Rezgéselemzés és állapotfelügyelet

Tartalomjegyzék

1. 1. fejezet. A tengeri berendezések műszaki diagnosztikájának alapjai
   • 1.1 A diagnosztika elméleti alapjai
   • 1.2 Műszaki karbantartási módszerek
2. 2. fejezet. A rezgés fizikai alapjai
   • 2.1 A rezgés fizikai alapelvei
   • 2.2 Hajókon fellépő rezgésforrások
3. 3. fejezet. Rezgésmérés és -elemzés
   • 3.1 Rezgésmérési módszerek
   • 3.2 Műszaki mérőeszközök
   • 3.3 Kalibrálás és metrológia
4. 4. fejezet. Rezgésjel-elemzés és -feldolgozás
   • 4.1 Időtartománybeli jelelemzés
   • 4.2 Frekvenciatartomány-elemzés
   • 4.3 Speciális elemzési módszerek
5. 5. fejezet. Rezgésszabályozás és állapotfelügyelet
   • 5.1 Állapotfelügyeleti rendszerek
   • 5.2 Hordozható rendszerek
   • 5.3 Hajórendszerekbe való integráció
   • 5.4 Gazdasági szempontok
6. 6. fejezet. Forgó tengerészeti berendezések diagnosztikája
   • 6.1 Főmotor diagnosztika
   • 6.2 Segédberendezések diagnosztikája
   • 6.3 A tengeri környezet sajátosságai
   • 6.4 Hajófedélzeti diagnosztikai módszerek
   • 6.5 Gyakorlati ajánlások
7. 7. fejezet. Forgóberendezések kiegyensúlyozása
   • 7.1 A kiegyensúlyozás elméleti alapjai
   • 7.2 Helyi kiegyensúlyozási módszerek
   • 7.3 Speciális felszerelés
8. 8. fejezet. Egyes berendezéstípusok diagnosztikája
   • 8.1 Turbógép diagnosztika
   • 8.2 Dugattyús gépek diagnosztikája
   • 8.3 Meghajtási rendszer diagnosztikája
9. 9. fejezet. Modern technológiák és fejlődési kilátások
   • 9.1 Intelligens diagnosztikai rendszerek
   • 9.2 Vezeték nélküli megfigyelőrendszerek
   • 9.3 Integráció digitális technológiákkal
10. 10. fejezet. Gyakorlati ajánlások
    • 10.1 A hajókon található diagnosztikai rendszerek felépítése
    • 10.2 Személyzeti képzés
    • 10.3 Gazdasági hatékonyság

Következtetés

1. fejezet. A tengeri berendezések műszaki diagnosztikájának alapjai: alapelvek és modern koncepciók

Bevezetés a tengeri berendezések műszaki diagnosztikájába

A tengerészeti berendezések műszaki diagnosztikája egy interdiszciplináris tudásterület, amely ötvözi a mechanika, az elektronika, a számítástechnika, a matematikai statisztika és a megbízhatóságelmélet eredményeit. A modern hajózás körülményei között, ahol a hajók egyre összetettebb műszaki rendszerekké válnak, a diagnosztika szerepe kritikus fontosságúvá válik a tengerészeti biztonság, az üzemeltetés gazdaságossága és a környezetbiztonság garantálása érdekében.

A hajózási berendezések diagnosztikájának történelmi fejlődése a legegyszerűbb ellenőrzési módszerekkel kezdődött – vizuális ellenőrzés, a gépek működésének meghallgatása, tapintással történő hőmérséklet-szabályozás. A tudomány és a technológia fejlődésével megjelentek a fejlettebb módszerek is: hőmérsékletmérés hőmérőkkel, nyomásszabályozás manométerekkel, olaj- és üzemanyag-összetétel elemzése. A modern korszakot a nagy pontosságú érzékelők, számítógépes elemző rendszerek, mesterséges intelligencia és big data alkalmazása jellemzi.

1.1 A diagnosztika elméleti alapjai

1.1.1 A műszaki diagnosztika alapelvei

A tengeri gépek műszaki diagnosztikája számos alapelven alapul, amelyek meghatározzák a diagnosztikai folyamat hatékonyságát és megbízhatóságát.

Az ok-okozati összefüggés elve kimondja, hogy a berendezések műszaki állapotának bármilyen változása a szabályozott paraméterek változását okozza. Ez az elv az alapja a diagnosztikai jelek megállapításának és a diagnosztikai modellek létrehozásának.

Az információelégség elve megköveteli, hogy a szabályozott paraméterek halmaza elegendő információt tartalmazzon a diagnosztikai objektum műszaki állapotának egyértelmű meghatározásához.

A gazdasági megvalósíthatóság elve feltételezi, hogy a diagnosztika költségeinek kisebbeknek kell lenniük, mint a lehetséges meghibásodásokból eredő megelőzött károk.

A biztonság elve megállapítja, hogy a diagnosztikai módszerek nem zavarhatják meg a berendezések normál működését, és nem okozhatnak további kockázatokat a hajó és a személyzet számára.

1.1.2 Terminológia és alapfogalmak

A terminológia megértése kritikus fontosságú a műszaki diagnosztikai módszerek hatékony alkalmazásához. Vizsgáljuk meg a főbb kifejezéseket és azok gyakorlati alkalmazását.

Diagnosztikai jel – egy mérhető paraméter, amelynek változása a berendezés műszaki állapotának változását jelzi. A tengeri berendezések diagnosztikai jelei például a következők:

• Rezgési jellemzők: oszcillációs amplitúdó, frekvenciaspektrum, fázisviszonyok
• Hőmérsékleti paraméterek: csapágyhőmérséklet, kipufogógáz hőmérséklete, hűtőfolyadék hőmérséklete
• Munkaközeg paraméterei: olajnyomás, üzemanyag-fogyasztás, kipufogógáz-összetétel
• Elektromos jellemzők: áram, feszültség, szigetelési ellenállás
• Akusztikai paraméterek: zajszint, a hang spektrális jellemzői

Diagnosztikai paraméter egy diagnosztikai jel mennyiségi jellemzőjét képviseli. Különböző mértékegységekben fejezhető ki, és eltérő fizikai természetű lehet. Például egy rezgésdiagnosztikai jel paraméterei lehetnek:

• A rezgési sebesség négyzetes középértéke (mm/s)
• Rezgésgyorsulás csúcsértéke (m/s²)
• Amplitúdó a karakterisztikus frekvencián (μm)

Diagnosztikai tünet – egy adott típusú meghibásodást jellemző diagnosztikai jelek összessége. A tünetek nemcsak a hiba jelenlétének kimutatását teszik lehetővé, hanem annak típusát és fejlődési fokát is.

