удк 621.313 анализ виброхарактеристик электродвигателей

ДІАГНОСТИКА В ЕЛЕКТРОМЕХАНІЧНИХ І ЕНЕРГЕТИЧНИХ СИСТЕМАХ
УДК 621.313
АНАЛИЗ ВИБРОХАРАКТЕРИСТИК ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЕЙ КОМПРЕССОРНЫХ
АГРЕГАТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВЕЙВЛЕТ-ПРЕОБРАЗОВАНИЙ
Черный А.П., д.т.н., проф., Стеценко М.А., аспирант
Кременчугский государственный политехнический университет им. М. Остроградского
39614, г. Кременчуг, ул. Первомайская, 20
apch@polytech.poltava.ua
Осадчук Ю.Г., к.т.н., доц.
Криворожский технический университет
г. Кривой Рог, ул. ХХІІ партсъезда, 11
В даній роботі показана можливість аналізу вібрацій електричних машин з використанням вейвлетперетворення. Отримані результати підтверджують можливість визначення низьких частот або трендів, які не
визначаються спектральним аналізом.
Ключові слова: вібрація, вейвлет-аналіз, спектральний аналіз, електродвигуни.
A possibility of analysis of vibration of electric machines with the use of wavelet-transform is shown In this work.
The got results confirm possibility of determination of low frequencies or trends not determined by the spectral analysis.
Keywords: vibration, wavelet-transform, spectral analysis, electric motors.
позволяет идентифицировать вид дефектов, а наблюдение за ростом уровней этих составляющих дает возможность в ряде случаев оценить степень их
развития. Таким образом, каждый вид дефекта характеризуется определенным набором составляющих с повышенным уровнем вибрации, что и является диагностическим признаком конкретного вида
дефекта. Этим обусловлен первоначальный большой
интерес к анализу низкочастотной вибрации для диагностики подшипников.
Цель работы. Анализ виброхарактеристик и обнаружение низкочастотной вибрации электродвигателей компрессорных агрегатов на основе вейвлетпреобразований.
Материал и результаты исследований. Для
анализа виброхарактеристик использованы сигналы
виброускорения, измеренные на подшипниках №7,8
компрессорного агрегата КС-1 ТК-7 кислородного
цеха № 2 металлургического комбината ОАО «Миталл Стил» г. Кривого Рога. Кинематическая схема
агрегата приведена на рис.1.
Данные полученные с использованием виброизмерительной аппаратуры (рис.2) показывают, что
при кажущейся его периодичности существуют дополнительные факторы влияющие на амплитуды и
периодические составляющие, что затрудняет гармонический анализ с использованием Фурье преобразований, и установление взаимосвязей параметров
вибрации на противоположных концах вала электродвигателя.
Введение. Повышение надежности оборудования, установленного на компрессорных станциях, и
стремление к оптимизации расходов, связанных с
ремонтно-восстановительными работами, в условиях, когда оборудование почти выработало назначенный ресурс, привело к развитию систем технического обслуживания, основанных на всеобъемлющем
контроле технического состояния с использованием
различных средств диагностики. Для высокоскоростных электродвигателей важным показателем технического состояния являются характеристики виброскорости и виброускорения.
Анализ предыдущих исследований. Вибрация
машины или любой другой механической системы
представляет собой весьма сложный колебательный
процесс. Анализировать колебания в такой форме
весьма сложно, поэтому чаще всего его предварительно раскладывают на компоненты разной частоты, т.е. проводят спектральный анализ [1]. При выборе частотной области вибрации, используемой для
диагностики машин и оборудования, следует учитывать разные свойства вибрации разной частоты. В
зависимости от вида дефекта, в низкочастотной части спектра будет наблюдаться рост вибрации на частотах, характерных для бездефектного подшипника,
или будут появляться новые составляющие, и/или
на их кратных гармониках, или на их субгармониках, и/или на частотах, представляющих собой сочетание известных составляющих вибрации подшипника [2].
Появление в низкочастотной области спектра
гармонических составляющих, характеризующих
наличие различных видов дефектов подшипника,
Вісник КДПУ. Випуск 4/2007 (45). Частина 1
95
ДІАГНОСТИКА В ЕЛЕКТРОМЕХАНІЧНИХ І ЕНЕРГЕТИЧНИХ СИСТЕМАХ
1
2
3
4
Компрессор
Шестерня
Электрод
вигатель
Колесо
ГМН
5
6
7
8
Рисунок 1 – Кинематическая схема компрессорного агрегата
мм
ν, 2 1
с
Сегодня одним из самих перспективних технологий
анализа
данных
является
вейвлетпреобразование. В отличие от преобразования Фурье, которое описывает поведение сигнала в частотной области, но оставляет открытым вопрос относительно локализации во времени разных компонент
сигнала, результаты, полученные с помощью вейвлет-анализа, как правило, владеют большей информативностью и способные обрабатывать такие особенности данных, анализ которых при применении
традиционных подходов вызывает определенные
трудности, а именно, исследование временных (пространственных) рядов с выраженной неоднородностью. Кроме того, локализационные свойства вейвлет-анализа заложены в самой его структуре [3-5].
