РОЗРОБКА МАТЕМАТИЧНОГО І АЛГОРИТМІЧНОГОЗАБЕЗПЕЧЕННЯ СИСТЕМИ ВІБРАЦІЙНОГО ДІАНОСТУВАННЯ НАСОСНОГО АГРЕГАТУ

    Друга група містить у собі методи функціональної (робочої) діагностики, використовувані, в першу чергу, для машин, що є джерелом природних збурень у процесі їхньої роботи [2]. Ці методи орієнтовані насамперед на аналіз процесів формування збурень, а не їхніх спотворень під час поширення. Більш того, спотворення звичайно ускладнюють аналіз вимірюваних сигналів і, як наслідок, використовувану інформаційну технологію. Лише для обмеженого кола задач функціональної діагностики використовується інформація, одержана в результаті аналізу спотворень природних збурень при проходженні їх через об'єкт діагностування [12].

   Далі розглядаються методи саме для функціональної діагностики. Найпростіший з основних є енергетичний метод, заснований на вимірюванні потужності амплітуди контрольованого сигналу. Як діагностичний сигнал, може використовуватися температура (перепад температур), тиск, шум, вібрація і багато інших фізичних параметрів. Технологія будується на вимірюванні величини сигналів у контрольних точках і порівнянні їх з граничними значеннями.

     Розвитком енергетичного методу є частотний метод, що припускає виділення з вимірюваного сигналу складових у визначених частотних діапазонах і подальший енергетичний аналіз виділених складових. Метод частотного аналізу використовується не тільки для контролю і діагностики машин, але і для їхнього аварійного захисту. Прикладом може бути частотно-дуговий захист електричних машин по високочастотним складовим струму, захист машин по вібрації з частотою її обертання і інше. Частотний аналіз далеко не завжди використовується для поділу складових електронних фільтрів. Це можуть бути, наприклад, резонансні датчики струму, вібрації, шуму, світлового потоку інших величин. Один з таких датчик-стетоскоп для перетворення низькочастотної вібрації контрольованих вузлів машин у шум, які сприймаються органами слуху людини [14].

       Ще один, спектральної метод, заснованої на вузькосмуговому спектральному аналізі сигналів. При використанні такого виду аналізу сигналів діагностична інформація міститься у співвідношенні амплітуд і початкових фаз основної складової і кожної з кратних їй по частоті складових. Такий метод застосовується для аналізу сигналів з датчиків тиску, вібрації, шуму, а також датчиків струму і напруги в електричних машинах і апаратах. І в даний час ці методи широко застосовуються в системах контролю і керування машин і устаткування.

     Усі вони, однак, мають загальний недолік  при використанні в задачах  діагностики, коли потрібно знайти  дефекти різних вузлів, що зароджуються. Як приклад можна привести  результати статистичних досліджень вібрації багатьох видів бездефектних машин, виконаних у ряді країн. Ці дослідження показали, що типовий розкид величин багатьох складових лежить у межах 20 дб, тобто 10 разів, а для деяких складових виявляється ще вище. У той же час дефекти в початковій стадії розвитку можуть робити значно менший вплив, змінюючи характер для цих дефектів величин параметрів вібрації усього в 2-3 рази.

 Паралельно розвитку  систем діагностування на базі  вже існуючих методів  у  багатьох країнах йшов пошук нових методів аналізу сигналів для рішення діагностичних задач. Так, фахівцями Швеції був запатентований метод ударних імпульсів, що дав початок багатьом поколінням систем діагностики підшипників кочення [2].  Принцип дії цього методу наступний: вібрація, порушувана короткими імпульсами, значно змінює миттєву (пікову) амплітуду сигналу, практично не змінюючи її середньоквадратичне значення (потужність). Відношення пікового значення (пік) до середньоквадратичного (СКЗ), назване пікфактором, є тим параметром, що реагує на появу окремих коротких імпульсів. Так, у випадкового сигналу без ударних імпульсів типове значення пікфактора лежить у межах від 3 до 4, а з появою рідких, але сильних імпульсів може перевищувати значення порядку 20-30. Саме в підшипниках кочення при поганому змащенні появі раковин на поверхнях кочення виникають такі імпульси. Оскільки імпульси короткі, вони найбільше сильно збуджують високочастотну вібрацію. Сигнали, містять у собі складові високочастотної вібрації, порушувану як силами тертя (стабільні в часі складові), так і ударами, число яких в одиницю часу не повинно бути великим, тому що в останньому випадку росте середньоквадратичне значення вібрації і падає величина пікфактора вимірюваного сигналу [2].