Példa a főmotor rotorjának kiegyensúlyozatlanságára utaló diagnosztikai tünetre:

• Megnövekedett rezgés a rotor forgási frekvenciáján
• Szinkron rezgések minden mérési ponton
• Túlnyomórészt radiális rezgések
• Stabil oszcillációs fázis

Egy tárgy műszaki állapota időben változó tulajdonságok halmaza jellemzi, amelyeket a műszaki dokumentációban meghatározott paraméterek írnak le. A műszaki állapot következő kategóriáit különböztetjük meg:

• Üzemelhető állapot – az objektum megfelel az összes normatív dokumentációs követelménynek
• Működtethetetlen állapot – a tárgy nem felel meg legalább egy követelménynek
• Működőképes állapot – az objektum képes a hozzárendelt funkciók végrehajtására
• Működésképtelen állapot – az objektum nem képes a hozzárendelt funkciók végrehajtására

1.1.3 A diagnosztika matematikai alapjai

A műszaki diagnosztika matematikai apparátusa magában foglalja a valószínűségszámítás, a matematikai statisztika, a mintázatfelismerés elmélete és a döntéselmélet módszereit.

Statisztikai elemzési módszerek a következőkre jelentkeznek:

• A diagnosztikai paraméterek statisztikai jellemzőinek meghatározása
• Paraméterek közötti korrelációs kapcsolatok megállapítása
• A berendezések állapotváltozásainak trendjeinek azonosítása
• A hibák kialakulásának előrejelzése

Az alapvető statisztikai jellemzők a következők:

• Matematikai várható érték μ = E[X]
• Variancia σ² = E[(X-μ)²]
• Ferdeségi együttható As = E[(X-μ)³]/σ³
• Kurtózis-együttható Ex = E[(X-μ)⁴]/σ⁴ – 3

Diagnosztikai modellek egy objektum műszaki állapota és a diagnosztikai paraméterek értékei közötti kapcsolat matematikai leírásait képviselik. Többféle modellt különböztetünk meg:

Determinisztikus modellek egyértelmű kapcsolatot kell létrehozni a feltétel és a paraméterek között:

y = f(x₁, x₂, …, xₙ)

ahol y – műszaki állapot, x₁, x₂, …, xₙ – diagnosztikai paraméterek.

Valószínűségi modellek Figyelembe kell venni a diagnosztikai paraméterek véletlenszerű jellegét:

P(S|X) = P(X|S)·P(S)/P(X)

ahol P(S|X) – az S állapot valószínűsége az X paraméterek megfigyelése esetén.

Fuzzy modellek fuzzy logikai apparátust használ a diagnosztikai információkban rejlő bizonytalanság leírására.

1.1.4 Felismerő algoritmusok és döntéshozatal

Statisztikai osztályozási módszerek tartalmazzák:

Bayes-osztályozó Bayes tételén alapul, és minimalizálja a helytelen osztályozás átlagos kockázatát:

Döntési szabály: rendeljünk objektumot az ωᵢ osztályhoz, ha

P(ωᵢ|x) = max{P(ωⱼ|x)}, j = 1, 2, …, m

Lineáris diszkrimináns analízis lineáris határt talál a feltételosztályok között:

g(x) = wᵀx + w₀

Támogató vektor gépek (SVM) Optimális elválasztó hipersík létrehozása többdimenziós jellemzőtérben.

Döntési szabályok Határozza meg a diagnosztikai paraméterek elemzésén alapuló diagnosztikai következtetések kiválasztásának logikáját:

Küszöbérték szabályok hasonlítsa össze a paraméterértékeket a megállapított küszöbértékekkel:

• Ha X > X_figyelmeztetés, akkor a feltétel „figyelem”
• Ha X > X_riasztás, akkor a feltétel „riasztás”

Kombinált szabályok Vegyük figyelembe egyszerre több paramétert is:

• Logikai műveletek (ÉS, VAGY, NEM)
• Súlyozott összegzés
• Neurális hálózatok

Adaptív szabályok változás az üzemeltetés során a felhalmozott tapasztalatok alapján.

1.1.5 Diagnosztikai folyamatoptimalizálás

Diagnosztikai paraméterek kiválasztása kritikus fontosságú feladat a diagnosztika hatékonyságának meghatározásában. A kiválasztási kritériumok a következők:

Paraméter informatív jellege jellemzi az objektumállapotok megkülönböztetésének képességét:

I = Σᵢ Σⱼ P(ωᵢ, ωⱼ) log[P(ωᵢ, ωⱼ)/(P(ωᵢ)P(ωⱼ))]

Mérési megbízhatóság az érzékelő pontossága és stabilitása, az interferencia hatása és a külső tényezők határozzák meg.

Műszaki megvalósíthatóság magában foglalja az érzékelők telepítésének lehetőségét, a karbantartáshoz való hozzáférést, a hajórendszerekkel való kompatibilitást.

Gazdasági hatékonyság számlák a berendezések költségeinek, üzemeltetési és karbantartási költségeinek mérésére.

Szabályozott paraméterek optimalizálása módszerekkel történik:

• Korrelációanalízis a redundáns paraméterek kizárására
• A jellemzőtér dimenziójának csökkentésére szolgáló főbb összetevők
• Genetikai algoritmusok az optimális paraméterkészletek megtalálásához
• Szakértői értékelések a szakértői tapasztalatok figyelembevételével

1.2 Műszaki karbantartási módszerek

1.2.1 A műszaki karbantartási koncepciók fejlődése

A tengeri berendezések műszaki karbantartási módszereinek fejlesztése több szakaszon ment keresztül, amelyek mindegyikét sajátos megközelítések és technológiák jellemzik.

Első generáció (az 1940-es évekig) – meghibásodásig tartó karbantartás:

• Csak a meghibásodás után javítsa meg
• Egyszerű ellenőrzési módszerek (vizuális ellenőrzés, meghallgatás)
• Magas baleset- és leállási kockázat
• Alacsony berendezés-megbízhatósági követelmények

Második generáció (1940-1970) – tervezett megelőző karbantartás:

• Javításokat meghatározott időközönként végeznek
• Statisztikai megbízhatósági adatok alapján
• A hirtelen meghibásodások számának csökkenése
• A használható berendezések gyakran túlzott karbantartása

Harmadik generáció (az 1970-es évektől) – állapotalapú karbantartás:

• A tényleges műszaki állapoton alapuló döntések
• Modern diagnosztikai módszerek alkalmazása
• Berendezési erőforrások optimalizálása
• Az üzemeltetési költségek csökkentése

Negyedik generáció (a 2000-es évektől) – intelligens karbantartás:

• Mesterséges intelligencia és big data használata
• Hibaelőrejelzés és karbantartás optimalizálása
• Integráció digitális vezérlőrendszerekkel
• Távoli felügyelet és támogatás

1.2.2 Reaktív karbantartás

A reaktív karbantartás alapelvei: A reaktív karbantartás a meghibásodások fellépésük utáni elhárítását jelenti. A látszólagos egyszerűség ellenére ennek a megközelítésnek megvannak a maga alkalmazási területei, és speciális szervezést igényel.

