Chuẩn đoán hư hỏng của hộp số bánh răng bằng phân tích thời gian tần số các dao động cơ học

Mục tiêu thứ hai là đề xuất một quy trình chẩn đoán kết hợp giữa các phương pháp đã biết và các phương pháp mới nhằm i giảm các chi phí cho chẩn đoán dao động chỉ yêu cầu thiết bị đo tối

sử dụng, như một phương pháp loại trừ, nhằm chẩn đoán hư hỏng ổ đỡ

con lăn

5 Xây dựng mô hình chẩn đoán thông minh, tự động phân loại

hư hỏng bằng cách phối hợp giữa phân tích Wavelet packet và mạng

nơron Đây là một phương pháp mới và tiên tiến trên thế giới được đưa

ra nhằm mục đích phát huy sức mạnh của mạng internet, giúp cho các

nhà chuyên môn làm việc ở một vị trí cố định nhưng có thể kiểm soát

hoạt động và đưa ra các nhận định đánh giá cho hộp số ở nơi xa

6 Tiến hành xây dựng quy trình chẩn đoán và chương trình tính

DSPT trên nền tảng Matlab với các thuật toán truyền thống và các thuật

toán mới được áp dụng, nhằm chẩn đoán dao động các chi tiết quay

trong hộp số bánh răng Chương trình tính DSPT có thể áp dụng để

phát hiện hư hỏng đối với từng chi tiết khác nhau, cũng như nhiều chi

tiết cùng hỏng một lúc Việc sử dụng chương trình tính DSPT giúp cho

các nhà chuyên môn nhanh chóng đưa ra những nhận định, đánh giá

chính xác về tình trạng hiện thời của thiết bị

7 Luận án đã kết hợp với cơ sở sản xuất thực tế nhằm phối hợp

giữa nghiên cứu và thực tiễn Tiến hành lắp đặt thiết bị đo và giám sát

tình trạng hoạt động của hộp số tại một nhà máy cán thép Các kết quả

mới của luận án đã được áp dụng ngoài thực tế cho thấy việc áp dụng

chẩn đoán dao động có thể rút ngắn thời gian sửa chữa, chủ động trong

việc thay thế và tăng độ tin cậy của thiết bị

Hướng phát triển của đề tài

- Tiếp tục nghiên cứu và hoàn thiện phương pháp pháp đã đề xuất

để chẩn đoán các chi tiết quay trong hộp số bánh răng, đặc biệt là chẩn

đoán các hộp số phức tạp nhiều cấp tốc độ làm việc trong điều kiện tốc

độ quay và tải trọng khác nhau Nghiên cứu phương pháp chẩn đoán

cho các thiết bị công nghiệp khác như hộp số bánh răng hành tinh,

turbin gió và các động cơ điện…

- Áp dụng kết quả của đề tài trong thu thập và xử lý số liệu cho

các nhà máy sản xuất, tiến tới xây dựng các trung tâm xử lý số liệu tập

trung và các thiết bị chẩn đoán online để đảm bảo khả năng vận hành

liên tục của nhà máy, giảm thiểu rủi ro và thiệt hại về kinh tế do phải

dừng máy đột ngột Đặc biệt là trong các nhà máy nhiệt điện, thủy

điện, cán thép… với những thiết bị nhập khẩu đắt tiền, đòi hỏi bộ phận

bảo dưỡng phải có chiến lược thay thế dự phòng lâu dài

MỞ ĐẦU

Lý do chọn đề tài Với chức năng truyền/biến đổi chuyển động và lực từ động cơ đến các bộ phận làm việc, các hộp số bánh răng có vai trò quan trọng trong máy móc và thiết bị Ngày nay với sự phát triển mạnh mẽ trong lĩnh vực cơ khí - tự động hóa, nhiều dây chuyền máy móc được khép kín từ khâu đầu vào tới đầu ra sản phẩm Khi một chi tiết của hộp số bánh răng phát sinh hư hỏng có thể làm đình trệ hoạt động của cả dây chuyền sản xuất, gây thiệt hại lớn về kinh tế

Lĩnh vực chẩn đoán kỹ thuật ra đời nhằm mục đích nâng cao độ tin cậy và đảm bảo các hệ thống kỹ thuật hoạt động an toàn và liên tục Các hình thức bảo dưỡng theo tình trạng hoạt động dựa trên các kết quả của chẩn đoán đã được áp dụng khá phổ biến và mang lại nhiều lợi ích về kinh tế - kỹ thuật các lợi ích đó là giảm thời gian dừng máy

do hỏng hóc, giảm chi phí bảo dưỡng, chủ động trong việc chuẩn bị phụ tùng thay thế, tăng độ tin cậy của thiết bị Chẩn đoán dao động cho hộp số bánh răng là một giải pháp kỹ thuật có hiệu quả để nhận dạng sớm các hư hỏng, qua đó giảm thiểu các nguy cơ sự cố, tai nạn có nguyên nhân từ các hư hỏng xảy ra quá trình vận hành của hộp số bánh răng và cả hệ thống thiết bị

