Содержание к диссертации
Введение
1 Состояние вопроса и задачи исследования 14
1.1 Обоснование выбора объекта исследования 14
1.2 Общие положения и анализ методов виброакустической диагностики и мониторинга состояния машин 22
1.3 Цель работы и задачи исследования 46
2 Теоретические исследования закономерностей трендов параметров виброакустического сигнала 47
2.1 Постановка задач 47
2.2 Модели виброакустических сигналов ЦНА и их ортогональность 48
2.3 Динамическая модель состояния и вибрации агрегата 58
2.4 Оценка скорости изменения и прогноза вибропараметра по огибающим тренда 71
2.5 Выводы 79
3 Методика экспериментальных исследований 80
3.1 Постановка задач 80
3.2 Экспериментальная установка для исследования ортогональности виброакустических сигналов 81
3.2.1 Функциональная схема экспериментальной установки 81
3.2.2 Разработка виртуального прибора VKF 83
3.2.3 Порядок работы с прибором VKF 86
3.3 Экспериментальная установка для проведения широкомасштабных исследований трендов параметров вибрации ЦНА 88
3.3.1 Структура и состав экспериментальной установки 88
3.3.2 Программное обеспечение 92
3.3.3 Метрологические характеристики 97
3.4 Методика аппроксимации статистических свойств трендов вибропараметров законом распределения Вейбулла-Гнеденко 99
3.5 Выводы 102
4. Результаты теоретических и экспериментальных исследований 103
4.1 Постановка задач 103
4.2 Формирование вектора ортогональных диагностических признаков
4.3 База знаний закономерностей трендов вибропараметров и процессов деградации технического состояния ЦНА 112
4.4 Нормирование скоростей изменения параметров вибрации 123
4.5 Выводы 126
5. Разработка системы мониторинга ЦНА 127
5.1 Постановка задач 127
5.2 Адаптивный конвейерный алгоритм управления полевой сетью модулей и датчиков СДМ 128
5.3 Разработка автоматической экспертной системы для диагностики машинного оборудования в реальном времени 136
5.4 Разработка языка программирования CDPL для описания алгоритмов расчета диагностических признаков и правил экспертной системы. 141
5.5 Способ оценки технического состояния центробежного насосного агрегата по трендам параметров вибрации 150
5.6 Алгоритмы и правила экспертной системы для оценки технического состояния ЦНА по трендам вибропараметров 155
5.7 Выводы 162
6. Промышленное использование результатов работы 164
6.1 Постановка задач 164
6.2 Разработка программного обеспечения системы мониторинга технического состояния ЦНА в реальном времени 165
6.3 Внедрение СДМ на Ангарском НПЗ 169
6.4 Внедрение СДМ на Волгоградском НПЗ 172
6.5 Выводы 175
7 Основные результаты и выводы 176
Литература 178
- Общие положения и анализ методов виброакустической диагностики и мониторинга состояния машин
- Модели виброакустических сигналов ЦНА и их ортогональность
- Экспериментальная установка для исследования ортогональности виброакустических сигналов
- Формирование вектора ортогональных диагностических признаков
Введение к работе
Актуальность темы. Федеральный горный и промышленный надзор России, постоянно усиливая работу по обеспечению промышленной безопасности на предприятиях страны, тем не менее, вынужден констатировать, что на устранение последствий аварий затрачиваются большие финансовые и людские ресурсы [135]. Учитывая значительный износ оборудования, основным направлением обеспечения его безопасности, наряду с обновлением изношенного парка, является внедрение объективного и всестороннего контроля его технического состояния, основанного на регулярном наблюдении за изменением параметров, характеризующих надежность работы оборудования [8,24, 78, 135].
Вместе с тем комплексное решение проблемы безопасной эксплуатации крупных машинных комплексов, содержащих сотни и тысячи машин потенциально опасных производств, на основе наблюдения и управления его техническим состоянием до сих пор отсутствовало как в России, так и в мировой практике. Поэтому исследование, разработка и внедрение систем диагностики и мониторинга (СДМ) технического состояния машинного оборудования потенциально опасных производств, прежде всего на нефтегазоперерабатывающих и нефтехимических предприятиях России, являются актуальными [8, 24, 78, 146]. В частности, довольно остро стоит задача контроля технического состояния центробежных насосных агрегатов (ЦНА), широко применяемых в нефтехимическом комплексе (НХК) [76]. Анализ надежности оборудования в нефтепереработке выявил, что доля отказов технологических установок из-за ЦНА составляет более 60%.
Диссертация выполнялась на основе хоздоговорных работ, проводимых НПЦ «Динамика» с 1991 по 2006 гг. по рекомендациям Ростехнадзора для компаний «ГАЗПРОМ», «СИБНЕФТЬ», «ЛУКОЙЛ», «СИБУР» и др.
Цель работы - повышение надежности эксплуатации, увеличение ресурса работы и ремонтной технологичности центробежных насосных агрегатов путем оценки и прогнозирования их технического состояния по трендам параметров вибрации их корпуса.
