Система и способ оптико-акустического контроля Российский патент 2021 года по МПК B65G43/02 G01H9/00 G01M11/08 G01M13/45 G01M7/00 

Область техники

[0001] Настоящее изобретение относится к системам и способам распределенного контроля механического оборудования, а в частности, распределенного оптического контроля роликов и подшипников или подвижных частей и механизмов, включая те, которые содержатся в конвейерных лентах.

Предпосылки создания изобретения

[0002] Любое обсуждение технических решений по всему описанию не следует рассматривать как утверждение, что такое техническое решение широко известно или является частью общих знаний в данной области техники.

[0003] Удаленный контроль оборудования, такого как ролики и подшипники в конвейерных лентах, представляет собой значительную проблему в добывающей и других отраслях промышленности. Обслуживание конвейерной ленты может стоить довольно дорого. Например, конвейерная лента длиной 1 км может содержать 6700 подшипников или больше, при этом отказ любого из них может привести к катастрофическим последствиям, таким как повреждение конвейерной ленты или пожар. Ролики и подшипники могут выходить из строя по разным причинам, включая разрушение корпуса, деформации ролика и разрушение подшипников.

[0004] Известные способы контроля состояния роликов включают визуальное и слуховое инспектирование путем физического прохода вдоль конвейерной ленты и прослушивания работы подшипников или, например, просмотра теплового изображения.

[0005] В публикациях WO 2005/042661 и WO 2015/115591, содержание которых включено в настоящий документ путем ссылки, предложена система контроля подшипников поддерживающего ролика в конвейерной ленте, которая содержит wi-fi мониторы в пределах каждого поддерживающего ролика, осуществляющие контроль состояния подшипников. Такое решение, вероятно, будет необоснованно дорогим и подверженным отказам вследствие большого количества подшипников и большой системы, для которой требуется сложное взаимодействие.

[0006] Настоящее изобретение найдет также применение при контроле другого оборудования, содержащего подшипники и другие движущиеся части, такого как двигатели, насосы, коробки передач, турбины, трансмиссии, дробилки и измельчители и машины для работы с сыпучими материалами. Кроме того, настоящее изобретения может применяться для контроля другого оборудования с использованием волоконно-оптических средств акустического обнаружения.

Сущность изобретения

[0007] Целью изобретения в его предпочтительной форме является улучшенный контроль работы оборудования, включая машинные части, подверженные износу.

[0008] Согласно первому аспекту настоящего изобретения, предложен способ измерения состояния множества пространственно разнесенных машинных частей, подверженных износу и испускающих акустические сигнатуры, включающий следующие шаги: (а) оптическое обнаружение акустических свойств множества машинных частей вдоль длины машины и получение из них обнаруженных сигналов, (b) разделение обнаруженных сигналов на первую последовательность соответствующих пространственных сегментов вдоль пространственно разнесенных подшипников и, для каждого пространственного сегмента, разделение обнаруженного сигнала на временный сегмент с записью акустических свойств пространственного сегмента за протяженный временной период; (с) разделение каждого временного сегмента на последовательность субсегментов и преобразование субсегментов в частотную область в соответствующие частотные субсегменты; (d) комбинирование частотных субсегментов в пределах пространственного сегмента с получением соответствующего комбинированного частотного субсегмента с пониженным уровнем шумов; и (е) определение основной частоты испускаемых акустических сигнатур, присутствующих в комбинированном частотном субсегменте, и ее гармоник.

[0009] В некоторых вариантах выполнения настоящего изобретения машинные части могут содержать подшипники и могут являться частью конвейерной ленты. Предпочтительно, чтобы оптическое обнаружение акустических свойств происходило по существу одновременно для множества машинных частей.

[0010] Шаг (d) предпочтительно может дополнительно включать вычитание меры уровня фонового шума из комбинированного частотного субсегмента. Мера уровня фонового шума предпочтительно может содержать интерполяционную кривую, проведенную через по существу наиболее низкие уровни шума в комбинированном частотном субсегменте. Интерполяционная кривая предпочтительно может содержать полиноминальную, экспоненциальную, логарифмическую или кусочную кривую.

[0011] Шаг (а) обнаружения может включать оптическое обнаружение акустических свойств подшипников. Оптическое обнаружение акустических свойств предпочтительно может включать использование рассеяния вдоль оптического волокна.

[0012] Шаг (а) предпочтительно может дополнительно включать фильтрование обнаруженных сигналов для учета частотного затухания в системе обнаружения.

[0013] Шаг (е) предпочтительно может включать шаг свертки структуры гауссовой или другой подходящей формы, имеющей пик, с комбинированным частотным субсегментом.

[0014] Согласно еще одному аспекту настоящего изобретения, предложена система для измерения состояния множества пространственно разнесенных подшипников, содержащая: первый блок датчиков, предназначенный для оптического обнаружения акустических свойств вокруг протяженного оптического волновода, размещенного вблизи пространственно разнесенных подшипников; средство обработки, предназначенное для обработки обнаруженных сигналов с получением последовательности соответствующих пространственных сегментов, при этом каждый пространственным сегмент имеет протяженный временной сегмент, записывающий акустические свойства пространственного сегмента за некоторый протяженный временной период; при этом средство обработки дополнительно осуществляет преобразование временного сегмента в частотную область с получением соответствующего частотного сегмента с пониженным уровнем шума, и средство обработки дополнительно просматривает частотный сегмент для определения наличия любой основной частоты и ее гармоник для любого подшипника, испускающего акустическую сигнатуру.

[0015] Согласно еще одному аспекту настоящего изобретения, предложен способ измерения состояния ленточной конвейерной системы, содержащей множество роликовых блоков, известных также как поддерживающие ролики, каждый из которых имеет набор шарикоподшипников, при этом способ включает следующие шаги: (а) оптическое обнаружение акустических свойств ленточной конвейерной системы вдоль ее длины с получением в результате обнаруженных сигналов, (b) разделение обнаруженных сигналов на первую последовательность пространственных сегментов вдоль конвейерной ленты и, для каждого пространственного сегмента, деление этого сигнала на временной сегмент с записью акустических свойств пространственного сегмента за протяженный временной период; (с) в качестве опции, фильтрование временного сегмента для учета частотного затухания в системе оптического обнаружения; (d) разделение каждого временного сегмента не последовательность субсегментов и преобразование субсегментов в частотную область в соответствующие частотные субсегменты; (е) комбинирование частотных субсегментов в пределах пространственного сегмента с получением соответствующего комбинированного частотного субсегмента с пониженным уровнем шумов; (f) определение основной частоты вращения любых роликов, присутствующей в комбинированном частотном субсегменте, и ее гармоник; и (g), определение частотных картин, указывающих на различные типы отказа.

