УДК 681.5 На правах рукописи
Набиев Наби Козыевич
Автоматизация распознавания дефектов буксовых подшипников на основе комплексного анализа характеристик вибросигнала
Специальность 05.13.06 – Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук
Республика Казахстан, г. Усть-Каменогорск, 2010
Работа выполнена в Северо-Казахстанском государственном университете имени М. Козыбаева
Научный руководитель: доктор технических наук, доцент Кошеков К.Т.
Официальные оппоненты: доктор технических наук, Умбетов У.
кандидат технических наук, Узденбаев Ж.Ш.
Ведущая организация: Казахский национальный технический университет имени К.Сатпаева
Защита состоится «01» июля 2010г. в 10-00 на заседании диссертационного совета К14.29.15 при Восточно-Казахстанском государственном техническом университете имени Д. Серикбаева по адресу:
г. Усть-Каменогорск, ул. Протозанова, 69, зал заседаний Ученого Совета.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Восточно- Казахстанского государственного технического университета им. Д. Серикбаева.
Автореферат разослан «28» мая 2010 г.
Ученый секретарь
диссертационного совета Т.Г. Балова
Введение
Актуальность темы. В рамках стратегии развития транспортной отрасли Республики Казахстан до 2015 года перед железнодорожным транспортом наряду с другими задачами поставлены задачи совершенствования организации, ремонта и содержания железнодорожных путей и подвижного состава, значительное повышение производительности локомотивов и вагонов.
В рамках этих задач особое значение приобретают требования по совершенствованию методов технического обслуживания и ремонта вагонов с применением диагностических устройств и систем, использующих современные методы и новейшие технологии в целях обеспечения безопасности движения и снижения ремонтных трудозатрат.
Опыт технического обслуживания подвижного состава показывает, что в процессе их эксплуатации до 30% выходов из строя (отцепов) связано с выходом из строя подшипников буксовых узлов (буксовых подшипников).
В настоящее время на вагоноремонтных заводах и депо применяются системы диагностики (среди которых выделяется вибродиагностика), имеющие различную достоверность и реализованные на разных аппаратных средствах. В основе их работы лежат методы и алгоритмы, предложенные различными коллективами ученых и специалистов, в частности, Саратовского государственного технического университета, Донского государственного технического университета, Донецкого национального технического университета и др. Однако трудности их практического применения связаны с большими затратами времени на измерения, сложностью интерпретации результатов, необходимостью высокой квалификации персонала, субъективным восприятием работы оператора- эксперта, а также закрытостью систем диагностики, которая не позволяет оперативно расширять круг диагностических задач. Главной проблемой является зависимость формы вибросигнала от места и производственных условия диагностирования, а также использование для анализа недостаточного количества характеристик и отсутствие единой методики распознавания всех возникающих дефектов. Указанное заметно снижает качество контроля и точность распознавания дефектов.
Поэтому, безусловно, актуален и экономически обоснован поиск альтернативных, доступных для реализации технологических решений с применением диагностических систем с высоким уровнем автоматизации для повышения качества контроля и распознавания дефектов подшипников буксовых узлов, использующих современные методы и новейшие технологии анализа максимального количества характеристик сигналов, в целях снижения ремонтных трудозатрат и обеспечения безопасности грузопассажирских перевозок.
Основная идея работы – повысить уровень автоматизации технологического процесса вибродиагностики подшипников буксовых узлов
путем применения компьютерной автоматизированной системы с более эффективными и точными технологиями распознавания дефектов и оценки остаточного ресурса.
Цель работы – совершенствование автоматизированной диагностики и контроля качества ремонта подшипников буксовых узлов путем применения метода комплексного анализа характеристик вибросигнала и разработки алгоритма автоматизированного распознавания дефектов на основе теории идентификационных измерений сигналов с последующей интеграцией в технологический процесс ремонта и восстановления железнодорожных колесных пар.
Объект исследования. Процесс вибродиагностики технического состояния буксовых подшипников колесных пар железнодорожных грузовых вагонов.
Предметом исследования является автоматизация технологического процесса вибродиагностики буксовых подшипников колесных пар.
Методы исследования. Для решения поставленных задач применялись основные положения теории автоматического управления, методы теории идентификационных измерений, теория распознавания, математический аппарат теории обработки сигналов, математической статистики, математического программирования, теории алгоритмов и дискретной математики, теории, методы и средства информационно-измерительной техники и методы теории баз данных.
