2.
Zaznavanje in lokalizacija poškodb ležajev v rotacijskih strojihPatrik Peršič, 2020, magistrsko delo
Opis: Ležaji so pomemben del rotacijskega stroja, saj prenašajo silo vrtečega se dela na ohišje. Zaradi te funkcije so velikokrat podvrženi prekomernim silam in posledično poškodbam. Odkritje poškodbe v zgodnji fazi je zelo pomembno, saj lahko na ta način preprečimo draga popravila strojev in izpad prihodkov zaradi zaustavitve. V literaturi najdemo veliko postopkov za diagnostiko napak na ležajih, ki praviloma temeljijo na zaznavanju sprememb v karakterističnih veličinah, ki jim pravimo značilke. Prvi pomemben korak pri diagnostiki je detekcija, kjer je potrebno zaznati, ali je prišlo do spremembe v vrednosti značilke. Klasične značilke se dobro obnesejo pri konstantnih pogojih obratovanja, slabše pa, če se ti pogoji spreminjajo. Težko je namreč ločiti med spremembami v značilkah vsled poškodbe in spremembami zaradi spremenljivih obratovalnih pogojev. Tradicionalni načini zaznavanja sprememb v značilki temeljijo na ugotavljanju, ali je ta presegla nek prag. Težava, ki se pri tem pojavlja, je, da optimalnega praga ni enostavno sistematično izbrati, poleg tega pa se lahko pojavijo problemi s pogostimi prehodi značilke čezenj in nazaj, kar ima za posledico pogosto vklapljanje in izklapljanje alarma. Temu pravimo diagnostična nestabilnost.
Namen magistrskega dela je bil raziskati možnosti za odpravo težav z diagnostično nestabilnostjo pri diagnosticiranju poškodb ležajev s statističnimi koncepti, in sicer konkretno z uporabo Jensen-Renyijeve divergence. Delovanje pristopa smo najprej raziskali na simulacijskih primerih, nato pa ga uporabili na realnih meritvah iz baze podatkov IMS Bearing Dataset. Opisali smo celoten postopek detekcije, tudi določitev optimalnega praga poškodbe po hevristični metodi. Ker je ideja dokaj nova, smo morali za vse pripraviti ustrezne algoritme. Ugotovili smo, da Jensen-Renyijeva divergenca ob pravilni nastavitvi parametrov deluje zelo dobro. Vrednosti značilk naraščajo monotono, posledično je manj možnosti za lažni alarm. Poleg tega pa spremembo zazna že ob najmanjšem povišanju, brez zakasnitve.
Ključne besede: ležaji, diagnostika, Jensen-Renyijeva divergenca, Fourierjeva transformacija
Objavljeno v RUNG: 30.06.2020; Ogledov: 3215; Prenosov: 110
Celotno besedilo (18,97 MB)
