Аналіз віброакустичних сигналів для діагностики технічного стану електромеханічного обладнання

Ключові слова: віброакустичний сигнал, технічний стан, функціональна діагностика, спектральний аналіз, SPM-метод, акустична емісія, вейвлет-аналіз, випадкова вібрація, автоматизовані системи контролю

Анотація

У статті розглянуто методологічні та прикладні аспекти аналізу віброакустичних сигналів, що використовуються для діагностики технічного стану електромеханічного обладнання. Основну увагу приділено функціональній діагностиці як складовій системи управління технічним станом об’єктів. Показано, що ефективність виявлення дефектів значною мірою залежить від здатності виділяти і аналізувати різні типи коливальних сигналів: періодичні, випадкові та ударні. Окремо проаналізовано можливості спектрального аналізу низькочастотних вібрацій для роторних машин, а також особливості застосування високочастотного аналізу для діагностики підшипників кочення і систем зворотно-поступальної дії. Розглянуто методи SPM та акустичної емісії, що забезпечують високий рівень чутливості до мікродефектів. Описано труднощі діагностики в середньочастотному діапазоні, які обумовлені складною структурою коливальних процесів і великою кількістю резонансів. Наголошено на важливості застосування статистичних методів для аналізу випадкових вібрацій, зокрема розрахунку середньоквадратичних значень, коефіцієнтів асиметрії та ексцесу, а також визначення порогових значень діагностичних параметрів. Вказано на перспективність вейвлет-аналізу та автоматизованих цифрових методів обробки сигналів для підвищення достовірності діагностики. Отримані результати можуть бути використані при розробці автоматизованих систем контролю та обслуговування технічного стану обладнання за фактичним станом

Посилання

1. Bently D. E., Hatch C. T., Grissom B. Fundamentals of Rotating Machinery Diagnostics. New York: ASME Press, 2002. 614 p.
2. Perez R. X. Condition Monitoring, Troubleshooting and Reliability in Rotating Machinery. Weinheim: Wiley-VCH, 2023. 432 p.
3. Ganguli R. Gas Turbine Diagnostics: Signal Processing and Fault Isolation. Boca Raton: CRC Press, 2013. 234 p.
4. Sahoo S., Dash P. Higher-Order Spectral Analysis and Artificial Intelligence for Diagnosing Faults in Electrical Machines: An Overview. Mathematics, 12(24), Article 4032. 2024.
5. Liu H., Zhang J., Wang Y. Review of Spectrum Analysis in Fault Diagnosis for Mechanical Equipment. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 1342(1), 2023.
Опубліковано
2025-06-16
Як цитувати
Димова, Г. О. (2025). Аналіз віброакустичних сигналів для діагностики технічного стану електромеханічного обладнання. КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ: ОСВІТА, НАУКА, ВИРОБНИЦТВО, (59), 285-293. https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2025-59-36