Размещено на http://www.allbest.ru/

На правах рукописи

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Диагностирование механизмов ткацкого станка с использованием методов экспертных систем

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

Стрешнев Александр Евгеньевич

Санкт-Петербург 2006

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.

Ученый секретарь диссертационного совета В.В. Сигачева

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

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.

5. Апробация разработанного программного обеспечения на сигналах виброускорения, полученных с рабочих органов батанного, зевообразовательного и боевого механизмов ткацких станков СТБ.

6. 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.

7. 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». 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» 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, 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(ц)), 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).

диагностирование механизм ткацкий станок

аб

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.

а б

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 процессу.

Несмотря на то, что вейвлет-анализ дает амплитудно-частотно-временное представление результатов анализа колебательного процесса и адекватно оценивает кратковременные высокочастотные флуктуации, выбор анализирующего вейвлета является сложной задачей. Для каждой кинематической пары эмпирически необходимо выбрать базисный вейвлет и коэффициент масштабирования, которые будут удовлетворять заданному частотному диапазону. Таким образом, указанный выше метод показателен для частотно-временных исследований колебательных процессов в программах математического моделирования (например Matlab), но связан с трудностями его реализации в производственных условиях.

В целях разработки методики определения диагностических параметров, применимой для производственных диагностических систем и ее программной реализации, исследован метод цифровой фильтрации, построенной на дискретном преобразовании Фурье. Процедура состоит в вычислении спектра сигнала, удалении из него (или существенном уменьшении) не характерных для данного дефекта частот, а затем выполнении обратного преобразования Фурье. Результатом выполненной процедуры будет фильтрованный сигнал (см. рис. 3.).

а б

Рис. 3. Отфильтрованная компонента, характеризующая дефектность пары кулак-ролик. (а - срок до ремонта 3 года, б - срок до ремонта 0.8 года).

Диагностические показатели, определяемые по амплитудному уровню частотных составляющих сигнала, можно разделить на две группы. К первой группе относятся диагностические показатели, определяемые по результатам анализа колебательного процесса за полный цикл работы механизма. Ко второй группе относятся диагностические показатели, определенные на интенсивных участках движения. Нормирование показателей осуществляется путем соотношения из с базовыми.

На основании проведенных исследований составлен алгоритм и разработана программа на языке JAVA «Вибродиагностика цикловых механизмов», которая реализует методику анализа колебательных процессов механизмов на базе цифровой фильтрации, и является платформенно-независимой. Программа имеет оконный графический интерфейс взаимодействия с пользователем. Основной целью программы является определение диагностических показателей для различных узлов цикловых механизмов.

При использовании данной программы определены диагностические показатели для ряда батанных, зевообразовательных и боевых механизмов, имеющих различное техническое состояние. Результаты анализа четко идентифицируются с реальным техническим состоянием механизмов. Результаты диагностирования используются в нечеткой модели определения рекомендуемых сроков ремонта.

Третья глава посвящена разработке методики определения остаточного рабочего ресурса механизмов методами экспертных систем с использованием нечеткой логики. Традиционно по результатам диагностики состояние обследуемого объекта классифицируется как работоспособное либо как неработоспособное. В работоспособном состоянии механизм может выполнять все заданные ему функции с сохранением значений заданных параметров в требуемых пределах. Существует необходимость в более гибком анализе результатов испытаний, то есть определении степени работоспособности, степени приближения к состоянию «идеальной работоспособности». Возникает задача количественной оценки состояния испытываемого оборудования при отсутствии точной количественной информации, то есть имеет место решение задачи в условиях неопределенности. Диагностические показатели, ДПi [i=1,2…n], определяемые по методике, описанной во второй главе, используются как коэффициенты диагноза и прогноза при принятии решения по оценке технического состояния.

