Обработка диагностической информации при оценке технического состояния электроприводной арматуры АЭС

Обработка диагностической информации при оценке технического состояния

электроприводной арматуры АЭС

А.В.Чернов, О.Ю.Пугачёва, Е.А.Абидова,

Волгодонский инженерно-технический институт НИЯУМИФИ, Волгодонск.

При диагностировании роторного оборудования и, в частности, электроприводной арматуры (ЭПА), наиболее распространенным способом получения информации о техническом состоянии объекта является анализ виброакустического сигнала[1].

Источниками повышенной вибрационной активности являются колебания неисправных деталей редуктора. Данные колебания распространяются по кинематической цепочке редуктора, вызывая модуляцию вращения валов. Результирующее колебание зависит от характера неисправности[1,2]. Дефекты типа заклинивания, наиболее часто возникающие при неправильной сборке редуктора, характеризуется распространением крутильного колебания:

дв{х, і) 1 дв2

дх2

С ді2

GJ,

М

в - угол поворота сечения; J - момент инерции, приложенные к валу; М(х,1) - крутящий момент; G - модуль сдвига вала; С - скорость распространения колебания; ¡и -коэффициент Пуассона.

Дефекты, приводящие к усиленным соударениям в редукторе, возникающие при эксплуатационных дефектах подшипников и/или передач, проявляются как поперечные колебания:

д£

Р

дх2 С ді2 ЕЙ

£ - перемещение сечения вала вдоль координаты х; Р(х, ї) - внешние силы, приложенные к валу; Е - модуль Юнга; И -длинна вала.

Для анализа диагностических сигналов целесообразно использование графических методов. Наиболее распространенным в области технической диагностики способом обработки сигнала является разложение в ряд Фурье с последующим анализом спектра.

В соответствии с экспериментальными данными, в спектре сигнала исправной ЭПА могут наблюдаться первая гармоника вращения ротора /вр и сетевая гармоника Гс, появление в спектре других гармоник свидетельствует о неисправности ЭПА. Так, в спектре виброакустического сигнала ЭПА с дефектом подшипника редуктора (рисунок 1) проявляются гармоники дефектного подшипника: 8,7; 32; 52; 91 - частоты сепаратора, тел качения, наружного и внутреннего колец соответственно.

Рис. 1 Спектр виброакустического сигнала ЭПА с дефектом подшипника редуктора (/вр -частота вращения ротора, /с - вторая сетевая гармоника, /тк, /сп, /вк, /нк - частоты тел качения, сепаратора, внутреннего и наружного кольца подшипника).

Однако в условиях опасных производств (например, действующий блок АЭС) применение виброакустических датчиков затруднительно. Альтернативным методом является диагностика по току, потребляемому двигателем в процессе эксплуатации ЭПА[3]. При диагностировании возникает задача выделения информативной составляющей из сигнала, который в работе [4] приближенно описывается выражением

(3):

1

В данном сигнале номинальный рабочий ток двигателя 10, и сетевая гармоника юе не несут диагностической информации. Функция перемещений ротора ¿р(1,12(()), которые определяются собственными и вынужденными колебаниями ротора 7Р(Д(^)) и

вынуждающим воздействиям со стороны дефекта 1г(), может содержать информацию о механических дефектах редуктора [2].

Помехи сигнала 1(1) затрудняют его анализ. Поэтому в спектре токового сигнала ЭПА (рисунок 2) отсутствуют информативные гармоники, которые обнаруживаются в спектре одновременно снятого виброакустического сигнала (рисунок 1).

т  т. -г. у. ..г -т ^-у.. ,--1- т -т- -|-г- -Т г- "Т -I Г -і -Г  Т Ч" Т "«-1-

¡0 15.259 30.518 45776 61.035 76.234 31.553 106.812 122.

Частота. Гц

Рис. 2. Спектр сигнала тока двигателя ЭПА с дефектом подшипника редуктора.

Очевидно, сетевая гармоника может быть представлена систематической помехой и подлежит удалению. Штатная методика при обработке диагностических сигналов предполагает вычисление скользящего среднеквадратичного значения (СКЗ) сигнала. В результате усреднения происходит ослабление информативных компонент сигнала.