Tuy nhiên, việc áp dụng chẩn đoán dao động sẽ làm gia tăng chi phí cho thiết bị và nhân lực Hơn nữa, độ chính xác của các kết quả chẩn đoán có ảnh hưởng rất lớn đến các giải pháp xử lý sau đó Một kết luận sai về tình trạng hư hỏng có thể dẫn đến tổn hại về kinh tế Do thiếu những nghiên cứu chuyên sâu nên việc áp dụng chẩn đoán kỹ thuật nói chung và chẩn đoán dao động nói riêng ở Việt Nam còn nhiều hạn chế Chính vì vậy, một đề tài nghiên cứu những giải pháp kỹ thuật chẩn đoán dao động cho các hộp số bánh răng công nghiệp, và giảm

sự phụ thuộc vào chuyên gia nước ngoài trong lĩnh vực này là rất cần thiết

Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu chính của đề tài nhằm đề xuất và áp dụng các phương pháp, giải pháp nâng cao độ chính xác của chẩn đoán dao động cho các cụm chi tiết quan trọng trong các hộp số bánh răng cơ khí bao gồm trục, ổ đỡ và bộ truyền bánh răng

Mục tiêu thứ hai là đề xuất một quy trình chẩn đoán kết hợp giữa

các phương pháp đã biết và các phương pháp mới nhằm (i) giảm các

chi phí cho chẩn đoán dao động (chỉ yêu cầu thiết bị đo tối thiểu), (ii)

áp dụng có hiệu quả trong chẩn đoán dao động của hộp số bánh răng

vận hành với tốc độ quay và tải trọng thay đổi thường xuyên, và (iii)

áp dụng có hiệu quả để phát hiện sớm hư hỏng của các hộp số bánh

răng có công suất lớn được sử dụng tại các nhà máy trong nước như

các nhà máy điện, nhà máy xi măng, các trạm nghiền công suất cao,

vv

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của đề tài là các hộp số quay phổ biến trong

công nghiệp, trong đó hộp số bánh răng trụ và các cụm chi tiết quay

quan trọng và phổ biến như bánh răng, ổ đỡ con lăn và trục là trọng

tâm nghiên cứu về cả lý thuyết và thực nghiệm Nội dung nghiên cứu

được giới hạn trong phân tích các đặc trưng dao động cơ học của hộp

số bánh răng dựa trên mô hình cơ học, các phép đo thực nghiệm và các

phương pháp phân tích tín hiệu số

Phương pháp nghiên cứu

Để đạt được mục tiêu đặt ra, phương pháp nghiên cứu là kết hợp

giữa lý thuyết, thực nghiệm và xử lý tín hiệu số

- Phân tích các tài liệu khoa học, các công trình nghiên cứu mới

nhất trong lĩnh vực chẩn đoán dao động nhằm tổng kết và đánh giá ưu

nhược điểm của các phương pháp chẩn đoán dao động hiện nay Từ đó

tập trung nghiên cứu các phương pháp chẩn đoán dao động mới cụ thể

là:

+ Áp dụng các phép biến đổi thời gian-tần số tuyến tính nhằm cải

thiện độ phân giải các phân bố thời gian-tần số của tín hiệu dao động

+ Nghiên cứu một giải pháp thực hiện phương pháp trung bình

hóa tín hiệu đồng bộ (TSA) cho hộp số nhiều cấp, trong đó chỉ yêu cầu

một đầu đo pha duy nhất hoặc không cần đầu đo pha;

+ Phân tích và đánh giá hiệu quả của TSA trong việc phát hiện

các hư hỏng xảy ra đồng thời trên các chi tiết khác nhau của hộp số

+ Nghiên cứu khả năng áp dụng trí tuệ nhân tạo trong một hệ

thống giám sát dao động thông minh cho hộp số bánh răng

- Xây dựng các thuật toán và một chương trình phân tích tín hiệu

số trên phần mềm tính toán đa năng MATLAB (gọi là bộ chương trình

các hộp số công nghiệp Nhìn chung luân án đã thực hiện được mục tiêu đã đề ra

Những kết quả chính thu được trong luận án

1 Đã xây dựng mô hình chẩn đoán dựa trên các thông số chẩn đoán nhằm xác định triệu chứng của các phần tử trong hộp số bánh răng Các triệu chứng hư hỏng của các chi tiết quay như trục, bánh răng, ổ lăn được xác định dựa vào phân tích dao động đo được tại phần tĩnh của hộp số bánh răng Mỗi chi tiết có một triệu chứng khác nhau thể hiện thông qua các tín hiệu có vùng tần số khác nhau

2 Xây dựng mô hình thí nghiệm cho hộp số bánh răng trụ 1 cấp

và 2 cấp trong các điều kiện vận hành khác nhau Tiến hành đo đạc bằng đầu đo gia tốc và đầu đo pha kết nối với máy đo dao động đa kênh, nhằm kiểm soát đường truyền dao động ra vỏ hộp số Các hư hỏng được tạo ra có chủ ý trên bánh răng, ổ lăn, trục quay, nhằm mục đích kiểm chứng hiệu quả các phương pháp chẩn đoán được áp dụng

