Đánh giá định tính

Một phần của tài liệu Chẩn đoán hư hỏng của hộp số bánh răng bằng phân tích thời gian – tần số các dao động cơ học (Trang 113)

Để đánh giá định tính hiệu quả của phương pháp trung bình hóa tín hiệu đồng bộ ta lấy thí dụ về tín hiệu bánh răng bình thường và tín hiệu bánh răng có hư hỏng được minh họa trên hình 4.23a, b.

a)

b)

100

Rõ ràng nếu chỉ quan sát tín hiệu trên miền thời gian (hình 4.23a,b) thì không thể phân biệt được trạng thái bánh răng bình thường và bánh răng có hư hỏng. Sau khi áp dụng phương pháp TSA thì thấy xuất hiện vùng tín hiệu có biên độ lớn hơn không nhiều trên tín hiệu bánh răng có hư hỏng (vùng tín hiệu được khoanh tròn trên hình 4.23d). Nhằm quan sát trực quan bằng hình ảnh tín hiệu TSA được biểu trên trên đồ thị PWM (hình 4.24a, b). Trong cả hai trường hợp ta thấy vùng có dải màu đậm (có biên độ lớn) là tại điều hòa ăn khớp 1, 2, 3. Bên cạnh đó trên đồ thị PWM còn có thể đếm được số răng, mỗi răng tương ứng với một vùng màu có thang màu lớn (25 răng). Tuy nhiên căn cứ bằng hình ảnh này khó phân biệt có sự khác nhau trong hai trạng thái hư hỏng của bánh răng.

Hình 4.23: Tín hiệu trong miền thời gian (a,b) và tín hiệu TSA (b,c)

Hình 4.24: PWM tín hiệu TSA bình thường (a) và tín hiệu có hư hỏng (b)

Với trường hợp bánh răng có hư hỏng: Tiến hành tách các điều hòa ăn khớp ra khỏi tín hiệu TSA kết quả thu được tín hiệu thừa như hình 4.25c.

a) Bánh răng bình thường b) Bánh răng hư hỏng b) Tín hiệu có hư hỏng

a) Tín hiệu bình thường c) TSA tín hiệu bình thường

101

Hình 4.25: Tín hiệu TSA (a), các thành phần điều hòa ăn khớp (b) và tín hiệu thừa (c) trong trường hợp bánh răng có hư hỏng

Làm tương tự với bánh răng bình thường, kết quả sau đó đưa vào phân tích PWM. Ta thấy trên đồ thị PWM của tín hiệu thừa với bánh răng bình thường (hình 4.26a) không còn các thành phần tần số ăn khớp và các bậc điều hòa ăn khớp (bậc 1, 2, 3). Trên đồ thị PWM của tín hiệu thừa trong trường hợp bánh răng có hư hỏng (hình 4.26b) vẫn còn dải mầu đậm, đây chính là triệu chứng do hư hỏng bánh răng gây ra.

Hình 4.26: PWM tín hiệu thừa bình thường (a) và tín hiệu thừa có hư hỏng (b)

4.3.2 Đánh giá định lƣợng

Tham số đánh giá định lượng tín hiệu TSA là FM0, tham số đánh giá định lượng tín hiệu thừa là NA4NA4*, các tham số đánh giá định lượng tín hiệu sai phân là FM4, được thể hiện rõ trên hình 4.27.

4.3.2.1 Đánh giá định lượng trên cơ sở tín hiệu TSA

Tham số FM0 được phát triển bởi Stewart vào năm 1977 [85] là một phương pháp đơn giản được sử dụng như là một chỉ số chính dựa trên cơ sở quá trình ăn khớp. FM0 được định nghĩa là tỉ số giữa biên độ đỉnh kép của tín hiệu TSA với tổng của biên độ của tần số ăn khớp và các điều hòa của nó:

  1 0 np ea k p ea k i i S F M A f     (4.10)

Trong đó Speak-peak là giá trị đỉnh kép của tín hiệu TSA, A(fi) là biên độ của tần số ăn khớp và các điều hòa của tần số ăn khớp trong miền tần số. Từ công thức trên ta thấy tham số FM0 sẽ tăng trong hai trường hợp:

+ Với hư hỏng phân bố: Biên độ đỉnh kép là hằng số trong khi biên độ tần số ăn khớp giảm khi đó FM0 tăng.

