RU133300U1 - Устройство диагностики состояния ступичного подшипника - Google Patents

Устройство диагностики состояния ступичного подшипника Download PDF

Info

Publication number
RU133300U1
RU133300U1 RU2013118873/11U RU2013118873U RU133300U1 RU 133300 U1 RU133300 U1 RU 133300U1 RU 2013118873/11 U RU2013118873/11 U RU 2013118873/11U RU 2013118873 U RU2013118873 U RU 2013118873U RU 133300 U1 RU133300 U1 RU 133300U1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
diagnostic
wheel bearing
bearing
vibration
channel
Prior art date
Application number
RU2013118873/11U
Other languages
English (en)
Inventor
Максим Валерьевич Майоров
Виктор Николаевич Чернышов
Владислав Владимирович Мишин
Константин Валентинович Подмастерьев
Наталья Владимировна Рыбакова
Валентина Юрьевна Крутикова
Original Assignee
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Государственный университет - учебно-научно-производственный комплекс" (ФГБОУ ВПО "Госуниверситет - УНПК")
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Государственный университет - учебно-научно-производственный комплекс" (ФГБОУ ВПО "Госуниверситет - УНПК") filed Critical Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Государственный университет - учебно-научно-производственный комплекс" (ФГБОУ ВПО "Госуниверситет - УНПК")
Priority to RU2013118873/11U priority Critical patent/RU133300U1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU133300U1 publication Critical patent/RU133300U1/ru

Links

Images

Landscapes

  • Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)

Abstract

Устройство диагностики состояния ступичного подшипника, содержащее канал измерения электрического диагностического параметра, подключающийся к внутреннему кольцу ступичного подшипника через токосъемники, подключающиеся к преобразователю сопротивление-напряжение, и канал измерения вибрационного диагностического параметра, включающий в себя последовательно соединенные вибропреобразователь и блок преобразования вибрационного сигнала, отличающееся тем, что диагностическое решение о состоянии подшипника определяется блоком, который собирает и подготавливает диагностическую информацию, которую передает на заранее обученную искусственную нейронную сеть, используемую для принятия решения о техническом состоянии ступичного подшипника.

