Диагностика технологического оборудования по интегральным характеристикам вибрации и звука с использованием методов машинного обучения
Метод технического диагностирования состояние машины мукомольного производства – деташера по среднеквадратичным значениям вибрации корпуса и излучаемому звуку. Информативные точки снятие диагностической информации. Производительность нейронной сети.
| Рубрика | Производство и технологии |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 12.01.2021 |
| Размер файла | 612,4 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
Московский государственный университет пищевых производств
Диагностика технологического оборудования по интегральным характеристикам вибрации и звука с использованием методов машинного обучения
Яблоков Александр Евгеньевич,
кандидат технических наук, доцент
Федоренко Борис Николаевич,
доктор технических наук, профессор,
кафедра прикладной механики и инжиниринга технических систем
Благовещенский Иван Германович,
доктор технических наук, доцент,
кафедра автоматизированных систем управления биотехнологическими процессами
Ольшанова Елена Александровна,
бакалавр
г. Москва
Аннотация
мукомольный деташер нейронный технический
В статье рассмотрены метод технического диагностирования состояние машины мукомольного производства - деташера по среднеквадратичным значениям вибрации корпуса и излучаемому звуку. Определены наиболее информативные точки снятие диагностической информации. Для классификации технического состояния использован метод нейросетевого анализа данных. В качестве входных непрерывных переменных использованы значения уровня звука и вибрации в четырех измерительных точках. В качестве входных категориальных переменных использованы текстовые метки технического состояния. Наибольшую производительность показала нейронная сеть с архитектурой многослойного персептрона MLP5 - 7-5.
Ключевые слова: техническая диагностика, вибрационная диагностика, нейросетевой анализ данных, диагностика машин зерноперерабатывающих предприятий.
Abstract
Diagnostics of technological equipment on the integral characteristics of vibration and sound using the machine training methods
IYablokov Alexander Evgenievich - PhD in Technical Sciences, Associate Professor;
2Fedorenko Boris Nikolaevich - PhD in Technical Sciences, Professor,
Department of applied mechanics and engineering of technical systems;
3Blagoveshchensky Ivan Germanovich - PhD in Technical Sciences, Associate Professor,
Department of automated control systems of biotechnological processes;
4Olshanova Elena Alexandrovna - Bachelor,
Moscow state university of food production,
Moscow
The article discusses the method of technical diagnostics of the state of the flourmilling machine - the detailer on the mean-square values of the vibration of the body and the radiated sound. Identified the most informative point removal of diagnostic information. For the classification of the technical state used the method of neural network data analysis. As input continuous variables, the values of sound level and vibration at four measuring points were used. As input categorical variables used text labels technical condition. The greatest performance was shown by the neural network with the architecture of the multilayerperceptron MLP 5-7-5.
Keywords: technical diagnostics, vibration diagnostics, neural network data analysis, diagnostics of machines of grain processing enterprises.
Основная часть
Методы и средства технического мониторинга и диагностики оборудования широко используются в различных отраслях промышленности для оптимизации технического обслуживания оборудования, повышения эксплуатационный надежности и безопасности на производстве. Зерноперерабатывающие предприятия относятся к категории повышенной пожарной опасности (В2). Любая аварийная ситуация на производстве, связанная с внезапной поломкой оборудования, способна привести к возникновению источника зажигания, и как следствие - к пожару или взрыву. С целью снижения вероятности внезапных поломок и аварий необходимо проводить мероприятия по техническому мониторингу и диагностике оборудования.
Согласно определению ГОСТ 20911-89, техническая диагностика есть область знаний, охватывающая теорию, методы и средства определения технического состояния объектов. Текущее техническое состояние объект контроля определяется на основе значения диагностических признаков измеренных у объекта. В качестве диагностических признаков могут быть использованы различные физические величины, сопровождающие работу объекта. Обзор современных систем диагностирования показал, что наиболее универсальными и информативно-ёмкими диагностическими признаками являются значения вибрации оборудование и излучаемого шума.
Среднеквадратичное значение (СКЗ) является интегральной характеристикой контролируемых величин, и служит для оценки общего технического состояния машины, выявления у нее грубых дефектов. СКЗ виброскорости оценивается в диапазоне частот от 10 до 1000 Гц. Нормы и стандартные методики виброконтроля содержатся в нормативных документах: ГОСТ 13373-1-2009, ГОСТ 13379-2009 и ИСО 2372-74.