3 Sử dụng phương pháp phân tích thời gian – tần số trên cơ sở phép biến đổi Wavelet nhằm đưa ra thông tín về tín hiệu đồng thời trong cả hai miền thời gian và tần số Cải tiến độ phân giải trong phân

bố thời gian – tần số của tín hiệu trên cơ sở phép biến đổi Wavelet bằng các phép biến đổi mới như phép biến đổi Wavelet nén đồng bộ

và phép biến đổi Wavelet nén đồng bộ suy rộng Đặc biệt, phép biến đổi Wavelet nén đồng bộ suy rộng có thể đưa ra thông tin các dải biên xung quanh tần số ăn khớp của tín hiệu dao động đo tại hộp số bánh răng vận hành với tốc độ quay biến đổi

4 Đề xuất phương pháp trung bình hóa tín hiệu đồng bộ cải tiến nhằm giảm thiểu nhiễu ngẫu nhiên và nhiễu do các nguồn dao động khác, với mục đích chẩn đoán chính xác hư hỏng cục bộ và hư hỏng phân bố gây ra bởi các chi tiết quay trong hộp số bánh răng Kỹ thuật trung bình hóa tín hiệu đồng bộ đã được cải tiến sao cho có thể áp dụng cho hộp số nhiều cấp tốc độ mà chỉ cần duy nhất một đầu đo pha, do

đó tiết kiệm chi phí cho việc mua sắm thiết bị đo Bên cạnh đó với những hộp số có vỏ bọc che kín, không gắn được đầu đo pha, gây khó khăn cho việc áp dụng kỹ thuật trung bình hóa tín hiệu đồng bộ cũng

đã được giải quyết bằng cách tách thông tin pha từ chính tín hiệu đo gia tốc Phương pháp trung bình hóa tín hiệu đồng bộ cải tiến còn được

Sau đó tiến hành lấy độ lệch chuẩn của của 16 tín hiệu thành phần

này Như vậy với mỗi dạng hỏng ta thu được một ma trận gồm các

phần tử là độ lệch chuẩn (37x16 phần tử) Ma trận này chính là ma trận

đặc trưng cho tín hiệu của mỗi dạng hỏng, được sử dụng để làm đầu

vào cho mạng nơron

Trong 37 bộ số liệu lệch chuẩn của mỗi dạng hỏng được phân

chia như sau: Sử dụng 27 bộ số liệu vào huấn luyện, 5 bộ để xác thực

và 5 bộ để kiểm tra

Kết quả huấn luyện mạng đạt 100% chính xác (hình 5.59) cho

thấy lựa chọn các tham số mạng và chọn đầu vào mạng (độ lệch chuẩn

của các hệ số WPT) mang lại hiệu quả huấn luyện cao nhất

Bộ dữ liệu chưa dùng (5 bộ số liệu còn lại của mỗi dạng hỏng),

được sử dụng kiểm tra chất lượng mạng tương ứng với 4 dạng hỏng

khác nhau Kết quả kiểm tra mạng đạt 97.5% chính xác với duy nhất

một mẫu bị sai thể hiện trên đồ thị hình 5.60

Kết luận chương 5

Chương 5 đã trình bày và giới thiệu chương trình tính DSPT để

phục vụ chẩn đoán hư hỏng hộp số bánh rẳng Bên cạnh đó mô hình

thí nghiệm và một số kết quả chẩn đoán dao động đối với hộp số bánh

răng cũng đã được trình bày Từ những phân tích, bình luận trong

chương này cho thấy rằng, bằng cách kết hợp các phương pháp phân

tích thời gian – tần số với trung bình hóa tín hiệu đồng bộ cải tiến có

thể chẩn đoán hư hỏng các chi tiết quay trong hộp số bánh răng vận

hành với tốc độ quay ổn định và biến đổi Bên cạnh đó phương pháp

phân loại hư hỏng tự động bằng cách kết hợp giữa WPT và mạng nơron

cũng đã được kiểm chứng trên mô hình thực tế Có thể nói rằng các

phương pháp được đề xuất trong luận án đưa ra kết quả chẩn đoán

nhanh, với độ chính xác cao hơn các phương pháp phân tích tín hiệu

truyền thống

KẾT LUẬN Trên cơ sở nghiên cứu những vấn đề hư hỏng hộp số bánh răng,

luận án đã đi sâu giải quyết bài toán chẩn đoán dao động các chi tiết

tiêu biểu trong hộp số như bánh răng và ổ lăn bằng phương pháp kết

hợp giữa các phép biến đổi thời gian – tần số với trung bình hóa tín

hiệu đồng bộ Bên cạnh đó luận án đã áp dụng trí tuệ nhân tạo vào hệ

thống chẩn đoán dao động nhằm mục đích chẩn đoán trực tuyến cho

tính) trên cơ sở các phương pháp chẩn đoán dao động truyền thống và

các phương pháp mới đề xuất

- Phân tích, đánh giá và tổng kết các đặc trưng dao động chủ yếu của các chi tiết quay phổ biến trong hộp số bánh răng (trục, khớp nối, bánh răng, ổ đỡ) Từ đó tìm ra triệu chứng hư hỏng của các chi tiết này trong hộp số vận hành với tốc độ quay ổn định và biến đổi

- Nghiên cứu thực nghiệm trên mô hình thí nghiệm tự chế tạo và tại các hộp số công suất lớn trong nhà máy sản xuất để kiểm chứng các kết quả lý thuyết Bộ chương trình tính được sử dụng để phân tích và

xử lý số liệu thực nghiệm nhằm mục đích tìm ra triệu chứng hư hỏng của các chi tiết quay trong hộp số bánh răng

