авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 6 |

«ФЕДЕРАЛЬНОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «НОВОСИБИРСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ АКАДЕМИЯ ВОДНОГО ...»

-- [ Страница 3 ] --

Таким образом, концентрации шести выбранных характерных элемен тов (железо, медь, свинец, алюминий, хром, олово) в масле будут в дальней шем служить в качестве диагностических параметров состояния основных трущихся и узлов судовых дизелей в процессе эксплуатации.

Далее осуществим выбор диагностических параметров состояния систем дизеля и работающего масла (вторая и третья группы).

Масло в двигателе, работая при высокой температуре и давлении, со прикасается с воздухом и продуктами неполного сгорания топлива, с конден сированными парами воды, пылью, проникшей в ДВС, с металлическими по верхностями деталей и продуктами их изнашивания. Происходит процесс старения масла. На рисунке 2.2, заимствованном из работы [70], показан ба ланс продуктов старения РММ в ДВС. Некоторые характеристики этих про дуктов могут служить в качестве диагностических параметров. Далее прове дём их анализ.

Для выбора диагностических параметров второй и третьей групп, а также способов измерения их величин проанализируем несколько подробнее различные эксплуатационные факторы, снижающие надёжность и экономич ность дизеля. К ним следует отнести: режим работы, соответствие применя емых сортов масла и топлива, поступление пыли воздуха и воды в РММ, со держание в масле присадки, качество его очистки и т.д.

Режим работы определяется климатическими условиями, путевыми ус ловиями судового хода, характером работы и родом перевозимого груза, на грузкой на дизель, квалификацией судоводителя и т.п. Тем не менее, как по казывают исследования [40, 49, 167, 168, 179], при применении спектрально го анализа РММ оценка изнашивания трущихся деталей по средним величи нам форсирования машины вполне достоверно соответствует реальному про цессу изнашивания, так как этим методом оценивается интегральный износ деталей машин.

Рисунок 2.2 – Схема процесса старения РММ [70] Одним из опасных источником усиления темпа изнашивания деталей является пыль воздуха [108, 180], поступление которой в ДВС увеличивается из-за разгерметизации воздушного тракта, а также из-за влияния окружа ющей среды судового фарватера. В работе [180] отмечается, что хотя корре ляция кремния и продуктов износа в масле судовых дизелей Г70-5 буксиров толкачей типа «ОТ-2000» несколько ниже, чем в наземных транспортных двигателях, тем не менее, уровень концентрации кремния в масле их доволь но высок. Поэтому при диагностировании целесообразно определять спек тральным методом концентрацию кремния в РММ, являющегося основным компонентом пыли воздуха и характеризующего состояние системы очистки воздуха.

Использование топлив с высоким содержанием серы повышает интен сивность изнашивания деталей [26, 35, 69, 70, 73, 94, 131, 170, 171, 180]. С целью нейтрализации агрессивного действия продуктов серы, а также для других функций, улучшающих условия трения деталей, современные масла содержат специальные присадки. Поэтому инструкциями заводов изготовителей ДВС рекомендуется использование сортов масел в соответст вии с условиями форсирования ДВС и сортом применяемого топлива. Следо вательно, для выявлении причин повышенной концентрации продуктов изно са в РММ необходим обязательный контроль соответствия применяемых сортов масел и топлив.

В процессе работы ДВС под воздействием кислорода воздуха и катали тического действия материала деталей в РММ образуются продукты окисле ния углеводородов: смолы, органические кислоты, асфальтены, карбены и др.

[35, 70, 170, 171, 180]. При низком тепловом режиме ДВС и увеличенных за зорах в деталях ЦПГ усиливается проникновение в картер продуктов непол ного сгорания топлива. Высокое содержание нерастворимой части этих за грязнений может повысить абразивный износ деталей в несколько раз [34, 69, 109]. Следовательно, для оценки смазочных свойств РММ и состояния сис тем его очистки в качестве диагностического параметра можно рассматри вать общее содержание механических примесей [49, 131, 133, 139, 170].

Возрастание скорости изнашивания деталей происходит и при попа дании воды в РММ вследствие некоторых неисправностей системы охлажде ния дизеля, а также конденсации паров воды в картере или продуктов сгора ния топлива при низкотемпературном режиме работы дизеля [26, 35, 171, 172, 180]. Поэтому содержание воды в масле будет свидетельствовать о по вышенном износе трущихся деталей и являться диагностическим параметром состояния системы охлаждения дизеля.

Как отмечалось выше, присадки к маслу способствуют улучшению его свойств. Однако в процессе работы масла содержание активной части приса док уменьшается, и при этом ухудшаются противоизносные, моющие, дис пергирующие свойства и другие свойства РММ, что влечёт за собой увели чение скорости износа деталей. Информацию о коррозионных свойствах РММ несут: водородный показатель ( pH ), щелочное число ( ЩЧ ) и кислот ное число ( КЧ ) [35, 49, 69, 70, 73, 117, 133, 180]. При этом различные орга низации, эксплуатирующие ДВС, принимают за браковочный тот или иной показатель. Следовательно, для контроля состояния масла целесообразно ис пользовать в качестве диагностических параметров эти показатели и учиты вать информацию, которую они несут о состоянии основных трущихся дета лей. Информацию о содержании присадки в масле можно получить и по кон центрации её главного компонента – бария [23, 70, 109, 168, 185]. Однако этим способом определяется лишь общее содержание активной и отработан ной частей присадки, что совершенно недостаточно характеризует смазочные свойства РММ.

Одним из наиболее важных свойств РММ является его вязкость, харак теризующая гидродинамический режим и несущую способность смазки.

Следовательно, вязкость масла обусловливает скорость изнашивания тру щихся сопряжений [26, 35, 69, 70, 85, 117, 180]. В условиях эксплуатации су довых дизелей на судах Западно-Сибирского, Енисейского и Восточно Сибирского речных пароходств, как показали исследования [85, 175, 180], вязкость РММ стабилизируется примерно на уровне исходной, установлен ной заводом-изготовителем, с отклонениями в пределах 15 20 %, и длитель ные изменения вязкости в этих пределах существенно не отражаются на из нашивании деталей дизеля. Это обстоятельство делает вязкость масла мало информативным диагностическим параметром из-за малой широты поля из менения и высокой трудоемкости ее определения. Тем не менее, входной контроль вязкости поставляемых свежих масел, безусловно, обязателен.

При разжижении РММ топливом снижается его вязкость и температура вспышки. Температура вспышки зависит от вязкости масла, но не характе ризует его смазочных свойств [180]. Однако этот показатель является хоро шим диагностическим параметром для контроля утечек топлива из его сис темы в РММ. Учитывая, что определение вязкости, например, по ГОСТ 33 82 весьма трудоёмкая операция и занимает много времени, мы считаем бо лее целесообразным определение температуры вспышки для оценки текуще го технического состояния судовых дизелей.

Таким образом, проведенный в данном параграфе анализ обобщенной модели (рисунок 1.1) позволил сформировать комплекс диагностических па раметров для среднеоборотных дизелей 6ЧРН 36/45 и высокооборотных ди зелей 12ЧСН 18/20, представленный соответственно в таблицах 2.1 и 2.2.

Таблица 2.1 – Комплекс диагностических параметров дизелей 6ЧРН 36/ Техническое состояние Параметр Номер группы параметра Концентрация железа Износ цилиндровых втулок Износ верхних поршневых колец Концентрация хрома Износ втулок верхних Концентрация меди головок шатунов Износ подшипников Концентрация олова Концентрация алюминия * коленчатого вала Температура вспышки масла Утечки из топливной системы Утечки воды из системы Содержание воды охлаждения Загрязненность средств Общее содержание механических примесей маслоочистки Температура вспышки масла Утечки из топливной системы Загрязнённость воздушного тракта Концентрация кремния Содержание воды Общее содержание механических примесей Качество РММ Водородный показатель Щелочное число Кислотное число Примечание: * – для шатунных подшипников из сплава АО 20- Так как величины основного параметра неоднозначно характеризуют состояние конкретных групп деталей, возникает необходимость в анализе ха рактера стохастических связей величин параметров в каждой из трёх групп и между показателями разных групп. В результате такого анализа устанавлива ется тот набор параметров, который целесообразно использовать в алгоритме диагностирования состояния конкретных групп деталей по комплексу пока зателей масла. При этом текущие значения концентрации элементов индикаторов в РММ, по которым оценивается износное состояние конкрет ных групп деталей, лимитирующих надежность и ресурс дизелей, назовем основными диагностическими параметрами. Остальные параметры являются дополнительными диагностическими параметрами.

Таблица 2.2 – Комплекс диагностических параметров дизелей 12ЧСН 18/ Техническое состояние Параметр Номер группы параметра Концентрация железа Износ гильз цилиндров Концентрация алюминия Износ поршней Концентрация меди Износ втулок верхних головок шатунов Концентрация свинца Износ подшипников коленчатого вала Температура вспышки масла Утечки из топливной системы Утечки охлаждающей жидкости Содержание воды Концентрация хрома Загрязненность средств Общее содержание средств маслоочистки маслоочистки Загрязнённость воздушного тракта Концентрация кремния Содержание воды Водородный показатель Качество РММ Щелочное число Кислотное число Общее содержание механических примесей При изучении зависимостей, между которыми неизбежен разброс экспе риментальных данных, вызванных различными случайными факторами, применяется корреляционный и регрессионный анализы [5, 19, 24, 27, 53, 54, 63, 116, 133, 174, 182], позволяющий изучить усреднённый закон поведения каждой из величин в зависимости от значений другой и меру зависимости между этими величинами. В качестве математической модели нахождения общего характера связи между двумя показателями можно принять линейное уравнение регрессии вида Y a X b. (2.6) Для экспериментальных величин параметров коэффициенты в уравне нии (2.6) определяются методом наименьших квадратов по формулам [53,113, 116, 156]:

n n n n X i Yi X i Y i a i 1 i 1 i ;

(2.7) n n n X i2 X i i i n n n n n X i2 Yi X i X i Yi b i 1 i 1 i 1 i (2.8), n n n X Xi i i i где n число измерений параметра.