[0016] В некоторых вариантах выполнения настоящего изобретения способ может дополнительно включать следующие шаги: (g) вычитание модели основной частоты вращения и гармоник из комбинированного частотного субсегмента с получением модифицированного частотного субсегмента; и (h), анализ модифицированного частотного субсегмента для определения состояния износа подшипника.

[0017] Шаг (f) предпочтительно может включать взаимную корреляцию комбинированного частотного субсегмента с гауссианом или любой другой аналогичной функцией отклика. Шаг (е) предпочтительно может включать усреднение или суммирование частотных субсегментов. Шаг (е) предпочтительно может включать вычитание уровня фонового шума в пределах частотного субсегмента с использованием полиномиальной, экспоненциальной, логарифмической или другой кусочно-линейной или кусочно-нелинейной кривой, плюс алгебраическое суммирование или вычитание.

[0018] Состояние износа подшипников может включать по меньшей мере одно из следующего: основную частоту вращения роликов и частоты гармоник; частоты растрескивания подшипников, если таковые имеются, картины износа подшипников в середине срока эксплуатации или картины износа подшипников в конце срока эксплуатации, картины типа "стог сена" для подшипников.

[0019] Длина временных сегментов предпочтительно составляет приблизительно 5-30 минут, в зависимости от конвейера, но может быть меньше или больше. Субсегменты имеют длительность приблизительно 3 секунды, но меняются в зависимости от конвейера. Частоты растрескивания предпочтительно лежат ниже 100 Гц.

Краткое описание чертежей

[0020] Ниже варианты выполнения настоящего изобретения описаны на примерах со ссылками на сопровождающие чертежи, где:

[0021] на фиг. 1 схематично показана система оптического обнаружения в одном из вариантов выполнения настоящего изобретения;

[0022] на фиг. 2 показана фотография варианта крепления оптоволоконного считывающего кабеля к ленточной конвейерной системе;

[0023] на фиг. 3 показан пример графика типа «водопад», принятого опрашивающим блоком;

[0024] на фиг. 4 показан один из вариантов фильтра верхних частот;

[0025] на фиг. 5 показаны уравнения для вычисления частот подшипников;

[0026] на фиг. 6 показан график распределения частот при работе примера ленточной конвейерной системы; и

[0027] на фиг. 7 показан график различных эксплуатационных характеристик подшипников.

Подробное описание

[0028] Варианты выполнения настоящего изобретения относятся к системе и способу с использованием системы оптического и акустического контроля с комплексной обработкой с обратной связью для точного контроля состояния оборудования вдоль конвейерной ленты.

[0029] На фиг. 1 схематично показана рабочая среда для одного из вариантов выполнения настоящего изобретения. В этом устройстве 1 контроль набора роликов, например 3-8, осуществляют одним волоконно-оптическим кабелем 11, который установлен вблизи роликов. Волоконно-оптический кабель 11 содержит среду акустического обнаружения и соединен с набором усовершенствованных обрабатывающих устройств 12, которые обрабатывают акустический сигнал для определения состояния или степени исправности каждого ролика. На практике можно эффективно производить контроль нескольких тысяч наборов роликов одновременно.

[0030] Путем значительной обработки принятого оптического сигнала можно определить состояние роликов и их подшипников, а также состояние конвейерной ленты.

[0031] Примеры систем 12 оптического контроля включают продукт FFT Secure Pipe компании Future Fibre Technologies и систему Optasense Pipeline Monitoring. Кроме того, сюда входят акустические волоконно-оптические опросные устройства других изготовителей, таких как Fotech и Hawk.

[0032] В этих системах простой оптический волоконный кабель может быть уложен вдоль конвейерной ленты и закреплен вблизи каждого ролика. На фиг. 2 показана фотография одного из таких устройств 20, при этом кабель 21 прикреплен к инфраструктуре 22 конвейерной ленты с использований кабельных хомутов 23, 24 и т.п. Альтернативное фиксированное расположение включает пружину или винтовые зажимы.

[0033] Опросный блок собирает ответные световые импульсы из стекловолокна. Стекловолокно содержит микроскопические дефекты, которые рассеивают свет. Дефекты вызывают «рэлеевское рассеяние», то есть тот же эффект, который отвечает за синий цвет неба. Вибрации и изменения температуры в волокне вызывают изменения показателя преломления, что приводит к созданию считываемых сигналов в отраженном свете. Используются мощные лазеры, вырабатывающие короткие импульсы, совместно с высокочувствительными отражательными детекторами и быстрыми аналогово-цифровыми преобразователями.

[0034] Волокно прикреплено к опросному блоку 12 одной из компаний, перечисленных выше, и выводит цифровой эквивалент принятого акустического сигнала для записи. Акустический сигнал выводится в формате данных следующим образом. Для временного периода вывода акустический сигнал для каждого канала или расстояния до блока вдоль конвейера выводят для каждой принятой звуковой частоты.

[0035] Одна форма представления каждой временной единицы для данных известна как «водопадный график», пример которого показан позицией 30 на фиг. 3. Опросный блок выводит эквивалентные данные для водопадного графика с заранее заданной скоростью. Например, 20000 раз в секунду (20 кГц).

[0036] Захваченные данные следует подвергнуть значительной обработке, прежде чем их можно будет использовать для эффективного вывода информации о состоянии ленточной конвейерной системы.

[0037] В одном из вариантов выполнения настоящего изобретения для того, чтобы вычислить важные детали работы конвейерной ленты, выходные данные были обработаны путем следующей последовательностью операций. Ниже приведен список операций в порядке их выполнения:

[0038] 1. Выбор временного отрезка, за который собирают необработанные данные.

[0039] 2. Преобразование необработанных данных в стандартный формат данных HDF5 или другой формат данных, подходящий для обработки.

[0040] 3. Разделение данных в каждом канале для выделения временной последовательности.

[0041] 4. Установка постоянной времени фильтра верхних частот или фильтра другого типа.

[0042] 5. Применение фильтра верхних частот или фильтра другого типа к наборам данных временной последовательности.

[0043] 6. Установка параметров преобразования Фурье для определения частотного диапазона и разрешения.

[0044] 7. Разбиение входного набора данных на файлы удобного размера длиной приблизительно 3 секунды, чтобы не превышать удобного для обработки количества выборок, как правило, 65 536 выборок, но этим изобретение не ограничено.

[0045] 8. Применение быстрого преобразования Фурье для извлечения частотных характеристик.

[0046] 9. Применение усредняющего фильтра для объединения всех коротких файлов в файлы, соответствующие 5 минутам или 10-минутам или больше.

[0047] 10. Для каждого усредненного частотного графика регрессия нижней частотной огибающей фонового уровня шума с использованием полинома высокого порядка или другой функции, такой как экспоненциальная, логарифмическая, линейная, кусочно-линейная или кусочно-нелинейная кривая или соответствующая функция другого типа.

[0048] 11. Вычитание регрессионной кривой из частотного графика для его нормирования.

[0049] 12. Построение частотного графика для каждого канала с целью визуального просмотра, если требуется.

