Chuẩn đoán sớm hư hỏng hệ truyền động bằng kỹ thuật phân tích dao động mới

Cơ kỹ thuật & Kỹ thuật cơ khí động lực<br /> <br /> CHẨN ĐOÁN SỚM HƯ HỎNG HỆ TRUYỀN ĐỘNG<br /> BẰNG KỸ THUẬT PHÂN TÍCH DAO ĐỘNG MỚI<br /> NGUYỄN TRỌNG DU, NGUYỄN PHONG ĐIỀN<br /> Tãm t¾t: Ngày nay, giám sát tình trạng kỹ thuật và chẩn đoán hư hỏng của hệ<br /> truyền động trên cơ sở các phương pháp phân tích tín hiệu dao động đã trở nên<br /> phổ biến. Một loạt các phương pháp phân tích tín hiệu dao động trong miền thời<br /> gian và miền tần số đã được áp dụng có hiệu quả để chẩn đoán hư hỏng cho hệ<br /> truyền động. Bài báo này trình bày phương pháp phân tích tín hiệu dao động mới<br /> trong miền thời gian – tần số bằng phép biến đổi nén Wavelet (Wavelet<br /> synchorosqueezing transforms - WSST). Phương pháp này đặc biệt phù hợp với hệ<br /> truyền động vận hành với tốc độ quay biến đổi.<br /> Từ khóa: Hệ truyền động, Chẩn đoán dao động, Phép biến đổi Wavelet, Phép biến đổi Fourier<br /> <br /> 1. ĐẶT VẤN ĐỀ<br /> Các hệ truyền động cơ khí thực hiện đồng thời chức năng truyền lực và truyền chuyển<br /> động (truyền công suất). Đối với các hệ truyền động quay như hộp số bánh răng, quá trình<br /> truyền công suất diễn ra giữa các trục quay, trong đó các trục quay thường song song với<br /> nhau. Một hệ truyền động gặp sự cố có thể làm đình trệ hoạt động của máy và thậm chí, cả<br /> một dây chuyền sản xuất.<br /> Một hệ truyền động gồm nhiều cụm chi tiết cấu thành như kết cấu vỏ, trục, khớp nối<br /> trục, ổ đỡ, bánh răng. Mỗi cụm chi tiết như ổ đỡ con lăn được lắp ráp từ nhiều chi tiết máy<br /> đơn lẻ. Hư hỏng tại một chi tiết máy trong khi làm việc cũng có thể gây ra sự cố cho toàn<br /> bộ hệ truyền động.<br /> Do sự quan trọng của hệ truyền động đối với toàn bộ máy, vấn đề giám sát và chẩn<br /> đoán cho hệ truyền động thực sự nhận được sự quan tâm lớn của giới nghiên cứu vào<br /> những năm 90 của thế kỷ trước cùng với sự phát triển của kỹ thuật đo dao động bằng các<br /> đại lượng điện và nhiều phương pháp xử lý tín hiệu số đã được đề xuất. Khi đó, những giải<br /> pháp chẩn đoán máy quay đã được giới thiệu, và được các nước công nghiệp phát triển<br /> đón nhận, sau đó triển khai ứng dụng ngay trên các sản phẩm cơ khí của họ. Các công<br /> trình của các tác giả người Đức Cempel [2], Klein [3] và Kolerus [4] đã đặt nền móng cho<br /> sự phát triển các phương pháp chẩn đoán dao động của máy nói chung và hệ truyền động<br /> nói riêng. Bartz [1] đã tiến hành thống kê tần suất hư hỏng của các chi tiết/cụm chi tiết<br /> trong hộp số bánh răng, kết quả thống kê được trình bày trong bảng 1. Theo số liệu này, hư<br /> hỏng tại bánh răng xảy ra với tần suất cao. Do đó, vấn đề nhận dạng hư hỏng của bánh<br /> răng được quan tâm nghiên cứutrong bài báo này.<br /> 2. GIÁM SÁT VÀ CHẨN ĐOÁN DAO ĐỘNG CHO HỆ TRUYỀN ĐỘNG<br /> Nhiệm vụ đầu tiên của quá trình giám sát là phân tích đối tượng cần giám sát (đặc<br /> điểm, chế độ vận hành, các yêu cầu đặc biệt về vận hành). Qua đó, ta có thể chọn lựa được<br /> một số yếu tố để biểu thị trạng thái kỹ thuật của đối tượng cần giám sát, thí dụ như tình<br /> trạng còn tốt hay các loại hư hỏng có thể xảy ra trong quá trình vận hành.