В ряде работ [1,2,5] в качестве преобразования для демодуляции сигнала, сохраняющей особенности модулирующих сигналов, предлагается фильтр на основе преобразования Гильберта. Преобразование Гильберта функции І(ї) позволяет получить мнимую составляющую комплексного представления сигнала:

1

->0 - и)

Результат преобразования используется для получения огибающей сигнала:

1« ($) =

Л

^7 ~ ^

І2

У

При анализе огибающей IН(0 определяются токово-временные параметры (время срабатывания, значение пускового тока, плавность хода и др.). Согласно штатной методике диагностирования, производится сравнение токово-временных параметров арматуры с соответствующими допусками[3]. Несоответствие параметров допускам идентифицируется системой диагностики, как признак неисправности ЭПА. Неравенство

(4) соответствует сравнению рабочего тока 1Н@) с допусками для данного параметра.

Неравенство выполняется при условии Ір(і,І(ї}) много больше 1. Невыполнение неравенства (4) свидетельствует о пульсации тока двигателя. Причиной пульсаций тока двигателя ЭПА, согласно опыту эксплуатации, являются колебания ротора при периодическом вынуждающем воздействии (1) или (2).

При анализе вынуждающих воздействий по сигналу Їи(ї} информацию о рабочем токе ¡о можно рассматривать как систематическую помеху. Данную помеху необходимо исключить путем вычитания медианного среднего значения Ме:

✓ (7) Ір(і,І(і})=Іи(і}-Ме

Сигнал Ір(і,І(і}) при разложении в ряд Фурье можно представить суммой периодических функций (8): ш

1 г

к=1

В спектре сигнала тока ЭПА с дефектом подшипника после обработки (рисунок 3) проявляются те же гармоники, что и в спектре виброакустического сигнала (рисунок 1).

По спектрам (рисунки 1 и 3) можно видеть, что амплитуды частот ротора больше частот подшипника, то есть диагностический сигнал в значительной степени определяется гармониками, кратными частоте вращения ротора

1Г ~ ЕГ 1рп С0<2п^вр і + Фрп ) ^9)

Здесь N - число гармоник на частоте вращения ротора. Параметры ¡рп, фрп, характеризующие гармоники статора, наведенные в результате вибраций ротора, вообще говоря, не постоянны. Определение динамики данных величин позволяет соотнести сигнал (8) с представлением (1) или (2), т.е. различить крутильные и поперечные колебания. Данная информация позволяет идентифицировать техническое состояние ЭПА в случаях, когда различные дефекты проявляются на одинаковых частотах.

Рис. 3. Спектр сигнала тока двигателя ЭПА с дефектом подшипника редуктора после обработки.

Однако спектральный анализ, основанный представлении сигнала (8) в виде графиков Ък(к) или фк(к), не предназначен для выявления данных особенностей. Получить комплексное представление сигнала (8) Ък(к,фк) возможно с помощью фазового плоскостного метода (ФПМ)[6]. ФПМ позволяет находить графическое решение уравнений, в том числе уравнений (1) и (2).

Метод предполагает представление диагностического сигнала на комплексной плоскости в виде суммы проекций действительной части сигнала 1Г и мнимой Н(1Г). Конец результирующего вектора описывает совокупность траекторий, называемых фазовыми портретами (ФП). Формы ФП, соответствующих диагностическим сигналам ЭПА, близки

к классу кривых, называемых эпициклоидами[7]. Данные кривые получаются как траектории движения точек, закрепленных на окружностях, катящихся внешним образом по другим окружностям. Вид фигуры зависит от соотношений радиусов окружностей и скоростей качения.

Формы портретов диагностических сигналов определяются соотношением величин, входящих в выражение (9). Если N=1, то портрет представляет собой окружность (рис. 4 а), если N=2, то кардиоиду (рис. 4 б), N=3 - нефроиду (рис. 4 в). При чем, соотношение между диаметрами «лепестков» характеризует соотношения между амплитудами гармоник к=1Р}: (1р2+1рз).

Поворот оси симметрии кардиоиды или нефроиды характеризует сдвиг фаз между гармониками фрп. Значение сдвига следует отсчитывать в положительную сторону от оси ординат. Определение данного параметра по спектру затруднительно, поскольку требует подстройки параметров спектра в каждом отдельном случае.

