SU1359692A1 - Method and device for diagnostics of machines - Google Patents
Method and device for diagnostics of machines Download PDFInfo
- Publication number
- SU1359692A1 SU1359692A1 SU843720336A SU3720336A SU1359692A1 SU 1359692 A1 SU1359692 A1 SU 1359692A1 SU 843720336 A SU843720336 A SU 843720336A SU 3720336 A SU3720336 A SU 3720336A SU 1359692 A1 SU1359692 A1 SU 1359692A1
- Authority
- SU
- USSR - Soviet Union
- Prior art keywords
- diagnostic
- unit
- signs
- distribution
- machines
- Prior art date
Links
Landscapes
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
Abstract
Изобретение относитс к испытательной технике. Цель изобретени - повышение достоверности результатов диагностики - достигаетс тем, что вибрации и другие диагностические признаки преобразуютс блоком 1 дат- НИКОВ в электрические сигналы, которые , пройд согласующий блок 2, пос- тупают в тракт 3 управлени и в тракт 4 распознавани . Блок 5 фильтров выдел ет диагностические признаки, которые измер ютс в блоке 6 измерительных преобразователей. В блоке 7 аппроксимации законов распределени их значени м ставитс в соответствие значение их функций распределени . По этим значени м в блоке 8 усреднет ни вычисл етс обобщенный диагностический признак. 2 и 1 з.п. ф-лы, 4 ил. , This invention relates to a testing technique. The purpose of the invention is to increase the reliability of diagnostic results by achieving the fact that vibrations and other diagnostic signs are converted by the sensor unit 1 into electrical signals that, having passed the matching unit 2, arrive at the control path 3 and the recognition path 4. The filter unit 5 isolates diagnostic features, which are measured in unit 6 of the measurement transducers. In block 7, the approximations of the laws of distribution to their values correspond the value of their distribution functions. Based on these values, in block 8, the generalized diagnostic feature will be averaged or calculated. 2 and 1 hp f-ly, 4 ill. ,
Description
135135
Изобретение относитс к испытательной технике и может использоватьс дл управлени качеством машин в услови х производства и эксплуатации .The invention relates to a testing technique and can be used to control the quality of machines under production and operating conditions.
Целью изобретени вл етс повышение достоверности результатов ди- агностики за счет учета малых по амплитуде , но информативных диагностических признаков.The aim of the invention is to increase the reliability of diagnostic results by taking into account small in amplitude but informative diagnostic features.
На фиг. 1 представлен график ис- . ходной нелинейной зависимости между разностью шагов в зацеплении шесте FIG. 1 is a graph of is. the flow nonlinear relationship between the difference of steps in the engagement of the pole
рен X и уровнем отфильтрованного виб- 15 ра И на функцию распределени наб- роакустического сигнала Y, получен- людаемого диагностического признакаren X and the level of the filtered vibra 15 And on the distribution function of the acoustic signal Y, the resulting diagnostic feature
ной на 22 машинах-эталонах (шестеренные насосы)J на фиг.2 - график линейной регрессии функций распределени тех же параметров и доверительных границ ошибки диагностики (пунктир); на фиг. 3 - блок-схема устройства дл диагностики машин, осуществл ющего дан- ный способJна фиг.4 - график кусочно- линейной аппроксимации функции распределени .No.2 on 22 standard machines (gear pumps) J in Fig. 2 is a graph of the linear regression of the distribution functions of the same parameters and confidence limits of the diagnostic error (dashed line); in fig. 3 is a block diagram of a device for diagnosing machines performing this method; FIG. 4 is a graph of a piecewise linear approximation of a distribution function.