Анализ и обработка результатов вибродиагностического контроля велись с использованием специально разработанного программного обеспечения LabVIEW v7.1 с использованием Sound and Vibration Toolkit и LabVIEW Run-Time Engine. Экспериментальные исследования проводились с использованием аппаратно-программных решений компании National Instruments и комплекса вибродиагностики в производственных условиях АО «ЗИКСТО», г. Петропавловск.
Для реализации поставленной цели необходимо было решить следующие основные задачи:
исследовать существующие методы и системы диагностики технического состояния подшипников буксового узла;
обосновать применение метода комплексного анализа идентификационных измерений характеристик вибросигнала для оценки технического состояния подшипников буксовых узлов колесных пар;
предложить метод автоматического распознавания дефектов подшипников буксовых узлов на основе идентификационных измерений комплекса характеристик вибросигнала, разработать алгоритмы управления для решения задач распознавания дефектов при автоматизированной диагностике;
разработка автоматизированной системы диагностики подшипников буксовых узлов колесных пар на базе персонального компьютера с использованием технологий компании National Instruments;
разработка, апробация и внедрение на базе полученных научно- теоретических результатов автоматизированной системы диагностики подшипников буксовых узлов колесных пар в технологический процесс предприятий по ремонту узлов железнодорожного подвижного состава.
Научные положения, выносимые на защиту и их новизна:
метод автоматического распознавания типовых дефектов подшипников буксовых узлов на основе комплексного анализа характеристик вибросигнала с применением теории идентификационных измерений;
математическая модель диагностики буксовых подшипников, основанная на идентификационном преобразовании и измерений характеристик входного вибросигнала, в выходной комплексный вектор количественного и качественного технического состояния и метод прогнозирования остаточного ресурса буксовых подшипников колесных пар;
алгоритм автоматического распознавания и прогнозирования остаточного ресурса дефектов буксовых подшипников на основе комплексного анализа характеристик вибросигнала с применением теории идентификационных измерений и баз данных;
структура интеллектуальной автоматизированной системы распознавания и прогнозирования остаточного ресурса дефектов буксовых подшипников на основе идентификационных измерений и комплексного анализа характеристик, встраиваемая в автоматизированные системы диагностики, контроля и управления;
методика оценки остаточного ресурса буксовых подшипников на основе идентификационных измерений и анализа корреляционных характеристик вибросигнала;
автоматизированная система вибродиагностики прогнозирования остаточного ресурс, обеспечивающая распознавание технического состояния и прогнозирование остаточного ресурса, функционирующая на основе компьютерных технологий National Instruments.
Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и рекомендаций основывается на корректном использовании теории информационно-измерительной техники, теории распознавания, методов математического моделирования, теории эксперимента, а также на внедрении разработанных рекомендаций.
Практическая ценность в повышение качества и эффективности автоматизации технологического процесса технического обслуживания и текущего ремонта колесных пар железнодорожного подвижного состава.
Разработанный метод, алгоритм и интеллектуальная автоматизированная система распознавания дефектов и прогнозирования остаточного ресурса применимы к другим диагностируемым технологическим объектам.
Апробация работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на научных семинарах кафедр «Радиоэлектроника и телекоммуникации»,
«Электроэнергетика и приборостроение» и «Технология машиностроения»
СКГУ им. М.Козыбаева, на международных и научно-практических конференциях «Наука и инновации на железнодорожном транспорте», Алматы, 2007 г., «Наука и ее роль в современном мире», Караганда, 2010 г.,
«Бъдещи изследвания», София (Болгария), 2010 г., «Новые технологии и информатизация общества», Караганда, 2010 г.
Личный вклад автора. Постановка проблемы, формулирование всех рассмотренных задач, поиск путей их решения, а также приведенные в диссертации научные и практические результаты, их анализ, формирование итоговых выводов и внедрение осуществлены лично автором диссертации.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 научных трудов, из них 4 статьи в изданиях, рекомендованных Комитетом по контролю в сфере образования и науки МОН РК для публикации основных результатов кандидатских и докторских диссертаций.
