Научно-методические основы вибродиагностического мониторинга поршневых машин в реальном времени

На правах рукописи

Науменко Александр Петрович НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ВИБРОДИАГНОСТИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА ПОРШНЕВЫХ МАШИН В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ Специальность 05.11.13 - приборы и методы контроля природной среды, веществ, материалов и изделий (технические наук

и) Ав т о р е ф е р а т диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук Омск – 2012

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образова тельном учреждении высшего профессионального образования «Омский госу дарственный технический университет» на кафедре «Радиотехнические устрой ства и системы диагностики» и в ООО «Научно-производственный центр «Ди агностика, надежность машин и комплексная автоматизация» НПЦ «Динамика».

Научный консультант: лауреат премии Правительства Российской Федерации, доктор технических наук, профессор Костюков В.Н.

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Гриб В.В.

доктор технических наук, профессор Овчаренко С.М.

доктор технических наук, профессор Кликушин Ю.Н.

Ведущая организация: Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана, г. Москва

Защита состоится 22 марта 2012 г. в 1500 часов на заседании диссертацион ного совета Д212.178.01 при Омском государственном техническом универси тете по адресу:

644050, Российская Федерация, г. Омск, проспект Мира, Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенных печатью, просим направлять ученому секретарю совета по указанному выше адресу.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ОмГТУ.

Телефон для справок: (3812) 65-64-

Автореферат разослан «» _ 2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Д212.178. В.Л. Хазан доктор технических наук, доцент

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. В настоящее время существует достаточно мно гочисленный парк динамического оборудования, включающий поршневые ма шины (ПМ), эксплуатация которого без контроля его технического состояния, обеспечивающего безаварийную и, соответственно, безопасную эксплуатацию, сегодня уже невозможна. Речь идет о парке машин и механизмов, безопасность эксплуатации которых при их отказе играет определяющую роль, например, в авиации, на морском и речном флоте, потенциально опасных производств – предприятий нефтегазоперерабатывающего, химического комплексов (НХК), имеющих непрерывный производственный цикл. Внезапная и аварийная оста новка такого оборудования создает не только угрозу появления значительных экономических потерь от простоев, но и угрозу экологических и техногенных аварий и катастроф.

Таким образом, актуальными являются задачи безаварийной, безопасной, ресурсосберегающей эксплуатации поршневых машин, в частности, поршневых компрессоров НХК, решение которых возможно лишь на основе разрешения на учных и технических проблем развития прикладной методологии и практическо го использования методов и технологии контроля технического состояния, диаг ностирования и мониторинга поршневых машин путем распознавания состояния объектов по информации, содержащейся в виброакустическом (ВА) сигнале.

Значение решения указанных научных и технических проблем для от раслей промышленности состоит в повышении безопасности техногенных объ ектов, в реализации безаварийной ресурсосберегающей их эксплуатации, в уве личении срока их службы и ремонтной технологичности, в расширении автома тизации производственных процессов путем обеспечения наблюдаемости тех нического состояния объектов мониторинга, что обуславливает развитие нефте газоперерабатывающего, химического секторов экономики страны.

Разработки автора основываются на теоретических и экспериментальных ре зультатах, содержащихся в работах В.А. Аллилуева, И.В. Алексеева, Н.П. Алёшина, И.И. Артоболевского, Ф.Я. Балицкого, Ю.М. Вешкурцева, А.И. Володина, Ю.Б. Галёркина, М.Д. Генкина, В.В. Гриба, Н.С. Ждановского, Н.А. Иващенко, А.Н. Кабакова, В.А. Карасева, Ю.Н. Кликушина, В.В. Клюева, В.Н. Костюкова, В.Н. Луканина, В.М. Михлина, А.В.Николаенко, Б.В. Павлова, П.И. Пластинина, М.К. Сидоренко, Е.А. Скобцева, А.Г. Соколовой, Л.В. Станиславского, А.Д. Изотова, Л.В. Тузова, Б.С. Фотина, М.И. Френкеля, В.А. Четвергова, К.Н. Явленского и дру гих ученых, а также исследований и достижений ряда коллективов научно исследовательских, отраслевых и академических институтов – МАДИ, ЛСХИ, СибИМЭ, ГОСНИТИ, ИМАШ РАН, ОАО "ЛенНИИхиммаш", НПЦ «Динами ка» и др., и зарубежных ученых и специалистов таких компаний, как Bently Ne vada, Dresser-Rand, Hoerbeger GmbH, KTTER Consulting Engineers, Prognost Systems GmbH, Metrix Instrument Co, Bruel & Kjer Vibro и др.

Научная проблема: выявление, обобщение, систематизация и развитие научно-методических основ и технологии мониторинга технического состояния поршневых машин и развитие их на основе использования виброакустической диагностики.

Цель работы: развитие научно-методических основ и внедрение техно логии и автоматических систем мониторинга технического состояния поршне вых машин в реальном времени методами ВА диагностики для предупреждения аварий и управления техническим состоянием, обеспечивающих безаварийную ресурсосберегающую эксплуатацию поршневых компрессоров НХК.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Развить обобщенную модель виброакустического сигнала, разработав обобщенные и частные модели механизмов формирования структур ВА сигналов поршневых машин, соответствующие возникновению неисправностей и дефек тов отдельных узлов, а также машины в целом, с учетом особенностей формиро вания виброакустических колебаний, что позволяет осуществить селекцию диаг ностических признаков (ДП).

2. Выбрать и обосновать места установки вибродатчиков на корпусе и узлах поршневых компрессоров.

3. Разработать систему определяющих критериев неисправностей на базе параметров виброакустического сигналов и алгоритм функционирования автома тической экспертной системы для чего:

осуществить селекцию и синтез совокупности диагностических при знаков, соответствующих видам технического состояния, основным неисправ ностям и технологическому режиму эксплуатации ПК, возникающих как по от дельности, так и совместно и инвариантных к конструкции машин;

определить нормативные значения диагностических признаков, соот ветствующих видам технического состояния и степеням опасности дефектов, неисправностей, технологическому режиму эксплуатации ПК.

4. Разработать методику и алгоритм преобразования исходного ВА сигнала и получения интегральных оценок первого и второго порядков, обеспечивающих повышение достоверность получения ВА сигнала и постановки диагноза.

5. Предложить методические и алгоритмические решения линеаризации и коррекции амплитудно-фазовой частотной характеристики (АФЧХ) измери тельного тракта.

6. Разработать методику и алгоритм преобразования исходного виброа кустического сигнала для проведения его нелинейной обработки.

7. На основе разработанных моделей и в соответствии с задачами иссле дования разработать элементы автоматических систем диагностики и монито ринга (СДМ) технического состояния, целью которых является получение в ре альном времени информации о состоянии поршневых машин НХК в необходимом количестве и качестве для обеспечения наблюдаемости их тех нического состояния, безопасной, безаварийной ресурсосберегающей их экс плуатации, и осуществить промышленное внедрение полученных результатов.

Объекты исследований. Объектами исследований являются поршневые компрессоры (ПК), используемые в НХК для компримирования взрывоопасных и вредных газов.

Методы исследований основываются на методах и математическом ап парате теории вероятностей и математической статистики, статистической ра диотехники, дискретной математики и цифровой обработки сигналов, теории колебаний, динамики поршневых машин, программном обеспечении специали зированного и общего назначения. Информация для статистической обработки отказов поршневых компрессоров и параметров виброакустических сигналов получена с помощью разработанных и внедренных на технологических уста новках предприятий НХК систем компьютерного мониторинга и диагностики КОМПАКС® (НПЦ «Динамика»). Достоверность результатов работы подтвер ждена в результате многолетних практических исследований по диагностиро ванию и мониторингу состояния нескольких десятков поршневых компрессо ров НХК путем внедрения систем КОМПАКС®, сертифицированных и внесен ных в Государственный реестр средств измерений РФ, Болгарии, Узбекистана.

Научная новизна работы заключается в следующих результатах:

1. Разработаны обобщенная и частные модели механизмов формиро вания структур виброакустических сигналов, которые позволяют выявить структуру виброакустического сигнала узлов поршневых компрессоров при возникновении их неисправностей;

2. Впервые разработана система определяющих критериев неисправно стей на базе параметров виброакустического сигналов, которая является основой автоматической экспертной системы поддержки принятия решений реального времени, осуществляющей постановку диагноза в темпе измерений диагностиче ских сигналов (патент РФ 2 363 936);

3. Впервые определены нормативные опасные и предупредительные ве личины диагностических признаков для различных типов ПК.

4. Впервые выявлены параметры функций распределения вероятностей мгновенных значений диагностических признаков неисправностей ПК;

5. Установлена декорреляция параметров ВА сигналов, позволившая раз работать: принципы формирования диагностических признаков, способы ди агностики (патенты РФ 2 337 341, 2 363 936, 2 314 508), методологию обработ ки диагностических ВА сигналов для выделения диагностических признаков;

6. Выявлены закономерности отказов узлов и деталей поршневых ком прессоров и установлены места расположения вибродатчиков на корпусе и уз лах поршневых компрессоров;

7. Выполнено развитие элементов СДМ (патенты РФ 44623, 44991) и методических основ технологии (патенты РФ 2 337 341, 2 363 936, 2 314 508) мониторинга состояния и диагностирования поршневых компрессоров, позво ляющие в реальном времени производить мониторинг технического состояния поршневых компрессоров различных производств.