Устройство дл диагностики машин по косвенным признакам, сопровождающим ее работу, преимущественно характеристикам вибрации корпуса (фиг.3 содержит последовательно соединенные блок 1 датчиков (БД), согласующий блок 2 (СБ), тракт 3 управлени (ТУ) и тракт 4 распознана ни (ТР), в котором последовательно соединены блок 5 фильтров (ВФ),,блок 6 измерительных преобразователей (БИП), блок 7 аппроксимации законов распределени (БАЗ), блок 8 усреднени (БУС), мажоритарный блок 9 (МБ) и блок 10 индикации (БИ). Выходы тракта 3 управлени подключены к управл ющим входам БФ5, БАЗР7, БИ 10.A device for diagnosing machines on indirect signs accompanying its operation, mainly the characteristics of the vibration of the housing (Fig. 3 contains sensors connected in series 1 sensors (OBD), matching unit 2 (SB), control path 3 (TU) and path 4 recognized (TP ), in which filter block 5 (VF), measuring transducer block 6 (BIP), distribution distribution approximation block 7 (BAZ), averaging unit 8 (BEAD), majority block 9 (MB) and display unit 10 (BI ). The outputs of the control path 3 are connected to the control inputs BF5, BAZR7, BI 10.
Блоки 7-10 устройства выполнены многоканальными, число каналов в которых определ етс числом используемых диагностических признаков.Blocks 7-10 of the device are multi-channel, the number of channels in which is determined by the number of diagnostic signs used.
Способ основан на, существовании линейной регрессии функции распределени и Fj; (Х) структурного параметра машины (диагностируемой погрешности ) X на функцию распределени V FU(Y) диагностического признака вибрации Y.The method is based on the existence of a linear regression of the distribution function and Fj; (X) the structural parameter of the machine (the error being diagnosed) X to the distribution function V FU (Y) of the diagnostic sign of vibration Y.
При этом все поле допуска (рассеивание ) диагностируемой погрешности X -принимаетс равным 1. ПриведенноеIn this case, the entire tolerance field (dissipation) of the diagnosed error X is taken equal to 1. The reduced
к полю допуска значение погрешности И измен етс от О до 1.To the tolerance field, the error value And varies from 0 to 1.
Св зь между структурным парамет- ром машины X и диагностическим признаком , сопровождающим ее работу (Y), вл етс нелинейной и стохастической. Последнее обусловлено как ошибками измерени X и Y, так и погрешност ми их воспроизведени на испытательных стендах в производстве, так и в эксплуатации (фиг. 1).The relationship between the structural parameter of the machine X and the diagnostic sign accompanying its operation (Y) is non-linear and stochastic. The latter is caused both by the measurement errors X and Y, and by the errors of their reproduction on the test stands in production, and in operation (Fig. 1).
Регресси функции распределени ненаблюдаемого структурного параметRegression of the distribution function of an unobservable structural parameter
V совпадает с биссектрисой первого координатного угла информационной плоскости (и, V) (фиг. 2):V coincides with the bisector of the first coordinate angle of the information plane (and, V) (Fig. 2):
2020
и и Veand and ve
0,10.1
(1)(one)
при этом максимальное значение ошибки диагностики,обусловленной стохастической св зью между X и Y, оцениваетс с доверительной веро тностью через плотность совместного распределени преобразованных величин W (и,V) либо через коэффициент ранговой коррел ции Спирмена междуthe maximum value of the diagnostic error due to the stochastic relationship between X and Y is estimated with a confidence probability through the density of the joint distribution of the transformed values of W (and, V) or through the Spearman’s correlation coefficient between
ними (pg) (фиг. 2):them (pg) (fig. 2):
Л 1 и - V| (U/Vo -::Qi(-ps)/2 .L 1 and - V | (U / Vo - :: Qi (-ps) / 2.
,(2), (2)
Переход от абсолютных значений параметров X и Y к функци м их распределени И и V приводит к канони-, зации формы св зи между ними, котора The transition from the absolute values of the parameters X and Y to the functions of their distribution And and V leads to the canonization of the form of the relationship between them, which
выражаетс простейшей линейной за- висимостью (1), в. результате чего отпадает необходимость восстановлени неизвестной нелинейной зависи- мости (фиг. 1).is expressed by the simplest linear dependence (1), в. as a result, there is no need to restore the unknown non-linear dependence (Fig. 1).
