Способ определения остаточного ресурса узла транспортного средства Российский патент 2017 года по МПК G01N3/00 

Описание патента на изобретение RU2612951C1

Изобретение относится к области диагностики транспортных средств и отдельных его узлов и предназначено для оценки остаточного и отработанного ресурса узлов.

В статье [Прогнозирование остаточного ресурса конструктивных элементов автомобилей в условиях эксплуатации. Баженов Ю.В., Баженов М.Ю. Технические науки, Фундаментальные исследования, №4, 2015] предлагается оценка ресурса узлов автомобиля с использованием вероятностных моделей через плотность распределения наработок объекта до предельного состояния, а также гамма-процентного ресурса.

В реальных условиях эксплуатации ресурс транспортного средства из-за воздействия на него множества случайных факторов варьирует в довольно широких пределах.  Поэтому ресурс объекта следует считать случайной величиной, он может быть описан только вероятностными моделями. 

Недостатком данного способа является невозможность индивидуальной оценки каждого узла, а именно степени нагрузки на узел в процессе эксплуатации, а также оценки остаточного ресурса для текущего уровня нагрузки.

Известен способ определения остаточного ресурса узлов конструкции [SU 1536259, С.Н.Киселев, Е.М.Тарасов и В.В. Круглов от 23.05.1988, опубл. 15.01.1990], при котором партию образцов из материала узла нагружают циклически до разрушения при различных, но постоянных в процессе нагружения уровнях амплитудных напряжений. По сигналам с тензодатчиков, установленных на образцах, определяют количество накопленных в них напряжений и определяют общее число циклов нагружения NP. Аналогичным образом определяют накопленные повреждения для эксплуатационного числа циклов нагружения узла конструкции. Выбирают эквивалентный образец, для которого накопленные повреждения, приближаются к накопленным в узле, а остаточный ресурс определяют по формуле NОСТ=NP – N, где N – наработанное число циклов узла конструкции.

Недостатком данного способа является сложность определения числа циклов нагружения в реальных условиях эксплуатации узла транспортного средства и отсутствие диагностирующего признака, определяющего характер и степень разрушения узла.

Для расширения возможностей диагностики, повышения ее информативности, упрощения расчетов, а также устранения других выявленных недостатков предлагается использовать для оценки текущего состояния узла вероятностный параметр – информационную энтропию, а также уровень нагрузки на узел, а все необходимые расчеты производить с использованием аппарата нейронных сетей с применением технологии параллельных вычислений Nvidia CUDA.

Технический результат изобретения заключается в возможности оценки текущего состояния узла, а также остаточного ресурса особо ответственных узлов транспортных средств с учетом нагрузок на узел как текущих, так и в процессе эксплуатации, увеличение надежности результатов диагностики, а также учет уровня нагрузки при прогнозировании ресурса узла транспортного средства.

Технический результат достигается тем, что в способе технической диагностики и оценки остаточного и отработанного ресурса особо ответственных узлов транспортных средств, при котором производят измерения различных входных параметров, обработку и преобразование полученных сигналов с тензодатчиков, установленных на образцах, определяют количество накопленных в них напряжений и определяют общее число циклов нагружения до разрушения, на узел дополнительно к тензодатчику устанавливают акселерометр и датчики температуры и акустической эмиссии, сигналы с которых подаются на вход нейронной сети, которая определяет текущий уровень нагрузки на узел, решая задачу классификации, а по сигналу акустической эмиссии рассчитывают показатель информационной энтропии, который определяет степень разрушения системы, далее обученная нейронная сеть регрессионного анализа определяет остаточный ресурс узла на основе выявленных в ходе испытаний зависимостей между ресурсом узла, уровнем нагружения и показателем информационной энтропии.

Информационная энтропия имеет вероятностную основу и учитывает таким образом влияние различных случайных факторов на исследуемую систему, в связи с этим использование показателя информационной энтропии позволяет проводить оценку текущего состояния узла транспортного средства и остаточного ресурса на основе заданного уровня нагрузки.

