MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Với chức truyền/biến đổi chuyển động lực từ động đến phận làm việc, hộp số bánh có vai trò quan trọng máy móc thiết bị. Ngày với phát triển mạnh mẽ lĩnh vực khí - tự động hóa, nhiều dây chuyền máy móc khép kín từ khâu đầu vào tới đầu sản phẩm. Khi chi tiết hộp số bánh phát sinh hư hỏng làm đình trệ hoạt động dây chuyền sản xuất, gây thiệt hại lớn kinh tế. Lĩnh vực chẩn đoán kỹ thuật đời nhằm mục đích nâng cao độ tin cậy đảm bảo hệ thống kỹ thuật hoạt động an toàn liên tục. Các hình thức bảo dưỡng theo tình trạng hoạt động dựa kết chẩn đoán áp dụng phổ biến mang lại nhiều lợi ích kinh tế - kỹ thuật lợi ích giảm thời gian dừng máy hỏng hóc, giảm chi phí bảo dưỡng, chủ động việc chuẩn bị phụ tùng thay thế, tăng độ tin cậy thiết bị. Chẩn đoán dao động cho hộp số bánh giải pháp kỹ thuật có hiệu để nhận dạng sớm hư hỏng, qua giảm thiểu nguy cố, tai nạn có nguyên nhân từ hư hỏng xảy trình vận hành hộp số bánh hệ thống thiết bị. Tuy nhiên, việc áp dụng chẩn đoán dao động làm gia tăng chi phí cho thiết bị nhân lực. Hơn nữa, độ xác kết chẩn đoán có ảnh hưởng lớn đến giải pháp xử lý sau đó. Một kết luận sai tình trạng hư hỏng dẫn đến tổn hại kinh tế. Do thiếu nghiên cứu chuyên sâu nên việc áp dụng chẩn đoán kỹ thuật nói chung chẩn đoán dao động nói riêng Việt Nam nhiều hạn chế. Chính vậy, đề tài nghiên cứu giải pháp kỹ thuật chẩn đoán dao động cho hộp số bánh công nghiệp, giảm phụ thuộc vào chuyên gia nước lĩnh vực cần thiết. Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu đề tài nhằm đề xuất áp dụng phương pháp, giải pháp nâng cao độ xác chẩn đoán dao động cho cụm chi tiết quan trọng hộp số bánh khí bao gồm trục, ổ đỡ truyền bánh răng. Mục tiêu thứ hai đề xuất quy trình chẩn đoán kết hợp phương pháp biết phương pháp nhằm (i) giảm chi phí cho chẩn đoán dao động (chỉ yêu cầu thiết bị đo tối thiểu), (ii) áp dụng có hiệu chẩn đoán dao động hộp số bánh vận hành với tốc độ quay tải trọng thay đổi thường xuyên, (iii) áp dụng có hiệu để phát sớm hư hỏng hộp số bánh có công suất lớn sử dụng nhà máy nước nhà máy điện, nhà máy xi măng, trạm nghiền công suất cao, vv . Đối tượng phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu đề tài hộp số quay phổ biến công nghiệp, hộp số bánh trụ cụm chi tiết quay quan trọng phổ biến bánh răng, ổ đỡ lăn trục trọng tâm nghiên cứu lý thuyết thực nghiệm. Nội dung nghiên cứu giới hạn phân tích đặc trưng dao động học hộp số bánh dựa mô hình học, phép đo thực nghiệm phương pháp phân tích tín hiệu số. Phương pháp nghiên cứu Để đạt mục tiêu đặt ra, phương pháp nghiên cứu kết hợp lý thuyết, thực nghiệm xử lý tín hiệu số. - Phân tích tài liệu khoa học, công trình nghiên cứu lĩnh vực chẩn đoán dao động nhằm tổng kết đánh giá ưu nhược điểm phương pháp chẩn đoán dao động nay. Từ tập trung nghiên cứu phương pháp chẩn đoán dao động cụ thể là: + Áp dụng phép biến đổi thời gian-tần số tuyến tính nhằm cải thiện độ phân giải phân bố thời gian-tần số tín hiệu dao động + Nghiên cứu giải pháp thực phương pháp trung bình hóa tín hiệu đồng (TSA) cho hộp số nhiều cấp, yêu cầu đầu đo pha không cần đầu đo pha; + Phân tích đánh giá hiệu TSA việc phát hư hỏng xảy đồng thời chi tiết khác hộp số. + Nghiên cứu khả áp dụng trí tuệ nhân tạo hệ thống giám sát dao động thông minh cho hộp số bánh răng. - Xây dựng thuật toán chương trình phân tích tín hiệu số phần mềm tính toán đa MATLAB (gọi chương trình tính) sở phương pháp chẩn đoán dao động truyền thống phương pháp đề xuất. - Phân tích, đánh giá tổng kết đặc trưng dao động chủ yếu chi tiết quay phổ biến hộp số bánh (trục, khớp nối, bánh răng, ổ đỡ). Từ tìm triệu chứng hư hỏng chi tiết hộp số vận hành với tốc độ quay ổn định biến đổi - Nghiên cứu thực nghiệm mô hình thí nghiệm tự chế tạo hộp số công suất lớn nhà máy sản xuất để kiểm chứng kết lý thuyết. Bộ chương trình tính sử dụng để phân tích xử lý số liệu thực nghiệm nhằm mục đích tìm triệu chứng hư hỏng chi tiết quay hộp số bánh răng. Đóng góp luận án Về lý thuyết: - Trình bày cách có hệ thống sở toán học thuật toán số phép biến đổi thời gian - tần số tuyến tính, cụ thể phép biến đổi Fourier dạng cửa sổ, phép biến đổi Wavelet liên tục, phép biến đổi Wavelet nén đồng