     Розглянутий  метод дозволяє використовувати для рішення діагностичних задач найпростіші засоби вимірювання. Цей факт і визначив широке поширення технології ударних імпульсів, особливо на території країн СНД, однак необхідність рішення більш складних діагностичних задач  значно обмежив можливості даної технології, з'явилося основною причиною пошуку нових, більш сучасних діагностичних методів. Зокрема, необхідно було розширити номенклатуру дефектів, що виявляються, у тому числі, при яких у вузлах діагностування не виникають ударні імпульси. Не менш важливо було мінімізувати імовірність пропуску аварійно-небезпечних ситуацій при виконанні періодичних вимірювань із значними перервами між ними. Метод ударних імпульсів не дозволяє збільшувати ці інтервали вище 5-10 днів, тому що саме на такий мінімальний термін на початку розвитку дефектів зростає величина пікфактора. З подальшим ростом дефекту через збільшення числа ударних імпульсів в одиницю часу величина пікфактора падає, у той час як рівень вібрації продовжує рости, але дуже повільно.

   У 1978 році фахівці  запропонували метод для діагностування  багатьох видів вузлів роторних  машин, відомий як метод огинаючої. Ця технологія в даний час широко поширена в багатьох країнах і використовується навіть у медичній діагностиці. Суть полягає в аналізі коливань потужності вимірюваного сигналу. Така технологія може застосовуватися для високочастотного сигналу, потужність якого змінюється значно повільніше його періоду. Оскільки потужність сигналу визначається значенням його що огинає, ця інформаційна технологія заснована саме на аналізі огинаючої високочастотного сигналу.

     Найбільші  успіхи методу що огинає, також  як і методу ударних імпульсів,  досягнуті при рішенні задач  діагностики підшипників кочення. В даний час метод що огинає, володіє більш широкими можливостями, поступово заміняє метод ударних імпульсів. З його допомогою вирішуються задачі діагностики тих вузлів роторних машин, що є джерелами сил тертя і динамічних навантажень. Це підшипники кочення, ковзання, робочі колеса насосів і турбін, зубчаті колеса механічних передач і інше [14].

  Метод що огинає і метод ударних імпульсів є широко використовуваними методами аналізу сигналів для рішення діагностичних задач і практично не використовуються в системах автоматичного керування, контролю і захисту машин і устаткування. Вони мають значні переваги при виявленні дефектів на ранній стадії їхнього розвитку, вступаючи ряду інших методів у задачах виявлення розвитку дефектів у передаварійних ситуаціях. Головні їхні переваги визначаються тим, що використовувані цими методами властивості сигналів з'являються тільки з моменту зародження дефектів і для їхнього виявлення немає необхідності попередньої адаптації, тобто не потрібно виконувати  періодично повторюванні вимірювання діагностичних сигналів. Ці властивості сигналів виявляються по першому ж вимірюванні, причому не абсолютної, а відносної величини, що не вимагає особливої точності при виконанні вимірювань. Точність вимірюваної величини діагностичного параметру визначається, в основному, параметрами технічних засобів для аналізу сигналів [1]. Приведений короткий аналіз основних методів обробки сигналів дозволяє робити оцінку практично всіх методів, використовуваних в сучасних системах діагностики машин і устаткування. Особливо варто виділити ще один перспективний метод одержання діагностичної інформації - метод статистичного розпізнавання станів (образів). Він розробляється вже кілька десятиліть і на перших етапах не одержав особливого практичного застосування через необхідні від апаратури обчислювальні можливості. В даний час інтенсивно розвиваються інформаційні технології, що самонавчаються, для рішення задач розпізнавання станів, описуваних багатьма параметрами, що одержали назву “нейронні мережі”. Це дозволяє сподіватися, що в найближчі роки можна буде вирішувати і задачі ідентифікації динамічних процесів із значними випадковими компонентами.

    Всі вище  розглянуті методи діагностування  мають свої недоліки та переваги  при діагностуванні окремих вузлів  магістральних нафтових насосів.  Нажаль на даний час ще немає методу діагностування за допомогою якого можна б було проводити діагностування всіх вузлів агрегату, що істотно б полегшало роботу обслуговуючому персоналу.