Đóng góp của luận án

Về lý thuyết:

- Trình bày một cách có hệ thống cơ sở toán học và thuật toán của một số phép biến đổi thời gian - tần số tuyến tính, cụ thể là phép biến đổi Fourier dạng cửa sổ, phép biến đổi Wavelet liên tục, phép biến đổi Wavelet nén đồng bộ; xây dựng thuật toán và chương trình tính trên MATLAB cho các phép biến đổi này

- Áp dụng thành công Phép biến đổi Wavelet nén đồng bộ suy rộng - một phương pháp mới được đề xuất năm 2010 bởi các nhà toán học - nhằm cải thiện độ phân giải của các phân bố thời gian-tần số của tín hiệu dao động

- Đề xuất một phương án kết hợp giữa Phép biến đổi Wavelet Packet và mạng trí tuệ nhân tạo nhằm phát hiện vào phân loại tự động một số dạng hư hỏng của chi tiết quay trong hộp số bánh răng

Về thực tiễn:

- Áp dụng thành công các phương pháp phân tích thời gian - tần

số mới được đề xuất như Phép biến đổi Wavelet nén đồng bộ suy rộng

để tăng độ chính xác của chẩn đoán

- Đề xuất một phương pháp cải tiến để thực hiện trung bình hóa tín hiệu đồng bộ để phân tích dao động hộp số nhiều cấp, trong đó chỉ yêu cầu một đầu đo pha duy nhất hoặc không cần đầu đo pha Giải pháp này có ý nghĩa thực tiễn trong việc giảm chi phí thiết bị cho hệ thống chẩn đoán dao động

- Đề xuất một quy trình chẩn đoán dao động trên cơ sở phân tích thời gian-tần số các dao động cơ học để phát hiện và định vị hư hỏng của hộp số bánh răng trụ vận hành trong trạng thái tốc độ quay biến

đổi và tải trọng thay đổi; đã kiểm chứng tính hiệu quả của quy trình

này trên mô hình thí nghiệm tự chế tạo và các kết quả đo thực nghiệm

tại hiện trường

- Xây dựng được một chương trình phân tích tín hiệu trên phần

mềm MATLAB, tích hợp nhiều thuật toán xử lý tín hiệu số trong miền

thời gian-tần số, đã áp dụng thành công trong các nghiên cứu thực

nghiệm và có khả năng triển khai ứng dụng trong thực tế nhằm phát

hiện sớm và định vị các hư hỏng cục bộ, bất thường trong các chi tiết

quay của hộp số bánh răng

Bố cục của luận án

Luận án bao gồm phần mở đầu 5 chương, kết luận, hướng phát

triển của luận án và tài liệu tham khảo

Chương 1 Tổng quan Nội dung chương này trình bày tổng quan, tổng hợp và phân tích

tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước về giám sát và chẩn đoán kỹ

thuật, sơ lược những công trình nghiên cứu và những kết quả chính đã

đạt được trên thế giới Trên cơ sở những phân tích trên, nội dung của

luận án sẽ đề cập đến Chẩn đoán hư hỏng của hộp số bánh răng

bằng phân tích thời gian - tần số các dao động cơ học với những

nội dung chính sau đây:

- Áp dụng các phép biến đổi thời gian-tần số mới được công bố để

phân tích tín hiệu dao động, điển hình là phép biến đổi wavelet nén

đồng bộ (WSST) mới được đề xuất bởi Daubechies [35], nhằm cải

thiện độ phân giải của các phân bố thời gian-tần số của tín hiệu và qua

đó làm tăng độ chính xác chẩn đoán cho hộp số

- Đề xuất một giải pháp thực hiện phương pháp trung bình hóa tín

hiệu đồng bộ cho hộp số nhiều cấp, trong đó chỉ yêu cầu một đầu đo

pha duy nhất hoặc không cần đầu đo pha

- Đề xuất một giải pháp chẩn đoán dao động phù hợp và có hiệu

quả cho các hộp số bánh răng trụ vận hành với tốc độ quay biến đổi

- Đánh giá hiệu quả của TSA trong việc phát hiện các hư hỏng xảy

ra đồng thời trên các chi tiết khác nhau của hộp số

- Nghiên cứu khả năng áp dụng Wavelet Nơron Networks trong

một hệ thống giám sát dao động thông minh cho hộp số bánh răng

Tín hiệu ổ đỡ con lăn sau khi tách ra tiếp tục được đưa vào phân tích Kurtogram để xác định vùng tần số có hệ số Kurtosis lớn nhất, sau

đó phân tích phổ đường bao của vùng tần số đó Kết quả cho thấy phân tích trong miền bậc (hình 5.55) cho thấy rõ các điều hòa bậc hư hỏng hơn so với phân tích trong miền tần số Điều này được giải thích do tốc độ quay trục biến đổi do đó việc phân tích trong miền tần số trở nên khó khăn