[0050] 13. Ввод скорости ленты и диаметра ролика для вычисления основной частоты ролика.

[0051] 14. Выбор фиксированных параметров уравнения кривой Гаусса или другой кривой для соответствующей модели.

[0052] 15. Генерация уравнения для подгонки модельной кривой с регулируемой центральной частотой.

[0053] 16. Выбор максимальной частоты и частотного интервала, который будет использоваться для взаимной корреляции.

[0054] 17. Установление взаимной корреляции подгоночной кривой модели в диапазоне частот и графика спектра частот для каждого канала. Таким образом, генерация усредненного графика взаимной корреляции с высокой разрешающей способностью для каждого канала.

[0055] 18. Использование с графика с высокой разрешающей способностью для точной идентификации основной частоты ролика и всех ее гармоник приблизительно до 200 Гц или выше, если требуется. Измерение центральной частоты и высоты каждой согласованной спектральной картины.

[0056] 19. Использование уравнения подгонки кривой и известной центральной частоты и амплитуды гармоник для повторного построения кривой грубой математической модели только для основной частоты и гармоник.

[0057] 20. Использование этого модельного графика для генерации простой метрики качества для состояния основных гармоник ленты.

[0058] 21. Вычитание кривой в рамках грубой математической модели для гармоник из нормированного графика спектра частот канала.

[0059] 22. Использование полученного после вычитания частотного графика до 100 Гц для генерации простой метрики качества для частот растрескивания роликового подшипника для оценки условий ранней стадии износа подшипника.

[0060] 23. Запись состояния основных гармоник и состояния частоты растрескивания подшипника при износе в отчетную электронную таблицу, по одной строке для каждого канала. Первоначально частотный график исследуют в диапазоне от 100 Гц до 300 Гц, чтобы идентифицировать состояние подшипников с точки зрения отказов в середине срока эксплуатации. Затем следует обзор частот выше 300 Гц для идентификации отказа в более поздний срок эксплуатации или даже в конце срока службы. Дополнительные шаги призваны согласовать (1) частоты детонации ниже основной, (2) частоты дребезга выше 100 Гц, (3) частоты писка выше 150 Гц и спектральные картины типа "стог сена" на любой частоте выше 100 Гц. Результаты сохраняют в файле csv для будущей обработки.

[0061] 24. Комбинирование отчетов из электронной таблицы в строки и номера или номера поддерживающих роликов для конвейерной ленты и формирование новой электронной таблицы.

[0062] Подробное описание шагов обработки данных.

[0063] Ниже более подробно описаны вышеуказанные шаги обработки данных.

[0064] 1. Выбор временного отрезка, за который собирают необработанные данные.

[0065] Обычно из оптоволоконных кабелей собирают другие данные о вибрации только за короткие временные промежутки, порядка миллисекунд или секунд. Для этого имеются разные причины, главным образом связанные с обычным использованием оптоволоконного обнаружения вибраций в сейсмических работах, при обнаружении вторжения и т.п. Эти другие виды использования оптоволоконного обнаружения обычно применяют при исследовании сейсмических колебаний.

[0066] В этом варианте выполнения настоящего изобретения собирают не короткий сигнал вибрации, а продолжительный акустический сигнал. Описываемые варианты выполнения настоящего изобретения предназначены для работы на более или менее продолжительных звуковых частотах, а не событиях вибрации. К сожалению, маркерные частоты, представляющие интерес, вероятно, также утонут в значительных шумах. Чтобы извлечь маркерные частоты из шумов и улучшить отношение сигнал/шум для идентификации полезной частоты, лучше всего использовать время сбора данных в течение нескольких минут.

[0067] Обнаружено, что в идеальных условиях подходящим является время сбора 5 минут. В условиях, далеких от идеальных, когда присутствуют шумы высокого уровня, время сбора можно увеличить до 10 минут или выше. Если частота взятия выборок составляет 20 кГц, количество собранных выборок составляет минимум 6000000 за 5 минут. В данном варианте выполнения настоящего изобретения диапазон времен сбора данных и частот опроса зависит от параметров приложения, таких как длина конвейера, и других факторов.

[0068] 2. Преобразование необработанных данных в формат данных, подходящий для дальнейшей обработки

[0069] Опросные устройства фирмы FFT и Optasense хранят свои данные в собственных форматах. Первым шагом, способствующим последующей обработке необработанных данных, собранных этими устройствами, является преобразование этих данных в открытые стандартные форматы. Как оказалось, каждый бренд опросного блока имеет собственный формат данных, и необходимо преобразовать эти данные в стандартный формат данных. Одним, но не единственным, подходящим форматом является формат файла данных HDF5.

[0070] 3. Разделение данных в каждом канале, для выделения временной последовательности.

[0071] Затем файл формата HDF5 или файл другого формата данных может быть разделен на отдельные файлы для каждого канала, что известно также как «разбиение на интервалы» (distance bin). Канал представляет собой дискретный отрезок волокна, который ведет себя как отдельный микрофон. Длина канала может быть установлена в опросном устройстве, и ее обычно устанавливают для максимальной чувствительности при различении - в настоящее время приблизительно 1 метр или меньше. Разделение - это первый шаг, поэтому в каждом отдельном канале проводят предварительную фильтрацию. В зависимости от способа установки системы эту операцию можно производить в любое время перед последующим преобразованием Фурье.

[0072] Используя соответствующий скрипт-код, такой как скрипт-код Matlab для опытного образца, можно переформатировать данные из частного формата. Будущее программное обеспечение может быть написано на любом другом языке программирования.

[0073] 4. Установка типа фильтра предварительной обработки и его постоянной времени и устранение дрейфа.

[0074] Необработанные файлы данных для временной последовательности, хранящиеся в формате HDF5 или другом подходящем формате данных, сначала фильтруют для модификации частотной характеристики. Частотную характеристику модифицируют по-разному, в зависимости от типа собранных данных и конкретного используемого опросного устройства. Можно использовать любой тип фильтра, включая, но этим не ограничиваясь, фильтр верхних частот, фильтр нижних частот, полосовой фильтр, полосовой режекторный фильтр, интегрирующий фильтр, дифференцирующий фильтр, фильтр с скользящим окном и ARMA-фильтр (фильтр со скользящим окном, усреднением и автоматической регрессией). На практике было обнаружено, что каждый подходящий тип данных и каждое опросное устройство смещает частотную характеристику по-своему следующим образом:

[0075] Тип данных OptaSense 1, одноимпульсная техника: было обнаружено, что данные из этого источника имели высокий DC компонент (на нулевой частоте) и сильное смещение в сторону нижних частот с резким спадом при повышении частоты свыше 50-100 Гц. В результате необходим фильтр верхних частот, подавляющий низкие частоты и усиливающий частоты выше приблизительно 100 Гц. В общем случае, постоянную времени фильтра устанавливают равной приблизительно 2000.