Нечеткая модель составляется применительно к каждому механизму или одной ветви батанного механизма, техническое состояние которого характеризуют пять диагностических показателей: ДП1 - общий износ узла, ДП2 - износ осей, ДП3 - износ пары кулак-ролик, ДП4 - износ подшипников, ДП5 - состояние поверхности кулака. Нормирование диагностических показателей осуществляется в пределах диапазона значений [0;3], где нижнему значению (ДП=0) соответствует «отличное» состояние механизма, а верхнему значению (ДП=3) соответствует аварийное состояние механизма. Данная задача решается с применением методов нечеткой логики. Создана нечеткая система, которая имеет 5 входных лингвистических переменных ДП1,…, ДП5. Лингвистические переменные заданы на количественной шкале базисной переменной х [0;3], для каждой из них принимается два лингвистических терма: «аварийное состояние», «отличное состояние», значения лингвистических термов задаются в виде функций принадлежности, имеющих треугольную форму.

В качестве выходной лингвистической переменной нечеткой системы примем время Т, рекомендуемое до остановки на ремонт механизма, которое зададим на количественной шкале базисной переменной y [0;7]. Для выходной лингвистической переменной зададим шесть лингвистических термов Т1,…, Т6, которые имеют фиксированные значения в годах, назначаемые с учетом входных переменных, заданных правил, знаний о реальных сроках износа механизмов. Заметим, что максимальные значения Т соответствуют минимальным значениям ДПi.

На основании экспертных знаний, полученных априорно из опыта диагностики, с учетом каждого диагностического показателя и его значимости был определен набор правил (база знаний), определяющий работу нечеткой системы, состоящий из 32 правил.

Создана нечеткая система типа Сугено, суть которой заключается в том, что четкое результирующее выходное значение нечеткой модели , соответствующее фиксированным значениям x входных переменных xi, вычисляется как средневзвешенная величина:

 , (4)

где - значение функция принадлежности всей посылки j-го правила, соответствующее значениям хi*, а - заключение j-го правила.

Проиллюстрируем работу модели на базе 2 нечетких правил (рис 4). На рис. 4: x1,…, x5 - конкретные четкие входные значения, y - четкое выходное значение. MДПi(x) - степень принадлежности четких входных значений посылкам лингвистических правил, MTi(y) - заключения из правил, соотнесенные с посылками. В данном случае были заданы следующие нечеткие правила:

- если все диагностические показатели соответствуют «отличному состоянию», то время до ремонта равно Т1;

- если диагностические показатели ДП1,…,ДП4 соответствуют «отличному состоянию» , а ДП5 - «аварийное состояние», то время до ремонта равно Т2;

Рис. 4. Иллюстрация работы модели на базе 2 нечетких правил.

Рассматриваемая нечеткая система была проработана в среде Matlab и с учетом полученных результатов реализована в программе «Вибродиагностика цикловых механизмов», с помощью предварительно разработанного пакета классов для создания систем типа Сугено. Модель была опробована при обследовании батанных механизмов ткацких станков. Полученные оценки были сопоставлены с теми, которые предлагались опытным экспертом. Результаты сопоставления оказались приемлемыми, что дает основание к использованию данной нечеткой модели для установления сроков ремонта механизмов станка. Результаты показали, что износ кинематических пар и ветвей одного батанного механизма может существенно отличаться. Это приводит к перераспределению нагрузок и ускоренному износу механизмов. С учетом всех факторов станки рекомендуется подвергать ежегодному диагностическому осмотру.

В четвертой главе осуществляется поиск технического решения для системы сбора и обработки диагностической информации, а также рассматривается проектирование базы данных учета технического состояния станков. Производится сравнительный анализ различных технических решений. В результате предлагается система (рис. 5.)

Рис. 5. Структурная схема мобильного прибора.

Отметчик цикла, предназначен для синхронизации ввода данных. В качестве датчиков предполагается использовать датчики ускорения ADXL, которые выбираются из расчета обеспечения требований к диапазону измеряемых ускорений. Для аналогово-цифрового преобразования предполагается использовать плату ввода данных miniLAB 1008 фирмы Measurement Сomputing. В комплекте с устройством MiniLab 1008 поставляется программное обеспечение к ЭВМ, для записи и обработки получаемых сигналов.

