RU133300U1 - Устройство диагностики состояния ступичного подшипника - Google Patents
Устройство диагностики состояния ступичного подшипника Download PDFInfo
- 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
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)
- 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.
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)
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 |
-
2013
- 2013-04-23 RU RU2013118873/11U patent/RU133300U1/ru not_active IP Right Cessation
Cited By (3)
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 |