Диагностические признаки в оценке технического состояния машин и механизмов

Для оценки текущего технического состояния механических и электромеханических систем в настоящее время широко применяют методы, реализуемые на базе статистической информации (статистические, метод Байеса и др.), которые различаются правилами поиска оптимальных решений и привязаны к статистической структуре диагностических данных. На этой базе проводят расширение классификации дефектов и разработку требований к диагностической системе. В диагностике сложных технических объектов преобладает экспертная оценка, которая определяется техническим уровнем специалистов. В статье рассмотрены вопросы получения устойчивых диагностических признаков, необходимых для регистрации деградации механизма и выявления зарождающихся дефектов при функциональной диагностике. Представлены требования к диагностическому признаку с позиции выбора измеряемых физических величин, точности измерения, инвариантности, устойчивости к различным воздействиям и необходимости сохранения характеристик механизма на протяжении жизненного цикла с возможностью сравнения и количественной оценки изменений в нём. Показана возможность использования в фазохронометрическом методе классической теории описания машин и механизмов, разработанной специалистами в конкретной области техники для анализа работы и определения диагностических признаков различных циклических механизмов. Представлены результаты выявления диагностических признаков для оценки работы турбоагрегатов ТЭЦ и металлорежущего оборудования.

Литература

[1] ГОСТ Р ИСО 13379–2009. Контроль состояния и диагностика машин. Руководство по интерпретации данных и методам диагностирования. Введен 2011–01–01. Москва, Стандартинфом, 2010. 24 с.

[2] Машошин О.Ф. Диагностика авиационной техники (информационные основы). Москва, Изд-во МГТУГА, 2007. 141 с.

[3] Киселев М.И., Козлов А.П., Морозов А.Н., Назолин А.Л., Пронякин В.И, Соловьев А.В. Измерение периода вращения валопровода турбоагрегата фотоэлектрическим методом. Измерительная техника, 1996, № 12, с. 28–29.

[4] Киселев М.И., Пронякин В.И. Быстропротекающие переходные режимы функционирования валопровода мощного турбоагрегата. Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2011, № 5. URL: http://technomag.bmstu.ru/doc/192225.html (дата обращения 15 мая 2011).

[5] Пронякин В.И. Проблемы диагностики циклических машин и механизмов. Измерительная техника, 2008, № 10, с. 9–13.

[6] Пронякин В.И. Фазохронометрия в обеспечении информационно-метрологического сопровождения жизненного цикла машин и механизмов. Мир измерений, 2011, № 9, с. 57–61.

[7] Байков А.И., Киселев М.И., Комшин А.С., Пронякин В.И., Руденко А.Л. Многофакторное информационно-метрологическое сопровождение эксплуатации гидроагрегатов на базе фазохронометрического метода. Гидротехническое строительство, 2015, № 2, с. 2–8.

[8] Киселев М.И., Зройчиков Н.А., Пронякин В.И., Чивилев Я.В. Прецизионное исследование работы турбоагрегата оптико-электронными средствами. Теплоэнергетика, 2006, № 11, с. 10–13.

[9] Айзенберг Л.А., Кравцов Б.А. Вычислительный эксперимент по аналитическому продолжению спектра Фурье одномерных финитных сигналов. Сверхразрешение. Автометрия, 1989, № 1, с. 60–64.

[10] Комшин А.С. Математическое моделирование измерительно-вычислительного контроля электромеханических параметров турбоагрегатов фазохронометрическим методом. Измерительная техника, 2013, № 8, с. 12–15.

[11] Потапов К.Г. Исследование и разработка метода и средств оценки текущего технического состояния главных приводов токарного оборудования на базе фазохронометрического подхода. Дис. … канд. техн. наук. Москва, 2015. 189 с.