+ Với hư hỏng cục bộ: Biên độ đỉnh kép tăng trong khi biên độ của tần số ăn khớp và các điều hòa không thay đổi, khi đó FM0 cũng tăng.

4.3.2.2 Đánh giá định lượng trên cơ sở tín hiệu thừa, tín hiệu sai phân

Hình dưới đây minh họa về chẩn đoán trên cơ sở tín hiệu thừa. Quan sát tín hiệu thừa ta có thể khẳng định có hư hỏng bánh răng nhưng chưa phân biệt được là hư hỏng bánh

102

răng dạng nào (lệch tâm, không đồng trục, hư hỏng cục bộ hay hư hỏng phân bố…). Để chẩn đoán đúng là hư hỏng nứt răng cần chẩn đoán trên cơ sở tín hiệu sai phân [85].

a. Tham số NA4     4 1 2 1 1 4 1 N i i M N j j j N r r N A r r M                       i j (4.11)

Trong đó r là tín hiệu thừa, r là giá trị trung bình của tín hiệu thừa, N là tổng số điểm dữ liệu, M là số điểm trong trung bình hóa chạy. NA4 được sử dụng như một chỉ số cảnh báo hư hỏng chung được xây dựng trên cơ sở tín hiệu thừa (hình 4.27a).

  ±   4 * 1 2 2 1 4 N i i r r N N A M     (4.12)

NA4* là tham số kế thừa từ NA4, nó cho phép xác định hư hỏng dựa trên trạng thái hư hỏng xảy ra ngay trước đó nhờ vào tham số M%2(là tham số xác định trong trường hợp chưa có hư hỏng hoặc tại thời điểm bắt đầu theo dõi hư hỏng). Nếu M%2 được xác định tại thời điểm bánh răng còn tốt thì NA4* sẽ đóng vai trò như là chuẩn tương đối. Tham số NA4*

lấy gốc là thời điểm bánh răng còn tốt để đánh giá các hư hỏng tiến triển (hình 4.27a).

Hình 4.27: Tham số NA4 và NA4* (a) và tham số FM4 và FM4*(b)

b. Tham số FM4     4 1 2 2 1 N i i N i i N d d F M d d              4 (4.13)

trong đó d là tín hiệu sai phân, d là giá trị trung bình của tín hiệu sai phân. N là tổng số điểm lấy mẫu. Theo Stewart, tham số FM4 được phát triển để phát hiện thay đổi trong trường hợp có hư hỏng phân bố hoặc cục bộ (hình 4.27b)

103

4.4 Chẩn đoán hƣ hỏng ổ đỡ con lăn trên cơ sở TSA

Với một số trường không phát hiện ra được triệu chứng hư hỏng ổ đỡ con lăn do trong tín hiệu dao động có lẫn dao động gây ra bởi bánh răng. Trong trường hợp này cần sử dụng phương pháp trung bình hóa tín hiệu đồng bộ để tách được nguồn tín hiệu gây ra bởi bánh răng, phần còn lại của tín hiệu chính là tín hiệu ổ đỡ con lăn. Không mất tính tổng quát trong phần này đề xuất phương án sử dụng tín hiệu pha được tách ra từ tín hiệu gia tốc để áp dụng phương pháp trung bình hóa. Với trường hợp có tín hiệu pha việc áp dụng phương pháp trung bình hóa sẽ đơn giản hơn rất nhiều. Quy trình chẩn đoán chung cho ổ đỡ con lăn trên cơ sở TSA được thể hiện trên hình 4.28.

