Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ современных методик и систем диагностики техноло гического оборудования предприятий пищевых производств 10
1.1. Общие вопросы надежности оборудования 10
1.2. Современные стратегии технического обслуживания и ремонта (ТО-иР) технологического оборудования 15
1.3. Виды отказов и дефектов оборудования 18
1.4. Техническая диагностика как инструмент повышения эффективности ТОиР технологического оборудования 21
1.5. Методы и средства технической диагностики 24
1.6. Методы и средства вибрационной диагностики 29
1.6.1. Анализ методов вибрационной диагностики 29
1.6.2. Обзор современных технических и программных средств вибрационной диагностики механического оборудования 34
1.6.3. Диагностическое моделирование в задачах вибрационной диагностики машин 39
1.7. Анализ возможностей вибрационного диагностирования оборудования для производства комбикормов 42
1.8. Выводы 45
Глава 2. Описание объекта, средств диагностики и методик исследований 46
2.1. Описание виброанализирующей аппаратуры и программных средств 46
2.2. Экспериментальная установка и метрологические особенности измерения вибрации 49
2.3. Определение собственных частот экспериментальной дробилки путем анализа АФЧХ выбега ротора 52
2.4. Статистика отказов исследуемого оборудования 53
2.5. Выбор информативных точек измерения вибрации машин 54
2.6. Выводы по главе 59
Глава 3. Теоретические исследования в области диагностического моделирования оборудования для производства комбикормов 60
3.1. Диагностическое моделирование экспериментальной молотковой дробилки 60
3.1.1. Кинематическая модель экспериментальной дробинки 60
3.1.2. Динамическая модель экспериментальной дробинки 62
3.1.3. Реализация динамической модели экспериментальной дробилки на ЭВМ 67
3.1.4. Математическое моделирование различных дефектов эксперимен
тальной дробилки на ЭВМ 68
3.2. Создание диагностической модели молотковой дробилки типа А1-ДМР 73
3.2.1. Кинематическая модель молотковой дробилки 73
3.2.2. Динамическая модель молотковой дробилки 75
3.2.3. Реализация динамической модели дробилки на ЭВМ 79
3.3. Создание диагностической модели вентилятора марки ВЦП-8 83
3.3.1. Кинематическая модель вентилятора 83
3.3.2. Динамическая модель вентилятора 83
3.3.3. Реализация динамической модели вентилятора на ЭВМ 88
3.4. Создание кинематической диагностической модели смесителя марки СГК-2,5 92
3.5. Создание кинематической диагностической модели гранулятора марки ДГ-1 94
3.6. Выводы по главе 97
Глава 4. Экспериментальные исследования параметров вибрации оборудования комбикормового производства 98
4.1. Исследования зависимости вибрации экспериментальной дробилки от наличия характерных неисправностей 98
4.1.1. Моделирование дисбаланса молотков экспериментальной дробилки 98
4.1.2. Моделирование дефектов внешнего кольца подшипника 101
4.1.3. Исследование параметров вибрации дробилки при работе
под нагрузкой 102
4.2. Исследования вопросов вибрационного мониторинга оборудования комбикормового завода ОАО «Болшево-Хлебопродукт» 104
4.3. Спектральная вибрационная диагностика оборудования комбикормового завода ОАО «Болшево-Хлебопродукт» 107
4.3.1. Спектральная вибрационная диагностика дисбаланса ротора 107
4.3.2. Спектральная вибрационная диагностика дефектов подшипников качения 109
4.3.3. Спектральная вибрационная диагностика дефектов зубчатой передачи 111
4.3.4. Спектральная вибрационная диагностика дефектов
ременной передачи 113
4.3.5. Спектральная вибрационная диагностика дефектов муфты 113
4.3.6. Диагностическая карта неисправностей технологического
оборудования комбикормового завода 114
4.4. Выводы по главе 118
Глава 5. Разработка и практическое внедрение автоматизированной системы вибродиагностики технологических машин
на ОАО «Болшево-Хлебопродукт» 119
5.1. Технические средства и алгоритм вибрационного диагностирования машин комбикормового производства 119
5.2. Прогнозирование изменения технического состояния диагностируемого оборудования 122
