Ремонт ткацкого станка стб

Диагностирование механизмов ткацкого станка стб с использованием методов экспертных систем

На правах рукописи

СТРЕШНЕВ

Александр Евгеньевич

ДИАГНОСТИРОВАНИЕ МЕХАНИЗМОВ ТКАЦКОГО СТАНКА

СТБ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ

ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ

Специальность 05.02.13 — машины, агрегаты и процессы (легкая промышленность)

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный университет технологии и дизайна».

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Сигачева Валентина Васильевна

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Чайкин Виктор Александрович,

кандидат технических наук, профессор

Волков Владимир Васильевич.

Ведущая организация: ООО «Институт технических сукон»

Защита состоится 18 декабря 2006 г. в 11 часов на заседании диссертационного совета Д 212.236.02 в Санкт-Петербургском государственном университете технологии и дизайна по адресу:

191186, Санкт-Петербург, ул. Большая Морская, д. 18, ауд. 241.

С диссертацией можно ознакомится в библиотеке университета.

Автореферат разослан 17 ноября 2006г.

диссертационного совета В.В. Сигачева

Актуальность темы. Одним из направлений улучшения эксплуатации оборудования, повышения его надежности и эффективности использования является разработка методов и средств технической диагностики, позволяющей при эксплуатации машин на работающем оборудовании определить износ и настройку, а также качество ремонта механизмов, сопоставляя их параметры с нормативными данными.

Для эффективного использования оборудования его эксплуатация должна сопровождаться своевременным диагностированием и обоснованным определением сроков ремонтных работ. Поэтому актуальной задачей является разработка новых методов анализа информации для получения диагностических показателей и применение теории нечеткой логики для определения остаточного рабочего ресурса механизмов, а также разработка базы данных для хранения информации.

Работа также выполнялась в рамках Гранта Т02-08.0-3357 «Разработка методики проектирования сетей датчиков, структур технических средств и их алгоритмического обеспечения для оценки работоспособности технологической машины на основе методов экспертных систем» 2002-2004 г.

Цель и задачи работы. Целью работы является совершенствование методики и средств автоматизированного диагностирования и оценки рабочего ресурса механизмов ткацкого станка. При этом решаются следующие задачи:

1. Анализ и систематизация научно-технической информации по: конструктивным особенностям и дефектам основных тканеобразующих механизмов, существующим методам и средствам технического диагностирования механизмов ткацких станков.
2. Разработка методики цифровой фильтрации виборускорения рабочих органов механизмов ткацких станков, для выделения диагностической информации, характеризующей износ кинематических пар механизма, место дефекта в цикле работы механизма.
3. Разработка методики анализа получаемой диагностической информации с использованием методов нечеткой логики для решения задачи количественной оценки технического состояния ткацких станков и определения рекомендуемых сроков ремонта.

4. Разработка алгоритмического и программного обеспечения для ЭВМ, реализующего методики получения и анализа диагностической информации.

1. Апробация разработанного программного обеспечения на сигналах виброускорения, полученных с рабочих органов батанного, зевообразовательного и боевого механизмов ткацких станков СТБ.
2. Разработка и обоснование выбора схемного решения прибора, который реализует съем сигналов виброускорения с рабочих органов механизмов и передачу получаемых сигналов в ЭВМ для последующего анализа.
3. Разработка базы данных, в целях усовершенствования организации ремонта ткацких станков.

Методы исследований. В работе использовались методы математического моделирования, вычислительной математики (анализ Фурье, вейвлет-анализ), методы статистического анализа данных, методы теории нечеткой логики, искусственных нейронных сетей, проектирования баз данных при использовании современных ЭВМ.

