УСТРОЙСТВО ВИБРОДИАГНОСТИКИ ПОДШИПНИКА КАЧЕНИЯ

Полезная модель относится к области классификации звуковых сигналов, генерируемых подшипниковыми узлами различных механизмов.
Известно устройство для диагностики подшипников качения, в котором использован метод анализа вибрационных сигналов (авт. свид. СССР 540186, кл. G01М 13/04, 1977). Оно содержит вибропреобразователь, усилитель, частотный анализатор, синхронизатор, счетчик, матричный дешифратор, блок совпадения, режимный переключатель, блок ввода вероятности дефекта, запоминающий блок, сумматор, пороговый блок и цифровой преобразователь-усилитель. Недостаток этого устройства в сложности его конструкции, также оно позволяет определять лишь достаточно грубые локальные дефекты деталей подшипника, образовавшиеся в результате периодически повторяющихся механических импульсов (ударов).
Известны также способ и устройство для оценки наличия дефектов в геометрии поверхности колец или шариков посредством анализа вибросигналов (журнал "Конструирование и технология машиностроения", 1987, N 1, с. 140 - 149). Этот способ основан на анализе короткого вибрационного сигнала, возникающего при взаимодействии имеющих дефекты шариков с вращающимся кольцом или имеющего дефекты вращающегося кольца с шариками в собранном подшипнике. Устройство содержит прибор, воспроизводящий вибрационные сигналы, фильтр высоких частот, цифровой магнитофон, датчик, динамик, фильтр нижних частот, усилитель, аналого-цифровой преобразователь и ЭВМ.
Недостатками устройства и способа можно выделить относительно низкую точность оценки геометрии поверхностей колец и шаров, а также низкую производительность процесса контроля, вызванную тем, что проверку щупом можно осуществить только после разборки подшипника.
Известно устройство для вибрационной диагностики подшипников, содержащее последовательно соединенные датчик вибрации, усилитель, блок умножения, циклическое устройство, выход которого подключен к входам схем сравнения и ко второму входу блока умножения, выход которого соединен со схемами совпадения, последовательно соединенные генераторы, схемы сравнения и схемы совпадения, датчик частоты вращения (А.с. 1608035 СССР. МПК G01M 13/04. Устройство для вибрационной диагностики подшипников / В.Г. Шуваев №1038818; Заявл. 01.04.82; Опубл. 30.08.83; Бюл. №32.). Недостатком известного устройства для вибрационной диагностики подшипников является ограниченное количество выявляемых дефектов, а также низкое сервисное обеспечение.
Известен способ для вибрационной диагностики подшипников (Nelwamondo F.V., Marwala Т., Mahola U. Early classifications of bearing faults using hidden Markov models, Gaussian mixture models, mel-frequency cepstral coefficients and fractals // International Journal of Innovative Computing, Information and Control. - 2006. - Vol. 2. - N. 6. - P. 1281-1299.), использующий мел-частотные кепстральные коэффициенты в качестве признакового описания, а также модель гауссовой смеси в качестве метода классификации.
Известен способ для вибрационной диагностики подшипников (Nelwamondo F.V., Marwala Т., Mahola U. Early classifications of bearing faults using hidden Markov models, Gaussian mixture models, mel-frequency cepstral coefficients and fractals // International Journal of Innovative Computing, Information and Control. - 2006. - Vol. 2. - N. 6. - P. 1281-1299), использующий спектр комплексной огибающей в качестве признакового описания, а также метод опорных векторов в качестве метода классификации.
Известен способ для вибрационной диагностики подшипников (Al-Raheem K.F., Abdul-Karem W. Rolling bearing fault diagnostics using artificial neural networks based on Laplace wavelet analysis // International Journal of Engineering, Science and Technology. -2010. - Vol. 2. - N. 6. - P. 278-290), использующий свойства коэффициентов вейвлет разложения в качестве признакового описания, а также сеть радиально-базисных функций в качестве метода классификации.
Известен способ и устройство, его реализующее, для классификации генерирующих звук процессов (патент РФ №2488815, заявка от 2009-03-12, публикация от 27.07.2013, МПК G01N 29/44). Данное устройство является наиболее близким по своей технической сущности к предлагаемому изобретению.
Описанное в патенте РФ №2488815 устройство представлено на Фиг. 1 и состоит из блока оконной обработки (1), блока быстрого преобразования Фурье (2) (БПФ), блока суммирования (3), запоминающего устройства (4) (ЗУ), из которого выгружается сохраненная опорная модель в соответствии с линией (5), блока адаптации (6), содержащего блок извлечения временных признаков (6-1), блок извлечения частотных признаков (6-2) и блок обработки данных (6-3), который соединяется с блоком классификации (8), в соответствии с линией (7), далее происходит выдача результатов о полученном состоянии. Данное устройство является прототипом предлагаемого устройства.