5.3. Автоматизация вибрационного диагностирования машин комбикормового производства с использованием системы «Атлант» 125
5.4. Результаты внедрения методов и средств вибрационного диагностирования на производстве 127
5.5. Дальнейшее развитие результатов исследований 128
Заключение и общие выводы по работе 132
Библиографический список
- Техническая диагностика как инструмент повышения эффективности ТОиР технологического оборудования
- Экспериментальная установка и метрологические особенности измерения вибрации
- Динамическая модель экспериментальной дробинки
- Исследования вопросов вибрационного мониторинга оборудования комбикормового завода ОАО «Болшево-Хлебопродукт»
Техническая диагностика как инструмент повышения эффективности ТОиР технологического оборудования
Вопрос рациональной эксплуатации и ТОиР оборудования пищевых предприятий затронут в работах В.А. Панфилова, В.В. Симутейко [63; 64]. Авторы отмечают, что рационально эксплуатируемое оборудование работает без простоев, аварий, дорогостоящего ремонта, что позволяет предприятию увеличивать выпуск продукции и повышать производительность труда [64].
Согласно ГОСТ 27.002-2009, техническое обслуживание есть «совокупность всех технических и организационных действий, направленных на поддержание или возвращение изделия в работоспособное состояние» [29]. Под стратегией технического обслуживания понимается «общий подход к обеспечению технического обслуживания и его поддержки, основанный на целях и политике владельцев, пользователей и клиентов» [29]. Существует несколько стратегий ТО [29; 92, с. 3]: профилактическое ТО — обслуживание, выполняемое с целью уменьшения вероятности отказа или компенсации снижения работоспособного состояния и проводимое до наступления отказа через заранее установленные интервалы использования или хранения или по предписанным критериям оценки состояния изделия; корректирующее ТО — обслуживание, выполняемое после обнаружения неисправности с целью возвращения изделия в работоспособное состояние; ТО по состоянию — обслуживание, основанное на оценке результатов мониторинга физических параметров; ТО, ориентированное на безотказность, -систематизированный метод, определяющий соответствующие задачи и частоту повторения операций технического обслуживания, в основу которого положены вероятности и последствия отказов [29].
В настоящее время на комбикормовых предприятиях в основном используется стратегия корректирующего обслуживания (по факту поломки). Этот метод является неудовлетворительным, т. к. неожиданная поломка может привести к взрывоопасной ситуации на комбикормовом заводе, незапланированным простоям. Система плановых ремонтов сейчас практически не используется из-за низкой эффективности (более половины из ТОиР по системе ППР проводится без фактической на то необходимости [17]), неравномерной загрузки оборудования и сложностей в учете времени его фактической наработки. Поэтому комбикормовые предприятия нуждаются в более эффективных подходах к ТОиР.
Наиболее прогрессивной и экономически оправданной формой эксплуатации оборудования является стратегия эксплуатации по техническому состоянию. Однако для ее внедрения необходимо наличие системы сбора и оперативной обработки диагностической информации, устройств сигнализации о возможных неисправностях в машинах при их использовании [56, с. 50].
По данным А. Ширмана, А. Соловьева [96], стратегия обслуживания по фактическому состоянию имеет ряд преимуществ перед системой ППР: увеличение на 2-10 % эффективности производства; возможность прогнозирования и планирования объемов и сроков ТОиР, снижение расходов за счет минимизации ненужных работ; контроль качества ремонтных работ; повышение качества продукта. Исследования показали, что затраты на внедрение методов диагностирования на предприятии окупаются за 2-6 месяцев. Анализ эксплуатационных расходов в нефтехимии и на транспорте показывает, что переход от корректирующего обслуживания одного и того же парка оборудования к ППР приводит к снижению затрат в 1,5 раза, а к ОФС - почти в два раза [96, с. 57].