Решение задачи классификации технического состояния оборудования может осуществляться различными методами. Наиболее известные из которых - детерминистские методы распознавание образов [1]. К современным методам классификации относится метод искусственных нейронных сетей (ИНС) [2].
В Московском государственном университете пищевых производств (МГУПП) проводятся исследования по разработке методов и средств мониторинга и диагностики оборудования зерноперерабатывающих предприятий. Цель исследований - повышение эксплуатационной надежности и безопасности производства путем совершенствования методов технического мониторинга и диагностики оборудования.
В качестве примера рассмотрим машину мукомольного производства - деташер. Данная машина роторного типа, ударно-истекающего принцип действия, предназначена для измельчения продуктов размола зерна. Исследование показателей надежности машины на производстве показали, что основными дефектами машины являются дисбаланс ротора, дефекты монтажа, выход из строя подшипников качения.
Исследования проведены на экспериментальной установке (рисунок 1) в лаборатории МГУПП методом натурного моделирования различных технических состояний деташера. В качестве измерительной системы использовался прибор СТМ - 12Т (1). Прибор позволяет в режиме реального времени измерять СКЗ вибрации и звука [4]. Ротор деташера (2) посредством кулачковой муфты (3) приводится во вращение от электродвигателя (4). Натурные эксперименты проведены при работе машины на холостом ходу при частоте вращения ротора 750 об/мин. Вибрация машины измерялась в четырех различных точках, расположение которых обозначено на рисунке 1. Вибрация в точках: т. 1, т. и т. 4 измерялась в вертикальном направлении. В т. 2 - в горизонтальном направлении. Датчики устанавливались на поверхность подшипниковых узлов с помощью винтов. Микрофон для измерения уровня звука был установлен на расстоянии 1 метр от машины. Смоделированы следующие технические состояния машины:
Норм - машина в исправном техническом состоянии (все параметры соответствуют нормативно-технической документации);
Дисб.1 - динамический дисбаланс ротора величиной 50 гюм;
Дисб.2 - динамический дисбаланс ротора величиной 100 гюм;
Пер. 1 - угловой перекос валов деташера и электродвигателя на величину 0,6 град;
Пер.2 - угловой перекос валов деташера и электродвигателя на величину 1,2 град.
Для каждого технического состояния было проведено по 30 измерений. Результаты измерений в режиме реального времени передавались по беспроводному каналу связи в базу данных (БД). Дальнейший анализ проведён в программе Statistica 10.
мукомольный деташер нейронный технический
Рис. 1. Общий вид экспериментальной установки: 1 - система технического мониторинга СТМ-12Т; 2 - деташер; - кулачковая муфта; - электродвигатель; т. 1, т. 2, т., т. 4 - точки установки датчиков вибрации
Диаграмма размаха СКЗ вибрации для различных точек в зависимости от технического состояния представлена на рисунке 2. Визуальный анализ показал, что значение СКЗ вибрации для различных технических состояний отличаются значимо, и могут служить в качестве диагностических признаков дефектов.
Диаграмма размаха значений СКЗ звука представлена на рисунке 3. Статистический анализ данных показал высокую нестабильность значений уровня звука. Медианы значений имеют незначительные изменения.
Для решения задачи классификации используется технология искусственных нейронных сетей, преимущество которых заключается возможности решения нелинейных задач классификации. Нейронные сети смоделированы в программе STATISTICA 10. В качестве входных непрерывных величин для построения сетей использованы значения СКЗ вибрации в различных измерительных точках (VI, Ґ2, Ґ3, Ґ4), а также значения уровня звука (5). В качестве входных категориальных значений использованы текстовые метки технического состояния машины.
Рис. 2. Диаграмма размаха значений СКЗ виброскорости для различных измерительных точек в зависимости от технического состояния деташера
Рис. 3. Диаграмма размаха значений СКЗ уровня звука в зависимости от технического состояния деташера
В результате моделирования было построено 25 нейронных сетей различных архитектур. В таблице 1 представлено 4 ИНС имеющих максимальную производительность. Наибольшую производительность по обучающим и контрольным выборкам показала сеть MLP 5-7-5 с алгоритмом обучения BFGS-40. Эта сеть взята за основу и будет в дальнейшем использована при решении задач технического диагностирования деташера.