[0076] Тип данных OptaSense 6. двухимпульсная техника: было обнаружено, что данные из этого источника имели гораздо более плоскую частотную характеристику, чем данные типа 1, и относительно однородны вплоть до нескольких килогерц. Теоретический верхний предел составляет приблизительно 10 кГц, но частоты выше 1 кГц редко наблюдаются - имеются лишь случайные частотные пики в диапазоне 2-3 кГц. Как выяснилось, необработанные данные имели очень сильный дрейф вниз к отрицательным значениям. Их сохраняли как 32-битовые целые числа, а значит, когда значение достигает -32767, оно сразу же перескакивает к+32768 - процесс, известный как «переполнение разрядной сетки целого числа». Дрейф и переполнение разрядной сетки представляли значительные проблемы. Решение состояло в том, чтобы использовать дифференциальный фильтр для необработанного сигнала. В результате выбросы вследствие переполнения разрядной сетки просто удаляются из данных.

[0077] Тип данных компании Future Fibre Technology (F тип), одноимпульсная технология: было обнаружено, что данные из этого источника подобны данным типа 1, за исключением того, что частотная характеристика была более высокой при более высоких частотах. Соответственно, было обнаружено, что нет необходимости сильно подавлять низкие частоты, и была выбрана меньшая постоянная времени. В настоящее время постоянная времени установлена равной 1000, но при необходимости ее можно подстроить.

[0078] 5. Применение фильтра модификации частот к наборам данных временной последовательности

[0079] Хотя имеется много фильтров, которые можно использовать, для примера взят фильтр верхних частот первого порядка. Типичный простой фильтр, используемый в эксперименте, был фильтром верхних частот первого порядка, который подавляет нижние частоты и усиливает частоты выше «колена» частотной характеристики. Передаточная функция такого фильтра аналогична следующей:

где константа RC сформирована сопротивлением в омах и емкостью в фарадах, если фильтр аналоговый и построен из операционного усилителя, сопротивления и конденсатора. Если передаточная функция изменена на последующее уравнение ниже, ее можно смоделировать с использованием способа «моделирования аналогового элемента цифровыми» (© Пол Уилсон). Способ моделирования аналогового элемента цифровыми заключается в преобразовании передаточной функции в аналоговую компьютерную программу. Затем аналоговую компьютерную программу поэлементно моделируют в цифровую компьютерную программу. Этот способ впервые был описан Полом Уилсоном в его магистерской диссертации в 1986 году, и авторство принадлежит ему. Способ может использоваться для любого типа аналогового фильтра или любого другого аналогового процесса.

[0080] Постоянная времени фильтра = RC: чем она больше, тем медленнее фильтр. Фильтр может быть смоделирован как аналоговая форма, как показано на фиг. 4. Преобразование аналоговой компьютерной программы в цифровую форму этой программы (написанную в псевдокоде С) может быть следующим:

[0081] Фильтрование данных типа 6 и другие опросные устройства: было обнаружено, что фильтрование данных типа 6 имеет другую форму и требует другого фильтра предварительной обработки. Каждое опросное устройство, производимое разными поставщиками, модифицирует частотные динамические характеристики по-своему, что требует различных типов фильтров предварительной обработки, согласованных с опросным устройством.

[0082] Конечный результат той части процесса, которая составляет предварительное преобразование, - это модифицированный график частотной характеристики, который получается после преобразования. Если продифференцировать временной набор входных данных, это не влияет на частотную характеристику, за исключением удаления самого низкочастотного компонента - компонента постоянного тока (DC). Дифференциальное фильтрование входящего аналогового сигнала лишь сдвигает фазу каждой частоты на +90 градусов, не изменяя самой частоты. Так как входной сигнал представляет собой цифровую временную последовательность вместо аналогового сигнала, частота отсечки обратна времени, за которое производится выборка данных. В одном из примеров производили выборку за 3 секунды с частотой 20 кГц, и таким образом, дифференциатор вырезал DC-компоненту ниже 1/3 Гц или 0,333 Гц.

[0083] Это идеально подходит для данных типа 6, поскольку устраняет неприятный дрейф, но все еще сохраняет информативные частоты, которые, как было обнаружено, в общем случае лежат на 5 Гц и выше. Поэтому прямое дифференцирование потока входных цифровых данных заменяет фильтр верхних частот. В зависимости от способа захвата данных опросным устройством можно использовать фильтр любого типа

[0084] 6. Установка параметров преобразования Фурье

[0085] Чтобы определить частотный диапазон и разрешение по частоте, необходимое для дальнейшего анализа, необходимо выбрать правильные параметры для преобразования Фурье. Уравнения, управляющие выбором параметров, известны. Ключевые уравнения следующие:

Т (с) - время, в течение которого производят выборки; N = количество выборок в совокупности; Δt - интервал выборки (время между соседними выборками); Fmax (Гц) - максимальная наблюдаемая частота; и Δf (Гц) - разрешение по частоте (самая малая частота, которую можно различить).

[0086] Таким образом, можно задать интервал выборок и время, в течение которого берутся выборки, и определить другие факторы наблюдения. Устанавливаемые параметры зависят от результатов выбора, воздействующих на конкретный конвейер, приложения, требований владельца конвейера, длины конвейера и других факторов.

[0087] Преобразование Фурье - это мощный инструмент, но он также может быть подвержен артефактам, как в отношении данных, так и из-за эффектов отражения и концевых эффектов, поэтому следует принять меры, чтобы исключить такие артефакты и извлечь достоверные результаты. С этой целью данные обрабатывались во временных интервалах в количестве 65536 временных выборок. Для исключения концевых эффектов, таких как циклический переход, после обработки это количество уменьшалось до 32768 выборок. При частоте опроса 20000 Гц получающиеся в результате временные интервалы составляли приблизительно 3 секунды.

[0088] Частота опроса 20000 Гц может быть изменена в опросном устройстве, чтобы, прежде всего, охватить большее расстояние вдоль волокна. Поэтому необходим компромисс между максимальной заметной частотой и охватом наибольшей длины конвейера в одиночном измерении. На практике частоту опроса регулируют опросным устройством, но значение выбирают в соответствии с приложением, конвейером и требованиями его владельца.

[0089] 7. Разбиение сохраненного файла данных (формата HDF5 или другого) на файлы удобного размера длиной приблизительно 3 секунды.

[0090] Чтобы удовлетворить требованиям приведенных выше уравнений преобразования Фурье, выборки для каждого канала данных длиной 5 минут или 10 минут данных разбивают на более короткие (по времени) слайсы. При частоте опроса 20 кГц это составляет приблизительно 100 временных слайсов по 3 секунды каждый. Это дает 65536 последовательных временных выборок в каждом временном слайсе. Каждый из них теперь можно обработать с использованием преобразования Фурье. При других частотах опроса количество выборок, необходимых для обработки, определяет продолжительность каждого временного слайса и количество временных слайсов.