5.8 Phân loại hư hỏng bằng mạng nơron Wavelet

Để lựa chọn đầu vào cho mạng nơron trước hết cần phân tích tín hiệu của mỗi dạng hỏng để tìm ra đặc trưng của mỗi tín hiệu đó Ban đầu tín hiệu mỗi dạng hỏng sẽ được chia thành các khối bằng nhau (cụ thể trong trường hợp này 37 khối) dựa trên cơ sở tín hiệu pha và phép nội suy Mỗi khối tín hiệu này tiếp tục được phân ly thành 16 tín hiệu thành phần bằng phép biến đổi WPT bậc 4

Hình 5.59: Kết quả huấn luyện mạng

phân loại hư hỏng

Hình 5.60: Kết quả kiểm tra mạng phân

loại hư hỏng

Hình 5.54 Phân tách các nguồn tín

hiệu bằng TSA

Hình 5.55 Phổ bậc đường bao tín

hiệu hỏng vòng trong

- Giai đoạn 4: Hộp số có hư hỏng tiến triển nhanh khó kiểm soát,

dao động mạnh đo được tại vỏ hộp số

5.6 Chẩn đoán hư hỏng ổ đỡ con lăn

5.6.1 Chẩn đoán hư hỏng vòng ngoài

Để có thể tìm thấy tần số đặc trưng cho hư hỏng vòng ngoài, trước

hết cần biểu diễn tín hiệu trên đồ thị Kutorgram Từ kết quả đồ thị

Kurtogram ta xác định được vùng tần số hệ số Kurtosis lớn nhất (hình

5.49a) từ 1500-2300Hz, đây là vùng có triệu chứng hư hỏng ổ lăn

Hình 5.49: Đồ thị Kutorgram và phân tích phổ đường bao trong vùng lựa chọn

Phân tích phổ đường bao tại vùng tần này ta tìm được tần số đặc

trưng hư hỏng vòng ngoài (78,91Hz xấp xỉ 81Hz) và các điều hòa của

nó (hình 5.49b) Việc xuất hiện tần số đặc trưng hư hỏng vòng ngoài

chính là triệu chứng cho thấy vòng ngoài có hư hỏng, kết quả chẩn

đoán này phù hợp với thí nghiệm được tạo ra

5.7 Chẩn đoán hư hỏng đồng thời bánh răng và ổ lăn

Trong phần này trình bày phương pháp trung bình hóa tín hiệu

đồng bộ, như một phương pháp loại trừ, để chẩn đoán hư hỏng ổ đỡ

con lăn Ổ đỡ con lăn có hư hỏng vòng trong được gắn trên trục vào

của hộp số 1 cấp với tần số quay trục vào biến đổi xung quanh f n=

50Hz Hộp số có cả hư hỏng ổ đỡ con lăn và hư hỏng bánh răng

Tần số đặc trưng hư hỏng vòng trong: f vt =4.95f n=247.4 Hz Do

đó nếu chẩn đoán trong miền tần số ta sử dụng tần số đặc trưng hư

hỏng vòng trong là 247.4Hz Nếu chẩn đoán trong miền bậc ta sử dụng

bậc đặc trưng hư hỏng là 4.95 Tiến hành chẩn đoán bằng phương pháp

đồ thị Kurtogram như trong chẩn đoán vòng ngoài ở trên không tìm ra

được tần số đặc trưng hư hỏng vòng trong Do đó trong trường hợp

này phải sử dụng phương pháp trung bình hóa tín hiệu đồng bộ để loại

bỏ ảnh hưởng của tín hiệu hư hỏng do bánh răng gây ra (hình 5.54)

- Nghiên cứu thực nghiệm trên mô hình thí nghiệm tự chế tạo và tại các hộp số bánh răng công suất lớn trong nhà máy sản xuất để kiểm chứng các kết quả lý thuyết

- Xây dựng các thuật toán xử lý tín hiệu số và chương trình tính trên phần mềm tính toán đa năng MATLAB cho các nội dung nghiên cứu nêu trên

Những vấn đề này sẽ được nghiên cứu và trình bày ở những chương tiếp theo của luận án

Chương 2: Phân tích các đặc trưng dao động của hộp số bánh

răng Như đã đề cập tới trong phần trước, chẩn đoán dao động dựa trên mối quan hệ giữa triệu chứng chẩn đoán và các dạng hư hỏng tương ứng Nói cách khác, ta cần xác định được dấu hiệu của hư hỏng biểu thị qua các dao động cơ học Do đó, việc xác định tình trạng kỹ thuật, gồm thông số kỹ thuật, điều kiện vận hành và đặc biệt là các dạng hư hỏng thường gặp của hộp số bánh răng cũng như các đặc trưng dao động của nó là vấn đề đầu tiên phải giải quyết Chương này tập trung vào việc phân tích các đặc trưng dao động cơ bản của các phần tử thuộc hộp số bánh răng và xác định các triệu chứng chẩn đoán trong miền thời gian và miền tần số Việc xác định các triệu chứng chẩn đoán mới trong miền thời gian - tần số sẽ là chủ đề của chương tiếp theo

2.1 Các phương pháp xử lý tín hiệu cơ bản trong phân tích dao động

Nhìn chung các phương pháp xử lý tín hiệu dao động được sử dụng phổ biến vẫn là phân tích phổ tần số của tín hiệu Ngoài ra còn có các phương pháp xử lý tín hiệu dao động trong miền thời gian, trung bình hóa tín hiệu trong miền thời gian