Структура и объем работы Диссертация состоит из перечня обозначений и сокращений, введения, четырех глав, заключения, списка используемых источников, включающего 124 наименований. Основная часть работы изложена на 132 страницах машинописного текста. Работа содержит 52 рисунка, 25 таблиц и приложения.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
В первой главе автором рассмотрены современное состояние вопроса дефектации и диагностирования подшипников буксовых узлов и задачи исследования, рассмотрена система текущего содержания и ремонта грузовых вагонов. Произведен выбор объекта исследования (диагностики) и показаны условия эксплуатации буксовых подшипников на колесной паре (рисунок 1). Влияние окружающей среды на полезный сигнал Uинф(t) отражает возмущающее воздействие M(t), а выходная переменная U'инф(t) измеряется информационным преобразователем (датчиком) с помехой измерения H(t), так что U(t)=Uинф(t)+М(t)+H(t).
Рисунок 1 – Структура объекта диагностики
(W0(p) – Передаточная функция, описывающая поведение объекта диагностики, АСД – автоматизированная система диагностики)
Получены общие сведения по техническому диагностированию подшипников в собранной буксе подвижного состава. Изучены причины возникновения дефектов и разрушения подшипников в буксовом узле.
Произведен обзор научных работ в области диагностики подшипников буксовых узлов колесных пар подвижного состава. Произведен анализ существующих методов вибродиагностики технического состояния подшипников буксовых узлов. Произведен обзор современных приборов для вибродиагностики.
По результатам анализа было определено направление исследования, поставлена цель и сформулированы задачи исследования.
Вторая глава посвящена разработки математической модели процесса вибродиагностики и создании на ее основе структуры интеллектуальной автоматизированной системы вибродиагностики на основе идентификационных измерений и анализа комплекса характеристик входного вибросигнала.
Рассмотрено действие на элементы колесной пары в пути следования динамических сил, изменяющих нагруженность подшипников, что в дальнейшем приводит к их износу и неисправностям. Приводится обоснование автоматизации процесса вибродиагностики на основе современных компьютерных технологий путем более эффективного распознавания дефектов подшипников.
Для повышения автоматизации технологического процесса вибродиагностики буксовых подшипников путем эффективного распознавания дефектов были использованы теоретические основы и методы идентификационных измерений сигналов, предложенные Кликушиным Ю.Н.
и Кошековым К.Т., решающие достаточно большой круг задач, прямо или косвенно связанных с распознаванием сигналов, являющихся носителями информации о состоянии объектов и процессов. Поскольку в их работах недостаточно рассмотрены вопросы прикладного применения автоматизации и управления объектов технологических процессов, в частности, связь измерения формы сигналов с оценкой состояния исследуемого объекта, его свойств и признаков, то в данной работе задача распознавания характеристик вибросигналов, характерных дефектам, стала основной. Для более эффективной диагностики буксовых подшипников были выбраны следующие научные положения теории идентификационных измерений:
применять для вибродиагностики подшипников комплексные характеристики (временные, спектральные, корреляционные и вероятностные) вибросигналов и их приращений;
необходимо использовать векторные идентификационные измерения характеристик вибросигналов: распределения мгновенных значений (РМЗ) и распределения временных интервалов (РВИ) для уменьшения погрешности распознавания вибросигналов;
для распознавания дефектов подшипников наиболее эффективным является метод анализа комплекса характеристик вибросигнала.
На основе проведенного автором анализа в работе эффективным является применение К- и S-тестеры.
Для реализации процессов вибродиагностики методом анализа комплекса характеристик вибросигнала c применением теории идентификационных измерений была предложена следующая математическая модель преобразования поступающего на вход вибросигнала X(t), в выходной комплексный вектор
Y
количественного и качественного технического состояния и оценки и прогнозирования остаточного ресурса буксовых подшипников колесных пар:
)) ( (
, , , , , , ,
) ( ), ( ), ( ), ( ), ( ), ( ), ( ), (
) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (
X R f L
Id Id Id Id Id Id Id Id B Name
Z IdP d I
X P X R X S X P X R X S t X t X A Z Y
X S X R X P X S X R X P t X t X
, (1)
где
Z
– вектор комплексных характеристик входного вибросигнала:
X(t) – временная характеристика входного вибросигнала, ΔX(t) – приращения временной характеристики, P(X) – вероятностная характеристика, R(X) – корреляционная характеристика, S(X) – спектральная характеристика, P(ΔX) – вероятностная характеристика функции приращения вибросигнала, R(ΔX) – корреляционная характеристика функции приращения вибросигнала, S(ΔX) – спектральная характеристика функции приращения вибросигнала;
A – оператор формирования комплексного вектора характеристик вибросигнала;
IdP – оператор идентификационного преобразования характеристик вибросигнала в идентификационные параметры в виде чисел;
d I
– идентификационный вектор характеристик вибросигнала;
Name – лингвистическая качественная характеристика дефекта;
B – оператор преобразования идентификационного вектора в качественные характеристики вибросигнала;
L – остаточный ресурс эксплуатации буксового подшипника.