bộ; xây dựng thuật toán chương trình tính MATLAB cho phép biến đổi này. - Áp dụng thành công Phép biến đổi Wavelet nén đồng suy rộng - phương pháp đề xuất năm 2010 nhà toán học - nhằm cải thiện độ phân giải phân bố thời gian-tần số tín hiệu dao động. - Đề xuất phương án kết hợp Phép biến đổi Wavelet Packet mạng trí tuệ nhân tạo nhằm phát vào phân loại tự động số dạng hư hỏng chi tiết quay hộp số bánh răng. Về thực tiễn: - Áp dụng thành công phương pháp phân tích thời gian - tần số đề xuất Phép biến đổi Wavelet nén đồng suy rộng để tăng độ xác chẩn đoán. - Đề xuất phương pháp cải tiến để thực trung bình hóa tín hiệu đồng để phân tích dao động hộp số nhiều cấp, yêu cầu đầu đo pha không cần đầu đo pha. Giải pháp có ý nghĩa thực tiễn việc giảm chi phí thiết bị cho hệ thống chẩn đoán dao động. - Đề xuất quy trình chẩn đoán dao động sở phân tích thời gian-tần số dao động học để phát định vị hư hỏng hộp số bánh trụ vận hành trạng thái tốc độ quay biến đổi tải trọng thay đổi; kiểm chứng tính hiệu quy trình mô hình thí nghiệm tự chế tạo kết đo thực nghiệm trường. - Xây dựng chương trình phân tích tín hiệu phần mềm MATLAB, tích hợp nhiều thuật toán xử lý tín hiệu số miền thời gian-tần số, áp dụng thành công nghiên cứu thực nghiệm có khả triển khai ứng dụng thực tế nhằm phát sớm định vị hư hỏng cục bộ, bất thường chi tiết quay hộp số bánh răng. Bố cục luận án Luận án bao gồm phần mở đầu chương, kết luận, hướng phát triển luận án tài liệu tham khảo Chương 1. Tổng quan Nội dung chương trình bày tổng quan, tổng hợp phân tích tình hình nghiên cứu nước giám sát chẩn đoán kỹ thuật, sơ lược công trình nghiên cứu kết đạt giới. Trên sở phân tích trên, nội dung luận án đề cập đến Chẩn đoán hư hỏng hộp số bánh phân tích thời gian - tần số dao động học với nội dung sau đây: - Áp dụng phép biến đổi thời gian-tần số công bố để phân tích tín hiệu dao động, điển hình phép biến đổi wavelet nén đồng (WSST) đề xuất Daubechies [35], nhằm cải thiện độ phân giải phân bố thời gian-tần số tín hiệu qua làm tăng độ xác chẩn đoán cho hộp số. - Đề xuất giải pháp thực phương pháp trung bình hóa tín hiệu đồng cho hộp số nhiều cấp, yêu cầu đầu đo pha không cần đầu đo pha. - Đề xuất giải pháp chẩn đoán dao động phù hợp có hiệu cho hộp số bánh trụ vận hành với tốc độ quay biến đổi. - Đánh giá hiệu TSA việc phát hư hỏng xảy đồng thời chi tiết khác hộp số. - Nghiên cứu khả áp dụng Wavelet Nơron Networks hệ thống giám sát dao động thông minh cho hộp số bánh răng. - Nghiên cứu thực nghiệm mô hình thí nghiệm tự chế tạo hộp số bánh công suất lớn nhà máy sản xuất để kiểm chứng kết lý thuyết. - Xây dựng thuật toán xử lý tín hiệu số chương trình tính phần mềm tính toán đa MATLAB cho nội dung nghiên cứu nêu trên. Những vấn đề nghiên cứu trình bày chương luận án. Chương 2: Phân tích đặc trưng dao động hộp số bánh Như đề cập tới phần trước, chẩn đoán dao động dựa mối quan hệ triệu chứng chẩn đoán dạng hư hỏng tương ứng. Nói cách khác, ta cần xác định dấu hiệu hư hỏng biểu thị qua dao động học. Do đó, việc xác định tình trạng kỹ thuật, gồm thông số kỹ thuật, điều kiện vận hành đặc biệt dạng hư hỏng thường gặp hộp số bánh đặc trưng dao động vấn đề phải giải quyết. Chương tập trung vào việc phân tích đặc trưng dao động phần tử thuộc hộp số bánh xác định triệu chứng chẩn đoán miền thời gian miền tần số. Việc xác định triệu chứng chẩn đoán miền thời gian - tần số chủ đề chương tiếp theo. 2.1 Các phương pháp xử lý tín hiệu phân tích dao động Nhìn chung phương pháp xử lý tín hiệu dao động sử dụng phổ biến phân tích phổ tần số tín hiệu. Ngoài có phương pháp xử lý tín hiệu dao động miền thời gian, trung bình hóa tín hiệu miền thời gian. 2.5 Tổng kết triệu chứng chẩn đoán Năm 2012, A. L. Bilošová [18] đưa triệu trứng hư hỏng chi tiết máy dựa sở phân tích phổ tần số. Ông phân chia vùng tần số để chẩn đoán chi tiết quay hộp số hình 2.57. Từ phân tích cho thấy vùng tần số xuất triệu chứng khác nhau: + Trục: từ 0,5 fn đến fn tần số quay + Bánh răng: từ tần số ăn khớp đến khoảng 5-7 lần tần số ăn khớp + Ổ lăn: Các dao động riêng kết cấu ổ kích động xung va chạm (ở vùng tần số cao 1kHz -10kHz tùy theo loại ổ) Hình 2.57: Phân chia vùng tần số hư hỏng hộp số bánh [18] Các triệu chứng chẩn đoán