Alkalmazási területek:

• Nem kritikus berendezések, amelyek meghibásodása nem befolyásolja a biztonságot
• Alacsony csereköltségű berendezések
• Nagy redundanciájú rendszerek
• Gyorsan kopó alkatrészek

Előnyök:

• Minimális költségek a diagnosztikához és a monitorozáshoz
• Egyszerű szervezés
• Maximális erőforrás-kihasználás
• Nincs szükségtelen beavatkozás a rendszer működésébe

Hátrányok:

• Magas a hirtelen meghibásodások kockázata
• Kaszkádszerű károsodás lehetősége
• Kiszámíthatatlan javítási költségek
• Hosszú leállási idő a helyreállításhoz

Hajókon végzett reaktív karbantartás megszervezése:

• Vészhelyzeti alkatrész- és anyagkészletek létrehozása
• A személyzet felkészítése a vészhelyzeti javításokra
• Eljárások kidolgozása a hibák következményeinek minimalizálására
• Szerződések megkötése kikötői vészhelyzeti műszaki támogatásra

1.2.3 Tervezett megelőző karbantartás (PPM)

A PPM rendszer alapjai: A tervezett megelőző karbantartás az ütemezett munkák meghatározott időközönként vagy üzemórákban történő elvégzésén alapul, függetlenül a berendezések tényleges állapotától.

PPM rendszer felépítési alapelvei:

• Naptári munkatervezés
• Szolgáltatási eljárások szabványosítása
• Munka- és anyagszabványosítás
• Ütemezett munkavégzés-vezérlés

Ütemezett munkatípusok:

• Műszakkarbantartás (ellenőrzések, kenés, paraméterek ellenőrzése)
• Időszakos karbantartás (olajcsere, szűrőcsere, beállítás)
• Nagyobb felújítások (szétszerelés, átvizsgálás, felújítás)

Tengerészeti berendezések PPM-tervezése:

A karbantartás gyakoriságát befolyásoló tényezők:

• Berendezések működési intenzitása
• Környezeti feltételek (hőmérséklet, páratartalom, rezgés)
• Az üzemanyag, az olaj és egyéb munkaközegek minősége
• Karbantartó személyzet képesítése
• Osztályozó társaság és lobogó szerinti állam követelményei

A gyakoriság meghatározásának módszerei:

• A megbízhatósági adatok statisztikai elemzése
• Berendezésgyártó ajánlásai
• Hasonló berendezések kezelésében szerzett tapasztalat
• A próbapadi és üzemi tesztek eredményei

PPM rendszer dokumentációja:

• Berendezések műszaki útlevelei
• Műszaki karbantartási kártyák
• PPM ütemtervek
• Hiba- és javítási nyilvántartások
• Munkabefejezési jelentések

1.2.4 Proaktív állapotalapú karbantartás

Állapotalapú karbantartás (CBM) koncepció: Az állapotalapú karbantartás egy olyan stratégiát képvisel, ahol a javítási munkákkal kapcsolatos döntéseket a műszaki diagnosztikai módszerekkel meghatározott tényleges műszaki berendezés állapota alapján hozzák meg.

A CBM alapvető alapelvei:

• Folyamatos vagy időszakos állapotfelügyelet
• Diagnosztikai paraméterek változásának trendjeinek elemzése
• Hibafejlődési előrejelzés
• Előrejelzéseken alapuló javítástervezés

CBM megvalósítási szakaszok:

1. Diagnosztikai információgyűjtés
2. Adatfeldolgozás és -elemzés
3. Jelenlegi állapotfelmérés
4. Állapotváltozás előrejelzése
5. Döntéshozatal a beavatkozás szükségességéről
6. Munkatervezés és kivitelezés

Állapotfelügyeleti technológiák:

Rezgésmonitorozás:

• Forgóberendezések rezgési paramétereinek mérése
• Spektrális jellemzőelemzés
• Hibajellemző gyakoriságának azonosítása
• Kárfejlődési fok felmérése

Termográfiai vezérlés:

• Berendezés hőmérsékletmérés terepen
• Helyi túlmelegedés-érzékelés
• Hőszigetelés és tömörség-ellenőrzés
• Elektromos berendezések felügyelete

Olajelemzés:

• Kopástermék-tartalom meghatározása
• Szennyeződés- és szennyeződéselemzés
• Kenőanyag-tulajdonságromlási felmérés
• Hűtőfolyadék-behatolás észlelése

Akusztikai szabályozás:

• Zajszint és spektrummérés
• Jellemtelen hangérzékelés
• Rendszertömörség-ellenőrzés
• Csapágy- és fogaskerék-diagnosztika

1.2.5 Prediktív karbantartás (PdM)

Prediktív karbantartási koncepció: A prediktív karbantartás a legfejlettebb stratégiát képviseli, amely modern adatelemzési technológiákat, gépi tanulást és mesterséges intelligenciát alkalmaz a hibák előrejelzésére és a karbantartás optimalizálására.

Főbb PdM technológiák:

• Dolgok Internete (IoT) az adatgyűjtéshez
• Big Data elemzéshez
• Gépi tanulás a mintázatfelismeréshez
• Mesterséges neurális hálózatok az előrejelzéshez
• Digitális ikrek modellezéshez

PdM előnyei:

• Hirtelen meghibásodások megelőzése
• Alkatrészkészlet optimalizálása
• Karbantartási költségek csökkentése
• A berendezések rendelkezésre állásának növekedése
• Üzemeltetési biztonság javítása

Előrejelző algoritmusok:

Statisztikai módszerek:

• Regresszióanalízis a trendek azonosítására
• Autoregresszív modellek (ARIMA)
• Exponenciális simítás
• Idősoros spektrális elemzés

Gépi tanulási módszerek:

• Neurális hálózatok nemlineáris modellezéshez
• Támogató vektor gépek (SVM)
• Véletlenszerű erdő
• Rekurrens neurális hálózatok (RNN, LSTM)

Fizikai modellek:

• Anyagkopási és kifáradási modellek
• Termodinamikai folyamatmodellek
• Kenési és súrlódási modellek
• Végeselemes feszültségmodellek

1.2.6 Funkcionális és tesztdiagnosztika

Funkcionális diagnosztika: A funkcionális diagnosztikát a berendezés normál működése közben végzik, és nem igényli a működési mód leállítását vagy megváltoztatását.