Задачи исследования:
1 Осуществить выбор ортогональных диагностических признаков вибрации инвариантных к конструктивным особенностям различных ЦНА.
2 Исследовать закономерности изменения трендов вибропараметров в процессе деградации технического состояния ЦНА.
3 На основе обобщенной модели системы мониторинга разработать математическую модель тренда вибрации ЦНА.
4 По результатам исследований разработать способы и алгоритмы для оценки и прогнозирования технического состояния ЦНА по трендам вибропараметров.
5 Провести экспериментальные исследования трендов вибропараметров с целью подтверждения адекватности математической модели, разработанных способов и алгоритмов.
6 Провести исследования статистических характеристик трендов вибропараметров и разработать нормы скоростей изменения вибропараметров как независимых диагностических признаков для безопасной эксплуатации ЦНА.
7 Разработать и включить в состав СДМ программные модули для реализации разработанных способов и алгоритмов.
8 Осуществить промышленное внедрение результатов работы в составе СДМ на предприятиях нефтехимического комплекса.
Методы исследования. Исследования базировались на изучении статистики износа машинного оборудования путем сопоставления данных о параметрах виброакустических сигналов, наблюдаемых в течение нескольких лет с помощью СДМ КОМПАКС на машинных агрегатах ряда предприятий страны, с фактическим состоянием агрегатов при их разборке. Математическое моделирование опиралось на современное представление о механизмах износа деталей и машин, а также на результаты анализа трендов вибрации машин в процессе их эксплуатации. Обработка экспериментальных данных осуществлялась на ПЭВМ с помощью программного обеспечения для математических, табличных и статистических вычислений, а также, в составе СДМ с помощью специальных программных модулей собственной разработки. Используемый в работе математический аппарат включает методы теории надежности, теории колебаний, теории вероятности и математической статистики. Теоретические модели, положения и выводы подтверждены путем моделирования на ПЭВМ, результатами экспериментальных исследований, результатами внедрения разработанных программных модулей СДМ.
Научная новизна. Установлена ортогональность сигналов виброускорения, виброскорости и виброперемещения в широком диапазоне отношения «сигнал/шум» при различных неисправностях ЦНА.
Получена динамическая модель вибрации и состояния ЦНА, устанавливающая экспоненциальный характер трендов вибрации агрегата, указывающая на необходимость использования скоростей изменения вибропараметров для прогнозирования его технического состояния.
Экспериментально исследована и установлена ортогональность вибропараметров и их скоростей изменения, доказывающая необходимость их совместного использования для диагностики ЦНА.
Предложен метод оценки и прогнозирования технического состояния ЦНА по огибающим трендов вибропараметров в условиях их мультимодальности при многостадийном процессе развития неисправностей.
В результате широкомасштабных исследований трендов вибропараметров в процессе эксплуатации ЦНА более 600 типов и разных размерно-мощностных групп синтезирована база знаний в виде трендов вибропараметров, позволяющая диагностировать до 13 неисправностей ЦНА, подтверждающая адекватность разработанных моделей.
Практическая ценность. Разработан и внедрен комплекс систем мониторинга и диагностики, охватывающий сотни единиц машинных агрегатов более 600 типов и разных размерно-мощностных групп на ряде предприятий НХК, новизна которого подтверждена патентом РФ на способ диагностики [88].
Разработано и внедрено программное обеспечение, реализующее гибкую структуру экспертной системы на базе языка программирования CDPL для описания алгоритмов диагностики в реальном времени технического состояния машинного оборудования [122, 123].
Разработано и внедрено программное обеспечение, реализующее адаптивный конвейерный алгоритм управления полевой сетью модулей и датчиков СДМ, позволяющий значительно ускорить реакцию СДМ на изменения технического состояния машинного оборудования относительно последовательного алгоритма опроса каналов [65, 124].
Разработано и внедрено программное обеспечения на языке CDPL, реализующее алгоритмы расчета диагностических признаков и правил экспертной системы для оценки и прогнозирования технического состояния ЦНА в реальном времени [68, 71, 88, 93].
Разработаны нормативы безопасной эксплуатации центробежных насосных агрегатов НХК в части совместного нормирования параметров виброускорения, виброскорости, виброперемещения и их скоростей изменения для оценки технического состояния ЦНА, которые рекомендованы Госгортехнадзором России для использования на опасных производствах в ряде отраслей [96, 130].
Внедрение результатов работы в составе СДМ на предприятиях НХК привело к снижению более чем на порядок количества аварий и сокращению числа ремонтов оборудования в 2-4 раза, что дало значительный экономический эффект (см. приложения Б, В) [8, 89].
Реализация работы. Разработанные методы диагностики и программное обеспечение внедрены на ряде предприятий страны в составе систем диагностики и мониторинга агрегатов с высоким экономическим эффектом. Практическое внедрение систем на Ангарском и Волгоградском нефтеперерабатывающих заводах подтверждено актами внедрения.
Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на семинарах кафедры «Радиотехнические устройства и системы диагностики» ОмГТУ г. Омск, на Международной конференции «Защита-95» в г. Москва в 1995 г., на 3-й Международной конференции по электронному приборостроению АПЭП-96 в НГТУ в 1996 г., на 2-ом международном симпозиуме «Потребители - производители компрессоров и компрессорного оборудования» в СП6ТТУ г. Санкт-Петербург в 1996 г., на II Международной конференции «Динамика систем, механизмов и машин» в ОмГТУ в 1997 г., на XVI и XVII Международных семинарах «Диагностика оборудования и трубопроводов» в РАО «ГАЗПРОМ», проходивших в г. Ялта и г. Одесса в 1997 г., на Международной конференции «Двигатель-97» в МГТУ им. Н.Э. Баумана в 1997 г., на международном семинаре ассоциации MIMOSA в г. Скоттсдейл, штат Аризона, США в 1999 г., на 5-й Международной конференции «Динамика машинных агрегатов» в г. Братиславе (Словакия) на базе Словацкого технического университета под эгидой международного комитета по теоретической механике IFTOMM в 2000 г., на научно-техническом семинаре по машинному оборудованию в азотной промышленности в г. Одесса в 2001 г., на 8-й всероссийской научно-технической конференции «Современные тенденции в развитии и конструировании коллекторных и других электромеханических преобразователей энергии» в ОмГУПС г. Омск в 2003 г., на конференции «Актуальные проблемы пьезоэлектрического приборостроения, АППП-2004» РГУ, НИИФИ в г. Геленджик в 2004 г., на Международной конференции «Образование через науку» посвященной 175-летию МГТУ им. Н.Э. Баумана г.Москва в 2005 г.
Публикации. По материалам диссертации опубликованы 32 печатные работы, в том числе 1 книга (в соавторстве), 2 патента на способы диагностики, 3 свидетельства о регистрации программ, 1 руководящий документ, 2 стандарта и 23 статьи, из них 4 - в изданиях, рекомендованных ВАК России для публикации результатов докторских диссертаций.
Личный вклад. Работы [65, 66, 67, 140] выполнены соискателем самостоятельно; в работе [70] подготовлен основной материал; в работах [8, 98, 100] выполнен анализ трендов; в работах [68, 71, 88, 93, 96, 130] выполнена обработка трендов с целью нормирования скоростей изменения вибропараметров; в работах [71, 97] получена динамическая модель состояния и вибрации агрегата, построены совместные распределения вибропараметров и их скоростей изменения, показана их ортогональность, получены выражения для оценки интервала прогноза; в работах [88, 93, 129] разработаны правила базы знаний в части скоростей вибропараметров; в работе [90] описаны результаты исследований скоростей процессов износа различных узлов агрегата; в работе [92] разработаны алгоритмы фильтрации периодических составляющих трендов вибрации; в работах [69, 72, 73, 89, 91, 94, 95, 99, 100, 120, 122, 123, 124, 127, 143] сделан значительный вклад в описание программного обеспечения и сетевых технологий СДМ.
На защиту выносятся:
1 Установленные свойства ортогональности виброускорения, виброскорости, виброперемещения и их текущих скоростей изменения, определяющие высокую достоверность контроля и мониторинга ЦНА.
Структура, база знаний и нормативы экспертной системы на основе выявленных закономерностей трендов и распределений вибропараметров, инвариантные к конструкции ЦНА.
3 Структура и принципы построения программно-аппаратного обеспечения систем диагностики и мониторинга технического состояния машинного оборудования в реальном времени.
Объем работы. Диссертация изложена на 203 страницах машинописного текста, иллюстрируется 45 рисунками и 12 таблицами, состоит из введения, 6 глав, основных выводов, списка используемой литературы из 147 наименований и 6 приложений.
Содержание работы:
В первой главе изложено состояние вопроса. Обоснован выбор объекта исследования, приведены общие положения и произведен анализ методов виброакустической диагностики и мониторинга состояния машин. В результате сформированы цель и основные задачи исследований.
Во второй главе описаны теоретические исследования закономерностей трендов параметров виброакустического сигнала:
• аналитически исследована ортогональность сигналов виброускорения, виброскорости и виброперемещения при наличии дефектов ЦНА, порождающих вибрацию синусоидального вида;
• разработана динамическая модель вибрации и состояния ЦНА;
• предложен метод огибающих тренда для оценки и прогнозирования вибропараметров в условиях мультимодальности трендов.
В третьей главе описана методика экспериментальных исследований:
• экспериментальная установка для исследования ортогональности сигналов вибрации при наличии разных классов неисправностей ЦНА;
• экспериментальная установка для исследования закономерностей трендов вибрации ЦНА на основе СДМ;
• методика аппроксимации статистических характеристик трендов вибрации законом Вейбулла.