2.5 Tổng kết các triệu chứng chẩn đoán cơ bản

Năm 2012, A L Bilošová [18] đã đưa ra các triệu trứng hư hỏng

cơ bản của các chi tiết máy dựa trên cơ sở phân tích phổ tần số Ông

đã phân chia 3 vùng tần số cơ bản để chẩn đoán các chi tiết quay trong hộp số như hình 2.57

Từ những phân tích trên cho thấy vùng tần số xuất hiện triệu chứng khác nhau:

+ Trục: chỉ từ 0,5 f n đến 4 f n tần số quay + Bánh răng: từ tần số ăn khớp đến khoảng 5-7 lần tần số ăn khớp

+ Ổ lăn: Các dao động riêng của kết cấu ổ do kích động xung va

chạm (ở vùng tần số cao 1kHz -10kHz tùy theo loại ổ)

Hình 2.57: Phân chia vùng tần số hư hỏng của hộp số bánh răng [18]

Các triệu chứng chẩn đoán trong miền thời gian và tần số tương

ứng với các dạng hư hỏng chủ yếu và thường xảy ra của các chi tiết

quan trọng trong hộp số (bánh răng, ổ đỡ con lăn, trục) được tổng kết

trong bảng 2.3 Đây là những triệu chứng cơ bản được thống kê là cơ

sở để đưa ra những đánh giá về tình trạng kỹ thuật của hộp số bánh

răng

Bảng 2.3: Các triệu chứng chẩn đoán cơ bản

Kết luận chương 2

Các chi tiết quay tiêu biểu trong hộp số bánh răng như bánh răng,

ổ đỡ con lăn, trục thường là những chi tiết có vai trò quan trọng Để

Quan sát trên đồ thị PWM, ta còn thấy rõ vị trí vết nứt nằm ở răng

số 6 và dao động do nứt răng lan sang răng số 7 và số 8, được thể hiện bằng vùng mầu có tập trung năng lượng cao

5.5 Giám sát tình trạng hoạt động hộp số công nghiệp Thí nghiệm được tiến hành đo trong vòng 6 tháng không liên tục, tại một xưởng cán thép của Hòa Phát, dây truyền cán thép gồm 18 hộp

số lắp ghép nối tiếp nhau, kích thước khoảng 1m x 1m x 1,2m Sơ đồ

hộp số được thể hiện trên hình 5.38

Hình 5.38: Sơ đồ kết cấu hộp số công nghiệp

Quá trình giám sát được tiến hành theo 5 giai đoạn, trong mỗi giai đoạn lựa chọn ra 2 bộ số liệu đo tốt nhất, kết quả chẩn đoán thể hiện

rõ trên 5.41:

- Giai đoạn 1: Hộp số chạy ổn định không có hư hỏng

- Giai đoạn 2: Hộp số bắt đầu phát sinh hư hỏng nhưng dao động vẫn nằm trong phạm vi cho phép

Hình 5.41: Tín hiệu TSA với 4 giai đoạn hư hỏng trên tọa độ cực

- Giai đoạn 3: Hộp số có hư hỏng tiến triển mức độ chậm

Với trường hợp bánh răng có hư hỏng nứt chân răng xuất hiện

các dải biên trên và dải biên dưới xung quanh tần số ăn khớp

Hình 5.28: Phân bố thời gian – tần số sử dụng phép biến đổi GST trong hai trạng

thái răng

Để đánh giá chính xác bánh răng có hư hỏng nứt chân răng ta tiến

hành trung bình hóa tín hiệu đồng bộ với một vòng quay trục Kết quả

trung bình hóa thu được trên hình 5.29 tương ứng với hai trạng thái

bánh răng bình thường và bánh răng có hư hỏng nứt chân răng

Hình 5.29: TSA trong trường hợp bánh răng bình thường (a) và có hư hỏng nứt (b)

Để định vị hư hỏng tín hiệu TSA được đưa vào phân tích thời

gian – tần số trên tọa độ cực bằng đồ thị PWM, kết quả được thể hiện

trên hình 5.30a, b

Hình 5.30: Phân bố thời gian - tần số trong hai trạng thái răng trên tọa độ cực

đảm bảo hoạt động liên tục của hộp số bánh răng đòi hỏi phải thường xuyên bảo dưỡng và chủ động đưa ra giải pháp thay thế kịp thời cho các chi tết này Đo dao động là một phương pháp có hiệu quả để giám sát hoạt động của hộp số bánh răgn, từ đó đưa ra những đánh giá về tình trạng hiện thời của thiết bị Nội dung chủ yếu trong chương này

đã được đề cập là về cấu trúc tín hiệu dao động cơ học, và các phương pháp cơ bản trong phân tích dao động: Phân tích tín hiệu trong miền thời gian, và miền tần số Một phương pháp chẩn đoán ổ lăn dựa trên

đồ thị Kurtogram cũng đã được giới thiệu Các dạng hỏng thường gặp của các chi tiết quay cũng đã được đề cập, để từ đó tìm ra các triệu chứng chẩn đoán các dạng hỏng này dựa vào phân tích tín hiệu dao động