Научная новизна. В процессе работы над диссертацией:

1. Разработана методика частотно-временного анализа сигналов виброускорений рабочих органов механизмов на основе цифровой фильтрации сигналов с использованием дискретного преобразования Фурье и вейвлет-анализа.
2. Разработан алгоритм программы «Вибродиагностика цикловых механизмов», которая выделяет низкочастотные и информативные высокочастотные компоненты виброускорения рабочего звена циклового механизма, анализирует их амплитудно-частотный спектр, определяет диагностические показатели, как на всем цикле работы механизма, так и на отдельных участках.
3. Разработана нечеткая модель прогноза работоспособности батанного механизма. Разработан алгоритм программы «Пакет классов Java для создания нечеткой системы типа Сугено оценки работоспособности механизмов ткацкого станка», для определения рекомендуемых сроков ремонта механизмов ткацкого станка.
4. Определена структура и состав системы сбора диагностической информации, в основе которой лежит специализированный контроллер ввода данных.
5. Спроектирована логическая модель данных, на основе которой построена физическая база данных для учета технического состояния ткацких станков, сроков и результатов ремонта.

Практическая значимость и реализация результатов работы.

1. Разработана автоматизированная методика определения сроков ремонта механизмов ткацкого станка при использовании мобильного диагностического прибора с обработкой результатов измерений на рабочем месте, базирующаяся на разработанном программном обеспечении.
2. Разработано программное обеспечение «Вибродиагностика цикловых механизмов» (св. № 20066131191 зарег. 8.09.06 ), которое позволяет производить: спектральный анализ информационного сигнала, вычисление периодических составляющих, формирование выходной диагностической информации в графическом и табличном виде. Программное обеспечение использовалось для нахождения диагностических показателей механизмов ткацких станков.
3. Разработано программное обеспечение «Пакет классов Java для создания нечеткой системы типа Сугено оценки работоспособности механизмов ткацкого станка»(св. № 2005610599, зарег. 11.01.05). Пакет классов Java также может быть использован при написании программ для нечетких систем прогнозирования ситуации. С помощью данного программного обеспечения был определен остаточный рабочий ресурс механизмов ряда ткацких станков.
4. Результаты работы используются в учебном процессе в курсах «Проектирование систем управления», «Математические методы анализа процессов и производств», при дипломном проектировании студентов направления 210200 – «Автоматизация технологических процессов и производств», «Монтаж эксплуатация и ремонт текстильного оборудования» специальности 170700 «Машины и аппараты текстильной и легкой промышленности».

Апробация работы. Основные положения работы были доложены на следующих конференциях: Международной научно-технической конференции «Современные наукоемкие технологии и перспективные материалы текстильной и легкой промышленности», (Прогресс – 2004). Иваново – 2004; Международной научно-технической конференции. «Актуальные проблемы переработки льна в современных условиях». (Лен-2004) Кострома, 2004; Международной научно-технической конференции. «Современные наукоемкие инновационные технологии развития промышленности региона». (Лен-2006) Кострома, 2006; Всероссийской научно-технической конференции «Современные технологии и оборудование текстильной промышленности (Текстиль – 2005)» Москва, 2005; Всероссийской научно-технической конференции студентов и аспирантов «Дни науки-2004». С-Петербург 2004; Всероссийской научно-технической конференции студентов и аспирантов «Дни науки-2005». С-Петербург, 2005.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 4 статьи из них 1 в издании, рекомендованном «Перечень…»ВАК, 6 тезисов и получено 2 свидетельства о регистрации программы для ЭВМ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, общих выводов и рекомендаций. Содержит 140 с. 52 рисунков, 14 таблиц, 1 приложение и список литературы из 81 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цель и задачи исследования, определены научная новизна и практическая ценность работы.

В первой главе выполнен литературный обзор исследований технического состояния ткацких станков, методов получения и обработки диагностической информации. Рассмотрены особенности конструкций основных тканеобразующих механизмов ткацких станков СТБ кулачково-рычажного типа, имеющих нелинейную функцию положения и разветвленную структуру. Представлена классификация параметров и методов оценки технического состояния.

Общие вопросы разработки методики, средств диагностирования, анализа результатов контроля для различных механических систем отражены в работах И.А. Биргера, Е.Г. Нахапетяна, М.И. Худых.

