Geum.ru
   Авторефераты по темам  >>  Разные специальности - [часть 1]  [часть 2]

ИНФОРМАЦИОННО - ИЗМЕРИТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОПРИВОДНОЙ АРМАТУРЫ АТОМНЫХ СТАНЦИЙ НА ОСНОВЕ ВЕЙВЛЕТ - ПРЕОБРАЗОВАНИЯ

Автореферат кандидатской диссертации

 

На правах рукописи

 


Синельщикова Павела Владимирович

 

информационно - измерительная система для диагностирования электроприводной арматуры атомных станций на основе вейвлет - преобразования

05.11.16 - Информационно-измерительные и управляющие системы

(в машиностроении)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

 

 

 

 

 

Волгоград - 2012


Работа выполнена на кафедре Информационные и управляющие системы Волгодонского инженерно-техническогоа института - филиалаа национального исследовательского ядерный университета МИФИ (НИЯУ МИФИ)

Научный руководительаа аЧернов Александр Викторович,

доктор технических наук, профессор.

Официальные оппоненты:аа Гольцов Анатолий Сергеевич,

доктор технических наук, профессор;

аПроскуряков Константин Николаевич,

доктор технических наук, профессор.

а а

Ведущая организацияа ФГУП концерн Росэнергоатом

Ростовская атомная станция.

Защита состоится л15 марта 2012 г. в 12.00 на заседании диссертационного совета Д212.028.05 при Волгоградском государственном техническом университете по адресу: 400005, г. Волгоград, пр. им. Ленина, 28, ауд. 209..

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Волгоградского государственного технического университета.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью, просим направлять по адресу: 400005, г. Волгоград, пр. им. Ленина, 28. Ученому секретарю диссертационного совета.

Автореферат разослан лаа аа февраляа 2012 г.

Ученый секретарь

диссертационного советаа вдеюка О.А.


ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Поддержание проектного уровня эксплуатационной надежности технологического оборудования атомной электростанции (АЭС), максимальное использование его рабочего ресурса и сведение к минимуму аварийных отказов тесно связаны с необходимостью оценки технического состояния электроприводной арматуры (ЭПА). Такой подход становится особенно актуальным в условиях рыночной экономики, так как на его основе можно снизить затраты, сократить общее время технического обслуживания и ремонтных операций, и, тем самым, повысить эффективность проведения планово-предупредительного ремонта (ППР).

Внедрение активной стратегии ремонта по техническому состоянию утверждено концерном Росэнергоатом и обеспечивается рядом документов. Несмотря на существование достаточной анормативной базы, имеется ряд трудностей, связанных с чувствительностью используемых методов определения технического состояния ЭПА.

Для определения технического состояния ЭПА в настоящее время используются виброакустический анализ, анализ электрической мощности и токового сигнала. аМетоды диагностирования ЭПА по токовому сигналу, регистрируемому с обмоток электродвигателя привода, получили более широкое распространение ввиду их мобильности и оперативности получения результатов обследования. Кроме того, при использовании данных методов имеется возможность проведения дистанционных измерений,а когда доступ к объекту диагностирования затруднен или невозможен а(например, при наличии радиации или высокой температуры).

Принятие решения о техническом состоянии ЭПА осуществляется на основе выполненной процедуры измерения, объективность которой во многом определяется точностью получаемых данных от измерительных приборов и систем. Анализ используемых на АЭС информационно-измерительных систем (ИИС) показал, что они обладают высокой надежностью и точностью измерения. Дальнейшее повышение точности результатов диагностического обследования может быть осуществлено за счет совершенствования используемых методов обработки измеряемых данных.

Для получения информации о техническом состоянии используются такие методы, как построение огибающей токового сигнала с последующим контролем отдельных информативных участков, а также построение иа анализ частотного спектра токового сигнала.

Следует отметить, что использование токового сигнала в качестве источника диагностической информации затруднено по ряду причин: токовый сигнал искажается различными помехами, возникновение которых может быть вызвано влиянием внешних электромагнитных полей на электрическую цепь, а так же случайными шумами; используемые методы построения огибающей аискажают ареальное поведение атокового асигнала аво авремени; появление нестационарностей в токовом сигнале уменьшает достоверность использования преобразования Фурье для частотного анализа.

Эти причины приводят к ограничению возможностей анализа технического состояния ЭПА существующими методами и могут привести к ошибкам при принятии решений. Таким образом, актуальной является задача создания эффективных методов определения технического состояния ЭПА.