Признаки устройства, совпадающие с признаками заявляемого технического решения, следующие:
1) выполняется извлечение признаков из звуковых сигналов, поступающих на вход устройства;
2) для классификации сигналов используется заранее полученная опорная модель.
К недостаткам известного устройства следует отнести относительно невысокую производительность, вследствие использования преобразования Фурье при формировании признаков зарегистрированного сигнала. Использование Фурье-преобразования снижает быстродействие устройства, в сравнении с устройством, в котором эти операции не используются.
Эти недостатки устраняются предлагаемым решением.
Решаемая задача - повышение точности и быстродействия устройства.
Технический результат - устранение аппаратной избыточности (упрощение аппаратной реализации), за счет исключения устройств предварительной обработки данных и устройств блока адаптации, а также устранение вычислительной избыточности устройства, за счет использования системы преобразований, повышающих скорость работы и точность системы и удовлетворяющих требованиям полноты и простоты реализации.
U
U
U
U
Указанный технический результат достигается тем, что в устройство вибродиагностики подшипника качения, содержащее блок запоминающего устройства, для хранения опорной модели признаков сигнала, блок классификации, для сравнения признаков анализируемого сигнала и эталонного, введен блок вычисления -преобразования, которое является базовым в теории активного восприятия (TAB), блок вычисления полных групп, для определения полных групп, по данным, полученным в ходе -преобразования, а также блок вычисления гистограммы полных групп, причем вход устройства связан со входом блока вычисления -преобразования, выход блока вычисления -преобразования связан с входом блока вычисления полных групп, выход блока вычисления полных групп связан с входом блока вычисления гистограмм полных групп, выход блока вычисления гистограмм полных групп связан с первым входом блока классификации, а выход блока запоминающего устройства связан со вторым входом блока классификации, выход которого является выходом устройства.
Сущность полезной модели поясняется графическим материалом на Фиг. 2.
U
U
U
U
Устройство вибродиагностики подшипника качения содержит блок вычисления -преобразования (9) сигнала, поступившего на вход устройства, блок вычисления полных групп (10) по результатам вычисления -преобразования, блок вычисления гистограммы полных групп (11), блок запоминающего устройства (4), блок классификации (8), причем на вход блока вычисления -преобразования поступает входной сигнал устройства, выход блока вычисления -преобразования соединен со входом блока вычисления полных групп, выход блока вычисления полных групп соединен с входом блока вычисления гистограмм полных групп, выход блока вычисления гистограмм полных групп соединен с первым входом блока принятия решений (классификатора), в соответствии с линией (12), выход блока запоминающего устройства соединен со вторым входом блока принятия решений (классификатора), в соответствии с линией (13), в свою очередь выход блока принятия решений является выходом устройства.
Работа устройства осуществляется следующим образом.
U
U
Зарегистрированный сигнал механической вибрации, возникающий при вращении подшипника, в цифровом виде передается на вход блока вычисления -преобразования (9). Полученный преобразованный сигнал поступает в блок вычисления полных групп (10), в котором на основе результатов вычисления -преобразования сигнала происходит построение полных групп. Далее в блоке вычисления гистограмм полных групп (11) на основе полученных полных групп строятся гистограммы. Полученное таким образом признаковое описание сигнала поступает в блок классификации (8). Блок классификации выполняет сравнение признакового описания зарегистрированного сигнала и моделей, запрашиваемых из блока запоминающего устройства (4), созданных для различных состояний подшипника качения. Возможные состояния могут включать в себя исправное состояние, а также состояния, характеризующиеся наличием различного рода дефектов. Выход устройства классификации является выходом предлагаемого устройства.
Таким образом, устройство вибродиагностики подшипника качения позволяет автоматизировать решение задачи классификации состояния подшипника качения, которая в большинстве систем вибродиагностики решается путем создания базы на основе правил, заданных экспертами.
U
U
-преобразование является базовым в теории активного восприятия. Пара преобразований, первое из которых - интегральное, второе - дифференциальное, определены -преобразованием, как композицией «истинно» (в смысле последовательности реализации) интегрально-дифференциального преобразования, в отличие от всех известных.
mi
μ=
μ0≡μ0, μ1
μ2, …, μ15
Результатом первого преобразования является множество масс, упорядоченных в координатах исходного пространства ||||. Результатом второго является вектор (, ). Преобразование дифференцирования реализуется с помощью фильтров Уолша системы Хармута.
U
-преобразование имеет минимально возможную вычислительную сложность, поскольку при его реализации используются простейшие операции - сложение и вычитание.
Стандартные преобразования, требуют реализации свертки, а на уровне весовых коэффициентов - операции арифметического умножения.