В целях усовершенствования организации ремонта ткацких станков создана база данных. База данных формируется на основе диагностического обследования станков. При ее разработке была спроектирована логическая модель данных (рис. 6), на основе которой составлена физическая база данных.

Физическая база данных была реализована с использованием системы управления базами данных (СУБД) MySQL. Данная СУБД обладает большой скоростью выполнения команд, имеет невысокие требования к аппаратным средствам.

Рис. 6. Логическая модель базы данных учета технического состояния ткацких станков.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ

Разработана усовершенствованная методика диагноза и прогноза технического состояния механизмов, отраженная в составленных алгоритмах и программах, ориентированная на новую модификацию диагностического прибора. Программы апробированы на реальных массивах ускорений механизмов, результаты обработки адекватны действительному техническому состоянию механизмов. Использование полученных результатов предполагает повысить стабильность технического состояния ткацких станков и организовать ремонтные работы на основе обоснованных рекомендаций, полученных с применением нечеткой логики.

1. На основании анализа конструктивных особенностей и дефектов основных тканеобразующих механизмов, систематизации научно- технической информации по существующим методам и средствам диагностирования механизмов определены пути совершенствования методов и технических средств диагностирования механизмов и оценки остаточного рабочего ресурса.

2. В целях определения величины дефекта и места его возникновения в кинематических парах применено вейвлет-преобразование. Метод эффективен для определения информативных компонент колебательного процесса, места и времени возникновения дефектов, особенно при диагностировании механизмов новых конструкций. Выполнен частотно-временной анализ колебательных процессов батанного механизма, на основе кратномаштабного и непрерывного вейвлет-анализа. Выявлено, что в кинематической паре кулак-ролик, наиболее изношенным является участок профиля кулака, соответствующий прибою уточной нити. Также определены другие локальные дефекты.

3. В целях разработки методики определения диагностических параметров, применимой для производственных диагностических систем и ее программной реализации, исследован метод цифровой фильтрации, построенной на дискретном преобразовании Фурье. Метод позволяет для выделенной диагностической полосы частот, характеризующей дефект определенной кинематической пары, восстановить колебательный процесс, рассчитать диагностические показатели на различных участках движения механизма и оценить износ кинематической пары.

4. Разработано алгоритмическое и программное обеспечение для ЭВМ, реализующее методику определения диагностических показателей. Программа имеет графический интерфейс взаимодействия с пользователем. Методика позволяет более точно рассчитать ДПi по сравнению с существовавшим вариантом.

5. С помощью разработанного программного обеспечения получены диагностические показатели для батанного, зевообразовательного и боевого механизмов, имеющих различное техническое состояние, результаты диагностирования представляются в таблицах и графиках. Для батанного механизма диагностические показатели колеблются в пределах 0<ДПi<3. Изношенной можно считать кинематическую пару, если ДПi>1.1.

6. Разработана методика определения остаточного ресурса механизмов, реализованная в алгоритме и программе «Пакет классов Java для создания нечеткой системы типа Сугено оценки работоспособности механизмов ткацкого станка» на базе нечеткой модели.

7. Составлена и программно реализована нечеткая модель определения времени до ремонта батанного механизма. В качестве входных параметров нечеткой модели принимаются значения диагностических показателей отдельных кинематических пар. На основании экспертных знаний, полученных априорно из опыта диагностики, с учетом каждого диагностического показателя и его значимости был определен набор правил (база знаний), определяющий работу нечеткой системы, состоящий из 32 правил. Нечеткая модель была опробована при обследовании 25 батанных механизмов ткацких станков. Полученные рекомендации по срокам ремонта механизмов адекватны реальному техническому состоянию и сопоставимы с результатами эксплуатации и ремонта механизмов, что дает основание к использованию данной нечеткой модели и программы для установления сроков ремонта механизмов станка.

