Назначение и возможности систем вибрационного мониторинга и диагностики роторного оборудования
Дипломная работа - Разное
Другие дипломы по предмету Разное
оакустические сигналы в таких объектах, как правило, являются случайными процессами, а информативными признаками служат довольно сложные характеристики сигналов (корреляционные функции, кепстры, биспектры, функции распределения вероятностей, моментные характеристики и др.), получение которых доступно иногда только при использовании многоканальных виброанализаторов.
Перечень характеристик виброакустических процессов, наиболее часто используемых в диагностических целях при проведении мониторинга оборудования с помощью одноканальных сборщиков данных, приведен в приложениях.
Для выявления характерных диагностических признаков виброакустический процесс подвергается предварительной спектральной обработке, позволяющей выявить зоны и характер наибольших изменений сигнала в частотной области. На основании спектрального анализа выбирается способ извлечения из сигнала информативного компонента путем подавления помехи за счет фильтрации, интегрирования, детектирования, усреднения и т. п. Затем составляется перечень (словарь) диагностических признаков, чувствительных к определенному дефекту.[3]
2.6 Свойства вибросигнала роторных агрегатов
Представление вибросигнала полигармонической и квазиполигармонической моделями.
В оборудовании, рассматриваемом в настоящей книге, характер взаимодействия элементов подчинен периодическому закону, связанному с вращательным движением. К такого рода агрегатам относятся роторные, где периодическое возбуждение в наиболее простом виде проявляется как сумма гармонических составляющих, кратных основной частоте возмущения, т.е. в виде полигармонической вибрации.
x(t) = ? akcos (k?rt + ?k)
В роторных агрегатах одной из основных частот возбуждения вибрации является оборотная (роторная) частота, называемая в дальнейшем частотой вращения ротора:
fr = ?r / 2? ,
где ?r - угловая частота вращения ротора.
На установившихся режимах спектр колебаний - дискретный со спектральными составляющими на частоте вращения ротор и ее гармониках (kfr).
Таким образом, информативными параметрами в такой модели колебаний являются значения амплитуд дискретных составляющих спектра на частоте вращения ротора и ее гармониках и скорость их изменения при увеличении наработки механизма. Амплитуды колебаний на роторных частотах определяются чаще всего величиной дисбаланса, несоосностью валов, кинематическими погрешностями и отношением критической частоты вращения ротора к рабочей.
Помимо упомянутой выше вибрации, кратной частоте вращения ротора, в спектре вибросигнала роторного агрегата могут присутствовать такие характерные частотные составляющие, как
fz = k (frz) , к = 1, 2, 3…n,
где z - число элементов взаимодействия на окружности ротора. Для зубчатого зацепления z равно числу зубьев шестерни; для турбины, насоса и вентилятора - числу лопаток на рабочего колеса и т. п.
Модель полигармонического возбуждения колебаний в роторных агрегатах является удобной формой представления спектра колебательного процесса, позволяющего сконцентрировать внимание лишь на определенных частотах kfB, кратных основной частоте возбуждения колебаний fB диагностируемого узла агрегата. Первичный процесс локализации источников повышенной виброактивности конструкции агрегата состоит как раз в выявлении потенциальных источников возбуждения, вызывающих колебания на данной частоте.
Практика вибродиагностики роторных агрегатов показала, что полигармоническая модель вибросигнала является лишь нулевым приближением в описании сложного колебательного процесса реального агрегата, хотя может с успехом использоваться в задачах локализации источников и в задачах диагностирования грубых дефектов типа разрушения лопаток турбины, деталей подшипников, поломки зубьев и т. п., вызывающих существенное увеличение уровня колебаний на определенных частотах. В работе реального агрегата абсолютное повторение с течением времени условий взаимодействия его деталей между собой и с внешней средой практически невозможно.
Погрешности изготовления и монтажа деталей, температурные изменения геометрических параметров деталей и зазоров в сочленениях, изменение вязкости смазки, искажение формы и качества поверхностей взаимодействующих деталей с наработкой, наконец, нестабильность оборотов вала двигателя, вызванная, например, нестабильностью частоты сетевого напряжения, и множество других случайных факторов приводят к флуктуациям амплитуд и размытию дискретных линий спектра полигармонических колебаний.
Более адекватной моделью процесса возбуждения колебаний является суперпозиция узкополосных случайных процессов с кратными средними частотами:
x(t) = ?Ak(t)cos[k?rt - ?k(t)] + ?(t);[1.1]
где k?r - средняя частота узкополосного процесса, Ak(t) - случайная, медленно меняющаяся огибающая узкополосного процесса, ?k(t) - случайная, медленно меняющаяся фаза, ?(t) - уровень шумового возбуждения.
Рис. 2.3. Спектры полигармонического и квазиполигармонического процесса.
Энергетический спектр такого процесса (см. рис. 2.3.) сосредоточен в узких полосах частот в окрестности kfr.
При моделировании возбуждения колебаний в роторных агрегатах изменение состояния агрегата можно оценивать по изменению не только величин амплитуд спектральных составляющих, но и уровня шумового возбуждения ?(t) с равномерным спектром Sш (?) в рассматриваемом