Практическая ценность состоит в развитии, создании и внедрении:

1. Методологии и технологии диагностики и мониторинга состояния поршневых машин, основой которых являются система определяющих критериев неисправностей и алгоритмы функционирования автоматической экспертной системы, позволяющие проводить оценку технического состояния и диагностиро вание узлов и деталей, нарушений технологического режима компримирования и других причин виброактивности поршневых компрессоров в реальном времени в темпе проведения измерений без участия эксперта (real-time мониторинг);

2. Трёх национальных (ГОСТ Р 53563, ГОСТ Р 53564, ГОСТ Р 53565) и шести отраслевых (СА 03-001-05, СА 03-002-05, СТО-03-002-08, СТО-03-003-08, СТО-03-004-08, СТО 03-015-11) стандартов в области мониторинга состояния оборудования опасных производств, в т.ч. нормативно-методического документа «Стационарные компрессорные установки с поршневыми компрессорами: экс плуатационные нормы вибрации» (СТО 03-015-11), в котором впервые для ряда типоразмеров поршневых компрессоров приведены нормированные значения па раметров виброакустических сигналов для различных состояний машин;

3. Конфигураций программно-аппаратных средств систем мониторинга реального времени, инвариантных к конструкции поршневых компрессоров НХК, реализующих ряд предложенных способов диагностирования (патенты РФ 2 337 341, 2 363 936, 2 314 508), методических и алгоритмических решений, ко торые обеспечивают мониторинг технического состояния поршневых компрессо ров в реальном времени в темпе проведения измерений без участия эксперта;

4. Систем диагностики и мониторинга более 50 поршневых компрессоров на нефтегазохимических комплексах и производствах в г.г. Омск, Ангарск, Аст рахань, Ачинск, Бургас, Волгоград, Саратов, Сызрань, Ухта и др.

Личный вклад соискателя заключается в формулировке задач исследова ний, разработке проблемы в целом, в личном участии и выполнении теоретиче ских и экспериментальных исследований и анализе их результатов. Автору при надлежит формулировка всех выводов, положений, закономерностей, описанных в диссертации. В совместных работах личный вклад автора состоит в полной или частичной разработке отдельных составляющих работ, анализе полученных ре зультатов, формулировании выводов.

На защиту выносятся следующие основные положения и результаты:

- обобщенная математическая модель механизма формирования струк туры виброакустического сигнала с учетом особенностей возбуждения вибро акустических колебаний в поршневых машинах;

- система определяющих критериев неисправностей, представляющая собой базу закономерностей в виде зависимостей, связывающих место измерения вибра ции, узел диагностируемой машины, вид неисправности, параметры ВА сигнала, ко торые представлены системой совокупности диагностических признаков;

- вибрационные нормативы безопасной эксплуатации поршневых ком прессоров НХК;

- реализации автоматизированных систем мониторинга, на основе пред ложенных способов и методик диагностики и мониторинга технического со стояния поршневых машин, обеспечивающие безопасную ресурсосберегающую эксплуатацию поршневых компрессоров НХК в реальном времени.

Апробация работы. Основные положения работы докладывались на Ме ждународных конференциях, симпозиумах: «Динамика систем, механизмов и машин» (Омск, 1995, 1997, 1999, 2010 гг.), «Потребители-производители ком прессоров и компрессорного оборудования» (Санкт-Петербург, 1997, 1998, 2004, 2010 гг.), «Образование через науку» (Москва, 2005 г.), «Авиадвигатели XXI ве ка» (Москва, 2005 г.), «Неразрушающий контроль и техническая диагностика в промышленности» (Москва, 2006, 2007, 2008, 2009 гг.), «Неразрушающий кон троль и техническая диагностика» (Нижний Новгород, 2008 г), «Двигатель-97», «Двигатель–2007», «Двигатель–2010» (Москва, 1997, 2007, 2010 гг.), «Техниче ское регулирование и стандартизация. Управление рисками, промышленная безопасность, контроль и мониторинг» (Москва, 2007 г.), «Condition Monitoring and Diagnostic Engineering Management» (San Sebastian, Spain, 2009, Japan, Nara, 2010, Norway, Stavanger, 2011), «The International Conference on Condition Moni toring and Machinery Failure Prevention Technologies» (The British Institute of Non Destructive Testing, 2009, 2010, 2011), «Hermetic Sealing, Vibration Reliability and Ecological Safety of Pump and Compressor Machinery» (Kielce-Przemysl, 2008 г.);

10th European Conference on Non–Destructive Testing (Москва, 2010 г.);

Всесоюз ных, Российских научно-технических конференциях, совещаниях, семинарах:

«Проблемы вибродиагностики машин и приборов» (Иваново, 1985 г.), «Актуаль ные проблемы двигателестроения» (Владимир, 1987 г.), « XXII Всесоюзное на учное совещание по проблемам прочности двигателей» (Москва, 1988 г.), «Диаг ностика, повышение эффективности, экономичности и долговечности двигате лей» (Ленинград-Пушкин, 1990, 1991, 1992 гг.), «Неразрушающий контроль и диагностика» (Москва, 1999 г.), «Проблемы безопасности, экологии и автомати зации товарно-транспортных операций и хранения нефти и нефтепродуктов» (Омск, 2003 г.), «Проблемы вибрации, виброналадки, вибромониторинга и диаг ностики оборудования электрических станций» (Москва, 2005, 2011 гг.), «Наука, образование, бизнес» (Омск, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011 гг.).

Публикации. Основные положения диссертационной работы опубликованы в 74 печатных работах, в т.ч. в 14 статьях в изданиях, рекомендованных ВАК Рос сии для публикаций научных результатов докторских диссертаций;

в трех учебных пособиях «Основы строительной механики двигателей внутреннего сгорания» (1995 г.), «Практические основы виброакустической диагностики машинного оборудования» (2002 г.), «Основы виброакустической диагностики и мониторин га машин» (2011 г.);

в 10 полных текстах и 31 тезисах докладов на Международ ных, Всесоюзных, Российских и региональных научных конференциях и семи нарах;

в 39 статьях сборников научных трудов и периодических изданиях;

в 5 па тентах на изобретения и полезные образцы, в 1 отчете по НИР, в 3 национальных (ГОСТ Р 53563, ГОСТ Р 53564, ГОСТ Р 53565) и шести отраслевых (СА 03-001-05, СА 03-002-05, СТО-03-002-08, СТО-03-003-08, СТО-03-004-08, СТО 03-015-11) стандартах в области мониторинга состояния оборудования опасных производств.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, шести глав, общих выводов и результатов, списка литературы, включающего 315 ис точников, и приложений, содержащих документы внедрения, исходные данные и результаты расчетов. Основной материал изложен на 348 страницах, включая 71 таблицу и 266 иллюстраций.

Краткое содержание работы Во введении обоснована актуальность темы диссертации, определены объекты исследований, приводится постановка задачи и краткая аннотация со держания работы, дана оценка новизны, достоверности и практической ценно сти полученных результатов, сформулированы защищаемые положения.

В первой главе проведен анализ методов и средств диагностирования и мониторинга поршневых машин, включая двигатели внутреннего сгорания (ДВС), в т.ч. путем анализа виброакустических сигналов. Под мониторингом техническо го состояния объекта (диагностическим мониторингом объекта) понимается на блюдение за техническим состоянием объекта (агрегата, конструкции, машины, узла, механизма, технического устройства) для определения и прогнозирования момента перехода в предельное состояние. Результат мониторинга объекта пред ставляет собой совокупность диагнозов составляющих его субъектов (машин, уз лов, механизмов), получаемых на неразрывно примыкающих друг к другу интер валах времени, в течение которых состояние субъекта существенно не изменяется.

Виброакустический сигнал – это физическая величина, характеризующая механи ческие колебания (вибрационные, акустические, газогидроакустические и др.), со провождающие функционирование объекта (см. СА 03-002-05, СТО 03-003-08).

Анализ применимости различных методов диагностирования, например, дизелей, показывает, что определение неисправностей дизеля возможно с по мощью четырех основных методов: термодинамический, параметрический, спектральный («металл в среде»), виброакустический. Фактически оказывается, что с помощью виброакустического метода можно выявлять от 70% до 77% не исправностей ДВС.

Достижения в области теории и практики виброакустической диагности ки ДВС, отраженны в работах В.А. Аллилуева, И.В. Алексеева, И.И. Артобо левского, Ф.Я. Балицкого, А.И. Володина, М.Д. Генкина, Н.С. Ждановского, Н.А. Иващенко, В.Н. Луканина, В.М. Михлина, А.В. Николаенко, Б.В. Павлова, М.К. Сидоренко, А.Г. Соколовой, Л.В. Станиславского, Е.А. Скобцева, А.Д. Изотова, Л.В. Тузова, В.А. Четвергова, в исследованиях и достижениях ряда коллективов научно-исследовательских, отраслевых и академических ин ститутов – МАДИ, ЛСХИ, СибИМЭ, ГОСНИТИ и других, а также ряда зару бежных специалистов и компаний. Разработанные методы и способы виброаку стической диагностики ДВС в режиме прокрутки можно использовать для ди агностирования ПК с учетом идентичности кинематики и динамики ДВС и ПК.

Данные по отказам и ремонтам поршневых компрессоров зарубежных предприятий НХК выявил системы и составные части машин, а также усреднен ные процентные доли отказов, которые приводят к незапланированным ремон там: 8 систем и составных частей ПК являются причиной около 93.5 % всех не запланированных остановок машин, при этом доля отказов клапанов составляет 36 %, а стоимость их ремонта - 50 % от общих затрат на ремонт компрессора. В то же время по данным отечественных исследований за счет поломок клапанов происходит до 70-90 % остановок шахтных и заводских компрессорных устано вок, до 50% для компрессоров типа 5Г-100/8, 4М10-100/8. По данным отечест венных и зарубежных исследований в таблице 1 представлена статистика отка зов ПК, которая свидетельствует об актуальности развития методов и средств диагностирования и мониторинга технического состояния ПК.

Таблица Отказы по типам узлов, механизмов, деталей ПК Соотношение по типам, % № Узлы и причины ремонта ОНПЗ2 Анкетирование Ремонт и замена клапанов 1. 36,4 Ремонт и замена деталей ЦПГ, в т.ч.

сальники под давлением 2. 17,5 17, колец 3. 25,8 13, прочих деталей 4. 5,0 Ремонт и замена деталей КПМ 5. 3, Ремонт и замена деталей КШМ 32, 6. 4, Другие ремонты 7. 7, Всего ремонтов, единиц н/д По данным: 1. Leonard S.M., Increasing the Increase Reliability of Reciprocating Hydrogen Compressors, Hydrocar bon Processing, January, 1996. Pp. 67- 2. Науменко А.П. Современные методы и средства real-time мониторинга технического состояния поршневых машин // Компрессорная техника и пневматика. 2010. №8. С 27-34.