[0091] 8. Применение быстрого преобразования Фурье.

[0092] Каждый 3-секундный слайс данных обрабатывают с использованием современного алгоритма быстрого преобразования Фурье (в эксперименте использовалась программа Matlab, но можно использовать несколько библиотечных математических функций, таких как GSL). Можно использовать другие типы дискретных или быстрых алгоритмов преобразования Фурье, которые включены в настоящее описание в качестве опций. Таким образом, для каждого 3-секундного слайса и для одного канала волокна (длиной приблизительно 1 метр) получаем 100-200 графиков преобразования Фурье в виде набора данных или списка значений. Затем верхнюю часть набора данных удаляют, чтобы исключить эффект отражения, что уменьшает набор данных до 32768 выборок.

[0093] 9. Применение сглаживающего фильтра для улучшения отношения сигнал/шум

[0094] В большинстве случаев было обнаружено, что нескольких секунд для данных недостаточно. Было найдено, что отношение сигнал/шум часто настолько неудовлетворительно, что очень трудно выполнить какой-либо содержательный анализ частотного графика, охватывающего данные менее чем за несколько минут.

[0095] Преобразование Фурье уже частично выполняет извлечении полезных спектральных сигнатур, но существует большая вероятность, что они потонут в шумах. Чтобы воспользоваться протяженным временным периодом (5 минут или больше) сбора данных, усредняют или суммируют сотни частотных графиков для каждого канала, нужные частотные пики усиливают, а шум подавляют путем сглаживания. Кроме того, это удаляет случайный паразитный шум, например от проезжающих транспортных средств или какого-то объекта, ударяющего в раму конвейера.

[0096] 10. Удаление фонового уровня шума

[0097] Было обнаружено, что частотный график, полученный после сглаживающего фильтра, все еще демонстрировал артефакты, которые влияли на анализ результатов, в частности, на любую форму автоматизированного анализа. Было обнаружено, что базовый уровень шума значительно менялся от канала к каналу в зависимости от паразитного окружающего шума и акустических резонансов в раме и окружающем оборудовании. Конструкция рамы конвейера и внешняя среда могут оказывать значительное влияние на уровень шумов - например, если конвейер проходит по мосту через реку.

[0098] Было обнаружено, что фоновый уровень шума часто резко возрастает в нижней части спектра вследствие большого количества слабых шумов типа гула, вызванных резонансами стальной конструкции и другими факторами, и иногда постоянным компонентом, хотя фильтр предварительной обработки способен удалить большую его часть. Повышение шумов на нижнем конце графика необходимо удалить. Однако там, где имеется резкое повышение фонового уровня шума в небольшом частотном диапазоне на более высоких частотах (обычно выше 200 Гц), их нужно сохранить как важный маркер, указывающий на износ подшипников в последней стадии эксплуатации. Форма уровня шума не обязательно следует математической аналитической кривой, описываемой одним уравнением, и отличается для каждого частотного графика.

[0099] Процесс удаления фонового уровня шума может идти следующим образом. Идентифицируют огибающую, идущую вдоль нижней части графика и соединяющую все нижние пики. Под эту огибающую подгоняют кривую. Использовалось несколько различных огибающих кривых, и в последнее время использовали полиноминальную кривую пятого порядка, экспоненциальную или логарифмическую кривую, кусочно-линейную кривую и кусочное объединение нескольких кривых. Библиотека содержит множество уравнений огибающей, включая все вышеперечисленные и другие. В настоящее время огибающую кривую находят с использованием стандартных математических пакетов или библиотек математического программного обеспечения (Matlab, Octave, Gnu Scientific Library или GSL). Обнаружено, что подгонка полиномом пятого порядка и экспоненциальной кривой являются наилучшими для отображения уровня шума для определенных типов наборов данных, без слишком точной подгонки (а следовательно, удаления) необходимых, важных маркеров износа на поздней стадии. Выбор библиотеки соответствующих уравнений огибающей в будущем будет зависеть от параметров приложения и требований. Затем огибающую кривую вычитают из 5-минутного (или 10-минутного и более) частотного графика для каждого канала. Нормирование каждого канала является существенным шагом для автоматизации процесса анализа рисунка.

[00100] 12. Сохранение нормированных частотных графиков

[00101] В этом месте процедуры весь набор частотных графиков - по одному на каждый канал (или пространственный интервал) сохраняют для дальнейшего анализа и физического просмотра, если потребуется.

[00102] Подготовка к автоматизированному анализу и распознаванию образов

[00103] Сам объем обработанных частотных графиков является таким, что затрудняет интерпретацию вручную. Поэтому важен полностью автоматизированный анализ графиков. Ниже описаны шаги, которые являются частью разрабатываемого процесса полностью автоматизированного распознавания образов и обнаружения ошибок.

[00104] Имеется шесть основных спектральных картин, которые можно выявить на частотных графиках. Это:

[00105] 1. Основная частота вращения роликов и частоты ее гармоник: 2-ой, 3-ей, 4-ой, 5-ой и высших гармоник. Если основная частота составляет 10 Гц (типичное значение) тогда частоты гармоник составляют 20, 30, 40, 50, 60, 70 и так далее - иногда до 150 Гц

[00106] 2. Частоты растрескивания, которые демонстрирует раннюю стадию износа поверхностей подшипников, таких например, как поверхности шариков и поверхности дорожек качения подшипников. Сюда относятся также трещины в обойме подшипников. Эти частоты можно вычислить, и в общем случае они лежат ниже 100 Гц.

[00107] 3. Картины износа для середины срока эксплуатации представляют собой так называемые картины типа "стог сена" поскольку напоминают хаотичный старинный стог сена. Стог сена - это набор частот дребезга, вызванных люфтом в дорожках качения подшипников при их износе и возникновением дребезга. Эти частоты в общем случае заметны начиная от 50 Гц и приблизительно до 200-250 Гц.

[00108] 4. Картины износа для конца срока эксплуатации представляют собой картины типа "стог сена" на более высоких частотах. В общем случае они возникают выше 250 Гц, часто имеют место в диапазоне от 400 Гц до 800 Гц, а иногда могут быть замечены даже вблизи 4000 Гц. Эти картины типа "стог сена" типичны для залипания подшипников, которые требуют немедленной замены. Часто в частотном диапазоне имеется более одной картины типа "стог сена".

[00109] 5. Картины детонаций. Детонация - это большой частотный пик ниже основной частоты, указывающий на большой люфт или разрушение подшипника.

[00110] 6. Писк: Писк характеризуется единственным частотным пиком на частоте выше 150 Гц и указывает на залипание шариков или обоймы подшипников.

[00111] Вычисление частот растрескивания: Известны частотные маркеры для частот растрескивания, а графики типа "стог сена" широко обсуждаются в литературе и коммерческих справочниках. Данный вариант выполнения изобретения позволяет извлечь их с помощью техники выборок с использованием оптоволоконного кабеля. Частоты и уравнения показаны на фиг. 5.