Description

Полезная модель устройства относится к измерительной технике и может быть использована для диагностики состояния ступичных подшипников.
Из предшествующего уровня техники известно устройство диагностики состояния ступичного подшипника качения, содержащее канал формирования электрического диагностического параметра, канал формирования вибрационного диагностического параметра и устройство задания информационной частоты, в котором канал формирования электрического диагностического параметра включает токосъемник, соединенный через вал подшипникового узла с внутренним кольцом контролируемого подшипника, источник стабилизированного электрического тока, один из двух выводов которого соединен через корпус подшипникового узла с наружным кольцом контролируемого подшипника, преобразователь сопротивления в напряжение, первый вход которого соединен со вторым выводом источника стабилизированного электрического тока, а второй вход соединен с токосъемником, нормирующий усилитель, вход которого последовательно соединен с выходом преобразователя сопротивления в напряжение, первый узкополосный фильтр, вход которого последовательно соединен с выходом нормирующего усилителя, управляющий вход подключен к устройству задания информационной частоты, а канал формирования вибрационного диагностического параметра включает последовательно соединенные вибропреобразователь, усилитель и второй узкополосный фильтр, управляющий вход которого подключен к устройству задания информационной частоты, отличающееся тем, что устройство дополнительно снабжено блоком задержки, аналоговым перемножителем и интегратором, причем блок задержки входом последовательно подключен к выходу второго узкополосного фильтра, выходом подключен к первому входу аналогового перемножителя, ко второму входу которого последовательно подключен выход первого узкополосного фильтра, а интегратор входом последовательно подключен к выходу аналогового перемножителя (см. патент РФ №85230, МПК G01M 13/04, опубл. 27.07.2009).
Реализуемое известным устройством комплексное диагностирование проводится путем оценки взаимной корреляционной функции изменения электрических и вибрационных параметров, характеризующих принципиально различные по физической природе процессы, протекающие в зонах трения работающего подшипника. Данная функция определяется, в основном, только общими факторами, влияющими как на флуктуацию электрического сопротивления подшипника, так и на его вибрацию, а такими факторами являются характеристики макроотклонений рабочих поверхностей деталей подшипника.
Недостатками при использовании известного, принятого за прототип устройства, являются: сложность формализации и дальнейшего использования результатов диагностики для принятия решения о состоянии подшипника по данным, полученным, от устройства. Также применение диагностирования, проводимого путем оценки взаимной корреляционной функции изменения электрических и вибрационных параметров, характеризующих процессы, протекающие в зоне трения работающего подшипника, не позволяет оценить локальные дефекты и состояние смазочного слоя.
Задача, на решение которой направлено заявленное техническое решение заключается в формализации и упрощении получения информации о техническом состоянии ступичного подшипника.
Данная задача достигается за счет того, что устройство диагностики состояния ступичного подшипника, характеризующееся тем, что содержит канал измерения электрического диагностического параметра, который подключается к внутреннему кольцу ступичного подшипника через токосъемник, который подключается к преобразователю сопротивление-напряжение, и канал измерения вибрационного диагностического параметра, который включает в себя последовательно соединенные вибропреобразователь и блок преобразования вибрационного сигнала, а диагностическое решение о состоянии подшипника определяется блоком, который собирает и подготавливает диагностическую информацию, которую передает на заранее обученную искусственную нейронную сеть, используемую для принятия решения о техническом состоянии ступичного подшипника.
Техническим результатом, обеспечиваемым приведенной совокупностью признаков, является упрощение, автоматизация процесса диагностирования ступичного подшипника, повышение достоверности диагностирования за счет использования искусственной нейронной сети для анализа сигналов вибрационных и электрофлуктуационных процессов в трибосопряжении подшипника.
Устройство поясняется фиг.1, на которой изображена структурная схема устройства диагностики состояния ступичного подшипника.
Устройство, подключаемое с помощью токосъемников 1 к внешнему кольцу 2 и внутреннему кольцу 3 ступичного подшипника, состоит из двух параллельно функционирующих канала измерения вибрационного диагностического параметра 4 и канала измерения электрического диагностического параметра 5. Канал измерения вибрационного диагностического параметра состоит из последовательно соединенных вибропреобразователя 6 и блока преобразования вибросигнала 7. В свою очередь канал измерения электрического диагностического параметра состоит из токосъемников 1 и преобразователя сопротивление-напряжение 8. Каналы 4 и 5 подключены к блоку сбора и подготовки диагностической информации 9, который подключен к заранее обученной искусственной нейронной сети 10.
Устройство работает следующим образом. При воздействии комплекса внутренних параметров ступичного подшипника и режимов его эксплуатации в процессе вращения электрическое сопротивление между внутренним и наружным кольцами непрерывно изменяется. Преобразователь 8 сопротивления в напряжение, подключенный к ступичному подшипнику токосъемниками 1, преобразует флуктуации электрического сопротивления контролируемого подшипника в электрическое напряжение, которое поступает на вход блока сбора и подготовки диагностической информации 9.
Одновременно с помощью вибропреобразователя 6 амплитуда вибрации подшипника преобразуется в электрическое напряжение, которое преобразуется блоком 7, и поступает на вход блока сбора и подготовки диагностической информации 9.
Блок 9 производит вычисление следующих параметров сигналов двух каналов (электрического и вибрационного): максимальное значение амплитуды сигнала, среднее значение сигнала, дисперсия сигнала, стандартное отклонение, максимальное значение автокорреляционной функции. Эти параметры будут являться входными для многослойного персептрона 10 (нейронной сети).
Искусственная нейронная сеть 10 в составе диагностической системы выступает как структура обработки информации, хранения и логического вывода на ее основе. Ее свойства определяются архитектурой, совокупностью синаптических связей и функциями активации нейронов. Диагностическая нейросетевая модель должна обрабатывать большое количество входных параметров объекта диагностирования и факторов прогнозного фона, но также учитывать разнородную информацию о текущих и планируемых режимах функционирования и экспертную обучающую информацию. Обучение нейронной сети - процесс получения весов применительно к определенному типу ступичного подшипника. При обучении предлагается использовать математическую модель ступичного подшипника, изменения характеристик которого полностью контролируются.
Реализуемое предлагаемым устройством диагностирование производят путем анализа диагностических параметров, получаемых с каналов взаимного измерения электрического сопротивления трибосопряжения и вибрации ступичного подшипника, с применением заранее обученной искусственной нейронной сети и принятие решения о состоянии диагностируемого объекта решающим устройством.

