Метод визначення вібраційних характеристик промислового обладнання в частотній та часовій областях

Abstract

У статті пропонується апаратно-програмні рішення та метод обробки даних для вібродіагностики промислового обладнання, який використовує дискретне перетворення Фур’є та дисперсію Аллана для підвищення точності та стабільності процесів вимірювання та обробки результатів. Об’єкт дослідження – використання методів вібраційної діагностики для реалізації концепції обслуговування промислового обладнання на основі відстеження його поточного та прогнозування майбутнього стану. Предметом дослідження є апаратно-програмні рішення системи вібраційної діагностики та методи обробки результатів вимірювань. Мета роботи – розробка нового ресурсозберігаючого IoT-орієнтованого бездротового рішення для вібраційної діагностики, де для вимірювання параметрів вібрації використовується контактний метод та MEMS-акселерометри, та перевірка ефективності нових методів та алгоритмів обробки експериментальних даних. Завдання: обґрунтувати необхідність пошуку нових апаратно-програмних рішень та методів обробки отриманих результатів для реалізації концепції обслуговування на основі відстеження вібраційних показників технічного обладнання; надати основні апаратно-програмні рішення для реалізації хмарної платформи вібродіагностики; розробити методи обробки результатів; перевірити розроблені методи та алгоритми методами математичного моделювання та в натурному експерименті; порівняти ефективності власного та конкурентних рішень; зробити висновки та сформулювати план подальших досліджень. Висновки. Доведено, що поєднання відомих методів аналізу в часовій і частотній областях з багаторівневою обробкою дає кращі результати, ніж у аналогів. Розроблені апаратно-програмні засоби та метод обробки результатів вимірювань ефективно реалізують контактний метод вимірювання вібрації, що забезпечує можливість відстеження стану технічного обладнання. Розроблене обладнання для калібрування датчиків віброприскорення дозволяє зменшити похибки акселерометра. Подальшими напрямами розвитку роботи є пошук оптимального розподілу обчислень по рівнях IoT, зменшення обчислювальної складності алгоритмів, збільшення часу безперервної автономної роботи мікроконтролера нижнього рівня, створення мікросервісів для аналізу часових рядів, дослідження залежності технічного стану обладнання від розрахованого відхилення Аллана.

This paper proposes hardware and software solutions and a data processing method for vibration diagnostics of industrial equipment, which uses discrete Fourier transform and Allan dispersion to increase the accuracy and stability of measurement processes and result processing. The object of this study is the use of vibration diagnostic methods to implement the concept of maintenance of industrial equipment based on monitoring its current and future condition. The subject of this research is the hardware and software solutions for vibration diagnostics systems and methods for processing measurement results. The purpose of this work is to develop a new resource-saving IoT-oriented wireless solution for vibration diagnostics, where the contact method and MEMS accelerometers are used to measure vibration parameters and to evaluate the effectiveness of new methods and algorithms for processing experimental data. The task: justify the need to find new hardware and software solutions and methods of processing the obtained results for the implementation of the service concept based on the tracking of vibration indicators of technical equipment; provide basic hardware and software solutions for the implementation of the cloud platform of vibration diagnostics; develop methods of processing results; check the developed methods and algorithms using mathematical modeling methods and in an on-site experiment; compare the effectiveness of own and competitive solutions; draw conclusions and formulate a plan for further research. Conclusions. It has been proven that the combination of known analysis methods in the time and frequency domains with multi-level processing gives better results than analogous methods. The developed hardware and software tools and the method of processing measurement results effectively implement the contact method of vibration measurement, which provides the possibility of tracking the state of technical equipment. The developed equipment for the calibration of vibration acceleration sensors can reduce accelerometer errors. Further areas of research are the search for the optimal distribution of calculations on IoT levels, reducing the computational complexity of algorithms, increasing the time of continuous autonomous operation of the lower-level microcontroller, creating micro services for time-series analysis, and researching the dependence of the technical state of the equipment on the calculated Allan deviation.