Ανίχνευση του φαινομένου σπηλαίωσης σε φυγοκεντρικές αντλίες, μέσω αισθητήρων ήχου και δονήσεων και χρήση υπολογιστικής νοημοσύνης
Creators: name: Καραγιοβανίδης Μάριος Θωμά
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2016
Subjects: σπηλαίωση
τεχνητά νευρωνικά δίκτυα
ήχος και δονήσεις
cavitation
artificial neural networks
sound and vibration

description: Αντικείμενο της παρούσας διατριβής είναι η δυνατότητα ανίχνευσης του φαινομένου σπηλαίωσης σε φυγοκεντρικές αντλίες νερού, με τη χρήση σύγχρονων υπολογιστικών μεθόδων ανάλυσης σημάτων ήχου και δονήσεων. Η σπηλαίωση σε μια φυγοκεντρική αντλία, μπορεί να προκαλέσει μείωση της υδραυλικής απόδοσης, θόρυβο και έντονες ταλαντώσεις σε ολόκληρο το αντλητικό συγκρότημα, φθορά των υλικών και να οδηγήσει σε σταδιακή καταστροφή της αντλίας. Για να αποφευχθεί η λειτουργία της αντλίας σε συνθήκες σπηλαίωσης, πρέπει να μπορεί να ανιχνευθεί εγκαίρως η εμφάνιση και η εξέλιξη του φαινομένου. Οι μέθοδοι που χρησιμοποιούνται στην παρούσα εργασία είναι η μέτρηση των δονήσεων της αντλίας με αξονικά επιταχυνσιόμετρα, καθώς και η μέτρηση του παραγόμενου ήχου της αντλίας στο ανθρώπινο ακουστικό εύρος. Για την διενέργεια των μετρήσεων, συναρμολογήθηκε κατάλληλη πειραματική διάταξη, αποτελούμενη από δεξαμενή νερού, μονοβάθμια φυγοκεντρική αντλία, διατάξεις μέτρησης πίεσης, παροχής, ταλαντώσεων και ήχου, καθώς και κατάλληλο υδραυλικό δίκτυο με τις απαραίτητες ρυθμιστικές βάνες και όργανα. Η μεθοδολογία βασίστηκε στη σύγκριση των ληφθέντων μετρήσεων σε διαφορετικές συνθήκες λειτουργίας, με σημείο αναφοράς την λειτουργία της αντλίας στο μέγιστο βαθμό απόδοσης με βάση την καμπύλη λειτουργίας του κατασκευαστή και του θεωρητικού υπολογισμού αυτής. Τα σήματα δονήσεων και ήχου επεξεργάστηκαν με υπολογιστικές μεθόδους, ώστε να εξαχθούν τα σχετικά χαρακτηριστικά των σημάτων στο πεδίο του χρόνου και της συχνότητας. Τα χαρακτηριστικά αυτά χρησιμοποιήθηκαν για την εκπαίδευση τεχνητού νευρωνικού δικτύου στην ορθή αναγνώριση των διαφόρων καταστάσεων λειτουργίας της αντλίας, καθώς το φαινόμενο σπηλαίωσης εξελίσσεται. Τέλος, μελετήθηκαν όλα τα πειραματικά αποτελέσματα και έγινε ανάλυση των ευρημάτων, ώστε να διαπιστωθεί η δυνατότητα αξιοποίησης των συγκεκριμένων μεθόδων για την ανίχνευση του φαινομένου σπηλαίωσης σε πραγματικές συνθήκες, και για εμπορική εφαρμογή.
description: The scope of this study is to investigate the possibility of detecting the phenomenon of cavitation in centrifugal water pumps, using audio and vibration signal analysis with modern computational methods. The cavitation in a centrifugal pump, may reduce the hydraulic performance, wear the materials, produce noise and strong vibrations throughout the pump station and progressively, lead to the destruction of the pump. To avoid pump cavitation conditions, we must be able to detect the occurrence and the progress of the phenomenon. The methods used in this work are the measurement of pump vibration with axial accelerometers, and the measurement of pump sound in the human audible range. Measurements were performed on the experimental setup, which was consisted by a water tank, a single-stage centrifugal pump, a pressure sensor and pressure transmitter, a flow meter, vibration and sound sensors, as well as the appropriate hydraulic piping with the necessary control valves and gauges. The methodology was based on a comparison of the obtained measurement in different operating conditions, with reference to the operation of the pump at the best efficiency, based on the manufacturer's operating curve and theoretical calculation. The vibration and sound signals were processed by computational methods to extract the relative features in time and frequency domain. Those features where used to train an artificial neural network so as to detect the different operating conditions of the pump, while cavitation phenomenon evolves. Finally, we studied all the experimental results and an analysis of the findings was done, to determine the potential use of these methods for the detection of cavitation phenomenon in real conditions, for commercial application.