Chương 3: Phân tích Wavelet và ứng dụng trong chẩn đoán dao

động Trong chương 2 đã giới thiệu các phương pháp xử lý tín hiệu trong miền thời gian và trong miền tần số Tuy nhiên đây là những phương pháp xử lý tín hiệu riêng rẽ trong từng miền Trong chương này phương pháp biểu diễn tín hiệu đồng thời trong miền thời gian - tần số sẽ được giới thiệu Có nhiều phép biến đổi xử lý tín hiệu trong miền thời gian – tần số đã được đề cập trong phần tổng quan, tiêu biểu

là phép biến đổi Wavelet Chương này tập trung nghiên cứu sâu vào

cơ sở toán học của phép biến đổi Wavelet Bên cạnh đó phương pháp giám sát dao động thông minh cho hệ truyền động dựa trên cơ sở phân tích Wavelet và trí tuệ nhân tạo cũng sẽ được đề cập

3.1 Giới thiệu chung về phép biến đổi Wavelet 3.1.1 Mở đầu

Phép biến đổi Wavelet sử dụng kỹ thuật phân tích theo nhiều độ phân giải, tức là mỗi tần số khác nhau sẽ được phân tích theo mỗi độ phân giải khác nhau, trong khi đó WFT cho ra độ phân giải như nhau

ở mỗi tần số khác nhau

3.2 Phép biến đổi Wavelet liên tục

3.2.3 Tính toán số và đánh giá định lượng phép biến đổi

Sơ đồ thuật toán để thực hiện CWT cho tín hiệu số như trên hình

3.7 Do biến s có giá trị rời rạc nên hàm WT n s x( , ) cũng có các giá trị rời rạc

Hình 3.7: Sơ đồ thuật toán để xác định các hệ số Wavelet

Như vậy, nếu x(n) là một vectơ thì WT n s x( , ) sẽ là một ma trận Ta

gọi ma trận chứa các giá trị WT n s x( , )là ma trận các hệ số Wavelet

Đối với hệ tọa độ trên mặt phẳng trục nằm ngang biểu diễn thời

gian của tín hiệu, trục thẳng đứng biểu diễn tần số của tín hiệu (hình

3.8a), các màu sắc (được phân biệt bằng thang màu) biểu diễn độ lớn

hệ số Wavelet

Hình 3.8: Đồ thị biểu diễn hệ số Wavelet trong mặt phẳng (a) và không gian (b)

Trên đồ thị biểu diễn các hệ số wavelet biên độ tín hiệu tỷ lệ thuận

với giá trị của thang màu Đối với hệ tọa độ trong không gian đồ thị

biểu diễn gồm 3 trục (hình 3.8b) trong đó trục thẳng đứng là biên độ

Hình 3.9: Ví dụ về đồ thị biểu diễn hệ số wavelet trong tọa độ cực

Để biểu diễn được trong tọa độ cực, tín hiệu cần được trung bình

hóa tín hiệu đồng bộ với một vòng quay Tín hiệu sau khi trung bình

Để có thể đánh giá hư hỏng nứt chân răng tiến hành tách các dải biên xung quanh tần số ăn khớp cho phân bố thời gian – tần số trên hình 5.25b Nếu xuất hiện các dải biên thì sẽ có hư hỏng nứt chân răng, ngược lại không có các dải biên thì khi đó bánh răng còn hoạt động tốt Kết quả thể hiện trên hình 5.26 cho thấy có các dải biên cách đều nhau xung quanh tần số ăn khớp, triệu chứng này phù hợp với hư hỏng được tạo ra

Hình 5.26: Phân bố thời gian – tần số sử dụng GST với trường hợp bánh răng nứt

5.4.1.3 Hư hỏng trong điều kiện vận hành tốc độ và tải trọng biến đổi

Do tốc quay và tải trong biến đổi nên trên phổ tần số (hình 5.27c, d) không thu được thông tin hữu ích Trên phân bố thời gian - tần số không còn quan sát được tần số dao động riêng của bánh răng như trong trường hợp hộp số tăng tốc chạy không tải Sử dụng phép biến đổi GST tách các dải biên xung quanh tần số ăn khớp kết quả thu được: Với trường hợp bánh răng bình thường (hình 5.28a), và trường hợp có

hư hỏng nứt chân răng (hình 5.28b) Quan sát phân bố thời gian – tần

số sau khi xử lý bằng phép biến đổi GST ta thấy với trường hợp bánh răng bình thường không xuất hiện các dải phụ xung quanh tần số ăn khớp

Hình 5.27: Tín hiệu miền thời gian (a,b) và phổ tần số (c,d) với bánh răng bình

thường và nứt

5.4 Chẩn đoán hư hỏng bánh răng

5.4.1 Hư hỏng trên hộp số một cấp

Với hộp số 1 cấp: Hư hỏng được tạo ra trên bánh răng nhỏ (Z1=24)