Таблица 1
|
Сеть ID |
Архитект. |
Произв. |
Контр. произв. |
Алго ритм |
Функция ошибки |
Акт. скрыт. нейр. |
Акт. выход. нейр. |
|
|
1 |
MLP 5-9-5 |
89,11 |
90,48 |
BFGS16 |
CE |
Тождеств. |
Софтмакс |
|
|
2 |
MLP 5-5-5 |
88,11 |
95,24 |
BFGS29 |
Сум.кв. |
Экспонента |
Гиперб. |
|
|
3 |
MLP 5-5-5 |
91,09 |
95,24 |
BFGS17 |
CE |
Тождеств. |
Софтмакс |
|
|
4 |
MLP 5-9-5 |
93,07 |
95,24 |
BFGS40 |
CE |
Логистич |
Софтмакс |
В таблице 2 представлены результаты анализа чувствительности диагностических признаков. Наибольшую ценность имеют СКЗ виброскорости (Ґ2) в точке 2 (рис. 1). Наименьшую ценность представляет уровень шума (5), излучаемый машиной.
Таблица 2. Анализ чувствительности диагностических признаков
|
Сеть |
V2 |
V1 |
V4 |
V3 |
S |
|
|
MLP5-7-5 |
19,974 |
8,299 |
3,167 |
2,494 |
0,997 |
В таблице 3 приводятся итоги классификации технического состояния машины на обучающей выборке с использованием выбранной ИНС. Сеть показала вероятность правильной классификации технического состояния более 93%.
Таблица 3. Итоги классификации на обучающей выборке с использованием ИНС MLP 5-7-5
|
Дисб. 1 |
Дисб. 1 |
Пер. 2 |
Пер. 1 |
Норм |
Все |
||
|
Все |
17 |
21 |
15 |
21 |
27 |
101 |
|
|
Правильно |
16 |
19 |
14 |
20 |
25 |
94 |
|
|
Неправильно |
1 |
2 |
1 |
1 |
2 |
7 |
|
|
Правильно, % |
94,1 |
90,5 |
93,3 |
95,2 |
92,6 |
93,1 |
|
|
Неправильно, % |
5,9 |
9,5 |
6,7 |
4,8 |
7,4 |
6,9 |
Выводы:
1. Методы технического диагностирования позволяют снизить вероятность аварий на производстве путем своевременного определения текущего техническое состояние оборудования;
2. Исследования показали, что СКЗ виброскорости являются информативными диагностическими признаками, которые можно использовать при определении текущего технического состояния деташера;
3. Для классификации технического состояния могут успешно применяться нейросетевые методы анализа данных;
4. В результате моделирования в программе STATISTICA построена высокопроизводительная ИНС типа MLP 5-7-5, которая будет использована в дальнейшем для классификации технических состояний деташера на производстве.
Список литературы /References
1. БиргерИ.А. Техническая диагностика. М.: Машиностроение, 1978. 240 с., ил.
2. Галушкин А.И. Нейронные сети. Основы теории. М.: Горячая линия - Телеком, 2012, 496 с.
3. Технологическое оборудование и поточные линии предприятий по переработке зерна: учебник / Л.А. Глебов, А.Б. Демский, В.Ф. Веденьев, А.Е. Яблоков; I и III чисти под ред. Л.А. Глебова, II часть под ред. А.Б. Демского. - М.: ДеЛи принт, 2010. 696 с.
4. Яблоков А., Федоренко Б., Латышев М. Технический мониторинг, диагностика и зщита оборудования // Комбикорма. 2018. №6. С. 32-34.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Расчёт основных частот вибрации компрессора, исследование узлов блока. Выбор режимов работы и снятие параметров вибрации с узлов агрегата для средств диагностирования. Выявление дефектов, определение для них степеней развития и способы их устранения.
курсовая работа [173,2 K], добавлен 12.03.2012Общие сведения о вибрации. Параметры, характеризующие вибрационное состояние трубопроводов. Причины вибрации трубопроводов. Обзор методов защиты от вибрации. Конструкция и расчет высоковязкого демпфера. Расчет виброизолятора для устранения проблемы.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 14.11.2017Исследование возможности контроля технического состояния оборудования по его вибрации. Назначение и возможности систем вибрационного контроля на примере переносного диагностического комплекса ВЕКТОР–2000, диагностируемые узлы и обнаруживаемые дефекты.
дипломная работа [9,1 M], добавлен 29.10.2011Основные этапы диагностирования трубопроводов. Анализ методов диагностики технического состояния: разрушающие и неразрушающие. Отличительные черты шурфового диагностирования и метода акустической эмиссии. Определение состояния изоляционных покрытий.
курсовая работа [577,3 K], добавлен 21.06.2010Расчет змеевикового вакуум-варочного аппарата. Расчет параметров охлаждающей машины. Производительность плунжерного насоса-дозатора. Расчет просеивателя для сахара-песка. Определение производительности цепной карамелеобкаточной и карамелеформующей машины.