В четвертой главе приведены результаты теоретических и экспериментальных исследований:
• путем численного моделирования установлена почти полная ортогональность сигналов виброускорения, виброскорости и виброперемещения при различных дефектах ЦНА, порождающих вибрацию в виде смеси шумовых и периодических составляющих;
• синтезирована база знаний в виде списка из 13 классов неисправностей агрегатов с характерными трендами вибрации;
• экспериментально подтверждена ортогональность вибропараметров и их скоростей изменения; установлено, что тренды вибрации, как и процессы износа, описываются законом распределения Вейбулла; произведено нормирование скоростей вибропараметров для оценки технического состояния и диагностики ЦНА.
Пятая глава посвящена разработке системы мониторинга технического состояния ЦНА в реальном времени. В рамках главы разработаны:
• адаптивный конвейерный алгоритм управления полевой сетью модулей и датчиков СДМ, практически подтверждена его эффективность;
• программный модуль экспертной системы (ЭС) реального времени, язык программирования CDPL для описания алгоритмов и правил ЭС;
• способ оценки технического состояния ЦНА по трендам вибропараметров, алгоритмы и правила экспертной системы для оценки и прогнозирования технического состояния ЦНА по трендам вибропараметров.
В шестой главе приведены результаты реализации и промышленного внедрения результатов работы в виде программных модулей в составе СДМ, в том числе на Ангарском и Волгоградском нефтеперерабатывающих заводах. Показано, что достоверность диагностики ЦНА составила не менее 98%, при этом получен значительный экономический эффект.
Общие положения и анализ методов виброакустической диагностики и мониторинга состояния машин
В трудах Н.П.Алешина [108], И.А. Биргера [9], В.В.Клюева [62, 63, 114], Н.А. Иващенко [44], Н.А. Махутова [16, 108], П.П.Пархоменко [116], Е.Г. Нахапетяна [112] и других авторов изложены основы контроля и технической диагностики сложных объектов.
Виброакустическая диагностика - раздел технической диагностики [3, 9, 18, 114, 118], включающая теорию и методы организации процессов распознавания технических состояний машин и механизмов по исходной информации, содержащейся в виброакустическом сигнале.
В трудах И.И. Артоболевского [3], Ф.Я. Балицкого [6], А.В. Баркова, Н.А. Барковой, М.Д. Генкина [29], СП. Зарицкого [56], В.Г. Засецкого [57], И.А. Карасева, В.Н. Костюкова [78], В.П. Максимова [60], Д.С. Митчелла 145], Б.В. Павлова [118], М.К. Сидоренко, А.Г. Соколовой, К.Н. Явленского и А.К. Явленского [136,137] рассматриваются вопросы акустической динамики и виброакустической диагностики машин, их узлов и механизмов. Техническое состояние машин характеризуется структурными параметрами [3,29], изменение которых является причиной изменения технического состояния. Структурными параметрами являются параметры деталей, их взаимного расположения - размеры, зазоры, перекосы, нарушение геометрии, расходные характеристики и т.д. Вектор структурных параметров x/t) М=М0, .(0- т(0} (Li) определяет техническое состояние машины в момент времени / [3, 118].
Изменение вектора {X} со временем вследствие развития процессов износа и деградации приводит к отказу машины. Таким образом, дефекты машины обусловлены выходом того или иного структурного параметра х} (например, зазора в подшипнике, степени износа поршневых колец, значения дисбаланса ротора и др.) за допустимые пределы.
Виброакустический сигнал, отражающий состояние машины, характеризуется набором параметров у„ составляющих вектор диагностических признаков {у}=\уМуМ ут )1 (1.2) где y,(t), при / = /, 2, 3, ..., п, - /ый параметр виброакустического сигнала. Для решения задачи виброакустической диагностики необходимо каждому отклонению структурных параметров от нормы поставить в соответствие отклонение параметров виброакустического сигнала. То есть параметры виброакустического сигнала необходимо рассматривать как диагностические признаки по отношению к техническому состоянию машин. Таким образом, машину можно представить в виде оператора Аух, преобразующего структурные параметры машины Xj в параметры виброакустического сигнала / {Y}=Ayx-{X}, (1.3) где {X} - /и-мерный вектор структурных параметров машины; {Y} - и-мерный вектор диагностических признаков вибросигнала. Задачей вибродиагностики является получение обратной зависимости {X}=Bxy-{Y}, (1.4) где Вху = /4 ух - оператор обратный Аух, когда на основании {Y} необходимо оценить {X}. В простейшем случае зависимость (1.4) может быть функциональной [18,20, 118, 137] Xj=fj(yl,y2,-,y„),nwj = l,2,3, ...,m. (1.5) Наибольшие упрощения достигаются в том случае, когда каждому структурному параметру х} удается поставить в соответствие только один характерный вибропараметр у, xj fj \У,), при этому = i,m = n. (1.6)
В этом случае у, являются ортогональными (независимыми) диагностическими признаками. Однако в большинстве случаев зависимость структурных параметров от параметров виброакустического сигнала определяется системой стохастических уравнений, а распознавание технического состояния механического объекта осуществляется в условиях ограниченной информации при большом уровне помех, вызванных непостоянством внешних условий (технологический процесс, человеческий фактор), неполнотой описаний классов состояний, неопределенностью границ между классами состояний и классами диагностических признаков.