И.Н. Антоненко и Б. А. Кац в своей статье [2] отмечают, что введенный в 2013 г. технический регламент Таможенного союза «О безопасности машин и оборудования» (ТР ТС 010/2011) рассматривает машины и / или оборудование как первоисточник рисков. Также ТР предписывает оценку риска после капитального ремонта оборудования. Другими словами, оценку риска на эта 17 пе эксплуатации должна производить организация, производящая техническое обслуживание и ремонт (ТОиР) оборудования [2, с. 30]. Это повышает ответственность как производителей машин, так и эксплуатирующих организаций.
Достаточно актуальной темой исследования является разработка компьютерной системы планирования и организации ремонтных работ предприятия. И. Крюков и И. Антоненко в статье [49] отмечают, что оптимизация текущих затрат предприятия тесно связана с рациональным использованием и эффективностью мероприятий по ТОиР основных производственных фондов. Для этого необходимо иметь информацию не только об объеме произведенной продукции, но и о затратах на ТОиР. Для автоматизации управления ТОиР могут быть использованы специализированные системы управления ТОиР, например, программный комплекс TRIM разработки НПП «СпецТек» [74]. К базовым возможностям комплекса TRIM относятся: ведение структуры оборудования, регистрация отказов и дефектов, автоматическое планирование работ, формирование заявок на запчасти, ведение журнала выполненных работ и пр. [49, с. 23].
Вопросу разработки рациональной инженерно-технической службы в сельском хозяйстве посвящена работа Е.А. Яворской [103]. Автором представлены результаты математического моделирования приоритетного технического обслуживания зерноуборочных комбайнов. Разработана система обслуживания заявок с абсолютным и с относительным приоритетом.
По мнению А. С. Пронникова [56], прогрессивные способы ТОиР сводятся к следующему: организацию ТО осуществляет предприятие-изготовитель, службы ТО предприятия-изготовителя аккумулируют поток информации о качестве и надежности изделий, основой технической политики изготовителя является снижение объемов и сроков проведения ТОиР путем повышения ее надежности [56, с. 50-51].
Работа Е.В. Ошовской [60] посвящена построению экспертных систем для решения задач оптимизации ТОиР оборудования металлургических предприятий. Разработаны алгоритмы принятия решений и модульная систе 18 ма с разделением на базы знаний, информации и моделей. Для формализации процедуры диагностики автор вводит единый показатель - коэффициент технического состояния, определяемого по результатам диагностирования.
Согласно ГОСТ 27.002-2009 [29], отказ - это потеря способности изделия выполнить требуемую функцию. Неисправность - состояние изделия, характеризующееся неспособностью выполнить требуемую функцию, исключая такую неспособность во время профилактического технического обслуживания или других запланированных действий или из-за нехватки внешних ресурсов. ГОСТ Р 27.004-2009 [34] устанавливает модели отказов невос-станавливаемых и восстанавливаемых изделий с простым техническим обслуживанием и ремонтом, проводимыми на месте эксплуатации данных изделий. Основными видами распределения наработок изделий до отказа являются: экспоненциальное, Вейбулла, гамма, логарифмически-нормальное, нормальное. Функцию распределения наработок до отказа изделий на неограниченном интервале (0, да) определяют по формуле:
Поломки машин часто связаны с износом и усталостным разрушением деталей под действием переменных напряжений [96]. Причинами износа являются: микросрезание, пластические или упругие деформации, местный перегрев, окисление, отсутствие смазки. Контактно-усталостные разрушения (питтинг, шелушение, усталостное выкрашивание контактных пар), начинаются с зарождения язвины или отдельного очага усталостного разрушения и протекают по экспоненциальному закону; коррозионно-усталостные разрушения деталей начинаются с очага коррозии [96, с. 12-13].
