипников качения и шихтованных магнитопроводов электрических машин, а также неравномерности вращения валов дизель - электрических генераторов.

2. Впервые на основе вероятностного анализа разработанных моделей теоретически обоснованы и экспериментально проверены диагностические признаки технического состояния исследуемых узлов.

3. Создан и экспериментально проверен ряд макетов ШС статистической диагностики, которые позволяют с наперед заданными точностью (инструментальная погрешность) в достоверностью (методическая погрешность) проводить диагностику некоторых узлов электротехнического оборудования.

4. Разработаны основные положения методики проверки метрологических и точностных характеристик ИИС статистической диагностики.

5. Впервые разработана общая методология, которая позволяет осуществлять выбор диагностических пространств, формировать в.этих пространствах обучающие совокупности и производить построение решающих правил по диагностике и классификации конкретных дефектов узлов электротехнического оборудования.

6. На основе разработанных математических моделей и действующа макетов ШС создана инженерная методика, позволяющая диагностировать подшипники качения и шихтованные магнитопровода электрических машин, а также состояние цилиндро - поршневой группы дизель - электрических генераторов.

Совокупность рассмотренных в настоящей диссертационной работе вопросов я полученных результатов представляет собой, кроме реаения проблемы создания научных основ теории информационно -

измерительных систем статистической диагностики, еде и общую методологию по проведению диагностики различных электромеханических систем.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИЙ

1.Мыслович М.В., Марченко Б.Г. Вибродиагностика подшипниковых узлов электрических машин.-Киев: Наукова думка, 1992.- 195 с.

2.Мыслович М.В., Марченко Б.Г., Проценко Л.Д. Процессы с безгранично делимыми законами распределения как модели информационных сигналов.-Киев: Знания, 1979.- 35 с.

3.Мыслович V.B., Цриймак Н.В., Щербак Л.Н. Периодически коррелированные случайные процессы в задачах обработки акустической информации.-Киев: Знания, 1930,- 25 с.

¿.Мыслович N.B. Использование корреляционного анализа в виброакустической диагностике подшипников качения энергетических электромашин. -В кн. надежность энергетических электромашин.-Киев: Наукова думка, 1981.-С.39-46.

5.Мыслович М.В. Использование некоторых статистических параметров виброакустического шума для диагностики подшипников качения электрических машин. В кн. Надежность и диагностика энергетических электромашин.-Киев: Наукова думка, 1984, с.81-87.

6.Мыслович М.В., Нрасильников А.И, Использование кусочно-линейного преобразователя акустических сигналов для диагностики узлов электрических машин. В кн. Надежность энергетических электромашин.-Киев: Наукова думка, 1981.- с.73-80.

7.Мыслович М.В., Марченко В.Г., Проценко Л.Д. Характеристики случайного процесса, получение с помощью формирующего RLC-фильтра. -В кн.: Пространственно-временная обработка сигналов и учет влияния среды их распространения.- Харьков: Изд-во ХАИ, 1980.-с.47-49.

8.Мыслович М.В., Осадчий Е.П. Использование статистического спектрального анализа в виброакустической диагностике подшипников качения электрических машин. Гехн. электродинамика. -1983.-* 3.-С.58-64.

9.Мыслович М.В., Марченко Б.Г., Проценко Л.Д. Автокорреляционные и характеристические функции виброакустического шума подшипников качения электрических машин и возможности

корреляционного анализа для диагностики. Техн. электродинамика. -1982.-JS 1 .-С.76-83.

Ю.Мыслович М.В., Марченко Б.Г., Гончарук Е.С., Осадчий Е.П. Модель линейного НЪС-шума в задачах статистического моделирования работы узлов электрических машин. Техн. электродинамика. -1981.-* 1.-С.50-56..

И.Мыслович М.В., Марченко Б.Г. Диагностирование подшипников качения электрических машин с использованием третьего и четвертого моментов их вибраций. Техн. электродинамика. -1986.-А 5.-С.50-56.

12.Мыслович М.В., Марченко Б.Г. Некоторые особенности построения решающие правил при проведении вибродиагностики подшипников качения электрических машин. -В кн.: Физико-технические проблемы надежности электрических машин.-Киев: Наукова думка, 1986,- с. 19-26.

13.Мыслович М.В., Марченко Б.Г. Особенности применения процедуры Неймана-Пирсона при диагностировании электрических узлов радиотехнических систем. -В кн.: Статистические метода обработки информации в авиационных радиоэлектронных системах.-Киев: Изд-во КИИГА, 1987.- с.21-26.

Ы.Мыслович М.В., Марченко Б.Г. Формирование обучающих совокупностей по реализациям вибраций с использованием диаграммы Пирсона. Межвузовский тематический сборник научных трудов "Вибротехника", & 1 (58).-Каунас: Изд-во Каунасского политехнического института им. Антанаса Снечкуса, 1987.- С.61-65.