Уровень развития методов и средств диагностирования и мониторинга поршневых компрессоров отражен в теоретических и экспериментальных иссле дованиях П.И. Пластинина, В.Н. Костюкова, В.В. Гриба, Р.В. Жукова, ряда науч но-исследовательских работ и разработок ОАО "ЛенНИИхиммаш", ООО "ВНИИГаз", ИМАШ РАН, "Вибро-Центр", НПЦ «Динамика», Bently Nevada, Dresser-Rand, Hoerbeger Ventilwerke GmbH, KTTER Consulting Engineers, Prog nost Systems GmbH, Metrix Instrument Co, Bruel & Kjer Vibro и других организа ций и специалистов.

Анализ методологии и технологии оценки технического состояния (ТС) и диагностирования ПМ, архитектур, принципов функционирования известных систем говорит о том, что – методология определения ТС узлов и деталей ПК опирается, в основном, на измерение прямых структурных и термодинамических (технологических) па раметров (относительные смещения, давление, температура), реализует on-line технологию и оперирует с информацией об их изменениях и отклонениях от но минальных значений;

– параметры виброакустических колебаний (виброускорение, виброско рость) используются для оценки только виброактивности отдельных узлов ПК, без проведения диагностирования и причин возникновения неисправностей и дефектов;

– технология on-line мониторинга обладает достаточно высокими (бо лее 5%) величинами статической и динамической ошибок распознавания ТС (по ГОСТ Р 53563), поэтому согласно ГОСТ Р 53563, ГОСТ Р 53564, СА 03-002-005, СТО 03-002-08 подобные системы можно использовать только для мониторинга технического состояния оборудования опасных производственных объектов вто рой, третьей и более низких категорий опасности.

Использование в известных системах номинальных и предельных значе ний структурных и технологических параметров, которые указаны в конструк торской документации на машину и/или определены существующими норма тивными документами, обладает, как минимум, двумя недостатками:

– контроль изменений параметра, планирование действий персонала и их содержание возлагается на персонал, эксплуатирующий и обслуживающий ПМ;

– степень опасности или скорость изменения измеряемого параметра должен также оценивать сам персонал.

Эти недостатки приводят к высокой значимости субъективного (человече ского) фактора, что существенно снижает объективность и своевременность оценки состояния оборудования и значительно повышает величину риска про пуска опасного отказа.

Фундаментальным подходом к анализу виброакустических сигналов и ди агностике, связанным со сложностью виброакустических процессов, генерируе мых источниками виброакустических колебаний, различием физических моделей и методов их математического описания, является разбиение его на частотные диапазоны, которым свойственны свои возмущающие силы, своя физическая мо дель объекта со своими дефектами и неисправностями, своя диагностическая мо дель и свои методы анализа виброакустических сигналов.

Параметрами движения физического тела, в т.ч. колебательного, в зави симости от времени являются перемещение s (t), скорость v (t), ускорение a (t).

Для тела, подвергающегося упругому воздействию, s (t) характеризует потенци альную энергию U(t) и силу F(t) движения и с учетом второго закона Ньютона и закона Гука можно показать, что с одной стороны s (t) является мерой дефор мации, а с другой стороны a (t) и s (t) определяют внутренние напряжения в элементах конструкции объекта. Учитывая, что пьезоакселерометры с равно мерной АФЧХ в широком диапазоне частот преобразуют виброакустические колебания в электрический сигнал, то в диапазоне низких частот s (t) будет в большой степени характеризовать вибрацию объекта, т.е. внутренние напряже ния и жесткость элементов крепления объекта, а в высокочастотном диапазоне a (t) – упругие волны и внутренние напряжения в элементах корпуса объекта.

Таким образом, можно связать параметры виброакустического сигнала a (t), v (t), s (t) с диапазонами частот их измерения и дефектами, проявляющимися на этих частотах, что не используется в известных методиках и системах диагно стирования ПК.

Важная роль в постановке виброакустического диагноза отводится моделям формирования диагностического сигнала, которые можно разделить на две группы:

1. Детерминированные и вероятностные модели сигналов, представляе мые в виде аппроксимирующих функций виброакустических сигналов детер минированных источников и спектрально-корреляционных и регрессионных представлений шумовых и периодических составляющих (ШПС) виброакусти ческих сигналов;

2. Обобщенные модели виброакустических сигналов, отражающие взаи модействия элементов диагностируемого объекта.

В.Н. Костюковым предложена модель квазипериодического виброакусти ческого сигнала объектов периодического действия, согласно которой виброаку стические колебания могут быть представлены в виде смеси периодических со ставляющих, возбуждаемых циклически действующими силовыми воздействия ми и вызванных структурными параметрами и рабочими процессами, и шумовых составляющих – акустический шум и неизвестные составляющие, несущих ин формацию о состоянии механизмов. Их частотный состав адекватно проявляется как в прямом спектре, так и в спектре огибающей виброакустического сигнала.

Указанная модель требует развития применительно к поршневым компрессорам.

Процесс преобразования виброускорения a (t) в виброскорость v (t) и виб роперемещение s (t) эквивалентен математической операции интегрирования. В статистической радиотехнике, теории случайных функций показано, что точное математическое интегрирование стационарного случайного процесса приводит к нестационарному процессу с неограниченно возрастающей дисперсией, который является Винеровским случайным процессом, т.е. нормальным процессом с не зависимыми приращениями. В тоже время на выходе физической интегрирую щей цепи в установившемся режиме процесс является стационарным, как и на входе, и некоррелированным с входным, что подтверждает ортогональность (де корреляцию) таких вибропараметров как a (t), v (t), s (t) для случайных процессов зарождения и развития неисправностей и дефектов. Данный факт, подтвержден ный в работах Костюкова В.Н., не используется в известных методиках и систе мах диагностирования поршневых компрессоров.

Анализ нормативно-методической документации в области вибрационно го контроля поршневых машин, включая ISO 10816-6, свидетельствует о том, что база нормирования параметров вибраций развита недостаточно, так как нормы вибрации имеют ограниченное применение для ряда типоразмеров поршневых машин, которые не совпадают с типоразмерами поршневых ком прессоров НХК, а это не обеспечивает безаварийную и безопасную эксплуата цию поршневых машин НХК.

В результате можно констатировать, что, существующие методологии и технологии оценки технического состояния и диагностирования, архитектуры, принципы функционирования систем, документы по нормированию параметров вибрации поршневых машин не позволяют использовать существующие СДМ, нормы вибрации для объективной оценки состояния как машин в целом, так и технического состояния отдельных их узлов и деталей, что в целом ограничи вает применение этих систем для real-time мониторинга состояния поршневых машин опасных производственных объектов, а также поршневых машин в тех сферах применения, в которых безопасность при их отказе играет определяю щую роль. Поэтому современный уровень развития методологии, технологии и средств диагностирования и мониторинга состояния поршневых машин с це лью обеспечения их безопасной эксплуатации требует проведения теоретиче ских и экспериментальных исследований по их развитию.

Проведенный анализ позволил сформулировать задачи исследований с точки зрения развития элементов теории, технологии и оборудования монито ринга технического состояния поршневых машин реальном времени методами виброакустической диагностики.

Во второй главе разработаны обобщенная и частные модели механизмов формирования структур виброакустических сигналов при возникновении неис правностей и дефектов различных узлов и деталей поршневых компрессоров, проведено обоснование мест установок вибродатчиков.

Проведенный анализ отказов узлов и деталей поршневых компрессоров (см. табл. 1) выявил наиболее уязвимые и затратные, с точки зрения ремонта, узлы и детали машин. Поэтому основное внимание при мониторинге состояния должно уделяться таким узлам как клапаны, детали цилиндропоршневой груп пы (ЦПГ), кривошипно-ползунного механизма (КПМ), включая шток, криво шипно-шатунного механизма (КШМ), сальники. В связи с этим места установ ки датчиков СДМ выбраны из условия полноты контроля технического состоя ния основных узлов поршневого компрессора (табл. 2, рис. 1) с учетом мини мального вмешательства в конструкцию компрессора, максимальной глубины диагностирования при минимально необходимом количестве датчиков согласно требований ГОСТ Р 53564, СА 03-001-05, СА 03-002-05. Для использования ко герентных методов обработки виброакустических сигналов устанавливается дат чик углового положения вала.

Источниками ВА активности поршневых машин являются различные си ловые, чаще всего, статистически независимые воздействия, которые можно раз делить на импульсные (ударные) вынуждающие силы Fs (например, открытие клапана), полигармонические силы Fg (например, момент несбалансированных масс) и стохастические (шумовые) силы Fn, возникающие вследствие трения контактирующих деталей или газогидродинамики (рис. 2).

В механической системе вынуждающие силовые воздействия в зависимости от конструкции механизма в той или иной степени взаимодействуют между собой.

Нелинейные взаимовлияния в механической системе взаимодействующих элемен тов приводят к перемножению всех силовых взаимодействий Fg, Fs, Fn с весовыми функциям в виде импульсных характеристик hn, hg, hsn, hg, hng, hsg, соответствую s s n щих каждой паре силовых воздействий. В результате формируются три группы си ловых воздействий на элементы, детали, узлы машины: ударные, стохастические, полигармонические (рис. 2).

Импульсные (ударные) воздействия FsS возбуждают колебания SsS на соб ственных (резонансных) частотах колебаний корпуса поршневых машин, эле ментов, деталей, узлов с учетом импульсной характеристики hss (t ) ;

гармониче ские FgS – вынужденные незатухающие полигармонические виброакустические колебания SgS с hg (t) ;

процессы трения, газогидродинамические воздействия FnS g – широкополосные и узкополосные случайные виброакустические колебания SnS с hn (t), которые в общем случае можно считать шумоподобными или стохас n тическими процессами (см. рис. 2).

Электрический сигнал на выходе датчика, как эквивалент ШПС виброаку стических колебаний, можно представить с учетом импульсных характеристик канала от места приема виброакустического сигнала до его преобразования в электрический сигнал и усиления: {hstr(t)} – для свободных затухающих, {hgtr(t)} – вынужденных незатухающих, {hntr(t)} – случайных широкополосных и узкопо лосных колебаний (см. рис. 2).