Действительная часть. А Действительная часть, А Действительная часть, А

Рис. 4 Фазовые портреты сигналов тока двигателя ЭПА: а - без существенных дефектов; б - с дефектом зубчатой передачи редуктора; в - с дефектом редуктора двигателя.

Флуктуация амплитуд 1рп выражается в спиралеобразном характере очерчивающих линий. Возможна оценка коэффициента амплитудной модуляции т по толщине контура ФП. Отметим, что по ФП оценку коэффициента амплитудной модуляции производить проще, чем по спектру сигнала, поскольку возможна одновременная оценка модуляции всех тональностей и всех гармоник.

і,, -4,. +ІЛ

’тх + ’т. 'Е,’,-!.,’» + Ъ^’Гп -і,’./ і,’,»

Если разности фаз фрп между гармониками на частоте ротора определяются фазовой модуляцией, то формы ФП соответствуют полярным розам [7](рисунок 5 а). Таким образом, различие амплитудной и амплитудно-фазовой модуляции по ФП очевидно. По виду спектра отличить фазовую модуляцию от многотональной амплитудной затруднительно.

В некоторых случаях (множественные дефекты ЭПА) при наличии выраженной амплитудной и фазовой модуляции на различных частотах можно наблюдать гибридные формы ФП (рисунок 5 б).

Рис. 5. Фазовые портреты сигналов тока двигателя ЭПА: а - с несоосностью валов редуктора; б - со множественными дефектами редуктора.

Итогом настоящей работы является представленная в Таблице методика, предполагающая поэтапную обработку сигнала с получением информационного комплекса на каждом этапе обработки.

Таблица. Обработка сигналов тока, потребляемого двигателем ЭПА

Этап обра- ботки Состав сигнала Обработка сигнала Информативность

1 Сетевая составляющая, типовые характеристики, взаимодействие кинематических пар механизма, колебания ротора, шум. Демодуляция (фильтр Гильберта) Соответствие типовых характеристик уставкам

2 Типовые характеристики, взаимодействие кинематических пар механизма, колебания ротора, шум. Выделение участка рабочего хода, централизация, Фурье-преобразование Частоты взаимодействия кинематических пар механизма.

3 Взаимодействие кинематических пар механизма, колебания ротора, шум. Комплексное представление сигнала Особенности колебаний ротора

Данная методика была опробована при диагностике ЭПА как в лабораторных, так и в промышленных условиях. На основании проведенных испытаний можно заключить, что предлагаемые авторами методы обработки диагностической информации позволяют более точно установить состояние диагностируемого оборудования, чем применяемые в данной области штатные методы.

Литература:

1. Методы автоматизированного исследования вибрации машин: справочник/

Добрынин С.А., Фельдман М.С., Фирсов Г.И. - М.: Машиностроение, 1987. - 224 с. с ил. -(Основы проектирования машин).

2. Барков А.В., Баркова Н.А., Азовцев А.Ю. Мониторинг и диагностика роторных машин по вибрации: СПб.: Изд.центр СПбГМТУ, 2000, 169 с.

3. Методика оценки технического состояния электроприводной арматуры РЦ и ТЦ энергоблока №1 по ее электрическим параметра. ЭМТД 66-019-06 ПМ, Никифоров В.Н., Пугачева О.Ю., Сиротин Д.В. 2006.

4. Пугачёв А.К., Пугачёва Е.А., Пугачёва О.Ю. «Моделирование дефектов электоприводной арматуры». Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки. Состояние и перспективы строительства и безопасной эксплуатации Волгодонской АЭС. Волгодонск 2007.

5. Гадзиковский В.И. Теоретические основы цифровой обработки сигналов. - М.: Радио и связь, 2004. 344 с.

6. Нафиков А.Ф., Закирничная М.М., Сабуров В.К. Использование теории детерминированного хаоса для диагностики роторного оборудования // 55-я научнотехническая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых УГНТУ: Сб. тез. докл. -Уфа: УГНТУ, 2004. 218-219 с.

7. Яглом И.М. Комплексные числа и их применение в геомертии. - М.: Физматгиз, 1963 г., 192 с. с ил.