miền thời gian tần số tương ứng với dạng hư hỏng chủ yếu thường xảy chi tiết quan trọng hộp số (bánh răng, ổ đỡ lăn, trục) tổng kết bảng 2.3. Đây triệu chứng thống kê sở để đưa đánh giá tình trạng kỹ thuật hộp số bánh răng. Bảng 2.3: Các triệu chứng chẩn đoán Kết luận chương Các chi tiết quay tiêu biểu hộp số bánh bánh răng, ổ đỡ lăn, trục thường chi tiết có vai trò quan trọng. Để đảm bảo hoạt động liên tục hộp số bánh đòi hỏi phải thường xuyên bảo dưỡng chủ động đưa giải pháp thay kịp thời cho chi tết này. Đo dao động phương pháp có hiệu để giám sát hoạt động hộp số bánh răgn, từ đưa đánh giá tình trạng thời thiết bị. Nội dung chủ yếu chương đề cập cấu trúc tín hiệu dao động học, phương pháp phân tích dao động: Phân tích tín hiệu miền thời gian, miền tần số. Một phương pháp chẩn đoán ổ lăn dựa đồ thị Kurtogram giới thiệu. Các dạng hỏng thường gặp chi tiết quay đề cập, để từ tìm triệu chứng chẩn đoán dạng hỏng dựa vào phân tích tín hiệu dao động. Chương 3: Phân tích Wavelet ứng dụng chẩn đoán dao động Trong chương giới thiệu phương pháp xử lý tín hiệu miền thời gian miền tần số. Tuy nhiên phương pháp xử lý tín hiệu riêng rẽ miền. Trong chương phương pháp biểu diễn tín hiệu đồng thời miền thời gian tần số giới thiệu. Có nhiều phép biến đổi xử lý tín hiệu miền thời gian – tần số đề cập phần tổng quan, tiêu biểu phép biến đổi Wavelet. Chương tập trung nghiên cứu sâu vào sở toán học phép biến đổi Wavelet. Bên cạnh phương pháp giám sát dao động thông minh cho hệ truyền động dựa sở phân tích Wavelet trí tuệ nhân tạo đề cập. 3.1 Giới thiệu chung phép biến đổi Wavelet 3.1.1 Mở đầu Phép biến đổi Wavelet sử dụng kỹ thuật phân tích theo nhiều độ phân giải, tức tần số khác phân tích theo độ phân giải khác nhau, WFT cho độ phân giải tần số khác nhau. 3.2 Phép biến đổi Wavelet liên tục 3.2.3 Tính toán số đánh giá định lượng phép biến đổi Sơ đồ thuật toán để thực CWT cho tín hiệu số hình 3.7. Do biến s có giá trị rời rạc nên hàm WTx ( n, s ) có giá trị rời rạc. Hình 3.7: Sơ đồ thuật toán để xác định hệ số Wavelet Như vậy, x(n) vectơ WTx ( n, s ) ma trận. Ta gọi ma trận chứa giá trị WTx ( n, s ) ma trận hệ số Wavelet. Đối với hệ tọa độ mặt phẳng trục nằm ngang biểu diễn thời gian tín hiệu, trục thẳng đứng biểu diễn tần số tín hiệu (hình 3.8a), màu sắc (được phân biệt thang màu) biểu diễn độ lớn hệ số Wavelet. Hình 3.8: Đồ thị biểu diễn hệ số Wavelet mặt phẳng (a) không gian (b) Trên đồ thị biểu diễn hệ số wavelet biên độ tín hiệu tỷ lệ thuận với giá trị thang màu. Đối với hệ tọa độ không gian đồ thị biểu diễn gồm trục (hình 3.8b) trục thẳng đứng biên độ Hình 3.9: Ví dụ đồ thị biểu diễn hệ số wavelet tọa độ cực Để biểu diễn tọa độ cực, tín hiệu cần trung bình hóa tín hiệu đồng với vòng quay. Tín hiệu sau trung bình hóa đưa vào phân tích CWT, kết thu đồ thị biểu diễn hệ số Wavelet tọa độ cực ví dụ hình 3.9. 3.5 Phép biến đổi nén Wavelet (WSST) 3.5.1 Cơ sở toán học Năm 2011, I. Daubechies cộng [35] đề xuất phép biến đổi nhằm cải tiến phép biến đổi Wavelet, gọi phép biến đổi Wavelet nén đồng (WSST). Hình 3.20: Sơ đồ thuật toán Wavelet nén đồng WSST 3.5.2 Ví dụ áp dụng Hình 3.22 trình bày tín hiệu xử lý phép biến đổi bản: WFT, CWT, WSST. Quan sát hình vẽ ta thấy rõ ràng độ phân giải thời gian – tần số phép biến đổi WSST cao so với công cụ xử lý tín hiệu miền thời gian – tần số khác Hình 3.22: Phân bố thời gian – tần số xử lý phép biến đổi khác 3.6 Phép biến đổi nén Wavelet suy rộng 3.6.1. Cơ sở toán học Phép biến đổi Wavelet nén đồng suy rộng (Generalized wavelet based synchrosqueezing transform – GST) phương pháp kết hợp phép biến đổi Fourier suy rộng phép biến đổi WSST. Phép biến đổi GST hình thành xuất phát từ ý tưởng tách dải biên xung quanh tần số ăn khớp. Hình 3.25: Sơ đồ thuật toán phép biến đổi GST 3.6.2. Ví dụ áp dụng Quan sát hình 3.26 ta thấy phép biến đổi GST thấy thành phần tần số, điều thực áp dụng phép biến đổi CWT WSST. Hình 3.26: Minh họa phép biến đổi GST so sánh với phép biến đổi khác Kết luận chương Chương trình bày phép biến đổi miền thời gian – tần số nhằm khai thác nhiều thông tin hữu ích có tín hiệu dao động mà phương pháp truyền thống thực được. Nghiên cứu chủ đạo chương trình bày cách có hệ thống sở 10 toán học phép