Теснота линейной связи между двумя случайными величинами оцени вается коэффициентом корреляции rxy [53, 156]:

n n n n X i Yi X i Yi rxy i 1 i 1 i (2.9).

2 n n n n n X i2 X i n Yi 2 Yi i 1 i i 1 i Значимость коэффициента корреляции проверяется путём сравнения аб солютной величины эмпирического коэффициента с критическим значением rкр для различных уровней надёжности P по таблице Х11 [156]. Если эмпи рический коэффициент rxy больше критического при заданной вероятности P, то с надёжностью P гипотеза о некоррелируемости рассматриваемых ве личин отвергается. Кроме того, значимость коэффициента корреляции можно проверить по t критерию Стьюдента. Для этого вычисляется статистика n tr, (2.10) 1 r которая имеет распределение Стьюдента с k n 2 степенями свободы [52].

Если t t, k, то нулевую гипотезу отвергают, переменные считаются зави симыми. Если же t t, k, то переменные независимы.

В случае нелинейной зависимости между переменными X и Y связь выражают многочленом n ой степени от X Y a0 a1 X a2 X 2... an X n, (2.11) где a0, a1, a2,, an коэффициенты, определяемые методом наименьших квад ратов.

В этом случае теснота связи оценивается корреляционным отношением 2 или индексом корреляции [53, 156].

Сложность взаимодействий между элементами подсистемы «судовой дизель – РММ» и большой объём информации, характеризующей его состоя ние, вызывает необходимость распознавать состояние трущихся деталей на фоне изменения текущих величин основных диагностических параметров с учётом информации, которую несут дополнительные параметры. В техниче ской диагностике при этом большое значение имеет описание состояния объ екта контроля системой параметров, обладающих большой диагностической ценностью (информативностью), что повышает эффективность диагностиро вания.

2.3 Математическое моделирование алгоритмов диагностирования по параметрам работающего моторного масла и их функционирование в системе технической эксплуатации флота пароходства В работах [147, 190] показано, что сохранение устойчивости и развитие системной организации обеспечивается обучением, т.е. путём упорядо ченности и оптимизации информации по уровням долговременности запоми нания. Под действием внешних воздействий и множества случайных факто ров состояние системы изменяется. Если изменения не препятствуют суще ствовованию и развитию системы, то они запоминаются в виде алгоритмов функционирования или перестройки внутренней структуры. Таким образом, все наиболее универсальные «приобретения» системы со временем опуска ются на более глубокие уровни памяти и в меньшей степени подвергаются изменчивости.

В системы ТЭФ пароходства или судоходной компании также имеются более или менее глубокие уровни памяти, т.е. нормы, основанные на приоб ретенном опыте работы. Например, нормы Речного Регистра, далее следуют многие эксплуатационные нормы: периоды обслуживания машин, нормы смены масла и т.д. Однако диагностические нормативы и критерии, полу ченные в результате исследования системы «судовой дизель – РММ – вало провод СЭУ», могут служить не только для дальнейшей эксплуатации объек та или необходимости проведения его ремонта, но и изменять существующие нормы верхнего уровня системы ТЭФ.

Для обеспечения эффективной работы и развития системы ТЭФ могут послужить возможности методов оптимизации диагностических параметров, рассматриваемых в системе «судовой дизель – РММ – валопровод СЭУ».

Поэтому в разрабатываемых алгоритмах диагностирования и прогнозирова ния состояния судовых дизелей следует предусматривать корректировку ди агностических нормативов и критериев по мере накопления статистической информации в процессе функционирования и приобретения опыта системой.

Это возможно осуществить лишь после того, как будут установлены теоре тические законы распределений величин диагностических параметров, вы ражающие общий характер изменения этих параметров для всех эксплуати руемых дизелей (генеральной совокупности) предприятия.

Построение математической модели обучающеегося алгоритма диагно стирования системообразующих элементов дизеля выливается, таким обра зом, в следующую логическую последовательность. На примере схемы рас пределений условных вероятностей P K / Di основного диагностического па раметра K (концентрации железа в масле дизелей Г70-5), представленной на рисунке 2.3, видно, что области исправного и дефектного состояний сущест венно пересекаются. Следовательно, принципиально невозможно установить граничное значение параметра K гр, при котором правило:

K K гр, K D1;

K K гр, K D2 (2.12) не давало бы ошибочных решений.

Рисунок 2.3 – Схема определения нормативных величин параметра: 1 – условная вероятность исправного состояния, 2 – то же дефектного состояния дизеля Отметим, что ошибка, относящаяся к диагнозу D1 (принимается решение в пользу диагноза D2 когда в действительности объект принадлежит диагно зу D1, называется ошибкой первого рода, вероятность которой обозначается. Ошибка, относящаяся к диагнозу D2 (принимается решение в пользу ди агноза D1, когда справедлив диагноз D2, называется ошибкой второго рода, вероятность которой. Ошибка первого рода является «ложной тревогой», а второго рода – «пропуском дефекта» [23].

Выбор уровня значимости ошибок диктуется степенью риска, связан ного с пренебрежением событий малой вероятности и практической важ ностью последствий, вытекающих из наступления этих событий. Известно, что во многих случаях при решении задач технической диагностики пяти процентный уровень значимости ошибок является вполне приемлемым [23, 53, 166]. Учитывая, что состояние судового дизеля не связано с серьёзными нарушениями живучести судна, принимаем в наших исследованиях пятипро центный уровень значимости ошибок уст уст 0, Для повышения надёжности оценки состояния дизеля по текущей вели чине основного диагностического параметра (например, концентрации желе за в масле) введём зону неопределённости (зону отказа от распознавания) и будем устанавливать по методу Неймана – Пирсона [23] два нормативных значения при установленных ошибках первого и второго рода:

допустимое K доп, позволяющее с вероятностью P 1 уст 0,95 вынести решение об исправном состоянии контролируемого объекта;

предельное K пр, согласно которому объект с вероятностью P 1 уст 0,95 относится к дефектному состоянию.

Правило решения при этом будет следующим (рисунок 2.3):

K Kпр, K D2 ;

K Kдоп, K D1;

(2.13) Kдоп K Kпр отказ от распознавания.

В общем случае при известных законах распределения условных веро ятностей того или иного параметра ошибки первого и второго рода по всему диапазону непрерывного распределения величин параметра можно рассчи тать по следующим выражениям:

Kmax / D ( K ) P ( D1) (2.14) f ( K / D1) d ( K / D1);

K / D K /D (K ) P (D2 ) (2.15) f ( K / D2 ) d ( K / D2 );

K / D min где K / D1, K / D2 величины параметра K соответственно исправного D1 и де фектного D2 состояний объекта;

Kmax / D1, Kmin / D2 наибольшее и наименьшее значения параметра соответственно для исправного и дефектного состояний объекта;

f ( K / D1 ), f ( K / D2 ) плотность распределения условной вероятности параметра соответственно исправного D1 и дефектного D2 состояний объек та;

d ( K / D1 ), d ( K / D2 ) дискретная величина интервала значений параметра соответственно исправного D1 и дефектного D2 состояний объекта;

K P D1, P D2 априорные вероятности исправного и дефектного D D состояний объекта.

При известных ошибках уст и уст, а также априорных вероятностях P( D1 ), P( D2 ) на основе выражений (2.14) и (2.15) представляется возможным построить алгоритм и программу компьютерного расчёта предельных и до пустимых величин диагностических параметров.

На рисунке 2.3 граничное K гр, допустимое K доп и предельное K пр значе ния соответствуют заштрихованным площадям величин вероятностей, рав ным:

гр гр F гр (2.16) F ;

;

гр P( D2 ) P( D1) уст уст F уст F уст (2.17) ;

.

P( D2 ) P( D1 ) С точки зрения влияния, оказываемого на надёжность и ресурсные пока затели основных трущихся деталей, аналогичным образом можно устано вить нормативы и для дополнительных параметров второй и третьей групп (параграф 2.3), что позволит повысить долговечность и экономичность дизе ля за счёт своевременного устранения причин, приводящих к их снижению.

Разумеется, отказ от распознавания в случае нахождения величин ос новных диагностических параметров в «зоне неопределённости» является нежелательным событием (именно от разрешения зоны неопределённости за висит достоверность диагноза по группе дизелей в целом). Он свидетельству ет, что имеющейся информации недостаточно для принятия решений и нуж ны дополнительные сведения, а они у нас есть. Это информация, которую вносят дополнительные параметры масла о состоянии основных трущихся деталей. Кроме того, этот комплекс параметров может быть расширен за счёт привлечения других диагностических параметров, не связанных с системой смазки. Например, угар масла, параметры спектрограммы крутильных коле баний валопровода СЭУ и т.д.

Следовательно, следующим шагом повышения эффективности работы разрабатываемой системы диагностирования является оптимальное объеди нение этой информации, теоретической основой которого может служить ис пользование вероятностных алгоритмов распознавания [23, 31, 65, 186].