được lắp trên trục vào hộp số với dạng hỏng là nứt chân răng (như

miêu tả trên hình 5.19) Khảo sát hư hỏng trong hai trường hợp tốc độ

quay là hằng số và tốc độ quay biến đổi

Hình 5.19: Mô hình thí nghiệm nứt răng trên hộp số 1 cấp

5.4.1.2 Hư hỏng trong quá trình tăng tốc chạy không tải

Tiếp tục sử dụng phép biến đổi WSST phân tích tín hiệu trong

miền thời gian – tần số với trường hợp bánh răng bình thường và bánh

răng nứt ngay trong quá trình tăng tốc, kết quả thu được phân bố thời

gian tần số như trên hình 5.25

Phân bố thời gian – tần số của bánh răng có hư hỏng nứt chân

răng (hình 5.25b) có thể thấy rõ các tần số ăn khớp tăng tuyến tính theo

thời gian, tỷ lệ thuận với tần số quay của trục và có sự xuất hiện thành

phần tần số dao động riêng của hộp số là hằng số theo thời gian Khi

tần số ăn khớp tăng dần trùng với tần số dao động riêng sẽ có hiện

tượng cộng hưởng Đối với trường hợp bánh răng bình thường (hình

5.25a) không thấy có xuất hiện tần số dao động riêng của bánh răng

Hình 5.25: Phân bố thời gian – tần số sử dụng WSST trong hai trạng thái răng

hóa được đưa vào phân tích CWT, kết quả thu được đồ thị biểu diễn

hệ số Wavelet trong tọa độ cực như ví dụ trên hình 3.9

3.5 Phép biến đổi nén Wavelet (WSST)

3.5.1 Cơ sở toán học

Năm 2011, I Daubechies và cộng sự [35] đề xuất một phép biến đổi mới nhằm cải tiến phép biến đổi Wavelet, gọi là phép biến đổi Wavelet nén đồng bộ (WSST)

Hình 3.20: Sơ đồ thuật toán Wavelet nén đồng bộ WSST

3.5.2 Ví dụ áp dụng

Hình 3.22 trình bày một tín hiệu được xử lý bằng 3 phép biến đổi

cơ bản: WFT, CWT, WSST Quan sát hình vẽ ta thấy rõ ràng độ phân giải thời gian – tần số của phép biến đổi WSST cao hơn so với các công cụ xử lý tín hiệu trong miền thời gian – tần số khác

Hình 3.22: Phân bố thời gian – tần số được xử lý bằng các phép biến đổi khác nhau

3.6 Phép biến đổi nén Wavelet suy rộng

3.6.1 Cơ sở toán học

Phép biến đổi Wavelet nén đồng bộ suy rộng (Generalized wavelet

based synchrosqueezing transform – GST) là một phương pháp kết

hợp giữa phép biến đổi Fourier suy rộng và phép biến đổi WSST Phép

biến đổi GST được hình thành xuất phát từ ý tưởng tách các dải biên

xung quanh tần số ăn khớp

Hình 3.25: Sơ đồ thuật toán phép biến đổi GST

3.6.2 Ví dụ áp dụng

Quan sát hình 3.26 ta thấy chỉ phép biến đổi GST mới có thể thấy

được 3 thành phần tần số, điều này không thể thực hiện được khi áp

dụng phép biến đổi CWT và WSST

Hình 3.26: Minh họa phép biến đổi GST so sánh với các phép biến đổi khác

Kết luận chương 3

Chương 3 đã trình bày các phép biến đổi trong miền thời gian – tần

số nhằm khai thác nhiều thông tin hữu ích có trong tín hiệu dao động

mà các phương pháp truyền thống không thể thực hiện được Nghiên

cứu chủ đạo trong chương này là trình bày một cách có hệ thống cơ sở

Kết luận chương 4 Việc giám sát tình trạng hoạt động hộp số bánh răng đã và đang đem lại nhiều lợi ích kinh tế như là tránh phải dừng máy đột ngột, chủ động trong công tác bảo dưỡng sửa chữa Phương pháp trung bình hóa đồng bộ là một phương pháp cơ bản để chẩn đoán hư hỏng trong hộp

số bánh răng Chương này đã trình bày cơ sở lý thuyết về phương pháp trung bình hóa đồng bộ và ứng dụng của phương pháp này kết hợp với phân tích thời gian – tần số vào chẩn đoán hư hỏng của bánh răng Một

số kỹ thuật cải tiến phương pháp trung bình hóa đồng bộ đã được đề xuất như trung bình hóa đồng bộ với nhiều trục quay khác nhau, trung bình hóa không cần tín hiệu pha Bên cạnh đó, quy trình chẩn đoán cho

ổ đỡ con lăn sử dụng phương pháp trung bình hóa không pha cũng đã được đề xuất Đây là những điểm mới của luận án nhằm cải thiện chất lượng chẩn đoán bằng phương pháp trung bình hóa tín hiệu đồng bộ

mà hiện nay chưa có nhiều nghiên cứu chuyên sâu

Chương 5: Các kết quả thực nghiệm 5.1 Xây dựng chương trình xử lý tín hiệu số đa năng

5.1.1 Kết cấu và giao diện chính của chương trình

Để áp dụng các thuật toán đã nghiên cứu trong luận án vào chẩn đoán dao động cho hộp số bánh răng, một chương trình phân tích xử

lý tín hiệu số đa năng được viết trên nền tảng Matlab đã được xây dựng với giao diện thân thiện dễ sử dụng (hình 5.1)

Hình 5.1 Cửa sổ chính của chương trình DSPT 1.0