Для реализации (1) предлагается структура интеллектуальная автоматизированная система распознавания и прогнозирования остаточного ресурса дефектов буксовых подшипников на основе идентификационных измерений и комплексного анализа характеристик, встраиваемая в автоматизированные системы диагностики, контроля и управления с использованием технологий информационно-измерительной техники и теории баз данных, структура которой приведена на рисунке 2.
Рисунок 2 – Структура интеллектуальной автоматизированной системы диагностики
Виброакустичекский сигнал от объекта исследования преобразуется в электрический сигнал в преобразователе (Д) и передается в идентификатор дефектов. Идентификационные тестеры вычисляют идентификационные параметры комплекса характеристик вибросигнала. В формирователе в зависимости от режима (обучения или диагностики) осуществляется формирование эталонной базы данных (БД-1) и базы данных (БД-2) идентификационных параметров характеристик вибросигнала датчика с использованием идентификационную шкалу (ИШ). В классификаторе дефектов согласно предложенному методу и алгоритма формируется результат распознавания буксовых подшипников.
Процесс диагностики включает два этапа. На первом этапе – этап обучения, второй – распознавания и прогнозирования. На этапе обучения устанавливаются типовые дефекты для формирования эталонной базы данных идентификационных параметров буксовых, которая в дальнейшем используется для распознавания дефектов. На следующем этапе реализуется предлагаемый метод распознаванию и методика прогнозирования остаточного ресурса буксовых подшипников.
В третьей главе описана реализация метода автоматического распознавания типовых дефектов буксовых подшипников на основе комплексного анализа характеристик вибросигнала с применением теории идентификационных измерений. Анализ мирового опыта показывает, что при диагностике объектов и совершенствовании технологических процессов, наиболее перспективным является применение автоматизированных систем, основанных на использовании современных компьютерных технологий с накоплением диагностической информации в базах данных.
Формирование эталонной базы данных (БД-1) идентификационных параметров характеристик вибросигналов типовых (эталонных) дефектов.
Эталонная база данных БД-1 состоит из двух частей:
1) создание основная часть эталонной базы данных (БД-1-основная часть);
2) создание классификационная часть эталонной базы данных (БД-1- классификационная часть).
Для формирования БД-1-основная часть в соответствии с (1) формируется вектор характеристик эталонных вибросигналов
) ( ), ( ), ( ), ( ), ( ), ( ), ( ), (
...
...
) ( ), ( ), ( ), ( ), ( ), ( ), ( ),
( 1 1 1 1 1 1 1
1
X P X R X S t x X P X R X S t x
X P X R X S t x X P X R X S t x Z
Э N Э N Э N Э N Э N Э N Э N Э N
Э Э Э Э Э Э Э Э
N
, (2)
где N – количество различных дефектов (эталонов) подшипников.
Далее для всех характеристик вектора (2) вычисляются идентификационные параметры РМЗ и РВИ характеристик эталонного вибросигнала с помощью идентификационных тестеров K- и S-типа. Таким образом, формируются веторы идентификационных параметров РМЗ и РВИ характеристик вибросигнала
(), (), ( ), ( ), ( ), ( ), ( ), ( )
)
( IdPМ X t X t S X R X P X S X R X K X
М Id F
Э , (3)
(), (), ( ), ( ), ( ), ( ), ( ), ( )
)
( IdPВ X t X t S X R X P X S X R X K X
В
IdЭ F , (4)
где IdPМ[.] –операция идентификационного преобразования РМЗ характеристик вибросигнала,
IdРВ[.] –операция идентификационного преобразования РВИ характеристик вибросигнала.