Наиболее широкое применение находят вероятностные вычислительные алгоритмы, основанные на методах Байеса [23, 65, 101, 186] и последова тельного анализа Вальда [23, 31, 71]. В настоящее время метод Байеса нашёл широкое применение в диагностике тепловозных дизелей [65, 186]. Возмож ность применения последовательного анализа к решению задач диагностики автомобильных двигателей рассматривалась в работе [71]. Метод Байеса яв ляется одним из простых и эффективных методов принятия решений. Однако ему присущи, например, такие недостатки, как необходимость использования большого объёма первоначальной информации и «угнетение» редко встре чающихся диагнозов.

Последовательный анализ применяется в основном для распознаваний двух состояний. В отличие от метода Байеса, число обследований заранее не устанавливается, их проводится столько, сколько необходимо для принятия решения с определённой степенью риска. В этом методе рассматриваемые отношения условных вероятностей (отношения правдоподобий) составляют ся не сразу, а в последовательном порядке. Поэтому, как правило, требуется меньшее число обследований. На этом основании естественно заключить, что применительно к диагностированию судовых дизелей по комплексу парамет ров масла для скорейшего его внедрения в условиях эксплуатации речного флота, целесообразно и правомерно применение метода последовательного статистического анализа Вальда. Решающее правило этого метода выражает ся следующими соотношениями [23, 71]:

P K / D1 P K / D A, K D1;

B, K D2 ;

P K / D2 P K / D P K / D A отказ от распознавания, B (2.18) P K / D где P K / D1 условные вероятности распределения комплекса значений диагностических параметров для исправного состояния объекта;

D P K / D2 то же, при дефектном D2 состоянии объекта;

A, B избираемые пороги различных уровней для суждения о наличии исправного и дефектного состояния объекта.

При условии отсутствия существенной статистической связи между па раметрами, что подтверждается рядом исследований [71, 167, 168, 180] и на шими исследованиями [36, 49], для параметров РММ закон распределения отношений условных вероятностей результирующего состояния задаётся как произведение частных законов распределений вероятностей (отношений правдоподобий) параметров:

P K / D1 P K1S / D1 P K 2 S / D1 P K jS / D1 P K mS / D P K / D2 P K1S / D2 P K 2 S / D2 P K jS / D2 P K mS / D P K jS / D m m jS, (2.19) P K jS / D j 1 j где j 1,..., m число параметров;

jS отношение правдоподобия j го пара метра для S го интервала его значений.

При принятых нами ошибках уст уст 0, 05 избираемые пороги A и B в соотношениях (2.18) определятся следующим образом:

1 уст уст A 19;

B 0, 053. (2.20) уст 1 уст Рассмотренное решающее правило (2.18) соответствует однородному комплексу диагностических параметров, координаты которого имеют общую единицу измерения, а в нашем случае используются параметры различной физической природы. Более того, это правило не учитывает диагностическую ценность параметров, величина которой различна для различных параметров и диагнозов. Поэтому представляется целесообразным в решающее правило (2.18) ввести весовые коэффициенты ij, которые учитывают диагностиче скую ценность Z D K j и дисперсию ij2 j го параметра K для различных со i стояний Di контролируемых объектов дизеля.

Основываясь на положении работы [23], в которой такой теоретический подход рассматривается применительно к метрическим методам распозна вания образов, весовые коэффициенты при частных законах распределений плотности вероятностей для различных состояний и их отношениях правдо подобий можно задать следующим образом:

Z D1 K j Z D2 K j 1 j 1 j 2 j j (2.21) ;

;

, 1 j 2 j 2 j где j1, j 2 среднеквадратическое отклонение j го параметра K соответ ственно исправного и дефектного состояний объекта.

Тогда формула (2.19) примет следующий вид:

P K / D1 1 j P K jS / D m m m j jS jS, (2.22) P K / D2 2 j P K jS / D j 1 j 1 j где jS j jS приведённое отношение правдоподобий j го параметра K для S го интервала его значений.

Следует отметить, что информации от анализов проб РММ может не хватить для принятия решений при использовании правила (2.18). Поэтому с целью разрешения «зоны неопределённости» этого правила в алгоритме ди агностирования можно использовать информацию, получаемую другими ме тодами диагностики, например, параметры спектрограммы крутильных коле баний [43, 44, 49]. Такой подход к построению обучающегося алгоритма ди агностирования может послужить научным обоснованием внедрения в прак тику эксплуатации вполне определённого круга средств и методов диагно стики элементов СЭУ и стать основой для создания комплексной системы технического диагностирования и прогнозирования их состояния.

2.4 Теоретические основы исследования информативности диагностических параметров Количественное определение диагностической ценности комплекса рас сматриваемых параметров может быть проведено на основе методов теории информации [23, 52, 72, 93, 107, 188].

Главный принцип, используемый в дальнейшем изложении, состоит в следующем: диагностическая ценность параметра определяется количеством информации, вносимом им в систему состояний.

Центральное место в теории информации занимает понятие энтропии системы – меры её беспорядка [23, 188]. Эквивалентность энтропии и коли чества информации, впервые отмеченная Л. Сциллардом, означает, что эти величины связаны простым законом сохранения: сумма микроскопической информации и энтропии при данном распределении вероятностей состояния постоянна и равна максимальной получаемой информации в данных услови ях. Конечно, и энтропия и информация должны быть выражены в одинако вых единицах – в битах. Увеличение информации связано с уменьшением энтропии, и наоборот.

Среднюю величину информации системы параметров K относительно системы диагнозов D можно определить из равенства [23]:

ID K H D H D / K, (2.23) где H D начальная энтропия системы D (до диагностирования);

H D / K энтропия системы D после диагностирования, т.е. когда стала известна система параметров K.

В работе [23] показано, что если системы K и D независимы, то I D K 0. С физической точки зрения этот результат очевиден: наблюдение над одной из систем не может дать информации относительно другой, если между состояниями этих систем нет связи.

На основании анализа литературных источников [23, 52, 72, 93, 107, 188] целесообразно в качестве критерия для упорядочения диагностических пара метров использовать среднюю информацию, рассчитываемую по выражению (2.23). Она является более объективной мерой информативности, чем «ди вергенция» С. Кульбака [107], используемая в работе [71] при диагностике автомобильных двигателей по параметрам работающего масла, так как по следняя предполагает ограничение на вид распределения, т.е. справедлива лишь для нормального закона распределения параметров.

Между тем, целым рядом работ [33, 36, 40, 71, 96, 110, 124] показано, что параметры технического состояния и показатели РММ наиболее хорошо согласуются с законом гамма – распределения или логарифмически нормаль ным распределением.

Для целей диагностики область возможных величин измеряемого пара метра разбивается на интервалы, и характерным является наличие его в кон кретном интервале. В связи с этим результат количественного обследования может рассматриваться как признак, принимающий несколько возможных состояний.

Условимся считать частной диагностической ценностью обследования по j му параметру K для состояния Di величину информации, вносимую всеми реализациями параметра в установление этого состояния.

Согласно работе [23], частную диагностическую ценность при дихото мии (идентификации двух состояний) можно определить по формулам:

P K js / D м Z D1 K j Р K js / D1 log 2, (2.24) P K js s P K js / D м Z D2 K j P K js / D2 log 2, (2.25) P K js s где P K jS / D1, P K jS / D2 условная вероятность наличия j го параметра K в S ом интервале значений соответственно для исправного D1 и дефектного D2 состояний дизеля;

P K jS полная вероятность наличия j го параметра K в S ом интервале его значений для всей системы состояний D дизеля;

M – число интервалов S величин j го параметра K.

Общая диагностическая ценность определится как количество инфор мации, вносимое обследованием в систему состояний:

Z D K j P D1 Z D1 K j P D2 Z D2 K j, (2.26) где P D1, P D2 соответственно априорные вероятности исправного D1 и дефектного D2 состояний дизеля.

В общем случае с увеличением числа интервалов разбиения массива экспериментальных данных диагностическая ценность параметра возрастает или остаётся прежней, но анализ результатов при этом становится более тру доёмким. Кроме того, в работе [148] показано, что при неравномерном раз биении массива данных информативность параметра имеет максимум. С учётом этого, выражение (2.26) может быть использовано не только для ко личественной оценки информативности j го параметра, но и для выбора оп тимального числа разбиений величин параметра на статистические интер валы.

Изучив характер изменения экспериментальных величин информатив ности параметра в зависимости от числа разбиений на интервалы, установив вид математической зависимости Z Di K j M (2.27) и задавшись критерием оптимизации: Z Di K j M max при M min [36], можно осуществить выбор оптимального числа интервалов параметра без существенной потери его информативности в оценке состояния дизеля.

Результаты такой оптимизации рассмотрены в главе 4.

2.5 Теоретический анализ параметров крутильных колебаний для диагностирования элементов валовой линии судового дизеля 2.5.1 Математическое моделирование расчёта собственных частот и форм крутильных колебаний валовой линии дизельной судовой энергетической установки Для оценки, анализа и идентификации повреждений усталостного характе ра элементов валовой линии, установления диагностических нормативов и критериев необходимо знание о формах и собственных частотах дискретной крутильно-колеблющейся системы СЭУ.

Движение элементов дискретной расчётной схемы m массовой системы валовой линии СЭУ (рисунок 1.6) при отсутствии внешних сил можно опи сать с помощью уравнений Лагранжа 2-го рода [55, 194]:

T T U d 0, (2.28) i i i dt m c m m U J i i2, T (2.29), ij i j 2 i 1 j i где i углы поворота i ых масс (играют роль обобщенных координат);

T, U кинетическая и потенциальная энергия системы;

J i момент инерции i ой массы;

c ij крутильная жёсткость между i ой и j ой массами.