[00112] На фиг. 6 показаны частоты растрескивания. На фиг. 7 показан общий диапазон маркерных частот.

[00113] 13. Ввод известных частот: Для начала вычислений основной частоты и ее гармоник необходимо установить основную частоту. Ее можно вычислить по скорости ленты и диаметру ролика.

[00114] 14. Выбор фиксированных параметров уравнения для кривой Гаусса или другого уравнения огибающей.

[00115] Есть много уравнений для огибающих частотного пика, которые можно использовать, включая кривую Гаусса и кривые треугольной, прямоугольной и любой вейвлет-формы. Форма пиков основной частоты и ее частотных гармоник близка к кривой Гаусса, и эта форма, как было установлено, эффективна для нашей цели. В этом варианте выполнения настоящего изобретения могут использоваться и другие формы огибающей. Огибающую кривой Гаусса можно построить из экспоненциального уравнения обычного вида:

[00116] Величины a, b и с - постоянные параметры. Величина "а" определяет высоту, величина "b" - местоположение центра, и величина "с" определяет крутизну наклона. Величины "Ь" и "с" - более или менее постоянны для всех гармонических пиков и могут быть установлены неизменными. Величина "а" меняется в зависимости от использования. Для процедуры взаимной корреляции, описанной ниже, величина "а" - номинальная (скажем, 1). Когда разработана полная модель, величина "а" - это высота смоделированного пика.

[00117] 15. Построение уравнения огибающей для частотного пика при взаимной корреляции

[00118] Процедура установки взаимной корреляции по частоте используется для корреляции частотного спектра и огибающей частотного пика. Обычно установление взаимной корреляции используется для последовательного во времени ряда данных во временном интервале, таким образом, в данном случае имеет место необычное использование. Цель состоит в обнаружении места, где частотная картина согласуется с пиком гауссовой формы, и, таким образом, в выявлении основной частоты и ее гармоник. Важным аспектом процесса установления взаимной корреляции в данном случае является то, что более плавный, сглаженный график обрабатывается со значительно более высокой точностью по частоте, чем исходный частотный график. Разрешение произвольно выбранного графика получается в 100 раз больше, чем разрешение исходного частотного графика, полученного в результате преобразования Фурье. Коэффициент повышения разрешения - это параметр, который выбирают в рабочем варианте выполнения настоящего изобретения.

[00119] Более высокое разрешение на графике обеспечивает более точную идентификацию местоположения частотных пиков для последующего моделирования. Таким образом, в этом месте определяют параметры взаимной корреляции а, b, с и разрешение. Разрешение определяют по увеличению перемещения огибающей частотного пика по мере того, как он проходит через частотный график: насколько малым можно сделать перемещение между каждым последующим шагом.

[00120] 16. Второе, что требуется решить в этот момент, - это максимальная частота, представляющая интерес. Она может быть любой, но опыт показывает, что гармоники имеют тенденцию исчезать в пределах от 150 Гц до 300 Гц, поэтому дальше идти не имеет смысла. Было обнаружено, что каждый конвейер имеет собственный диапазон частот гармоник, и верхнее значение должно быть установлено для конвейера во время его ввода в эксплуатацию.

[00121] 17. Взаимная корреляция огибающей частотного пика и частотного графика.

[00122] Установление взаимной корреляции выполняют, проводя огибающую кривую частотного пика через частотный график в одном направлении. В общем случае, это означает слева направо, т.е. от низких частот к высоким частотам, но можно идти в противоположном направлении. Прохождение кривой слева направо может идти с очень малым инкрементом. Поскольку разрешение частотного графика для основной частоты значительно более высокое, чем инкремент корреляции, на каждом шаге модель огибающей частотного пика следует повторно вычислить с грубым разрешением, и на графике получим ступенчатые пики.

[00123] Процедура пересчета следующая: Пусть F(f) - набор данных для частотного графика. Пусть G(f) - график кривой Гаусса в грубом разрешении в одной конкретной точке высокого разрешения. Пусть Y - полученная в результате величина корреляции на одном шаге. Пусть C(ff) - результирующий график взаимной корреляции высокого разрешения:

для ff от 0 до 60000 выполнить:

тогда C(ff) - результирующий график Y от 0 до 60000.

[00124] 18. Точная идентификация основной частоты и гармоник.

[00125] Теперь, когда имеется частотный график с высоким разрешением и подавленными шумами, гауссовы пики усиливают. Местоположение основного пика уже было вычислено, поэтому определяют это местоположение и производят точное измерение максимальной точки, что дает очень точное значение основной частоты. Гармоники будут целыми кратными этой величины, и их просто проверяют. Максимальную точку каждого пика гармоник измеряют точно и составляют список всех гармоник и их амплитуд.

[00126] 19. Преобразование основной частоты и гармоник в грубом разрешении

[00127] Используя список гармоник и точное местоположение каждого пика, определяют величину "а" в уравнении Гаусса для каждой гармоники. Следующий шаг призван восстановить модель в более грубом разрешении только для основной частоты и ее гармоник в исходном разрешении частотного графика. В этом графике нет других сигналов, таких как графики частот растрескивания и графики типа "стог сена".

[00128] 20. Использование модели основной частоты и гармоник для создания отчета только о содержании гармоник в данных.

[00129] Затем используют модель основной частоты и гармоник (либо грубую, либо точную) для создания несколько субъективной метрики состояния ролика. Эта метрика отражает биение ленты на роликах, любое отклонение формы роликов от круглой и прилипание любого материала к роликам. Метрику добавляют к отчету о состоянии ленты, что может выглядеть как столбец в электронной таблице.

[00130] 21. Вычитание модели основной частоты и гармоник из частотного графика.

[00131] Теперь из исходного грубого частотного графика вычитают грубую модель основной частоты и гармоник. При этом уходит основная частота и гармоники, и остаются другие представляющие интерес спектральные сигнатуры, а именно: картины частот растрескивания, дребезга на 100-200 Гц и картины типа "стог сена" из-за люфтов, детонация на частотах ниже фундаментальной, частоты писка выше 200 Гц и картины типа "стог сена" для последней стадии износа выше 200 Гц.

[00132] 22. Генерирование метрики отказов из-за растрескивания из нового (после вычитания) графика.

[00133] Новый, полученный после вычитания, частотный график, лишенный фундаментальной частоты и гармоник, используют для исследования и измерения пиков ниже 100 Гц. Генерируют усредненную метрику, чтобы дать полную оценку состояния износа несущих поверхностей. Эту метрику прибавляют к отчету для каждого канала.

[00134] 23. Генерирование метрики отказа типа "стог сена" из нового (после вычитания) графика.