Теория кулачковых механизмов, вопросы динамики механизмов, отражены в трудах И.И. Артобалевского, А.Е.Кобринского, В.Л. Вейца, Н.И. Колчина, Н.Н. Попова. Исследования динамики механизмов при наличии зазоров выполнены В.Л. Вейцем, И.И. Вульфсоном, А.Е. Кобринским, Я.И. Коритысским, Д.Н. Решетовым.

Теоретическим исследованиям функционирования отдельных механизмов ткацких станков и технической диагностике на базе данных исследований посвящены работы В.А. Климова, Л.С. Мазина, В.В. Сигачевой, В.Я. Энтина.

Вибродиагностике машин текстильной и легкой промышленности посвящены труды В.В Сигачевой, В.А. Климова, С.И.Лукичева, Е.Г Маежова, В.Ю Иванова. В работах этих авторов решаются задачи выделения из реального колебательного процесса конкретных диагностических показателей, характеризующих техническое состояние механизмов машин текстильной и легкой промышленности. Разработано алгоритмическое, программное и техническое обеспечения для автоматизированных систем вибродиагностики.

Изучение влияния технического состояния оборудования на качество технологического продукта, а также определение технического состояния по качеству технологического продукта выполнены в работах А.Д. Богзы, В.А. Гордеева, В.А. Гусева.

В зарубежных источниках по методам обработки диагностической информации рассматриваются и предлагаются методы нечеткой логики, искусственных нейронных сетей, вейвлет-анализа и их комбинаций.

Анализ показал недостаточность существующих методик диагностирования для определения места возникновения дефекта в кинематических парах и временного интервала по циклограмме. Рабочий ресурс механизмов определяется без учета вклада каждого диагностического показателя, без оценки существующей неопределенности в оценке рабочего ресурса. Современная элементная база позволяет создавать более функциональные технические решения, чем уже имеющиеся. Требуется разработка базы данных для хранения диагностической информации.

Вторая глава посвящена разработке методики анализа колебательных процессов механизмов на базе вейвлет-анализа и цифровой фильтрации. Виброускорения рабочих звеньев механизмов носят колебательный характер. Колебательный процесс можно разделить на отдельные компоненты. Низкочастотные колебания механизма близки к его кинематическому ускорению. Высокочастотные колебания, возбуждаются резкими изменениями возмущающей силы, ударами в зазорах и другими дефектами. На основе спектрального анализа с использованием рядов Фурье или кратномасштабного вейвлет-анализа определяются информативные, с позиции определения дефектов, полосы частот высокочастотных компонент колебательного процесса. За информативные полосы частот принимаются те, которые сопоставимы по амплитудному уровню с полосой частот для низкочастотной компоненты колебательного процесса.

В целях определения величины дефекта и места его возникновения в кинематических парах, необходимо оценивать не только амплитудный уровень определенной полосы частот, но и время ее возникновения в сигнале, для этого предлагается использовать вейвлет-преобразование.

В данной работе используется как кратномасштабный вейвлет-анализ, так и модификация непрерывного вейвлет-преобразования, применяемая к информационным массивам, заданных в виде набора дискретных величин.

Кратномасштабный вейвлет-анализ анализ рассматривается как инструмент разделения дискретной последовательности значений на средние значения, которые соответствуют низкочастотным компонентам колебательного процесса, и детализирующие значения, соответствующие высокочастотным компонентам. Анализ начинается с того, что сигналы пропускаются через два полуполосных цифровых фильтра, низкочастотный (НЧ) и высокочастотный (ВЧ) с собственными импульсными характеристиками, которые расположены параллельно. Выход НЧ фильтра вновь может быть разложен по той же схеме, а выход ВЧ фильтра становится вейвлет-коэффициентами или детализирующими коэффициентами. Таким образом, по вейвлет-коэффициентам на различных уровнях декомпозиции сигнала можно судить о времени возникновения и амплитудах различных частотных диапазонов (полос), которые присутствуют в исходном сигнале.