Цель и задачи работы. Целью работы является повышение уровня безопасной эксплуатации атомных станций на основе совершенствования методов оценки технического состояния ЭПА с использованиема информационно - измерительной системы выявления электромеханических дефектова на ранней стадии их развития.

Поставленная цель достигается путем решения следующих задач:

  1. Проведение сравнительного анализа современных методов обработки сигналов и диагностирования ЭПА.
  2. Разработка метода обработки диагностического (токового) сигнала для удаления его шумовых составляющих, без потери информации о происходящих процессах при работе ЭПА.
  3. Разработка метода построения огибающей диагностического (токового) сигнала, который в отличие от традиционных не вносит существенных искажений в форму сигнала и более точно отражает изменение амплитудной модуляции.
  4. Разработка метода анализа частотных составляющих диагностического (токового) сигнала, повышающего достоверность результатов диагностирования технического состояния ЭПА.
  5. Экспериментальная оценка эффективности предлагаемых в диссертационной работе методов обработки диагностических сигналов.
  6. Создание информационно - измерительной системы для диагностического обследования электроприводной арматуры на основе предлагаемых методов.

Методы исследования. Для анализа токовых сигналов ЭПА использовались методы математического, вейвлет, спектрального и статистического анализов. Исследования проводились на экспериментальной установке и действующей ЭПА с помощью информационно-измерительной системы.

Научная новизна работы заключается в результатах исследований проявлений дефектов электромеханического оборудования в токовых сигналах:

  1. Установлено, что существенным фактором снижения чувствительности методов обработки измеряемых диагностических (токовых) сигналов является наличие в них нестационарностей.
  2. Обосновано повышение эффективности диагностического обследования за счет использования в методах обработки:

- дискретного вейвлет - преобразования с выбором базисной функции Морле по критерию минимума энтропии для снижения уровня шумовой компоненты;

- демодуляции сигнала при помощи построения огибающейа с использованием двух скользящих средних;

- непрерывного вейвлет - преобразования для анализа частотных составляющих в измеряемых диагностических (токовых) сигналах, обладающих наибольшей информативностью.

Практическая ценность работы:

  1. Разработаны методы, позволяющие проводить обработку токовых сигналов электродвигателей ЭПА в условиях АЭС и обнаруживать дефекты на ранней стадии их развития.
  2. Установлена связь между наличием дефекта в виде луменьшенной толщины зуба червячного колеса и изменениями коэффициентов непрерывного вейвлет - преобразования.
  3. Показана возможность проведения оценки несимметрии фазных токов с помощью непрерывного вейвлет - преобразования по токовому сигналу в одной фазе.
  4. Предложена информационно - измерительная система анализа токовых сигналов, содержащих нестационарности.

Основные положения, выносимые на защиту:

  1. Метод снижения уровня шумовой компоненты диагностического сигнала, базирующийся на использовании дискретного вейвлет - преобразования с выбором базисной функции Морле.
  2. Метод построения огибающей диагностического (токового) сигнала с использованием двух скользящих средних.
  3. Метод анализа частотных составляющих в измеряемых диагностических (токовых) сигналах на основе использования непрерывного вейвлет - преобразования, обладающих наибольшей информативностью.

Соответствие паспорту специальности. Указанная область исследований соответствует специальности 05.11.16 - Информационно-измерительные и управляющие системы (в машиностроении), а именно: пункту 4 - Методы и системы программного и информационного обеспечения процессов обработки и испытаний образцов информационно-измерительных и управляющих систем; пункту 5 - Методы анализа технического состояния, диагностики и идентификации информационно-измерительных и управляющих систем;а пункту 6 - Исследование возможностей и путей совершенствования существующих и создания новых элементов, частей, образцов информационно-измерительных систем, улучшение их технических, эксплуатационных, экономических и эргономических характеристик, разработка новых принципов построения и технических решений.аа

Внедрение результатов работы.

Результаты диссертационной работы используются на Нововоронежской АЭС при проведении диагностического обследования ЭПА.

Апробация работы. Основные положения и результаты работыа докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах: л27-29 Курчатовские чтения, 2008 - 2010гг., г. Волгодонск; региональная научно - практическая конференция Состояние и перспективы развития строительства и безопасной эксплуатации Волгодонской АЭС,аа 2008 - 2010гг., г. Волгодонск; региональная научно - практическая конференция Состояние и перспективы развития строительства и ввода в эксплуатацию второго блока Ростовской АЭС,а 2009 - 2010гг., г. Волгодонск; научно практическая конференция студентов и преподавателей Волгодонского инженерно-технического института НИЯУ МИФИ Студенческая весна, 2011г., г. Волгодонск; VII Международная научно - практическая конференция ааБезопасность аядернойа энергетики,а 2011г., г. Волгодонск.

