Акустоемісійна інформаційно-вимірювальна система статистичної діагностики вузлів електротехнічного обладнання

Размещено на http://www.allbest.ru/

НАЦІОНАЛЬНА АКАДЕМІЯ НАУК УКРАЇНИ

ІНСТИТУТ ЕЛЕКТРОДИНАМІКИ

УДК 621.314:621.391

Спеціальність 05.13.05 - комп'ютерні системи та компоненти

АВТОРЕФЕРАТ

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

АКУСТОЕМІСІЙНА ІНФОРМАЦІЙНО-ВИМІРЮВАЛЬНА СИСТЕМА СТАТИСТИЧНОЇ ДІАГНОСТИКИ ВУЗЛІВ ЕЛЕКТРОТЕХНІЧНОГО ОБЛАДНАННЯ

Улітко Олексій Валерійович

Київ - 2011



Дисертацією є рукопис

Роботу виконано у відділі теоретичної електротехніки Інституту електродинаміки Національної академії наук України.

Науковий керівник: доктор технічних наук, професор, лауреат Державної премії України в галузі науки і техніки Мислович Михайло Володимирович, завідувач відділу теоретичної електротехніки Інституту електродинаміки НАН України, м. Київ;

Офіційні опоненти: - доктор технічних наук, професор, лауреат Державної премії України в галузі науки і техніки, член-кор. НАН України Бабак Віталій Павлович, головний науковий співробітник відділу малої енергетики Інституту технічної теплофізики НАН України, м. Київ;

- кандидат фізико-математичних наук, доцент Красильніков Олександр Іванович, доцент кафедри акустики та акустоелектроніки факультету електроніки Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут»

Захист дисертації відбудеться «29» березня 2011 р. об 11 год. 00 хв. на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 26.187.02 в Інституті електродинаміки НАН України за адресою: 03680, Київ - 57, проспект Перемоги, 56.

З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Інституту електродинаміки НАН України за адресою: 03680, Київ -57, проспект Перемоги, 56

Автореферат розісланий «24» лютого 2011 р.

Вчений секретар спеціалізованої вченої ради Ю.Ф.Тесик



ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Для енергетичного комплексу України характерна значна зношеність його основного обладнання. Так, на сьогоднішній день більше 90% обладнання електричних станцій і підстанцій виробило свій ресурс. Природно, що його подальша експлуатація без впровадження відповідних технічних і організаційних заходів веде до зростання ризику виникнення аварійних ситуацій.

Про важливість і актуальність цієї проблеми свідчить той факт, що вона обговорювалася на засіданні Кабінету Міністрів України (Постанова №58 від 21 вересня 2000 р.). За результатами цього обговорення було прийнято Комплексну програму, що передбачає проведення значного об'єму робіт з метою визначення технічного стану, залишкового ресурсу, а також розробку методів надійної експлуатації об'єктів і споруд в промисловості, енергетиці, будівництві і інших галузях народного господарства.

Значною мірою підвищенню надійності, безпечній експлуатації технічних об'єктів сприяє використання різних систем контролю і діагностики цих об'єктів. Методи і засоби діагностики для визначення стану вузлів технічних систем і обладнання (у тому числі і електротехнічного) викладено в роботах Бабака В.П., Бєлокура І.П., Гуляєва В.А., Дайєра Д., Диментберга Н.Ф., Клюєва В.В., Маєвського С.М., Марченка Б.Г., Мозгалевського А.В., Мисловича М.В., Недосеки А.Я., Павлова В.В., Пархоменка П.П., Рагульскіса К.М. та ін. Проте відомих методів і засобів часто виявляється недостатньо, щоб оцінити стан всього об'єкту в цілому. А деколи їх застосування виявляється неможливим.

Одним з найперспективніших і на даний час ще недостатньо розробленим є метод акустоемісійної (АЕ) діагностики. Цей метод особливо ефективний при діагностиці деталей і вузлів електротехнічного обладнання (ЕО) великих геометричних розмірів, складної конфігурації і з наявністю великої кількості зварних швів, які піддаються значним динамічним діям (стінки реакторів, резервуари високого тиску, трубопроводи, корпусу турбін і генераторів, підшипникові вузли потужних електричних машин, керамічні ізолятори і т.п.).

Найбільш успішно метод АЕ може бути реалізований за допомогою інформаційно-вимірювальних систем (ІВС) контролю і діагностики, які забезпечують надійну експлуатацію обладнання. Крім того, використання спеціалізованих ІВС дозволяє з достатньо високою вірогідністю прогнозувати залишковий ресурс обладнання, що діагностується.

Одним з основних моментів при створенні таких ІВС є вибір математичних моделей і методів, які можуть бути покладено в їх основу. На даний час відомі і практично використовуються системи АЕ діагностики, які базуються, в основному, на використанні детермінованих методів. Головний недолік таких систем полягає в тому, що вони в більшості випадків базуються на використанні детермінованих моделей і відповідних методів обробки і ухвалення діагностичного рішення, що не забезпечує необхідну точність вимірювання і достовірність діагностики. Це зумовлено тим, що АЕ хвиля, яка розповсюджується у вузлі, що діагностується, є випадковим процесом по своїй природі і використання детермінованих методів для її аналізу приводить до значних похибок. Розв'язати цю проблему можна шляхом застосування ІВС, яка базується на використанні статистичних методів.

Для дослідження сигналів акустичної емісії (АЕ), які за своєю природою носять випадковий характер, використовуються моделі, які були розроблені Андрейківим А.Е., Барановим В.М., Бунімовичем В.М., Буйлом С.И., Грешніковим В.А., Дроботом Ю.Б., Івановим В.И., Красильніковим О.І., Марченком Б.Г., Назарчуком З.Т., Трипаліним А.С., Філоненком С.Ф., Юдіним А.А. та ін. Аналіз цих моделей показує, що в сигналах АЕ можна умовно виділити неперервну та імпульсну складові. Як справедливо підкреслюється в роботах Бабака В.П., Красильнікова О.І., Марченка Б.Г., якнайповніші характеристики сигналів АЕ вдається отримати, використовуючи моделі випадкових процесів з безмежно подільними законами розподілу.