В работе [1] отмечена взаимосвязь между интенсивностью износа и динамическими нагрузками, возникающих в кинематических парах, которые приводят к изменению геометрии сопряжения, пятнам контакта, нарушению масляной пленки и пр.
Экспериментальная установка и метрологические особенности измерения вибрации
Для решения задач диагностики машин, согласно ГОСТ 13379-2009 [23], используют два основных подхода: 1) расчетные методы (нейронные сети, распознавание образов, статистический анализ, диаграммы Парето и пр.) - такие методы обычно автоматизированы, не нуждаются в знании механизма возникновения и развития неисправности, но требуют периода обучения и больших массивов данных, описывающих неисправности разного вида; 2) экспертные системы, основой которых являются модели неисправностей и модели нормального функционирования машины или описания типичных ситуаций в поведении машины. В случае использования переносных систем диагностирования второй подход более предпочтителен, т. к. требует существенно меньшего объема экспериментальных данных. Благодаря использованию математических диагностических моделей устанавливаются ассоциативные связи между диагностическими признаками и конкретными неисправностями.
Диагностическая модель - формальное описание изделия, подвергаемого диагностированию (в аналитической, табличной, векторной, графической и др. формах), учитывающее возможные изменения в его исправном и неисправном состояниях [28, с. 8].
Формализованной моделью объекта является его описание в аналитической, графической, табличной или других формах [52]. Для простых объектов диагностирования удобно пользоваться так называемыми явными моделями, содержащими наряду с описанием исправного объекта описание каждой из его неисправных модификаций. Неявная модель объекта диагностирования предполагает наличие только одного описания объекта, формализованных моделей дефектов и правил получения по заданному описанию и по моделям дефектов описаний всех неисправных модификаций объекта [52, с. 405].
Диагностические модели служат для замещения исследуемого объекта, что позволяет получить новую информацию об исследуемом объекте. Математические модели объекта описывают математической символикой различные связи между входными, выходными и внутренними параметрами объекта в различных сочетаниях. Модели делятся на аналитические и идентификационные [92, с. 20]. Первые основаны на рассмотрении теории рабочих процессов, вторые строятся на результате изучения реакций объекта на внешние воздействия и основаны на натурных исследованиях. В технической диагностике получила распространение практика составления диагностической матрицы - таблицы неисправностей с решающими правилами и пределами значений диагностических параметров [92, с. 20].
Установить соответствие между вектором дефектов и вектором диагностических признаков JJ на выходе возможно путем наблюдения за исправным и дефектным состоянием объекта диагностирования. Но данный подход требует значительных затрат на создание баз эталонов. Метод диагностического моделирования позволяет сократить объем и стоимость экспериментальных исследований. Диагностическая модель изучаемой системы должна определять связь между модификациями технических состояний машины и соответствующих им диагностическими признаками.
Применение математических диагностических моделей в задачах диагностирования механических систем рассмотрено в работах Ф.Я. Балицкого [4], М.Д. Генкина [16], Ю.Г. Баритова [12; 52], М.А. Ивановой [40], А.Е. Яблокова [100], К.Н. Явленского [102], а также ряда зарубежных ученых [109; 113; 118; 119].
Исследование колебательных процессов машин целесообразно проводить с использованием их динамических моделей. Динамическим моделированием зерноперерабатывающих машин занимались: М.М. Гернет [18], В.И. Денисов [71], А.И. Иванов [38] и др. Особенностью диагностического моделирования является ввод в уравнения динамики функций погрешности системы. Для составления уравнений динамики механической системы удобно использовать уравнение Лагранжа второго рода. Технологические погрешности и «неидеальность» системы в работе [102] предложено описывать координатами zp и z#, определяющими потенциальную и кинетическую энергию системы. В этом случае динамика системы определяется функцией Лагранжа [62; 102]:
Перемещения в системе описываются суммой статических и динамических перемещении (z = zo + Zd) и отклонений параметров системы как суммой погрешностей и малых отклонений (г = Го + гм). Используя такое математическое представление физических явлений можно получить динамические модели системы с дефектом.