ичный вклад автора. Все научные и практические результаты, а именно: анализ методов диагностирования ЭПА, разработка требований к предложенному методу диагностирования, создание методов первичной обработки данных, шумоподавление (вейвлет), выделение признаков и классификация дефектов, разработка комплексного метода обнаружения дефектов ЭПА, получены автором лично.

Публикации. По результатам диссертационной работы опубликовано восемь печатных работ, четыре из которых опубликованы в ведущих научных журналах, рекомендованных ВАК.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, списка литературы и приложений, изложенных на 143 страницах, в том числе 22 таблицы, 100 рисунков. Список используемой литературыа содержит 92 наименования.

Краткое СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цель и задачи работы, научная новизна и практическая ценность полученных результатов, приведены основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе рассмотрены существующие методы обработки диагностических сигналов и определения технического состояния электроприводной арматуры. Обозначены причины, по которым применение существующих методов оценки технического состояния ЭПА затруднено. Показано, что диагностирование электроприводной арматуры предпочтительно проводить поа сигналу тока, измеряемому в одной фазе электродвигателя.

Представлены характерные отличия методов виброакустического диагностирования и основанных на измерениях сигнала активной амощности или тока. В работах Петухова В.П., Томсона В., Пенроуз К. показано, что предпочтительнее использовать методы анализа токового сигнала в виду их мобильности и оперативности получения диагностической информации.

В токовой диагностике наибольшее распространение получили методы анализа огибающей (рисунок 1) и частотного анализа.

Ток, A

а

1 - пуск; 2 - срыв запорного органа; 3 - рабочий ход; 4 - уплотнение.

Рисунок 1 - Циклограммы токовых сигналов при авыполнении операций: а) лоткрытие; б) закрытие

Огибающая диагностического (токового) сигнала отражает изменение нагрузки на валу электродвигателя. Выделяют участки: пуска, срыва, рабочего хода и уплотнения. Согласно РД и методике диагностирования ЭПА, утвержденной концерном Росэнергоатом, по огибающей диагностического (токового) сигнала контролируются такие параметры как: время открытия и закрытия, максимальные значения силы тока на контролируемых участках, расчетные значения отношений пускового тока и тока уплотнения к рабочему току, а так же плавность хода (,), оцениваемая по формуле

,

( 1 )

где а - среднее арифметическое значение действующей силы тока, А; - максимальное значение силы тока, А; - минимальное значение силы тока, А.

Другим направлением является анализ частотных составляющих при помощи периодограмм Уэлча, по которым проводится контроль амплитуды определенных частот.

В результате исследования токовых сигналов электродвигателей ЭПА установлено, что процессы, протекающие при работе ЭПА, носят нестационарный характер, а так же содержат шумовую компоненту. Все это приводит к уменьшению аналитических способностей используемых на сегодняшний момент методов диагностирования ЭПА.

Установлено, что повышение уровня достоверности и оперативности результатов диагностирования ЭПА возможно за счет модернизации или разработки новых методов анализа и обработки токового сигнала.

Во второй главе приводится описание методов, позволяющих повысить достоверность диагностического обследования ЭПА.

В настоящее время для удаления шумовой компоненты используюта методы: сглаживания, фильтрации нижних частот (ФНЧ); сглаживания фильтрами СавицкогоЧГолея; дискретного вейвлет - преобразования.

Использование последнего метода предполагает выбор базисной функции, поиск которой был выполнен при помощи критерия минимума энтропии. Значения энтропии определены для аучастков пуска и рабочего хода 100 токовых сигналов. Затем проводилось усреднение значений для одного базиса и их ранжирование. а Далее из каждого семейства вейвлет - базисов выбирались по одному представителю, имеющему наименьшее значение энтропии.

Для выбора наиболее подходящего фильтра были составлены тестовые примеры, амоделирующие аособенности аучастков токового сигнала (рисунок 1). К полученным сигналам добавлялись последовательно доли помех 5, 10 и 20%. Оценка фильтра проводилась по параметру среднеквадратической ошибки и модуля разности максимального значения исходного и очищенного сигналов. По результатам исследования установлено, что задача фильтрации шумовой компоненты может быть решена при помощи дискретного вейвлет-преобразования с использованием вейвлета Морле.