Поскольку функции распределени всех диагностических признаков V; ,1 - 1, п измен ютс в одном и том же диапазоне от О до 1 независимо от того, в каких диапазонах и единицах измерени измен ютс разнородные ди- агностические признаки I; , i 1, п, то это исключает эффект маскировани малых, но информативных признаков большими, но менее информативными.Since the distribution functions of all diagnostic signs of V; , 1 - 1, n vary in the same range from O to 1, regardless of the ranges and units of measurement, the heterogeneous diagnostic signs I change; , i 1, p, this eliminates the effect of masking small but informative features with larger, but less informative.
Устройство работает следующим образом.The device works as follows.
Вибрации и другие косвенные диагностические признаки работающей машины (давление г. магистрал х, подачи , температура и т.д.) преобразуютс блоком 1 датчиков в электрические сигналы, которые проход т предварительную фильтрацию и усиление в согласующем блоке 2, поступают в тракт 3 управлени , который синхронизирует работу устройства с рабочим циклом машины, и в тракт 4 распознавани . Блок 5 фильтров под управлением синхросигналов ТУ 3 выдел ет п информативных диагностических признаков (зубцовые, оборотные гармоники , подшипниковые частоты и т.д.), энергетические характеристики которых измер ютс в блоке 6 измерительных преобразователей (амплитуда , действующее или средневыпр млен- ное значение и т.п.). Далее сигналы с БИП 6 поступают на многоканальный блок 7 аппроксимации законов распределени веро тностей диагностических признаков БАЗР, ко торый ставит в соответствие значению каждого диагностического признака на входе значе ние его функции распределени на выходе, в результате чего все призна ки аа выходе БАЗР 7 имеют одинаковый закон распределени и измен ютс в диапазоне от О до 1. Далее сигналы поступают на блок 8 усреднени БУС, который вычисл ет обобщенный диагностический признак R как средневзвешенную сумму частных диагностических признаков V;. Дл выравнивани распределени обобщенного диагностического признака Ry выходной сигнал БУС8 пропускаетс через (п + + 1)-й канал БАЗР7, на выходе которого каждому значению Ry соответствует значение его функции распределени Р , которое используетс как обобщенный показатель качества машины. Кроме того, выходные сигналы с п первых выходов БАЗР7 поступают на вход мажоритарного блока 9, на выходе которого содержитс информаци о величине и номере максимального частного показател качества V; д|,-который соответствует той погрешности, кото- ра вл етс максимальной среди всех других погрешностей и определ ет, в основном, качество машины.Vibrations and other indirect diagnostic features of a running machine (pressure, main lines, feed, temperature, etc.) are converted by the sensor unit 1 into electrical signals that undergo pre-filtering and amplification in matching unit 2, enter control path 3, which synchronizes the operation of the device with the duty cycle of the machine, and into the recognition path 4. The filter unit 5 under the control of the TU 3 clock signals identifies n informative diagnostic features (jagged, circulating harmonics, bearing frequencies, etc.), the energy characteristics of which are measured in the unit 6 of the measuring transducers (amplitude, active or average value, and etc.). The signals from the BIP 6 are then fed to the multichannel block 7 approximations of the laws of probability distribution of diagnostic attributes of BASR, which sets the value of each diagnostic sign at the input to the value of its output distribution function, as a result of which all signs of the output of BAZR 7 have the same distribution law and vary in the range from O to 1. Next, the signals arrive at block 8 of the averaging BEADS, which calculates the generalized diagnostic feature R as a weighted average of private diagnostics signs of V; To equalize the distribution of the generalized diagnostic sign Ry, the output signal of the BUS8 is passed through the (n + + 1) th BAZP7 channel, at the output of which each value of Ry corresponds to the value of its distribution function P, which is used as a generalized indicator of the quality of the machine. In addition, the output signals from the first outputs BAZR7 arrive at the input of the majority block 9, the output of which contains information about the size and number of the maximum particular quality indicator V; d |, -which corresponds to the error that is maximum among all other errors and determines, basically, the quality of the machine.
