Российские ученые создали патентованный метод активной вибродиагностики, который очищает сигнал от шумов и позволяет выявлять дефекты роторного оборудования с точностью до детали на ранних стадиях, сокращая простои и затраты на ремонт. Это оригинальное решение мирового уровня. Подробности — в нашем материале.
Разработка специалистов Центра искусственного интеллекта Санкт-Петербургского государственного университета предлагает принципиально иной взгляд на проблему мониторинга роторного оборудования, меняя саму философию вибродиагностики. Вместо пассивного сбора данных с датчиков, установленных на корпусе машины, ученые предложили метод активного зондирования, который позволяет заглянуть за пределы суммарного шума, создаваемого десятками взаимодействующих узлов.
Суть подхода заключается во введении в измерительную систему специального генератора механических колебаний, который создает эталонный сигнал в частотном диапазоне, свободном от собственных вибраций механизма. Распространяясь по корпусу, этот сигнал позволяет с высокой точностью вычислить коэффициент ослабления среды, что дает возможность математически корректно отделить вклад конкретного элемента, будь то подшипник или вал, от общего фона, создаваемого даже самыми интенсивными соседними источниками вибраций.
Традиционные системы вибродиагностики, как правило, сталкиваются с непреодолимой сложностью при анализе многокомпонентных сигналов, где выделить истинную причину дефекта на фоне шумов от сопряженных деталей крайне затруднительно, что часто приводит к неточному определению источника поломки. Новая разработка решает эту проблему кардинально: датчик, расположенный вблизи источника помех, фиксирует шумовую спектрограмму, которая с учетом вычисленного коэффициента ослабления вычитается из данных монитора, отвечающего за целевую деталь, что позволяет выявить уникальный сигнал каждого элемента оборудования.
Главным преимуществом метода, подтвержденным патентом, стала возможность регистрации спектрального «почерка» различных видов деградации, таких как абразивный износ или нарушение геометрии, на значительно более ранних стадиях, чем это было доступно ранее. Очистка сигнала от помех открывает возможность не просто констатировать аномальный рост вибрации, а локализовать дефект с точностью до конкретной детали, создавая тем самым научную основу для перехода от планово-предупредительных ремонтов к обслуживанию по реальному состоянию. Согласно отраслевым исследованиям, такой переход позволяет сократить время незапланированных простоев на 30–50 процентов и снизить затраты на техническое обслуживание оборудования в среднем на 10–20 процентов, что делает разработку крайне востребованной в промышленности.
На мировом рынке подобные задачи решаются с использованием систем таких компаний, как Bently Nevada (входящая в структуру Baker Hughes), предлагающая комплексные решения для защиты и мониторинга турбин и компрессоров, Brüel & Kjær Vibro с более чем 80-летним опытом в области вибродиагностики, а также SKF, Siemens и GE, которые активно развивают направления предиктивной аналитики на основе искусственного интеллекта. Однако предложенный петербургскими учеными подход, основанный на активном зондировании и математически строгом выделении сигнала каждого элемента, представляет собой оригинальное решение, которое позволяет вести эффективный мониторинг каждой части оборудования в реальном времени без остановки рабочего процесса, что выгодно отличает его от существующих аналогов и открывает новые горизонты для повышения надежности и экономической эффективности промышленных предприятий.
PS. Навеяло статьей: когда-то компания Sony делала так: записывала аудио копозицию в квадратной комнате, затем ее же в одном из легендарных концертных залов. Затем сигналы хитро вычитались или что-то подобное. В итоге слушатель дома, в квадратной комнате мог получить на усилитиле Sony звучание, как в известном концертном зале.