На сегодняшний день для построения огибающей токового сигнала применяют методы:

- среднеквадратического значения (СКЗ), согласно аметодике диагностирования ЭПА концерна Росэнергоатом;

- с использованием ФНЧ и преобразования Гильбертаа (ПГ), предложенные в работах Баркова и Сиротина.

Точность огибания внешней формы амплитуд токового сигнала, построенных с использованием СКЗ, ФНЧ, ПГ, показана на тестовых примерах (рисунки 2, 3). Из рисунка 2 видно, что для сигнала, имеющего амплитудную модуляцию, бо?льшую точность огибания дает метод ПГ. Для сигнала с амплитудно - частотной модуляцией (рисунок 3), характерного для участка пуска токового сигнала электродвигателя ЭПА, этот метод имеет недостаточную точность построения огибающей (поз. 3, рисунок 3).а

Рисунок  2 - Огибающие, построенные по тестовому

примеру с амплитудной модуляцией

Рисунок  3 - Огибающие, построенные по тестовому примеру с амплитудно - частотной модуляцией

На рисунках 2 и 3 отмечены: 1,2,3 - огибающие, построенные с помощью СКЗ, ФНЧ, ПГ соответственно; 4 - тестовый сигнал;

Поэтому в диссертационном исследовании предлагается строить огибающую токового сигнала с использованием двух скользящих средних (рисунок 4) для нахождения точек локальных максимумов, по которым, с использованием квадратичной интерполяции, строится огибающая.

На рисунке 5 представлены огибающие, построенные для реального токового сигнала электродвигателя ЭПА. Огибающая (поз. 5, рисунок 5), полученная при помощи предлагаемого метода, наиболее точно описывает форму изменения амплитуд токового сигнала, то есть задача построения огибающей может быть решена при помощи предлагаемого метода с использованием двух скользящих средних.

а t, c

а

1 - токовый сигнал; 2 - основная линия;

3 - сигнальная линия; 4 - начало участка;

5 - конец участка; 6 - огибающая.

 

Рисунок  4 - Огибающая, построенная по предлагаемомуа методу

1,2,3 - огибающие, построенные с использованием СКЗ, ФНЧ, преобразования Гильберта соответственно; 4 - реальный токовый сигнал ЭПА типоразмера 1010-100-Э с электродвигателем АОС 2-21-4; 5 - огибающая, построенная по предлагаемому автором методу двух скользящих средних.

Рисунок  5 - Огибающие, построенные по токовому сигналу электродвигателя ЭПА

Для анализа изменения частотных составляющих сигнала во времени используют непрерывное вейвлет-преобразование, которое состоит в разложении сигнала по базису, сконструированному из обладающей определеннымиа свойствами функции, посредством её масштабных изменений и переносов.

Непрерывное вейвлет-преобразование (НВП) определяется выражением

,

( 2 )

 

где - сигнал а - вейвлет-родитель; а - масштаб;а b - сдвиг.

Его обратное преобразование описывается функцией

,

( 3 )

 

гдеа - постоянная допустимость; а - Следует отметить, что согласно формулам (2) и (3) интеграл должен быть вычислен в бесконечных интервалах, в то время как практически его необходимо определить в интервале с определенными границами, что приводит к существенной потере информации. Данное обстоятельство может быть исправлено путем введения двух функций, предложенных Арата Масудом и позволяющих компенсировать высоко- и низкочастотные потери:

,

(4)

,

(5)

где ; ; .

Обнуляя все коэффициенты вейвлет-спектра (кроме интересующих) и проводя обратное непрерывное вейвлет-преобразование, можно восстанавливать сигнал в интересующей полосе частот токового сигнала.

Таким образом, анализ частотных составляющих во времени выполняется с использованием НВП. Метод оценки технического состояния ЭПА состоит в сравнении среднеквадратических амплитудных значений восстановленной частотной полосы токового сигнала и базового уровня этой же частотной полосы, но для бездефектного состояния элементов ЭПА.

В третьей главе проводится метрологический анализ характеристик измерительной системы. Выполнен анализ структуры измерительного канала для получения диагностической информации. Сформулировано уравнение полной погрешности, на основе которого делаются выводы о путях уменьшения погрешности и требований к ИИС. При использовании НВП обосновывается величина шага дискретизации, при котором обеспечивается заданная точность измерений и одновременно учитываются частотные особенности анализируемого диагностического сигнала.