[00135] Новый, полученный после вычитания, частотный график, лишенный фундаментальной частоты и гармоник, используют для исследования и измерения любых графиков типа "стог сена" выше 100 Гц. Картина типа "стог сена" или ряд пиков между 100 Гц и 200 Гц в общем случае соответствует "вою" или дребезгу в подшипниках и указывает на отказ в середине срока эксплуатации. Графики типа "стог сена" выше 200 Гц указывают на отказ на поздней стадии эксплуатации или залипание подшипников. Генерируют усредненные метрики, чтобы дать полную оценку состояния износа подшипников. Метрики прибавляют к отчету для каждого канала.

[00136] Таким образом, варианты выполнения настоящего изобретения обеспечивают систему и способ для автоматизированного исследования оборудования и системы, такой как ленточная конвейерная система, с использованием простого считывающего оптоволоконного оборудования. Они дают возможность создания дешевой эффективной системы контроля и могут быть применены для одновременного выявления износа машины в различных условиях эксплуатации.

Интерпретация

[00137] Ссылка повсюду в этом описании на «один вариант выполнения настоящего изобретения», «некоторые варианты выполнения настоящего изобретения» или «один из вариантов выполнения настоящего изобретения» означает, что конкретная особенность, структура или признак, описанные в связи с этим вариантом выполнения настоящего изобретения, включены по меньшей мере в один вариант выполнения настоящего изобретения. Таким образом, появление фраз: «в одном варианте выполнения настоящего изобретения», «в некоторых вариантах выполнения настоящего изобретения» или «в одном из вариантов выполнения настоящего изобретения» в различных местах этого текста не обязательно относится к одному и тому же варианту выполнения настоящего изобретения, но может и относиться. Кроме того, конкретные особенности, структуры или признаки могут быть скомбинированы любым подходящим образом, как будет очевидно специалистам в данной области техники из данного описания одного или более вариантов выполнения настоящего изобретения. Во время нескольких испытаний с использованием различных опросных устройств на различных конвейерах все эти способы использовались в диапазоне различных конфигураций или вариантов выполнения настоящего изобретения.

[00138] В контексте данного описания, если не сказано иначе, использование порядковых числительных «первый», «второй», «третий» и т.д. для описания обычного объекта просто указывает, что речь идет о различных примерах подобных объектов, и не имеет в виду, что описанные так объекты должны находиться в данной последовательности - во времени, пространстве, в ранжировании и т.п.

[00139] В пунктах формулы изобретения ниже и в данном описании любой термин «содержащий», «состоящий из» и «который содержит», является открытым термином, то есть это означает, что он включает по меньшей мере элементы/признаки, которые перечислены, но не исключает других. Таким образом, термин «содержащий», когда используется в пунктах формулы изобретения, не должен интерпретироваться как ограничительный по отношению к средствам, или элементам, или шагам, входящим в последующий список. Например, область действия выражения «устройство, содержащее А и В», не должна ограничиваться устройствами, состоящими только из элементов А и В. Любой из терминов «включающий» или «который включает» и также является открытый термином, который также означает, что включают по меньшей мере элементы/признаки, которые перечислены за этим термином, но не исключают других. Таким образом, термин «включающий» является синонимом к термину «содержащий».

[00140] В контексте данного описания, термин «пример» использован в смысле «одного из вариантов», а не как «лучший по качеству» (т.е. пример для подражания»). Таким образом, «данный в качестве примера вариант выполнения настоящего изобретения» представляет собой просто один из вариантов выполнения настоящего изобретения, а не обязательно вариант выполнения настоящего изобретения, представленный как образец качества.

[00141] Следует отметить, что в вышеуказанном описании представленных в качестве примера вариантов выполнения настоящего изобретения различные признаки изобретения иногда сгруппированы в одном варианте выполнения настоящего изобретения, чертеже или его описании с целью упрощения раскрытия и одного или большего количества различных аспектов изобретения. Однако этот способ раскрытия не следует интерпретировать как отражение того, что заявляемому изобретению присуще большее количество свойств, чем явно указано в каждом пункте формулы. Наоборот, как отражает формула изобретения, аспекты изобретения заключены не во всех признаках единственного раскрытого варианта выполнения настоящего изобретения. Таким образом, пункты формулы изобретения включены в это подробное описание, при этом каждый пункт самостоятельно характеризует отдельный вариант выполнения настоящего изобретения.

[00142] Кроме того, хотя некоторые варианты выполнения настоящего изобретения, описанные здесь, содержат одни, но не содержат другие признаки, входящие в другие варианты выполнения настоящего изобретения, комбинации свойств из различных вариантов выполнения настоящего изобретения считаются находящимися в объеме изобретения и формирующими различные варианты выполнения настоящего изобретения, как очевидно специалистам в данной области техники. Например, в последующих пунктах формулы изобретения любой из вариантов его выполнения может использоваться в любой комбинации.

[00143] Кроме того, некоторые из вариантов выполнения настоящего изобретения описаны здесь как способ или комбинация элементов способа, который может быть осуществлен процессором вычислительной системы или другими средствами выполнения функций. Таким образом, процессор с необходимыми инструкциями для выполнения такого способа или элемента способа формирует средство для выполнения этого способа или элемента способа. Кроме того, элемент устройства, описанного здесь в качестве варианта выполнения настоящего изобретения, является примером средства для выполнения функции, выполняемой этим элементом с целью реализации изобретения.

[00144] В данном описании сформулированы многочисленные специфические детали. Однако подразумевается, что варианты выполнения настоящего изобретения могут быть осуществлены без этих специфических деталей. В других случаях известные способы, конструкции и методы не показали подробно, чтобы не загромождать описания.

[00145] Аналогично, следует отметить, что термин «связанный», когда используется в пунктах формулы изобретения, не должен интерпретироваться как ограничивающийся только прямыми связями. Могут использоваться термины «связанный» и «соединенный» наряду с их производными. Подразумевается, что эти термины не являются синонимами. Таким образом, область действия выражения «устройство А связано с устройством В» не должно быть ограничено устройствами или системами, в которых выход устройства А непосредственно связан с входом устройства В. Это просто означает, что существует путь между выходом А и входом В, который может быть путем, включающим другие устройства или средства. «Соединенный» может означать, что два или большее число элементов или находятся в прямом физическом или электрическом контакте, или что два или большее количество элементов не находятся в прямом контакте друг с другом но все еще взаимодействуют друг с другом.

[00146] Таким образом, хотя были описаны предпочтительные варианты выполнения настоящего изобретения, специалистам в данной области техники очевидно, что другие могут быть сделаны без отхода от сути изобретения, и все такие изменения и модификации находятся в объеме изобретения. Например, любые формулы, приведенные выше, являются просто репрезентативными для процедур, которые могут использоваться. Функции могут быть добавлены и удалены из блок-схем, и операции могут быть распределены среди функциональных блоков. Шаги можно добавлять или изымать в описанных способах, но эти способы все еще будут находиться в объеме настоящего изобретения.