Таким чином, побудова нових математичних моделей, які найбільш адекватно описують процес АЕ, супроводжуючий роботу ЕО, і створення на їх основі ефективних методів та ІВС АЕ діагностики, що дозволяють визначити технічний стан досліджуваних об'єктів з наперед заданою точністю і достовірністю, є актуальною задачею, що зумовила тему даної дисертаційної роботи.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота по темі дисертації проводилася у відділі теоретичної електротехніки Інституту електродинаміки Національної Академії Наук України (ІЕД НАНУ) відповідно до планів Держбюджетних НДР "Розробити ефективні методи дослідження електрофізичних процесів та полів електроенергетичного обладнання для підвищення його надійності, безпеки експлуатації та вибору нових проектних рішень" (шифр "Комплекс", № ДР 0101U000225), "Розробити перспективні методи дослідження електрофізичних процесів і полів електроенергетичного обладнання для підвищення його ефективності та подовження терміну експлуатації" (шифр "Комплекс-2", № ДР 0106U002438), а також за проектом Міннауки України "Створення методів і систем контролю та аналізу стану електротехнічного обладнання" (договір №2М/722 - 2001 від 7 серпня 2001 р., № ДР 0102U001356). Результати дисертаційної роботи були використані при розробці теми "Розробка ефективних методів та засобів визначення і контролю параметрів та характеристик електричних і віброакустичних процесів, що супроводжують роботу вітроелектричних агрегатів, на базі пересувної лабораторії" (договір №1209-02 від 19 листопаду 2002 р. між ІЕД НАН України і Державним науково - промисловим підприємством «Укренергомаш» Міністерства промислової політики України), яка виконувалася відповідно до Державної науково-технічної програми Міжнародної співпраці.

Роль дисертанта у виконанні згаданих робіт полягає в тому, що ним розроблені: математичні імовірнісні моделі процесів АЕ, які було застосовано при вивченні цих процесів для діагностики різних вузлів електротехнічного обладнання; методи визначення метрологічних характеристик вимірювальних каналів ІВС АЕ діагностики; методи побудови вирішуючих правил по класифікації ступеня механічного навантаження вузлів електротехнічного обладнання, які були практично реалізовані з використанням лабораторного зразку ІВС АЕ діагностики.

Мета і задачі дослідження. Метою даної роботи є розробка ІВС на основі нових математичних моделей АЕ сигналів, супроводжуючих роботу ЕО, і створення методів діагностики, що дозволяють із заданою точністю і достовірністю здійснювати діагностику вузлів ЕО.

Для досягнення поставленої мети необхідно було вирішити наступні задачі: сигнал діагностика вузол електротехнічний

на основі теорії лінійних випадкових процесів (ЛВП) побудувати і проаналізувати математичні імовірнісні моделі інформаційних АЕ сигналів, що виникають у вузлах ЕО, яке діагностуються;

за результатами аналізу моделей ЛВП розробити методи і програми, що їх реалізує, для моделювання імпульсної складової сигналів АЕ;

з використанням запропонованих математичних імовірнісних моделей АЕ сигналів теоретично обґрунтувати можливі діагностичні ознаки технічного стану ЕО;

обґрунтувати вибір методів статистичного оцінювання діагностичних параметрів по виміряних реалізаціях АЕ сигналів;

розробити програмно-технічне забезпечення для ІВС АЕ діагностики, з урахуванням результатів дослідження запропонованої математичної моделі АЕ сигналу і теоретично обґрунтованих діагностичних ознак;

обґрунтувати статистичні критерії і правила прийняття діагностичних рішень по діагностиці і класифікації ступеня навантаження окремих вузлів ЕО;

розробити структурну схему і на її основі створити лабораторний зразок ІВС АЕ діагностики ЕО;

провести теоретичне і експериментальне дослідження метрологічних характеристик створеного лабораторного зразку ІВС АЕ діагностики;

дослідити сигнали АЕ, що виникають у вузлах ЕО при різних величинах механічних навантажень і на підставі цього сформувати навчальні сукупності, відповідні цим навантаженням і різним технічним станам вузлів, що діагностуються.

Об'єкт дослідження - діагностичні АЕ сигнали.

Предмет дослідження - ІВС статистичної АЕ діагностики.

Методи дослідження включають:

методи технічної діагностики і принципи побудови ІВС;

методи теорії імовірностей і теорії випадкових процесів, які використовувалися для побудови математичних моделей діагностичних АЕ сигналів у вигляді ЛВП;

методи математичної статистики;

методи теорії ІВС, на основі яких було здійснено дослідження точності ІВС.

Наукова новизна одержаних результатів полягає в наступному:

- вперше на базі теорії ЛВП розроблено математичні імовірнісні моделі АЕ сигналів, що виникають у вузлах ЕО, що діагностуються, і що враховують як безперервну, так і імпульсну складову процесу АЕ;

- вперше на основі елементів теорії ЛВП розроблений метод та програма, що його реалізує і яка дозволяє здійснювати імітаційне моделювання імпульсної складової процесу АЕ

- вперше на основі аналізу створених моделей теоретично обґрунтовані діагностичні ознаки, що дозволяють визначати технічний стан окремих вузлів ЕО;

- розроблений і експериментально випробуваний лабораторний зразок ІВС АЕ діагностики, який дозволяє із заданою точністю (інструментальна похибка) і достовірністю (методична похибка) проводити діагностику вузлів ЕО;

- розроблена загальна методологія, яка дозволяє здійснювати вибір діагностичних просторів і формування в цих просторах навчальних сукупностей, що відповідають різним ступеням навантаження досліджуваного об'єкту;

- розроблені методи побудови вирішуючих правил, що дозволяють, на відміну від існуючих, провести діагностику об'єкту з більшою вірогідністю та достовірністю і яки базуються на статистичному критерії Неймана-Пірсона;

Практичне значення одержаних результатів. На базі запропонованих математичних моделей і створеного лабораторного зразку ІВС АЕ діагностики розроблена інженерна методика діагностики деяких вузлів ЕО. Розроблені методи, що реалізовані у створеній ІВС, дозволяють автоматизувати процес діагностики технічного стану вузлів ЕО, забезпечуючи при цьому задані точність і достовірність результатів діагностики. Дана робота виконана в рамках договору №1209-02 від 19 листопаду 2002 р. В процесі виконання вказаного договору було розроблене і відлагоджене програмне забезпечення для ІВС АЕ діагностики, окремі вузли вказаної ІВС, а також методика діагностики вузлів ВЕА. Вказані розробки впроваджені в Державному науково-виробничому підприємстві «Укренергомаш» (акт впровадження від 21.12.2003 р.).

Теоретичні і практичні результати дисертації використані в учбовому процесі на кафедрі автоматизації технологічних процесів Київського національного університету будівництва і архітектури (АТП КНУБА).