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 160 N. T. Du, N. P. Điền, “Chẩn đoán sớm hư hỏng hệ truyền động… dao động mới.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br /> Bảng 1. Tần suất hư hỏng các chi tiết trong hộp số bánh răng [1].<br /> Chi tiết/cụm chi tiết n< 3000 n> 3000<br /> (vòng/phút) (vòng/phút)<br /> Bánh răng 58,2 % 31%<br /> Ổ đỡ con lăn 12,5 % 44%<br /> Vỏ hộp số 9,7 % 7%<br /> Trục 6,4 %<br /> Các chi tiết khác 13,2 % 9%<br /> (a) (b)<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 1.Hư hỏng cục bộ (a) và hư hỏng phân bố (b)(nguồn[5])<br /> Giám sát tình trạng (condition monitoring) là các hoạt động nhằm phát hiện sự hình<br /> thành và giám sát quá trình tiến triển của hư hỏng trong máy và thiết bị. Nhìn chung, các<br /> hư hỏng cục bộ (hình 1a) của chi tiết máy cần được phát hiện sớm để tránh nguy cơ sự cố<br /> hư hỏng đột ngột. Các hư hỏng phân bố cần được giám sát liên tục để tiên liệu được thời<br /> gian hoạt động còn lại và có<br /> x(t )<br /> kế hoạch thay thế kịp thời Hư hỏng<br /> (hình 1b). Việc giám sát tình<br /> trạng của một thiết bị dựa<br /> trên việc phân tích tín hiệu Mức dừng<br /> dao động được đo thường máy<br /> xuyên. Đường đặc tính của<br /> Thời gian hoạt<br /> thông số giám sát (x) được Mức cảnh báo động còn lại<br /> xác định từ kết quả phân tích<br /> và là cơ sở để kết luận về<br /> mức độ tiến triển của hư Thời gian hoạt động t<br /> hỏng (hình 2). Hình 2.Đường đặc tính để giám sát tình trạng.<br /> Ở một mức cao hơn, chẩn<br /> đoán tình trạng (condition diagnostics) có nhiệm vụ nhận dạng, định vị và đánh giá mức<br /> độ của hư hỏng đã được phát hiện từ việc giám sát tình trạng. Như vậy, nhiệm vụ của chẩn<br /> đoán tình trạng phức tạp hơn nhiều so với giám sát tình trạng và do đó, có chí phí cao hơn<br /> về thiết bị và nhân lực. Việc thực hiện nhiệm vụ chẩn đoán dao động cho hệ truyền động<br /> tuân theo các nguyên tắc chung được mô tả trên hình 3.<br /> Hiện nay, trên thế giới đã áp dụng nhiều phương pháp phân tích tín hiệu dao động phù<br /> hợp cho chẩn đoán tình trạng kỹ thuật của các chi tiết quay trong hệ truyền động cơ khí<br /> như trục, nối trục, ổ đỡ và bộ truyền bánh răng. Đối với bánh răng, việc chẩn đoán hư<br /> hỏng trong điều kiện vận hành tốc độ quay ổn định, dựa vào các thành phần tần số ăn khớp<br /> và các dải biên xung quanh tần số ăn khớp [6-7] đã trở nên quen thuộc. Tuy nhiên, do yêu<br /> cầu của quá trình công nghệ và sự thay đổi tải trọng, một số hệ truyền động vận hành với<br /> <br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 36, 04 - 2015 161<br />  Cơ kỹ thuật & Kỹ thuật cơ khí động lực<br /> <br /> tốc độ quay biến đổi ngẫu nhiên. Trong những trường hợp như vậy, tín hiệu dao động đo<br /> được có dạng điều biến tần số và do đó phương pháp phân tích phổ khó có thể thu được<br /> nhiều thông tin hữu ích (như tần số ăn khớp, tần số dải biên...). Để mang lại nhiều thông<br /> tin hơn cho việc nhận dạng hư hỏng bánh răng, kỹ thuật phân tích tín hiệu đồng thời trong<br /> miền thời – gian tần số đã được áp dụng.