Способ измерения состояния множества пространственно разнесенных машинных частей, подверженных износу и испускающих акустические сигнатуры, включает следующие шаги: (а) оптическое обнаружение акустических свойств множества машинных частей, подверженных износу, и получение из них обнаруженных сигналов; (b) разделение обнаруженных сигналов на первую последовательность соответствующих пространственных сегментов вдоль пространственно разнесенных машинных частей и, для каждого пространственного сегмента, разделение обнаруженного сигнала на временной сегмент с записью акустических свойств пространственного сегмента за протяженный временной период; (с) разделение каждого временного сегмента на последовательность субсегментов и преобразование субсегментов в частотную область в соответствующие частотные субсегменты; (d) комбинирование частотных субсегментов в пределах пространственного сегмента с получением соответствующего комбинированного частотного субсегмента с пониженным уровнем шумов; и (е) определение основной частоты испускаемых акустических сигнатур, присутствующих в комбинированном частотном субсегменте, и ее гармоник. Обеспечивается улучшенный контроль работы оборудования, включая машинные части, подверженные износу. 3 н. и 17 з.п. ф-лы, 7 ил.

1. Способ измерения состояния множества пространственно разнесенных машинных частей, подверженных износу и испускающих акустические сигнатуры, включающий следующие шаги:

(a) оптическое обнаружение, вдоль оптического волновода, акустических свойств множества машинных частей, подверженных износу, и получение из них обнаруженных сигналов,

(b) разделение обнаруженных сигналов на первую последовательность соответствующих пространственных сегментов вдоль пространственно разнесенных машинных частей и, для каждого пространственного сегмента, разделение обнаруженного сигнала на временной сегмент, записывающий акустические свойства пространственного сегмента в течение протяженного временного периода,

(c) разделение каждого временного сегмента на последовательность субсегментов и преобразование субсегментов в частотную область в соответствующие частотные субсегменты;

(d) комбинирование частотных субсегментов в пределах пространственного сегмента с получением соответствующего комбинированного частотного субсегмента с пониженным уровнем шумов; и

(e) определение основной частоты испускаемых акустических сигнатур, присутствующих в комбинированном частотном субсегменте, и ее гармоник.

2. Способ по п. 1, в котором указанные машинные части содержат подшипники.

3. Способ по любому из предыдущих пунктов, в котором указанные машинные части представляют собой часть конвейерной ленты.

4. Способ по любому из предыдущих пунктов, в котором указанное оптическое обнаружение акустических свойств множества машинных частей выполняют по существу одновременно.

5. Способ по п. 1, в котором шаг (d) дополнительно включает вычитание меры фонового уровня шума из комбинированного частотного субсегмента.

6. Способ по п. 5, в котором указанная мера фонового уровня шума содержит интерполяционную кривую, проведенную через по существу наиболее низкие уровни фонового шума в комбинированном частотном субсегменте.

7. Способ по п. 6, в котором указанная интерполяционная кривая содержит полиноминальную, экспоненциальную, логарифмическую или кусочную кривую.

8. Способ по п. 1, в котором оптическое обнаружение включает использование рассеяния вдоль оптического волокна для обнаружения акустических свойств.

9. Способ по любому из предыдущих пунктов, в котором шаг (а) дополнительно включает фильтрование обнаруженных сигналов с учетом частотного затухания в системе обнаружения.

10. Способ по любому из предыдущих пунктов, в котором шаг (е) включает шаг свертки структуры гауссовой формы с комбинированным частотным субсегментом.

11. Система для измерения состояния множества пространственно разнесенных подшипников, содержащая:

первый блок датчика для оптического обнаружения, вдоль протяженного оптического волновода, акустических свойств вокруг протяженного оптического волновода, размещенного вблизи пространственно разнесенных подшипников;

средство обработки для обработки обнаруженных сигналов с получением последовательности соответствующих пространственных сегментов, при этом каждый пространственный сегмент имеет протяженный временной сегмент, записывающий акустические свойства пространственного сегмента в течение протяженного временного периода;

при этом средство обработки дополнительно осуществляет преобразование временного сегмента в частотную область с получением соответствующего частотного сегмента с пониженным уровнем шума, и

средство обработки дополнительно просматривает упомянутый частотный сегмент для определения наличия любой основной частоты и ее гармоник для любого подшипника, испускающего акустическую сигнатуру.

12. Способ измерения состояния ленточной конвейерной системы, содержащей множество роликовых блоков, каждый из которых имеет набор шарикоподшипников, при этом способ включает следующие шаги:

(a) оптическое обнаружение акустических свойств ленточной конвейерной системы вдоль ее длины и получение из них обнаруженных сигналов,

(b) разделение обнаруженных сигналов на первую последовательность пространственных сегментов вдоль конвейерной ленты и, для каждого пространственного сегмента, деление этого сигнала на временный сегмент, записывающий акустические свойства пространственного сегмента в течение протяженного временного периода;

(c) в качестве опции, фильтрование временного сегмента с учетом частотного затухания в системе оптического обнаружения;

(d) разделение каждого временного сегмента на последовательность субсегментов и преобразование субсегментов в частотную область в соответствующие частотные субсегменты;

(e) комбинирование частотных субсегментов в пределах пространственного сегмента с получением соответствующего комбинированного частотного субсегмента с пониженным уровнем шумов; и

(f) определение основной частоты вращения любых роликов, присутствующей в комбинированном частотном субсегменте, и ее гармоник.

13. Способ по п. 12, дополнительно включающий следующие шаги:

(g) вычитание модели основной частоты вращения и гармоник из комбинированного частотного субсегмента с получением модифицированного частотного субсегмента; и

(h) анализ модифицированного частотного субсегмента для определения состояния износа подшипника.

14. Способ по п. 12 или 13, в котором шаг (f) включает взаимную корреляцию комбинированного частотного субсегмента с пиковой функцией Гаусса.

15. Способ по любому из пп. 12-14, в котором шаг (е) включает усреднение или суммирование частотных субсегментов.

16. Способ по любому из пп. 12-15, в котором шаг (е) включает уменьшение уровня фонового шума в пределах частотного субсегмента с использованием вычитания полиномиальной или экспоненциальной кривой.

17. Способ по п. 12, в котором состояние износа подшипников включает по меньшей мере одно из следующего:

основную частоту вращения роликов и частоты гармоник; частоты растрескивания подшипников, если таковые имеются, спектральные картины износа подшипников в середине срока эксплуатации или спектральные картины износа подшипников в конце срока эксплуатации, спектральные картины типа "стог сена" для подшипников.

18. Способ по любому из пп. 12-17, в котором длина временных сегментов составляет от двух до десяти минут.

19. Способ по любому из пп. 12-17, котором длина временных субсегментов составляет около 3 секунд.

20. Способ по п. 17, в котором указанные частоты растрескивания лежат ниже 100 Гц.