Funkcionális diagnosztikai módszerek:

• Üzemi paraméterek elemzése (nyomás, hőmérséklet, áramlás)
• Energiafogyasztás-monitorozás
• Teljesítményszabályozás
• Kimeneti termékminőség-elemzés

Előnyök:

• Folyamatos szabályozás
• Nincs hatással a gyártási folyamatra
• A korai eltérésészlelés lehetősége
• Integráció automatikus vezérlőrendszerekkel

Tesztdiagnosztika: A tesztdiagnosztika speciális tesztműveletek alkalmazását jelenti az objektumon, és a rendszer válaszának elemzését.

Tesztelési műveletek típusai:

• Lépésműveletek
• Impulzus akciók
• Harmonikus hatások
• Véletlenszerű műveletek

Alkalmazás a tengerészeti technológiában:

• Szabályozórendszer tesztelése
• Védőeszköz-ellenőrzés
• Mérőrendszer kalibrálása
• Szabályozó algoritmus ellenőrzése

1.2.7 Különböző karbantartási stratégiák integrációja

Kombinált megközelítés: A modern hajók kombinált megközelítést alkalmaznak, amely a berendezések fontosságától és jellemzőitől függően különböző karbantartási stratégiákat ötvöz.

Stratégia kiválasztási kritériumok:

• A berendezések biztonság szempontjából kritikusak
• A kudarc gazdasági következményei
• Monitoring és diagnosztikai költségek
• Technológia és berendezések elérhetősége
• Személyzeti képesítés

Stratégiaválasztási mátrix:

Kritikusság	Hiba költsége	Ajánlott stratégia
Magas	Magas	Prediktív karbantartás
Magas	Közepes	Állapotalapú karbantartás
Közepes	Magas	PPM + monitorozás
Közepes	Közepes	Tervezett megelőző intézkedések
Alacsony	Alacsony	Reaktív karbantartás

Gyakorlati megvalósítási javaslatok:

1. Meglévő karbantartási rendszer auditálása
2. Berendezések osztályozása kritikusság szerint
3. Új technológiák fokozatos bevezetése
4. Személyzeti képzés és eljárásrend-alkotás
5. Hatékonyságfigyelés és megközelítés-kiigazítás

Következtetés

A tengeri berendezések műszaki diagnosztikájának alapjai képezik a hatékony műszaki karbantartási rendszerek létrehozásának alapját. Az elméleti alapelvek megértése, a diagnosztikai paraméterek megfelelő kiválasztása és az optimális karbantartási stratégia kulcsfontosságú tényezők a hajó üzemeltetésének megbízhatóságának, biztonságának és gazdaságosságának biztosításában.

A modern fejlesztési trendek a digitális technológiák, a mesterséges intelligencia és a különféle karbantartási megközelítések integrációjának szélesebb körű alkalmazására irányulnak. Ezen technológiák sikeres megvalósításához az alapvető diagnosztikai elvek mélyreható ismerete és alkalmazásuk szisztematikus megközelítése szükséges.

A tengeri berendezések műszaki diagnosztikájának további fejlesztése intelligens öndiagnosztikai rendszerek létrehozásával fog összefüggésbe kerülni, amelyek képesek önállóan karbantartási döntéseket hozni és valós időben optimalizálni az üzemmódokat.

2. fejezet. A rezgés alapjai a tengeri berendezések mechanikus rendszereiben: fizikai folyamatok és diagnosztikai jellemzők

Bevezetés

A rezgés a mechanikus rendszerek univerzális nyelve, amely gazdag információkat tartalmaz azok műszaki állapotáról. A tengerészeti technológiában, ahol a berendezések fokozott terhelés, változó üzemi körülmények és agresszív tengeri környezet alatt működnek, a rezgésdiagnosztika különös jelentőséggel bír. A rezgés keletkezésének és terjedésének fizikai alapjainak megértése kulcsfontosságú a tengerészeti berendezések műszaki állapotának hatékony diagnosztizálásához és előrejelzéséhez.

A hajóberendezések rezgése egy összetett, többkomponensű jel, amelyet különféle gerjesztőforrások alkotnak, és összetett mechanikai szerkezeteken keresztül továbbítanak. A hajó erőművének minden eleme hozzájárul az általános rezgésképhez, egyedi „rezgésportrét” alkotva a műszaki állapotról.

2.1 A rezgés fizikai alapjai

2.1.1 A rezgéselmélet alapfogalmai

A mechanikai rezgések testek vagy mechanikus rendszerek részeinek olyan mozgásait jelentik, amelyek bizonyos időközönként ismétlődnek egy egyensúlyi helyzet körül. A tengeri berendezések esetében a rezgések a munkafolyamat szerves részét képezik, és egyúttal diagnosztikai információforrást is jelentenek.

Az egyszerű rezgések matematikai leírása:

Az egyszerű harmonikus rezgéseket a következő egyenlet írja le:

x(t) = A·sin(ωt + φ)

ahol:

• x(t) – elmozdulás t időpillanatban
• A – rezgési amplitúdó
• ω – szögfrekvencia (ω = 2πf)
• φ – kezdeti fázis
• f – rezgési frekvencia (Hz)

Sebesség és gyorsulás harmonikus rezgésekben:

v(t) = dx/dt = Aω·cos(ωt + φ) = Aω·sin(ωt + φ + π/2)

a(t) = dv/dt = -Aω²·sin(ωt + φ) = Aω²·sin(ωt + φ + π)

Ezek a kapcsolatok azt mutatják, hogy:

• A sebességvezetők elmozdulása π/2-vel (90°)
• A gyorsulás π-vel (180°) elmozdulást eredményez
• Maximális sebesség: v_max = Aω
• Maximális gyorsulás: a_max = Aω²

2.1.2 Mechanikai rezgések osztályozása

A mozgás jellege szerint:

Rezgési elmozdulás – az alacsony frekvenciájú rezgések fő paramétere (f < 10 Hz):

• Mikrométerben (μm) vagy milliméterben (mm) mérve
• Leginformatívabb az egyensúlyhiány és a beállítási hibák szempontjából
• Alacsony sebességű berendezések felügyeletére használják
• ISO szabvány: jellemzően 25-100 μm ipari berendezésekhez

Rezgési sebesség – univerzális paraméter középfrekvenciákra (10-1000 Hz):

• mm/s-ban mérve
• Arányos a rezgési energiával
• Az általános állapotértékelés fő paramétere
• ISO 10816: szabványszintek különféle géptípusokhoz

Rezgésgyorsulás – optimális magas frekvenciákhoz (f > 1000 Hz):

• m/s²-ben vagy g-ben mérve (g = 9,81 m/s²)
• Érzékeny az ütközési folyamatokra
• Hatékony a gördülőcsapágy-diagnosztikában
• 1-20 kHz-es tartományban használható