В общем случае процесс усталостного разрушения материала можно условно разделить на 2 фазы (I и II).

В первой фазе (I) напряжения в материале сопровождаются структурной перестройкой дислокаций, без образования видимых микротрещин. Сигнал акустической эмиссии на этом участке эксперимента не содержит хаотических составляющих, значение информационной энтропии (H) меняется незначительно. Затем в определенный момент в зоне повышенных напряжений, обусловленных конструктивными или структурными факторами, образовывается микротрещина, после чего процесс разрушения переходит во вторую фазу (II), после чего в результате развития трещины сечение ослабляется пока не происходит внезапного разрушения. Вторая фаза характеризуется нарастанием хаоса в динамической системе – информационная энтропия сигналов акустической эмиссии начинает расти все с большей интенсивностью и достигает своих максимальных значений.

Предварительно необходимо экспериментальным путем выявить изменение информационной энтропии во времени при эксплуатации транспортного средства с фиксированным уровнем нагрузки, как показано на фиг. 1, после чего по выявленным параметрам провести предварительное обучение нейронной сети.

В общем случае систему для определения остаточного ресурса можно представить, как показано на фиг. 2.

Для диагностики используется группа датчиков, как показано на фиг. 2, таких как акселерометр 1, тензометрический датчик 2, датчик температуры 3 и датчик акустической эмиссии 4, сигналы с которых поступают на блок обработки сигнала для устранения помех, после чего обработанные сигналы с датчиков 1-3 поступают на вход нейронной сети 6, которая служит для получения показателя уровня нагрузки на узел транспортного средства. Обработанный сигнал с датчика акустической эмиссии поступает на блок фрактального анализа, на выходе которого в результате расчетов получают данные по информационной энтропии (H). После этого полученные данные: P и H поступают на вход второй нейронной сети 7, на выходе которого после анализа данных выявляется показатель остаточного ресурса (R) - (8).

Т.к. предварительно были выявлены закономерности изменения фрактальной размерности исследуемой системы (узла) для различных уровней нагрузки во времени (фиг.1), в общем случае процесс оценки остаточного ресурса упрощенно можно представить, как показано на фиг.3.

Таким образом, при наличии большого количества данных относительно взаимной зависимости уровня нагрузки, фрактальной размерности и отработанного ресурса (t) можно получить трехмерную поверхность в осях Н, P, t (фиг.3) и, оценив уровень нагрузки и рассчитав информационную энтропию, оценить отработанный и остаточный ресурс (блок 8, фиг. 2).

Данная схема имеет следующие преимущества по сравнению с существующими: она всегда учитывает текущее состояние системы и уровень нагрузки на узел, что дает возможность в любой промежуток времени оценить остаточный ресурс системы. За счет применения нейронных сетей заметно упрощаются процедуры расчетов, увеличивается производительность обучения нейронной сети с применением технологии параллельных вычислений Nvidia CUDA. Кроме этого, в зависимости от особенностей узла можно использовать любые датчики и их количество для измерения параметров, по которым может быть произведена оценка уровня нагрузки на узел, при этом меняется только нейронная сеть 6.