Hình 4.28. Quy trình chẩn đoán cho ổ đỡ con lăn trên cơ sở trung bình hóa tín hiệu không pha

Kết luận chƣơng 4

Việc giám sát tình trạng hoạt động hộp số bánh răng đã và đang đem lại nhiều lợi ích kinh tế như là tránh phải dừng máy đột ngột, chủ động trong công tác bảo dưỡng sửa chữa. Phương pháp trung bình hóa đồng bộ là một phương pháp cơ bản để chẩn đoán hư hỏng trong hộp số bánh răng. Chương này đã trình bày cơ sở lý thuyết về phương pháp trung bình hóa đồng bộ và ứng dụng của phương pháp này kết hợp với phân tích thời gian – tần số vào chẩn đoán hư hỏng của bánh răng. Một số kỹ thuật cải tiến phương pháp trung bình hóa đồng bộ đã được đề xuất như trung bình hóa đồng bộ với nhiều trục quay khác nhau, trung bình hóa không cần tín hiệu pha. Bên cạnh đó, quy trình chẩn đoán cho ổ đỡ con lăn sử dụng phương pháp trung bình hóa không pha cũng đã được đề xuất. Đây là những điểm

Tín hiệu đo gia tốc

Pha trục quay được tái tạo:

Trung bình hóa tín hiệu đồng bộ Tín hiệu bánh răng

Kurtogram Vùng tần số lựa chọn

Phổ đường bao miền bậc Hilbert Phổ đường bao miền tần số

Tín hiệu ổ đỡ con lăn Lấy mẫu tín hiệu

104

mới của luận án nhằm cải thiện chất lượng chẩn đoán bằng phương pháp trung bình hóa tín hiệu đồng bộ mà hiện nay chưa có nhiều nghiên cứu chuyên sâu.

105

CHƢƠNG 5: CÁC KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM

Nhằm kiểm chứng kết quả nghiên cứu của luận án trên mô hình thực, một chương trình tính đã được xây dựng trên cơ sở toàn bộ thuật toán đã được trình bày ở các chương trước. Chương trình tính có nhiệm vụ hỗ trợ người làm nhiệm vụ chẩn đoán sớm tìm ra triệu chứng hư hỏng của các phần tử quay trong hộp số bánh răng. Bên cạnh đó trong chương này còn giới thiệu chi tiết quá trình thu thập dữ liệu đo trong phòng thí nghiệm và ngoài thực tế sản xuất. Một quy trình chẩn đoán mới đã được đề xuất nhằm mục đích chẩn đoán các chi tiết quay trong hộp số bánh răng vận hành với các điều kiện tốc độ và tải trọng biến đổi. Các kết quả đo sẽ được đưa vào chương trình tính để xử lý, sau đó căn cứ theo quy trình chẩn đoán để phát hiện và định vị hư hỏng. Kết quả chẩn đoán hư hỏng sẽ được so sánh với kết quả hư hỏng thực tế nhằm đánh giá độ tin cậy của phương pháp nghiên cứu cũng như tính chính xác của bộ chương trình tính đã xây dựng.

5.1 Xây dựng chƣơng trình xử lý tín hiệu số đa năng

5.1.1 Kết cấu và giao diện chính của chƣơng trình

Để áp dụng các thuật toán đã nghiên cứu trong luận án vào chẩn đoán dao động cho hộp số bánh răng, một chương trình phân tích xử lý tín hiệu số đa năng được viết trên nền tảng Matlab đã được xây dựng (gọi là bộ chương trình tính). Một loạt các phương pháp xử lý tín hiệu số cơ bản trong miền thời gian và miền tần số, cũng như các phương pháp xử lý tín hiệu đồng thời trong miền thời gian –tần số, và phương pháp trung bình hóa đã được tích hợp vào bộ chương trình tính với giao diện thân thiện dễ sử dụng. Kết cấu và ứng dụng cụ thể của từng chương trình tính được miêu tả trên bảng 5.1.