biến đổi Wavelet, biến thể phép biến đổi Wavelet bao gồm: Phép biến đổi CWT, DWT, Wavelet packet, WSST GST. Bên cạnh giải pháp nâng cao độ phân giải phép biến đổi Wavelet đề xuất nhằm cải tiến chất lượng hình ảnh đồ thị phân bố thời gian – tần số. Cuối hệ thống giám sát dao động thông minh kết hợp phân tích Wavelet packet mạng nơron đề xuất làm tiền đề cho chẩn đoán online hư hỏng hộp số bánh răng. Chương 4: Phương pháp trung bình hóa tín hiệu đồng cải tiến Phân tích thời gian – tần số sở phân tích Wavelet cho thấy cách biểu diễn tín hiệu hiệu so với phổ tần số. Thông tin tần số tín hiệu khai thác cách triệt để phương pháp phân tích này. Tuy nhiên, khía cạnh khác với mục đích giảm thiểu nhiễu ngẫu nhiên phân tách nguồn dao động phân tích Wavelet không phát huy hiệu quả. Để khắc phục vấn đề cần sử dụng phương pháp trung bình hóa tín hiệu đồng bộ. Hiện phương pháp trung bình hóa tín hiệu đồng áp dụng cho hộp số cấp để thực phương pháp đòi hỏi phải có thêm thiết bị đo pha. Trong chương đề cấp đến vấn đề cải tiến phương pháp để áp dụng cho hộp số bánh nhiều cấp, phân tích tín hiệu dao động điều kiện không thu thông tin pha dao động. Một cải tiến việc áp dụng phương pháp trung bình hóa tín hiệu đồng bộ, phương pháp loại trừ, để chẩn đoán hư hỏng ổ đỡ lăn. Với cải tiến coi công cụ hữu hiệu hoàn chỉnh để phát hư hỏng chi tiết quay hộp số bánh vận hành với điều kiện tốc độ quay tải trọng biến đổi. 4.2 Trung bình hóa tín hiệu đồng cho hộp số bánh Thành phần tín hiệu tuần hoàn thành phần tín hiệu thường gặp hộp số bánh răng. Thành phần tuần hoàn xác định động học thông số hình học qua hệ thống đo trực tiếp. Kỹ thuật trung bình hóa tín hiệu đồng hiểu phép trung bình hóa đồng miền thời gian, sử dụng đầu đo pha để tách thành phần tuần hoàn với tốc độ quay trục. 11 4.2.2 Trung bình hóa tín hiệu đồng có tín hiệu pha 4.2.2.1 Cơ sở lý thuyết Kỹ thuật trung bình hóa tín hiệu đồng (TSA) có tín hiệu pha thực theo qui trình ba bước: i) Phân chia tín hiệu dao động thành M khối tín hiệu nhờ tín hiệu pha; ii) Lấy mẫu lại khối tín hiệu với trợ giúp chương trình tính toán số có hàm nội suy để số điểm lấy mẫu khối nhau; iii) Lấy tổng khối tín hiệu lấy mẫu lại chia trung bình cho số khối M. Sơ đồ thuật toán trung bình hóa tín hiệu đồng có tín hiệu pha biểu diễn hình 4.7. Hình 4.7: Sơ đồ thuật toán trung bình hóa tín hiệu đồng dựa tín hiệu pha 4.2.3 Trung bình hóa tín hiệu đồng với nhiều trục khác Hình 4.10: Trung bình hóa tín hiệu đồng trục không gắn đầu đo pha 12 Về nguyên tắc, việc áp dụng TSA nhiều trục khác đòi hỏi trục phải sử dụng đầu đo pha. Đó rào cản lớn việc nhận dạng dấu hiệu hư hỏng bất thường trục, trình hộp số vận hành gắn đầu đo pha đo tốc độ động trục vào. Phần trình bày thuật toán sử dụng đầu đo pha để tiến hành TSA với trục khác nhau. Việc áp dụng phương pháp trung bình hóa tín hiệu đồng cho trục khác hộp số nhiều cấp mà sử dụng đầu đo pha mô tả hình 4.10. Đầu đo pha gắn trục đầu vào A hộp số, đầu đo gia tốc gắn vỏ hộp số. 4.2.4 Trung bình hóa tín hiệu đồng tín hiệu pha 4.2.4.1. Tách tín hiệu pha từ tín hiệu gia tốc Trong trường hợp tốc độ quay ổn định Về ý tưởng tách tín hiệu pha từ tín hiệu gia tốc thực theo sơ đồ nguyên lý hình 4.12 xây dựng sở số công trình công bố giới ước lượng tần số quay tức thời [22, 30]. Hình 4.16. Nguyên lý tách tín hiệu pha từ tín hiệu gia tốc với tốc độ quay biến đổi Trong trường hợp tốc độ quay biến đổi thực bước quy trình hình 4.12 giai đoạn tách tần số ăn khớp bậc k phương pháp lọc thông dải khó thực được. Giải pháp đưa để khắc phục khó khăn sử dung phép biến đổi Fourier 13 suy rộng. Khi áp dụng phương pháp tín hiệu x(t) với tần số ban đầu f(t) biến đổi vào thành tín hiệu có tần số số theo thời gian f0. Nguyên lý tách tín hiệu pha từ tín hiệu gia tốc với tốc độ quay biến đổi biểu diễn hình 4.16 4.2.4.2 Ví dụ áp dụng so sánh Với trường hợp tốc độ quay không đổi từ phân bố thời gian – tần số tín hiệu tiến hành tách thành phần điều hòa ăn khớp đầu tiên. Sau áp dụng thuật toán trình bày hình 4.12 để trung bình hóa tín hiệu đồng không pha. Kết thể hình 4.18 cho thấy tín hiệu TSA trường hợp không sử dụng tín hiệu pha giống hoàn toàn so với trường hợp có sử dụng tín hiệu pha, sai số nhỏ 5%. Trong trường