Paraméterek közötti matematikai kapcsolatok:

Harmonikus jel esetén x(t) = A·sin(2πft):

• Rezgési sebesség: v_RMS = A·2πf/√2 = 2,22·A·f (mm/s)
• Rezgésgyorsulás: a_RMS = A·(2πf)²/√2 = 8,89·A·f² (m/s²)

Periodicitás szerint:

Periodikus rezgések ismételjük egyenlő időközönként:

• Harmonikus (szinuszos)
• Poliharmonikus (a felharmonikusok összege)
• Periodikus nem harmonikus (impulzus, fűrészfog)

A periodikus rezgések matematikai ábrázolása (Fourier-sorok):

x(t) = A₀ + Σ[Aₙ·cos(nωt) + Bₙ·sin(nωt)]

Aperiodikus rezgések nincs ismétlődő szerkezetük:

• Átmeneti folyamatok
• Véletlenszerű rezgések (zaj)
• Modulált jelek

Frekvenciajellemzők szerint:

Alacsony frekvenciájú rezgések (0,1-10 Hz):

• Rotor kiegyensúlyozatlansága
• Tengelyvonal-eltérés
• Az égési folyamat instabilitása
• Hajótest szerkezeti rezonanciák

Közepes frekvenciájú rezgések (10-1000 Hz):

• Fogaskerék-áttételek
• A ventilátorok és szivattyúk lapátfrekvenciái
• Elektromágneses folyamatok motorokban
• Hidrodinamikai jelenségek

Nagyfrekvenciás rezgések (1000-20000 Hz):

• Gördülőcsapágyak
• Kavitáció a szivattyúkban
• Súrlódási és kopási folyamatok
• Ultrahangos hibák

2.1.3 Alapvető rezgési paraméterek

Amplitúdó jellemzők:

Csúcsérték – maximális eltérés a nulla szinttől:

x_csúcs = max|x(t)|

Alkalmazás: lökésszerű terhelés szabályozása, tranziens folyamatok elemzése.

Csúcstól csúcsig – a maximális és minimális értékek közötti különbség:

x_pp = x_max – x_min

Alkalmazás: általános rezgésszint-értékelés, hézagszabályozás.

Négyzetes középérték (RMS) értéke:

x_RMS = √(1/T∫₀ᵀ x²(t)dt)

Alkalmazás: a rezgésenergia-értékelés fő paramétere, nemzetközi szabványok.

Átlagos érték:

x_átlag = 1/T ∫₀ᵀ |x(t)|dt

Az amplitúdóparaméterek közötti kapcsolatok:

Harmonikus jel esetén:

• x_RMS = x_csúcs/√2 ≈ 0,707·x_csúcs
• x_átlag = 2·x_csúcs/π ≈ 0,637·x_csúcs
• x_pp = 2·x_csúcs

Frekvencia jellemzők:

Alapfrekvencia (f₀) – az alapharmonikus frekvenciája.

Rezgési periódus: T = 1/f₀

Szögfrekvencia: ω = 2πf₀

Fázisjellemzők:

Abszolút fázis – jelfázis a külső referenciajelhez képest.

Relatív fázis – fáziskülönbség a jelek között a különböző mérési pontokon:

Δφ = φ₁ – φ₂

A fázisinformációk kritikus fontosságúak a következők szempontjából:

• Az egyensúlyhiány irányának meghatározása kiegyensúlyozás közben
• Szerkezetek rezgési módjainak elemzése
• Gerjesztési források azonosítása
• Tengelyhiba diagnosztizálása

2.1.4 A rezgés statisztikai jellemzői

A véletlenszerű folyamatok statisztikai paraméterei:

Variancia:

σ² = E[(x(t) – μ)²] = x_RMS² – μ²

ahol μ – matematikai várható érték.

Ferdeségi együttható:

S = E[(x(t) – μ)³]/σ³

Az eloszlás szimmetriáját jellemzi:

• S = 0 szimmetrikus eloszlás esetén
• S > 0 jobb oldali aszimmetria esetén
• S < 0 bal oldali aszimmetria esetén

Kurtosis együttható:

K = E[(x(t) – μ)⁴]/σ⁴

Az eloszlás „élességét” jellemzi:

• K = 3 normális eloszlás esetén
• K > 3 „éles” eloszlás esetén (impulzusok jelenléte)
• K < 3 "lapos" eloszlás esetén

Csúcstényező:

CF = x_csúcs/x_RMS

Diagnosztikai jelentőség:

• CF = √2 ≈ 1,41 szinuszos jel esetén
• CF = √3 ≈ 1,73 háromszögjel esetén
• A CF > 3 hatásfolyamatok jelenlétét jelzi
• CF > 5, a csapágyhibák jellemzője

2.1.5 A tengerészeti berendezésekben fellépő rezgések típusai

Szabad és kényszerített rezgések:

Szabad rezgések a kezdeti zavar után keletkeznek, és természetes frekvenciákon történnek:

m·ẍ + c·ẋ + k·x = 0

ahol m – tömeg, c – csillapítás, k – merevség.

Sajátfrekvencia: f₀ = (1/2π)·√(k/m)

Kényszerített rezgések külső erők hatására alakul ki:

m·ẍ + c·ẋ + k·x = F(t)

Amplitúdó-frekvencia karakterisztika:

A(ω) = F₀/k / √[(1-(ω/ω₀)²)² + (2ξω/ω₀)²]

ahol ξ – csillapítási együttható.

Rezonancia jelenségek:

Rezonancia akkor keletkezik, amikor a gerjesztési frekvencia egybeesik a természetes frekvenciával:

• Amplitúdó növekedése Q-faktorral (rendszerminőségi tényező)
• 90°-os fáziseltolódás rezonancián
• Szerkezeti pusztulás veszélye

Hosszanti, keresztirányú és torziós rezgések:

Hosszanti rezgések – tengely mentén mért rezgések:

• Izgatott a munkafolyamat egyenetlensége miatt
• A dugattyús gépek jellemzői
• Frekvenciák: hengerszám × fordulatszám többszörösei

Keresztirányú rezgések – tengelyek hajlító rezgései:

• Az egyensúlyhiány fő rezgéstípusa
• A tengelyhajlítási rezgések kritikus frekvenciái
• Rezgési módok: csomópontok és antinodák

Torziós rezgések – rezgések a forgástengely körül:

• A nyomaték egyenetlensége gerjeszti
• Veszélyes a hosszú tengelyrendszerekre
• Tengely- és tengelykapcsoló-meghibásodásokhoz vezethet

Szinkron és aszinkron rezgések:

Szinkron rezgések a forgási frekvencia többszöröse:

• 1× – egyensúlyhiány, eltolódás
• 2× – illesztési hiba, laza illeszkedés
• 3×, 4×… – gyártási hibák

Aszinkron rezgések nem függ a forgási frekvenciától:

• Csapágyfrekvenciák
• Változó terhelés alatti sebességváltó frekvenciák
• Önrezgések és instabil folyamatok

2.2 Hajókon fellépő rezgésforrások

2.2.1 Főmotorok, mint rezgésforrások

A főmotorok a hajók legerősebb rezgésforrásai. Rezgési jellemzőiket a motor típusa, a tervezési jellemzők és az üzemmód határozza meg.