1, 5 – цилиндр в осевом направлении;

2, 7 – зона нагнетательных клапанов;

3, 6 – зона впускных клапанов;

4, 8 – крейцкопф вертикально;

9, 10, 11 – коренные подшипники;

12 – датчик углового положения вала;

13 – задний подшипник двигателя.

а) в общем случае (см. табл. 2) б) ПК типа 2ГМ16-20-42/ Рис. 1. Установка ВА датчиков на поршневые компрессоры Таблица Система определяющих критериев неисправностей:

расположение датчиков ВА сигнала и диагностируемые неисправности Место измерения № Узлы ПМ Вид неисправности вибрации Зазор между поршнем и гильзой, износ порш На торце цилиндра Детали ЦПГ, тех невых колец, износ поверхности гильзы, ослаб 1. (по оси движения нологический ление крепления штока к поршню, заброс кон поршня) процесс денсата, гидроудар (косвенно – клапаны) Клапаны или на ци- Клапаны, техно- Поломка пластин, пружин, уменьшение пара 2. линдре в зоне распо- логический про- метра «время-сечение», нарушение техпроцес ложения клапанов цесс са, заброс конденсата, гидроудар Шток Шток Изгиб штока, ослабление крепления штока 3.

Зазоры, состояние поверхностей скольжения Кривошипно крейцкопфа, состояние поверхности втулки и Крейцкопф ползунный подшипника верхней головки шатуна, механизм (КПМ) (вертикально, жесткость крепления штока 4.

перпендикулярно Кривошипно- Зазоры, состояние шатунной шейки и её под оси движения) шатунный шипников, жесткость крепления нижней голов механизм (КШМ) ки шатуна, состояние коренных подшипников Крышка коренных Коренные Зазоры (износ баббитового слоя) 5.

подшипников подшипники (КП) Вал, муфта Дисбаланс Подшипник машины со стороны привода Вал ПК, вал при- Несоосность 6. вода или маховика Повышенные зазоры, (точка 9 рис. 1 а) Муфта ослабление крепления, жесткости Рис. 2. Модель механизма формирования структуры ВА сигнала На основе разработанной модели механизма формирования структуры виброакустического сигнала предложены частные модели структур при воз никновении дефектов и неисправностей вращающихся деталей, муфты, их не уравновешенности, несоосности вала машины и привода, повышенных зазоров, ослаблений крепления и жесткости составных частей узлов и механизмов поршневого компрессора, клапанов, неисправностей возвратно-поступательно движущихся узлов и деталей.

Для виброакустических сигналов с клапанов поршневого компрессора получены частные модели в следующем виде:

1) полигармонические составляющие N g jW t g [- jw t +j (t)] N g jW t g g N S g S2 = S kg Se k 0,5 + S sg ;

S gS 1 = S kgSe k 0,5 + Ax e xk xk ;

(1) k =1 k =1 k k = 2) стохастические составляющие N n [- jw n t +j n (t )] jW t N n [- jw n t +j n (t )] N SnS 2 = Ax e xk xk 0,5 + Skg Se k ;

S nS 1 = Ax e xk xk 0,5 + S s ;

n n (2) k k k =1 k =1 k = 3) составляющие от ударных воздействий s s s [- jw t +j (t)] N N s s SkgSe jWk t, S sS 1 = S s 0,5 + Ax e xk xk ;

S sS 2 = S s 0,5 + s (3) k k =1 k = s где S kg S, Axg, S sg, Axn, Ssn, S kg S, S s, Axs, S kg S – параметры составляющих ВА коле g n s k k k баний с учетом импульсных характеристик взаимовлияния и преобразования силовых воздействий в виброакустический сигнал.

Из полученных выражений видно, что модуляция ударными воздейст виями (выбор зазоров) Ssg приводит к изменению спектрального состава поли гармонических составляющих Sg и увеличению уровней высокочастотных ком понент, а, в тоже время, компоненты полигармонических составляющих Sg, мо дулированные низкоэнергетическим шумом, не являются информативным диаг ностическими признаками для поршневых компрессоров двойного действия.

Стохастическая составляющая Sn модулирована как компонентами удар ных воздействий со структурой сигнала S sn, так и суммарной силой полигармо нических составляющих SkgS. Эта модуляция в при исправных клапанах приво n дит к появлению несущей с боковыми полосами в виде гармонического ряда с частотами более 1 и 2 1.

Составляющие от ударных воздействий Ss1 и Ss2 модулированы как сто хастическими компонентами Axs, так и полигармоническими SkgS, что приводит к s k существенному усложнению структуры виброакустического сигнала в частотной области и являются информативными только при существенных (энергетических сопоставимых) величинах ударных воздействий.

Учитывая высокую чувствительность коэффициента модуляции к изме нению параметров модулирующего сигнала по сравнению с прямым спектром сигнала, при соответствующем выборе мест установки датчиков ВА сигнала (на клапанах или непосредственной близости от них и канала течения газа) целесо образно использовать диапазон частот, генерируемых течением газа, который соответствует частоте несущей wx виброакустических колебаний.

k Практический опыт мониторинга состояния клапанов и изменений парамет ров сигнала и структуры спектра огибающей ВА сигнала на протяжении времени от возникновения первой неисправности в клапане до его полной деградации под тверждает приведенное выше соотношение (2). Спектральный анализ ВА сигналов, полученных с датчиков, установленных на клапанах и рядом с ними на поршневые компрессоры различных марок и типов, подтверждает, что исправные клапаны воз буждают ВА сигнал, огибающая которого имеет преимущественную вторую гармо нику частоты вращения вала (рис. 3 а), неисправные – первую (рис. 3 б).

б) преобладает первая а) преобладает вторая гармоника частоты вращения вала гармоника частоты вращения вала Рис. 3. Спектры огибающей ВА сигнала исправного и неисправного клапанов В третьей главе решена задача селекции диагностических признаков де фектов и неисправностей узлов и деталей поршневого компрессора, инвариант ных к их конструкции, что обеспечивает важнейшее требование СДМ, обеспе чивающее его реальное внедрение: выделены спектральные инварианты ВА сигнала, соответствующие ДП;

определены ДП, включающие амплитуду и СКЗ ВА сигнала;

выбраны ДП дефектов и неисправностей на основе когерентной (синхронной пиковой) селекции ВА сигнала;

выделены параметры характери стической функции (х.ф.) ВА сигналов при возникновении неисправностей.

Синтезирована совокупность ДП, которая позволила увеличить глубину диаг ностирования и разработать алгоритмы автоматической экспертной системы поддержки принятия решений.

Предложен способ вибродиагностики ПК по спектральным инвариантам (пат. 2 337 341), согласно которому вибрацию измеряют в точках, близлежащих к диагностируемым узлам машины, выделяют информативные составляющие – гармоники частоты повторения полного цикла ПМ, оценивают их дисперсии (см. рис. 3), формируют совокупности гармоник и определяют спектральные инварианты K (( jpls) в виде отношения дисперсий соответствующих совокупно ) стей гармоник:

s l Ai2, K (( jpls) = Am (4) ) m= p i= j где Ai, Am – амплитуды соответственно iой, mой гармоник в спектре вибрации ди агностируемой ПМ;

j p, j=1,…,k,…l;

l s, 1,…,r,…,s;

{ j, k, l, p, r, s } [1, 2,.., 9].

Весьма эффективным является использование кепстральных компонент в качестве информативных составляющих таких, как 3 Ai2, C Ai C(13) = A12 = A (1) (2) (5) (13) i =1 i = где A1–A3 – амплитуды 1ой, 2ой, 3ей кепстральных составляющих, соответствую щих гармоникам оборотной частоты 0,5 f0;

f0;

2f0, что позволяет повысить досто верность диагностирования за счет обобщения одних классов неисправностей и детализации других.

На основе теоретико-эмпирических исследований разработана система опре деляющих критериев неисправностей, представляющая собой базу закономерно стей в виде табличной зависимости, связывающей место измерения вибрации, узел диагностируемой машины, вид неисправности, соответствующий спектральный инвариант, обусловленной причинно-следственными связями между ними (табл. 3).

Таблица Система определяющих критериев неисправностей: спектральные инварианты Место Узлы K (( jpls) № Классы неисправностей измерения поршневой ) вибрации машины Зазоры, состояние поверхностей сколь Кривошипно жения, поверхности втулки и подшипни- (1) Крейцкопф ползунный K (13) 1.

ка верхней головки шатуна, жесткость механизм, (КПМ) крепления штока Кривошипно- Зазоры, состояние шатунных и коренных (35) Крейцкопф шатунный подшипников, жесткость крепления K (15) 2.

механизм, (КШМ) нижней головки шатуна Клапан;

Поломка пластин, пружин, уменьшение (1) цилиндр в Клапан параметра «время-сечение», гидроудар, K (13) 3.

зоне клапанов нарушение технологического процесса Зазоры, износ поршневых колец, поверх Детали ности гильзы, ослабление крепления Крышка (1) цилиндропоршне- штока к поршню (зазоры втулка- K (13) 4.

цилиндра вой группы поршень), гидроудар, нарушение технологического процесса Подшипник Вращающиеся де- (1) Дисбаланс K (19) 5.

тали вала, муфта поршневой машины Валы поршневой K (13) ( Несоосность 6.

со стороны машины и привода 9) привода или Повышенные зазоры, ослабление (39) Муфта K (19) 7. маховика крепления, ослабление жесткости Анализ отличительных признаков предлагаемого способа диагностики технического состояния поршневых машин и обеспечиваемых ими технических результатов показал следующее:

– использование спектральных инвариант в виде отношения дисперсий гар монических составляющих позволяет провести нормирование уровней диагности ческих признаков неисправностей, лежащих в диапазоне от 0 до 1, а также обоб щенно и единообразно решить задачу диагностирования различных узлов и меха низмов ПМ – одноименные спектральные инварианты, полученные по амплитуд но-частотному спектру вибрации с датчиков, установленных в различных точках ПМ, содержат информацию о состоянии различных узлов и механизмов ПМ;

– использование в качестве амплитудно-частотного спектра вибрации кор пуса ПМ спектра огибающей виброакустического сигнала и выделение гармони ческих составляющих дает возможность проводить анализ спектральных инва риант в различных частотных диапазонах виброакустической активности, харак терных для различных узлов и деталей поршневых машин;

– наличие базы закономерностей, полученной путем многолетнего мони торинга состояния нескольких десятков поршневых машин, позволяет повы сить достоверность диагностирования узлов и деталей ПМ и обеспечивает бы строе, полное и достоверное диагностирование поршневых машин без проведе ния трудоемких предварительных исследований каждой машины.