<br /> Đo đạc<br /> <br /> <br /> Phân tích tín hiệu<br /> Giám sát<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Thông số giám sát<br /> <br /> <br /> So sánh với chuẩn<br /> Phát hiện sự bất thường<br /> Xác định mức thay đổi<br /> <br /> <br /> Phát hiện hư hỏng<br /> <br /> <br /> <br /> Triệu chứng chẩn đoán<br /> Chẩn đoán<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Trạng thái hư hỏng<br /> Thông số chẩn đoán<br /> Mô hình<br /> chẩn đoán<br /> <br /> <br /> Nhận dạng hư hỏng<br /> <br /> <br /> <br /> Hình 3. Quy trình giám sát-chẩn đoán dao động cho hệ truyền động.<br /> Phép biến đổi Wavelet liên tục (CWT) đã được sử dụng có hiệu quả để phân tích thời<br /> gian – tần số của tín hiệu dao động và đã được áp dụng như là một công cụ để chẩn đoán<br /> hư hỏng máy quay trong những năm gần đây [8]. Trong bài báo này sẽ đề cập đến phương<br /> pháp phân tích thời gian – tần số mới dựa trên cơ sở phép biến đổi CWT, được gọi là phép<br /> biến đổi nén Wavelet (WSST), nhằm mục đích chẩn đoán hư hỏng bánh răng trong điều<br /> kiện vận hành tốc độ quay biến đổi.<br /> 3. CƠ SỞ PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH DAO ĐỘNG MỚI<br /> Trong phần này bài báo trình bày cơ sở lý thuyết phương pháp phân tích tín hiệu dao<br /> động trong miền thời gian – tần số bằng phép biến đổi nén Wavelet. Cho hàm tín hiệu:<br /> K<br /> x t    Ak t e<br /> i 2 k t <br /> với K>0. Phép biến đổi Wavelet liên tục được thực hiện với<br /> k 1<br /> tín hiệu x(t) như sau [9]:<br /> A ˆ * s ei (1)<br /> WTx , s  s<br /> 4<br /> <br /> <br /> 162 N. T. Du, N. P. Điền, “Chẩn đoán sớm hư hỏng hệ truyền động… dao động mới.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br /> ˆ   0 nếu<br /> với điều kiện    0 . Vâ ̣n tố c góc tức thời x , s tại vị trí dịch<br /> chuyển  và tỷ lệ s bất kỳ có thể đươ ̣c tính như sau:<br /> <br />  i  WTx , s <br /> <br />   WTx , s   <br /> <br /> x , s   WTx , s    (2)<br /> <br /> <br /> <br />  WTx , s   0<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 4. Sơ đồ thuật toán phép biến đổi WSST.<br /> <br /> Trong quá trình biến đổi tín hiệu từ miền thời gian – tỷ lệ (, s) sang miền thời gian – tần<br /> số góc (, x(,s)), phép biến đổi WSST đã cải tiến rõ rệt độ phân giải thời gian – tần số<br /> của tín hiệu. Các hệ số nén wavelet (giống như các hệ số wavelet trong CWT), được định<br /> nghĩa như sau bởi Daubechies [9]:<br /> 1    x , s  3/2<br /> Tx ,  ,    WTx , s  h  s ds (3)<br /> A , x <br />    <br /> <br /> với h  t   e t 2<br /> <br /> /  là dạng hàm xung, và A , x    s  R  ; WTx  , s    ,  là <br /> ngưỡng giảm nhiễu và  là độ phân giải tần số (dương). Sơ đồ thuật toán phép biến đổi<br /> WSST được miêu tả trên hình 4.<br /> Minh họa về đồ thị phân bố thời gian - tần số của tín hiệu dao động bằng phép biến đổi<br /> CWT và phép biến đổi WSST được đưa ra trên hình 5. Ta thấy rõ ràng phân bố thời gian –<br /> tần số bằng phép biến đổi WSST có các tần số mảnh hơn, rõ hơn không bị nhiễu so với<br /> phép biến đổi CWT. Điều này giúp cho ta có thể quan sát các thành phần tần số của tín<br /> hiệu dễ dàng hơn, làm tăng khả năng chính xác của kết quả chẩn đoán.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 36, 04 - 2015 163<br />  Cơ kỹ thuật & Kỹ thuật cơ khí động lực<br /> <br /> <br /> a) CWT b) WSST<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 5. So sánh phân bố thời gian – tần số bằng hai phép biến đổi<br /> 4. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM<br /> Thí nghiệm được mô tả trên hình 6, gồm 2 bánh răng trụ, trong đó bánh răng gắn với<br /> trục vào là 24 răng, bánh răng gắn với trục ra là bánh răng 40 răng. Hư hỏng nứt chân răng<br /> được tạo ra trên 1 răng của bánh răng 24. Tốc độ động cơ biến đổi từ 300–1800 vòng/phút<br /> bằng biến tần. Tải trọng được tạo ra bởi phanh từ với momen xoắn cực đại là 100Nm.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 6. Mô hình thí nghiệm(a), ví trí gá đặt đầu đo(b), vết nứt răng (c), kết cấu hộp số (d)<br /> <br /> Tín hiệu dao động đo được nhờ đầu đo gia tốc được biểu diễn trên miền thời gian<br /> (hình 7) và miền tần số (hình 8). Với trường hợp tốc độ quay biến đổi việc phân tích tín<br /> hiệu sử dụng các phương pháp truyền thống như phân tích phổ (hình 8) gặp nhiều khó<br /> khăn. Cụ thể là, các đỉnh phổ không tập trung, khó quan sát được các thành phần tần số<br /> cần quan tâm như thành phần tần số ăn khớp, thành phần tần số dải biên trong cả hai<br /> trường hợp bánh răng bình thường và bánh răng có hư hỏng nứt chân răng.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 164 N. T. Du, N. P. Điền, “Chẩn đoán sớm hư hỏng hệ truyền động… dao động mới.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br /> Phân tích thời gian - tần số trên hình 9a, b bằng phép biến đổi WSST cho thấy với<br /> trường hợp bánh răng không có hư hỏng (hình 9a) các tần số ăn khớp xuất hiện không rõ<br /> ràng (do bánh răng còn mới nên biên độ dao động của tần số ăn khớp nhỏ). Ngược lại với<br /> trường hợp bánh răng có hư hỏng nứt<br /> chân răng (hình 9b) có thể thấy rõ các<br /> tần số ăn khớp tăng tuyến tính theo<br /> thời gian, tỷ lệ thuận với tần số quay<br /> của trục. Thêm vào đó trên phân bố<br /> thời gian – tần số ta còn thấy có sự<br /> xuất hiện thành phần tần số dao động<br /> riêng của hộp số là hằng số theo thời<br /> gian, và vùng khoanh tròn là vùng<br /> cộng hưởng tần số. Khi tần số ăn khớp<br /> tăng dần gặp tần số dao động riêng sẽ<br /> gây nên hiện tượng cộng hưởng. Rõ Hình 7.Tín hiệu đo được trong miền thời gian.<br /> ràng bên cạnh phương pháp phân tích<br /> phổ truyền thống đã được khẳng định<br /> từ lâu, phân tích thời gian – tần số<br /> cũng có thể đưa ra vùng cộng hưởng<br /> này một cách trực quan và dễ dàng<br /> hơn. Có thể nói việc phân tích thời<br /> gian – tần số bằng phép biến đổi<br /> WSST mang lại nhiều thông tin hơn.<br /> Sử dụng phân bố thời gian – tần số từ<br /> phép biến đổi WSST có thể chẩn đoán<br /> sớm hư hỏng trong hệ truyền động<br /> ngay trong quá trình máy tăng tốc,<br /> giúp phòng tránh sớm rủi ro khi vận hưhỏng.Hình 8. Phân tích tín hiệu miền tần<br /> hành. số.<br /> a) Bình thường b) Có hư hỏng nứt chân răng<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 9.Phân bố thời gian – tần số bánh răng bình thường và bánh răng có<br /> <br /> 5. KẾT LUẬN<br /> Bài báo này đã trình bày một giải pháp nhỏ để chẩn đoán hư hỏng bánh răng trong điều<br /> kiện vận hành tốc độ quay biến đổi. Bên cạnh phương pháp phân tích truyền thống đã<br /> được khẳng định, phân tích thời gian – tần số dựa trên cơ sở phép biến đổi WSST, đã đưa<br /> ra một cách biểu diễn khác của tín hiệu và cung cấp nhiều thông tin hơn. Những kết quả<br /> <br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 36, 04 - 2015 165<br />  Cơ kỹ thuật & Kỹ thuật cơ khí động lực<br /> <br /> nghiên cứu trong bài báo này rất có giá trị thực tiễn về lâu dài, đặc biệt hệ truyền động<br /> công suất lớn ở các nhà máy nhiệt điện và thủy điện, vận hành với tốc độ quay thường<br /> xuyên biến đổi.