MODEL AND ALGORITHM FOR ESTIMATING THE RESIDUAL LIFE OF ELECTROMECHANICAL EQUIPMENT BASED ON COMPREHENSIVE ANALYSIS OF CURRENT AND VIBRATION

В работе описаны модель и алгоритм оценки остаточного ресурса электромеханического оборудования. В качестве объекта контроля использовался асинхронный привод с зубчатой передачей. Оценка остаточного ресурса проводилась на основе комплексного анализа данных вибрации (с зубчатой передачи) и потребляемого тока асинхронным двигателем. В качестве диагностических параметров выделены виброскорость, виброускорение и ток в фазах обмотки статора приводного электродвигателя. Из выделенных диагностических параметров вычисляются коэффициенты дискретного вейвлет-преобразования (с применением материнского вейвлета Добеши, 8 уровней разложения). После чего выделяются диагностические признаки: среднеквадратические и пиковые (максимальные) значения каждого из вейвлет-коэффициентов и всего сигнала (общий уровень) по каждому диагностическому параметру. В работе приведена разработка и апробация модели и алгоритма оценки остаточного ресурса на основе анализа наиболее чувствительных диагностических признаков к возникновению и развитию неисправностей. В лабораторных условиях получены данные по изменению выделенных диагностических признаков в условиях отсутствия смазки в зубчатом редукторе. В работе показана возможность повышения эффективности оценки остаточного ресурса электромеханического оборудования путем использования комплексного анализа тока и вибрации. Особенностью предлагаемых модели и алгоритма является возможность проводить оценку в условиях изменяющихся режимов работы и внешних нагрузок, что наиболее актуально для оборудования железнодорожного транспорта. Таким образом, на лабораторном стенде получены результаты оценки остаточного ресурса с достоверностью до 96%. The paper describes a model and an algorithm for assessing the residual life of electromechanical equipment. An asynchronous gear drive was used as a control object. The residual life assessment was carried out on the basis of a comprehensive analysis of vibration data (from a gear drive) and the current consumed by an induction motor. Vibration velocity, vibration acceleration and current in the phases of the stator winding of the drive electric motor are distinguished as diagnostic signs. From the selected diagnostic features, the coefficients of the discrete wavelet transform are calculated (using the mother Daubechies wavelet, 8 decomposition levels). After that, diagnostic features are identified: RMS and Peak (maximum) values ​​of each of the wavelet coefficients and the entire signal (general level) for each diagnostic feature. The paper presents the development and testing of a model and an algorithm for assessing the residual resource based on the analysis of the most sensitive diagnostic signs to the occurrence and development of faults. In laboratory conditions, data were obtained on the change in the identified diagnostic signs in the absence of lubrication in the gear reducer. The paper shows the possibility of increasing the efficiency of assessing the residual life of electromechanical equipment by using a comprehensive analysis of current and vibration. A feature of the proposed model and algorithm is the ability to conduct an assessment under conditions of changing operating modes and external loads, which is most important for railway equipment. Thus, on the laboratory bench, the results of the residual life assessment were obtained with a reliability of up to 96%.