Дисертаційна робота присвячена вирішенню проблеми підвищення ефективності процесів керування функціональною діагностикою технологічного обладнання у режимі реального часу за рахунок розробці та практичній реалізації методів оцінки параметрів технічних станів та виявленні аварійних режимів роботи електромеханічних вузлів без їх розбирання за характеристиками вібраційних процесів, які супроводжують їх функціонування. Ефективність методів акустичної діагностики обумовлена не тільки органічним зв'язком інформації, що міститься в сигналі вібрації, з динамічними процесами збудження і поширення коливань в конструкції, але і можливістю автоматизації процесів знімання та обробки інформації за допомогою сучасної техніки і організації процедур діагностування на основі математичного апарату теорії розпізнавання образів.Обґрунтовано доцільність використання як моделі сигналу авторегресійну модель ковзного середнього для аналізу звукових сигналів, у яких порушуються стаціонарні властивості. Було здійснено аналіз зміни властивостей за частотою акустичного сигналу при нормальному та збійному режимах роботи. Вирішено задачу побудови математичних моделей, на основі яких можна адекватно ідентифікувати напруженість роботи та стан обладнання. Приведено процедуру для ідентифікації параметрів моделі сигналів рекурентним методом найменших квадратів, що дозволяє проводити аналіз стану обладнання в режимі реального часу. Проведений аналіз статистичних властивостей акустичних сигналів виявив нормальність закону розподілу зареєстрованих часових рядів та залежність числових характеристик процесу від режимів роботи та ступеня навантаження обладнання. За допомогою логіко-часової обробки здійснено оцінку інформативності сигналу в деяких діапазонах частот. При визначенні частотних діапазонів інформативності шляхом проведення низки обчислень було виявлено доцільне значення довжини фрейму та параметру налаштування порогу. Результати застосування кратномасштабного аналізу (розрахунок дисперсії, параметра самоподоби, параметра Херста) залежно від ступеня агрегації дозволили визначити граничний ступінь агрегації для досліджуваного сигналу.Інтеграція систем функціональної діагностики, що базуються на аналізі акустичних сигналів, в системи управління складними багатоприводними установками відкриває можливість в реальному часі оцінювати і виявляти критичні режими роботи електромеханічного обладнання, і своєчасно формувати керуючі впливи, що дозволяють стабілізувати функціонування виробничих комплексів.

Постачальник даних: УкрІНТЕІ (Український Інститут науково-технічної експертизи та Інформації)

  Завантажити автореферат