hợp tốc độ quay biến đổi, tần số ăn khớp thay đổi theo thời gian (hình 4.19). Quan sát kết thu hình 4.20a, b cho thấy vùng tín hiệu có biên độ lớn trung bình hóa không pha bị lệch so với trung bình hóa có pha. Tuy nhiên, điều không ảnh hưởng lớn đến kết chẩn đoán. 14 Kết luận chương Việc giám sát tình trạng hoạt động hộp số bánh đem lại nhiều lợi ích kinh tế tránh phải dừng máy đột ngột, chủ động công tác bảo dưỡng sửa chữa. Phương pháp trung bình hóa đồng phương pháp để chẩn đoán hư hỏng hộp số bánh răng. Chương trình bày sở lý thuyết phương pháp trung bình hóa đồng ứng dụng phương pháp kết hợp với phân tích thời gian – tần số vào chẩn đoán hư hỏng bánh răng. Một số kỹ thuật cải tiến phương pháp trung bình hóa đồng đề xuất trung bình hóa đồng với nhiều trục quay khác nhau, trung bình hóa không cần tín hiệu pha. Bên cạnh đó, quy trình chẩn đoán cho ổ đỡ lăn sử dụng phương pháp trung bình hóa không pha đề xuất. Đây điểm luận án nhằm cải thiện chất lượng chẩn đoán phương pháp trung bình hóa tín hiệu đồng mà chưa có nhiều nghiên cứu chuyên sâu. Chương 5: Các kết thực nghiệm 5.1 Xây dựng chương trình xử lý tín hiệu số đa 5.1.1 Kết cấu giao diện chương trình Để áp dụng thuật toán nghiên cứu luận án vào chẩn đoán dao động cho hộp số bánh răng, chương trình phân tích xử lý tín hiệu số đa viết tảng Matlab xây dựng với giao diện thân thiện dễ sử dụng (hình 5.1). Hình 5.1. Cửa sổ chương trình DSPT 1.0 15 5.4 Chẩn đoán hư hỏng bánh 5.4.1 Hư hỏng hộp số cấp Với hộp số cấp: Hư hỏng tạo bánh nhỏ (Z1=24) lắp trục vào hộp số với dạng hỏng nứt chân (như miêu tả hình 5.19). Khảo sát hư hỏng hai trường hợp tốc độ quay số tốc độ quay biến đổi. Hình 5.19: Mô hình thí nghiệm nứt hộp số cấp 5.4.1.2 Hư hỏng trình tăng tốc chạy không tải Tiếp tục sử dụng phép biến đổi WSST phân tích tín hiệu miền thời gian – tần số với trường hợp bánh bình thường bánh nứt trình tăng tốc, kết thu phân bố thời gian tần số hình 5.25. Phân bố thời gian – tần số bánh có hư hỏng nứt chân (hình 5.25b) thấy rõ tần số ăn khớp tăng tuyến tính theo thời gian, tỷ lệ thuận với tần số quay trục có xuất thành phần tần số dao động riêng hộp số số theo thời gian. Khi tần số ăn khớp tăng dần trùng với tần số dao động riêng có tượng cộng hưởng. Đối với trường hợp bánh bình thường (hình 5.25a) không thấy có xuất tần số dao động riêng bánh răng. Hình 5.25: Phân bố thời gian – tần số sử dụng WSST hai trạng thái 16 Để đánh giá hư hỏng nứt chân tiến hành tách dải biên xung quanh tần số ăn khớp cho phân bố thời gian – tần số hình 5.25b. Nếu xuất dải biên có hư hỏng nứt chân răng, ngược lại dải biên bánh hoạt động tốt. Kết thể hình 5.26 cho thấy có dải biên cách xung quanh tần số ăn khớp, triệu chứng phù hợp với hư hỏng tạo ra. Hình 5.26: Phân bố thời gian – tần số sử dụng GST với trường hợp bánh nứt 5.4.1.3 Hư hỏng điều kiện vận hành tốc độ tải trọng biến đổi Do tốc quay tải biến đổi nên phổ tần số (hình 5.27c, d) không thu thông tin hữu ích. Trên phân bố thời gian - tần số không quan sát tần số dao động riêng bánh trường hợp hộp số tăng tốc chạy không tải. Sử dụng phép biến đổi GST tách dải biên xung quanh tần số ăn khớp kết thu được: Với trường hợp bánh bình thường (hình 5.28a), trường hợp có hư hỏng nứt chân (hình 5.28b). Quan sát phân bố thời gian – tần số sau xử lý phép biến đổi GST ta thấy với trường hợp bánh bình thường không xuất dải phụ xung quanh tần số ăn khớp. Hình 5.27: Tín hiệu miền thời gian (a,b) phổ tần số (c,d) với bánh bình thường nứt 17 Với trường hợp bánh có hư hỏng nứt chân xuất dải biên dải biên xung quanh tần số ăn khớp. Hình 5.28: Phân bố thời gian – tần số sử dụng phép biến đổi GST hai trạng thái Để đánh giá xác bánh có hư hỏng nứt chân ta tiến hành trung bình hóa tín hiệu đồng với vòng quay trục. Kết trung bình hóa thu hình 5.29 tương ứng với hai trạng thái bánh bình thường bánh có hư hỏng nứt chân răng. Hình 5.29: TSA trường hợp bánh bình thường (a) có hư hỏng nứt (b) Để định vị hư hỏng tín hiệu TSA đưa vào phân tích thời gian – tần số tọa độ cực đồ thị PWM, kết thể hình 5.30a, b. Hình 5.30: Phân bố thời gian - tần số hai trạng thái tọa độ cực 18 Quan sát đồ thị PWM, ta thấy rõ vị trí vết nứt nằm số dao động nứt lan sang số số 8, thể vùng mầu có tập trung lượng