Diagnosis methods for mechanisms and machines based on empirical mode decomposition of a vibrosignal and the wilcoxon test

Abstract

Розглянуто методи діагностики механізмів та машин на основі аналізу вібросигналів. Зокрема, виконано порівняння різних алгоритмів аналізу вібросигналів у часовій та частотній області, проаналізовано методи виділення діагностичних ознак та методи вторинної обробки. Метою дослідження є розробка алгоритмів виділення огинаючої вібросигналу на основі емпіричної модової декомпозиції та розкладання сигналу на внутрішні модові функції, алгоритмів спектрального оцінювання огинаючих та вибір критерію для ухвалення рішення про класифікацію об'єкта. Запропоновано вибрати непараметричний тест Уілкоксону для визначення статистичної значущості різниці між параметрами справного та бракованого об'єктів. Розроблено та експериментально досліджено багатоканальну мікроконтролерну систему знімання даних з акселерометра та передачі в комп'ютер по локальній мережі Wi-Fi, що включає ряд незалежних модулів збору даних, з'єднаних у загальну розподілену обчислювальну систему. Виконано комп'ютерну обробку знятих вібросигналів для справних та несправних механізмів, що включає декодування даних, перетворення Гільберта-Хуанга, спектральний аналіз методами Уелча та Юла-Уолкера та вибір діагностичної ознаки, що забезпечує максимальну достовірність розпізнавання. За результатами роботи визначено, що емпірична модова декомпозиція дозволяє отримувати огинаючі вібросигналів, придатні для подальшої діагностики. Розроблено рекомендації щодо вибору внутрішньої модової функції та алгоритму спектрального аналізу, визначено, що максимально інформативною для досліджуваного механізму є перша внутрішня модова функція. Відповідно до критерію Уілкоксона чисельно визначено ступінь достовірності діагностики при аналізі спектральної щільності потужності вібросигналу та амплітуди піків та проведено порівняння ймовірностей безпомилкового розпізнавання для різних модифікацій алгоритму.