СПОСОБ ВИБРАЦИОННОЙ ДИАГНОСТИКИ РОТОРНЫХ СИСТЕМ Российский патент 2021 года по МПК G01M7/02 

Изобретение относится к области машиностроения и может быть использовано для диагностирования состояния технического оборудования.

Известен способ вибрационной диагностики роторных систем, который включает в себя измерение параметров вибрационного процесса работающей роторной системы и сравнение с этими же величинами, замеренными в первоначальном состоянии, при этом характеристики вибрации регистрируют в двух направлениях: вертикальном и горизонтальном по отношению к оси ротора, полученные данные сохраняют в компьютере в оцифрованном виде, при этом проводится кепстральный анализ вибрационного процесса, по результатам которого делается вывод о существовании дефекта роторной системы (Патент RU 2356021, МПК G01M 7/02, опубл. 10.11.2008 г., Бюл. №14).

Недостатком данного способа вибрационной диагностики роторных систем является то, что процесс использования такого метода в онлайн режиме не является возможным, так как необходимо реализовать высокоскоростной обмен данными между внешней средой и процессором, который должен иметь постоянный доступ к базе данных. После получения первичного сигнала он проходит обработку, а уже затем сравнивается с эталонными сигналами базы данных. Без вторичной обработки сигнала в системах реализовать возможность классификации выявленных дефектов невозможно, так как подобные системы не обладают необходимым набором инструментов. Также реализация эталонных баз данных не может быть направлена на широкий спектр оборудования, что заставляет формировать данные для каждого оборудования отдельно. Также при формировании эталонных значений невозможно учесть абсолютно все реальные факторы, влияющие на работу роторных систем.

Техническая задача, которую решает данное изобретение, - повышение точности и быстродействия системы диагностики для выявления различных видов дефектов роторных систем, а также универсальность использования для различного типа оборудования за счет того, что система диагностики строится на обработке характеристик сигналов системы мониторинга и их сравнения с шаблонами дефектов в предварительно обученной искусственной нейронной сети в режиме реального времени.

Поставленная задача достигается тем, что в способе вибрационной диагностики роторных систем, включающем измерение параметров работы реальной роторной системы и сравнение получаемых параметров с этими же величинами, замеренными в первоначальном состоянии, при этом данные регистрируют в двух направлениях: вертикальном и горизонтальном по отношению к оси вращения ротора, согласно изобретению диагностику проводят в два этапа, на первом из которых проводят предварительное обучение искусственной нейронной сети на записанных сигналах системы мониторинга для работоспособного состояния роторной системы и для каждого случая диагностируемого дефекта, а на втором этапе - получение прогноза состояния реальной роторной системы путем обработки данных, полученных с нее, и сравнения их с данными, полученными на этапе обучения искусственной нейронной сети, с выводом результата на блок отображения информации, полученные данные регистрируют в одном направлении: вертикальном или горизонтальном по отношению к оси вращения ротора.

Технический результат применения данного метода заключается в повышении точности и быстродействия системы диагностики для выявления различных видов дефектов роторных систем в режиме реального времени с высоким быстродействием за счет использования предварительно обученных искусственных нейронных сетей.

Система диагностики основывается на базе предварительно обученной искусственной нейронной сети, которая строится на записанных сигналах системы мониторинга для работоспособного состояния роторной системы и для каждого случая диагностируемого дефекта. Обучение искусственной нейронной сети осуществляется путем измерения и записи параметров характеристик вибрации в одном или двух направлениях: вертикальном и горизонтальном по отношению к оси вращения ротора в нескольких точках по длине ротора для различных состояний роторной системы. Состояния роторной системы выбираются разными: работоспособное, работоспособное с первым видом дефекта, например, изношенная втулка подшипника скольжения, работоспособное со вторым видом дефекта, например, повышенный дисбаланс, работоспособное с двумя видами дефектов и так далее. Данные о работоспособном состоянии с каким-либо дефектом позволяют сформировать правила в искусственной нейронной сети, по которым на основании измеренных характеристик вибрации с реальной роторной системы можно диагностировать тот или иной вид дефекта. Принцип работы и виды дефектов большинства роторных машин схожи, что позволяет использовать данные с разных устройств при обучении, а также в результате получить искусственную нейронную сеть, способную решать задачу диагностики сразу группы разных роторных систем, при этом пропадает необходимость наличия больших баз данных с эталонными данными и необходимость постоянного общения с ними, что значительно увеличивает скорость работы диагностической системы.

Сущность изобретения поясняется чертежом, на котором изображена блок-схема обмена данными при диагностике роторных систем с помощью искусственной нейронной сети.

Вибрационная диагностика роторных систем включает в себя два этапа: обучение и получение результата.

Обучение происходит на группе однотипных роторных систем 1, 2, 3, 4 (количество не ограничено), в которые искусственно внедрены различные виды дефектов, например, износ подшипников скольжения, отсутствие смазочного материала, ослабление элементов крепления, несоосность валов и т.д., причем система n не имеет искусственно внедренных дефектов. Каждая роторная система 1, 2, 3, 4 и n имеет одинаковый набор датчиков 5, например, датчики перемещения, датчики вибрации, датчики температуры, датчики давления, акустические датчики и их одинаковые каналы связи 6 (аналоговые или цифровые) с блоком 7 обработки, обучения и принятия решения, например, микрокомпьютер, микроконтроллер, в котором имеется искусственная нейронная сеть, представленная в виде программного кода.