Dízelmotorok:

Üzemanyag-égetési folyamatok: A hengerekben az égési folyamat egyenetlensége változó erőket hoz létre, amelyek a dugattyúcsoportra és a motorblokkra hatnak.

Fő gerjesztési frekvenciák:

• f_main = n/60 (Hz) – főtengely forgási frekvenciája
• f_cyl = z·n/60 (Hz) – gyújtási frekvencia

ahol n – a motor fordulatszáma, z – a hengerek száma.

4 ütemű motorhoz:

• Munkaütem-frekvencia: f_munka = z·n/120
• Harmonikusok: 0,5×, 1×, 1,5×, 2×, 2,5× forgási frekvencia

2 ütemű motorhoz:

• Munkaütem-frekvencia: f_munka = z·n/60
• Fő felharmonikusok: 1×, 2×, 3×, 4× forgási frekvencia

Forgó tömeg kiegyensúlyozatlansága:

A főtengely és a kapcsolódó alkatrészek maradék kiegyensúlyozatlansága centrifugális erőket hoz létre:

F_centr = m·e·ω²

ahol m – kiegyensúlyozatlan tömeg, e – excentricitás, ω – szögsebesség.

Gerjesztési frekvencia: a főtengely forgási frekvenciájának 1×-e.

Visszatérő tömegkiegyensúlyozatlanság:

A dugattyúcsoport tehetetlenségi erői változó terheléseket hoznak létre:

F_be = m_recip·r·ω²·(cosωt + λ·cos2ωt)

ahol λ = r/l – a forgattyústengely sugarának és a hajtórúd hosszának aránya.

Fő frekvenciák: a forgási frekvencia 1× és 2×-e.

Gyártási és összeszerelési pontatlanságok:

• Főtengely ütése: frekvenciák 1×, 2×, 3×…
• Henger ovalitása: gyakoriság 2×
• Kiegyensúlyozási pontatlanság: frekvencia 1×
• Eltolás: frekvenciák 1×, 2×

Csapágy- és vezetősín-kopás:

• Főcsapágy kopása: fokozott rezgés 0,5×, 1×, 2×
• Hajtórúdcsapágy kopása: a hengerszám többszöröse
• Dugattyúgyűrű kopása: nagyfrekvenciás alkatrészek
• Vezetőtávolságok: ütési folyamatok

Gázturbinás hajtóművek:

A rotor kiegyensúlyozatlansága:

• Nagynyomású kompresszor: 10000-15000 RPM
• Nagynyomású turbina: 8000-12000 RPM
• Alacsony nyomású kompresszor: 3000-5000 RPM

Aerodinamikai folyamatok:

• Pengefrekvenciák: z_penge × n/60
• Kompresszor túlfeszültség: alacsony frekvenciájú pulzációk
• Nem stacionárius áramlások: szélessávú zaj

Hőmérsékleti deformációk:

• Dörzsölés az áramlási útvonalban
• A hézag változása fűtés közben
• Hőmérsékleti feszültségek a burkolatban

2.2.2 Segédgépek

Generátorok és villanymotorok:

Mechanikai rezgésforrások:

• Rotor kiegyensúlyozatlansága: frekvencia 1×
• Csapágyhibák: csapágyfrekvenciák
• Eltérés a hajtómotorral: frekvenciák 1×, 2×

Elektromágneses források:

Indukciós motorok esetén:

f_em = 2·f_hálózat·s·p

ahol f_mains – hálózati frekvencia, s – szlip, p – póluspárok száma.

Jellemző frekvenciák:

• 2× hálózati frekvencia (100 Hz 50 Hz-es hálózat esetén)
• Az állórész- és rotorhoronyszámokhoz kapcsolódó frekvenciák
• Légrés excentricitási frekvenciái

Tekercselési hibák:

• Menetek közötti rövidzárlatok: forgási frekvencia moduláció
• Rotorrúd törése: oldalsávok a forgási frekvencia körül
• Rotor excentricitása: frekvenciák ±1, ±2, ±3 × hálózati frekvencia

Különböző rendszerű szivattyúk:

Centrifugális szivattyúk:

Fő rezgésforrások:

• Járókerék kiegyensúlyozatlansága: frekvencia 1×
• Pengefrekvencia: z_penge × n/60
• Kavitáció: szélessávú jel 5-50 kHz tartományban

Kavitáció diagnosztikai jelei:

• Kezdeti kavitáció: nagyfrekvenciás komponens növekedése
• Fejlett kavitáció: pengefrekvencia-moduláció
• Szuperkavitáció: az általános rezgésszint csökkenése

Dugattyús szivattyúk:

• Dugattyúfrekvencia: z_dugattyú × n/60
• Nyomáspulzációk: a dugattyúfrekvenciás felharmonikusok
• Szelepkopás: a pulzáció jellegének változásai

Csavaros szivattyúk:

• Csavarfrekvencia: z_csavar × n/60
• Csavar kölcsönhatás: kombinációs frekvenciák
• Munkafelület kopása: harmonikus amplitúdóváltozások

Kompresszorok és ventilátorok:

Centrifugális kompresszorok:

• Pengefrekvencia: fő diagnosztikai frekvencia
• Túlfeszültség: alacsony frekvenciájú önrezgések (0,1-10 Hz)
• Leállási jelenségek: szabálytalan pulzálás

A túlfeszültség matematikai leírása:

Előfordulási feltétel: dΨ/dΦ > 0

ahol Ψ – nyomástényező, Φ – áramlási együttható

Dugattyús kompresszorok:

• Dugattyúfrekvencia: meghatározza a fő felharmonikusokat
• Szelepjelenségek: nagyfrekvenciás komponensek
• Gázvezeték pulzációi: rendszerrezonancia frekvenciák

Axiális ventilátorok:

• Pengefrekvencia és felharmonikusai
• Kölcsönhatás a vezetőlapátokkal
• Penge leállás jelenségek

Sebességváltók és tengelykapcsolók:

Fogaskerék-áttételek:

Fő sebességváltó frekvenciája:

f_hajtómű = z·n/60

ahol z – a fogaskerék fogainak száma, n – a forgási frekvencia.