Проводя дифференцирование уравнений Лагранжа по каждой обобщен ной координате получим систему дифференциальных уравнений с m степе нями свободы:

d 21 m c1 j 1 j 0, J dt 2 j d c12 1 2 c2 j 2 j 0, m J dt 2 j ………………………………… (2.30) d 2i i cki k i cij i j 0, m Ji dt 2 k 1 j ………………………………….

d 2m i ckm k m 0.

Jm dt 2 k Колебательное движение каждой массы происходит по гармоническому закону и определяется двумя параметрами: различной амплитудой i и оди наковой частотой колебаний :

i t ai sin t. (2.31) Вторые производные этих перемещений по времени выразятся так:

i 2i sin(t ). (2.32) После подстановки уравнений (2.31), (2.32) в уравнения (2.30) и элемен тарных преобразований, сократив их на sin (t ), получим систему линей ных уравнений для определения и амплитуд i свободных колебаний приве денных масс:

J c a c a c am 0, 1 c 1j 1 12 2 1m c a J c a c a 0, 12 1 2 c 2j 2 2m m ……………………………… (2.33) …………………………………..

c1m a1 c2 m am J m c2 c jm am 0, или в матричном виде:

C J c2 a 0, (2.34) где C матрица жесткости;

J матрица инерционных членов;

{a} вектор не известных амплитуд колебаний:

(2.35) Анализируя структуру матрицы жёсткости, можно выявить закономер ность ее заполнения: на главной диагонали располагаются суммы жесткостей участков, прилегающих к рассматриваемой массе (стоящей в системе под номером диагонального элемента);

недиагональные элементы характеризуют связи между элементами с индексами элемента матрицы. Если массы mi и m j не связаны одним участком, то жёсткость ci j 0 и, соответственно, элементы ci j и c j i также окажутся нулевыми. Если система представляет собой нераз ветвлённую цепочку приведённых масс, пронумерованных в порядке их сле дования, то в матрице C появятся ненулевые элементы вне трёх диагоналей.

Решение системы уравнений сводится к определению собственных зна чений c2 и отысканию соответствующих им собственных векторов a.

Задача по определению собственных значений сводится к решению уравнения, получаемого из условия, что det C J c2 0.

Таким образом, матричную задачу сводят к поиску корня уравнения с одним неизвестным, что позволяет использовать для решения большое коли чество имеющихся численных методов. Поскольку в реальных системах мат рицы и C симметричны, а J является положительно определённой, то J можно использовать метод приведения к стандартной форме, основанный на использовании метода вращений Якоби, а равно и более быстрые методы Ги венса, QR алгоритмы, их модификации и др. [6, 7, 57, 192].

В данной работе принят к использованию Q R алгоритм, в настоящее время признанный одним из лучших методов решения задачи по определе нию собственных значений квадратных заполненных матриц общего вида.

Являясь более быстрым, чем распространённый метод Якоби, он обладает хорошей обусловленностью. Решение задачи значительно упрощается благо даря симметричности матриц инерции и жёсткости.

Для математического моделирования расчета собственных частот КК нами использовался программный пакет MathCAD 13. Пакет MathCAD значительно повышает производительность и точность расчета при разработ ке новой продукции и инженерных исследований [13, 57, 192, 193].

Границы диапазона поиска всех возможных частот крутильных колеба ний (Гц) определялись в соответствии с [149] следующим образом:

Nmin 0 ;

Nmax k nном / 60, (2.36) где k максимальный порядок рассматриваемой гармоники, обычно прини маемый равным 12;

nном номинальная частота вращения коленчатого вала дизеля, мин1.

Распределение по длине вала относительных амплитуд закрутки масс крутильной системы называют формой колебаний. Каждой собственной час тоте ci i 1,..., m 1 крутильных колебаний соответствует своя форма ai.

Амплитуды можно определить как решение исходной системы уравнений (2.32) после подстановки в систему значения ci. При определении ai в про грамме используется тот же метод QR разложения матриц, что и при вычис лении собственных частот.

Относительные амплитуды колебаний позволяют судить об относитель ной загруженности крутильной системы в районе коленчатого вала. Для это го строят графики форм колебаний, откладывая по оси x приведенные длины участков, по оси y – величину относительных амплитуд (рисунок 1.6 б, в).

На участках с максимальным углом наклона формы колебаний к горизон тальной оси будет иметь место наибольшее напряжение от крутильных коле баний.

Для определения истинных значений амплитуд и, соответственно, на пряжений достаточно найти амплитуду колебаний первой моторной массы на собственной частоте c1, которая определяется из условия равенства работы возмущающего момента и момента сопротивления.

2.5.2 Теоретический анализ работы возмущающих моментов валовой линии дизельной судовой энергетической установки Вынужденные колебания валовой линии дизельной СЭУ вызываются в основном воздействием периодических возмущающихся моментов от сил давления газов в цилиндрах. При замене реальной системы расчетной воз мущающие моменты прикладываются к соответствующим сосредоточенным массам. В ДВС возмущающие моменты на различных шатунных шейках ко ленчатого вала имеют одинаковую частоту, но отличаются по амплитуде в некоторый момент времени. Это справедливо при одинаковой регулировке топливной аппаратуры и механизмов газораспределения в цилиндрах двига теля.

Разложение крутящего момента от сил давления газов одного цилиндра может быть выполнено различными способами гармонического анализа [57, 88, 177]. Результатом такого разложения является выражение:

M г M ср M гk sin k t г k, (2.37) k где M ср средний крутящий момент, действующий на колено вала;

M гk ам плитуда момента k ой гармоники;

k порядок гармоники;

угловая T скорость, соответствующая возмущающей частоте и зависящая от периода T изменения крутящего момента дизеля;

t время;

гk начальная фаза гармо ники по отношению к положению поршня в верхней мёртвой точке.

Амплитуда крутящего момента k ой гармоники для одного цилиндра двигателя может быть определена как на основании натурных измерений, так и при использовании эмпирических формул. Например, для дизеля амплиту ду гармонической составляющей момента от сил давления газов можно оп ределить по формуле [88, 177]:

D M гk R pc yk, (2.38) m где m тактность дизеля ( m 2 для двухтактного дизеля и m 4 для четы рехтактного дизеля);

D диаметр цилиндра;

pc давление сжатия;

R радиус кривошипа;

yk гармонический коэффициент k ой гармоники, определяе мый по соответствующим номограммам профессора В.П. Терских или со гласно эмпирическим формулам.

Работа k ой гармоники в пределах цикла на i ом колене [177]:

Aki M гk ai sin k i k, (2.39) где i угол заклинки i го кривошипа;

ai относительная амплитуда коле баний i ой моторной массы;

k угол запаздывания k ой гармоники, опре деляемый из условия максимума работы возмущающей гармоники при резо нансе.

Суммируя результат, полученный по формуле (2.39) по всем моторным массам [5], получаем полную работу k ой гармоники за цикл:

g Ak Aki. (2.40) i Очевидно, что работа k ой гармоники согласно (2.39) зависит от отно сительных амплитуд колебаний.

Рассмотрим моделирующий пример расчёта валовой линии СЭУ тепло хода проекта 121. СЭУ состоит из: дизеля 4190ZLC-2 мощностью 165 кВт при частоте вращения коленчатого вала 1000 об/мин;

реверс-редукторной пе редачи РР-300 с передаточным отношением 1:2,38 (на передний и задний ход);

валопровода;

четырёх лопастного гребного винта фиксированного шага [49, 193]. Результаты расчёта собственных частот и относительных амплитуд колебаний для каждого кривошипа при работе СЭУ на передний ход пред ставлены в таблице 2.3.

Таблица 2.3 – Результаты расчёта относительных амплитуд Номер 691,47 1837,75 8418,43 9313, кривошипа (от мин1 мин1 мин1 мин фланца отбора мощности) 1 1 1 1 2 0,998664 0,990550 0,795406 0, 3 0,996596 0,975977 0,504487 0, 4 0,993799 0,956356 0,158817 - 0, Оценка результатов расчёта проводилась согласно требованиям [149].

Наиболее сильными для четырёхцилиндрового дизеля 4190ZLC-2 являются гармоники второго и четвёртого порядков. Результаты расчёта работы гар монических возмущающих моментов от сил давления газов согласно уравне нию (2.38) с учётом данных таблицы 2.3 представлены на рисунке 2.4.

По рисунку 2.4 можно проследить общую тенденцию изменения работы гармонического возмущающего момента от сил давления газов в цилиндрах дизеля в зависимости от относительных амплитуд колебаний, а, следователь но, и от её формы: работа уменьшается от одноузловой формы колебаний к четырёхузловой форме. Кроме того, при одноузловой форме колебаний рабо та возмущающего момента принимает большие значения при порядке гармо ники k 0,5;

k 1, k 1,5, чем при k 2 и k 4 Вышесказанное подтверждает ся результатами торсиографирования на нерезонансной частоте вращения дизеля [193], представленными на рисунке 2.5.

Рисунок. 2.4 – Результаты расчёта работы возмущающих моментов за цикл, Нм А, рад 8 10- Гц Рисунок 2.5 – Результаты торсиографирования валовой линии СЭУ теплохода проекта 121 с дизелем 4190ZLC- Таким образом, работа возмущающих моментов играет важную роль в расчёте крутильных колебаний и оказывает непосредственное влияние на ре зультаты расчёта – вынужденную амплитуду колебаний и напряжения в эле ментах крутильно-колеблющейся системы. Это обстоятельство следует учи тывать в дальнейших теоретических и экспериментальных исследованиях оценки состояния элементов валовой линии судового дизеля.