Похожие патенты RU2612951C1

название год авторы номер документа
СПОСОБ АДАПТИВНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОСТАТОЧНОГО РЕСУРСА ЭКСПЛУАТАЦИИ СЛОЖНЫХ ОБЪЕКТОВ И УСТРОЙСТВО ДЛЯ ЕГО ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ 2013
  • Бекаревич Антон Андреевич
  • Будадин Олег Николаевич
  • Морозова Татьяна Юрьевна
  • Топоров Виктор Иванович
RU2533321C1
Способ оценки основного параметра, определяющего уровень и характер нагрузки при диагностике особо ответственных узлов транспортных средств 2015
  • Кабалдин Юрий Георгиевич
  • Лаптев Игорь Леонидович
  • Шатагин Дмитрий Александрович
  • Сидоренков Дмитрий Альбертович
  • Аносов Максим Сергеевич
  • Кузьмишина Анастасия Михайловна
RU2614740C1
Способ обработки сигнала акустической эмиссии 2017
  • Кабалдин Юрий Георгиевич
  • Шатагин Дмитрий Александрович
  • Желонкин Максим Викторович
  • Головин Антон Алексеевич
  • Аносов Максим Сергеевич
RU2671152C1
Способ диагностики технического состояния пассажирского вагона 2019
  • Потапенко Владимир Семенович
  • Федоров Денис Владимирович
  • Артемьев Александр Анатольевич
  • Морозов Игорь Алексеевич
RU2757004C2
Способ диагностики технического состояния экипажной части локомотива 2019
  • Потапенко Владимир Семенович
  • Федоров Денис Владимирович
  • Артемьев Александр Анатольевич
  • Морозов Игорь Алексеевич
RU2757005C2
СПОСОБ КОНТРОЛЯ РАБОЧЕГО СОСТОЯНИЯ СТРЕЛОЧНОГО ЭЛЕКТРОПРИВОДА 2012
  • Фадеев Валерий Сергеевич
  • Семашко Николай Александрович
  • Емельянов Евгений Николаевич
  • Конаков Александр Викторович
  • Чигрин Юрий Леонидович
  • Штанов Олег Викторович
  • Ободовский Юрий Васильевич
  • Паладин Николай Михайлович
RU2486533C1
СПОСОБ ОЦЕНКИ РЕСУРСА ПОДШИПНИКА КАЧЕНИЯ 2020
  • Павленко Иван Андреевич
  • Носов Виктор Владимирович
RU2735130C1
СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОСТАТОЧНОГО РЕСУРСА МЕТАЛЛИЧЕСКИХ ИЗДЕЛИЙ 2007
  • Бобров Алексей Леонидович
RU2361199C2
СПОСОБ НЕРАЗРУШАЮЩЕГО КОНТРОЛЯ ПРОЧНОСТИ МЕТАЛЛОКОНСТРУКЦИЙ 2010
  • Носов Виктор Владимирович
  • Ельчанинов Григорий Сергеевич
  • Тевосянц Давид Сергеевич
RU2445616C1
АППАРАТНО-ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ПРЕДИКТИВНОЙ ДИАГНОСТИКИ СОСТОЯНИЯ РЕЖУЩЕГО ИНСТРУМЕНТА СТАНКА С НЕПРЕРЫВНЫМ ЦИКЛОМ РАБОТЫ 2023
  • Бобренев Константин Александрович
  • Кунавин Сергей Михайлович
  • Лень Андрей Владимирович
  • Селезнева Анастасия Дмитриевна
  • Стеньгач Алексей Александрович
  • Царев Максим Владимирович
RU2818992C1

Иллюстрации к изобретению RU 2 612 951 C1

Реферат патента 2017 года Способ определения остаточного ресурса узла транспортного средства

Изобретение относится к области диагностики транспортных средств и отдельных его узлов и предназначено для оценки остаточного и отработанного ресурса узлов. Способ технической диагностики и оценки остаточного и отработанного ресурса узлов транспортных средств заключается в установке на контролируемый узел тензодатчика, акселерометра, датчиков температуры и акустической эмиссии, подаче сигналов с указанных датчиков на вход нейронной сети, определяющей текущий уровень нагрузки на узел, расчете показателя информационной энтропии и определении остаточного ресурса узла на основании известного показателя информационной энтропии, а также полученных данных об уровне нагрузки на узел. Технический результат изобретения заключается в возможности оценки остаточного ресурса узлов транспортных средств с учетом нагрузок на узел, как текущих, так и в процессе эксплуатации, а также в увеличении надежности результатов диагностики. 3 ил.