Подобный подход нашел успешное применение в задачах динамического моделирования зубчатых приводов [5], оборудования хлебопекарного производ 42 ства [20; 67]. При этом кинематическая погрешность в зацеплении и подшипниках моделируется кусочно-постоянной функцией изменения погрешности.
Больше других разработаны детерминированные модели, в которых колебательные процессы представляются периодическими функциями, связанными с вращением или периодическим соударением элементов узлов механизма [40; 102]. Диагностическая модель позволяет моделировать различные физические дефекты (износ, дефекты монтажа, ослабление крепления, сколы, трещины и пр.). Локальные дефекты и связанные с ними возмущения системы математически можно представить в виде последовательных импульсов произвольной формы со случайными амплитудами и моментами их проявления [102]. Информативными диагностическими признаками здесь являются амплитуда, продолжительность и момент появления импульса, а также частота, амплитуда и фаза гармонического сигнала.
Метод технического диагностирования оборудования производства целлюлозы на основе анализа частот собственных колебаний варочного котла за цикл варки во время заданного периода эксплуатации предложил В.П. Сиваков в своей работе [72]. Автором разработаны диагностические графы для исследования технического состояния оборудования на основе анализа его вибрации.
Динамическая модель экспериментальной дробинки
В лаборатории МГУПП на кафедре ТМО на экспериментальной установке (рис. 2.1) проведен комплекс натурных экспериментов по моделированию характерных неисправностей дробилки (дисбаланс ротора, дефекты подшипников, дефект ремня, шкива и пр.). Основные результаты практических исследований отражены в публикациях [81; 82; 83; 86; 90].
Для моделирования дисбаланса ротора дробилки на пластинчатые молотки устанавливались дополнительные грузы различной массы на расстояние 0,29 м от оси вращения ротора (рис. 4.1).
С целью изучения влияния дисбаланса молотков на параметры вибрации дробилки проведена серия экспериментов по измерению вибрации дробилки при наличии дисбаланса различной величины. Частота вращения ротора , = 33,3 Гц (2000 об/мин). На рис. 4.2 представлены спектры вибросмещения (РАЗ) подшипникового узла дробилки в зависимости от величины дисбаланса. Дисбаланс ротора характеризуется амплитудой вибрации на частоте вращения ротора fp= 41,7 Гц. Спектр виброскорости (а) соответствует остаточной неуравновешенности ротора по 5 класса, согласно ГОСТу 22061-76. При этом амплитуда на оборотной частоте составила 11,2 мкм. При искусственно созданном дисбалансе 350 г-см (спектр б) амплитуда увеличилась на 14,3 мкм и составила 25,5 мкм. Увеличение дисбаланса еще на 175 г-см привело к увеличению амплитуды до 33 мкм (спектр в), а при дисбалансе ротора 700 г-см (спектр г) амплитуда на оборотной частоте составила 40,5 мкм. Рост спектральных составляющих на низких частотах (до 14 Гц) объясняется чувствительностью дробилки к колебаниям в резонансной полосе частот. Спектральные составляющие в других частотных диапазонах остались без изменений. Таким образом, диагностическим признаком дисбаланса
Натурное моделирование дисбаланса ротора дробилки тора является значение амплитуды вибрации на частоте его вращения. Полученные данные согласуются с выводами, сделанными в результате математического моделирования дисбаланса ротора дробилки (см. п. 3.1.4а), что подтверждает адекватность построенных математических моделей.