Иногда невозможно отыскать непрерывный оператор Вху. В этом случае применяют статистические методы виброакустической диагностики, базирующиеся на теории распознавания образов [3, 9, 18, 51]. Существенный вклад в теорию и практику распознавания образов внесли такие ученые, как В.Н. Вапник, А.Я. Червоненкис [13, 14]; А.Л.Горелик, В.А. Скрипкин [35]; Н.Г. Загоруйко [51, 52]. Данный перечень авторов не претендует на полноту, а лишь охватывает те работы, результаты которых в той или иной мере использованы в диссертации. В упомянутых работах множество технических состояний машин разбивается на классы, которым в w-мерном пространстве признаков соответствуют некоторые, как правило, пересекающиеся области.
Сложное взаимодействие деталей механизмов машины между собой и с внешней средой порождает виброакустические процессы в широком диапазоне частот от единиц герц до десятков и даже сотен килогерц.
Уравнение (1.7) показывает, что в формировании спектра частот виброакустического сигнала участвуют векторы виброускорения {А}=={ \}, виброскорости {V}={i{} и виброперемещения {S}={q}.
Модели виброакустических сигналов ЦНА и их ортогональность
Зачастую появление дефектов в машине приводит к возникновению квазипериодических виброакустических сигналов: синусоида в шуме, ряд гармонических составляющих в шуме [34]. Проведем исследования взаимной корреляции сигналов виброускорения, виброскорости, виброперемещения путем их моделирования для различных классов неисправностей и дефектов центробежного насосного агрегата, их производных и интегральных функций с последующим нахождением максимума квадрата их взаимокорреляционной функции - меры Линдера, как меры содержания одинаковой информации в различных сигналах [55, 78].
Рассмотрим распространенные дефекты и неисправности центробежного насосного агрегата, диагностика которых достаточно изучена на сегодняшний день, и информация о которых содержится в детерминированной составляющей виброакустического сигнала, измеренного на корпусе ЦНА. Как известно, динамические силы, приводящие к возникновению и распространению виброакустических процессов, возникают из-за взаимодействия деталей и узлов механизма в процессе вращения ротора ЦНА. Как правило, это соударения поверхностей деталей машины, повторяющиеся с частотой кратной частоте вращения ротора. Кроме того, некоторые дефекты, такие как дефекты подшипника качения или дефекты фундамента и опор агрегата, приводят к возникновению гармонических составляющих спектра вибросигнала некратных частоте вращения ротора машины [46, 49]. Однако, частота тех или иных гармоник спектра вибросигнала, появление которых вызвано тем или иным дефектом агрегата, как правило, зависит от частоты вращения ротора машины, определяющей динамику виброакустических процессов.
Одним из распространенных дефектов центробежного насосного агрегата, приводящим к повышенной вибрации корпуса машины на частоте вращения ее ротора, является дисбаланс ротора. Дисбаланс ротора машины может быть вызван различными причинами [34, 53]. Кроме того, повышенная вибрация машины на частоте вращения ротора может быть вызвана дефектами сопряжения муфт (коленчатость, излом оси) и расцентровкой валов. В перечисленных случаях, детерминированная составляющая виброакустического сигнала, измеренного на корпусе машины, будет представлять собой синусоидальный сигнал с частотой вращения ротора машины, амплитуда которого пропорциональна величине дефекта P(t) = Aps\n((Dpt)i (2.1) где Ар - амплитуда синусоидальных колебаний; сор - круговая частота вращения ротора машины. Так как виброакустический сигнал представляет собой центрированный случайный процесс с ограниченным спектром низкочастотного вида (спектр ограничен сверху амплитудно-частотной характеристикой измерительного канала), то случайную компоненту сигнала H(t) удобно представить в виде гауссовского случайного процесса с ограниченным спектром мощности низкочастотного вида. Таким образом, ширина спектра виброакустического сигнала будет определяться шириной спектра его случайной составляющей. На рисунках 2.2, 2.3 приведены спектры сигналов виброускорения, полученные в диапазоне частот до 3 кГц, при развитых дефектах синусоидального вида. В первом случае мера Линдера менее 0.03, во втором - менее 0.1 соответственно. Таким образом, в практических случаях сигнал виброскорости синусоидального вида определяет не более 10% сигнала виброускорения, что говорит о почти полной их ортогональности.
Определение выражения ВКФ и меры неопределенности Линдера для смеси периодических импульсов (2.19) и шумовой составляющей с АКФ вида (2.5) затруднено в силу нелинейности выражения (2.19), потому для исследования аналогичных зависимостей для вибросигнала импульсного вида используем численное моделирование (см. пп. 3.2,4.2).
По мере приближения момента начала прогноза к моменту перехода вибропараметра в недопустимое состояние относительная погрешность ST возрастает обратно пропорционально уменьшению относительного интервала прогноза О [97].
