Діагностика дефектів підшипників кочення на основі вейвлет-аналізу

Abstract

UK: Мета роботи. Розробка та вдосконалення методу аналізу вібросигналів підшипників кочення на основі вейвлет-аналізу з метою виявлення та ідентифікації дефектів обладнання. Методи дослідження. Застосовувався вейвлет-аналіз для обробки вібросигналів підшипників кочення. Застосовано порогову вейвлет-фільтрацію для виділення слабких імпульсних компонент у сигналах, а також використано вейвлет-Морле для забезпечення ефективності фільтрації. Отримані результати. Запропонований метод з використанням вейвлет-фільтрації покращує швидкість та надійність діагностики вібраційних сигналів підшипників, що дозволяє ефективно виділяти характеристичні частоти, пов’язані з різними типами дефектів підшипників кочення. У порівнянні з іншими методиками аналізу сигналів, використання розробленого методу на основі неперервного вейвлет-аналізу виявилося особливо ефективним для виділення характерних діагностичних частот. Цей метод дозволяє не лише ідентифікувати конкретні типи дефектів у підшипниках кочення, а й забезпечує універсальність, що дозволяє успішно застосовувати його для аналізу інших типів нестаціонарних сигналів. Експериментальні дослідження підтвердили високу ефективність розробленого методу, особливо в ранніх стадіях розвитку дефекту. Використання цього методу виявляється не лише у здатності ефективно виділяти характеристичні частоти підшипників, але і у здатності проводити аналіз сигналів для ідентифікації дефектів обладнання взагалі. Це робить запропонований метод перспективним і універсальним інструментом для діагностики та моніторингу стану технічних систем. Наукова новизна. Використання запропонованого метод обробки вібросигналів підшипників кочення на основі вейвлет-аналізу у контексті підвищення ефективності виявлення та ідентифікації дефектів обладнання. Практична цінність. Розроблений метод може бути використаний в промисловому секторі для аналізу та діагностики підшипників кочення обладнання. Він дозволяє вчасно виявляти дефекти, зменшувати ризик відмов обладнання, та знижувати витрати на експлуатаційне обслуговування. Таким чином, цей метод має практичну цінність у підвищенні надійності та продуктивності промислового обладнання. EN: Purpose. Development and improvement of a method for analyzing vibration signals from rolling bearings based on wavelet analysis for the detection and identification of equipment defects. Research methods. Wavelet analysis was employed for processing vibration signals from rolling bearings. Threshold wavelet filtering was applied to highlight weak impulse components in the signals, and Morlet wavelet was used to ensure effective filtration. Results. The research results indicate that the proposed method, utilizing wavelet filtering, enhances the speed and reliability of vibration diagnostics for bearings. This allows for the efficient extraction of characteristic frequencies associated with various types of rolling bearing defects. In comparison with other signal analysis methods, the use of the developed method based on continuous wavelet analysis has proven to be particularly effective in extracting characteristic diagnostic frequencies. This method not only allows for the identification of specific types of defects in rolling bearings but also ensures universality, enabling its successful application for analyzing other types of non-stationary signals. Experimental studies have confirmed the high efficiency of the developed method, especially in the early stages of defect development. The application of this method is evident not only in its ability to effectively highlight the characteristic frequencies of bearings but also in its capacity to conduct signal analysis for the identification of equipment defects as a whole. This makes the proposed method a promising and versatile tool for the diagnosis and monitoring of the condition of technical systems. Scientific novelty. Application of the proposed method for processing vibration signals from rolling bearings based on wavelet analysis to improve the effectiveness of defect detection and identification in equipment. Practical value. The developed method can be applied in the industrial sector for the analysis and diagnostics of rolling bearings in equipment. It enables the timely detection of defects, reduces the risk of equipment failure, and lowers operational maintenance costs. Thus, this method has practical value in enhancing the reliability and productivity of industrial equipment.