Исходя из разработанных моделей механизма формирования структур виброакустических сигналов путем статистической обработки их параметров предложено формировать диагностические признаки дефектов и неисправностей поршневых компрессоров на основе СКЗ виброускорения (Arms), виброскорости (Vrms), виброперемещения (Srms), амплитуды ВА сигнала (Apeak, Vpeak, Speak) за не сколько оборотов вала и с использованием когерентной (синхронной пиковой) селекции сигнала с заданным уровнем вероятности, параметров характеристиче ской функции и спектральных инвариант виброакустического сигнала.

В процессе обработки эмпирических данных, полученных из баз данных СДМ, установлена закономерность ортогональности (декорреляции) параметров виброакустических сигналов поршневых машин: СКЗ, амплитуд, пик-фактора a (t), v (t), s (t), которая обусловлена разнообразием причин и механизмов износа узлов и деталей поршневых компрессоров, порождающих случайные виброаку стические процессы в разных частотных полосах (табл. 4).

Таблица Коэффициенты корреляции между параметрами ВА сигнала Ампли- Осевое направление Впускной клапан Крейцкопф Коренной подшипник туда Arms Vrms Srms Arms Vrms Srms Arms Vrms Srms Arms Vrms Srms 100% 0,88 0,49 0,33 0,90 0,31 0,58 0,52 0,29 0,722 0,055 0, 0, 99% 0,95 0,40 0,30 0,95 0,54 0,82 0,53 0,48 0,806 0,418 0, 0, 98% 0,97 0,39 0,37 0,96 0,50 0,87 0,55 0,51 0,818 0,525 0, 0, 97% 0,98 0,38 0,41 0,97 0,53 0,90 0,56 0,53 0,802 0,574 0, 0, 96% 0,99 0,38 0,45 0,98 0,55 0,91 0,59 0,57 0,792 0,600 0, 0, 95% 0,99 0,38 0,49 0,99 0,57 0,93 0,62 0,62 0,780 0,620 0, 0, 94% 0,99 0,39 0,52 0,99 0,57 0,94 0,65 0,64 0,769 0,635 0, 0, 93% 0,99 0,40 0,54 0,99 0,56 0,95 0,67 0,65 0,768 0,648 0, 0, 82% 0,97 0,50 0,64 0,95 0,61 0,97 0,80 0,59 0,761 0,728 0, 0, P-F -0,37 -0,07 -0,45 -0,23 -0,13 -0,18 -0,67 -0,36 -0,69 -0,58 -0,38 -0, Анализ данных, собранных в реальных условиях эксплуатации ПК, по зволил получить следующие новые результаты (табл. 4, рис. 4):

1. Коэффициент корреляции между СКЗ a (t), v (t), s (t) и их амплитудами пока зывает достаточно высокую статистическую зависимость для a (t) и независи мость для v (t) и s (t);

2. Пик-фактор (P-F – отношение Apeak к Arms) коррелированных вели- чин является статистически незави- Виброускорение, м/с симым параметром от Apeak и Arms. 3. Пик-фактор (отношение Vpeak НДП (Speak) к Vrms (Srms)) некоррелиро- ТПМ ванных параметров v (t), s (t) явля- ется статистически независимым параметром от амплитуды и СКЗ. 0.80 0.82 0.84 0.86 0.88 0.90 0.92 0.94 0.96 0.98 1. 4. Эмпирические функции рас- Вероятность пределения (ЭФР) амплитуд a (t), Рис. 4. Клапан нагнетательный. ЭФР амплитуд a (t) v (t), s (t) имеют перегиб в точке по уровню вероятности 0,99 для субъектов в со стоянии ДОПУСТИМО, а в диапазоне вероятностей от 0,82 до 0,99 их можно ап проксимировать прямой линией с R20,9.

5. Определение амплитудного значения вибропараметров по уровню вероятности 0,99 позволяет на самой ранней стадии определять появление неисправностей ПМ.

6. При изменении состояния субъектов точка перегиба функций распределения параметров вибросигнала смещается в сторону меньших значений – с 0,99 до 0,93.

Учитывая, что при изменении состояния субъектов точка перегиба ЭФР параметров вибросигнала смещается в сторону меньших значений с 0,99 до 0, (рис. 4) целесообразно при использовании в качестве диагностических призна ков неисправностей узлов и деталей поршневых машин амплитуды вибропара метров фиксировать их величины при уровне вероятности от 0,99 (малый риск пропуска отказа, большая вероятность ложной тревоги) до 0,93 (достаточно ве лик риск пропуска отказа, достаточно малая вероятность ложной тревоги).

Анализ отличительных признаков способа диагностирования ПМ по СКЗ a (t), v (t), s (t) ВА сигнала и обеспечиваемых ими технических результатов показал, что:

1. СКЗ вибропараметров являются энергетической оценкой виброактивности поршневых машин, которая характеризует изменение ТС узлов и деталей ПМ;

2. Нормирование СКЗ параметров ВА сигналов, полученных в различных точках ПМ и с различных узлов, позволяет оценивать техническое состояние этих узлов;

3. СКЗ параметров виброакустических сигналов являются адекватными оценками изменения технологического процесса компримирования.

В результате статистической обработки сигналов и трендов СКЗ параметров виброакустических сигналов и анализа данных по ремонтам можно констатировать:

1. СКЗ a (t) ВА сигнала с датчиков, установленных на клапанах, крышке цилинд ров, крейцкопфе и коренных подшипниках, адекватно отражает изменение ТС уз лов и деталей. Особенно эффективным является использование СКЗ a (t) для обна ружения заброса конденсата в полость нагнетания и возникновения гидроударов;

2. СКЗ s (t) виброакустического сигнала с датчиков, установленных на раз личных узлах ПК, также адекватно отражает изменение ТС этих узлов. Наибо лее эффективным является использование СКЗ s (t) для оценки опасности влия ния гидроударов на жесткость крепления корпусных деталей ПК и воздействия на фундамент;

3. СКЗ v (t) виброакустического сигнала с датчиков, установленных на раз личных узлах ПК, является самым чувствительным параметров к неисправно стям, связанным с неуравновешенностью вращающихся и движущихся масс.

Исходя из циклограммы работы ПК и индикаторной диа граммы можно выделить наибо лее информативные сегменты по углу поворота вала, в которых ВА сигнал будет адекватно от Рис. 5. Циклограмма работы ПК (зависимость высоты ражать изменение технического поднятия пластин клапана от угла поворота вала) состояния и появление неис правностей и дефектов, напри мер, клапанов (рис. 5).

Анализ временнй реали зации ВА сигнала с датчика на клапанах, показывает, что при возникновении неисправностей всасывающего клапана Asv1 зна Рис. 6. ВА сигнал с датчика на клапанах чительно возрастает и достигает нескольких десятков м/с (рис. 6).

Когерентный анализ ВА сигнала с датчика на крейцкопфе показывает влияние техпроцесса на динамические нагрузки узлов и деталей КПМ: заброс конденсата в полости нагнетания приводит к увеличению амплитуды a (t) в 3…5 Рис. 7. ВА сигнал с датчика над крейцкопфом – раз именно в моменты открытия повышенная динамическая нагрузка клапанов (Asv1, Apv2, Asv2, Apv2) (рис. 7).

Взаимодействия деталей в зазорах и возникающие дина мические перегрузки эффектив но и адекватно отражаются на трендах параметров Atd, Abd.

Тренд параметра Atd1 виброаку стического сигнала с датчика на крышке цилиндра (рис. 8) пока зывает возникновение гидро Рис. 8. Тренд параметра ВА сигнала – выбор ударов при забросе конденсата.

зазоров после ВМТ С учетом циклограммы работы компрессора, динамики КШМ и на основе опыта эксплуатации СДМ сформирована система определяющих критериев не исправностей, которая представлена в виде базы закономерностей, связываю щей параметры виброакустических сигналов с учетом циклограммы работы поршневых компрессоров с датчиков, установленных на различных узлах, с не исправностями этих узлов и их деталей, а также нарушениями технологическо го режима эксплуатации компрессора (табл. 5).

Таблица Система определяющих критериев неисправностей: параметры сигнала по углу поворота вала Место Узлы измерения поршневой Atd1;

Abd2 Abd1;

Atd2 Asv1;

Asv2 Apv2;

Apv вибрации машины Зазор между поршневыми кольца- Поломка пластин, пружин, ми и гильзой, неисправность уменьшение параметра «время Цилиндр Детали ЦПГ колец, ослабление крепления сечение», наличие конденсата поршня к штоку, гидроудар Поломка пластин, пружин, Клапан;

Наличие конденсата, Клапан уменьшение параметра «время цилиндр гидроудар сечение», наличие конденсата Ослабление крепления штока, Кривошипно Крейц- гидроудар Зазоры, состояние поверхно ползунный копф стей скольжения крейцкопфа Крепление Зазоры верхней механизм штока головки шатуна Коренной Кривошипно- Зазоры, состояние нижней головки Ослабление крепления нижней подшип- шатунный шатуна, коренных подшипников головки шатуна ник механизм С целью оценки возможности использования характеристической функ ции (х.ф.) ВА сигналов для формирования диагностических признаков неис правностей узлов и деталей ПК произведена обработка мгновенных значений ВА сигналов, полученных при трех состояниях клапанов (рис. 9). Впервые предложено в качестве ДП использовать величину модуля х.ф. при заданном значении параметра v или величину v при заданном значении модуля х.ф.