Методика дослідження метрологічних характеристик з використанням методу статистичної лінеаризації може бути застосована для перевірки вимірювальних каналів з АЦП ІВС, що використовуються в різних областях техніки.

Особистий внесок здобувача. Нові наукові результати, які увійшли до дисертаційної роботи, отримані здобувачем особисто. Роботи [9, 10, 11] написані автором самостійно. В наукових працях, опублікованих в співавторстві виконане наступне: в роботах [1-5] автор розробив математичні моделі сигналу АЕ для обґрунтовування діагностичних ознак, формування навчальних сукупностей і побудови вирішуючих правил; в роботах [6, 8] автор запропонував принцип побудови і структуру лабораторного зразку АЕ ІВС діагностики ЕО і методику проведення вимірювань сигналів АЕ на вузлах ЕО; в роботі [7] автор провів математичне обґрунтування використання методу статистичної лінеаризації для визначення метрологічних характеристик АЦП і брав безпосередню участь у підготовці та проведенні метрологічних експериментів.

Апробація результатів дисертації. Матеріали дисертації доповідалися і обговорювалися на: Міжнародній науково-технічній конференції «Проблеми сучасної електротехніки», (Київ, Україна, 2002, 2004, 2006 р.р.,), Міжнародній науково-технічній конференції «Обчислювальні проблеми в електротехніці», (Закопане, Польща, 2002 р.,); (Язлівець, Україна, 2003 р.,); (Одеса, Україна, 2006 р.,); (Лазні Кижварт, Чехія, 2010 р.,); 5-ій Міжнародній науково-технічній конференції «АВІА-2003», (Київ, Україна, 2003 р.,); 12-ому міжнародному симпозіумі з теоретичної електротехніки «ISTET 2003», (Варшава, Польща, 2003 р.). Результати дисертаційної роботи неодноразово обговорювалися на наукових семінарах кафедри АТП КНУБА, а також на семінарах відділу електричних і магнітних вимірювань і відділу теоретичної електротехніки Інституту електродинаміки НАНУ.

Публікації. Основні результати дисертації опубліковано в 11 наукових роботах, 5 з яких - в фахових наукових виданнях, 6 - в матеріалах конференцій.

Структура і об'єм дисертації. Дисертація складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел і додатків. Повний об'єм дисертації складає 189 сторінок, у тому числі 167 сторінoк основного тексту, 29 рисунків і 11 таблиць. Список літературних джерел включає 136 найменувань. 

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі обґрунтовано актуальність дисертаційної роботи, сформульовано мету і задачі дослідження, визначено новизну отриманих результатів та їхнє практичне значення.

Перший розділ присвячено питанням утворення процесів АЕ, що виникають під час навантаження різних вузлів ЕО, та проведенню порівняльного аналізу основних відомих приладів та ІВС АЕ діагностики, що на практиці використовуються для діагностики різноманітних технічних систем.

В пасивних діагностичних ІВС для визначення технічного стану використовують сигнали АЕ та сигнали іншої фізичної природи (акустичні шуми, вібрація, електромагнітні процеси, індукція та ін.), які супроводжують роботу вузлів ЕО, є носіями інформації про технічний стан цих вузлів. Це зумовлено виникненням в них різноманітних можливих дефектів, зміною режимів роботи ЕО або ступеню їх навантаження.

З урахуванням фізичних процесів утворення АЕ сигналів під час роботи ЕО, на сьогодні можна виділити два основних підходи, що базуються на відповідних моделях сигналу АЕ, які використовуються при побудові ІВС АЕ діагностики - детермінований і статистичний.

При детермінованому підході математичною моделлю сигналу, що надходить від датчиків, є детермінована функцію часу. В якості інформативних найчастіше виступають амплітудні та частотні параметри сигналу АЕ, а в деяких випадках і форма імпульсу цього сигналу. Діагностування детермінованими методами полягає у теоретичному визначенні можливих діагностичних ознак, які пов'язують зі станом вузлу, що діагностується, і порівнянню їх з результатами експериментальних даних. Якщо останні суттєво відрізняються від результатів, одержаних теоретично, робиться висновок про наявність дефекту у вузлі, що діагностується. При детермінованому підході відпадає необхідність багаторазового проведення експериментів, оскільки результати вимірів будуть завжди однаковими і висновок про технічний стан вузлу можна отримати за даними одного виміру. Однак така ситуація спостерігається при недостатній точності вимірювальних пристроїв, коли випадкові впливи не сприймаються вимірювальними приладами. При використанні ІВС, які базуються на детермінованих методах, викликає сумнів точність результатів вимірів, оскільки процеси АЕ є випадковими за своєю природою.

Статистичний підхід базується на ймовірнісних моделях і дозволяє за серією результатів певного вимірювального експерименту побудувати алгоритм, за яким обчислюється найкраще (в імовірнісному сенсі) наближення статистичного параметру, який характеризує сигнал АЕ. Крім того, при використанні ІВС, що базуються на статистичних методах, враховується міра невірних рішень про технічний стан вузлів ЕО, які діагностуються. Завдяки вибору певних статистичних критеріїв при побудові вирішуючих правил про технічний стан досліджуваних вузлів можливо оцінити середню кількість можливих невірних рішень їх розкид. Основними параметрами, що використовуються в якості діагностичних ознак при застосуванні ІВС, є математичне сподівання та дисперсія досліджуваних сигналів, а із функціональних - кореляційна функція, енергетичний спектр та функція розподілу. В існуючих ІВС АЕ діагностики, у відповідності з ДСТУ 2374-94, вимірюються сумарне число імпульсів, їх інтенсивність, амплітуда, розподіл амплітуд, енергія та їх спектральна щільність.

Незважаючи на більш широкі можливості ІВС, що базуються на статистичних методах, залишається невирішеними низка питань відносно класифікації виду дефектів або ступеня навантаження вузлу, що діагностується. Крім того, фірми-розробники відомих ІВС АЕ діагностики, як правило, не поширюють інформацію про математичні методи, алгоритми та програмне забезпечення, які покладено в основу цих ІВС. Це у свою чергу значно обмежує їх дослідницькі можливості, а також не сприяє підвищенню точності і достовірності результатів діагностики.