Fi
Fi
Vi
Vi
μi≠
μ
Vi
V
Vi
F
V
i
Теория активного восприятия не ограничивается только формированием спектрального представления сигнала. В состав теории входит раздел «Алгебра групп», посвященный анализу зависимостей между спектральными коэффициентами разложения. Обнаруженные зависимости допускают свое использование на этапах принятия решения и понимания анализируемого сигнала. Пусть каждому фильтру ∈{}≡ соответствует координатно-определенный бинарный оператор ∈{}=; тогда компоненте 0, вектора  допустимо поставить в соответствие оператор  либо  в зависимости от знака компоненты. В результате вектору μ ставится в соответствие подмножество операторов из {}, имеющих аналогичную фильтрам конструкцию, но разное значение элементов матрицы (+1 ↔ 1; -1 ↔ 0). Задавая на множестве {} операции теоретико-множественного умножения и сложения, имеем алгебру описания изображения в двумерных булевых функциях.
На множестве операторов формируется алгебра групп (этап синтеза) анализируемого сигнала:
Pni
Pn
Vi, Vj, Vk
i
1) семейство алгебраических структур (названных полными группами) {} вида ={} мощности 35, где каждая группа изоморфна на сложный нейрон, а их подмножество мощности 32 - на кристаллографические группы;
si
si
i
j
k
r
2) семейство алгебраических структур (названных замкнутыми группами) {P} вида P={V, V, V, V} мощности 105, где каждая группа изоморфна на сверхсложный нейрон и образована из пары определенным образом связанных полных групп.
С помощью замкнутых и полных групп выполняется спектрально-корреляционный анализ. Полные группы позволяют выявить корреляционные связи между операторами. Замкнутые группы позволяют выявить корреляционные связи между полными группами. Если множество операторов - алфавит, то множества групп - более сложные грамматические описания наблюдаемого сигнала: полная группа - слово, замкнутая группа - словосочетание.
Формирование гистограммы полных групп выполняется в соответствии со следующим подходом (иллюстрация представлена на Фиг. 3). Обработка сигнала ведется во временной области:
f
1) отсчеты анализируемого сигнала разбиваются на множество сегментов , , где N - число сегментов в сигнале ;
sk
U
U
uk
U
sk
u
uk
U
U
2) к каждому сегменту  применяется -преобразование |(-преобразование является базовым в теории активного восприятия), в результате, формируется спектральное представление каждого сегмента: =[], ={}, где  - оператор вычисления -преобразования;
uk
sk
3) по вычисленному спектральному представлению  сегмента  определяется описание сигнала с помощью одной из структур, входящих в алгебру групп (например, с помощью полных или замкнутых групп):
р
Р
u
Р
р
рk
р
= [], где  - оператор вычисления групп по спектральному представлению сигнала,  = {},  - описание сигнала, выполненное с помощью алгебры групп;
h
Н
р
Н
f.
h
4) вычисляется гистограмма частоты появления пар групп: =[], где  - оператор формирования гистограммы замкнутых групп, которая и является признаковым описанием сигнала  В результате признаковым описанием сигнала является гистограмма .
Было выполнено тестирование разработанного устройства. Для этого был создан стенд, показанный на Фиг. 4. Стенд включает в себя электродвигатель (14) с удлиненным валом (15), опору для этого вала (16), тестируемый подшипник (17), крепящийся на этом валу и опору, поддерживающую тестируемый подшипник (18). Для регистрации вибросигнала используются акселерометры, которые размещаются на корпусе двигателя в месте подключения нагрузки, рядом с вентилятором и на поддерживающем устройстве.
Для сравнения предлагаемого устройства с известными подходами к вибродиагностике, была произведена запись базы данных виброакустических сигналов, генерируемых подшипниками с различными дефектами.
На подшипники, используемые в ходе тестирования предлагаемого устройства, были нанесены дефекты на внутреннюю и внешнюю дорожки и на тело качения. Размеры дефектов составляют 0.1778, 0.3556, 0.5334 и 0.7112 миллиметра в диаметре. В рамках имеющейся базы данных можно классифицировать тринадцать состояний подшипника: 1) нормальное; 2-5) дефект тела качения (размер дефекта: 0.1778, 0.3556, 0.5334, 0.7112); 6-9) дефект внутренней дорожки (размер дефекта: 0.1778, 0.3556, 0.5334, 0.7112); 10-13) дефект внешней дорожки (0.1778, 0.3556, 0.5334, 0.7112).
Тестирование устройства выполнялось на основе метода перекрестной проверки, для разбиения выборки использовался контроль по отдельным объектам. Далее была осуществлена программная реализация аналогов и проведено сравнение результатов работы предложенного устройства и известных подходов к вибродиагностике. Результаты тестирования подходов к классификации состояния подшипника качения приведены на Фиг. 5. В заголовке таблицы, в скобках, указано количество классифицируемых состояний подшипника.
Таким образом, результаты тестирования предлагаемого устройства показали его эффективность и преимущества перед известными подходами к вибродиагностике.