Исследования процессов деградации технического состояния ЦНА, проведенные на ряде нефтеперерабатывающих заводах страны с помощью систем стационарного вибромониторинга КОМПАКС показали, что скорости потери работоспособности различных узлов машин существенно различаются [88, 90]. Так, износ зубчатой муфты, соединяющей валы насоса и двигателя, развивается 6-8 месяцев, а катастрофическое разрушение подшипника - 1-2 часа. Процессы расцентровки в начальной стадии развиваются в течение нескольких суток и даже недель, а в конце этого периода, при сильном ослаблении крепления агрегатов к фундаменту, большая вибрация ускоряет этот процесс - возникает положительная обратная связь и, как следствие, через 2-3 часа наступает срез вала насоса или электродвигателя. Появление серии газовых пузырьков во всасывающей полости насоса приводит к сильным гидроударам, при которых амплитуда виброперемещения корпуса насоса достигает десятых долей миллиметра, а продолжительность составляет 10-15 минут и более.
Таким образом, продолжительность экспоненциального роста тренда вибропараметра определяется типом дефекта или неисправности, развивающейся в данный момент времени (типом процесса износа).
Исходя из вышесказанного, можно производить диагностику технического состояния ЦНА, определяя скорости роста на разных интервалах времени (на разных участках тренда), которые соответствуют различным неисправностям. Превышение скорости роста на определенном участке говорит об опасном развитии соответствующего дефекта или неисправности.
В цифровых измерительных системах измерения производятся дискретно с определенной периодичностью. В результате накопления значений по каждому параметру образуются тренды измеряемых параметров. Таким образом, тренд представляет собой дискретную функцию с определенным шагом по времени. Для определения скорости роста вибропараметра воспользуемся конечной разностью 1-го порядка п-го запаздывания [16]
Экспериментальная установка для исследования ортогональности виброакустических сигналов
Здесь ЗУ - задающее устройство, устанавливающее необходимое отношение мощностей детерминированной и случайной компонент моделируемого виброакустического сигнала; ГДС - генератор детерминированной составляющей вибросигнала; ППС - генератор шумовой (случайной) составляющей вибросигнала; ФДС - ФНЧ, ограничивающий спектр детерминированной составляющей вибросигнала; ФШС - ФНЧ, ограничивающий спектр шумовой составляющей вибросигнала; С/Ш - блок вычисления отношения «сигнал/шум» (отношения мощностей детерминированной и случайной составляющих вибросигнала); БС - блок суммирования составляющих вибросигнала; ИНТ - интегрирующее устройство; ДИФ - дифференцирующее устройство; К1 - ключ выбора типа преобразования сигнала; БВВ - блок вычисления взаимокорреляционной функции; БВЛ - блок вычисления меры Линдера; И1 - индицирующее устройство для отображения измеренного отношения «сигнал/шум»; И2 -индицирующее устройство для отображения значения максимума ВКФ.
Порядок работы экспериментальной установки следующий. Задающее устройство ЗУ задает мощность на входе генераторов детерминированной и шумовой составляющих моделируемого виброакустического сигнала ГДС и ГШС, сигналы с выходов которых поступают на входы фильтров ФДС и ФШС соответственно. Ограниченные по спектру составляющие поступают на входы блока С/Ш, который вычисляет отношение их мощностей и передает его на индикатор И1 для отображения. Сигналы с выходов фильтров ФДС и ФШС также поступают на сумматор БС, на выходе которого формируется виброакустический сигнал. Сигнал с выхода БС поступает на первый вход блока вычисления взаимокорреляционной функции БВВ и на вход ключа К1, в зависимости от положения которого он проходит либо на вход интегрирующего, либо на вход дифференцирующего устройства, после чего, преобразованный сигнал поступает на второй вход блока вычисления взаимокорреляционной функции БВВ. Полученная с выхода БВВ взаимокорреляционная функция сигналов поступает на блок БВЛ, который находит максимум квадрата ВКФ, таким образом, формируя на выходе значение, соответствующее мере Линдера, которая характеризует взаимозависимость сигналов. Полученное значение поступает на индикатор И2 для отображения.
Таким образом, задавая отношение мощностей детерминированной и шумовой составляющих с помощью задающего устройства ЗУ, ограничивая спектр сигнала с помощью ФДС и ФШС, а также выбирая тип преобразования сигнала (интегрирование или дифференцирование), можно оценить взаимозависимость или, наоборот, ортогональность моделируемых виброакустических сигналов виброускорения, виброскорости и виброперемещения на основе оценки меры Линдера.
Для реализации экспериментальной установки, схема которой показана на рисунке 3.1, необходимо выбрать программный продукт, имеющий соответствующие математические, функциональные и графические возможности, и требующий минимальных временных затрат на освоение и разработку. На сегодняшний день такими программными продуктами являются: MatCAD, MatLab, Microsoft Excell, Agilent VEE и т.д. Из всех рассмотренных продуктов выбран программный продукт VEE версии 6.01 фирмы Agilent, предназначенный для создания измерительных систем, работающих в реальном времени. Данный продукт отличается легкостью в освоении, наглядностью программирования (программы представляются графически в функциональном виде), возможностью создания сложных приборных интерфейсов и богатой встроенной библиотекой функций, направленной на обработку сигналов в реальном времени. Кроме того, в этот продукт интегрирован сервер MatLab, что позволяет использовать всю богатую математическую библиотеку последнего из программ VEE.