cao 5.5 Giám sát tình trạng hoạt động hộp số công nghiệp Thí nghiệm tiến hành đo vòng tháng không liên tục, xưởng cán thép Hòa Phát, dây truyền cán thép gồm 18 hộp số lắp ghép nối tiếp nhau, kích thước khoảng 1m x 1m x 1,2m. Sơ đồ hộp số thể hình 5.38. Hình 5.38: Sơ đồ kết cấu hộp số công nghiệp Quá trình giám sát tiến hành theo giai đoạn, giai đoạn lựa chọn số liệu đo tốt nhất, kết chẩn đoán thể rõ 5.41: - Giai đoạn 1: Hộp số chạy ổn định hư hỏng - Giai đoạn 2: Hộp số bắt đầu phát sinh hư hỏng dao động nằm phạm vi cho phép Hình 5.41: Tín hiệu TSA với giai đoạn hư hỏng tọa độ cực - Giai đoạn 3: Hộp số có hư hỏng tiến triển mức độ chậm 19 - Giai đoạn 4: Hộp số có hư hỏng tiến triển nhanh khó kiểm soát, dao động mạnh đo vỏ hộp số 5.6 Chẩn đoán hư hỏng ổ đỡ lăn 5.6.1 Chẩn đoán hư hỏng vòng Để tìm thấy tần số đặc trưng cho hư hỏng vòng ngoài, trước hết cần biểu diễn tín hiệu đồ thị Kutorgram. Từ kết đồ thị Kurtogram ta xác định vùng tần số hệ số Kurtosis lớn (hình 5.49a) từ 1500-2300Hz, vùng có triệu chứng hư hỏng ổ lăn. Hình 5.49: Đồ thị Kutorgram phân tích phổ đường bao vùng lựa chọn Phân tích phổ đường bao vùng tần ta tìm tần số đặc trưng hư hỏng vòng (78,91Hz xấp xỉ 81Hz) điều hòa (hình 5.49b). Việc xuất tần số đặc trưng hư hỏng vòng triệu chứng cho thấy vòng có hư hỏng, kết chẩn đoán phù hợp với thí nghiệm tạo ra. 5.7 Chẩn đoán hư hỏng đồng thời bánh ổ lăn Trong phần trình bày phương pháp trung bình hóa tín hiệu đồng bộ, phương pháp loại trừ, để chẩn đoán hư hỏng ổ đỡ lăn. Ổ đỡ lăn có hư hỏng vòng gắn trục vào hộp số cấp với tần số quay trục vào biến đổi xung quanh fn= 50Hz. Hộp số có hư hỏng ổ đỡ lăn hư hỏng bánh răng. Tần số đặc trưng hư hỏng vòng trong: fvt=4.95fn=247.4 Hz. Do chẩn đoán miền tần số ta sử dụng tần số đặc trưng hư hỏng vòng 247.4Hz. Nếu chẩn đoán miền bậc ta sử dụng bậc đặc trưng hư hỏng 4.95. Tiến hành chẩn đoán phương pháp đồ thị Kurtogram chẩn đoán vòng không tìm tần số đặc trưng hư hỏng vòng trong. Do trường hợp phải sử dụng phương pháp trung bình hóa tín hiệu đồng để loại bỏ ảnh hưởng tín hiệu hư hỏng bánh gây (hình 5.54) 20 Tín hiệu ổ đỡ lăn sau tách tiếp tục đưa vào phân tích Kurtogram để xác định vùng tần số có hệ số Kurtosis lớn nhất, sau phân tích phổ đường bao vùng tần số đó. Kết cho thấy phân tích miền bậc (hình 5.55) cho thấy rõ điều hòa bậc hư hỏng so với phân tích miền tần số. Điều giải thích tốc độ quay trục biến đổi việc phân tích miền tần số trở nên khó khăn. Hình 5.55. Phổ bậc đường bao tín hiệu hỏng vòng Hình 5.54. Phân tách nguồn tín hiệu TSA 5.8 Phân loại hư hỏng mạng nơron Wavelet Để lựa chọn đầu vào cho mạng nơron trước hết cần phân tích tín hiệu dạng hỏng để tìm đặc trưng tín hiệu đó. Ban đầu tín hiệu dạng hỏng chia thành khối (cụ thể trường hợp 37 khối) dựa sở tín hiệu pha phép nội suy. Mỗi khối tín hiệu tiếp tục phân ly thành 16 tín hiệu thành phần phép biến đổi WPT bậc 4. Hình 5.59: Kết huấn luyện mạng phân loại hư hỏng Hình 5.60: Kết kiểm tra mạng phân loại hư hỏng 21 Sau tiến hành lấy độ lệch chuẩn của 16 tín hiệu thành phần này. Như với dạng hỏng ta thu ma trận gồm phần tử độ lệch chuẩn (37x16 phần tử). Ma trận ma trận đặc trưng cho tín hiệu dạng hỏng, sử dụng để làm đầu vào cho mạng nơron. Trong 37 số liệu lệch chuẩn dạng hỏng phân chia sau: Sử dụng 27 số liệu vào huấn luyện, để xác thực để kiểm tra. Kết huấn luyện mạng đạt 100% xác (hình 5.59) cho thấy lựa chọn tham số mạng chọn đầu vào mạng (độ lệch chuẩn hệ số WPT) mang lại hiệu huấn luyện cao nhất. Bộ liệu chưa dùng (5 số liệu lại dạng hỏng), sử dụng kiểm tra chất lượng mạng tương ứng với dạng hỏng khác nhau. Kết kiểm tra mạng đạt 97.5% xác với mẫu bị sai thể đồ thị hình 5.60. Kết luận chương Chương trình bày giới thiệu chương trình tính DSPT để phục vụ chẩn đoán hư hỏng hộp số bánh rẳng. Bên cạnh mô hình thí nghiệm số kết chẩn đoán dao động hộp số bánh trình bày. Từ phân tích, bình luận chương cho thấy rằng, cách kết hợp phương pháp phân tích thời gian – tần số với trung bình hóa tín hiệu đồng cải tiến chẩn đoán hư hỏng chi tiết quay hộp số bánh vận hành với tốc độ quay ổn định biến đổi. Bên cạnh phương pháp phân loại hư hỏng tự động cách kết hợp WPT mạng nơron kiểm chứng mô hình thực tế. Có thể nói phương pháp đề