Анализ структуры измерительного канала ИИС позволил записать уравнение полной погрешности. На основании работ Ефимова В.М., Грановского В.А. и анализа уравнения полной погрешности сделан вывод, что наибольший вклад в погрешность ИИС вносят компоненты аддитивной помехи и ошибки дискретизации. Первая компонента может быть уменьшена при помощи дискретного вейвлет-преобразования.

В качестве меры погрешности, вносимой вследствие дискретизации, принимается отношение между его приближенным выражением () и аналитически точным представлением вейвлет - спектра ()

,

аа

гдеа ; .

Дляа относительной погрешности а() получим , откуда величина шага дискретизации

,

( 6 )

то есть в пределах периода колебаний () должно быть не менее восьми шагов дискретизации.

Полученные результаты позволили сформулировать обоснованные требования к параметрам ИИС для диагностирования ЭПА, при которых обеспечивается заданная точность.

В четвертой главе проводится экспериментальная оценка эффективности предлагаемых методов диагностирования. На испытательной установке (рисунок 6) проведено моделирование проявления дефекта зацепления зуба червячного колеса и червяка, как наиболее часто встречающейся неисправности в передаче привода. Испытания, проведенные на установке, и последующий анализ изменений в зарегистрированных токовых сигналах электродвигателя показали, что при помощи НВП можно адекватно учитывать изменения, происходящие при развитии дефекта.

Установка представляет собой станину, на которой смонтированы: червячный редуктор, электромагнитный тормоз (ЭТ) и электродвигатель.

Проводимый эксперимент состоял в последовательном увеличении зазора между зубом червячногоа колесаа (рисунок 7)а иа виткамиа червяка. Было выполнено семь опытов, в которых последовательно проводилось постепенное уменьшение толщины одного зуба червячного колеса посредством его механического стачивания с шагом 0,2 мм (рисунок 8). Для каждого опыта производилась запись токового сигнала при различных вариантах нагрузок, создаваемых ЭТ: отсутствие, половина максимальной, максимальная.

Рисунок  6 - Испытательная установка

Рисунок  7 - Внешний вид червячного колеса

Рисунок  8 - Внешний вид подпиленной контактной поверхностиа зубаа червячного колеса

Для каждого опыта были построены периодограммы Уэлча (рисунок 9) при максимальной нагрузке.

1 Ц7 соответственно номераа опытов; 8 - сетевая составляющая (50Гц); 9 - амплитуда в спектре на частоте работы червяка; 10 - частота зацепления зубьев червячного колеса с витками червяка; 11 - размывание боковых составляющих из-за наличия нестационарностей в токовом сигнале.

Рисунок 9 - Спектры токовых сигналов от 0 до 110 Гц

На рисунке 9 видно, что на первых этапах развития дефекта растут амплитуды на частоте зацепления витков червяка с зубьями червячного колеса (поз. 10), а так же боковые гармоники у сетевой составляющей, равные частоте вращения червяка (поз. 9). По мере своего развития дефект становится более нестационарным, что проявляется в размывании боковых составляющих относительно частоты 50 Гц. а

ток, A

а Рассмотрим вейвлет-спектр (рисунок 11), построенный по участку токового сигнала без сетевой составляющейа (рисунок 10), адля опыта №7 (наибольший зазор между зубом червячного колеса и витком червяка), когда нагрузка, создаваемая электромагнитным тормозом, отсутствовала.а

На рисунке 16 приведены графики зависимости среднеквадратического значения амплитуды восстановленных частотных составляющих токовых сигналов (поз. 1-4, рисунок 15) при максимальной нагрузке, создаваемой ЭТ, для опытов №№1-7.

Ток, A

а

Номер опыта

а

- восстановленные сигналы

а

Рисунок 16 - График зависимости среднего арифметического значения амплитуды восстановленных частотных составляющих токовых сигналов адля опытов №№ 1-7

Анализ графиков показывает, что существует прямая зависимость между возрастанием амплитуды частотных составляющих и развитием дефекта в червячной передаче.

Использование НВП позволяет не только отслеживатьа изменение частотных составляющих токового сигнала электродвигателя ЭПА, но и контролировать их амплитуду. Выполненные эксперименты позволили однозначно определитьа наличие в токовом сигнале частот, характерных для дефекта зуба червячной передачи.

В пятой главе рассматривается предлагаемая ИИС, компоненты которой выбраны с учетом необходимых метрологических характеристик. Проводится экспериментальная проверка эффективности предлагаемой методики диагностирования ЭПА. Выполнено сравнение результатов диагностического обследования электроприводной арматуры с использованием известных и предлагаемых методов диагностирования по токовому сигналу.