F – вид характеристики сигнала (временная, спектральная, корреляционная, вероятностная и их приращения).
Для формирования БД-1-классификационная часть использовалась идентификационная шкала (ИШ) симметричных сигналов с типовыми характеристиками распределения, предложенная профессором ОмГТУ Ю.Н. Кликушиным.
Полученное в выражении (3) идентификационные параметры IdMiЭ F
путем интерполяции сравниваются с отметкой идентификационной шкалы, в результате чего образуется значение в виде лингвистической характеристики
±<AЭМi(F)>, а знак лингвистической характеристики «±» определяется по полученным в выражении (4) идентификационным параметрам РВИ IdBiЭ
F по формуле
, 1
1 0
,
Э F i
Э F i
IdВ если
IdВ
если . (5)
На этапе распознавания и прогнозирования исследуемого вибросигнала XИ(t) формируется база данных идентификационных параметров характеристик исследуемых вибросигналов буксовых подшипников колесных пар с неизвестным техническим состоянием. По аналогии в соответствии с описанными выше методами по выражениям (3) и (4) измеряются идентификационные параметры характеристик исследуемого вибросигнала (IdMИ и IdВИ) и формируется вектор (6).
ИF
И F
И IdМ IdВ
Id ,
(6) По определенным в выражении (6) идентификационным параметрам формируются базы данных БД-2-основная часть и БД-2- классификационная часть идентификационных параметров характеристик исследуемых вибросигналов с неизвестным техническим сосотоянием.
Полученные идентификационные параметры РМЗ IdMИ<F> также путем интерполяции сравниваются с отметками ИШ, в результате, получаются лингвистические характеристики ±<AИМi(F)> исследуемого вибросигнала. Знак
«±» перед лингвистической характеристикой определяется по аналогии с выражением (5).
Далее формируется база данных результатов сравнения (БД-3) состоящая из трех частей:
1) измерительная часть базы данных результатов сравнения идентификационных параметров характеристик вибросигналов (БД-3- измерительная часть) подшипников буксовых узлов эталонных и исследуемых вибросигналов;
2) логическая часть базы данных результатов сравнения комплексных лингвистических характеристик вибросигналов (БД-3-логическая часть);
3) база данных комплексных оценок результатов сравнения (БД-3- результаты).
Элементами БД-3-измерительная часть являются параметры отклонения, вычисляемые по формулам:
%
Э 100
И Э
F i
F i
F F
i
IdМ IdМ IdМ IdМ
, (7)
%
Э 100
И Э
F i
F i
F F i
IdВ IdВ IdВ IdВ
. (8)
Элементами БД-3-логическая часть являются лингвистические характеристики ±<AЭМi(F)> и ±<AИМi(F)> определяемые по выражению
ИМ
F ЭМ
F i
ИМ F ЭМ
F i М
F
i если A A
A A
d если , 0
,
1 (9)
Используя БД-3-измерительная часть и БД-3-логическая часть формируется БД-3-результаты, полями которой являются оценки, вычисляемые по выражениям (H – количество анализируемых характеристик):
– по результатам сравнения идентификационных параметров измерений РМЗ характеристик вибросигнала
H
QiIdM
IdMiF . (10)– по результатам сравнения идентификационных параметров измерений РВИ характеристик вибросигнала
H
QiIdB
IdBiF. (11) – по результатам сравнения комплексных лингвистических характеристик эталонного и исследуемого вибросигналов% 100 1
*
H Q d
M d
i
F
i . (12)
Для принятия решения о распознавании дефекта используется комплексная оценка по выражению
3 *
2 1
d i IdB i IdM i
i cQ c Q cQ
Q . (13)
где сj – коэффициенты весомости (экспертные оценки) значения которых устанавливаются экспертами в ходе обучения.
Для принятия решения о состоянии объекта диагностики (установление вида дефекта) запишем правило: минимальная по значению обобщенная комплексная оценка Q = min(Qi) – отражающей реальное состояние объекта диагностики, т.е. является результатом распознавания технического состояния буксовых подшипников.
На основании проведенной диагностики, с получением параметров технического состояния, буксовых подшипников определяется их текущее состояние, т.е. либо подшипник имеет какие-либо дефекты, и требуется разборка буксы для устранения неисправности, либо – бездефектный и может
эксплуатироваться дальше без ремонта (без разборки буксы) и для него необходимо произвести оценку и прогнозирование остаточного ресурса.