Результати проведеного порівняльного аналізу існуючих ІВС визначили основні вимоги до ІВС АЕ діагностики, яка повинна бути створена в рамках виконання даної дисертаційної роботи. В основі цієї системи є імовірнісна модель та методи обробки АЕ сигналів. Крім того, в ній необхідно було передбачити блок побудови вирішуючих правил діагностики і класифікації дефектів або ступеня навантаження у досліджуваному вузлі ЕО. Даний блок має базуватись на використанні елементів перевірки статистичних гіпотез та розпізнання образів. Створювана ІВС має здійснювати накопичення та зберігання вимірюваних АЕ сигналів, їх повну статистичну обробку, формування навчаючих сукупностей, що відповідають різним технічним станам досліджуваних вузлів, і наприкінці кінців, побудову вирішуючих правил з класифікації дефектів або ступеня навантаження у вузлах ЕО з наперед заданими точністю і достовірністю.

Реалізувати вказані досить широкі можливості у зразку ІВС АЕ діагностики вдалося завдяки використанню для опису сигналів АЕ математичних моделей ЛВП, застосування яких дозволяє здійснювати повний імовірнісний аналіз. З метою обґрунтування можливості використання класу ЛВП розглянуто деякі фізико-механічні аспекти виникнення і розповсюдження АЕ сигналу в масивних металевих вузлах ЕО.

Проаналізовано питання утворення найбільш типових дефектів (тріщини, викришування металу та ін.) у масивних вузлах електричних машин (станина, шихтований магнітопровід, стяжні призми та ін.). В процесі експлуатації цих вузлів більшість відмов, що може виникнути під час їх експлуатації, пов'язана з накопиченням у них ушкоджень як механічного (втома, зношування, розтріскування, накопичення пластичних деформацій та ін.), так і фізико-хімічного походження (корозія, ерозія, адсорбція) походження. Безпосередньо утворення сигналів АЕ зв'язане з фізико-механічними процесами накопичення ушкоджень для матеріалів з різною структурою. Отже, розглядаючи моделі з точки зору встановлення зв'язків з процесами АЕ та їх параметрами, можна обґрунтувати вибір деяких з цих параметрів в якості діагностичних ознак.

У другому розділі розглянуто як існуючі, так і розроблені у представленій дисертації математичні моделі сигналу АЕ.

У відповідності з відомими роботами, процеси АЕ виявляють себе як у неперервній, так і у дискретній формі. Неперервність процесу АЕ можна уявити як результат додавання великої кількості елементарних імпульсів з дуже малою енергією, які призводять до виникнення пружних хвиль у тілі досліджуваного об'єкту. В якості математичної моделі неперервної АЕ багатьма науковцями використовується модель гаусовського випадкового процесу, яку найбільш докладно розглянуто у літературних джерелах. Імпульсна модель сигналу АЕ являє собою суперпозицію великої кількості імпульсів, що генеруються випадковим чином за часом елементарними випромінювачами, які розташовано у середині досліджуваного об'єкту. Для опису такої моделі найчастіше використовується випадкова функція виду

, (1)

де - амплітуда імпульсу АЕ; - функція, що характеризує форму імпульсу АЕ; - моменти часу випромінювання - го імпульсу АЕ, які є пуасонівським потоком подій. Припускається, що і є незалежними випадковими величинами. Для аналізу процесу (1) використовують математичний апарат теорії пуасонівських імпульсних процесів.

За результатами проведеного дослідження існуючих моделей в якості моделі сигналу АЕ було вибрано модель ЛВП, що визначається наступним чином:

(2)



де- стохастично неперервний випадковий процес з незалежними приростами, який називають породжуючим; - невипадкова функція, для якої виконується , де - семиінваріант p-го порядку процесу .

При побудові математичної моделі сигналу АЕ з використанням ЛВП (2) припускалося, що під неперервною емісією розуміється неперервна у часі генерація деяким джерелом флуктуаційного сигналу АЕ, а під імпульсною (дискретною) - спрацювання цього джерела у певні моменти часу, в результаті чого випромінюється імпульс. На основі зроблених фізичних припущень загальну модель сигналу АЕ можна представити у вигляді суми незалежних неперервної та імпульсної складових досліджуваного сигналу

, (3)

де і - вагові коефіцієнти, що характеризують величину внеску неперервної та імпульсної компоненти в сигнал АЕ загального виду (3). Припускається, що величина коефіцієнтів і залежить від фізико-механічних властивостей матеріалу об'єкту, що діагностується і в якому виникає АЕ сигнал. Неперервна компонента цього сигналу має вигляд

, (4)

де -функція, що має властивості ядра представлення (2); - гільбертів у загальному випадку неоднорідний гаусовський процес з незалежними приростами. Таким чином, процес також є ЛВП.

Імпульсна компонента сигналу АЕ можна представити у вигляді

, (5)

де - узагальнений процес Пуасона

Для процесу (2) характеристична функція (ХФ) у формі Колмогорова запишеться

, , (6)

де ; , , - неспадна по x і неперервна зліва обмежена функція. Функція є спектральною функцією або пуасонівським спектром стрибків формі Колмогорова, яка містить інформацію про характер-ритики як неперервної, так і пуасонівської (імпульсної) складових процесу (2).

Використання моделі дозволяє знайти повні імовірнісні характеристики процесу АЕ, оскільки для ЛВП відомий загальний вид ХФ. Закон розподілу досліджуваного процесу за відомої ХФ може бути знайдено двома способами:

перший з них полягає у визначенні та дослідженні модуля і аргументу ХФ досліджуваного ЛВП ;

другий передбачає знаходження та аналіз пуасонівських спектрів стрибків.

В представленій роботі для визначення імовірнісних характеристик АЕ

сигналу було використано перший спосіб.

Поряд з ХФ повною імовірнісною характеристикою процесу є його функція розподілу, яка однозначно визначається по ХФ за допомогою перетворення Фур'є - Стільт'єсу. Якщо припустити, що процес стаціонарний, то його одновимірна функція розподілу ймовірностей запишеться наступним чином

=

, . (8)

Якщо функція неперервна, то для процесу можна записати вираз для його щільності розподілу ймовірностей

, (9)

де , відповідно модуль и аргумент ХФ процесу , які визначаються у відповідності з виразом

, , де .

У відповідності з виразами (8) і (9) можна проаналізувати залежність функції і щільності розподілу ймовірностей від параметрів сигналу АЕ. Для цього необхідно задатись конкретним класом впливів та вибрати певну функцію , яка найбільш точно враховує фізичні властивості реального об'єкту діагностики. Виходячи з аналізу відомих робіт, а також з результатів експериментальних досліджень, форма елементарних імпульсів сигналу АЕ може характеризуватись імпульсами релаксаційного типу, які у точці розташування п'єзоелектричного перетворювача (ПЕП) на поверхні об'єкту, що діагностується, описується функцією

(10)

де > 0 - коефіцієнт згасання, - функція Хевісайда. Ця ж функція може бути використана для опису форми імпульсів АЕ на виході амплітудного детектора. У відповідності з (3) припускаємо, що неперервна складова призведена стаціонарним гаусовським білим шумом з нульовим середнім і дисперсією . Що стосується імпульсної складової, то з проаналізованих робіт випливає, що розподіл амплітуд імпульсів цієї складової змінюється в залежності від стану навантаження або деформації матеріалу.

