Современное состояние виброакустической диагностики машин

  В 1978 году специалисты АО Виброакустические системы и технологии предложили метод и информационную технологию для диагностирования многих видов узлов роторных машин, известную как технология огибающей. Эта технология в настоящее время широко распространена во многих странах и используется даже в медицинской диагностике. Суть заключается в анализе колебаний мощности измеряемого сигнала. Такая технология может применяться для высокочастотного сигнала, мощность которого изменяется значительно медленнее его периода. Поскольку мощность сигнала определяется значением его огибающей, эта информационная технология основана именно на анализе огибающей высокочастотного сигнала. На рис.5 приведена форма высокочастотного сигнала, а также спектр огибающей, в котором отчетливо видна гармоническая составляющая, отвечающая за периодическое изменение мощности первичного сигнала.

  Наибольшие  успехи метода огибающей, также как  и метода ударных импульсов, достигнуты при решении задач диагностики  подшипников качения. В настоящее время метод огибающей, обладающий более широкими возможностями, постепенно заменяет метод ударных импульсов. С его помощью решаются задачи диагностики тех узлов роторных машин, которые являются источниками сил трения и динамических нагрузок. Это подшипники качения, скольжения, рабочие колеса насосов и турбин, зубчатые колеса механических передач и многие другие.

  Метод огибающей и метод ударных  импульсов являются широко используемыми  методами анализа сигналов для решения  диагностических задач и практически  не используются в системах автоматического  управления, контроля и защиты машин  и оборудования. Они обладают значительными  преимуществами при обнаружении  дефектов на ранней стадии их развития, уступая ряду других методов в  задачах обнаружения развитых дефектов в предаварийных ситуациях. Главные  их преимущества определяются тем, что  используемые этими методами свойства сигналов появляются только с момента зарождения дефектов и для их обнаружения нет необходимости предварительной адаптации, т.е. не требуется выполнять несколько периодически повторяющихся измерений диагностических сигналов. Эти свойства сигналов обнаруживаются по первому же измерению, причем не абсолютной, а относительной величины, что не требует особой точности при выполнении измерений. Точность измерения величины диагностического параметра определяется, в основном, параметрами технических средств для анализа сигналов.    
 

Рис.5. Сигнал высокочастотной случайной вибрации, возбуждаемой силами трения, и спектр его огибающей для бездефектного подшипника (а,б) и для подшипника с износом поверхности качения (в,г). Fm - частота модуляции сил трения. 

  Приведенный краткий анализ основных методов  обработки сигналов позволяет производить  оценку практически всех информационных технологий, используемых в современных  системах мониторинга и функциональной диагностики машин и оборудования. Особо следует выделить еще одну перспективную технологию получения  диагностической информации - технологию статистического распознавания  состояний (образов). Она разрабатывается  уже несколько десятилетий и  на первых этапах не получила особого  практического применения из-за требуемых  от аппаратуры вычислительных возможностей. В настоящее время интенсивно развиваются самообучающиеся информационные технологии для решения задач  распознавания состояний, описываемых  множеством параметров, получившие название “нейронные сети”. Это позволяет  надеяться, что в ближайшие годы можно будет решать и задачи идентификации  динамических процессов со значительными  случайными компонентами. Естественно, что подобная технология из-за своей  сложности сможет на первых этапах использоваться только в стационарных системах мониторинга, снижая вероятность  принятия ошибочных решений о  появлении дефектов прежде всего при смене режима работы объектов диагностирования.

  Следует обратить внимание, что среди рассмотренных  информационных технологий сознательно  не упоминались те, в которых производятся многоканальные измерения вибрации или шума. Это объясняется тем, что такие виды измерений как  корреляционные, когерентные и т.п. используются для анализа искажений  при распространении вибрации или  шума и позволяют эффективно решать задачи тестовой диагностики машин  и оборудования. В функциональной диагностике, когда вместо простого тестового сигнала с известными параметрами используется сложный  сигнал, формирующийся в узлах  машины, эффективность этих методов  может снижаться. Их можно применять  в частных случаях при отсутствии источников возбуждения тестового  сигнала вибрации или шума. Необходимость использования этих методов вместо тестовых может быть вызвана также массогабаритными ограничениями, когда оптимальные точки доступны для установки только небольших датчиков и недоступны для установки излучателей тестового сигнала с размерами, в несколько раз превышающими размеры датчиков.  

2. ИЗМЕРИТЕЛЬНАЯ И  АНАЛИЗИРУЮЩАЯ АППАРАТУРА

  Составной частью информационной технологии на базе любого из методов обработки  сигналов являются соответствующие  средства измерения, анализа и передачи информации. В развитии технических  средств для диагностических информационных технологий можно выделить три основных этапа.

  Первый  относится к начальным шагам  в диагностике и, прежде всего  виброакустической, когда средствами оценки технического состояния машин по их шуму или вибрации были органы чувств человека. Органы слуха способны воспринимать и анализировать акустические сигналы в звуковой области частот. Вибрация механизмов в этой области частот всегда является источником звука, а на низких частотах человек воспринимает ее контактным путем. Избирательность анализа вибрации можно обеспечить существующими сотни лет стетоскопами (слухачами). Все эти возможности человека всегда определяли преимущественное развитие диагностики по сигналам вибрации и шума до последних нескольких десятилетий.