Claims (1)

  1. Устройство диагностики состояния ступичного подшипника, содержащее канал измерения электрического диагностического параметра, подключающийся к внутреннему кольцу ступичного подшипника через токосъемники, подключающиеся к преобразователю сопротивление-напряжение, и канал измерения вибрационного диагностического параметра, включающий в себя последовательно соединенные вибропреобразователь и блок преобразования вибрационного сигнала, отличающееся тем, что диагностическое решение о состоянии подшипника определяется блоком, который собирает и подготавливает диагностическую информацию, которую передает на заранее обученную искусственную нейронную сеть, используемую для принятия решения о техническом состоянии ступичного подшипника.
    Figure 00000001
RU2013118873/11U 2013-04-23 2013-04-23 Устройство диагностики состояния ступичного подшипника RU133300U1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2013118873/11U RU133300U1 (ru) 2013-04-23 2013-04-23 Устройство диагностики состояния ступичного подшипника

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2013118873/11U RU133300U1 (ru) 2013-04-23 2013-04-23 Устройство диагностики состояния ступичного подшипника

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU133300U1 true RU133300U1 (ru) 2013-10-10

Family

ID=49303493

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2013118873/11U RU133300U1 (ru) 2013-04-23 2013-04-23 Устройство диагностики состояния ступичного подшипника

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU133300U1 (ru)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103674538A (zh) * 2013-12-18 2014-03-26 北京航天测控技术有限公司 一种直升机自动倾斜器多故障模式识别方法及装置
RU2730401C1 (ru) * 2019-12-06 2020-08-21 Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Сибирский федеральный научный центр агробиотехнологий Российской академии наук (СФНЦА РАН) Способ диагностирования состояния подшипникового узла
RU204306U1 (ru) * 2020-12-18 2021-05-19 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Псковский государственный университет" Стенд для диагностики ступичных подшипников грузовых автомобилей

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103674538A (zh) * 2013-12-18 2014-03-26 北京航天测控技术有限公司 一种直升机自动倾斜器多故障模式识别方法及装置
RU2730401C1 (ru) * 2019-12-06 2020-08-21 Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Сибирский федеральный научный центр агробиотехнологий Российской академии наук (СФНЦА РАН) Способ диагностирования состояния подшипникового узла
RU204306U1 (ru) * 2020-12-18 2021-05-19 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Псковский государственный университет" Стенд для диагностики ступичных подшипников грузовых автомобилей

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102053016B (zh) 旋转机械滚动轴承的无线振动监测系统
CN108331718A (zh) 风电机组偏航系统在线监测机构及故障诊断系统和方法
CN111325313A (zh) 识别问题噪声源的噪声数据人工智能装置和预处理方法
RU133300U1 (ru) Устройство диагностики состояния ступичного подшипника
CN103645052A (zh) 一种风电机组齿轮箱远程在线状态监测及寿命评估方法
CN107271170A (zh) 一种机械设备故障类型的自动诊断方法及系统
CN103969067A (zh) 一种基于广义形态学的自动装填系统故障诊断方法
Wu et al. A method for constructing rolling bearing lifetime health indicator based on multi-scale convolutional neural networks
WO2023279382A1 (zh) 一种电机轴承运行状态故障检测方法及系统
CN110398362B (zh) 一种机器人rv减速器故障诊断和定位方法
JP5765881B2 (ja) 設備機器の診断装置
CN114739667B (zh) 一种多模态信息融合轴承润滑状态监测装置及方法
Wang et al. Coupled hidden Markov fusion of multichannel fast spectral coherence features for intelligent fault diagnosis of rolling element bearings
CN109934136B (zh) 基于Duffing振子和本征模式分量的滚动轴承故障诊断方法
CN112686279B (zh) 一种基于k均值聚类和证据融合的齿轮箱故障诊断方法
CN107702919A (zh) 基于声发射的滑动轴承润滑状态监测方法
CN111046790A (zh) 一种泵轴承故障诊断方法
CN105784364A (zh) 基于总体经验模式分解与分形盒维数的轴承故障诊断方法
Mutra et al. Signal-based parameter and fault identification in roller bearings using adaptive neuro-fuzzy inference systems
Koukoura et al. Wind turbine intelligent gear fault identification
CN116522514A (zh) 一种电机性能测试方法及系统
JPWO2019035279A1 (ja) 人工知能アルゴリズム
RU141804U1 (ru) Устройство диагностирования подшипников качения
RU143182U1 (ru) Устройство диагностирования подшипников качения
CN112380782A (zh) 一种基于混合指标和神经网络的旋转设备故障预测方法

Legal Events

Date Code Title Description
MM1K Utility model has become invalid (non-payment of fees)

Effective date: 20131022