При визначенні ймовірнісних характеристик сигналу на виході ПЕП виходили з того, що форма елементарного імпульсу на ньому може бути описана функцією

, (11)

де - дійсні константи, що мають конкретний фізичний сенс, а саме , частоти осциляцій і коефіціент згасання відповідно; - нормуючий множник;.

В роботі розглянуто питання визначення ймовірнісних характеристик АЕ сигналу на виході ПЕП у припущені, що імпульси досліджуваного сигналу, які надходять до його входу, являють собою простий пуасонівський потік зі сталою інтенсивністю і з однаковою амплітудою. В цьому випадку в якості породжуючого процесу виступає простий пуасонівський процес з параметром . Для отримання залежностей функцій розподілу сигналу АЕ у відповідності з виразом (8) було застосовано методи чисельного інтегрування і, зокрема, квадратурна формула Філона. На рис. 1 та рис. 2 наведено залежності функцій розподілу сигналу АЕ для різних значень і (на рис. 1 - = 5; на рис. 2 - = 15). При побудові цих залежностей приймалось значення . На рис. 3 представлено залежності функцій розподілу досліджуваного сигналу, які одержано при фіксованих значеннях = 2 и = 5, але при різних значеннях . На основі аналізу отриманих результатів можна відмітити наступне.

Як видно з рис. 1, у випадку впливу на вхід ПЕП з низькою добротністю (у наведеному прикладі ) простого пуасонівського процесу у досліджуваному відгуку (2) присутні від'ємні імпульси з відносно малою амплітудою. Про це свідчить характер кривої функції розподілу при від'ємних значеннях . У випадку зростання добротності ПЕП спостерігається ріст від'ємних значень у процесі (2). Це ілюструється характером функцій розподілу , які представлено на рис. 2.

Рис. 1 Рис. 2 Рис.3

Наведені залежності було побудовано при і 15. Крім того, як видно з рис. 1 та рис. 2, зі зростанням інтенсивності потоку характер зміни функції стає повільнішим. Аналіз рис. 3 показав, що зростання коефіцієнту згасання при сталих і веде до більш крутого зростання в інтервалі її значень [0,2; 0,8].

На основі побудованої моделі сигналу АЕ було створено програму і проведено імітаційне моделювання імпульсної складової досліджуваного сигналу АЕ. Алгоритм цієї програми базувався на тому, що канал виникнення і розповсюдження в досліджуваному об'єкті сигналу АЕ може бути представлений у вигляді (рис. 4).

На основі властивостей ЛВП, вимірюваний на виході ПЕП процес , у припущенні, що він є стаціонарним, має вигляд

. (12)

Якщо ввести позначення , то (12), можна записати так

Рис.4.

. (13)



З урахуванням вигляду імпульсних перехідних функцій і , які характеризують об'єкт діагностики і ПЕП у відповідності з виразами (10) та (11), а також властивостей породжуючих процесів і , було одержано співвідношення для процесу , що характеризує сигнал на виході ПЕП.

(14)

Саме за виразом (14) в роботі було проведено імітаційне моделювання імпульсної складової процесу АЕ. При моделюванні припускалося, що імпульсні сигнали АЕ, які вимірюються ПЕП у точці його розміщення на поверхні досліджуваного об'єкту, суттєво не впливає на власні характеристики ПЕП. Крім того, розглядався найбільш цікавий для практики коливальний режим роботи ПЕП, тобто, коли у виразі (11) .

За допомогою створеної програми було здійснено імітаційне моделювання імпульсної складової сигналу АЕ в таких умовах:

формування імпульсної реакції ПЕП в залежності від його внутрішніх параметрів (величини R, L, C) при умові впливу на вхід ПЕП поодинокого релаксаційного імпульсу;

формування імпульсної послідовності на виході ПЕП при впливу на його вхід імпульсної пуасонівської послідовності зі сталою інтенсивністю . Параметри R, L, C, що характеризують ПЕП, при цьому змінювались;

формування імпульсної послідовності на виході ПЕП при впливу на його вхід імпульсної пуасонівської послідовності з різними значеннями інтенсивності . Параметри R, L, C , що характеризують ПЕП, не змінювались.

Третій розділ присвячено розгляду структури ІВС АЕ діагностики, принципу роботи та особливостям її використання. Структурна схема створеного зразку ІВС зображено на рис. 5. До його складу входять:

ПЕП (Д1, Д2, Д3, Д4), які встановлюються на досліджуваному об'єкті;

- модуль перетворення і вводу даних в ПЕОМ (контролеру);

- власне ПЕОМ;

- пакет прикладних програм для обробки діагностичних сигналів;

- пакет програм, що реалізує вирішуючи правила;

- пакет програм, які забезпечують функціонування ІВС АЕ діагностики;

- блок прийняття рішення, що видає результат діагнозу.

Основним елементом створеної ІВС діагностики є програмне забезпечення, завдяки якому відбувається її функціонування. Розроблена ІВС АЕ діагностики включає три основні види програмного забезпечення, а саме:

- пакет управляючих програм, що забезпечують функціонування власне створеного зразку ІВС;

- пакет програм для статистичної обробки зареєстрованих АЕ сигналів;

- програми, що реалізовують вирішуючи правила з прийняття рішень про технічний стан об'єкту, що діагностується.

Рис. 5 НС - навчаючі сукупності, ОДО - оцінки діагностичних ознак, ДВП - діагностичні вирішуючи правила, ПСКА - програма спектрально-кореляційного аналізу, ПГА - програма гістограмного аналізу, ПВП - програма вирішуючи правил, ППС - програма перевірки стаціонарності, ПОП -пакет обробляючих програм.

Завершальний етап діагностики вузлів ЕО з використанням створеного зразку ІВС реалізується за допомогою блоку прийняття рішення, що видає результат діагнозу (рис. 5). Даний блок реалізується програмно, за допомогою вказаних вище програмних продуктів. Розроблений зразок ІВС може функціонувати в двох режимах - НАВЧАННЯ і ДІАГНОСТИКА. Робота ІВС в тому або іншому із вказаних режимів реалізується за допомогою управляючого програмного забезпечення.