В данной работе кратномасштабный вейвлет-анализ был проведен по базису вейвлет-функции Добеши и соответствующих фильтров Добеши 4-ого порядка. Были проанализированы сигналы виброускорения батанных механизмов нескольких ткацких станков, имеющих различное техническое состояние. Вейвлет-коэффициенты, как функция угла поворота главного вала (W=f()), характеризующие техническое состояние кинематической пары кулак-ролик одной ветви батанных механизмов ткацкого станка, приведены на рисунке 1 (1,а — исправного механизма, 1,б — неисправного механизма).

Рис.1. Вейвлет-коэффициенты кратномасштабного анализа пары кулак-ролик батанного механизма (а – срок до ремонта 3 года, б – срок до ремонта 0.8 года).

Из анализа рисунков очевидно, что вейвлет-коэффициенты отражают реальное техническое состояние кинематической пары механизма, при этом их максимальные значения приходятся на участок движения батана к опушке ткани и прибоя уточной нити.

Недостатком кратномасштабного вейвлет-анализа является то, что анализируемые полосы частот получаются путем разбиения исходного спектра пополам, что не всегда подходит для имеющихся информативных полос частот вибрационного сигнала.

Для более гибкого анализа заранее определенных информативных компонент сигнала применяется непрерывное вейвлет-преобразование, модифицированное для дискретных массивов величин.

, (1)

где sk,( k=1,2. N) –анализируемый дискретный сигнал, — система базисных функций, которая получается из фиксированной функции всевозможными сдвигами и растяжениями (а – масштабирующий параметр, b – параметр сдвига). Для заданных a и b функция является вейвлетом. В частотной области спектр многих вейвлетов напоминает всплеск, пик которого приходится на частоту основной гармоники. С уменьшением ширины вейвлет-окна, т.е. с уменьшением масштабирующего параметра, одновременно увеличивается амплитуда вейвлет-окна. Указанное свойство определяет высокую чувствительность вейвлет-анализа к кратковременным высокочастотным флуктуациям.

Показаны возможности вейвлет-анализа применительно к диагностированию технического состояния батанного механизма. Согласно полосам частот, которые определяют высокочастотные компоненты виброускорения, характеризующие работу различных кинематических пар механизма, был выбран вид анализирующего вейвлета и параметры масштабирования, при которых будет производиться анализ информационного сигнала. Были рассмотрены различные типы базисных вейвлетов. Приведены результаты исследования частотных характеристик вейвлета типа «мексиканская шляпа» (2) и вейвлета Морле (3). В формуле (3) коэффициент перед t выбран как наиболее отвечающий анализируемому процессу.

, (2)

, (3)

В результате исследования частотных характеристик вейвлет функций определены коэффициенты масштабирования, при которых Фурье-образ анализирующих вейвлетов наилучшим образом вписывается в заданные

частотные полосы, характеризующие работу отдельных узлов батанного механизма. Показано, что спектр Фурье-образа вейвлета «Мексиканская шляпа» не сосредоточен вокруг требуемых частот, причем с уменьшением коэффициента масштабирования, спектр смещается в более высокочастотную область, но при этом происходит его значительное расширение. Фурье-образ вейвлета Морле при различных коэффициентах масштабирования, лучше вписывается в заданные частотные полосы. Таким образом эмпирически было определено, что вейвлет Морле может быть использован для анализа виброускорения батанного механизма, и определено соответствие масштабирующих коэффициентов и анализируемого узла. Зависимость полученных вейвлет-коэффициентов от угла поворота главного вала для пары кулак-ролик ветви батанного механизма тех же станков (см. рис. 1) приведены на рис. 2.

Рис. 2. Вейвлет-коэффициенты непрерывного вейвлет-анализа пары кулак-ролик батанного механизма (а – срок до ремонта 3 года, б – срок до ремонта 0.8 года).

Следует отметить, что непрерывный вейвлет-анализ дает более адекватные результаты реальному процуссу.

Источник