<br /> TÀI LIỆU THAM KHẢO<br /> [1]. Bartz, W. J. (1992). Schäden an geschmierten Maschinenelementen. Kontakt und<br /> Studium Band 28. Expert Verlag, Ehningen.<br /> [2]. Cempel, C. (1990). Vibroakustische Maschinendiagnostik. Verlag der Technik,<br /> Berlin.<br /> [3]. Klein, U. (1999). Schwingungsdiagnostische Beurteilung von Maschinen und<br /> Anlagen. Verlag Stahleisen, Düsseldorf.<br /> [4]. Kolerus, J. (2000). Zustandsüberwachung von Maschinen. Expert-Verlag,<br /> Renningen–Malmsheim.<br /> [5]. Dien, N. P. (2002). Beitrag zur Diagnostik der Verzahnungen in Getrieben mittels<br /> Zeit- Frequenz- Analyse. Technischen Universität Chemnitz (Dissertation).<br /> [6]. Randall, R. B. (2011). Vibration-based Condition Monitoring: Industrial, aerospace<br /> and automotive applications. Wiley, New York.<br /> [7]. Nguyễn Phong Điền, Nguyễn Trọng Du (2012). Phát hiện vết nứt răng của bộ truyền<br /> bánh răng bằng phương pháp trung bình hóa tín hiệu dao động và phép biến đổi<br /> Wavelet liên tục. Tuyển tập công trình khoa học hội nghị cơ học toàn quốc lần thứ 9<br /> 1, Hà Nội, 8-9, tháng 12, trang 119-129, pp.<br /> [8]. Peng, Z. K., F. L. Chu (2004). Application of the wavelet transform in machine<br /> condition monitoring and fault diagnostics: a review with bibliography. Mechanical<br /> Systems and Signal Processing18, pp. 199-221.<br /> [9]. Daubechies, I., J.F. Lu, & H.T. Wu (2011). Synchrosqueezed wavelet transforms: an<br /> empirical mode decomposition-like tool. Applied and Computational Harmonic<br /> Analysis30, pp. 243–261.<br /> ABSTRACT<br /> EARLY FAULT DIAGNOSTIS OF TRANSMISSION SYSTEM<br /> BY VIBRATION SIGNAL ANALYSIS NEW TECHNIQUE<br /> Today, condition monitoring and fault diagnostics of transmission systems based<br /> on vibration signal analysis methods has become popular. A variety of vibration<br /> signal analysis methods in the time domain and frequency domain has been<br /> effectively applied to fault diagnostic for transmission systems. This article presents<br /> the new vibration signal analysis method in time – frequency domain by Wavelet<br /> based on synchrosqueezing transforms (WSST). This method is especially suitable<br /> for transmission systems operating with variable rotational speed.<br /> Keywords:Fault diagnostic, Fourier transform, Wavelet based on synchrosqueezing transforms, Vibration analysis.<br /> <br /> Nhận bài ngày 06 tháng 02 năm 2015<br /> Hoàn thiện ngày 10 tháng 4 năm 2015<br /> Chấp nhận đăng ngày 15 tháng 4 năm 2015<br /> <br /> <br /> Địa chỉ: Bộ môn Cơ ứng dụng, Viện Cơ Khí, Trường ĐH Bách Khoa Hà Nội<br /> ĐT: 04 38680469<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 166 N. T. Du, N. P. Điền, “Chẩn đoán sớm hư hỏng hệ truyền động… dao động mới.”<br />