Современное состояние виброакустической диагностики машин

Содержание  

Введение

1. ИНФОРМАЦИОННЫЕ  ТЕХНОЛОГИИ

2. ИЗМЕРИТЕЛЬНАЯ  И АНАЛИЗИРУЮЩАЯ АППАРАТУРА

3. МЕТОДЫ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ

ОБЪЕКТЫ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ

Выводы

СПИСОК РЕКОМЕНДУЕМОЙ  ЛИТЕРАТУРЫ 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ВИБРОАКУСТИЧЕСКОЙ  ДИАГНОСТИКИ МАШИН  

Введение

  В последние годы все отчетливее проявляются  основные различия между системами  управления и контроля сложного энергетического  оборудования, с одной стороны, и  системами их диагностики, с другой стороны. Системы контроля, являющиеся прообразом и составной частью современных  систем мониторинга, используют, как  правило, простейшие способы измерения  основных физических величин. Диагностические  системы строятся с учетом необходимости  получения наибольшего объема информации, содержащейся, прежде всего в сигналах вибрации и шума. Именно поэтому для систем диагностики широко используются новые информационные технологии, часто основанные на более сложных методах измерения и анализа сигналов. Ниже приводится краткий анализ особенностей построения современных стационарных и переносных систем диагностики, возможностей используемых в них информационных технологий, методов диагностирования разных видов машин и узлов.

1. ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

  Методы  и средства оценки технического состояния  машин и энергетического оборудования развивались поэтапно. Сначала использовались средства контроля различных параметров, затем мониторинга, и, на последнем  этапе, системы диагностики и  прогноза технического состояния. Внедрение  каждого последующего вида систем дает пользователю новые возможности  для перехода на обслуживание машин  и оборудования по фактическому состоянию.

  Так, контроль дает информацию о величинах параметров и зонах их допустимого отклонения. При мониторинге появляется дополнительная информация о тенденциях изменения параметров во времени, которая может использоваться и для прогноза. Еще больший объем информации дает диагностирование, а именно, идентификацию места, вида и величины дефекта. Наиболее сложна задача прогноза развития дефекта, а не изменений контролируемых параметров, решение которой позволяет определить остаточный ресурс или прогнозируемый интервал безаварийной работы.

  В настоящее время под термином мониторинг часто понимается решение  всего комплекса процедур оценки состояния, но существующие системы, называемые системами мониторинга, далеко не всегда решают вопросы идентификации дефектов и прогноза их развития. Поэтому  в дальнейшем под термином мониторинг следует понимать контроль основных параметров, выявление тенденций  их изменений и прогноз развития контролируемых параметров, а под  термином диагностика - идентификацию  дефектов и прогноз их развития.

  Современные системы мониторинга и диагностики  машин и энергетического оборудования (рис.1) строятся на базе неразрушающих  методов контроля и диагностирования.    
 

Рис.1.Стационарная и переносная системы вибрационного мониторинга и диагностики машин и оборудования.  

  Используемые  в них методы диагностирования можно  разделить на две основные группы. К первой относятся методы тестовой диагностики, требующие формирования искусственных возмущений, воздействующих на объект диагностики. По степени искажения  возмущений судят о состоянии  объекта. Возмущения имеют известные  характеристики, и предметом изучения являются только те искажения, которые  возникают при их передаче через  объект. Подобные методы строятся на базе достаточно простых информационных технологий и широко используются для  диагностирования различных узлов  на этапе их изготовления, а также  машин и оборудования в неработающем состоянии.

  Вторая  группа включает в себя методы функциональной (рабочей) диагностики, используемые, в первую очередь, для машин, являющихся источником естественных возмущений в процессе их работы. Эти методы ориентированы прежде всего на анализ процессов формирования возмущений, а не их искажений во время распространения. Более того, искажения обычно усложняют анализ измеряемых сигналов и, как следствие, используемую информационную технологию. Лишь для ограниченного круга задач функциональной диагностики используется информация, получаемая в результате анализа искажений естественных возмущений при прохождении их через диагностируемый объект. 