Программа VKF (далее по тексту - программа) реализует схему математического моделирования, приведенную на рисунке 3.1, и представляет собой виртуальный прибор [70]. Внешний вид лицевой панели виртуального прибора (главное окно), реализованного в программе, показан на рисунке 3.2.
Программа в основном использует штатные возможности среды разработки. Для реализации ФНЧ Баттерворта 10-го порядка и вычисления ВКФ сигналов используются возможности сервера математического пакета MatLab (входит в поставку пакета Agilent VEE). Для реализации генератора шумовой составляющей используется функция динамически подключаемой библиотеки, написанной на языке программирования C++, которая заполняет входной массив случайными значениями, распределенными по закону Гаусса с указанным на входе стандартным отклонением.
Программа работает в двух режимах: режим расчета зависимости меры Линдера от отношения мощностей детерминированной и случайной составляющих вибросигнала и режим расчета зависимости меры Линдера от ширины спектра шумовой составляющей вибросигнала.
Для удобной работы с прибором все элементы управления (кнопки, регуляторы, поля ввода числовой информации) и индикации вынесены на лицевую панель. В левой верхней часта панели расположены три ряда управляющих элементов и индикаторов. В первом ряду сверху вниз расположены: кнопка выбора режима работы программы «SNR/SPECTRUM», поле ввода частоты периодической детерминированной составляющей вибросигнала «Freq», регулятор «SNR» для выбора отношения «сигнал/шум», индикаторы «SNReory» и «SNR-Real» заданного и реального значений отношения «сигнал/шум» соответственно. Во втором ряду сверху вниз расположены: переключатель «Impulse/Sinus» для выбора типа детерминированной составляющей вибросигнала, переключатель «Derived/Integral» для выбора типа преобразования вибросигнала (дифференцирование или интегрирование), выключатель ФНЧ генератора импульсов «Impulse filter», выключатель ФНЧ генератора случайной компоненты вибросигнала «Noise filter», регулятор времени начала поиска максимума квадрата ВКФ «Delay(ms)». В третьем ряду сверху вниз расположены: регулятор ширины импульсов «Impulse», регулятор частоты среза ФНЧ генератора импульсов «Impulse filter», регулятор частоты среза ФНЧ генератора случайной компоненты вибросигнала «Noise filter». В правой верхней части панели прибора расположены осциллограммы для отображения исходного и преобразованного сигналов, а также полученной ВКФ. Внизу слева расположен график зависимости меры Линдера от отношения «сигнал/шум». Внизу справа расположен график зависимости меры Линдера от ширины спектра случайной компоненты вибросигнала.
Формирование вектора ортогональных диагностических признаков
На рисунках 4.1,4.2 показаны зависимости меры Линдера исходного и преобразованного вибросигналов синусоидального вида от параметра Wp (2.18) при разной ширине спектра случайной компоненты вибросигнала 300 Гц, 1 кГц и 3 кГц. Из полученных зависимостей можно сделать вывод, что рост мощности случайной компоненты в вибросигнале синусоидального вида приводит к снижению взаимозависимости вибросигнала и его производной/интеграла, то есть к увеличению степени ортогональности этих сигналов.
Увеличение ширины спектра случайной составляющей в этом случае также снижает взаимозависимость вибросигнала и его производной, но приводит к увеличению взаимозависимости с интегралом вибросигнала. Последнее объясняется тем, что операция интегрирования представляет собой ФНЧ, который тем больше снижает мощность случайной компоненты, чем шире ее спектр.
В целом, можно отметить, что даже при одинаковой мощности синусоидальной и случайной компонент вибросигнала (Wp=l), мера Линдера между сигналом и его производной менее 0.08 (рисунок 4.1), а мера Линдера вибросигнала и его интеграла менее 0.25 (рисунок 4.2). При этом, при снижении Wp до 0.1, мера Линдера вибросигнала и его интеграла снижается почти на порядок.
На рисунках 4.3,4.4 показаны зависимости меры Линдера исходного и преобразованного вибросигналов импульсного вида от параметра Wp при разной ширине спектра случайной компоненты вибросигнала 300 Гц, 1 кГц и 3 кГц. На рисунке 4.3 видно, что мера Линдера вибросигнала импульсного вида и его производной крайне низка (менее 0.04) и практически не зависит от соотношения его детерминированной и случайной составляющих. Это объясняется тем, что детерминированная составляющая вибросигнала импульсного вида имеет широкий спектр и сама по себе слабо коррелирована со своей производной.
