Tóm tắt luận án chẩn đoán hư hỏng của hộp số bánh răng bằng phân tích thời gian – tần số các dao động cơ học

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

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

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

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

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

- 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 fn đến 4 fn 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

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 cũng có các giá trị x( , )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 sẽ là một ma trận Ta x( , )gọi ma trận chứa các giá trị WT n s là ma trận các hệ số Wavelet x( , )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

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

toán học của các phép biến đổi Wavelet, cùng các biến thể của phép biến đổi Wavelet bao gồm: Phép biến đổi CWT, DWT, Wavelet packet, WSST và GST Bên cạnh đó giải pháp nâng cao độ phân giải của phép biến đổi Wavelet cũng đã được đề xuất nhằm cải tiến chất lượng hình ảnh trên đồ thị phân bố thời gian – tần số Cuối cùng một

hệ thống giám sát dao động thông minh kết hợp giữa phân tích Wavelet packet và mạng nơron được đề xuất làm tiền đề cho chẩn đoán online

hư hỏng của hộp số bánh răng

Chương 4: Phương pháp trung bình hóa tín hiệu đồng bộ cải tiến

Phân tích thời gian – tần số trên cơ sở phân tích Wavelet đã cho thấy được một cách biểu diễn tín hiệu hiệu quả hơn so với phổ tần số Thông tin tần số của tín hiệu được khai thác một cách triệt để bằng phương pháp phân tích này Tuy nhiên, trên một khía cạnh khác với mục đích giảm thiểu nhiễu ngẫu nhiên và phân tách nguồn dao động thì phân tích Wavelet không phát huy hiệu quả Để khắc phục những vấn đề này cần sử dụng phương pháp trung bình hóa tín hiệu đồng bộ Hiện nay phương pháp trung bình hóa tín hiệu đồng bộ hầu như mới chỉ được áp dụng cho hộp số một cấp và để thực hiện phương pháp này đòi hỏi phải có thêm thiết bị đo pha Trong chương này sẽ đề cấp đến vấn đề cải tiến phương pháp này để có thể áp dụng cho hộp số bánh răng nhiều cấp, và phân tích tín hiệu dao động trong điều kiện không thu được thông tin về pha dao động Một cải tiến nữa là việc áp dụng phương pháp trung bình hóa tín hiệu đồng bộ, như một phương pháp loại trừ, để chẩn đoán hư hỏng ổ đỡ con lăn Với những cải tiến này có thể coi đây là công cụ hữu hiệu và hoàn chỉnh để phát hiện hư hỏng của các chi tiết quay trong hộp số bánh răng vận hành với các điều kiện tốc độ quay và tải trọng biến đổi

4.2 Trung bình hóa tín hiệu đồng bộ cho hộp số bánh răng

Thành phần tín hiệu tuần hoàn là một thành phần tín hiệu thường gặp nhất trong hộp số bánh răng Thành phần tuần hoàn có thể được xác định bằng động học và thông số hình học hoặc qua hệ thống đo

trực tiếp Kỹ thuật trung bình hóa tín hiệu đồng bộ về cơ bản được hiểu

như phép trung bình hóa đồng bộ trong miền thời gian, trong đó sử dụng đầu đo pha để tách những thành phần tuần hoàn với tốc độ quay của trục

4.2.2 Trung bình hóa tín hiệu đồng bộ khi có tín hiệu pha

4.2.2.1 Cơ sở lý thuyết

Kỹ thuật trung bình hóa tín hiệu đồng bộ (TSA) khi có tín hiệu pha

sẽ được thực hiện theo một qui trình ba bước: i) Phân chia tín hiệu dao

động thành M khối tín hiệu kế tiếp nhau nhờ tín hiệu pha; ii) Lấy mẫu

lại các khối tín hiệu với sự trợ giúp của một chương trình tính toán số

có hàm nội suy để số điểm lấy mẫu của các khối là bằng nhau; iii) Lấy tổng các khối tín hiệu đã được lấy mẫu lại và chia trung bình cho số

khối M

Sơ đồ thuật toán trung bình hóa tín hiệu đồng bộ khi có tín hiệu pha được biểu diễn như trên hình 4.7

Hình 4.7: Sơ đồ thuật toán trung bình hóa tín hiệu đồng bộ dựa trên tín hiệu pha

4.2.3 Trung bình hóa tín hiệu đồng bộ với nhiều trục khác nhau

Hình 4.10: Trung bình hóa tín hiệu đồng bộ đối với một trục không gắn đầu đo pha