2.5.3 Математическое моделирование вынужденных колебаний валовой линии дизельной судовой энергетической установки В реальных крутильно-колеблющихся системах судовых валопроводов кроме действия периодических моментов всегда имеет место воздействие сил трения, закон изменения которых отличается от линейного, а их значения варьируют в широком диапазоне.

Для определения напряженного состояния валовой линии судового ди зеля необходимо использовать результаты математического моделирования собственных частот и форм колебаний высших гармоник с учетом рассеяния энергии в узлах и элементах линии по мере ее усталостной наработки. К од ному и тому же участку системы могут быть приложены несколько различ ных по природе и закону изменения сил демпфирования, что приводит к не обходимости их одновременного учета. Все эти силы могут быть заменены эквивалентным вязким демпфированием, что позволяет получить линейные дифференциальные уравнения, описывающие колебательное движение сис темы по гармоническим законам.

Предположим, что периодические моменты представлены в виде функ ций синуса и воздействуют на диссипативную систему, состоящую из n масс. Тогда система уравнений, описывающая вынужденные колебания, бу дет иметь вид [57, 193]:

J X D X C X M, (2.41) где C, J, D матрицы жёсткостей, моментов инерции и сил трения:

c c12 c1m 0 0 d11 d12 d1m J 1j c c2m J 2 0 d 21 d 22 d 2m c12 2j C ……………….. ;

I D ……….. ;

…………. ;

……………….. ………… ………… c c1m c2m 0 J m d1m d 21 d jm jm M матрица-столбец возмущающих моментов:

M1 sin (k 1t k ) M 2 sin (k 2t k ) …………, M M n1 sin (k n1t k ) где k начальная фаза гармонически изменяющегося момента k го поряд ка;

t время отсчета;

k порядок гармонически изменяющегося момента.

Значения сил трения для соответствующих форм и порядков колебаний может быть получено при проведении гармонического и фазового анализа торсиограммы. Известно [57], что фазовый угол зависит от отношения частоты вынужденных и резонансных колебаний k / а также от декремен та затухания :

k.

arctg (2.42) k Выразим из (2.42) декремент затухания k tg 1.

(2.43) k Декремент затухания колебаний, определённый таким образом, является суммарным для всех участков торсиографируемой системы, а также для всех воздействующих видов трения. Для оценки крутильных колебаний принято учитывать работу сил сопротивления. Эта работа также будет являться сум мой работ сил трения различных видов по всем участкам системы: вязкого, конструкционного, сухого и т.д. Можно также использовать работу эквива лентного коэффициента демпфирования участка системы A. Коэффициент эквивалентного демпфирования учитывает все виды внешнего сопротивле ния, воздействующие на элементы валовой линии. Работа A определяется формулой g g A A k ai2. (2.44) i 1 i Работа сил трения внешних и внутренних сил сопротивления рассчиты вается по формуле Akc A A, (2.45) где A работа сил внутреннего сопротивления.

Суммарное значение Akc может быть использовано для получения точ ного значения возмущающей функции.

Внутреннее трение в материале при циклическом нагружении характе ризуется зависимостью между напряжением и деформацией [57]. При таком механизме демпфирования энергия рассеивается почти пропорционально квадрату амплитуды деформации, а форма петли гистерезиса практически не зависит от амплитуды и скорости деформации.

Работу сил внутреннего трения в материале на некотором i ом участке вала определяют по формуле:

ci,i 1 ai ai 1, A (2.46) где коэффициент рассеяния энергии;

ai, ai 1 амплитуды колебаний i ой и i 1 ой массы;

ci, i 1 жёсткость участка между i ой и i 1 ой массой.

Коэффициент усиления зависит не только от отношения частот k /, но и от декремента затухания, определяемого при торсиографировании вало провода:

(2.47), k k 1 2 собственная частота колебаний системы;

k вынужденная частота где колебаний.

Амплитуда колебаний A определяется формулой a, M A i (2.48) A A где M амплитуда возмущающего момента ой гармоники;

сумма i относительных амплитуд колебаний масс, к которым приложен гармониче ский возмущающий момент.

Зная работу сил сопротивления, получим истинное значение амплитуды возмущающей гармонической функции:

A A A M (2.49).

ai Это уточнённое значение M можно использовать для определения на пряжений в элементах системы.

Проведенный в данном параграфе теоретический анализ основных ха рактеристик крутильных колебаний показывает, что снижение демпфи рующей способности колеблющейся системы в процессе ее эксплуатации ве дёт к возрастанию амплитуды колебаний. Действительно, опыт эксплуата ции дизельных СЭУ свидетельствует о снижении демпфирования в дизелях к концу межремонтных периодов их работы (резонансные амплитуды при этом увеличиваются на 20-40%) [1, 43, 46]. Более того, с уменьшением демпфиро вания в процессе работы, кроме возрастания интенсивности колебаний, сле дует некоторое снижение реальных резонансных частот в сравнении с рас чётными частотами, что особенно опасно, когда рабочая частота дизеля на ходится на участке характеристики, где крутильные колебания возрастают с повышением частоты.

Таким образом, на основании проведённого в данном параграфе теоре тического анализа крутильно-колеблющейся системы при построении алго ритмов диагностирования элементов валовой линии судового дизеля в каче стве диагностических параметров и критериев оценки усталостной прочности элементов валовой линии дизельной СЭУ следует рассматривать параметры амплитудно-частотной характеристики крутильных колебаний и их измене ние в зависимости от технического состояния дизеля в процессе его эксплуа тации.

2.6 Общие закономерности построения математических моделей прогнозирования состояния основных элементов судовых дизелей Техническая диагностика решает обширный круг задач, многие из кото рых являются смежными с задачами других научных дисциплин. Диагности рование технического состояния двигателя, наряду с определением работо способности и исправности двигателя в данный момент времени, должно включать в себя и прогнозирование временного периода его исправной рабо ты в пределах следующего контрольного диагностирования или же опреде ление остаточного ресурса [23, 33].

Теоретическим основам прогнозирования объектов различного назна чения (в том числе судовых дизелей) посвящено множество работ [23, 25, 33, 39, 42, 43, 80, 98, 126,128, 169, 195]. Анализ этих работ показал, что при всём разнообразии подходов и методов осуществления прогнозирования все они сводятся к трём основным принципам, объединяющим целые группы возможных методов прогнозирования объектов:

1. Результат прогноза получают в той же размерности, что и контроли руемые параметры, т.е. прогнозирование состояния объекта, имеет своей це лью получение величины контролируемого параметра, характеризующего протекание процесса во времени.

2. Результат прогноза определяется как вероятность выхода характе теристик контролируемого процесса за определённые пределы.

3. В результате прогноза контролируемый объект может быть отнесён к тому или иному классу заранее охарактеризованных объектов по критерию работоспособности или долговечности.

По возможным методам прогнозирования различают [128]: 1) аналити ческое прогнозирование;

2) вероятностное прогнозирование;

3) статистиче скую классификацию.

Таким образом, необходимым условием для прогнозирования техни ческого состояния дизеля является наличие соответствующих диагностичес ких параметров, информации о характере изменения параметров в процессе работы и установленной закономерности, описывающей изменение их во времени.

В отличие от среднеоборотных дизелей, для высокооборотных дизелей обмер основных деталей ЦПГ при дефектации обычно не проводится. Следо вательно, подход к построению моделей прогнозирования в обоих случаях должен принципиально отличаться.

В первом случае, можно использовать все три вышеуказанных принци па, объединяющих все методы прогнозирования. Во втором случае, исполь зование первого принципа невозможно.

Наибольшее распространение для прогнозирования технического со стояния ДВС получили аналитические методы, основанные на экстраполяции значений диагностического параметра [59, 124, 126], так как они являются достаточно точными, достоверными и удобными для практического приме нения [33].

В настоящее время у нас в стране накоплен значительный опыт по про гнозированию ресурса деталей тепловозных [65, 185], автотракторных [65, 71, 80, 95, 126] и, в меньшей степени, судовых [28, 42, 180] ДВС на основе определения продуктов износа и, в частности, спектральным анализом масла.

В основе прогнозирования остаточного ресурса лежит тот факт, что ско рости износа деталей, определяемые по их геометрическим размерам и по накоплению продуктов износа в масле, хорошо коррелируют между собой [47, 71, 96, 141, 169, 180, 185]. В качестве математических моделей процесса изнашивания износ представляют либо как функцию случайной величины X f t, либо как случайную величину X t.

На данном этапе используются следующие подходы к решению вопро сов прогнозирования процессов изнашивания в ДВС: по массе металла, сня того за какой-либо срок службы масла, подсчитываемой по уравнению ба ланса [108, 109, 168];

по скорости поступления продуктов износа или кон центрации их в масле, подсчитываемой по универсальному уравнению [133, 184], и по средней концентрации металла в масле за некоторый период на блюдений [47, 65, 185].

Для одного параметра в качестве детерминированной основы модели прогнозирования в исследованиях можно использовать рациональные функ ции n го порядка [33] X a0 a1 t a2 t 2 an t n, (2.50) где X параметр технического состояния (износ, скорость износа, угар масла и прочие);


a0 начальный параметр технического состояния при t 0 ;

a1, a2,, an эмпирические коэффициенты, определяющие характер и степень зависимости параметра X от наработки t.