Реальная роторная система 8, к которой подключен набор датчиков 5, например, датчики перемещения, датчики вибрации, датчики температуры, датчики давления, акустические датчики через их каналы связей 6 (аналоговые или цифровые) соединены с блоком 7 обработки, обучения и принятия решения, который связан с блоком 9 прогноза состояния и отображения информации, например, дисплеем, монитором.

Способ вибрационной диагностики роторных систем работает следующим образом.

Первый этап - обучение. Запускают роторную систему 1, в которую искусственно внедрен дефект - износ подшипников скольжения. С помощью набора датчиков 5 (датчики перемещения, датчики вибрации, датчики температуры, датчики давления, акустические датчики) через каналы связи 6 данные поступают в блок 7 обработки, обучения и принятия решения, где обрабатываются с помощью нейронной сети и сохраняются. Роторную систему 1 останавливают.

Запускают роторную систему 2, в которую искусственно внедрен дефект - отсутствие смазочного материала. С помощью набора датчиков 5 (датчики перемещения, датчики вибрации, датчики температуры, датчики давления, акустические датчики) через каналы связи 6 данные поступают в блок 7 обработки, обучения и принятия решения, где обрабатываются с помощью нейронной сети и сохраняются. Роторную систему 2 останавливают.

Запускают роторную систему 3, в которую искусственно внедрен дефект - ослабление элементов крепления. С помощью набора датчиков 5 (датчики перемещения, датчики вибрации, датчики температуры, датчики давления, акустические датчики) через каналы связи 6 данные поступают в блок 7 обработки, обучения и принятия решения, где обрабатываются с помощью нейронной сети и сохраняются. Роторную систему 3 останавливают.

Запускают роторную систему 4, в которую искусственно внедрен дефект - несоосность валов. С помощью набора датчиков 5 (датчики перемещения, датчики вибрации, датчики температуры, датчики давления, акустические датчики) через каналы связи 6 данные поступают в блок 7 обработки, обучения и принятия решения, где обрабатываются с помощью нейронной сети и сохраняются. Роторную систему 4 останавливают.

Запускают роторную систему n, в которой нет искусственно внедренных дефектов. С помощью набора датчиков 5 (датчики перемещения, датчики вибрации, датчики температуры, датчики давления, акустические датчики) через каналы связи 6 данные поступают в блок 7 обработки, обучения и принятия решения, где обрабатываются с помощью нейронной сети и сохраняются. Роторную систему 4 останавливают. Первый этап - обучение, закончен.

Второй этап - получение результата. Запускают реальную роторную систему 8, в которой в процессе работы могут возникать дефект или группа дефектов. С помощью набора датчиков 5 (датчики перемещения, датчики вибрации, датчики температуры, датчики давления, акустические датчики) через каналы связи 6 данные поступают в блок 7 обработки, обучения и принятия решения, где полученные данные обрабатываются и сравниваются с данными полученными в результате первого этапа - обучения. Результат выводят на блок 9 прогноза состояния и отображения информации. Реальную роторную систему 8 останавливают. Второй этап - получение результата закончен.

Изобретение относится к области машиностроения и может быть использовано для диагностирования состояния технического оборудования. При реализации способа, включающем измерение параметров работы реальной роторной системы и сравнение получаемых параметров с этими же величинами, замеренными в первоначальном состоянии, данные регистрируют в двух направлениях: вертикальном и горизонтальном по отношению к оси вращения ротора. При этом диагностику проводят в два этапа, на первом из которых проводят предварительное обучение искусственной нейронной сети на записанных сигналах системы мониторинга для работоспособного состояния роторной системы и для каждого случая диагностируемого дефекта, а на втором этапе - получение прогноза состояния реальной роторной системы путем обработки данных, полученных с нее, и сравнения их с данными, полученными на этапе обучения искусственной нейронной сети, с выводом результата на блок отображения информации, полученные данные регистрируют в одном направлении: вертикальном или горизонтальном по отношению к оси вращения ротора. Технический результат заключается в повышении точности и быстродействия системы диагностики для выявления различных видов дефектов роторных систем в режиме реального времени с высоким быстродействием за счет использования предварительно обученных искусственных нейронных сетей. 1 з.п. ф-лы, 1 ил.

1. Способ вибрационной диагностики роторных систем, включающий измерение параметров работы реальной роторной системы и сравнение получаемых параметров с этими же величинами, замеренными в первоначальном состоянии, при этом данные регистрируют в двух направлениях: вертикальном и горизонтальном по отношению к оси вращения ротора, отличающийся тем, что диагностику проводят в два этапа, на первом из которых проводят предварительное обучение искусственной нейронной сети на записанных сигналах системы мониторинга для работоспособного состояния роторной системы и для каждого случая диагностируемого дефекта, а на втором этапе - получение прогноза состояния реальной роторной системы путем обработки данных, полученных с нее, и сравнения их с данными, полученными на этапе обучения искусственной нейронной сети, с выводом результата на блок отображения информации.

2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что полученные данные регистрируют в одном направлении: вертикальном или горизонтальном по отношению к оси вращения ротора.