Выходные сигналы с БАЗР7 и мажоритарного блока 9 поступают дл отображени на блок 10 индикации. Тракт 3 управлени организует работу блока 10 индикации в зависимости отThe output signals from BAZR7 and the majority block 9 are fed to the display unit 10 for indication. The control path 3 organizes the operation of the display unit 10 depending on
00
5five
00
5five
00
5five
00
5five
00
5five
того, на какой стадии технологического процесса изготовлени машин производитс диагностика (выход 3-3).at what stage of the manufacturing process the machines are diagnosed (output 3-3).
После сборки машины производитс ее обкатка и диагностируетс наличие максимальных погрешностей.After assembly of the machine, it is run-in and the presence of maximum errors is diagnosed.
Дл этого используетс информаци с выхода мажоритарного блока 9, и блок 10 индикации отображает величину и номер максимального частного показател качества V,;,д(. определ ющего состо ние машины. Если величина этого показател близка к 1, т.е. соответствующа погрешность близка к предельной, то дл надежной обработки ресурса така машина отправл етс на доработку с целью уменьшени этой погрешности.For this, information from the output of the majority block 9 is used, and the display block 10 displays the value and the number of the maximum particular quality indicator V,;, д (. Determining the state of the machine. If the value of this index is close to 1, i.e. the corresponding error is close to the limit, then for reliable processing of the resource, such a machine is sent for revision in order to reduce this error.
Поскольку частные показатели имеют одинаковьй диапазон изменени (0,1), то введение мажоритарного блока 9 позвол ет осуществл ть эффективную селекцию максимального из них. После обкатки, если частные показатели V меньше предельно допустимых , провод тс приемосдаточные испытани и определ етс обобщенна оценка качества машины Ру. Тракт 3 управлени дает команду БИ10 на ин- дикацию обобщенного показател качества Ру. При этом одновременно индицируютс и п частных показателей качества V-. По величине Ру производитс разделение выпускаемых машин на категории качества, которьм может присваиватьс различный ресурс.Since the particular indicators have the same range of variation (0.1), the introduction of the majority block 9 allows for the effective selection of the maximum of them. After running-in, if the particular values of V are less than the maximum permissible, acceptance tests are carried out and a generalized assessment of the quality of the machine Py is determined. Path 3 of the control gives the command BI10 to indicate the generalized quality indicator Ru. At the same time, n partial quality indicators V- are also displayed simultaneously. According to the value of Ru, the produced machines are divided into quality categories, which can be assigned a different resource.
Дл работы с устройством, его необходимо сначала обучить. Дл этого устройство переводитс в режим обучени по сигналу с выхода тракта 3 управлени .To work with the device, it must first be trained. For this, the device is switched to the learning mode on a signal from the output of the control path 3.
Обучение устройства заключаетс в наборе статистики по частным Y и обобщенному Ry диагностическим признакам , построению и запоминанию в БАЗР 7 вариационных р дов этих признаков , на основе которых вычисл ютс значени функций распределени , вл ющиес частными V; и обобщенными Ру показател ми качества машин.The training of the device consists in the collection of statistics on particular Y and generalized Ry diagnostic characters, building and storing in BAZR 7 variational series of these features, on the basis of which the values of distribution functions that are particular V are calculated; and generalized Ru indicators of machine quality.
Дл обучени используютс результаты измерени диагностических признаков на сдаточных испытани х маший без их разборки.For training, the results of measuring diagnostic signs on acceptance tests without disassembling are used.
С увеличением объема обучающей выборки S точность определени значений функций распределени увеличиваетс .With an increase in the size of the training sample S, the accuracy of determining the values of the distribution functions increases.
Проверку результатов обучени осуществл ют путем разборки машин с большими и малыми V; и Р„ , необ зательно вз тыми из обучающей сово-. купности, микрообмера и сравнени результатов с допусками по чертежам, а также путем сравнительных ресурсных испытаний.The test of learning results is carried out by disassembling machines with large and small V; and P, not necessarily taken from a teaching joint. micro-measurements, and comparison of results with the tolerances in the drawings, as well as through comparative life tests.