Формула изобретения RU 2 612 951 C1

Способ технической диагностики и оценки остаточного и отработанного ресурса особо ответственных узлов транспортных средств, при котором производят измерения различных входных параметров, обработку и преобразование полученных сигналов с тензодатчиков, установленных на образцах, определяют количество накопленных в них напряжений и определяют общее число циклов нагружения до разрушения, отличающийся тем, что на узел дополнительно к тензодатчику устанавливают акселерометр и датчики температуры и акустической эмиссии, сигналы с которых подаются на вход нейронной сети, которая определяет текущий уровень нагрузки на узел, решая задачу классификации, а по сигналу акустической эмиссии рассчитывают показатель информационной энтропии, который определяет степень разрушения системы, далее обученная нейронная сеть регрессионного анализа определяет остаточный ресурс узла на основе выявленных в ходе испытаний зависимостей между ресурсом узла, уровнем нагружения и показателем информационной энтропии.

Документы, цитированные в отчете о поиске Патент 2017 года RU2612951C1

СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПРЕДЕЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ СТРОИТЕЛЬНЫХ КОНСТРУКЦИЙ 2009
  • Сагайдак Александр Иванович
RU2417369C2
СПОСОБ И УСТРОЙСТВО ТЕХНИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТКИ СЛОЖНОГО ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ 2013
  • Соломенцев Юрий Михайлович
  • Шептунов Сергей Александрович
  • Кабак Илья Самуилович
  • Суханова Наталья Вячеславовна
RU2563161C2
СПОСОБ АДАПТИВНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОСТАТОЧНОГО РЕСУРСА ЭКСПЛУАТАЦИИ СЛОЖНЫХ ОБЪЕКТОВ И УСТРОЙСТВО ДЛЯ ЕГО ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ 2013
  • Бекаревич Антон Андреевич
  • Будадин Олег Николаевич
  • Морозова Татьяна Юрьевна
  • Топоров Виктор Иванович
RU2533321C1
Модель остаточного ресурса технического объекта на примере электродвигателя с помощью нейронечеткой системы // Г.В
Суханкин, Н.П
Воробьев // Доклады ТУСУРа, No 2 (26), часть 1, декабрь 2012
Прибор для записи звуковых волн 1920
  • Лысиков Я.Г.
SU219A1
Определение остаточного ресурса нефтехимического оборудования с использованием нейронных сетей // М.Б
Новоженин, А.Г
Лютов// Управление большими системами: материалы Х Всероссийской школы-конференции молодых ученых
Переносная печь для варки пищи и отопления в окопах, походных помещениях и т.п. 1921
  • Богач Б.И.
SU3A1
гос
авиац
техн
ун-т
- Уфа: УГАТУ, 2013
- с
Кулиса для фотографических трансформаторов и увеличительных аппаратов 1921
  • Максимович С.О.
SU213A1
Комбинированный метод исследования деформации и разрушения образцов из углерд-углеродного композиционного материала по данным акустической эмиссии, корреляции цифровых изображений и тензометрии // С.В
Панин и др
// Вестник науки Сибири
Изложница с суживающимся книзу сечением и с вертикально перемещающимся днищем 1924
  • Волынский С.В.
SU2012A1
Очаг для массовой варки пищи, выпечки хлеба и кипячения воды 1921
  • Богач Б.И.
SU4A1
- с
Способ применения резонанс конденсатора, подключенного известным уже образом параллельно к обмотке трансформатора, дающего напряжение на анод генераторных ламп 1922
  • Минц А.Л.
SU129A1

RU 2 612 951 C1

Авторы

Кабалдин Юрий Георгиевич

Лаптев Игорь Леонидович

Шатагин Дмитрий Александрович

Сидоренков Дмитрий Альбертович

Аносов Максим Сергеевич

Кузьмишина Анастасия Михайловна

Даты

2017-03-14Публикация

2015-11-16Подача