контрольная работа [315,8 K], добавлен 01.12.2012Обоснование ассортимента и способа производства сыра. Разработка схемы технологического процесса переработки сырья. Подбор и расчет технологического оборудования. Компоновочное решение производственного корпуса. Нормализация и пастеризация молока.
курсовая работа [198,8 K], добавлен 19.11.2014Назначение и условия работы "корпуса". Модернизация технологии его изготовления. Расчет режимов резания. Выбор способа базирования детали и технологического оборудования. Проектирование участка механического цеха. Технико-экономическая оценка проекта.
дипломная работа [1,1 M], добавлен 08.01.2012Производительность бумагоделательной машины. Расчет полуфабрикатов для производства бумаги. Выбор размалывающего оборудования и оборудования для переработки оборотного брака. Расчет емкости бассейнов и массных насосов. Приготовление суспензии каолина.
курсовая работа [96,1 K], добавлен 14.03.2012Технологические схемы механизированного производства хлебобулочных изделий. Расчет оборудования, наиболее подходящего по техническим характеристикам для производства горчичного и столичного хлеба. Схема технохимического контроля процесса производства.
дипломная работа [94,9 K], добавлен 21.06.2015Разработка технологического процесса изготовления корпуса в условиях серийного производства. Обоснование нового метода обработки - высокоскоростной обработки алюминия. Определение типа и формы организации производства, выбор оборудования и инструментов.
дипломная работа [1,5 M], добавлен 17.10.2010Особенности производства и потребления хлебопекарной продукции. Стадии технологического процесса производства хлеба. Разработка, расчет работоспособности и производительности тестомесильной машины. Сведения о монтаже, эксплуатации и ремонте оборудования.
курсовая работа [1,2 M], добавлен 17.11.2014Подбор оборудования, насосов и компрессоров. Разработка установки получения технического углерода полуактивных марок производительностью 24000 кг/ч по сырью. Материальный баланс установки. Нормы технологического режима. Расчёт основных аппаратов.
дипломная работа [277,3 K], добавлен 25.06.2015Описания выбора технологической схемы производства керамического кирпича, фонда рабочего времени предприятия. Расчет туннельной сушилки, печи, объема пропеллерной мешалки, бункеров, складов. Анализ основных методов защиты от вредных воздействий вибрации.
курсовая работа [639,4 K], добавлен 12.07.2011Определение типа производства. Экономическое обоснование метода получения заготовки. Расчет режимов резания. Разработка технологического процесса изготовления корпуса редуктора. Оценка загрузки оборудования. Разработка специального режущего инструмента.
курсовая работа [526,5 K], добавлен 08.12.2012Анализ научных разработок в области прогнозирования качества продукции и оценка математических методов решения статистических задач. Разработка структуры нейронной сети. Прогнозирование качества швейных изделий с использованием аппарата нейронных сетей.
дипломная работа [3,9 M], добавлен 14.04.2013Силы, вызывающие вибрацию корпуса судна и его конструкций. Нагрузки, вызванные неточностями изготовления механизмов, валопроводов, винтов. Местная и общая вибрация корабля. Свободные колебания однопролётной свободно опёртой балки и гибких пластин.
курсовая работа [5,5 M], добавлен 28.11.2009Основные источники шума и вибрации в вагоне. Результаты расчёта при использовании плавающего пола. Расчет черного корпуса вагона в Auto SEA. Составляющая общего шума для купе проводника. Меры по снижению вибраций и увеличению звукоизоляции пола вагона.
курсовая работа [639,0 K], добавлен 27.12.2012Исследование видов картофелеочистительных машин. Анализ основных параметров, влияющих на качество очистки, производительность и мощность машины. Технологический расчет конусной картофелеочистительной машины периодического действия и дискового механизма.
контрольная работа [133,8 K], добавлен 11.02.2014Характеристика и применение арболита, номенклатура изделий. Выбор способа производства, режим работы цеха и производительность; расчет и выбор технологического и транспортного оборудования. Контроль технологического процесса и качества готовой продукции.
курсовая работа [3,8 M], добавлен 19.02.2011Технологический процесс производства круп. Обзор конструкции моечной машины. Расчет шнековых устройств, корпуса, привода. Прочностной расчет вала. Техника безопасности при эксплуатации машины на производственных участках перерабатывающих предприятий.
курсовая работа [1,2 M], добавлен 14.10.2013