A rendellenességek diagnosztikai jelei:

• Fogkopás: a fogaskerék frekvencia felharmonikusainak növekedése
• Gyártási hibák: sebességváltó frekvencia moduláció
• Fogtörés: ütési impulzusok forgási frekvencián

Bolygókerekes fogaskerekek:

Jellemző frekvenciák:

• f_sat = (z_gyűrű – z_nap)·n_vivő/(60·z_sat)
• f_bolygó = |z_nap – z_gyűrű|·n_nap/(60·z_gyűrű)

Csatlakozók:

• Rugalmas csatolások: természetes frekvenciák csatolása
• Eltérés: frekvenciák 1×, 2×, 3×
• Fogkopás (fogaskerék-kapcsolások): fogaskerék-frekvenciák

2.2.3 Meghajtási komplexum

A légcsavar és a hajótesttel való kölcsönhatása:

Pengefrekvenciák:

f_penge = z_penge × n_prop/60

Fő gerjesztési források:

• A sebességmező egyenetlensége a hajótest mögött
• Kavitáció a pengéken
• Propeller kiegyensúlyozatlanság

Légcsavar-hajótest kölcsönhatás:

A hajótestre ható változó erők:

• Hosszanti komponens (tolóerő): tolóerő-pulzációk
• Keresztirányú komponensek: oldalirányú erők
• Nyomatékok: nyomaték és felborulás

Kavitációs jelenségek:

A propeller kavitációjának típusai:

• Buborékkavitáció: nagyfrekvenciás pulzációk
• Lemezkavitáció: alacsony frekvenciájú nyomáspulzációk
• Szuperkavitáció: a propeller karakterisztikájának változásai

Tatcső elrendezése:

Főtengelycsapágyak:

• Vízkenés: speciális csapágyüzemi jellemzők
• Csapágypersely kopása: hézagváltozások
• Homok behatolása: abrazív kopás

Diagnosztikai gyakoriságok:

• f_belső = 0,5×f_rot×z_golyók×(1 – d/D×cosα)
• f_külső = 0,5 × f_rot × z_golyó × (1 + d/D × cosα)
• f_kalitka = 0,5 × f_rot × (1 – d/D × cosα)

ahol d/D – átmérőarány, α – érintkezési szög.

Tengelytömítések:

• Tömszelence tömítések: súrlódás és kopás
• Csúszógyűrűs tömítések: érintkezési feszültségek
• Szivárgás: dinamikus jellemzőváltozások

Tengelyek axiális és siklócsapágyai:

Axiális csapágy:

Elnyeli a propeller axiális erejét:

F_tolóerő = T/(η_prop × V)

ahol T – a légcsavar tolóereje, η_prop – a légcsavar hatásfoka, V – a hajó sebessége.

Rezgésforrások:

• Nem egyenletes terhelés a szegmenseken
• Hőmérsékleti deformációk
• A munkafelületek kopása és becsípődése

Csapágyak csapágyazása:

• Tengelyvonal-elhajlás saját súly alatt
• Dinamikus terhelések a légcsavar működéséből
• A tengelyszakaszok eltolódása

2.2.4 Rezgésátvitel hajószerkezeteken keresztül

Rezgésátviteli útvonalak:

Merev csatlakozások:

• Motoralapok
• Tengelyezés és támasztékai
• Csővezetékek és tartozékai

Rugalmas csatlakozások:

• Motor rezgéscsillapítók
• Csőkompenzátorok
• Rugalmas tengelykapcsolók

Hajótest dinamikus jellemzői:

Hull természetes frekvenciái:

• Teljes hajlítási módok: 1-10 Hz
• Helyi fedélzeti és válaszfali módok: 10-100 Hz
• Panelbevonatolási módok: 100-1000 Hz

Átviteli együtthatók:

K(ω) = X_kimenet/X_bemenet = H(jω)

ahol H(jω) – szerkezetátviteli függvény.

Tengeri hullámok hatása:

Hajómozgások:

• Forgás: 0,05-0,2 Hz
• Hangmagasság: 0,1–0,3 Hz
• Emelés: 0,2-0,5 Hz

Csapkodás:

A hajótestet érő hullámhatások impulzusterhelést hoznak létre:

• Fenékcsapódás: fenékre ható hatások
• Oldalra csapódás: oldalra ütődések
• Orrcsapódás: ütések a hajóorrra

2.2.5 Rezgési jellemzők különböző üzemi körülmények között

Hajórakodási hatás:

Változások a vázlatban:

• Hull természetes frekvenciaváltozásai
• A légcsavar működési állapotának változásai
• Berendezések terhelésének újraelosztása

Súlypont befolyása:

• Stabilitás és gördülési időszak
• Berendezés alapozási terhelései
• Hajótest szerkezeti deformációi

Az időjárási körülmények hatása:

Vihar körülményei:

• Megnövekedett mozgási amplitúdók
• Dinamikus terhelések a berendezéseken
• A motor üzemmódjának változásai

Jégviszonyok:

• Jégütés a hajótesten
• A légcsavar jellemzőinek változásai
• További terhelések a tengelyeken

Berendezés üzemmódjai:

Átmeneti módok:

• Motorindítás és leállítás
• Terhelésváltozások
• Sebességváltás

Vészhelyzeti üzemmódok:

• Egymotoros működés
• Vészleállás
• Tolatás

Következtetés

A hajókon fellépő rezgések fizikai alapjainak és forrásainak megértése képezi a hatékony diagnosztika alapját. A hajó erőművének minden elemének megvannak a saját jellemző gerjesztési frekvenciái és diagnosztikai jelei, amelyeket figyelembe kell venni a monitorozó rendszerek fejlesztésekor.

A hajórendszerek összetettsége átfogó megközelítést igényel a rezgéselemzésben, amely figyelembe veszi a különböző gerjesztési források kölcsönhatását, a rezgésátviteli útvonalakat a szerkezeteken keresztül, valamint az üzemi körülmények hatását. A modern digitális jelfeldolgozási módszerek lehetővé teszik hasznos diagnosztikai információk kinyerését az összetett, többkomponensű rezgésjelekből, és megbízható értékelést nyújtanak a tengeri berendezések műszaki állapotáról.

A rezgésdiagnosztika elméletének és gyakorlatának továbbfejlesztése olyan intelligens rendszerek létrehozására irányul, amelyek képesek automatikusan elemezni az összetett rezgési mintákat, és valós időben döntéseket hozni a berendezések műszaki állapotáról.