  Следующий этап определяется моментом создания виброакустических приборов для измерения вибрации и шума выше звукового диапазона частот и спектрального анализа виброакустических сигналов. Именно с появлением этих приборов в сороковые-пятидесятые годы нашего столетия начались интенсивные исследования по поиску методов анализа сигналов, специализированных для решения диагностических задач. Качественный шаг в диагностике машин, сделанный в шестидесятые-семидесятые годы, заключался не только в разработке метода ударных импульсов и метода огибающей, позволивших решать ряд диагностических задач по однократным измерениям вибрации или шума, но и в развитии методов диагностирования на основе узкополосного спектрального анализа сигналов. В эти же годы были проведены многочисленные исследования по изучению влияния различных видов дефектов на функционирование машин и на диагностические сигналы. Результаты этих исследований показали, что наибольшей диагностической информацией обладает сигнал вибрации, а многие другие виды сигналов практически дублируют ту или иную информацию, содержащуюся в сигнале вибрации. Кроме того, стало очевидным, что дефекты начинают развиваться задолго до возникновения аварийных ситуаций, а во многих типах узлов еще в первой половине их жизненного цикла. И практически сразу же дефекты начинают влиять на возбуждаемые этими узлами вибрацию и шум. Основной проблемой при обнаружении вызываемых ими изменений в сигнале вибрации является разделение их с теми изменениями, которые происходят из-за флуктуаций нагрузки, частоты вращения, температуры узлов и других параметров машины и внешних условий. Эта проблема становится одной из первостепенных при решении задач диагностирования машин и оборудования.

  Третий  этап в создании технических средств  диагностики стал следствием бурного  развития компьютерных техники и  технологий. Именно в это время  появились цифровые анализаторы  спектра, позволяющие вести параллельно  фильтрацию нескольких сотен частотных  составляющих сигнала. И именно тогда  появилась возможность замены специалиста  по диагностированию различных видов  машин сначала экспертными программами, а позднее и программами автоматического  диагностирования и прогнозирования  технического состояния машин и  их отдельных узлов. Появление мощных персональных компьютеров дало также  импульс для разработки новых  информационных технологий на базе статистических методов распознавания образов, которые частично уже используются в задачах виброакустической диагностики машин.

  В основе всех средств измерения и  анализа сигналов вибрации и шума лежат три типа устройств, выполняющих  разные операции. Первый - датчик вибрации или микрофон, преобразующий колебания  в электрический сигнал. Второй - фильтр, выделяющий компоненты сигнала  в необходимой области частот. Третий - детектор, служащий для оценки амплитуды (мощности) выделенных компонент. Далеко не всегда фильтр подключается к выходу датчика и выполняется  в виде электронного устройства. Он может быть акустическим, как, например, резонатор или механическим, как, например, упругая прокладка, и устанавливаться  перед датчиком. Различные приборы  содержат разные комбинации этих трех типов устройств, в зависимости  от того, с какой информационной технологией они используются. Так, ниже показаны структуры основных видов  приборов для контроля и диагностики  машин и оборудования по вибрации или шуму.   
 

Рис. 6а. Структура основных видов приборов для измерения и анализа сигналов вибрации и шума. СКЗ - среднеквадратичное значение.    
 

Рис. 6б. Структура основных видов приборов для измерения и анализа сигналов вибрации и шума. СКЗ - среднеквадратичное значение.   
 

Рис. 6в. Структура основных видов приборов для измерения и анализа сигналов вибрации и шума. СКЗ - среднеквадратичное значение.   
 

Рис. 6г. Структура основных видов приборов для измерения и анализа сигналов вибрации и шума. СКЗ - среднеквадратичное значение    
 

Рис. 6д. Структура основных видов приборов для измерения и анализа сигналов вибрации и шума. СКЗ - среднеквадратичное значение  

  Простейшими являются измеритель общего уровня вибрации (шума) и прибор для измерения пикфактора сигнала вибрации, т.е. регистратор ударных импульсов. Структура этих приборов показана на рис.6а и рис.6б соответственно. В измерителе общего уровня фильтр может отсутствовать, если нет специальных требований к полосе частот измеряемого сигнала. В измерителе пикфактора для простоты реализации обычно используется механический резонатор в виде металлического стержня с резонансом на частотах выше 25 кГц. Столь высокая частота резонанса, с одной стороны, снижает габариты резонатора, а с другой стороны, позволяет получить более высокую величину пикфактора за счет того, что на высоких частотах стабильная во времени вибрация, являющаяся помехой и возбуждаемая силами трения в контролируемых узлах машины, минимальна.

  Рассмотренные простейшие приборы были доступны по цене на всех этапах развития средств  измерения, поэтому долгое время  именно на них ориентировалась практическая диагностика. В настоящее время  быстрое развитие вычислительной техники  и снижение на нее цен позволяет  в полной мере использовать на практике все, даже наиболее сложные, информационные технологии. Цифровые анализаторы сигналов в настоящее время по стоимости  сравниваются с простейшими аналоговыми  приборами, вытесняя их при решении  диагностических задач.

  Из  наиболее часто используемых средств  измерений, реализуемых на базе вычислительной техники, можно выделить анализаторы  формы, спектральные анализаторы и  анализаторы спектра огибающей, структура которых также приведена  на рис.6. Функции анализатора формы (рис.6в) заключаются в измерении амплитуд и фаз отдельных составляющих сигнала и в сравнительном анализе формы отдельных участков сигнала, начало и конец которых определяется углом поворота вала. Подобные анализаторы широко используются для диагностики машин возвратно-поступательного типа и роторов в процессе их балансировки. Анализатор спектра (рис 6г) обычно применяется при мониторизации всех типов машин и оборудования. Анализатор спектра огибающей (рис 6д) предназначен для исследования случайных процессов, мощность которых периодически изменяется во времени.