Bảng 5.1: Mô tả kết cấu của bộ chương trình tính

Các phƣơng pháp xử lý tín hiệu số Phân tích tín hiệu trong miền thời gian

Phân tích tín hiệu trong miền tần số

Phân tích tín hiệu trong miền thời gian – tần số Trung bình hóa tín hiệu đồng bộ Kết quả thu đƣợc từ các phƣơng pháp - Vẽ tín hiệu trong miền thời gian. - Đưa ra các chỉ số thống kê như hệ số Crest Factor, hệ số Kurtosis - Lọc số - Phép biến đổi Fourier - Phép biến đổi Fourier dạng cửa sổ - Phép biến đổi Fourier suy rộng - Phép biến đổi Hilbert - Các phép đổi Wavelet: CWT, DWT, WPT - Phép biến đổi Wavelet nén đồng bộ. - Phép biến đổi Wavelet nén đồng bộ suy rộng. - Mạng nơron - Trung bình hóa có pha - Trung bình hóa không pha - Trung bình hóa kết hợp phân tích thời gian – tần số

106

Ứng dụng

Đưa ra thông tin cơ bản của tín hiệu trong miền thời gian và các chỉ số thống kê, ứng dụng chủ yếu nhằm giám sát tình trạng hoạt động của máy

Đưa ra thông tin phổ tần số, ứng dụng chẩn đoán hư hỏng trong điều kiện vận hành tốc độ quay ổn định

Đưa ra thông tin tín hiệu đồng thời miền thời gian – tần số nhằm chẩn đoán hư hỏng các chi tiết quay trong điều kiện vận hành tốc độ quay biến đổi. Kết hợp mạng nơron với WPT để phân loại hư hỏng tự động. Ứng dụng phổ biến nhằm loại bỏ nhiễu không tuần hoàn, tăng độ chính xác chẩn đoán hư hỏng đặc biệt là đối với bánh răng. Kết hợp với phân tích thời gian – tần số có thể định vị hư hỏng.

Bộ chương trình tính có khả năng giám sát và chẩn đoán dao động các chi tiết quay trong hộp số vận hành với các điều kiện khác nhau, trên cơ sở đánh giá định tính và định lượng. Căn cứ theo kết quả xử lý của bộ chương trình tính có thể được phát hiện và định vị hư hỏng. Bộ chương trình tính được xây dựng là một đóng góp đáng kể vào lĩnh vực chẩn đoán dao động. Các menu chính của chương trình bao gồm: Nhập dữ liệu, Trung bình hóa tín hiệu đồng bộ, Phân tích FFT, Phân tích Wavelet, Phân tích Wavelet nâng cao, Mạng nơron. Giao diện chính được thể hiện trên hình 5.1.

Hình 5.1. Cửa sổ chính của chương trình DSPT 1.0

5.1.2 Nhập dữ liệu

107

Việc nhập dữ liệu có định dạng ACSII được tiến hành theo các bước sau: Chọn trên cửa sổ chính Menu: Nhap du lieu / Nhap_du_lieu_bang_file, một cửa sổ hiện ra như hình 5.2. Trong các mục trên cửa sổ, ta nhập các giá trị: Tần số lấy mẫu: Fs, số điểm lấy mẫu N, tổng số kênh đo, kênh dữ liệu. Bấm vào nút Open để chọn tên của file chứa tín hiệu đo. Nếu file dữ liệu có chứa nhiều kênh đo (ma trận dữ liệu có nhiều cột), ta phải khai báo số kênh đo và dữ liệu thuộc kênh nào sẽ được nhập. Trong ví dụ này số kênh đo là 3, file dữ liệu ở kênh 3 là giá trị mặc định. Tích vào phần lọc số để thực hiện lọc thông thấp, thông cao, thông dải. Bấm vào nút OK để nhập dữ liệu, bấm Cancel để đóng cửa sổ nhập dữ liệu.