Согласно результатам анализа метрологических характеристик ИИС, дляа повышения достоверности диагностических данных при использовании НВП, необходимо выполнить ряд ограничений, с учетом которых выбраны следующие компоненты системы диагностирования: первичный датчик (токовые клещи - PR230 ACV); АЦП (модель Е14-140, частота дискретизации 10 кГц). Относительная погрешность измерения ИИС составила 2 %, что соответствует требованиям РД ЭО 0648-2005 Общие требования к средствам технического диагностирования электроприводной трубопроводной промышленной арматуры.

Для проверки, предлагаемой в диссертационной работе методики диагностирования, была выбрана задвижка с технологическим номером 1RN91S02, типоразмер 1010-100-Э2, установленная на Ростовской АЭС (схема ЭПА показана на рисунке  17). Конструкция ЭПА состоит из тех же основных функциональных элементов, что и экспериментальная установка, рассмотренная в главе 4. Обработаны токовые сигналы, записанные в 2007 -2010 г.г. са использованием предлагаемой методики диагностирования. Построены графики изменения значений параметра плавность хода за рассматриваемый период эксплуатации ЭПА. Вычисления проводились по огибающим, построенным при помощи СКЗ (рисунок 18), и согласно предлагаемому в настоящей работе методу (рисунок 19). Сравнивая полученные графические зависимости по определяющему параметру плавность хода, можно отметить, что предлагаемый метод с использованием двух скользящих средних имеет большую чувствительность к изменениям в работе ЭПА. Согласно рисунку 19, отклонения проявляются начиная с 2008 года (участок расхождения кривых),а в отличие от графиков рисунка 18, которые не отражают данную закономерность.

1 - электродвигатель; 2- ходовая гайка; 3 - шток;

4 - сальниковый узел; 5 Цзадвижка клиновая;

6 - подшипники №8112; 7 - подшипник №113.

Рисунок 17 - Схема электроприводной арматуры 1010-100-Э2

Рисунок 18 - Графики изменения параметра плавность хода, построенные с использованием СКЗ

Рисунок 19 - Графики изменения параметра плавность хода, построенные автором при помощи метода с использованием двух скользящих средних

Данное обстоятельство легко объясняется тем, что построение огибающей при помощи СКЗ выполнено путем усреднения значений токового сигнала, а в предлагаемом методе используются фактическое значение силы тока.

Параметры плавность хода (рисунки 18 и 19), полученные по огибающим, находятся в пределах допустимых значений этого параметра (75-100%), а так же на основе полученных данных не представляется возможным сделать предположение о величине деградации элементов ЭПА и причинах её возникновения.

Анализ частотных составляющих при помощи периодограмм Уэлча, для токовых сигналов, зарегистрированных в ходе проведения ППР 2006 - 2010 г.г. (рисунок 20) показал, что в результате развития дефекта в механической части ЭПА амплитуда на частоте вращения червяка размывается. Характерной особенностью спектра (поз. 7 - 2008 год) является наличие у сетевой составляющей боковой частотыа 67 Гц.а Кроме того, во всех спектрах присутствуета боковаяа частотнаяа составляющая 15 Гц. Частоты 67 и аа15 Гц не имеют теоретического обоснования и не совпадают с расчетными значениями частот вращения элементов ЭПА технологической позиции 1RN91S02. Следует отметить, что амплитуды боковых частот спектра (поз. 6) уменьшают свое значение с развитием дефекта. Для частот выше 100 Гц амплитуды в спектре не имеют явно выраженных тенденций изменения за рассматриваемый период времени.

На рисунке 21 приведен вейвлетЦспектр для токового сигнала без сетевой составляющей, который был записан для данной ЭПА в 2010 году. Вейвлет - спектр содержит характерные участки с искаженными частотными и амплитудными характеристиками (поз. 1).

f, Гц

а

А, дБ

а

1 Ц5 - спектры токовых сигналов, зарегистрированных в периода с 2006 по 2010 годы (выделены различным цветом);

6 - частота вращения червяка; 7- боковая частотаа 67 Гц; 8 - боковая частота 15 Гц.

Рисунок 20 - Спектры токовых сигналов электроприводной арматуры 1RN91S02

W(a,b)

а

Рисунок 21 - Вейвлет - спектр токового сигнала без сетевой составляющей, записанный в 2010 году

В результате экспериментальных исследований установлено что, полоса с характерными вытянутыми черточками (поз. 2) появляетсяа из-за несимметрии фазных токов. Наличие в спектре полосы (поз. 3) отражает процесс зацепления витков червяка с зубьями червячного колеса. Информация о взаимодействиях деталей подшипника №113, расположенном на штоке ЭПА (рис.  17, поз. 7), проявляется в виде изменений полосы вейвлет - спектра (поз. 4).