xuất luận án đưa kết chẩn đoán nhanh, với độ xác cao phương pháp phân tích tín hiệu truyền thống. KẾT LUẬN Trên sở nghiên cứu vấn đề hư hỏng hộp số bánh răng, luận án sâu giải toán chẩn đoán dao động chi tiết tiêu biểu hộp số bánh ổ lăn phương pháp kết hợp phép biến đổi thời gian – tần số với trung bình hóa tín hiệu đồng bộ. Bên cạnh luận án áp dụng trí tuệ nhân tạo vào hệ thống chẩn đoán dao động nhằm mục đích chẩn đoán trực tuyến cho 22 hộp số công nghiệp. Nhìn chung luân án thực mục tiêu đề ra. Những kết thu luận án 1. Đã xây dựng mô hình chẩn đoán dựa thông số chẩn đoán nhằm xác định triệu chứng phần tử hộp số bánh răng. Các triệu chứng hư hỏng chi tiết quay trục, bánh răng, ổ lăn xác định dựa vào phân tích dao động đo phần tĩnh hộp số bánh răng. Mỗi chi tiết có triệu chứng khác thể thông qua tín hiệu có vùng tần số khác nhau. 2. Xây dựng mô hình thí nghiệm cho hộp số bánh trụ cấp cấp điều kiện vận hành khác nhau. Tiến hành đo đạc đầu đo gia tốc đầu đo pha kết nối với máy đo dao động đa kênh, nhằm kiểm soát đường truyền dao động vỏ hộp số. Các hư hỏng tạo có chủ ý bánh răng, ổ lăn, trục quay, nhằm mục đích kiểm chứng hiệu phương pháp chẩn đoán áp dụng. 3. Sử dụng phương pháp phân tích thời gian – tần số sở phép biến đổi Wavelet nhằm đưa thông tín tín hiệu đồng thời hai miền thời gian tần số. Cải tiến độ phân giải phân bố thời gian – tần số tín hiệu sở phép biến đổi Wavelet phép biến đổi phép biến đổi Wavelet nén đồng phép biến đổi Wavelet nén đồng suy rộng. Đặc biệt, phép biến đổi Wavelet nén đồng suy rộng đưa thông tin dải biên xung quanh tần số ăn khớp tín hiệu dao động đo hộp số bánh vận hành với tốc độ quay biến đổi. 4. Đề xuất phương pháp trung bình hóa tín hiệu đồng cải tiến nhằm giảm thiểu nhiễu ngẫu nhiên nhiễu nguồn dao động khác, với mục đích chẩn đoán xác hư hỏng cục hư hỏng phân bố gây chi tiết quay hộp số bánh răng. Kỹ thuật trung bình hóa tín hiệu đồng cải tiến cho áp dụng cho hộp số nhiều cấp tốc độ mà cần đầu đo pha, tiết kiệm chi phí cho việc mua sắm thiết bị đo. Bên cạnh với hộp số có vỏ bọc che kín, không gắn đầu đo pha, gây khó khăn cho việc áp dụng kỹ thuật trung bình hóa tín hiệu đồng giải cách tách thông tin pha từ tín hiệu đo gia tốc. Phương pháp trung bình hóa tín hiệu đồng cải tiến 23 sử dụng, phương pháp loại trừ, nhằm chẩn đoán hư hỏng ổ đỡ lăn. 5. Xây dựng mô hình chẩn đoán thông minh, tự động phân loại hư hỏng cách phối hợp phân tích Wavelet packet mạng nơron. Đây phương pháp tiên tiến giới đưa nhằm mục đích phát huy sức mạnh mạng internet, giúp cho nhà chuyên môn làm việc vị trí cố định kiểm soát hoạt động đưa nhận định đánh giá cho hộp số nơi xa. 6. Tiến hành xây dựng quy trình chẩn đoán chương trình tính DSPT tảng Matlab với thuật toán truyền thống thuật toán áp dụng, nhằm chẩn đoán dao động chi tiết quay hộp số bánh răng. Chương trình tính DSPT áp dụng để phát hư hỏng chi tiết khác nhau, nhiều chi tiết hỏng lúc. Việc sử dụng chương trình tính DSPT giúp cho nhà chuyên môn nhanh chóng đưa nhận định, đánh giá xác tình trạng thời thiết bị. 7. Luận án kết hợp với sở sản xuất thực tế nhằm phối hợp nghiên cứu thực tiễn. Tiến hành lắp đặt thiết bị đo giám sát tình trạng hoạt động hộp số nhà máy cán thép. Các kết luận án áp dụng thực tế cho thấy việc áp dụng chẩn đoán dao động rút ngắn thời gian sửa chữa, chủ động việc thay tăng độ tin cậy thiết bị. Hướng phát triển đề tài - Tiếp tục nghiên cứu hoàn thiện phương pháp pháp đề xuất để chẩn đoán chi tiết quay hộp số bánh răng, đặc biệt chẩn đoán hộp số phức tạp nhiều cấp tốc độ làm việc điều kiện tốc độ quay tải trọng khác nhau. Nghiên cứu phương pháp chẩn đoán cho thiết bị công nghiệp khác hộp số bánh hành tinh, turbin gió động điện… - Áp dụng kết đề tài thu thập xử lý số liệu cho nhà máy sản xuất, tiến tới xây dựng trung tâm xử lý số liệu tập trung thiết bị chẩn đoán online để đảm bảo khả vận hành liên tục nhà máy, giảm thiểu rủi ro thiệt hại kinh tế phải dừng máy đột ngột. Đặc biệt nhà máy nhiệt điện, thủy điện, cán thép… với thiết bị nhập đắt tiền, đòi hỏi phận bảo dưỡng phải có chiến lược thay dự phòng lâu dài. 24 [...]