При анализе влияния дисбаланса на параметры колебаний целесообразно рассмотреть векторную диаграмму вибрации, учитывающую угол колебаний. На рис. 4.3 представлены векторные диаграммы вибросмещений (РАЗ) экспериментальной дробилки, измеренных в т.1 (рис. 2.2) от величины дисбаланса Д при частотах вращения ротора 1500 об/мин, 2000 об/мин и 2500 об/мин. Первоначальный (остаточный) дисбаланс обозначен на графиках вектором «0». Дисбаланс молотков моделировался дополнительными грузами и принимал значения: 350 г-см, 525 г-см и 700 г-см. Фазовый угол дисбаланса -у/=0 .Из графиков видно, что увеличение дисбаланса приводит к увеличению амплитуды колебаний. При этом колебания совершаются в противофазу к углу установки грузов, что объясняется зарезонансным характером вынужденных колебаний. Частота вращения ротора также оказывает влияние на амплитуду колебаний. Так, при дисбалансе 700 г-см на частоте вращения ротора 1500 об/мин амплитуда колебаний увеличилась на 38 мкм, при частоте вращения 2000 об/мин - на 55 мкм, а при частоте вращения 2500 об/мин - на 104 мкм. Такое увеличение амплитуды колебаний связано с увеличением силы инерции от дисбаланса.
С целью исследования зависимости между дефектом внешнего кольца подшипника и параметрами вибрации на экспериментальной установке были проведены натурные эксперименты. На внешнем кольце подшипника серии 7615 опоры А сделан пропил шириной 3 мм, моделирующий дефект наружного кольца (рис. 4.4). Вибрация измерялась на подшипниковом узле в т. 1 (рис. 2.2) в вертикальном направлении. Кинематическим моделированием (глава 2) установлено, что дефект внешнего кольца проявляется на частоте попадания тел качения в зону дефекта.
На рис. 4.5 представлены спектры виброскорости (СКЗ) при наличии дефекта при различных частотах вращения ротора: 1000, 1500, 2000, 2500 и 3000 об/мин. При увеличении частоты вращения ротора , в спектре прослеживается увеличение амплитуды колебаний с 0,18 мм/с до 1,08 мм/с на частоте попадания тел качения в зону дефекта (fmK/H= 5,76-fp), что согласуется с результатами диагностического моделирования (см. п. 3.1.4г). Рост амплитуды колебаний объясняется увеличением динамической нагрузки на подшипник от остаточной неуравновешенности ротора.
Исследования вопросов вибрационного мониторинга оборудования комбикормового завода ОАО «Болшево-Хлебопродукт»
Периодический вибрационный контроль оборудования (раз в две недели) позволяет накапливать статистические данные по динамике изменения технического состояния технологического оборудования, что позволяет избежать аварийных ситуаций на производстве, связанных с внезапными поломками машин, прогнозировать сроки и виды технического обслуживания оборудования.
В результате внедрения методики вибродиагностики только для молотковых дробилок экономия средств на ремонтное обслуживание машин за счет упрощения процедуры дефектации узлов составит порядка 120 тысяч рублей в год, что подтверждено соответствующим актом о внедрении (прил. 5). Результаты внедрения опубликованы в работах [82; 84; 90].
ОАО «Болшево-Хлебопродукт» готово рассмотреть предложения МГУПП для более широкого внедрения данных методик вибродиагностики технологического оборудования и разработки диагностического комплекса.
Результаты работы с 2007 г. используются в учебном процессе МГУПП, о чем свидетельствует справка о внедрении (прил. 6). Результаты используются в лекционных материалах, при проведении практических занятий и лабораторных работ по дисциплине «Ремонт, монтаж и диагностика». Результаты работы широко используются при выполнении курсовых и выпускных работ. На кафедре ТМО в МГУПП создан специализированный диагностический стенд для отработки методов вибрационного диагностирования подшипников качения [88]. Исследования, проведенные с помощью диагностического стенда, позволили подтвердить результаты теоретических исследований.