В системном анализе, когда модель необходима для описания поведения системы (но не для объяснения механизма явлений) и у исследователя нет более мощных гипотез, основанных на фундаментальных законах природы, то можно удовлетвориться гипотезой, выбранной из принципа простоты [24, 53]. В этом случае можно взять в качестве аппроксимирующей функции, за висящей от многих факторов, полином (многочлен) n го порядка, который для m факторов записывается как [53] m m m X a0 ai xi aij xi x j aii xi2, (2.51) i 1 i j i где a0 то же, что и в формуле (2.49);

ai, aij, aii коэффициенты, определяе мые методом наименьших квадратов [53];

xi, x j различные параметры тех нического состояния, включая время.

В качестве дополнительных параметров в моделях (2.50) и (2.51) можно использовать физико-химические показатели масла, угар масла, показатели рабочего процесса дизеля и прочие.

На наш взгляд, использование для прогнозирования остаточного ресурса как среднеоборотных, так и высокооборотных дизелей, полного уравнения баланса [108, 169, 180], а также скорости поступления продуктов износа или концентрации их в масле, подсчитываемой по универсальному уравнению [133, 184, 185] в условиях эксплуатации судовых дизелей весьма проблема тично. Действительно, сбор отложений, проведение микрометрических изме рений (для быстроходных дизелей) и прочее практически нереально. Этот метод применим в строго контролируемых условиях, например, при стендо вых испытаниях. Поэтому в детерминированную основу модели прогнозиро вания (2.5) целесообразно положить только одну из составляющих баланса – среднюю концентрацию продуктов износа основных деталей по массиву экс плуатируемых дизелей.

Для среднеоборотных дизелей необходимо исследовать характер зави симости скорости изнашивания основных деталей ЦПГ от концентрации же леза в масле и на этой основе подобрать модель вида (2.49). Для высокообо ротных дизелей необходимо задаться критерием статистической классифика ции исправных и дефектных состояний основных, лимитирующих надёж ность дизеля деталей, и на этой основе использовать модель вида (2.50).

По полученной в результате исследований аналитической модели оста точный ресурс дизеля можно выразить в часах его наработки. Например, ес ли аппроксимационная функция имеет вид [33, 67] X X a tn, (2.52) где X номинальное значение диагностического параметра;

a интенсив ность изменения параметра за единицу наработки;

t наработка;

n показа тель степени роста параметра по мере наработки.

Тогда по этой зависимости можно прогнозировать полный ресурс дизеля (агрегата, узла, детали) Xд Xн tn (2.53) n Xt Xн и его остаточный ресурс tост после некоторой наработки t :

X Xн tост t n д X X 1, (2.54) н t где X д, X н допустимое и номинальное значения диагностического парамет X t значение диагностического параметра при наработке t от начала ра;

эксплуатации дизеля.

Аналогичным образом определяется и вероятность безотказной работы дизеля в течение заданной наработки.

Для построения моделей прогнозирования по параметрам крутильных колебаний ввиду отсутствия подобного опыта необходимо провести комп лекс экспериментальных исследований по выбору прогнозирующей функ ции. После этого модель прогнозирования можно построить на основе зави симостей (2.50) – (2.54).

Таким образом, проведённый в данном параграфе теоретический анализ методов и моделей прогнозирования является основой для проведения даль нейших экспериментально-теоретических исследований.

2.7 Основные результаты исследования. Выводы 1. С позиций системной методологии сформулированы теоретические положения к построению комплексной системы диагностирования и прог нозирования состояния системы «судовой дизель – РММ – валопровод СЭУ»

с учётом действующей системы ТЭФ. Предложена обобщенная диагнос тическая модель данного комплекса, основанная на принципах оптимального управления и обучения.

2. На основе теоретического анализа обобщённой диагностической мо дели сформулированы критерии для оценки состояния комплекса и произ ведён выбор контролируемых диагностических параметров.

3. В зависимости от вида информации, поступающей с РММ, диагнос тические параметры разделены на три группы, из которых каждый рассмат риваемый в отдельности параметр наиболее полно характеризует состояние трущихся узлов, систем дизеля и смазочные свойства РММ. В качестве ос новных диагностических параметров приняты текущие величины концен траций элементов-индикаторов в РММ, по которым однозначно оценивается состояние конкретных групп деталей, лимитирующих надежность дизеля.

4. Разработаны теоретические основы построения обучающегося алго ритма диагностирования и его функционирования в системе ТЭФ пароходст ва.

5. Для эффективного использования обучающегося алгоритма диагно стирования разработаны теоретические основы расчёта и оптимизации рас сматриваемого комплекса параметров.

6. Математическое моделирование процесса развития крутильных коле баний валовой линии дизельной СЭУ показало, что изменение работы гармо нического возмущающего момента от сил давления газов в цилиндрах нахо дится в зависимости от относительных амплитуд колебаний, а, следова тельно, от формы крутильных колебаний, которой соответствует собственная частота.

7. Проведенный теоретический анализ основных характеристик крутиль ных колебаний показал, что снижение демпфирующей способности колеб лющейся системы ведёт к возрастанию амплитуды и смещению резонансных частот. Действительное значение амплитуды в зависимости от наработки эксплуатируемой валовой линии дизельной СЭУ можно рассчитать только с учётом работы сил сопротивления.

8. Теоретический анализ крутильно-колеблющейся системы показал, что в качестве диагностических параметров и критериев оценки и идентифика ции состояния элементов валовой линии СЭУ можно рассматривать парамет ры амплитудно-частотной характеристики крутильных колебаний и их изме нение в зависимости от технического состояния дизеля в процессе его эксплуатации.

9. Сформулированы теоретические положения построения математи ческих моделей прогнозирования ресурса основных элементов и узлов дизе ля.

ГЛАВА 3 МЕТОДОЛОГИЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕЛИЧИН ДИАГНОСТИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ. ВЫБОР ЧИСЛА ОБЪЕКТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ 3.1 Организация проведения опытных исследований Проводимые в диссертационной работе исследования относятся к классу производственного пассивного эксперимента [53, 54, 74, 79], при котором рассматриваются группы дизелей, находящиеся в различном техническом со стоянии в обычных условиях эксплуатации. В отличие от традиционных ме тодик экспериментальных исследований конкретного двигателя в стендовых условиях научных лабораторий, такой методический подход к исследованию позволяет учесть многочисленные эксплуатационные факторы, которые ре ально влияют на износ основных трущихся узлов машин, и определить при чины отклонений их скорости изнашивания от нормальной величины.

Целью опытных исследований явились проверка и уточнение сформу лированных теоретических положений и разработка прикладных моделей и алгоритмов диагностирования и прогнозирования состояния дизелей по ком плексу параметров работающего моторного масла и крутильных колебаний.

Исследование осуществлялось в целом теоретико-экспериментальными ме тодами (рисунок В.1). Программа исследований включала в себя следующие основные этапы:

выбор аппаратуры и обоснование методик проведения экспрессного спектрального анализа и физико-химических анализов РММ;

оценка погрешностей измерений;

планирование объёма выборки объектов исследования;

систематический отбор проб работающего моторного масла и их ана лиз;

сбор и анализ информации о работе и различном техническом состоя нии контролируемых объектов;

отработка организационной структуры сбора и обмена информацией в системе ТЭФ пароходства;

анализ характера изменения величин диагностических параметров в за висимости от технического состояния и продолжительности наработки дизелей;

корреляционно-регрессионный анализ связей разных групп диагнос тических параметров;

математическое моделирование компьютерного расчета диагности ческих нормативов;

компьютерное моделирование и оптимизация корректируемого в процессе использования алгоритма диагностирования и проверка его эффективности;

стендовые испытания работоспособности измерительно-вычислитель ного комплекса БАГС-4;

анализ и идентификация амплитудно-частотных характеристик кру тильных колебаний валовой линии эксплуатируемых СЭУ;

математическое моделирование алгоритмов прогнозирования остаточ ного ресурса системообразующих элементов дизелей по параметрам работающего моторного масла и крутильных колебаний.

3.2 Методика проведения экспрессного спектрального анализа работающего моторного масла Подробные сведения о приборах и аппаратуре для спектрального анали за масел, методах и приёмах его проведения изложены в работах [82, 108, 109, 168, 185]. Специально для экспрессного анализа продуктов износа в РММ как у нас в стране, так и за рубежом серийно выпускаются малогаба ритные фотоэлектрические установки (квантометры). В нашей работе ис пользовались десятиканальный и шестнадцатиканальный квантометры МФС-3 и МФС-5, изготовленные Ленинградским оптико-механическим объ единением (ЛОМО), которые позволяли определять семь выбранных нами элементов ( Fe, Cu, Pb, Sn, Al, Cr, Si) (параграф 2.2). Внешний вид квантометра типа МФС-3 представлен на рисунке 3.1.

Рисунок 3.1 – Общий вид квантометра МФС-3: 1 – генератор;

2 – штатив;

3 – полихроматор;

4 – электронно-регистрирующее устройство Основными частями установки являются: источник возбуждения спек тра, штатив, полихроматор и регистрирующее устройство.


Генератор (источник возбуждения спектра) (рисунок 3.1-1) предназна чен для возбуждения и поддержания разряда между электродами. Он может работать в режиме дуги или искры.

Специальный штатив (рисунок 3.1-2) служит для сжигания проб масла.

Введение жидкой пробы в разряд осуществляется с помощью вращающегося дискового электрода.