Вейвлет - спектр в интервале от 0,9 до 1,5 секунды представлен на рисунке 22.

t, c

а

W(a,b)

а

Рисунок 22 - Вейвлет-спектр токового сигнала без сетевой составляющей в интервале

от 0,9 до 1,5 секунды (2010 год)

Ва вейвлет - спектре проявились следующие дефекты ЭПА: увеличение сопротивления в зацеплении зубьев колеса с витками червяка (изменение цвета на спектре - поз. 1, 3, 5, 7, 9, рисунок 22) за счет уменьшение зазоров между ними; продолжение контакта зубьев червячного колеса (поз. 2, 4, 6, 8); изменение зазоров между кольцами и телами качения подшипника №113а из-за выворачивания внутреннего кольца и зажима тел качения, чтоа привело, в свою очередь, к росту сопротивления качению (поз. 10-14). Указанные частотные составляющие появляются на каждом обороте колеса, что свидетельствует о наличии дефекта биение штока ЭПА вызванного его поперечной пластической деформацией, которая привела к смещению осей штока и ходовой гайки.

На рисунках 23 и 24 показана динамика развития данных дефектов в ЭПА по вейвлет-спектрам токовых сигналов, зарегистрированных в 2007 и 2008 годах.

W(a,b)

аа

Рисунок  23 - Вейвлет - спектр токового сигнала без сетевой составляющей (2007 г.)

W(a,b)

а

Рисунок  24 - Вейвлет - спектр токового сигнала без сетевой составляющей (2008 г.)

Полученные изображения вейвлет - спектров подтверждают тенденцию изменения токовых параметров во времени (рисунок 19). Последовательный анализ вейвлет - спектров токовых сигналов за 2006 - 2010 годы показал, что биение штока в результате его недопустимой поперечной пластической деформации, начало развиваться с 2008 года.

ВЫВОДЫ

В результате проведенных исследований сформулированы следующие выводы:

  1. Установлено, что наличие в диагностическом (токовом) сигнале нестационарностей не позволяет дать однозначную оценку техническому состоянию элементов ЭПА при помощи существующих методов обработки. Повышение достоверности диагностического обследования может быть осуществлено за счет совершенствования методов обработки диагностических (токовых) сигналов.
  2. Экспериментально установлено, что одной из причин недостаточной достоверности применяемых методов является искажение токового сигнала различными помехами. Проведенные исследования тестовых и реальных токовых сигналов подтвердили возможность повышения точности методов диагностирования ЭПА при помощи дискретного вейвлет - преобразования с выбором базисной функции Морле по критерию минимума энтропии.
  3. Предложен метод построения огибающей диагностического (токового) сигнала с использованием двух скользящих средних, который, в отличие от традиционных методов, не вносит существенных искажений в его форму за счет использования не усредненных, а фактических значений токового сигнала, что позволяет повысить точность определения технического состояния ЭПА.
  4. На основе проведенного анализа установлены принципиальные отличия свойств коэффициентов вейвлет - преобразования и спектров сигналов с использованием преобразования Фурье, заключающиеся в возможности локализации существующих нестационарностей диагностического (токового) сигнала и восстановления его частотных составляющих.
  5. Установлены основные источники погрешности измерения токовых сигналов, что позволило определить состав ошибки измерения ИИС при диагностировании ЭПА. Сформулированы требования к параметрам ИИС, при которых обеспечивается заданная точность.
  6. Экспериментальные исследования показали, что непрерывное вейвлет - преобразование обладает большей чувствительностью к изменениям амплитуд частотных составляющих диагностического (токового) сигнала и позволяет осуществлятьа мониторинг их изменения.
  7. Установлено, что с использованием метода диагностирования на основе непрерывного вейвлет - преобразования возможноа обнаружение дефектов элементов ЭПА на более ранних стадиях их развития. Предлагаемый метод характеризуется более высокой достоверностью определения вида неисправности за счет анализа нестационарностей токового сигнала во времени.
  8. Разработанная методика положена в основу создания ИИС диагностического обследования технического состояния ЭПА. Получены положительные результаты при использовании ИИС в период проведения ППР на Ростовской АЭС.