В режимі НАВЧАННЯ за кількісними оцінками діагностичних ознак ОДО, отриманих за результатами статистичної обробки АС сигналів, в наперед вибраних діагностичних просторах здійснюється формування навчаючих сукупностей НС для різних технічних станів вузлу, що діагностується. В режимі ДІАГНОСТИКА по отриманих ОДО і наперед сформованими НС з використанням програми побудови вирішуючих правил здійснюється визначення технічного стану вузла, що діагностується (результат діагнозу).

У даному розділі детально розглянуто програмне забезпечення, що входять до складу створеного зразку ІВС АЕ діагностики. Для статистичної обробки АЕ сигналів, що входять до складу створеного лабораторного зразку ІВС АЕ діагностики, створено дві програми - основну PEARSON і допоміжну SPEKTR. Основна програма PEARSON призначена для отримання кількісних оцінок діагностичних ознак, що базуються на аналізі розподілу АЕ сигналів. За допомогою програми SPEKTR оцінюється частотний діапазон діагностичних сигналів.

До складу програмного забезпечення створеної ІВС входять програми побудови вирішуючих правил (ВП), які призначені для визначення технічного стану або класифікації ступеня навантаження у вузлах ЕО, що діагностуються. Основна програма, що входить у вказане ПО, базується на використанні статистичного критерію Неймана-Пірсона.

Досліджено основні похибки, що виникають при практичному використанні створеної ІВС АЕ діагностики. Проаналізовано і визначено похибки, що виникають в аналоговій і цифровій частинах системи. Встановлено, що сумарна відносна інструментальна похибка аналогової і цифрової чистин створеного лабораторного зразку ІВС АЕ діагностики по каналу, що призначений для виміру і обробки АЕ сигналу, складає.

Оскільки створений зразок системи АЕ діагностики являє собою одиничний екземпляр, призначений для виміру реалізації високочастотних АЕ сигналів, для визначення його метрологічних характеристик було розроблено спеціальну методику. З урахуванням факту випадковості вимірюваних АЕ сигналів, а також нелінійності характеристики АЦП, створена методика базується на використанні методу статистичної лінеаризації.

Четвертий розділ присвячено експериментальним дослідженням та аналізу їх результатів. Головною метою цих досліджень є перевірка і встановлення кількісних оцінок діагностичних ознак, які було запропоновано за результати аналізу математичної імовірнісної моделі АЕ сигналу.

Вимірювання АЕ сигналів проводилися на ВЕА типа USW 56 - 100, а також на стандартних зразках, призначених для випробувань на розривній машині Р-20 і виготовлених з листової електротехнічної сталі марки Э330.

Для виміру АЕ сигналу на ВЕА використовувалися п'єзоелектричні перетворювачі фірми «Брюль і К'ер» типу 8312 з вбудованим попереднім підсилювачем в комплекті з широкосмуговим підсилювач-формувачем сигналу типу 2638 (при проведенні експериментів застосовувалися також датчики резонансного типу ДАЕ-002Р з вбудованим передпідсилювачем ).

На рис.6 наведено типову реалізацію АЕ сигналу, який виміряний безпосередньо на ВЕА. Дискретизація здійснювалася з частотою 5 Мгц. З представленого на рис.6 реального сигналу видно, що імпульси АЕ мають крутий передній фронт, малу тривалість мкс і спадаючий згідно із законом, близькому до експоненти, задній фронт. З експериментально виміряних (рис. 6) АЕ імпульсів видно, що за формою вони близькі до імпульсів, отриманих за допомогою імітаційного моделювання (розділ 2). Цей свідчить про несуперечливість створеної математичної моделі процесів АЕ і результатів експериментальних даних.

В роботі наведені результати експериментів з дослідження АЕ сигналів, що проведені на розривній машині Р-20, на якій випробувались зразки з листової електротехнічної сталі Е330. АЕ сигнали на цьому зразу вимірювались у відповідності із графіком навантаження (рис. 7)

По осі абсцис на рис. 7 відкладається часовий інтервал, протягом якого проводиться навантаження, а по осі ординат - відношення випробовуваного тиску до робочого Р/Рраб. Вимірювання параметрів АЕ проводилися при витримці тиску на кожному етапі протягом п'яти хвилин. При цьому ІВС реєструє одержувану від зразка інформацію. Проведення випробувань було короткочасним. На кожному етапі навантаження ІВС АЕ діагностики включалася дискретно на 1 секунду протягом 5 хв декілька десятків разів.

Рис. 6



Рис. 7

Рис. 8

На основі отриманої інформації були сформовані навчаючі сукупності, які є невід'ємною частиною створеної ІВС АЕ діагностики і входять до складу блоку НС (рис.5). Як показали результати дослідження математичної моделі і експериментів, найбільш інформативними діагностичними ознаками, які можуть бути використані при проведенні АЕ діагностики є коефіцієнти асиметрії і ексцесу, які характеризують розподіл АЕ сигналів. Саме ці коефіцієнти, а також параметри

, , (15)



які є координатами відомої в статистиці діаграми Пірсона, використовуються для формування навчаючих сукупностей, що відповідають певному ступеню навантаження на стальний зразок, що досліджувався на машині Р-20. На рис. 8 представлені навчаючі сукупності в діагностичному просторі, сформовані за результатами обробки з використанням ІВС АЕ діагностики реалізацій процесу АЕ, що вимірювався на досліджуваному стальному зразку

Кожна навчаюча сукупність є еліпсом розсіяння, побудованим на рівні 0,05 по точках, координатами яких є усереднені оцінки і . Цифрою 1 позначені навчаючі сукупності, відповідні навантаженню P/Pраб = 0,5; 2 - P/Pраб = 0,75; 3 - P/Pраб = 1; 4 - P/Pраб = 1,25.

В якості прикладу на основі рис.8, для діагностики і класифікації ступеня навантаження у досліджуваному зразку побудовано двохальтернативне вирішуюче правило за Нейманом - Пірсоном, яке зводяться до перевірки наступних гіпотез:

Гіпотеза Н0 : 3= 6,62 - 100% навантаження на зразок

Гіпотеза Н1: 4 = 7,71 - 125% навантаження на зразок

Основним моментом при побудові цього правила є вибір помилок першого і другого роду, значеннями яких визначається точність і достовірність діагностики.