Далее в работе автором предлагается методика прогнозирования возникновения типовых дефектов путем оценки остаточного ресурса L от идентификационного параметра РВИ корреляционной характеристики вибросигнала IdМЭ(С1) подшипника буксового узла в основе которого лежит следующая математическая модель зависимости остаточного ресурса (14).
L(IdМЭ(С1)) = 1,55×10-7∙ IdМЭ(С1) 5
– 6,83×10-5∙ IdМЭ(С1)4
+ + 0,016∙ IdМЭ(С1) 3
– 0,66∙ IdМЭ(С1) 2
+ 15,55∙ IdМЭ(С1) + 96,83 (14) где IdМ – результаты измерений параметров технического состояния (идентификационные параметры РВИ корреляционной характеристики вибросигнала).
Предложенный метод автоматического распознавания типовых дефектов буксовых подшипников на основе комплексного анализа характеристик вибросигнала с применением теории идентификационных измерений был разработан алгоритм реализации метода автоматического распознавания дефектов буксовых подшипников (рисунке 3).
Рисунок 3 – Блок-схема алгоритма автоматического распознавания и прогнозирования остаточного ресурса дефектов буксовых подшипников
В четвертой главе представлена разработанная автоматизированная система вибродиагностики подшипников буксовых узлов колесных пар, обеспечивающая распознавание технического состояния и прогнозирования остаточного ресурса. Специфической особенностью разработанной автоматизированной системы является ее реализация на основе ПК с использованием среды графического программирования компании National Instruments. Внешний вид автоматизированной системы диагностики подшипников буксовых узлов показан на рисунке 4. Алгоритм, представленный на рисунке 3, реализован в среде LabVIEW.
1 – программное обеспечение – инструментальный пакет LabVIEW фирмы National Instruments; 2 – персональный компьютер; 3 – виброизмерительный
преобразователь типа ДН-4-М1; 4 – соединительный блок BNC-2120.
Рисунок 4 – Внешний вид автоматизированной системы диагностики подшипников буксовых узлов
При проведении диагностика вибрационного состояния проверяемого подшипника на экране компьютера выводятся значения идентификационных параметров характеристик вибросигнала и качественные оценка технического состояния в виде названия дефекта., оценка остаточного ресурса объекта диагностики. После окончания цикла испытаний, результаты отображаются на экране, передаются в базу данных и автоматически заносятся в протокол испытаний, который может быть распечатан.
Далее представлены результаты испытаний, проведенных на АО
«ЗИКСТО» (г. Петропавловск) при проведении планового ремонта колесных пар железнодорожного подвижного состава.
Испытания проводились в два этапа. На первом этапе были выявлены восемь типовых дефектов для формирования базы данных эталонных дефектов подшипников буксовых узлов. На втором этапе был проведен эксперимент по автоматическому выявлению дефектов при неизвестном
состоянии подшипников буксовых узлов для 150 колесных пар, точность распознавания и прогнозирования дефектов составила 85-90%.
Для осуществления первого этапа при проведении ремонта были исследованы колесные пары. Первоначально, с использованием автоматизированной системы, производился съем виброакустической информации с букс (запись в файл), а затем, при разборке буксы, альтернативными методами осуществлялась диагностика подшипника.
После определения типа дефекта подшипника в базу данных вносится имя дефекта. Было установлено, что типовыми дефектами 150-ти исследованных колесных пар (подшипников буксовых узлов) являются дефекты, приведенные в таблице 3.
Таблица 3 – Типовые дефекты подшипников буксовых узлов
Имя дефекта Кол-во дефектных
колесных пар, шт Проворот внутреннего кольца и/или его разрыв 4
Дефект смазки 22
Износ центрирующей поверхности сепаратора подшипников 7
Трещины на сепараторах 32
Выработка на беговых дорожках колец 13
Выработка и/или выкрашивание на телах качения 21
Дефект оси (другие) 2
Без дефекта (норма) 49
Всего исследовано 150
В работе автором также был произведен расчет технико-экономической эффективности от снижения количества внеплановых ремонтов буксовых подшипников грузовых вагонов по заводу АО «ЗИКСТО».
Годовой экономический эффект от результатов внедрения вычисляется
,
. . . . . .