б) а) Рис. 9. Характеристическая функция ВА сигналов для трех ТС: 1 – НДП;

2 – ТПМ;

3 – Допустимо: а) экспериментальные значения;

б) аппроксимация по критериям состояния На основе анализа взаимосвязи изменений параметров ВА сигналов вследствие возникновения различных дефектов и неисправностей узлов и дета лей ПК синтезирована система определяющих критериев неисправностей, представляющая собой обобщенную базу закономерностей в виде табличной зависимости, связывающей место измерения вибрации, узел диагностируемой машины, вид неисправности, параметры ВА сигнала, которая обусловлена при чинно-следственными связями между ними. В таблице 6 приведён пример систе мы определяющих критериев для ЦПГ. Здесь приняты следующие обозначения:

K (13) – K1;

K (19) – K3;

K (15) – K5;

K (19) – K9;

K (19) – K19.

(1) (2 3) (3 5) (3 9) (1) Таблица Система определяющих критериев неисправностей: совокупности диагностических признаков Atd1;

Abd1;

Asv1;

Apv2;

K ( p s ) № Вид неисправности х.ф.

Arms Vrms Srms Apeak Vpeak Speak (1l ) Abd2 Atd2 Asv2 Apv Попадание в полость на гнетания жидкости 1. гидроудар - повышен- + + + + ные нагрузки Попадание в полость на гнетания конденсата 2. + + + + повышенное давление повышенные нагрузки Попадание в полость на гнетания жидкости при недостаточной ли 3. + + нейной жесткости креп ления Удары вследствие повы шенных зазоров, ослаб 4. K + + ления крепления (кольца) Удары вследствие повы шенных зазоров, ослаб 5. K ления крепления деталей + + ЦПГ (поршень-шток) Клапаны: загрязнение;

поломка пружин, пла стин;

несоответствие па 6. K + + + раметра «время-сечение» параметрам состава газа Параметр «время сечение» клапанов не со ответствует параметрам 7. + + + + состава газа вследствие наличия конденсата Ослабление крепления в 8. K + + осевом направлении Примечание: Датчик расположен на торце цилиндра (по оси движения поршня), контролируются: де тали ЦПГ, технологический процесс, клапаны.

В четвертой главе проведены исследования параметров ВА сигналов поршневых машин при возникновении различных неисправностей и дефектов с использованием статистических методов обработки эмпирических данных по предложенной методике анализа статистических характеристик диагностиче ских признаков и аппроксимации функции распределения (ФР).

Одним из примеров использования предложенной методики является расчет статистических характеристик спектрального инварианта ВА сигнала. В качестве исходных данных использовались 2754 временных реализаций ВА сигналов, обра ботанных в Matlab, которые получены из архивов СДМ КОМПАКС®. Сигналы в архивах сохранялись при изменении состояния клапанов по одному из контроли руемых параметров. Гистограмма распределения (рис. 10) имеет три моды, что соответствует трём техническим состояниям клапанов.

После построения модифицированных эмпирических (ЭМФР) и регрес сионных моделей функций распределения (РМФР) (рис. 11) получены теорети ческие функции распределения (ТФР) для каждого состояния в виде ФР Вей булла-Гнеденко (рис. 12):

ТПМ ДОПУСТИМО НДП x -0,017 2,5917 x - 0,017 6,7161 x -0,017 11, - - - 0,1825 0,5081 0,8229 F ( x) = 1 - e F ( x) = 1 - e F ( x) = 1 - e ;

;

.

Достоверность аппроксимации функции распределения определяет зна чение R2 (мера неопределенности по Линдеру или множественный коэффици ент детерминации), который во всех случаях составлял величину не менее 0,99.

y 0.06 1. n i /n F(x i ) Доп ТПМ НДП 0.05 1.0 0.04 0. - 0.03 0.6 - y = 2,5917x + 4, R 2 = 0,9926 - 0.02 0. - y = 6,7161x + 4, - R = 0,9974 y = 11,183x + 2, 0.01 0.2 R = 0,9952 - 0 0.0 - (1 ) K 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 -4.5 -4 -3.5 -3 -2.5 -2 -1.5 -1 -0.5 ln(x-x H ) (13) Рис.10. Гистограмма распределения K (13) Рис.11. ЭМФР и РМФР K (13) (1) (1) 0.2 ) F n1.2), (x i F (x F(x) 1.1 Д 0. 1 ТПМ 0. 0.9 НДП 0. 0. 0. 0.7 F(x i )=0.05;

0.6 0.1 F(x) =0. ЭФР Д 0.5 0. ТФР Д 0.4 0. ЭФР ТПМ 0.3 F(x i )=0.953;

ТФР ТПМ 0.04 F(x) =0. 0.2 ЭФР НДП 0. ТФР НДП 0. (1) 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 F (x i ) 0 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 K1.0) ( Рис. 13. Статистические погрешности ТФР Рис. 12. ТФР и ЭФР K (1) (1 3) По полученным ФР определены пороговые величины диагностических при знаков:

K (13) = x = 0,017 + 0,1893 2,5917 - ln(1 - 0,95) = 0,29 ;

Д: (1) K (13) = x = 0,017 + 0,5081 6,7161 - ln(1 - 0,95) = 0,6 ;

ТПМ : (1) K (13) = x = 0,017 + 0,8229 11,183 - ln(1 - 0,95) = 0,91.

НДП : (1) При использовании метода дискретных выборок относительную средне квадратическую случайную погрешность F(x) определения ФР F(xi) некоррелиро ванными выборками и погрешность w(x) оценки плотности вероятностей w(xi) оценивались по формулам, предложенным Мирским Г.Я.:

1 (1 - F ( xi )), 1 (1 h) - w( xi ), d F ( xi ) = d w( xi ) = (7) (6) N F ( xi ) N w( xi ) где N – число некоррелированных дискретных значений исходных данных;

h – ширина интервала w(xi), F(xi)0,5.

Расчеты показали, что в области w (x ), 0. w (x ) Д ТПМ НДП определения пороговых значений пара- 0. метра K(13) статистическая погрешность 0.12 (1) 1 оценки функции F(xi)=0,95 не превы- 0. шает 0,004 (рис. 13). Плотности w(xi) 0. распределения вероятностей признака 0. (рис. 14) имеют бльшие величины ста тистической погрешности оценки 0 (1) 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 K1. функции w(xi) и составляют: K (13) =0,6 – (13) (1) Рис. 14. Теоретические плотности w(xi) d w( xi ) » 0,145;

K (13) =0,9 – d w( xi ) » 0,12.

(1) распределения вероятностей (1, 3, 5) и их статистические погрешности (2, 4, 6) Анализ статистических характе ристик СКЗ и амплитуд виброускорения, виброскорости, виброперемещения, параметров виброакустических сигналов по углу поворота вала, спектральных инвариант позволил выявить закономерности их зависимости от технического состояния узлов, деталей, машины в целом: распределения вероятностей их мгновенных значений описываются законами распределения Вейбулла Гнеденко с показателями степени от 0,6 до 20.

На основе полученных данных определены нормативные величины диаг ностических признаков для различных типов машин с частотами вращения 167, 300, 375, 500, 750 мин-1, используемых на предприятиях НХК. В качестве при мера в табл. 7 приведены нормативные значения диагностических признаков для поршневых компрессоров типа 4ГМ16.

В пятой главе предложены ряд методических решений по выделению ди агностических признаков и система определяющих критериев неисправностей на основе параметров ВА сигналов, позволяющая производить диагностирование и оценку технического состояния узлов и деталей поршневых компрессоров.

Разработаны методика и алгоритм преобразования исходного виброаку стического сигнала и получения интегральных оценок первого и второго по рядков на основе ортогональных базисных функций (расчет v (t) и s (t) путем интегрирования в частотной области и преобразования полученных данных во временную), которая существенно повышает достоверность диагностирования за счет уменьшения искажений виброакустического сигнала в процессе его ин тегральных преобразований (пат. 2 314 508).

Алгоритм преобразования ВА сигнала заключается в следующем:

– определяют мультипликативную функцию коррекции амплитуды и адди тивную функцию коррекции фазы сигнала для разных значений амплитуды, со ответствующих исправному и указанным неисправным состояниям;

Таблица Система определяющих критериев неисправностей: нормативные величины диагностических признаков ПК типа 4ГМ16 (375 мин-1) (см. рис. 1 б), табл. 2) ЦПГ (точки 1, 5) Клапан (точки 2,3,6,7) КПМ (точки 4, 8) КП (точки 9-11) Параметр / Узел / ТС Д ТПМ НДП Д ТПМ НДП Д ТПМ НДП Д ТПМ НДП Arms, м/с2 7,1 14 28 8,7 18 28 3,6 7,1 14 3,6 7,1 Vrms, мм/с 0,9 1,8 3,6 2,8 5,6 11,2 0,9 1,8 3,6 2,8 5,6 11, Srms, мкм 12 18 8,7 18 36 8,7 18 36 5,6 11,2 Apeak, м/с2 18 45 71 24 45 71 14 28 56 7.1 14 Speak, мкм 24 36 71 28 45 90 18 71 36 14 Atd1, м/с2 24 36 28 45 - 18 22 - - - Asv1, м/с2 24 36 28 45 - 18 22 - - - Apv2, м/с2 24 45 28 56 - 18 22 - - - Abd1, м/с2 28 56 36 71 - 22 28 - - - Abd2, м/с2 28 56 36 71 - 22 28 - - - Asv2, м/с2 18 36 24 45 - 14 18 - - - Apv1, м/с2 24 45 28 45 - 28 22 - - - Atd2, м/с2 14 28 18 36 - 9 14 - - - (1) K (13) 0,45 0,57 0,87 0,45 0,57 0,87 0,24 0,33 0,76 - - (35) K (15) 0,57 0,71 0,87 0,71 0,87 0,95 0,45 0,51 0,76 - - (1) K (19) - - - - - - - - - 0,45 0,51 0, K (13) ( - - - - - - - - - 0,45 0,51 0, 9) (39) K (19) - - - - - - - - - 0,45 0,51 0, – выполняют БПФ сигнала;

вычисляют функции коррекции амплитуды Ks(fi) и фазы KФ(fi) сигнала для каждого дискретного значения частоты fi;

корректи руют амплитуду S(fi) и фазу Ф(fi) сигнала:

n n S A ( f n ) = [ S ( fi ) K S ( fi )], F A ( f n ) = [ F ( fi ) + K F ( f i ) ], (8) i =1 i = получают откорректированный спектр сигнала S(fn) и анализируют его для ди агностики машины, либо используют для дальнейших преобразований для по лучения интегральных оценок первого и второго порядков:

n n SV ( f n ) = [ S A ( fi ) K S ( fi ) fi ], S S ( f n ) = S A ( fi ) K S ( fi ) fi 2 ;

(9) i =1 i = – по откорректированному спектру МКМ сигнала восстанавливают откорректиро- 60 ванный сигнал путем обратного БПФ, оценивают его параметры и по ним осу- ществляют диагностику;

– коррекцию и преобразование сигна- - ла выполняют автоматически. - Рисунок 15 иллюстрирует снижение ис- - кажений ВА сигнала (кривая 2 не имеет - мс низкочастотного тренда) после проведения 0 60 120 180 240 300 360 420 Рис. 15. Формы реализации ВА сигнала во коррекции и получения интегральной оцен- временной области: 1 - до коррекции ки второго порядка (виброперемещение). АФЧХ;

2 - после проведения коррекции.