... rằng các phương pháp được đề xuất trong luận án đưa ra kết quả chẩn đoán nhanh, với độ chính xác cao hơn các phương pháp phân tích tín hiệu truyền thống KẾT LUẬN Trên cơ sở nghiên cứu những vấn đề hư hỏng hộp số bánh răng, luận án đã đi sâu giải quyết bài toán chẩn đoán dao động các chi tiết tiêu biểu trong hộp số như bánh răng và ổ lăn bằng phương pháp kết hợp giữa các phép biến đổi thời gian – tần số. .. chẩn đoán dao động đối với hộp số bánh răng cũng đã được trình bày Từ những phân tích, bình luận trong chương này cho thấy rằng, bằng cách kết hợp các phương pháp phân tích thời gian – tần số với trung bình hóa tín hiệu đồng bộ cải tiến có thể chẩn đoán hư hỏng các chi tiết quay trong hộp số bánh răng vận hành với tốc độ quay ổn định và biến đổi Bên cạnh đó phương pháp phân loại hư hỏng tự động bằng cách... phép biến đổi WSST phân tích tín hiệu trong miền thời gian – tần số với trường hợp bánh răng bình thường và bánh răng nứt ngay trong quá trình tăng tốc, kết quả thu được phân bố thời gian tần số như trên hình 5.25 Phân bố thời gian – tần số của bánh răng có hư hỏng nứt chân răng (hình 5.25b) có thể thấy rõ các tần số ăn khớp tăng tuyến tính theo thời gian, tỷ lệ thuận với tần số quay của trục và có sự... phần tần số dao động riêng của hộp số là hằng số theo thời gian Khi tần số ăn khớp tăng dần trùng với tần số dao động riêng sẽ có hiện tượng cộng hư ng Đối với trường hợp bánh răng bình thường (hình 5.25a) không thấy có xuất hiện tần số dao động riêng của bánh răng Hình 5.25: Phân bố thời gian – tần số sử dụng WSST trong hai trạng thái răng 16 Để có thể đánh giá hư hỏng nứt chân răng tiến hành tách các. .. 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... tạo ra 5.7 Chẩn đoán hư hỏng đồng thời bánh răng và ổ lăn Trong phần này trình bày phương pháp trung bình hóa tín hiệu đồng bộ, như một phương pháp loại trừ, để chẩn đoán hư hỏng ổ đỡ con lăn Ổ đỡ con lăn có hư hỏng vòng trong được gắn trên trục vào của hộp số 1 cấp với tần số quay trục vào biến đổi xung quanh fn= 50Hz Hộp số có cả hư hỏng ổ đỡ con lăn và hư hỏng bánh răng Tần số đặc trưng hư hỏng vòng... đường truyền dao động ra vỏ hộp số Các hư hỏng được tạo ra có chủ ý trên bánh răng, ổ lăn, trục quay, nhằm mục đích kiểm chứng hiệu quả các phương pháp chẩn đoán được áp dụng 3 Sử dụng phương pháp phân tích thời gian – tần số trên cơ sở phép biến đổi Wavelet nhằm đưa ra thông tín về tín hiệu đồng thời trong cả hai miền thời gian và tần số Cải tiến độ phân giải trong phân bố thời gian – tần số của tín hiệu... cạnh đó luận án đã áp dụng trí tuệ nhân tạo vào hệ thống chẩn đoán dao động nhằm mục đích chẩn đoán trực tuyến cho 22 các hộp số công nghiệp Nhìn chung luân án đã thực hiện được mục tiêu đã đề ra Những kết quả chính thu được trong luận án 1 Đã xây dựng mô hình chẩn đoán dựa trên các thông số chẩn đoán nhằm xác định triệu chứng của các phần tử trong hộp số bánh răng Các triệu chứng hư hỏng của các chi... trường hợp bánh răng bình thường (hình 5.28a), và trường hợp có hư hỏng nứt chân răng (hình 5.28b) Quan sát phân bố thời gian – tần số sau khi xử lý bằng phép biến đổi GST ta thấy với trường hợp bánh răng bình thường không xuất hiện các dải phụ xung quanh tần số ăn khớp Hình 5.27: Tín hiệu miền thời gian (a,b) và phổ tần số (c,d) với bánh răng bình thường và nứt 17 Với trường hợp bánh răng có hư hỏng nứt... mạng nơron được đề xuất làm tiền đề cho chẩn đoán online hư hỏng của hộp số bánh răng Chương 4: Phương pháp trung bình hóa tín hiệu đồng bộ cải tiến Phân tích thời gian – tần số trên cơ sở phân tích Wavelet đã cho thấy được một cách biểu diễn tín hiệu hiệu quả hơn so với phổ tần số Thông tin tần số của tín hiệu được khai thác một cách triệt để bằng phương pháp phân tích này Tuy nhiên, trên một khía cạnh . hệ thống chẩn đoán dao động. - Đề xuất một quy trình chẩn đoán dao động trên cơ sở phân tích thời gian- tần số các dao động cơ học để phát hiện và định vị hư hỏng của hộp số bánh răng trụ. trên thế giới. Trên cơ sở những phân tích trên, nội dung của luận án sẽ đề cập đến Chẩn đoán hư hỏng của hộp số bánh răng bằng phân tích thời gian - tần số các dao động cơ học với những nội. bản của các phần tử thuộc hộp số bánh răng và xác định các triệu chứng chẩn đoán trong miền thời gian và miền tần số. Việc xác định các triệu chứng chẩn đoán mới trong miền thời gian - tần số