Development of the system for vibration diagnosis of bearing assemblies using an analog interface

Vasyl Dovhan; Vladimir Kvasnikov; Dmitro Ornatskiy

doi:10.15587/1729-4061.2018.144533

Автор(и)

Vasyl Dovhan ДП «УКРМЕТРТЕСТАНДАРТ» вул. Метрологічна, 4, м. Київ, Україна, 03143, Україна https://orcid.org/0000-0003-1614-2567
Vladimir Kvasnikov Національний авіаційний університет пр. Космонавта Комарова, 1, м. Київ, Україна, 03058, Україна https://orcid.org/0000-0002-8037-4189
Dmitro Ornatskiy Національний авіаційний університет пр. Космонавта Комарова, 1, м. Київ, Україна, 03058, Україна https://orcid.org/0000-0002-5776-5325

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.144533

Ключові слова:

вібраційна діагностика, газотурбінний двигун, диференціальний зарядовий підсилювач, підшипниковий вузол, слідкуючий режекторний фільтр

Анотація

Запропоновано систему ранньої вібраційної діагностики газоперекачувальних агрегатів, а саме підшипникових вузлів з покращеними метрологічними характеристиками. Спосіб дозволяє вирішувати задачу раннього діагностування підшипників кочення при несприятливих умовах застосування. Дослідження показали, що це досягнуто завдяки використанню слідкуючих режекторних фільтрів на базі N-канальних структур з використанням ітераційних-інтегруючих перетворювачів. Результати моделювання 4-ох канального фільтра, при реальних вхідних сигналах підшипникових пошкоджень, показали його дієздатність. На цій основі була створена підсумкова модель вихідного сигналу фільтра. Представлена функціональна схема детектора середньоквадратичних значень з моделлю вихідного сигналу слідкуючого режекторного фільтра при реальних вхідних сигналах. Для створення моделі сигналу на вході детектора середньоквадратичних значень були визначені реакції фільтра на кожну частоту яка відповідає за певне пошкодження. Час аналізу вибрано так, щоб він був рівний періоду мінімальної частоти биття, тобто T_a=164 мс (для підшипника типу 222).

Досліджено ефективність пристрою шляхом моделювання пошкоджень реального підшипника газотурбінного двигуна. Запропонована методика аналізу та узагальнений вібродіагностичний критерій, який дає можливість врахувати степінь навантаження двигуна. Це підвищує точність та достовірність попереднього аналізу при діагностуванні підшипника кочення на стадії зародження пошкодження.

Наведено характеристики електрометричного вимірювального підсилювача для роботи з п’єзоелектричними датчиками та запропонованого зарядового вимірювального підсилювача для роботи з п’єзоелектричними датчиками. При умові розбалансу вхідної ланки, що зумовлено не ідентичністю паразитних ємностей вхідного кабелю. Показано, що проникнення мережевої завади на вихід зарядового вимірювального підсилювача, забезпечує на два порядки краще співвідношення сигнал/шум ніж у електрометричного вимірювального підсилювача

Біографії авторів

Vasyl Dovhan, ДП «УКРМЕТРТЕСТАНДАРТ» вул. Метрологічна, 4, м. Київ, Україна, 03143

Заступник начальника

Науково-виробничий відділ вимірювань електричних і магнітних величин

Vladimir Kvasnikov, Національний авіаційний університет пр. Космонавта Комарова, 1, м. Київ, Україна, 03058

Доктор технічних наук, професор, завідувач кафедри

Кафедра комп'ютеризованих електротехнічних систем та технологій

Dmitro Ornatskiy, Національний авіаційний університет пр. Космонавта Комарова, 1, м. Київ, Україна, 03058