На базі створеної ІВС, програмного забезпечення, що покладено в її основу і запропонованого вирішуючого правила в роботі розроблено методику діагностики дефектів або ступеня навантаження вузлів ЕО.



ВИСНОВКИ

У дисертаційній роботі вирішено актуальну науково-технічну задачу з розробки нових математичних моделей АЕ сигналів і створенню на їх основі ІВС діагностики ЕО, внаслідок виконання якої одержано наступні основні результати:

1. Вперше на базі теорії лінійних випадкових процесів розроблено математичні імовірнісні моделі АЕ сигналів, що утворюються у досліджуваних вузлах ЕО, і які враховують як неперервну, так і імпульсну складові цих сигналів;

2. За результатами імовірнісного аналізу математичної моделі АЕ сигналу вперше запропоновано методи, що дозволяють з урахуванням значень невипадкових параметрів, які характеризують власні властивості досліджуваного об'єкту і п'єзоелектричного перетворювача, визначати повні імовірнісні характеристики досліджуваного сигналу;

3. На основі результатів дослідження розроблених математичних моделей АЕ сигналів створено та експериментально випробувано лабораторний зразок ІВС АЕ діагностики, який, на відміну від існуючих систем, дозволяє із заданою точністю (інструментальна похибка) і достовірністю (методична похибка) проводити діагностику вузлів ЕО;

4. Вперше на основі елементів теорії лінійних випадкових процесів розроблено метод та програма, що його реалізує, які дозволяють здійснювати імітаційне моделювання імпульсної складової АЕ сигналів;

5. На базі методу статистичної лінеаризації розроблено загальну методику оцінки метрологічних параметрів ІВС, які зумовлені наявністю аналого-цифрового перетворювача та випадковим характером сигналів, що перетворюються. На відміну від відомих методів, розроблена методика дозволяє з більш високою достовірністю оцінити точність перетворення аналогового сигналу у цифровий код.

6. За результатами імовірнісного аналізу створених математичних моделей АЕ сигналів теоретично обґрунтовано і експериментально перевірено нові діагностичні ознаки, які базуються на використанні коефіцієнтів асиметрії і ексцесу, що характеризують розподіл досліджуваних АЕ сигналів. Застосування цих ознак, а також діаграми Пірсона, координати якої безпосередньо пов'язані з вказаними коефіцієнтами, дозволило підвищити достовірність діагностування вузлів ЕО;

7. На базі створеного зразку ІВС АЕ діагностики та за результатами обробки експериментальних даних розроблено методику АЕ діагностики вузлів ЕО, яка передбачає роботу створеного лабораторного зразку системи у двох режимах - навчання та діагностики. Це дозволило при роботі створеної системи у режимі діагностики сформувати у вибраних діагностичних просторах навчаючи сукупності, і надалі, у режимі діагностики, з використанням вибраних статистичних критеріїв діагностувати технічний стан або ступінь механічного навантаження досліджуваного об'єкту.

8. Результати дисертаційної роботи, а саме: математична імовірнісна модель АЕ сигналу та створений на її основі лабораторний зразок ІВС АЕ діагностики ЕО; загальна методика акустоемісійної діагностики ЕО, яка передбачає роботу створеної системи у двох режимах - навчання і діагностики і дозволяє визначати ступінь механічного навантаження досліджуваних вузлів, базуючись на кількісних оцінках коефіцієнтів асиметрії та ексцесу, що характеризують щільність розподілу АЕ сигналу - можуть бути використані на підприємствах, які спеціалізуються на розробці та використанні ІВС, що призначені для діагностики ЕО. Низка теоретичних положень дисертації може бути використана в учбовому процесі вищих навчальних закладів, наприклад, в курсі лекцій «Діагностування енергетичних об'єктів», «Методи та засоби неруйнівного контролю», «Інформаційно-вимірювальні системи» та ін.



ПУБЛІКАЦІЇ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

1. Мыслович М. В. Модели усталостных дефектов в узлах электротехнического оборудования и их использование при создании акустико-эмиссионных информационно-измерительных систем диагностики / М. В.Мыслович, А. В. Улитко // Техн. електродинаміка. Темат. вип. «Проблеми сучасної електротехніки». --2002. -- Ч. 4. -- С. 114-119.

2. Andrusenko J.A., Myslovich M.V., Ulitko A.V. Using of the space of the Pearson curves in expert systems of statistical diagnostics of electrical engineering equipment. // Proceedings o IV International Workshop Computational Problems of Electrical Engineering, Zakopane, Poland, -- 2002. -- Р. 137-140.

3. Use of the Poisson Spectral Function in Acoustic Emission Expert System of the electrical engineering equipment / M Mislovich, A. Ulitko // XII International symposium on Theoretical Electrical Engineering July 6-9, ISTET “03 Warsaw, Poland Conference proceedings. -- 2003. -- Р.167-170.

4. Use of the Poisson Spectral Function in Acoustic Emission Expert System of the electrical engineering equipment / M Mislovich, A. Ulitko // Proceedings of V International Workshop Computational problems of Electrical Engineering, Jazleevets Ukraine August 26-29, 2003.

5. Обоснование диагностических признаков для использования в акустико-эмиссионных системах диагностики авиационного оборудования : Матеріали V Міжнар. наук.-техн. конф. [«АВІА 2003»] (Київ 23-25 квітня 2003 року)/ К.: НАУ. -- 2003. -- Ч. 11 -- С. 91-95.

6. Мислович М. В. Особливості побудови та практичного використання інформаційно-вимірювальної системи діагностики вітроелектричних агрегатів/ М. В. Мислович, Р.М. Сисак, О. В. Улітко // Техн. електродинаміка. Темат. вип. «Проблеми сучасної електротехніки». --2004. -- Ч. 3. -- С. 111-116.

7. Gorodzha K.A., Myslovich M.V., Sysak R.M., Ulitko O.V. Singularities of metrological characteristics determination of measuring channel in diagnostic systems for the electrical engineering equipment. // Institute of Electrical Engineering Acad. Sci. Czech Republic 2004 p. 215-221.

8. Myslovitch M. Sysak R. Ulitko O. Forecasting of electrical equipment failures with use of statistical spline-function. // Proceeding of VII International Workshop "Computational Problems of Electrical Engineering", 2003, Р. 78 -81. (г. Одеса, Украина, 27-30 августа 2006).

9. Улитко А.В. Особенности формирования обучающих совокупностей при проведении акустоэмиссионной диагностики электротехнического оборудования / А.В. Улитко // Техн. електродинаміка. Темат. вип. «Проблеми сучасної електротехніки». -- 2006. -- Ч. 5. -- С. 102-107.

