Новый численный метод определения угла поворота вала из ускорений беспроводного датчика

Владимир Владимирович Синицин, Наталья Михайловна Япарова

Аннотация


Хотя плановое регламентное техническое обслуживание позволяет предотвратить выход из строя и незапланированные простои оборудования, такой подход ограничивает гибкость производственных систем. С другой стороны, концепция технического обслуживания по состоянию повышает гибкость производственных систем, однако требует надежной диагностической информации в режиме реального времени. Современные технологии, например, беспроводная передача энергии и концепция индустриального интернета вещей расширяют возможности существующих решений, а также позволяют реализовать новые высокочувствительные датчики для технического контроля, такие как беспроводной датчик ускорений, который закрепляют непосредственно на вращающемся валу механизма. Такой беспроводной датчик одновременно измеряет угловое и линейные ускорения вала, а также мгновенный угол его поворота. Кроме того, беспроводной датчик содержит высокопроизводительный микроконтроллер, который позволяет обрабатывать измеренные данные в режиме реального времени и, таким образом, оценивать состояние узла механизма. Однако точность измерения угла поворота вала беспроводным датчиком ограничивает точность его измерений линейных ускорений вала. В этой статье авторы предлагают новый численный метод, который позволяет повысить точность измерения угла поворота и линейных ускорений вала. Метод основан на методе регуляризации и применении конечно-разностных уравнений. Кроме того, в исследовании показаны результаты применения численного метода для расчета угла поворота вала из моделированных сигналов беспроводного датчика ускорений, содержащих шум. Результаты моделирования показывают, что численный метод эффективно определяет угол поворота и, более того, метод устойчив к шуму.


Ключевые слова


угловое ускорение; вращающийся вал; беспроводной сенсор; численный метод; метод регуляризации; обратная задача

Полный текст:

PDF (English)

Литература


Asynchronous Input Gear Damage Diagnosis Using Time Averaging and Wavelet Filtering / M.A. Jafarizadeh, R. Hassannejad, M.M. Ettefagh, S. Chitsaz // Mech. Syst. Signal Process. – 2008. – Vol. 22. – P. 172–201. DOI: 10.1016/j.ymssp.2007.06.006

Feldman, M. Hilbert Transform in Vibration Analysis / M. Feldman // Mech. Syst. Signal Process. – 2011. – Vol. 25 (3). – P. 735–802. DOI: 10.1016/j.ymssp.2010.07.018

Ahamed, N. Spur Gear Tooth Root Crack Detection Using Time Synchronous Averaging under Fluctuating Speed / N. Ahamed, Y. Pandya, A. Parey // Measurement. – 2014. – Vol. 52. – P. 1–11. DOI: 10.1016/j.measurement.2014.02.029

Amarnath, M. Local Fault Detection in Helical Gears via Vibration and Acoustic Signals Using EMD Based Statistical Parameter Analysis / M. Amarnath, I.R. Praveen Krishna // Measurement. – 2014. – Vol. 58. – P. 154–164. DOI: 10.1016/j.measurement.2014.08.015

A Gear Fault Diagnosis Using Hilbert Spectrum Based on MODWPT and a Comparison with EMD Approach / Yang Yu, He Yigang, Cheng Junsheng, Yu Dejie // Measurement. – 2009. – Vol. 42. – P. 542–551. DOI: 10.1016/j.measurement.2008.09.011

A Wireless MEMS-Based Inclinometer Sensor Node for Structural Health Monitoring / D. Ha, H. Park, S. Choi, Y. Kim // Sensors. – 2013. – Vol. 13 (12). – P. 16090–16104. DOI: 10.3390/s131216090

Kavitha, S. High Performance MEMS Accelerometers for Concrete SHM Applications and Comparison with COTS Accelerometers / S. Kavitha, R.J. Daniel, K. Sumangala // Mech. Syst. Signal Process. – 2016. – Vol. 66. – P. 410–424. DOI: 10.1016/j.ymssp.2015.06.005

Wireless Health Monitoring System for Vibration Detection of Induction Motors / S. Korkua, H. Jain, W.J. Lee, C. Kwan // 2010 IEEE Industiral and Commercial Power Systems Technical Conf. – Conf. Record (Tallahassee, FL, USA). – 2010. – P. 1–6. DOI: 10.1109/icps.2010.5489899

An Availability of MEMS-Based Accelerometers and Current Sensors in Machinery Fault Diagnosis / J. Son, B. Ahn, J. Ha, B. Choi // Measurement. – 2016. – Vol. 94. – P. 680–691.

Патент на полезную модель 142934 Российская Федерация, МПК7 G 01 P 15/02, G 01 H 9/00. Устройство измерения виброускорения подвижных элементов машин и механизмов / В.В. Синицин, В.В. Синицин, А.С. Семенов, А.Л. Шестаков; заявитель и патентообладатель ФГБОУ ВПО «ЮУрГУ» (НИУ). – № 2014109714/28; заявл. 12.03.2014; опубл. 10.07.2014, Бюл. № 19.

Chinchalkar, S. Determination of Crack Location in Beams Using Natural Frequencies / S. Chinchalkar // Journal of Sound and Vibration. – 2001. – Vol. 247, iss. 3. – P. 417–429. DOI: 10.1006/jsvi.2001.3748

Vibration-Based Inverse Algorithms for Detection of Delamination in Composites / Z. Zhang, K. Shankar, T. Ray et al. // Composite Structures. – 2013. – Vol. 102. – P. 226–236. DOI: 10.1016/j.compstruct.2013.03.012

Jang, T.S. A New Method for Detecting Non-linear Damping and Restoring Forces in NonLinear Oscillation Systems from Transient Data / T.S. Jang, S. Choi Hang, S.L. Han // International Journal of Non-Linear Mechanics. – 2009. – Vol. 44, iss. 7. – P. 801–808. DOI: 10.1016/j.ijnonlinmec.2009.05.001

A Novel Application of Radial Basis Functions for Solving a Model of First-Order IntegroOrdinary Differential Equation / K. Parand, S. Abbasbandy, S. Kazem, J.A. Rad // Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation. – 2011. – Vol. 16, iss. 11. – P. 4250–4258. DOI: 10.1016/j.cnsns.2011.02.020

Sinitsin, V.V. Wireless Acceleration Sensor of Moving Elements for Condition Monitoring of Mechanisms / V.V. Sinitsin, A.L. Shestakov // Meas. Sci. Technol. – 2017. – Vol. 28, no. 9. – P. 1–8. DOI: 10.1088/1361-6501/aa7ab6

Yaparova, N.M. Method for Temperature Measuring Inside a Cylindrical Body Based on Surface Measurements / N.M. Yaparova, A.L. Shestakov // 14th IMEKO TC10 Workshop Technical Diagnostics, Italy. – 2016. – P. 8–12.




DOI: http://dx.doi.org/10.14529/ctcr180315

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.