. B К
L С L
Э
п б с
год б р в
н (11)
где
Сн.в.р.б.– суммарная стоимость внепланового ремонта элементов буксового узла;отношение Lгод/ Lс.б.п. (Lгод – годовой пробег грузового вагона, а Lс.б.п. – пробег до первого служебного ремонта буксовых подшипников);
В – парк колесных пар грузовых вагонов, находящихся в эксплуатации, от всего парка колесных пар вагонов;
ΔK – затраты на проведение НИР по виброакустической диагностике буксовых подшипников грузовых вагонов.
Таким образом, прямая экономическая эффективность Э=3660887 тенге:
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Основные научные и практические результаты работы состоят в следующем:
проведен анализ современного состояния проблемы автоматизации процесса диагностики наиболее ответственного узла железнодорожного подвижного состава – подшипников буксовых узлов колесных пар, существующих методов и средств вибродиагностики;
предложен метод автоматического распознавания типовых дефектов подшипников буксовых узлов на основе комплексного анализа характеристик вибросигнала с применением теории идентификационных измерений;
разработана математическая модель диагностики буксовых подшипников, основанная на идентификационном преобразовании и измерений характеристик входного вибросигнала, в выходной комплексный вектор количественного и качественного технического состояния и метод прогнозирования возникновения типовых дефектов и прогнозирования остаточного ресурса буксовых подшипников колесных пар;
разработан алгоритм автоматического распознавания и прогнозирования остаточного ресурса дефектов буксовых подшипников на основе комплексного анализа характеристик вибросигнала с применением теории идентификационных измерений и баз данных;
разработана структура интеллектуальной автоматизированной системы распознавания и прогнозирования остаточного ресурса дефектов буксовых подшипников на основе идентификационных измерений и комплексного анализа характеристик, встраиваемая в автоматизированные системы диагностики, контроля и управления;
предложена методика оценки остаточного ресурса буксовых подшипников на основе идентификационных измерений и анализа корреляционных характеристик вибросигнала;
разработана автоматизированная система вибродиагностики буксовых подшипников колесных пар, обеспечивающая распознавание технического состояния и прогнозирование остаточного ресурса, функционирующая на основе компьютерных технологий National Instruments.
экспериментально обоснована эффективность и перспективность автоматизированной системы диагностики подшипников буксовых узлов колесных пар.
Основные научные и практические результаты диссертационной работы приняты для внедрения на заводе АО «ЗИКСТО», отдельные результаты работы используются в учебном процессе СКГУ им. М.Козыбаева.
Оценка полноты решений поставленных задач.
Поставленная цель работы достигнута, задачи исследования решены полностью. Результаты исследования доведены до внедрения, подтверждены
актами внедрения, что доказывает достоверность основных положений и выводов.
Разработка рекомендаций и исходных данных по использованию результатов.
Автоматизированная система вибродиагностики подшипников буксовых узлов в связи с обучаемостью может иметь дальнейшую перспективу применения в проектах по обновлению, реконструкции и модернизации технологического процесса ремонта и восстановления колесных пар и других узлов и систем железнодорожного транспорта.
Предложенные методы и алгоритмы разработанной автоматизированной системы могут быть использованы для автоматизации, диагностики, контроля и управления в машиностроении, приборостроении и телекоммуникациях.
Оценка технико-экономической эффективности внедрения.
Технико-экономическая эффективность автоматизированной системы диагностики достигается за счет автоматизации всех основных этапов испытаний, контроля и диагностирования подшипников буксовых узлов, улучшения условий труда технического персонала вагоноремонтного предприятия, смещение деятельности специалистов в сторону интеллектуальных областей, как за счет уменьшения объема многократно повторяющихся операций при получении, обработке и анализе результатов испытаний, так и за счет качественного изменения этих операций с помощью эффективных алгоритмов автоматизированного диагностирования.
Оценка научного уровня выполненной работы в сравнении с лучшими достижениями в данной области.
Проведенный обзор литературы, результаты теоретического и прикладного исследования, рассмотрение и решение проблемы путем внедрения разработанной автоматизированной системы, реализующей метод анализа комплекса характеристик вибросигнала с применением теории идентификационных измерений, позволяют сделать вывод о том, что проделанная работа соответствует современному научно-техническому уровню.