Спектральная часть установки – полихроматор (рисунок 3.1 – 3 ) с не подвижными щелями. За выходными щелями помещены сферические зерка ла, которые фокусируют световые пучки на катоды фотоэлектронных умно жителей. Для разделения близко расположенных линий спектра зеркала и умножители расположены в два ряда. В качестве осветительной системы спектрального прибора служит растровый конденсор, обеспечивающий рав номерное освещение входной щели.

Электронно-регистрирующее устройство (рисунок 3.1 – 4) служит для измерений интенсивностей анализируемых линий и состоит из блока накопи тельных конденсаторов, лампового вольтметра и электронного автоматиче ского потенциометра.

Основные технические данные квантометра МФС-3 следующие:

Рабочий диапазон спектра….…………………………………. 200 450 нм Линейная дисперсия….…………………………………………. 0,83 нм/мм Диспергирующий элемент – вогнутая диффракционная решетка:

радиус кривизны…..……………………………………………..1000 мм число штрихов на 1 мм…..………………………………………. рабочий порядок….……………………………………………... первый Входная щель:

рабочая высота…………………………………………………….. 15 мм пределы раскрытия…………………………………………… 0 – 0,4 мм цена деления…………………………………………………… 0,001 мм Выходные щели:

рабочая высота…………………………………………………….. 15 мм ширина…………………………………………………... 75, 100, 150 мм точность установки щелей на спектральные линии……………... 5 мм минимальное расстояние между центрами двух соседних щелей………………………………………………………………... 3 мм Скорость вращения электрода………………………………. 3, 5, 8 об/мин Продолжительность измерения по общему каналу……………………. 5 с Фотоэлектрическая воспроизводимость установки за 8 часов……... 0,6 % Электрическая воспроизводимость за 8 часов………………………. 0,6 % Питание – сеть 380/220 В с частотой в 50 Гц с заземленной нейтралью.

Температура воздуха в помещении……………………………….18 Допускаемое колебание температуры спектральной части прибора в течение суток………………………………………………………… Выходные щели спектральной части прибора выставляются на аналити ческие линии с определенными длинами волн, характерными для анализи руемых элементов. Широкий обзор литературных источников по используе мым аналитическим линиям для анализа смазочных масел и других нефте продуктов проведён в работах [82, 108, 109, 168, 185]. Характеристики спек тральных линий, на которые были выставлены щели приборов, исполь зуемых в нашей работе, представлены в таблице 3.1.

Таблица 3.1 – Характеристики спектральных линий установки МФС- Элемент Длина волны, нм Потенциал возбуж- Ширина щели, дения, эВ мкм Свинец 283,306 4,37 Кремний 288,1595 5,08 Медь 327,3962 3,72 Железо 259,957 5,68 Олово 317,505 4,33 Алюминий 308,2155 4,02 Хром 301,4756 5,08 Результаты анализов масел на установке МФС-3 или на установках, ана логичных ей, во многом зависят от режима проведения анализа, приго товления стандартных образцов (эталонов) и способа подсчёта концентрации элементов.

Режим анализа определяется значениями большого числа параметров, каждый из которых имеет соответствующий диапазон изменения. Проба мас ла может сжигаться в искровых [108] и дуговых [71, 141, 185] разрядах.

Искровые режимы обеспечивают высокую чувствительность определения содержания элементов в пробе (1. 10-6 3. 10-6 %). Однако так как при этих режимах сжигается в течение 1 минуты не более 10 мг масла, то попадание отдельных крупных частиц (размеры более 10 мкм) при малых концентраци ях элементов в несколько раз завышает среднее содержание примесей в про бе РММ. С увеличением содержания продуктов износа погрешности снижа ются. При дуговых режимах сжигается до 0,7 г масла, что обеспечивает су щественное повышение достоверности результатов анализа. Поэтому приме нение дуговых режимов на установке МФС-3 более предпочтительно [65, 133, 185].

Процесс спектрального анализа завершается выдачей величин концент раций элементов (в частях или процентах). Для этого полученные интенсив ности анализируемых линий спектра (в мА) переводят в единицы концент раций путем построения тарировочных графиков [82, 108, 185]. Для по строения графиков готовят эталоны на водной [25] или масляной основе [65, 71, 185]. В водных эталонах используются соли азотной или других кислот, а масляных образцах – окислы металлов. Эталоны, приготовленные путем диспергирования окислов элементов в масле, наиболее полно соответствуют составу РММ, и, следовательно, их применение наиболее целесообразно [65, 71, 185].

На основании анализа литературных источников по использованию экспрессного спектрального анализа РММ для оценки состояния машин в нашей работе принята методика определения содержания продуктов износа в РММ, основанная на рекомендациях ГОСТ 20759-75 [65]. Данный стандарт распространяется на дизели тепловозов и базируется на опыте применения спектрального анализа масел в эксплуатационном контроле состояния тепло возных дизелей [185, 186]. В силу сказанного, использовались следующие параметры режима на установке МФС-3:

- скорость вращения дискового электрода, об/мин………………………. - ширина входной щели, мкм…………………………………………….. - время обжига, с…………………………………………………………... - время экспозиции, с……………………………………………………... - ток дуги, А………………………………………………………………… - ток трансформатора, А………………………………………………. 0, - разряжение в штативе, мм вод.ст………………………………………... - межэлектродный промежуток, мм…………………………………….. 1, - искровой промежуток в разряднике, мм………………………………. 0, - глубина погружения дискового электрода в масло…………….. касание.

Эталоны для анализа приготовлялись из свежих масел тех же марок, ко торые применялись в контролируемых дизелях. Для определения диапазона содержания элементов в эталонах использовались данные литературных ис точников [169, 180] и производились предварительные контрольные анализы масел.

Количество эталонов и содержание элементов в каждом из них подбира лось из соображений равномерного охвата всего диапазона определяемых концентраций примесей. При приготовлении эталонов порошки окислов эле ментов «чистые для анализа» или «химические чистые» растирались в агато вой ступке, отвешивались на аналитических весах и диспергировались в мас ле ультразвуком на установке УЗГ-10.2 при частоте 10 кГц в течение 4 5 ча сов, что позволяло измельчать порошки до размеров 1 2 мкм. Таким обра зом, были приготовлены три группы эталонов для анализа масел марок M 10B2, M 16B2, M 20B2 В таблице 3.2 в качестве примера представлены этало ны, приготовленные для анализа масла M 10B2 дизелей 6ЧРН 36/45.

Построение тарировочных графиков осуществлялось по абсолютным показаниям прибора, которые откладывались по оси ординат, а по оси абцисс – концентрации элементов в граммах на тонну масла (г / т). Такие графики для масла M 10B2 представлены на рисунке 3.2.

В таблице 3.3 приведены интервалы определяемых концентраций эле ментов и воспроизводимость результатов десятикратного анализа эталонов при принятых условиях анализа. В этой таблице воспроизводимость приве дена в процентах при уровне доверительной вероятности P 0,95. После от работки режима анализа и построения графиков установка была готова к проведению массовых анализов проб масла.

Таблица 3.2 – Эталоны для спектрального анализа на масле M 10B Содержание элемента, г/т Элементы Номер эталона 1 2 3 4 Кремний 100 50 25 12,5 6, Медь 100 50 25 12,5 6, Железо 200 100 50 25 12, Олово 50 25 12,5 6,25 3, Алюминий 100 50 25 12,5 6, Хром 50 25 12,5 6,25 3, Рисунок 3.2 – Тарировочные графики зависимостей показаний установки МФС-3 от величин концентраций элементов в масле M 10B2 :

1 – олово, 2 – хром, 3 – кремний, 4 – алюминий, 5 – медь, 6 – железо Перед началом аналитических работ электронная аппаратура установки прогревалась в течение двух часов. После этого производилась проверка на воспроизводимость посредством сжигания контрольных проб масла согласно техническому описанию установки. Непосредственно перед анализом для равномерного распределения частиц в масле флаконы с пробами устанавли вались в специальную механическую мешалку и перемешивались в течение 30 минут с частотой вращения 16 об/мин.

Таблица 3.3 – Воспроизводимость результатов анализов эталонов на масле M 10B Воспроизводимость, % Элементы Содержание элемента, г/т 6,25 12,5 25 50 100 Кремний 13 14 12 15 14 Медь 11 10 12 10 13 Железо - 15 13 14 14 Олово 10 8 7 12 - Алюминий 16 13 14 15 18 Хром 12 10 11 9 - В процессе анализа параметры режима (напряжение питания генератора дуги, ток трансформатора, ток дуги и разряжение в штативе) контролиро вались и по необходимости подстраивались. После окончания каждого ана лиза производился опрос по каналам измерения регистрирующего устройст ва, и с микроамперметра списывались показания, пропорциональные интен сивностям анализируемых спектральных линий.

Анализ каждой пробы производился не менее двух раз. В случае, если расхождение между результатами двух параллельных определений превы шало 15%, то проводили третье измерение и за результат принимали среднее арифметическое значение трех определений. Концентрации элементов опре деляли по средним величинам полученных отсчетов с помощью тарировоч ных графиков и выражали их величины в принятых в практической спектро скопии единицах: грамм на тонну масла (г/т) с округлением до целых чисел.

3.3 Методики проведения физико-химических анализов работающего моторного масла 3.3.1 Определение содержания механических примесей работающего моторного масла Термин «механические примеси» охватывает весьма широкое понятие и в зависимости от поставленной задачи применяется та или иная методика их определения. Подробно этот вопрос рассмотрен в работах [35, 133, 170, 180].