8. Разработана структура и состав мобильного диагностического прибора, обеспечивающего получение и обработку диагностической информации на работающем станке.

9. Спроектирована база данных для хранения диагностической информации, рекомендаций по срокам и сведений по результатам ремонта. Это позволит усовершенствовать организацию ремонта ткацких станков путем использования обоснованных данных, полученных методами автоматизированного диагноза и прогноза технического состояния механизмов.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ ОПУБЛИКОВАНЫ В СЛЕДУЮЩИХ РАБОТАХ

Статьи в журналах, входящих в «Перечень…» ВАК РФ:

1. Сигачева В.В., Стрешнев А.Е. Разработка нечеткой диагностической модели прогноза работоспособности механизмов ткацкого станка. //Изв. вузов. Технология текстильной промышленности - 2005 №3 с. 141-143.

Свидетельства о регистрации программных продуктов:

1. Стрешнев А.Е., Сигачева В.В. Программа для ЭВМ: «Пакет классов для создания нечеткой системы типа Сугено оценки работоспособности механизмов ткацкого станка». Св. № 2005610599, опубл. в бюл. № 1, 2005. Дата регистрации 11.01.05.

2. Стрешнев А.Е., Сигачева В.В. Программа для ЭВМ: «Вибродиагностика цикловых механизмов». Св. № 20066131191, опубл. в бюл. № 3, 2006. Дата регистрации 08.09.06.

Статьи в научных сборниках:

1. Стрешнев А.Е, Сигачева В.В. Применение вейвлетного кратномасштабного анализа для диагностики неисправности механизмов. Сборник трудов аспирантов и докторантов № 9 «Проблемы экономики и прогрессивные технологии в текстильной, легкой и полиграфической отраслях промышленности» С.-Петербург 2005. - с.188 -192.

2. Стрешнев А.Е., Сигачева В.В. Моделирование работоспособности механизмов ткацкого станка в среде Matlab и Fuzzytech. Сборник трудов аспирантов № 8 «Проблемы экономики и прогрессивные технологии в текстильной, легкой и полиграфической отраслях промышленности» С.-Петербург 2005. - с.125 -129.

3. Стрешнев А.Е., Сигачева В.В. Автоматизация организации ремонта. Сборник трудов аспирантов № 10 «Проблемы экономики и прогрессивные технологии в текстильной, легкой и полиграфической отраслях промышленности» С.-Петербург 2005. - с.143 -147.

Материалы и тезисы конференций:

1. Сигачева В.В. Стрешнев А.Е. Использование экспертной системы в автоматизированной диагностике механизмов. Тезисы доклада международной научно-технической конференции «Современные наукоемкие технологии и перспективные материалы текстильной и легкой промышленности». (Прогресс 2004), Иваново 2004. -с. 135 -136.

2. Сигачева В.В., Стрешнев А.Е. Прогноз работоспособности механизмов в системе автоматизированной диагностики методами нечеткой логики. Международная научно-техническая конференция. «Актуальные проблемы переработки льна в современных условиях». (Лен-2004), Кострома 2004. -с.140.

3. Сигачева В.В., Стрешнев А.Е. Разработка методики анализа цикловых механизмов. Международная научно-техническая конференция. «Современные наукоемкие инновационные технологии развития промышленности региона (Лен-2006)», Кострома 2006. -с. 141

4. Сигачева В.В., Стрешнев А.Е. Диагностика технического состояния механизмов с использованием вейвлетного кратномасштабного анализа. Всероссийская научно.- техн. конференция «Современные технологии и оборудование текстильной промышленности (Текстиль - 2005)», Москва 2005. - с. 218-219.

5. Стрешнев А.Е., Сигачева В.В. Совершенствование методов обработки диагностической информации. Всероссийская научно- техн. конференция студентов и аспирантов. «Дни науки-2004», С.-Петербург 2004. -с.155.

Размещено на Allbest.ru