Дл упрощени БАЗР его. можно реализовать на основе кусочно-линейных аппроксиматоров (фиг. 4, пунктир).To simplify the BAZR it. can be implemented on the basis of piecewise linear approximators (Fig. 4, dashed line).
В качестве узлов, между которыми осуществл етс интерпол ци , целе10As nodes between which interpolation is performed, the target is
менении технологии или при переходе к диагностике машин и другого типоразмера .change of technology or in the transition to the diagnosis of machines and other size.
Claims (3)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
SU843720336A SU1359692A1 (en) | 1984-03-30 | 1984-03-30 | Method and device for diagnostics of machines |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
SU843720336A SU1359692A1 (en) | 1984-03-30 | 1984-03-30 | Method and device for diagnostics of machines |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
SU1359692A1 true SU1359692A1 (en) | 1987-12-15 |
Family
ID=21111143
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
SU843720336A SU1359692A1 (en) | 1984-03-30 | 1984-03-30 | Method and device for diagnostics of machines |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
SU (1) | SU1359692A1 (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2610366C1 (en) * | 2016-01-11 | 2017-02-09 | Общество с ограниченной ответственностью НПЦ "Динамика" - Научно-производственный центр "Диагностика, надежность машин и комплексная автоматизация" | Method for diagnosis of technical condition of machines on indirect indicators |
-
1984
- 1984-03-30 SU SU843720336A patent/SU1359692A1/en active
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
Авторское свидетельство СССР № 783621, кл. G 01 М 15/00, 1979. * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2610366C1 (en) * | 2016-01-11 | 2017-02-09 | Общество с ограниченной ответственностью НПЦ "Динамика" - Научно-производственный центр "Диагностика, надежность машин и комплексная автоматизация" | Method for diagnosis of technical condition of machines on indirect indicators |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN100447940C (en) | Apparatus for diagnosing failure of device based on signal of related device | |
US9164057B2 (en) | Method for operating a measuring point | |
US5827963A (en) | System and method for determining a density of a fluid | |
CN109543743B (en) | Multi-sensor fault diagnosis method for refrigerating unit based on reconstructed prediction residual error | |
US6763482B2 (en) | Printer diagnostics method | |
JP2721799B2 (en) | Machine abnormality judgment method | |
CN117889943B (en) | Gas ultrasonic flowmeter inspection method and system based on machine learning | |
US20130325381A1 (en) | Process control loop current verification | |
CN117330882B (en) | Automatic test method and system for filter | |
SU1359692A1 (en) | Method and device for diagnostics of machines | |
CN112067971A (en) | VI curve fault phenomenon matrix comparison-based rapid hidden danger detection and diagnosis method | |
CN113537288B (en) | Method and system for training target model based on modification of sample signal | |
CN114088423B (en) | Durability test system of seat regulator | |
KR101182718B1 (en) | Multipurpose System for testing industrial instrumentation | |
CN110532698B (en) | Industrial equipment vibration characteristic value trend prediction method based on data model | |
SU1647323A2 (en) | Machine diagnostics device | |
RU2714039C1 (en) | Smart sensor development system | |
CN114109634B (en) | Method for dynamically diagnosing a sensor in the fresh air or exhaust system of an internal combustion engine | |
CN117647968B (en) | Remote intelligent diagnosis and analysis system for faults of vehicle-mounted display screen | |
CN113932915B (en) | Vibration measurement channel direction error identification method | |
CN116817700B (en) | Caliper quality detection method and system | |
CN117908522B (en) | Fault positioning method for initiating and controlling equipment based on simulation analysis | |
CN116794088B (en) | Online compensation method for copper flotation foam grade of X fluorescence grade analyzer | |
KR970010786B1 (en) | Diagnosis device of a car | |
US20230070344A1 (en) | Method and device for generating a model for use in a test procedure for an entry system of a vehicle |