Основные результаты исследования отражены в публикациях:

Научные труды в журналах из перечня ВАК РФ

  1. Синельщиков П.В. К вопросу оценки технического состояния однотипной электроприводной арматуры. Известия высших учебных заведений [Текст]: аа/П.В. Синельщиков, А.С. Новожилов, Г.А. Белых // Северо - Кавказский регион. Технические науки. Состояние и перспективы строительства и безопасной эксплуатации Волгодонской АЭС. / Юж.-Рос. Гос. Техн. Ун-т (НПИ). - Новочеркасск: ЮРГТУ, 2007. - 58 с. [личный вклад состоит в анализе существующих дефектов и диагностических параметров ЭПА]
  2. Синельщиков П.В. Особенности обработки токового сигнала при диагностировании электроприводной арматуры. Известия высших учебных заведений: [Текст] / П.В. Синельщиков, Р.Г. Бабенко, А.С. аНовожилов // Северо а - аКавказский регион. Технические науки. Состояние и перспективы строительства и безопасной эксплуатации Волгодонской АЭС. / Юж.-Рос. Гос. Техн. Ун-т (НПИ). - Новочеркасск: ЮРГТУ, 2008. - 47с. [личный вклад состоит в выявлении причин недостаточной достоверности существующих методов обработки токовых сигналов для диагностирования ЭПА]
  3. Синельщиков П.В. Опыт эксплуатации и анализ работы приводов электроприводной арматуры. Известия высших учебных заведений: [Текст] а/П.В. Синельщиков, В.Ф. Гольдберг, А.С. Новожилов // Северо - Кавказский регион. Технические науки. Состояние и перспективы строительства и безопасной эксплуатации Волгодонской АЭС. / Юж.-Рос. Гос. Техн. Ун-т (НПИ). - Новочеркасск: ЮРГТУ, 2008. - 70 с. [личный вклад состоит в анализе конструкционных особенностей ЭПА влияющих на возникновение дефектов и поиску их закономерностей]
  4. Синельщиков П.В. Использование непрерывного вейвлет преобразования для анализа токового сигнала при диагностировании дефектов в червячной передаче: Инженерный вестник Дона №3 2011 г. / П.В. Синельщиков,а А.В. Чернов// [Электронный источник] Ч URL: а свободный. Ч Загл. с экрана. Ч Яз. рус. [личный вклад состоит моделировании дефектов в червяной передаче на экспериментальной установке и анализе полученных результатов]

Научные работы в других изданиях

  1. Синельщиков П.В. Алгоритм построения огибающей токового сигнала электроприводной арматуры /П.В. Синельщиков, А.В. Чернов, В.Н. Никифоров// Теория, методы и средства измерений, контроля и диагностики [Текст]: Материалы VIII Междунар. науч.-практ. конф., г. Новочеркасск, 28 сент. 2007г./ Юж.-Рос. гос. техн. Ун-т (НПИ). - Новочеркасск: ЮРГТУ, 2007. - С. 83-88. [личный вклад состоит в разработке алгоритма построения огибающей токового сигнала ЭПА]
  2. Синельщиков П.В. Анализ изменения частотных составляющих токового сигнала электроприводной арматуры методом непрерывного вейвлет преобразования. Теория, методы и средства измерений, контроля и диагностики [Текст]: Материалы IX Междунар. науч.-практ. конф., г. Новочеркасск, 29 сент. 2008 г. / Юж.-Рос. Гос. Техн. Ун-т (НПИ). - Новочеркасск: ЮРГТУ, 2008. - 67 с.
  3. Синельщиков П.В. Преимущества использования огибающей очищенного токового сигнала для диагностирования электроприводной арматуры. Современные энергетические системы и комплексы и управление ими [Текст]: Материалы VIII Междунар. науч.-практ. конф., г. Новочеркасск, 20 апр. 2008 г. / Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ). - Новочеркасск: ЮРГТУ (НПИ),2008.- 54 с.
  4. Синельщиков П.В. Использование непрерывного вейвлет преобразования для диагностирования электроприводной арматуры [Текст]: Инженерный вестник Дона №2 2009 г./ П.В. Синельщиков, А.С. Новожилов// [Электронный источник] Ч URL: свободный. Ч Загл. с экрана. Ч Яз. рус. [личный вклад состоит в разработке метода анализа частотных составляющих токового сигнала на основе непрерывного вейвлет - преобразования]

 

 

 

Подписано в печать 12.01.2012. Формат 60х84 1/16.

Печать - цифровая. Усл.п.л. 1,0.

Тираж 100 экз.

     Авторефераты по темам  >>  Разные специальности - [часть 1]  [часть 2]