  Ниже  рассматриваются информационные технологии именно для функциональной диагностики. Число их невелико, а многообразие диагностических систем определяется лишь сочетанием используемых технологий.

  Простейшей  из основных является энергетическая технология, основанная на измерении мощности или амплитуды контролируемого сигнала. В качестве диагностического сигнала может использоваться температура (перепад температур), давление, шум, вибрация и многие другие физические параметры. Технология строится на измерении величин сигналов в контрольных точках и сравнении их с пороговыми значениями.

  Развитием энергетической технологии является информационная частотная технология, предполагающая выделение из измеряемого сигнала составляющих в определенных частотных диапазонах и дальнейший энергетический анализ выделенных составляющих. Технология частотного анализа используется не только для контроля и диагностики машин, но и для их аварийной защиты. Примером может быть частотно-дуговая защита электрических машин по высокочастотным составляющим тока, защита машин по вибрации с частотой ее вращения и многие другие. Частотный анализ далеко не всегда использует для разделения составляющих электронные фильтры. Это могут быть, например, резонансные датчики тока, вибрации, шума, светового потока или других величин. Один из таких датчиков-стетоскоп для преобразования низкочастотной вибрации контролируемых узлов машин в шум, воспринимаемый органами слуха человека.

  Еще одна, информационная фазо-временная технология, основана на сравнении формы сигналов, измеренных через фиксированные интервалы времени. Эта технология успешно используется для контроля состояния машин возвратно-поступательного действия с несколькими одинаковыми узлами (цилиндрами и поршнями), нагружаемыми последовательно через одинаковые интервалы времени. В качестве примера на рис.2 приведен сигнал вибрации двигателя автомобиля, по форме которого можно определить качество работы каждого из цилиндров.    

Рис.2.Сигнал вибрации двигателя автомобиля, измеренный в точке между 2 и 3 цилиндрами.  

  Сравнение формы сигналов, но уже с эталонной, можно осуществлять с помощью  еще одной, информационной спектральной технологии, основанной на узкополосном спектральном анализе сигналов. При  использовании такого вида анализа  сигналов диагностическая информация содержится в соотношении амплитуд и начальных фаз основной составляющей и каждой из кратных ей по частоте  составляющих. Такая технология применяется  для анализа сигналов с датчиков давления, вибрации, шума, а также  датчиков тока и напряжения в электрических  машинах и аппаратах. В качестве примера на рис.3а приведены формы  сигналов вибрации трансформатора без  дефектов и на рис. 3б формы сигналов вибрации трансформатора с магнитным  насыщением активного сердечника.    
 
 

Рис. 3а. Формы и спектры вибрации сердечника трансформатора, работающего в нормальном режиме(а,в). fc-частота питающего напряжения.    
 
 

Рис. 3б. Формы и спектры вибрации сердечника трансформатора, при перегрузке, сопровождающейся магнитным насыщением сердечника (б,г).   

fc-частота  питающего напряжения.

  Там же приведены и спектры сигнала  вибрации. Их анализ показывает, что  появление магнитного насыщения  активного сердечника сопровождается искажением формы и ростом составляющих вибрации на гармониках питающего напряжения.

  Перечисленные выше информационные технологии применялись  еще в прошлом столетии для  контроля работоспособности паровых  машин. Лишь последняя, спектральная технология, начала широко использоваться в середине этого века после создания относительно простых анализаторов спектра сигналов различной природы. И в настоящее  время эти технологии широко применяются  в системах контроля и управления машин и оборудования.