Приведенные зависимости еще раз подтверждают практическое отсутствие взаимной корреляции между случайным сигналом и его производной [103]. Так как даже при превышении в 10 раз мощности периодической компоненты полигармонического сигнала, представленного импульсной моделью, мощности шума, мера Линдера сигнала и его интеграла не превышает 0.3. Это говорит о том, что менее чем 30% изменения интеграла сигнала вызвано изменением исходного сигнала, а 70% всей шкалы вызвано другими причинами, что и определяет возможность и необходимость использования интегралов и производных вибросигналов для целей диагностики. На рисунках 4.5,4.7 показаны зависимости меры Линдера вибросигналов и их производных от ширины спектра их случайной составляющей. Видно, что ортогональность сигналов незначительно растет с ростом ширины спектра их случайной составляющей.
Результаты проведенных исследований взаимных корреляций вибросигналов, их производных и интегралов указывают на небольшую зависимость сигналов виброускорения, виброскорости и виброперемещения при дисбалансе (повышенная вибрация на частоте вращения ротора машины, мера Линдера достигает 0.25 при Wp = 1) и полное отсутствие их взаимозависимости при наличии других дефектов (вибросигнал импульсного вида, мера Линдера менее 0.04). Данный вывод подтверждает наблюдаемую на практике ортогональность сигналов виброускорения, виброскорости и виброперемещения в общем случае.
Коэффициенты корреляции RAV3 RWV И RSVS незначительно отличаются от нуля, т.е. вибропараметры и скорости их изменения практически независимы. Сгущения точек на рисунке 4.9 соответствуют вибропараметрам агрегатов различных размерно-мощностных групп и указывает на объективное существование плотностей распределения вибропараметров для разбиения их на классы по состояниям для каждой размерно-мощностной группы. Разброс же скоростей трендов вибропараметров примерно одинаков для всех "сгущений", что является следствием их независимости.
Таким образом, экспериментально доказано, что параметры сигналов виброускорения, виброскорости, виброперемещения и их скорости роста образуют вектор ортогональных диагностических признаков ЦНА, что подтверждает необходимость их совместного использования для оценки технического состояния ЦНА [66]. База знаний закономерностей трендов вибропараметров и процессов деградации технического состояния ЦНА
Система диагностики и мониторинга КОМПАКС (см. п. 3.3) была смонтирована на технологических установках ряда российских нефтеперерабатывающих заводов (НПЗ) для контроля вибропараметров ЦНА, содержащих центробежные насосы типов НК-560/ 335-300, НК-560/335-180, НК-560/335-120, НК-200/120-210 и приводные электродвигатели ГАЗМП-630, ВАО-400, ВАО-160 и ВАО-120 соответственно. На каждый агрегат, с целью минимизации затрат, устанавливалось по одному датчику вибрации на корпус каждого подшипникового узла. Значения виброускорения, виброскорости и виброперемещения измерялись системой по каждому датчику, запоминались в виде графиков трендов в памяти компьютера, на основании которых определялась скорость изменения тренда. Предупредительные и аварийные значения вибропараметров приведены на графиках трендов - базы знаний (см. рисунки 4.10 - 4.12), а пороги по скорости изменения трендов, установленные в системе компьютерного мониторинга на основе эмпирических данных, соответствовали значениям таблицы 11 [94]. Далее описание соответствует пунктам базы знаний.
1 Восемь месяцев назад (рисунок 4.10 а) после включения насоса Н-3 виброускорение корпуса его переднего подшипника составило около 10 м/с и было ниже предупредительного порога, т.е. состояние насоса было удовлетворительное. По истечении первой недели виброускорение стало плавно расти с постоянным увеличением скорости и по истечении второй недели увеличилось за последние сутки с 11 до 16 м/с , а затем, течение нескольких часов, возросло до 61,84 м/с (поз. 1, курсор) с быстрым трендом около 10 м/с/час, при котором насос был остановлен персоналом по указанию системы, вследствие разрушения подшипников. Разборка насоса показала, что началось разрушение сепаратора подшипника и дальнейшая его эксплуатация невозможна. Остальные детали были в норме и ремонта не требовали. Подшипник заменили, насос вновь запустили в работу, вибрации оказались в норме. Быстрый тренд роста и высокий уровень виброускорения - надежная совокупность диагностических признаков для предупреждения аварий агрегата из-за разрушения подшипников насоса. 2 Шесть месяцев назад, когда после месячной стоянки вновь запустили агрегат Н-3, резко возросло виброускорение корпуса переднего подшипника двигателя (рисунок 4.10 б, поз. 2). Система предупредила персонал, после чего агрегат был немедленно остановлен, а подшипник двигателя вскрыт. Обнаружив недостаток смазки, машинист добавил ее в необходимом количестве и вновь запустил агрегат. Виброускорение упало, но осталось выше аварийного уровня и через несколько дней вновь резко возросло с быстрым трендом 6 м/с/час (поз. 3). Система вновь предупредила персонал, агрегат был остановлен и подшипник двигателя заменен. Анализ состояния деталей показал, что внутреннее кольцо подшипника имело дефекты поверхности качения, другие детали двигателя дефектов не имели.
Быстрый тренд роста и высокий уровень виброускорения - надежная совокупность диагностических признаков для предупреждения аварий агрегата из-за разрушения подшипников электродвигателя.