Кепстральный анализ, являющийся одним из методов нелинейной (гомо морфной) обработки сигналов, позволяет разделить во времени информацию о сигнале, полученную при нелинейных преобразованиях и модуляции, что акту ально для анализа параметров ВА сигналов поршневых машин.

Разработаны методика и алгоритм преобразования исходного виброаку стического сигнала для проведения его нелинейной обработки и выявления ди агностических признаков, позволяющая повысить достоверность постановки диагноза за счет трансформации кепстра из координат «амплитуда кепстраль ных компонент – квефренция» в координаты «амплитуда кепстральных компо нент – частота» и соответствующей линеаризации оси расположения состав ляющих ДП, путем нелинейного преобразования масштаба частот (пат.

2 363 936). Кепстр CS () от спектра S() строят по следующей формуле:

1 2 iwt - ln S (w ) СS (t ) = F {log S (w ) } = d w = CSNL ( f NL ), e (10) 2p - где F – оператор обратного преобразования Фурье;

CS() – кепстральная ком понента вибросигнала s(t), где аргументом служит квефренция (время);

CSN (fNL) – модифицированная кепстральная компонента вибросигнала s(t), где аргумен том служит fNL – частота в нелинейном масштабе fNL=NL[1/t] при MIN MAX, fMIN fNL fMAX, NL[] – оператор нелинейного преобразования;

Анализ отличительных признаков предлагаемого способа диагностики объектов и обеспечиваемых ими технических результатов показал, что перевод кепстра из временной области в частотную, позволяет «растянуть» «сжатую» на временной шкале информацию о высокочастотных дефектах и более точно оп ределить дефект, поскольку кепстр используется при анализе высокочастотных составляющих, когда спектр имеет полигармонический характер, то и получен ный кепстр также может иметь громоздкую структуру в области малых значе ний квефренции, что затрудняет распознавание дефектов (рис. 16).

10 11 0.5 0.5 1 3567 Виброускорение, м/с 0. Виброускорение, м/с 0.4 9 4 9 0.3 0.3 0.2 0. 0.1 0. 0.0 0. 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 0 50 100 150 200 250 300 Частота, Гц Время, мс а) б) Рис. 16. Кепстр ВА сигнала, представленный в координатах: а) «амплитуда кепстральных компонент – квефренция»;

б) «амплитуда кепстральных компонент – частота в логарифмиче ском масштабе». Амплитуды кепстральных компонент, соответствующие квефренциям и час тотам дефектов, обозначены соответствующими цифрами.

На основе параметров ВА сигналов разработаны система определяющих критериев неисправностей (табл. 8) и алгоритм функционирования экспертной системы (рис.17), позволяющие проводить оценку технического состояния та ких узлов, как ЦПГ, клапанов, КПМ, КШМ, коренных подшипников, наруше ний технологического режима компримирования и других причин виброаку стической активности поршневых компрессоров. При этом достигнут практи чески 100% объем диагностирования возникающих отказов по параметрам ВА сигналов при необходимой и, в большинстве случаев, достаточной глубине ди агностирования (ГД), минимальном количестве датчиков ВА сигналов, а также достигнута инвариантность и единообразие применения разработанных мето дик и диагностических признаков для диагностирования узлов ПК.

Рис. 17. Алгоритм функционирования экспертной системы (ЭС) В частности, на основе анализа причинно-следственных связей парамет ров ВА сигнала датчика на цилиндре и причин ВА активности, дефектов и неис правностей поршневых компрессоров, таблицы полноты контроля по парамет рам ВА сигнала, диагностических признаков неисправностей по параметрам ВА сигнала датчика на цилиндре в осевом направлении сформирована система ди агностических признаков, которая содержит 11 основных (табл. 8) и 7 дополни тельных диагностических признаков.

Автоматическое разделение классов неисправностей и соответствующих им экспертных сообщений основывается на присвоении ценности диагностиче ским признакам, возникающим как совместно, так и раздельно с учетом соот ветствия одинаковых классов неисправностей диагностическим признакам, по лученным с других датчиков. Ценность диагностических признаков определя ется на основе степени опасности возникновения наиболее тяжелой с точки зрения безопасности эксплуатации и последствий возникновения неисправно сти в плане ремонтно-восстановительных работ.

Сформированная система определяющих критериев дефектов, неисправно стей, нарушений техрежима компримирования и других причин ВА активности поршневых компрессоров свидетельствует о том, что при использовании 5 датчиков ВА сигнала (на цилиндре в осевом направлении, нагнетательных и впускных клапанах, крейцкопфе, коренном подшипнике), датчика углового поло жения вала и датчика на ПК со стороны привода или на подшипнике привода, формируется 15 диагностических признаков по параметрам ВА сигналов, с помо щью которых СДМ по безусловному алгоритму (рис. 17) в автоматическом режи ме в темпе проведения измерений определяет 36 причин ВА активности ПК.

Таблица Обобщенная система определяющих критериев неисправностей:

база закономерностей ДП по параметрам ВА сигнала датчика на цилиндре № Диагностический ГД Неисправности и причины Экспертное Цен признак виброактивности ПК сообщение ность Попадание в полость нагнетания жидкости Гидроудар, про А 1. [Arms]&{[Abd1]+[Atd2]} - гидроудар - повышенные нагрузки, верь техрежим Попадание в полость нагнетания Конденсат, Б конденсата - повышенное давление - проверь 2. [Apeak]&{[Atd1]+[Abd2]} повышенные нагрузки, техрежим Попадание в полость нагнетания жидкости Гидроудар, В при недостаточной линейной жесткости проверь 3. [Srms] крепления крепление Гидроудар, про Попадание в полость нагнетания жидкости Г верь целостность 4. [Speak] при нелинейной жесткости крепления крепления [Apeak]&{[Atd1]+[Abd2]}& Удары вследствие повышенных зазоров, Проверь зазоры, Д K (35) 5. ослабления крепления (кольца);

кольца (15) Удары вследствие повышенных зазоров, Проверь зазоры, [Arms]&{[Abd1]+[Atd2]}& ослабления крепления деталей ЦПГ Е крепление K (35) 6. (15) поршня (поршень-шток);

Впускные клапаны: загрязнение;

поломка Проверь 7. {[Asv1]+[Asv2]}& K (13) (1) Ж пружин, пластин;

несоответствие пара- впускные метра «время-сечение» параметрам газа клапаны Нагнетательные клапаны: загрязнение;

Проверь поломка пружин, пластин;

несоответствие 8. {[Apv1]+[Apv2]}& K (13) (1) З нагнетательные параметра «время-сечение» клапана клапаны параметрам состава газа Параметр «время-сечение» впускных кла- Проверь И панов не соответствует параметрам соста- впускные {[Asv1]+[Asv2]}&[Ap] 9. ва газа вследствие наличия конденсата клапаны Параметр «время-сечение» клапанов не Проверь К соответствует параметрам состава газа нагнетательные 10. {[Apv1]+[Apv2]}&[Apeak] вследствие наличия конденсата клапаны Ослабление крепления Проверь 11. {[Srms]+[Vrms]}& K (19) (2 3) Л в осевом направлении крепление В шестой главе на основе разработанных моделей и в соответствии с за дачами исследования разработаны элементы адаптивных СДМ, целью которых является получение информации о состоянии агрегата и НХК в необходимом количестве и качестве для обеспечения наблюдаемости его технического со стояния, позволяющие в реальном масштабе времени путем использования алго ритмов экспертной системы поддержки принятия решений реального времени автоматически осуществлять постановку диагноза в темпе измерения диагности ческих сигналов и удовлетворяющие требованиям ГОСТ Р 53564, СА 03-002-05.

Реализация принципа информационной полноты СДМ (ГОСТ Р 53564, СА 03-002-05) основывается на количественной оценке величин ДП, которая связана с погрешностями учета характеристик канала распространения ВА сиг нала, измерительного тракта, аналого-цифрового преобразования, алгоритмов и параметров цифровой обработки измеренного сигнала.

На основе теории спектрального анализа сигналов (Харкевич А.А.) и вибра ции (Сидоренко М.К.) можно показать, что для разделения спектральных состав ляющих с частотами fi+1 и fi разрешение по частоте f в спектре должно быть:

Df fi (d -1) 4, (11) где d – отношение частот соседних спектральных составляющих fi+1 и fi, гене рируемых кинематически связанными узлами, которое постоянно и не зависит от оборотов.

Согласно (11) определены параметры аналого-цифрового преобразования и цифровой обработки ВА сигналов для ПК с различными частотами вращения (табл. 9).