Такие свойства вейвлет-анализа, как выделение
из сигнала компонентов разного масштаба - разделение сигнала на составляющие (аналогично тому,
которое выполняется при фильтрации с помощью
преобразования Фурье) и его динамических свойств
- определение и устранение статистических колебаний и, конечно, возможность определения параметров сигнала по данным, которые поступают из источников информации, явились предпосылкой определенных исследований.
Применение
непрерывного
вейвлетпреобразования как аппарата для анализа дискретных значений числовых последовательностей и
свойств частотно-часового подхода рассмотрено на
примере исследования виброхарактеристик электродвигателей компрессорных агрегатов.
К временным интервалам, которые содержат
дискретные значения сигналов виброускорения
(сигналы не подвергнуты фильтрации), отмеченных
на рис. 2., применено непрерывное вейвлетпреобразование с вейвлетом МХАТ. Полученые
спектры вейвлет-коэффициентов представлены на
рис. 4. для сигнала содержащего низкочастотную
составляющую (рис.4 а), и с удаленной низкочастоной составляющей (рис.4 б).
Анализ показанных спектров (рис. 4) свидетельствует, что высокочастотные составляющие результирующего сигнала сосредоточены в основном в области малых значений масштаба, несколько искаженная ячеистая структура характерна для гармонических колебаний, о чем свидетельствует относительное постоянство расстояний между ячейками,
повторение значений максимума и минимума поля,
положениям которых отвечают максимумы и минимумы сигнала и граница, которая разделяет ячейки
совпадает с положением нулей периодического сигнала [6].
0
1
2
0
0.5
1
t , cа)
0
0.5
1
t, c
мм
ν, 2 2
с
0
2
б)
Рисунок 2 – Временные сигналы виброускорения
подшипников №8 – а) и №7 – б)
Спектральный анализ полученных сигналов для
различных временных интервалов дает, практически, одинаковые результаты (рис.3).
V, мм / с 2
1
0.5
0
k
0
10
20
30
10
20
30
а)
V, мм / с 2
1
0.5
0
k
0
б)
Рисунок 3 – Амплитуды составляющих спектра
вибраций подшипника №8 для моментов времени:
а) – 0,053 с, б) – 0,265 с
Вісник КДПУ. Випуск 4/2007 (45). Частина 1
96
ДІАГНОСТИКА В ЕЛЕКТРОМЕХАНІЧНИХ І ЕНЕРГЕТИЧНИХ СИСТЕМАХ
а)
б)
Рисунок 4 –Вейвлет-преобразование сигнала виброускорения подшипника №8:
а) – без низкочастотной составляющей, б) – с низкочастотной составляющей
Полученное изображение представляет спектр
вейвлет-коэффициентов или карту коэффициентов
преобразования. На ней видны все характерные особенности исследуемого процесса: масштаб и интенсивность периодических изменений, направление и
величина трендов, наличие, расположение и длительность прыжков - то есть имеются все факторы
для анализа информации.
Наличие низкочастотной составляющей не трудно увидеть на рис. 4 б), где характерно приподняты
области соответствующие 250-й и 400-й дискретам
времени, что означает наличие вверху еще одной
гармоники, с периодом много больше показанных.
Выводы. Вейвлет-анализ виброхарактеристик
позволяет качественно определить наличие составляющих в сигнале и локализовать имеющиеся гармоники. Усредняя расстояние между линиями экстремумов, можно оценить периоды составляющих
колебаний.
Изображеные
спектры
вейвлеткоэффициентов, иллюстрируют не только структуру
анализируемых сигналов, а также фильтрационные
свойства вейвлет-преобразований.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЕ ДАННЫЕ
Решетов Д.Н., Иванов А.С., Фадеев В.З., Надежность машин: Учеб. пособие. – М.:
Высш.шк., 1988. –238 с.
Азовцев Ю.А., Барков Н.А., Доронин В.А. Диагностика и прогноз технического состояния
оборудования целлюлозно-бумажной промышленности
в
рыночных
условиях.
www.vibrotek.com.
Малайчук В.П., Солонцов А.А. Основи теорії
виявлення змін параметрів дискретних випадкових сигналів: Навч. посібник / За ред. проф.
В.П. Бабака. – К.: ІСДО, 1995. - 116 с.
Астафьева Н., Вейвлет анализ: основы теории и
примеры применения. — Успехи Физических
Наук, 166 (1996), № 11, с. 1145.
Воробьев В.А., Грибунин В.П., Теория и практика вейвлет-преобразования. — С.-Пб.: Издательство ВУС, 1999. – 120 c.
Лашко Ю.В., Чорний О.П. Вейвлет-аналіз в задачах контролю режимів роботи асинхронного
двигуна та його захисту. Вісник Кременчуцького
державного політехнічного університету: наукові
праці КДПУ. – Кременчук: КДПУ, 2004. – Вип.
2/2004 (25) – С. 161-164.
Стаття надійшла 07.05.2007 р.
Вісник КДПУ. Випуск 4/2007 (45). Частина 1
97