Hình 5.2. Cửa sổ nạp dữ liệu bằng file

5.1.2.2 Nhập dữ liệu tự động

Việc nhập dữ liệu tự động được tiến hành theo các bước sau: Chọn trên cửa sổ chính Menu: Nhap du lieu / Nhap_du_lieu_tu_dong, một cửa sổ nhập dữ liệu hiện ra như hình 5.3.

Hình 5.3. Cửa sổ nạp dữ liệu tự động có trong thư viện

Từ cửa sổ chương trình chọn bộ dữ liệu có sẵn trong thư viện chương trình, chọn kênh dữ liệu sử dụng sau đó ấn OK để mở dữ liệu đó, ấn Cancel để thoát khỏi cửa sổ

5.1.3 Trung bình hóa tín hiệu đồng bộ

5.1.3.1 Trung bình hóa có pha

Chọn trên cửa sổ chính Menu: Trung binh hoa tin hieu dong bo / TBH có pha. Cửa sổ hiện ra như hình 5.4

108

Từ cửa số chương trình trung bình hóa ta tiến hành lựa chọn tín hiệu pha bằng cách ấn vào nút Open, lựa chọn kênh pha, lựa chọn trục cần trung bình hóa, chọn số vòng quay trong một khối và số điểm trong một vòng quay. Lựa chọn kênh dữ liệu cần được trung bình hóa trên cơ sở tín hiệu pha được nhập vào.

Hình 5.4: Cửa sổ chương trình trung bình hóa

5.1.3.2 Trung bình hóa không pha

Để trung bình hóa không pha vào menu: Trung binh hoa tin hieu dong bo/Trung

binh hoa khong pha. Để trung bình hóa không pha trước hết ta cần phân tích thời gian –

tần số bằng phép biến đổi Fourier dạng cửa sổ và lựa chọn tần số ăn khớp để tách tín hiệu pha như biểu diễn trên hình 5.5. Sau đó sử dụng tín hiệu pha tham chiếu có được, đưa vào trung bình hóa tín hiệu đồng bộ. Nhập tần số ăn khớp và số răng và cửa sổ hình sau đó ấn

OK kết quả thu được tín hiệu sau khi trung bình hóa không pha như hình 5.6.

Hình 5.5: Menu lựa chọn trung bình hóa không pha

109

5.1.4 Phân tích phổ

Chọn trên cửa sổ chính Menu: Phan tich FFT / Pho tan so, một cửa sổ hiện ra như hình 5.7a. Trong các mục trên cửa sổ, ta chọn dạng hàm cửa sổ (Window) để phân tích phổ. Chọn dạng của phổ (Phổ biên độ, phổ công suất, phổ pha). Bấm vào nút Ve do thi để tính toán và hiển thị phổ tần số, bấm Cancel để đóng cửa sổ.

Hình 5.7. Cửa sổ phân tích phổ tín hiệu (trái) và phổ đường bao (phải)

Để phân tích phổ đường bao lựa chọn menu Phan tich FFT / Pho duong bao. Các thông số lựa chọn để phân tích phổ đường bao như hình 5.7b.

5.1.5 Phân tích tín hiệu trong miền thời gian-tần số

5.1.5.1 Phân tích Wavelet của tín hiệu trước TSA

Chọn trên cửa sổ chính Menu: Phan tich Wavelet / CWT khong TBH. Đưa ra phân bố thời gian – tần số của tín hiệu trước khi trung bình hóa. Các thông số khai báo gồm hệ số Morlet, số tỉ lệ trên một Octave. Ta có thể lựa chọn vùng tần số quan sát trên phân bố

Một phần của tài liệu Chẩn đoán hư hỏng của hộp số bánh răng bằng phân tích thời gian – tần số các dao động cơ học (Trang 113)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(160 trang)