Дослідження характеристик акустичних процесів з використанням вейвлет-перетворення для виявлення діагностичних ознак технічного стану газоперекачувального агрегату
DOI:
https://doi.org/10.15587/2706-5448.2021.224432Ключові слова:
газоперекачувальний агрегат, акустичний процес, вейвлет-перетворення, діагностична ознака, технічний стан, експериментальні дослідженняАнотація
Об'єктом дослідження є деградаційні процеси, які проходять в вузлах і елементах газоперекачувального агрегату (ГПА) при його тривалій експлуатації та призводять до появи дефектів і, як наслідок, до зміни його технічного стану. Сьогодні для визначення технічного стану ГПА використовують методи параметричної та вібраційної діагностики. Для виявлення діагностичних ознак технічного стану ГПА використовуються різноманітні перетворення, зокрема вейвлет-перетворення, які застосовуються при обробці вібраційних процесів, що супроводжують роботу ГПА та їх технологічних параметрів. В той же час при дослідженні діагностичних ознак технічного стану ГПА акустичні процеси, що супроводжують роботу ГПА та можуть бути більш інформативними в порівнянні з вібраційними, практично не розглядалися.
Розроблена методика експериментальних досліджень і їх технічне забезпечення, що дозволили проводити запис акустичних процесів, що супроводжують роботу ГПА типу ГТК-25і фірми «Нуово Піньйоне» (Італія). В ході проведення експериментальних досліджень були отримані реалізації акустичних процесів ГПА для трьох його станів – «номінального», «дефектного» та «поточного».
Подальші дослідження акустичних процесів для трьох станів ГПА ГТК-25і з використанням вейвлет-перетворення показали, що за зовнішнім виглядом вейвлет-спектрограм важко помітити різницю у виникненні або зникненні різних частотних складових в залежності від технічного стану ГПА. Для отримання кількісних показників такої залежності було проведено дискретне вейвлет-перетворення, яке дозволяє виділити характерні тренди в зміні значень шуму на різних масштабах. Були отримані значення норми апроксимації та норм деталізації по відношенню до норми сигналу (у відсотках) для п’ятирівневого вейвлет-розкладу за наборами даних. Встановлена лінійна залежність норми вейвлет-складової деталізації п’ятого порядку від часу напрацювання ГТК-25і (зміни технічного стану), яка може бути прийнята за діагностичну ознаку його технічного стану.
Досліджена діагностична ознака може бути покладена в основу методу діагностування технічного стану ГТК-25і за характеристиками його акустичного процесу з використанням вейвлет-перетворення. Розглянутий підхід виявлення діагностичної ознаки за характеристиками акустичних процесів з використанням вейвлет-перетворення може бути використаний для будь-якого типу ГПА.
Посилання
Dremin, I. M., Ivanov, O. V., Nechitailo, V. A. (2001). Veivlety i ikh ispolzovanie. Uspekhi fizicheskikh nauk, 171 (5), 465–501.
Prygunov, A. I. (2003). Veivlety v vibratsionnoi dinamike mashin. Available at: www.vibration.ru/wavelet.shtml
Iur, T. V., Kharitonov, V. M., Dubrovіn, V. І. (2013). Model otsіnki tekhnіchnogo stanu vuzlіv GTD za parametrami vіbratsіi z vikoristanniam veivlet-peretvorennia. Aviatsionno-kosmicheskaia tekhnika i tekhnologii, 10 (107), 177–182.
Verma, N. K., Gupta, R., Sevakula, R. K., Salour, A. (2014). Signal transforms for feature extraction from vibration signal for air compressor monitoring. TENCON 2014 – 2014 IEEE Region 10 Conference. doi: http://doi.org/10.1109/tencon.2014.7022275
Yang, W. S., Su, Y. X., Chen, Y. P. (2019). Air compressor fault diagnosis based on lifting wavelet transform and probabilistic neural network. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 657, 012053. doi: http://doi.org/10.1088/1757-899x/657/1/012053
Zamikhovskyi, L. M., Ivaniuk, N. I., Pavlyk, V. V. (2017). Vykorystannia veivlet-peretvorennia dlia vyznachennia tekhnichnoho stanu hazoperekachuvalnykh ahrehativ. Suchasni prylady, materialy i tekhnolohii dlia neruinivnoho kontroliu i tekhnichnoi diahnostyky mashynobudivnoho i naftohazopromyslovoho obladnannia. Ivano-Frankivsk, 132–133.
Gryzlova, T. P., Piralishvili, G. SH., Shepel, V. T. (2006). Metodicheskoe i programmnoe obespechenie obrabotki nestatsionarnykh protsessov na osnovanii wavelet-analiza. Vestnik dvigatelestroeniia, 3, 138–143.
Nakonechnyi, A. Y., Lahun, I. I., Veres, Z. Ye., Nakonechnyi, R. A.,Fedak, V. I.; Nakonechnyi, A. Y. (Ed.) (2020). Teoriia i praktyka obrobky syhnaliv u malokhvylovii (wavelet) oblasti. Lviv: Rastr-7, 470.
Zamikhovskii, L. M., Pavlyk, V. (2014). Issledovanie diagnosticheskikh priznakov tekhnicheskogo sostoianiia gazoperekachivaiuschikh agregatov GTK – 25і firmy Nuovo-Pinone. Molodoi uchenii, 15 (74), 75–79.
Pavlyk, V. V. (2012). Napriamky pidvyshchennia efektyvnosti ekspluatatsii hazoperekachuvalnykh ahrehativ v umovakh Bohorodchanskoho LVUMH. Naukovi visti, 2 (22), 44–49.
Swee, E. G. T., Elangovan, S. (1999). Applications of symlets for denoising and load forecasting. Proceedings of the IEEE Signal Processing Workshop on Higher-Order Statistics. SPW-HOS ’99. doi: http://doi.org/10.1109/host.1999.778717
Bultheel, A., Huybrechs, D. (2014). Wavelets with applications in signal and image processing. Available at: https://people.cs.kuleuven.be/~daan.huybrechs/teaching/wavelets2014.pdf
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2021 Leonid Zamikhovskyі, Olena Zamikhovska, Pavlyk Volodymyr
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