Таблица Параметры аналого-цифрового преобразования и цифровой обработки ВА сигналов Параметр / частота вращения 167 мин-1 300 мин-1 375 мин-1 500 мин-1 750 мин- Первая оборотная, f0, Гц 1. 2,783 5 6,25 8,33 12, Разрешение по частоте f, Гц 2. 0,566 1 1,25 2,083 2, Длительность выборки Tr, мс 3. 1796 1000 800 480 Частота дискретизации fs, Гц 4. 18240 16384 20480 17066 Максимальная частота fMAX, Гц 5. 9120 8192 10240 8533 Длина выборки NMIN 6. 32768 16384 16384 8192 Длина выборки NMAX 7. 65576 32768 32768 16384 Известно, что выборочная спектральная плотность случайного процесса будет давать статистически несостоятельные (т.е. неустойчивые) оценки спектра, если не используется операция вычисления математического ожидания спек тральных составляющих или усреднения спектра. При этом нормированная сред неквадратичная ошибка r оценки спектральной плотности связана с разрешаю щей способностью по частоте Be:

nd / 1 /// n L /// 1 // L // 1,e = ;

B =, e = ;

Be = d ;

e r = Be = ;

T = /, (12) Tr r nd e Tr r nd L r B / / / ( / / / ) L Tr e r где Be', Be'', Be''' – разрешающая способность по частоте при усреднении по отрез кам, частотам, совместно по отрезкам и частотам соответственно при усредне нии по частотам L и сегментам nd реализации методами Даньелла и Бартлетта.

С целью выявления потенциальных возможностей усреднения выборки длиной 32768 отсчетов и снижения r методом Уэлча, в котором подход Бартлет та применяется к перекрывающимся сегментам, проведен корреляционный ана лиз сегментов временной реализации ВА сигнала поршневого компрессора и вы явлено, что коэффициент корреляции xy двух реализаций, полученных из одной выборки и сдвинутых на 45 градусов по углу поворота вала, достигает 0,2 в об ласти ВМТ, на остальных интервалах не превышает 0,05 (рис. 18). В результате из выборки длиной NMAX=32768 отсчетов путем сдвига отсчетов на 45 градусов по углу поворота вала можно 0. формировать nd=40 сегментов Коэффициент корреляции временной реализации длинной 0. NMIN=16384 отсчета каждый.

Для расчета спектральных инвариант необходимо знать вели чины спектральных составляющих -0. именно на гармониках частоты вращения вала f0, поэтому построе- -0. на зависимость r спектральных со- 270 280 290 300 310 320 330 340 350 Угол поворота вала, град.

ставляющих на частотах k f0 Рис. 18. Взаимная корреляционная функция двух (рис. 19), которая показывает, что r реализаций ВА сигнала (сдвига 45 град.) оценки величины спектральных со- 0. ставляющих kf0 при использовании среднеквадратичная ошибка 0. nd=40 сегментов и усреднении по- 0. Нормированная лученных спектров, не превышает 0. 0,05 (рис. 19, график 5). Дополни- 0. тельное усреднение по трем сосед- 0. ним частотам (L=3) незначительно 0. уменьшает величину r (рис. 19, график 6). На рисунке 19 график 1 0 6.25 12.5 18.8 25 31.3 37.5 43.8 50 56.3 62.5 68.8 75 81. Частота, Гц соответствует r при усреднении по 1 2 3 4 5 11 отдельным реализациям;

график Рис. 19. Зависимость r спектральных составляю 2 – дополнительно произведено ус- щих на частотах оборотных гармоник реднение по трём частотам;

график 3 – усреднение по 11 сегментам одной реали зации;

график 4 – дополнительно произведено усреднение по трём частотам.

Реализован принцип (пат. 35 1. 2 314 508) коррекции неидеально 30 1. стей измерительных трактов вычис- Корректирующая функция,ед лительными методами на основе 25 применения автоматической коррек АЧХ, м/с 20 0. ции сигнала для обеспечения линей- 15 0. ной АЧХ и ФЧХ измерительного ка- 10 0. нала (рис. 20). Согласно данному 5 0. f способу, для вибродиагностической p 0 аппаратуры получают АЧХ и ФЧХ 1 10 100 1000 10000 Частота, Гц виброканала путем возбуждения Рис. 20 – Способ коррекции АЧХ:

вибросигнала в датчике в заданном 1 – до применения ФК;

2 – функция коррекции диапазоне частот и амплитуд. (ФК);

3 – после применения ФК Полученные АЧХ и ФЧХ ис пользуют для получения линейного виброизмерительного канала путем автома тического их применения при приеме и обработке сигнала. При этом отпадает необходимость в поэлементной калибровке составляющих измерительного ка нала, которая к тому же не гарантирует линейность всего тракта.

Коррекцию сигнала для обеспечения линейной АЧХ и ФЧХ выполняют ав томатически путем введения функции коррекции (ФК) по формулам (рис. 20):

K A ( fi ) = 1 A( fi ), при этом K A ( f i ) A( fi ) = 1 ;

(13) Kj ( fi ) = -j ( fi ), при этом Kj ( fi ) + j ( fi ) = 0, (14) где A(fi) – АЧХ канала;

(fi) – ФЧХ канала;

KA(fi) – мультипликативная ФК ам плитуды канала;

K (fi) – аддитивная ФК фазы канала;

i – порядковый номер полосы БПФ-спектра;

i=1,…,N – количество полос БПФ преобразования.

В основе технологии монито ринга и диагностирования поршне вых машин лежит сбор и обработка данных (рис. 21), которые обеспе чивают определение дефектов и неисправностей поршневых машин с заданной глубиной их детализа ции, достоверностью и степенью их опасности. Реализация данной тех нологии основывается на использо вании предложенных моделей структуры виброакустических сиг налов при возникновении различ ных неисправностей поршневых компрессоров (Глава 2), совокуп ности (Глава 3) и нормативных значений диагностических призна- Рис. 21 – Методология обработки сигналов ков (Глава 4), способов их преобра зования и системы определяющих критериев (Глава 5). Методология монито ринга и технология ВА диагностирования (рис. 22) представлены на основе из вестной схемы, предложенной Генкиным М.Д. и Соколовой А.Г.

Рис. 22. Методология мониторинга и технология ВА диагностирования Диагностическая модель, построенная на основе моделей механизмов формирования структур виброакустических сигналов, определяет матрицу диаг ностических признаков (см. табл. 5, 7, 8), их эталонные значения (см. табл. 6) и ценность (см. табл. 8), определяющих функционирование набора решающих правил. Методология построения систем обеспечивает измерение, анализ пара метров диагностических сигналов, расчет и формирование диагностических при знаков и диагноза на основе анализа параметров ВА сигналов, а технология и ал горитмы мониторинга и диагностирования поршневых компрессоров, лежащие в основе реализаций конфигураций СДМ КОМПАКС®, в т.ч. с учетом использова ния переносных средств диагностики Compacs®-micro (пат. на пром. образцы № 44623, 44991), отвечают требованиям ГОСТ Р 53563, ГОСТ Р 53564 СА 03 002-05, СТО-03-002-08, СТО 03-004-08, СТО 03-015-11 и дают возможность осуществлять мониторинг технического состояния поршневых компрессоров в реальном времени.

Опыт использования СДМ для мониторинга технического состояния и диагностики поршневых компрессоров НХК и результаты мониторинга и диаг ностирования подтверждают эффективность применения СДМ КОМПАКС®.

Приведенные копии экранов (рис. 23, 24) системы КОМПАКС® показывают функционирование автоматической экспертной системы поддержки принятия решений в виде светофорных пиктограмм и текстовых сообщений. Тренд на рис. 8 отражает адекватность реакции диагностического признака Atd1 на заброс конденсата и возникновение гидроударов. Тренды на рис. 25, 26 показывают эффективность и адекватность реакции предложенных диагностических при знаков на изменения технического состояния узлов ПК Рис. 23. Экран МОНИТОР показывает Рис. 24. Тренды Vrms и Srms отражают процесс состояние ПК и сообщения ЭС виброналадки по параметрам вибрации Рис. 25. Тренд параметра Aampl штока отража- Рис. 26. Тренд спектрального инварианта ет изменение ТС и эффективность ремонта клапана при ухудшении его состояния Результаты внедрения и эксплуатации СДМ КОМПАКС® на установке гидроочистки дизельных топлив Л-24/9, результатов ремонтов поршневых ком прессоров на установке Л-24/9 и комплекса глубокой переработки мазута (КТ КХ), эксплуатирующих по три однотипных компрессора, компримирующих во дородосодержащий газ, показывают, что внедрение СДМ обеспечивает увели чение средних межремонтных пробегов одного компрессора в 2,1 раза, ком прессорного парка в целом – в 2,7 раза, снижает среднюю ежегодную стои мость ремонта ПК в 1,3 раза, а затраты на ремонт за три года – в 3,3 раза.

Экономия от внедрения СДМ только за счет снижения затрат на ремонты за один год без учета экономии от увеличения межремонтного пробега ПК и тех нологических установок путём исключения неэффективных внеплановых и плано во-предупредительных ремонтов, исключения аварий и простоев из-за отказов ма шин превышает стоимость СДМ установки Л-24/9, которая при этом контроли рует не только три поршневых компрессора, но и около двух десятков центро бежных насосных агрегатов.

В заключении приведены основные научные и практические результаты и выводы по результатам выполненных исследований.

В приложении к диссертации приведены документы внедрения, исход ные данные и результаты расчетов.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ Выполненные исследования позволили решить важную научную проблему по развитию научно-методических основ мониторинга поршневых машин на ос нове виброакустической диагностики и предложить научно обоснованные мето дические, технические и технологические решения и разработки в области мони торинга технического состояния поршневых компрессоров в реальном времени, внедрение которых вносит значительный вклад в развитие нефтегазоперераба тывающего, химического секторов экономики страны и обеспечивает безопас ную ресурсосберегающую эксплуатацию поршневых компрессоров НХК, увели чение срока их службы, расширение автоматизации производственных процес сов и, как следствие, повышение их технико-экономических показателей.

В результате исследований в области диагностики и мониторинга техни ческого состояния машин и механизмов в реальном времени разработаны и впервые в Российской Федерации приняты три национальных стандарта (ГОСТ Р 53563, ГОСТ Р 53564, ГОСТ Р 53565) и шесть отраслевых стандартов (СА 03-001-05, СА 03-002-05, СТО 03-002-08, СТО 03-003-08, СТО 03-004-08, СТО 03-015-11) в области мониторинга состояния оборудования опасных про изводств в т.ч. впервые в Российской Федерации принят отраслевой стандарт «Стационарные компрессорные установки с поршневыми компрессорами: экс плуатационные нормы вибрации» (СТО 03-015-11), в котором для ряда типо размеров поршневых компрессоров приведены нормированные значения пара метров виброакустических сигналов для различных состояний машин.