Для диагностирования дизелей в эксплуатации практическую ценность имеет содержание нерастворимых в бензине примесей (НРБ) или, иначе, общая за грязнённость масла. Исходя из сказанного, в нашей работе была принята ме тодика определения общей загрязненности масла при помощи фотоэлект рического колориметра-нефелометра ФЭК-56М, основанная на рекоменда циях работы [132] и ГОСТ 24943-81 «Масла моторные. Фотометрический метод оценки загрязнённости работавших масел».

В целях экономии расходного материала, в отличие от методики, опи санной в работе [133], мы растворяли 0,05 мг масла, взятых из флакона мик ропипеткой №15, в 5 мл бензина Б-70. Коэффициент разбавления при этом составил V p V i (3.1), V где Vp 5, 05 мл объём раствора;

Vм 0,05 мл объём масла.

При оценке концентрации вещества в фотометрической практике ис пользуют закон Бугера-Ламберта [133]:

J J 0 exp d, (3.2) где J 0 интенсивность падающего света;

J интенсивность прошедшего све та;

d толщина среды;

показатель поглощения (общая загрязненность).

Выразив из формулы (3.2), получим ln J 0 / J 2,3 lg J 0 / J 2, D, (3.3) d d d где D lg J 0 / J оптическая плотность раствора (показание прибора, ед.).

При измерениях использовалась кювета толщиной 0,3 см и зеленый светофильтр № 2. В целях экономии растворителя при анализе коэффициент разбавления i был принят нами равным 101. Тогда 2, D i 774 D. (3.4) d Средняя относительная погрешность измерения для серии 10 парал лельных определений в диапазоне D 0 0, 2 единицы составила величину 4% с надежностью P 0,95. Для D 0, 2 единицы эта величина уменьша ется. Величина имеет размерность см-1. Для простоты условимся в даль нейшем называть величину единицей.

Таким образом, принятая методика определения общей загрязненности масла обеспечила вполне достаточную точность измерения при экономном расходовании растворителя для анализа.

3.3.2 Определение водородного показателя, щелочного и кислотного чисел работающего моторного масла Определение pH, ЩЧ, КЧ производилось при помощи прибора рН – метра 673 методом потенциометрического титрования по ГОСТ 11362-76, ныне ГОСТ 11362-96 (ИСО 6619-88). «Нефтепродукты и смазочные материа лы. Число нейтрализации. Метод потенциометрического титрования». Этот прибор имеет чувствительность не хуже 0,01 рН. Кислотные и щелочные числа выражали в мг КОН на 1 грамм масла (мг КОН /г).

За общее кислотное число принимали количество едкого кали (КОН), израсходованного на титрование 1 г масла до получения водородного пока зателя рН = 4.

За общее щелочное число принималось количество КОН, эквивалентное количеству соляной кислоты, израсходованной на титрование 1 г масла до получения величины рН = 11.

3.3.3 Определение температуры вспышки работающего моторного масла Температура вспышки масла определялась с целью диагностики утечек топ лива в систему охлаждения. Этот показатель подробно рассмотрен в работах [171, 172, 180]. В нашей работе анализы температуры вспышки как свежего, так и работающего масла производились с использованием прибора ЛТВО (открытый тигель) по ГОСТ 4333-78 (CT СЭВ 5469-86) «Нефтепродукты.

Методы определения температур вспышки и воспламенения в открытом тиг ле». При этом расхождение между двумя параллельными определениями не превышало 5 о С.

3.3.4 Определение содержания воды в работающем моторном масле Количественный контроль воды в масле необходим в исследовании для выявления связи между содержанием воды и концентрациями продуктов из носа при разработке алгоритма диагностирования по комплексу параметров.

Существующие химические методы: отгона воды из смеси масла с органиче ским растворителем (ГОСТ 2477-75), использования гидрида кальция или сернокислого магния, отстоя масла – являются наиболее простыми, доступ ными и достаточно точными. Так как, например, минимальное определение количественного содержания воды в масле по ГОСТ 2477-75 (СТ СЭВ 2382 80) «Нефтепродукты. Метод определения содержания воды» составляет 0, %, а при использовании гидрида кальция ГОСТ 7822-84 – тысячные доли процента.

Учитывая вышесказанное, в настоящей работе использовался прибор для определения воды в масле по гидриду кальция, входящий в комплект су довой лаборатории эксплуатационного контроля качества нефтепродуктов (СЛЭК), как наиболее простой и обеспечивающий погрешность измерений, не превышающую 0,05%. Методика определения содержания воды этим ме тодом подробно изложена в приложении 1 [155].

3.3.5 Определение вязкости работающего моторного масла Как отмечалось в параграфе 2.2.2, определение вязкости осуществлялось нами только при входном контроле качества масел, поставляемых на бунке ровочные базы. Определение вязкости производилось по ГОСТ 33-82.

3.4 Выбор числа объектов исследования для оценки их технического состояния по параметрам работающего моторного масла Исследования машин на речном флоте связаны со значительными орга низационными трудностями и большими материальными издержками. Для разработки и планирования режимов технического обслуживания и ремонта дизелей в условиях конкретного пароходства или судоходной компании на основе исследуемого метода диагностирования, полученные результаты и рекомендации в дальнейшем должны быть перенесены на полную совокуп ность или отдельные частные совокупности машин. Это возможно лишь по сле того, как будут определены теоретические законы распределений вели чин диагностических параметров, выражающие общий характер изменения этих параметров для генеральной совокупности. При этом необходимо также учитывать погрешности измерений и общие требования к точности проводи мых исследований [5, 24, 27, 53, 63, 74, 79, 116, 132, 156, 174, 182]. В виду этого, большое значение имеет определение минимального объёма выборки объектов исследования и числа измерений по каждому из них.

Вследствие некоторых конструктивных отличий дизелей, различных ус ловий эксплуатации, наличия как абразивного, коррозионного и усталост ного износа деталей и других факторов статистические выборки величин скоростей изнашивания основных трущихся деталей и показателей работаю щего масла не подчиняются нормальному закону. Так, например, исследо ваниями [33, 47, 71, 96, 110, 124] установлено, что концентрация продуктов износа и другие показатели масла автомобильных, тракторных и судовых ДВС в большинстве случаев наиболее хорошо согласуется с законами гамма – распределения и логарифмически-нормальным. Авторами работы [110] также было показано, что для малооборотных дизелей сухогрузных судов скорость износа основных деталей, определяемая посредством микрометри ческих измерений, согласуется с законом гамма – распределения. В работе [33] отмечается, что на основании обработки опытных данных по эксплуата ции дизелей М400 теплоходов «Метеор» наработка дизелей за навигацию со гласуется с гамма – распределением, а расход топлива и смазочного масла хорошо описывается нормальным законом распределения.

Из-за отсутствия достоверных сведений о законах распределения интен сивности износа деталей контролируемых судовых дизелей, определяемой по концентрации продуктов износа в масле, необходимо было в первую очередь провести экспериментально-теоретическое исследование по поиску подхо дящего закона.

На первоначальном этапе в течение одной навигации контролем по па раметрам масла было охвачено 20 дизелей Г70-5 теплоходов типа «ОТ-2000», имеющих различные сроки службы.

В соответствии с программой исследований отбор проб масла произ водился в сухую бутылку ёмкостью 0,25 литра через краник масломерного стекла циркуляционного маслосборника дизеля с периодичностью 200 часов, принятой такой на основании рекомендаций работы [180]. Пробы масла от бирались при работе дизеля перед добавлением масла в систему смазки. Ка ждая проба сопровождалась этикеткой, содержащей следующие данные: на звание теплохода, номер дизеля, дату отбора пробы и её номер, марку масла, общую наработку и наработку масла дизеля.

На подконтрольные дизели заводилась учетная карточка, в которой фик сировалась информация, содержащаяся на этикетке пробы, а также дата про ведения анализов, их результаты, сведения по неисправностям, техническому обслуживанию и обмерам цилиндровых втулок.

Источниками информации о работе и техническом состоянии дизелей служили рапорты теплотехнического контроля и топливные отсчёты, пред ставляемые судовыми экипажами в ССХ, технические формуляры на дизели, судовые единые вахтенные журналы, сообщения судовых команд, групповых и линейных инженеров-механиков.

Сопоставление фактического состояния деталей ЦПГ дизелей с резуль татами анализов масла осуществлялось посредством микрометрических об меров цилиндровых втулок и визуального контроля группы в целом. Обмеры производились при текущем и среднем ремонтах или, в случае замены де фектных деталей, в процессе эксплуатации дизеля. Измерения выполнялись согласно ГОСТ 491-75, но лишь с тем отступлением, что втулки замерялись в верхнем наиболее изнашиваемом поясе в двух направлениях – по ходу и оси коленчатого вала. При выборе пояса обмера цилиндров руководствовались рекомендациями, изложенными в техническом формуляре дизеля и в работе [153]. Для измерения использовался индикатор-нутромер НИ-360, имеющий цену делений 10 мкм. Погрешность измерений при этом не превосходила ве личину 0,01 мм, что соответствовало требованиям указанного ГОСТ.

Величины диагностических параметров, полученные после первого эта па исследований, обрабатывались методами математической статистики и теории вероятностей в виде статистических рядов и построения гистограмм [63, 74, 79, 116, 132, 156, 174, 182]. Затем был проведён численный компью терный эксперимент по поиску наиболее подходящего теоретического закона распределения параметров [147]. Рассмотрим основной математический ап парат, используемый в работе машинной программы.



Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 6 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.