Діагностування підшипників кочення допоміжних машин електровоза з використанням параметричної моделі та спектра обвідної вібрації

Abstract

UA: Демонструється можливість діагностування пошкоджень роликових підшипників авторегресійною (АР) моделлю для підрахунку АР коефіцієнтів з подальшим використанням АР фільтра, що вибілює і спектра обвідної для виділення ознак початкових пошкоджень. Для діагностування роликових підшипників кочення використовується АР модель для глибшого аналізу властивостей сигналу з імпульсними складовими. Інформаційний критерій Екейкі використовується для правильного обрання порядку АР моделі. АР коефіцієнти обчислюються за виразом Юла-Уокера. Виявлена низька ефективність спектральної щільності потужності параметричної моделі й наводяться переваги АР фільтра, що вибілює.

EN: Goal: increase of efficiency for diagnostics of rolling bearing faults using an autoregressive model to calculate AR coefficients and further application of pre-whitening AR filter and envelope spectra to extract weak faults signs. Method of doing research: diagnostics of rolling bearing faults involves signal acquisition technique and application of the AR model for better analysis of short duration signal properties and impulses. The Akaike information criterion is used to ensure optimum adaptation of AR coefficients to a fault bearing. The AR coefficients are defined with Yule-Walker equitation. The advantages of pre-whitening AR filter are presented due to the low efficiency regarding the power spectral density of the parametric model. The experimental study of vibration characteristics of the auxiliary electromotor body of electric locomotive defines the frequency band 5,5 — 7 kHz with the rolling bearing vibration, and this frequency band can be used for further extraction the envelope spectra.