10. Улитко А.В. Особенности построения решающих правил по определению степени нагрузки в узлах элктротехнического оборудования в информационно - измерительных системах диагностики / А.В. Улитко // Праці ІЕД НАНУ. -- 2007. -- №2 (17). -- С.81-86.

11. Улитко А.В. Моделирование процессов акустической эмиссии и использование его результатов в информационно-измерительных системах электроэнергетического оборудования // Вісник Національного університету «Львівська політехніка». -- 2009 -- С. 243-248.



АНОТАЦІЇ

Улітко О.В. Акустоемісійна інформаційно-вимірювальна система статистичної діагностики вузлів електротехнічного обладнання. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.05 - комп'ютерні системи та компоненти. - Інститут електродинаміки НАН України, Київ, 2011. Дисертація присвячена створенню інформаційно-вимірювальних систем акустоемісійної діагностики електротехнічного обладнання. Розроблено та досліджено математичну імовірнісну модель акустоемісійного сигналу, яка враховує як неперервну так і імпульсну складові цього сигналу. З використанням елементів теорії лінійних випадкових процесів одержано повні імовірнісні характеристики імпульсної складової досліджуваного сигналу. Створено та експериментально випробувано лабораторний зразок акустоемісійної інформаційно-вимірювальної системи діагностики, який на відміну від існуючих систем дозволяє із заданою точністю (інструментальна похибка) і достовірністю (методична похибка) проводити діагностику вузлів електротехнічного обладнання. Теоретично обґрунтовано і експериментально перевірено діагностичні ознаки, які дозволяють визначати ступень механічного навантаження окремих вузлів електротехнічного обладнання. Розроблено загальну методологію, яка за результатами виміру і статистичної обробки акустоемісійних сигналів дозволяє здійснювати вибір діагностичних просторів та формування у цих просторах навчаючі сукупностей, що відповідають різним ступеням навантаження досліджуваного зразка електротехнічного обладнання. На базі побудованих навчаючих сукупностей здійснюється побудова вирішуючих правил з визначення ступеня навантаження вузлів електротехнічного обладнання, що дозволяє здійснювати цю процедуру з наперед заданими точністю і достовірністю. Ключові слова: акустоемісійні сигнали, інформаційно-вимірювальна система, діагностика електротехнічного обладнання, випадкові процеси.

Улитко А.В. Акустоэмиссионная информационно-измерительная система статистической диагностики электротехнического оборудования. - Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.05 - компьютерные системы и компоненты. - Институт электродинамики НАН Украины, Киев, 2011.

Диссертация посвящена созданию информационно-измерительных систем (ИИС) акустоэмиссионной диагностики электротехнического оборудования (ЭО). В работе на базе сравнительного анализа моделей хрупкого и пластичного повреждений материала, а также возникновения трещин, обоснована целесообразность использования вероятностного подхода к построению моделей процессов акустической эмиссии (АЭ) на основе теории линейных случайных процессов (ЛСП). Впервые на базе этих процессов разработана и исследована математическая вероятностная модель АЭ сигнала, которая учитывает как непрерывную так и импульсную составляющие этого сигнала. Исходя из общего вида характеристической функции (ХФ) для импульсной составляющей модели АЭ сигнала, в работе найдены аналитические выражения и построены зависимости функции распределения исследуемого сигнала.

Впервые на основе элементов теории ЛСП разработаны метод и реализующая его программа, которые позволяют осуществлять имитационное моделирование импульсной составляющей АЭ сигналов. Созданный метод позволяет учитывать свойства источника эмиссии такие, как характер излучения, его нестационарность, интенсивность, распределение элементарных импульсов АЭ по амплитуде и по времени, а также свойства среды распространения акустической волны и АЭ датчика.

В работе на основании результатов вероятностного анализа разработанной математической модели АЭ сигнала в комплексе с результатами имитационного моделирования, обосновано использование в качестве диагностических признаков технического состояние ЭО, коэффициентов асимметрии и эксцесса, характеризующих распределение АЭ сигнала.

Разработан, изготовлен и экспериментально проверен лабораторный образец ИИС АЭ диагностики, который позволяет измерять АЭ сигнал с суммарной относительной инструментальной погрешностью , находящейся в интервале . Указанная погрешность определена с учётом аналоговой и цифровой части созданного образца ИИС. В работе рассмотрены два варианта ИИС АЭ диагностики: стационарный и мобильный, реализующий возможность диагностики энергообъектов, расположенных на некотором удалении один от другого (например, ветроэлектрические агрегаты (ВЭА), работающие в условиях ветроэлектростанции).

Для обеспечения функционирования разработанной ИИС было создано программное обеспечение, включающее три основных компонента, а именно:

- пакет управляющих программ, обеспечивающих функционирование собственно созданного образца ИИС;

- пакет программ, предназначенных для статистической обработки измеренных АЭ сигналов;

- программы, реализующие правила по принятию решений о техническом состоянии диагностируемого объекта.

На базе метода статистической линеаризации разработана общая методика оценки метрологических параметров ИИС, обусловленных наличием АЦП и с учётом случайного характера преобразуемых сигналов. В отличие от существующих методов разработанная методика позволяет с большей достоверностью оценить точность преобразования аналогового сигнала в цифровой код.

С учётом теоретически обоснованных диагностических признаков и с использованием разработанной ИИС, проведена серия экспериментов, которые позволили установить количественные оценки предложенных признаков и осуществить их проверку на реальных объектах для случаев их различного технического состояния. В качестве объектов исследования для осуществления АЭ диагностики были выбраны ВЭА типа USW 56 - 100, а также стандартные образцы, предназначенные для испытаний на разрывной машине Р-20 и изготовленные из листовой электротехнической стали марки Э330. На базе созданного образца ИИС АЭ диагностики и с учётом результатов обработки экспериментальных данных, разработана методика АЭ диагностики узлов ЭО, которая предусматривает работу созданного образца системы в двух режимах - обучения и диагностики. Это позволило при работе лабораторного образца системы в режиме диагностики сформировать в выбранных диагностических пространствах обучающие совокупности, а затем в режиме диагностики, с использованием статистического критерия Неймана-Пирсона, проводить диагностику технического состояния и устанавливать степень механического нагружения исследуемого образца. Созданная методика АЭ диагностики экспериментально проверена путем измерения и последующей обработки с помощью разработанного образца ИИС сигналов АЭ, которые получены при проведении испытания на разрыв стандартных образцов типа

...