  Все они, однако, имеют общий недостаток при использовании в задачах  диагностики, когда требуется обнаружить зарождающиеся дефекты различных  узлов. Он связан с тем, что разброс  величин измеряемых параметров даже в группе одинаковых бездефектных машин, как правило, превышает изменения, характерные для появления зарождающихся  дефектов. В качестве примера можно  привести результаты статистических исследований вибрации многих видов бездефектных машин, выполненных в ряде стран. Эти исследования показали, что типовой  разброс величин многих составляющих лежит в пределах 20 дБ, т.е. 10 раз, а для некоторых составляющих оказывается еще выше. В то же время дефекты в начальной  стадии развития могут оказывать  значительно меньшее влияние, изменяя  характерные для этих дефектов величины параметров вибрации всего в 2-3 раза.

  Развитие  средств измерений и вычислительной техники в последние годы позволило  частично решить проблемы контроля и  диагностики путем создания систем мониторинга машин и оборудования на базе рассмотренных информационных технологий. Такие системы, ориентированные  на непрерывный контроль диагностических  параметров конкретной машины или оборудования, имеют специальные режимы адаптации  на начальном этапе эксплуатации, когда дефекты чаще всего отсутствуют. На этом же этапе выявляются и учитываются  особенности влияния режимов  работы машины и изменения внешних  условий, таких как температура, качество электрического питания или  топлива и т.п., на диагностические  параметры. Это снижает вероятность  ложного срабатывания системы мониторинга  при смене режимов или внешних  условий.

  Параллельно развитию систем мониторинга на базе уже существующих информационных технологий во многих странах шел поиск новых  методов анализа сигналов для  решения диагностических задач. Так, в 1968 году специалистами Швеции был запатентован метод, давший понятие  информационной технологии ударных  импульсов, которая дала начало многим поколениям систем диагностики подшипников  качения. Принцип действия метода ударных  импульсов иллюстрируется сигналом, приведенным на рис.4.   
 

Рис.4.Вибрация, возбуждаемая ударными импульсами.  

  Как видно из рисунка, вибрация, возбуждаемая короткими импульсами, значительно  изменяет мгновенную (пиковую) амплитуду  сигнала, практически не изменяя  ее среднеквадратичное значение (мощность). Отношение пикового значения (пик) к  среднеквадратичному (СКЗ), называемое пикфактором, является тем параметром, который реагирует на появление отдельных коротких импульсов. Так, у случайного сигнала без ударных импульсов типовое значение пикфактора лежит в пределах от 3 до 4, а при появлении редких, но сильных импульсов может превышать значения порядка 20-30. Именно в подшипниках качения при плохой смазке или появлении раковин на поверхностях качения возникают такие импульсы. Поскольку импульсы короткие, они наиболее сильно возбуждают высокочастотную вибрацию. Сигнал, приведенный на рис.4, включает в себя составляющие высокочастотной вибрации, возбуждаемой как силами трения (стабильные во времени составляющие), так и ударами, число которых в единицу времени не должно быть большим, так как в последнем случае растет среднеквадратичное значение вибрации и падает величина пикфактора измеряемого сигнала.

  Рассмотренная информационная технология позволяет  использовать для решения диагностических  задач простейшие средства измерения. Этот факт и определил широкое  распространение технологии ударных  импульсов, особенно на территории стран  СНГ, однако необходимость решения  более сложных диагностических  задач и существенно ограниченные возможности данной технологии явились основной причиной поиска новых, более совершенных диагностических технологий. В частности, необходимо было расширить номенклатуру обнаруживаемых дефектов, в том числе тех, при которых в диагностируемых узлах не возникают ударные импульсы. Не менее важно было минимизировать вероятность пропуска аварийноопасных ситуаций при выполнении периодических измерений со значительными перерывами между ними. Метод ударных импульсов не позволяет увеличивать эти интервалы выше 5-10 дней, так как именно на такой минимальный срок в начале развития дефектов возрастает величина пикфактора. С дальнейшим ростом дефекта из-за увеличения числа ударных импульсов в единицу времени величина пикфактора падает, в то время как уровень вибрации продолжает расти, но весьма медленно.

  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.