Результаты научных исследований легли в основу разработки стационарной системы мониторинга и технической диагностики молотковой дробилки. В МГУПП совместно с сотрудниками кафедры ТМО А.Е. Яблоковым,
М.С. Крицким, А.В. Соколовым [86; 89] разработаны технические средства и математическое обеспечение (алгоритм обработки диагностической информации, набор правил постановки диагноза, графический интерфейс для отображения информации) системы диагностирования.
На рис.5.6 изображен общий вид стационарной системы мониторинга и функциональной технической диагностики (ССД-01) молотковой дробилки. Система имеет стационарное исполнение и предназначена для непрерывного мониторинга и технической диагностики машины по нескольким параметрам: СКЗ виброскорости в четырех точках, температуры подшипников в четырех точках, значению мощности тока в цепи электродвигателя. Система содержит датчики вибрации (ДУ1...ДУ4), датчики температуры (ДТ1... ДТ4), датчик частоты вращения ротора дробилки (ДО), датчик мгновенных значений мощности электропривода (ДМ), соединенные с микроконтроллером (МК), который позволяет в режиме реального времени измерять и анализировать значения диагностических параметров работы дробилки. В качестве микроконтроллера использован контроллер цифровой обработки сигналов семейства dsPIC от компании Microchip. В качестве датчиков вибрации используются цифровые датчики [15; 42]. Выходы микроконтроллера соединены с коммутационным аппаратом (КА), который обеспечивает включение аварийной звуковой сигнализации (ЗС), световой сигнализации (СС) и аварийное отключение машины посредством устройства защитного отключения (УЗО).
Для обеспечения интерфейса с пользователем и другими электронными устройствами к микроконтроллеру подключены устройства отображения информации (дисплей), устройство ввода информации (УВ), устройство долгосрочного хранения информации (ПЗУ) и оперативное запоминающее устройство (ОЗУ), коммуникативный порт (КП) для связи устройства с другими электронными устройствами (например, с ЭВМ), блок питания (БП), часы реального времени (часы RTC). Устройство ввода информации выполнено в виде клавиатуры.
Устройство работает следующим образом. Оператор с помощью устройства ввода (УВ) вводит первоначальные установочные данные (текущую дату, время, калибровочные коэффициенты, предельно допустимые значения диагностических признаков и пр.). При этом происходит корректировка значений часов реального времени, установочные данные сохраняются в энергонезависимой памяти прибора (ПЗУ). При включении прибора установочные значения загружаются в МК из энергонезависимой памяти (ПЗУ), происходит тестирование датчиков. По данным с датчиков с помощью математического алгоритма определяется режим работы машины. Если тесты успешно пройдены, происходит непосредственная процедура диагностирования дробилки. При этом микроконтроллер с помощью датчиков непрерывно, в режиме реального времени производит измерения вибрации, температуры, частоты вращения вала, мгновенной мощности электропривода, осуществляет математическую обработку и операцию математического сравнения между текущими значениями диагностических признаков и их предельными значениями. В случае превышения значений диагностических признаков над предельными значениями посредством коммутационного аппарата (КА) произ 131 водится включение аварийной звуковой сигнализации (ЗС), световой сигнализации (СС), отключение электропривода машины посредством устройства защитного отключения (У30).
Значения диагностических признаков, полученные в результате обработки на первом микроконтроллере (МК), с заданной периодичностью передаются в энергонезависимую память устройства для долгосрочного хранения и дальнейшего анализа. Данные синхронизируются во времени по часам реального времени (часы RTC). Оператор в любой момент времени может с помощью устройства ввода (УВ) сделать запрос на отображение диагностической информации и просмотреть ее на графическом дисплее. Также возможна корректировка предельных значений диагностических признаков во время работы устройства. Кроме того, данные могут быть переданы в другие электронные устройства (например, в ЭВМ) для дальнейшего хранения, математической обработки и анализа посредством коммуникационного порта (КП).
Предварительные испытания устройства мониторинга на экспериментальной дробилке в лаборатории МГУПП показали эффективность системы при реализации допускового контроля температуры и вибрации СКЗ виброскорости.