16.Мыслович М.В., Марченко Б.Г., Красильников А.И. Математическая модель линейного случайного процесса в обосновании диагностических признаков при вибродиагностике подшипников качения. -Межвузовский тематический сборник научных трудов "Вибротехника"- Ji 2 (59).-Каунас: Изд-во Каунасского политехнического института им. Антанаса Снечкуса, 1987.- с.31-37.

1 б.Мцслович М.В., Марченко Б.Г.,Зварич В.Н. Стохастически периодические случайные процессы как модели информационных сигналов.- Изв. ВУЗов, радиоэлектроника. -1995.- J6 1.- С.46-51.

17.Мыслович М.В., Марченко Б.Г. Анализ переходных режимов в колебательных системах при воздействии белого шума. Техн. электродинамика.- 1989.- Л 3. с.58-64.

18.Hyslovlt.ch M.V., Krasllnlkov A.I., Martchenko B.G. A E&theaatlcal model of linear random processes In substantlon of

diagnostics criterlaln vibratory diagnostics of rolling-contact bearings. Hemisphere Publishing Corporation, Vibrating Engineering.- 1989. -3, * 2, p.205-211.

19.Mysl07itch M.V., Martchenleo B.G., Zvaritch V.N. White Noise in Information Signal Models. Perganon Press Ltd., Applied Mathematics Letters.- 1994.- Vol. 7, * 3, p.93-95.

20.Myslovltch M.V., Martchentoo B.G., Zvaritch V.N. The Models of Random Periodic Information Signals on the White Noise Bases. Pergamon Press ltd.. Applied Mathematics Letters.- 1995.- Vol.8 £ 3, p.87-89.

21.Мыслович M.B., Береговой А.И., Быстриков А.Ф., Котвицкий Н.Н, Марченко Б.Г., Осадчий Е.П. Вибродиагностика электрических машин. Статистический подход и устройство. (Щ5епр. АН УССР. Ин-т электродинамики; * 364).-Киев, 1984,- 56 е.

22.Мыслович М.В., Марченко Б.Г. Белые шумы в колебательных системах.- (Препр. АН УССР. Ин-т электродинамики; * 599). Киев, 1989.- 42 с.

23.Мыслович М.В., Марченко Б.Г., Целина В.Н. Ударная диагностика шихтованных магнитопроводов.- (Препр. АН Украины. Ин-т электродинамики; * 745). Киев, 1993.- .40 а.

24.Мыслович М.В., Проценко Л.Д. Линейные случайные процессы в задачах виброакустической диагностики технических систем.- (Препр. АН УССР. Ин-т электродинамики; * 291). Киев, 1982.- 22 с.

25.Мыслович М.В., Баранов ГЛ., Марченко Б.Г., Проценко Л.Д., Осадчий Е.П. Способ диагностики подшипников качения. А.с. 1275251.-СССР.- Билл, изобр. 1986 * 45.

Личный вклад соискателя в работах, написанных в соавторстве, состоит в следующем: результаты работ [1-3,7,9,10-231 принадлежат авторам в равной мере; в работах 16,8,241 соискателю принадлежит постановка научной задачи, пути ее решения, анализ полученных результатов; в работе С251 вклад соискателя определен справками о творческом участии в создании изобретения.

Мислович M.B. Науков! оснош теорН 1нформац1йно -вим1рпвальних систем отатистично! д1агностики електротехн!чного обладнання.

Дисертац1я на здобуття наукового ступеня доктора техн1чних наук за спвц1альн1ста 05.11.16 - 1вформад1йно - вим!рювальн1 система, 1нститут елэктродинамЛки HAH Укра1ни, Ки1в, 1995.

. Захищаеться 39 наукових праць та авторське св!доцтво, як! м1стять теоретичн1 та експериментальн! досл1дкення по розробц! IBC статистично! д!агностики. Вперше розроблена загальна методолог1я, яка дозволяв зд1йснювати виб1р д1агностичних простор!в, формувати в вдх просторах навчалч! сукушост!, а такох проводит побудову розв'язуючих правил з д!агностики та класиф1кац11 конкретних дефект1в вузл!в електротехн!чного обладнання.

Mysloritch. M.V. The Sceintiflc Bases ol the Informational Measuring System's Theory ol Statistical Diagnostics of the Electroengineering Equipment.

Doctoral Degree in Technical Sciences . on the 05.11.16 Speciality - Informational Measuring Systems, Institute of Electrodynamics of the Ukrainian National Academy of Sciences. Kiev, 1995.

39 scientific works and 1 patent, which contain theoretical and experimental research of Informational measuring system's elaboration are defended. The general methodology, which make it possible: to select diagnosis spaces, to form In this spaces of training aggregates and to construct decisive rules for diagnosis and classification of the specific failures of the electroengineering equipment has been elaborated.

Ключob1 слова: 1нформац1йно - вим1рювальна система, статистична д!агностика, електротехн1чне обладнання.

Подписано к печати О7. 95г. формат 60x84/16

Бумага офсетная Усл.-печ.лист, ?р-Уч.-изд.лист 2.0. q

Тирг* ¿/е. заказ 35 0

Полиграф, уч-к Института »лектродинамики АН Украины,

252057, Каев-57, проспект Победы, 56.