Доктор технічних наук, доцент, завідувач кафедри

Кафедра інформаційно-вимірювальних систем

Посилання

Smirnov, V. A. Vibracionnaya diagnostiki podshipnikov kacheniya dvigatelya NK-12ST gazoperekachivayushchego agregata GPA-C-6,3. Available at: http://www.vibration.ru/12nks/12nks.shtml
Ravliuk, V. H. (2010). Vibrodiahnostyka ta metody diahnostuvannia pidshypnykiv kochennia buksovykh vuzliv vahoniv. Sbornik nauchnyh trudov Doneckogo instituta zheleznodorozhnogo transporta, 21, 177–189.
Monitorizaciya mekhanicheskih kolebaniy mashinnogo oborudovaniya (1987). Perevod tekhnicheskogo obzora No. 1. Nerum.
Frariry, J. L. (2002). Pitfalls in the Analysis of Machinery Vibration measuremеnt. Sound and Vibration, 18–24.
Bilosova, A., Bilos, Ya. (2012). Vibracionnaya diagnostika. Ostrava, 113.
Azovtsev, A. Y., Barkov, A. V., Carter, D. L. Improving the accuracy of rolling element bearing condition assessment. Available at: http://www.vibrotek.com/articles/abcvi96/abcvi96.htm
Rutkovskiy, V. Yu., Suhanov, V. M., Glumov, V. M. (2007). Sistema izmereniya parametrov radial'nyh vibraciy vala gazoturbinnoy ustanovki. Datchiki i sistemy, 8, 2–7.
Patyukov, V. G. (2003). Fil'traciya signalov chastotnyh datchikov. Datchiki i Sistemy, 5, 2–4.
Herris, F. Dzh. (1978). Ispol'zovanie okon pri garmonicheskom analize metodom diskretnogo preobrazovaniya Fur'e. TIIER, 1, 60–67.
Marchenko, B. G., Myslovich, M. V. (1992). Vibrodiagnostika podshipnikovih uzlov elektricheskih mashin. Kyiv: «Naukova dumka», 196.
Babak, S. V., Myslovich, M. V., Sysak, R. M. (2015). Statisticheskaya diagnostika elektrotekhnicheskogo oborudovaniya. Kyiv, 456.
Chen, A., Kurfess, T. R. (2018). A new model for rolling element bearing defect size estimation. Measurement, 114, 144–149. doi: https://doi.org/10.1016/j.measurement.2017.09.018
Ying, Y., Li, J., Chen, Z., Guo, J. (2018). Study on rolling bearing on-line reliability analysis based on vibration information processing. Computers & Electrical Engineering, 69, 842–851. doi: https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2017.11.029
Schmidt, S., Heyns, P. S., Gryllias, K. C. (2019). A discrepancy analysis methodology for rolling element bearing diagnostics under variable speed conditions. Mechanical Systems and Signal Processing, 116, 40–61. doi: https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2018.06.026
Klein, R., Masad, E., Rudyk, E., Winkler, I. (2014). Bearing diagnostics using image processing methods. Mechanical Systems and Signal Processing, 45 (1), 105–113. doi: https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2013.10.009
Smith, W. A., Randall, R. B. (2015). Rolling element bearing diagnostics using the Case Western Reserve University data: A benchmark study. Mechanical Systems and Signal Processing, 64-65, 100–131. doi: https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2015.04.021
Seimert, M., Gühmann, C. (2017). Vibration based diagnostic of cracks in hybrid ball bearings. Measurement, 108, 201–206. doi: https://doi.org/10.1016/j.measurement.2017.03.001
Smith, W. A., Fan, Z., Peng, Z., Li, H., Randall, R. B. (2016). Optimised Spectral Kurtosis for bearing diagnostics under electromagnetic interference. Mechanical Systems and Signal Processing, 75, 371–394. doi: https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2015.12.034
Chen, B., Shen, B., Chen, F., Tian, H., Xiao, W., Zhang, F., Zhao, C. (2019). Fault diagnosis method based on integration of RSSD and wavelet transform to rolling bearing. Measurement, 131, 400–411. doi: https://doi.org/10.1016/j.measurement.2018.07.043
Dovhan, V. V., Ornatskyi, D. P. (2010). Pat. No. 60405 UA. Prystriyi dlia vibrodiahnostyky pidshypnykovykh vuzliv. MPK: G01M 13/04. No. u201008439; declareted: 06.07.2010; published: 25.06.2011, Bul. No. 12.
Karasev, V. A. Maksimov, V. P., Sidorenko, M. K. (1978). Vibracionnaya diagnostika gazoturbinnyh dvigateley. Moscow: Mashinostroenie, 132.
Babak, V. P., Babak, S. V., Eremenko, V. S., Kuc, Yu. V., Marchenko, N. B., Mokiychuk, V. M. et. al.; Babak, V. P. (Ed.) (2014). Teoreticheskie osnovy informacionno izmeritel'nyh sistem. Kyiv, 832.
Makarenko, V., Chermyanin, A. (1999). Maloshumyashchiy usilitel' dlya p'ezokeramicheskih datchikov. Elektronnye komponenty i sistemi, 5 (21).
Barns, Dzh. (1990). Elektronnoe konstruirovanie: Metody bor'by s pomekhami. Moscow: Mir, 238.
Ornatskyi, D., Dovhan, V. (2018). Doslidzhennia parametriv N-kanalnykh filtriv dlia vibratsiynoho analizu pidshypnykovykh chastot. Metrolohiya ta prylady, 1, 46–52.