3. fejezet. Rezgésmérés és -elemzés: Modern technológiák és módszerek

Bevezetés

A rezgésmérés képezi minden tengeri berendezés diagnosztikai rendszerének alapját. A diagnosztikai információk minősége közvetlenül függ a mérőrendszer pontosságától, stabilitásától és megbízhatóságától. Az agresszív tengeri környezet, a magas páratartalom, a változó hőmérsékletek és az elektromágneses interferencia által jellemzett tengeri körülmények között a mérőberendezésekkel szembeni követelmények különösen szigorúak.

A modern rezgésmérő rendszerek összetett mérési-számítási komplexumokat képviselnek, beleértve a nagy pontosságú érzékelőket, a többcsatornás adatgyűjtő rendszereket, a nagy teljesítményű digitális jelfeldolgozó algoritmusokat és az intelligens elemzési módszereket. A mikroelektronika, a digitális technológiák és a vezeték nélküli kommunikáció fejlődése új lehetőségeket nyit meg a nagyfokú autonómiával és intelligenciával rendelkező elosztott megfigyelőrendszerek létrehozására.

3.1 Rezgésmérési módszerek

3.1.1 A rezgésmérés alapelvei

Kinematikai mérési elv:

A kinematikai elv a tárgy mozgásparamétereinek – elmozdulás, sebesség vagy gyorsulás – közvetlen mérésén alapul. Ez az elv a modern rezgésdiagnosztikában a legelterjedtebb a nagy pontosság és a széles dinamikus tartomány miatt.

A kinematikai elv matematikai alapjai:

Harmonikus rezgések esetén a mozgásparaméterek közötti kapcsolatot a következőképpen írhatjuk le:

• x(t) = A·sin(ωt + φ) – elmozdulás
• v(t) = dx/dt = Aω·cos(ωt + φ) – sebesség
• a(t) = dv/dt = -Aω²·sin(ωt + φ) – gyorsulás

Frekvenciatartományban:

• V(jω) = jω·X(jω) – rezgési sebesség
• A(jω) = (jω)²·X(jω) = -ω²·X(jω) – rezgésgyorsulás

Integrálási és differenciálási átviteli függvények:

• H_int(jω) = 1/(jω) – integrátor
• H_diff(jω) = jω – differenciálótag

Dinamikus mérési elv:

A dinamikus elv az oszcilláló mozgás során fellépő tehetetlenségi erők mérésén alapul. Ezt az elvet inerciális érzékelőkben alkalmazzák, ahol a tárgy rezgései egy tehetetlen tömeg relatív mozgását okozzák.

Inerciális rendszer mozgásegyenlete:

m·ẍ + c·ẋ + k·x = -m·a₀(t)

ahol:

• m – tehetetlen tömeg
• c – csillapítási együttható
• k – rugalmas elem merevsége
• a₀(t) – alapgyorsulás
• x – relatív tömegelmozdulás

Inerciális érzékelő átviteli függvénye:

H(jω) = X(jω)/A₀(jω) = -ω²/[ω₀²-ω² + j·2ξω₀ω]

ahol ω₀ = √(k/m) – sajátfrekvencia, ξ = c/(2√(km)) – csillapítási együttható.

3.1.2 Mérési módszerek osztályozása

A mért paraméter típusa szerint:

Abszolút elmozdulásmérés:

• Elmozdulások mérése rögzített alaphoz képest
• Alkalmazás: nagy elmozdulás szabályozása, alacsony frekvenciájú diagnosztika
• Szenzorok: lézeres interferométerek, örvényáramú, kapacitív

Relatív elmozdulás mérése:

• Egy tárgyrész elmozdulásának mérése egy másikhoz képest
• Alkalmazás: hézagszabályozás, burkolat deformációi
• Érzékelők: örvényáramú, induktív, nyúlásmérő

Szögeltérés mérése:

• Tengelyek forgásának és torziós rezgésének mérése
• Alkalmazás: tengelydiagnosztika, torziós rezgéselemzés
• Szenzorok: kódolók, giroszkópok, lézeres szögmérők

Érzékelő telepítési módszer szerint:

Kapcsolattartási módok:

• Az érzékelő közvetlen mechanikus csatlakoztatása a tárgyhoz
• Előnyök: nagy pontosság, zajállóság
• Hátrányok: az objektum dinamikájára gyakorolt hatás, a telepítés bonyolultsága

Érintésmentes módszerek:

• Mérés a tárggyal való fizikai érintkezés nélkül
• Előnyök: nincs hatással a tárgyra, mérés nehezen hozzáférhető helyeken
• Hátrányok: külső interferencia hatása, távolságkorlátozások

Mérési karakter szerint:

Folyamatos mérések:

• A rezgési paraméterek állandó monitorozása
• Alkalmazás: kritikus berendezésekhez tartozó helyhez kötött diagnosztikai rendszerek
• Jellemzők: magas megbízhatósági követelmények, autonóm működés

Időszakos mérések:

• Mérések meghatározott időközönként
• Alkalmazás: hordozható diagnosztika, ütemezett felmérések
• Jellemzők: részletes elemzési képesség, rugalmas mérési programok

3.1.3 Rezgésérzékelők típusai

Gyorsulásmérők:

A gyorsulásmérők a leguniverzálisabb és legszélesebb körben használt rezgésérzékelők. Mérik a gyorsulást, és jelek integrálásával lehetővé teszik az elmozdulás és a sebesség információk kinyerését.

Piezoelektromos gyorsulásmérők:

A működési elv a piezoelektromos hatáson alapul – elektromos töltés keletkezik a kristály mechanikai deformációja során.

Fő anyagok:

• Kvarc (SiO₂): nagy stabilitás, alacsony hőmérsékleti érzékenység
• Turmalin: természetes piezoelektromos anyag, nagy szilárdságú
• Piezokerámia (PZT): nagy érzékenység, széles hőmérsékleti tartomány

Tervezési sémák:

• Tömörítési mód: F = ma → σ = F/A → Q = d₃₃·σ·A
• Nyírási mód: τ = F/A → Q = d₁₅·τ·A
• Hajlítási mód: M = F·l → Q = d₃₁·M·w/t²

ahol d₃₃, d₁₅, d₃₁ – piezoelektromos modulusok, Q – töltés, σ, τ – feszültségek.

Műszaki jellemzők:

• Érzékenység: 0,1–100 pC/(m/s²)
• Frekvenciatartomány: 0,5 Hz – 10 kHz
• Dinamikatartomány: 100-140 dB
• Hőmérséklet-tartomány: -50…+150°C
• Túlterhelhetőség: akár 10000 g

Kapacitív gyorsulásmérők:

A működési elv a kondenzátor kapacitásának változásán alapul, amikor a tehetetlen tömeg elmozdul.

Matematikai leírás:

C = ε₀·ε_r·A/d

ΔC/C = -Δd/d = -x/d₀

ahol ε₀ – dielektromos állandó, A – lemezfelület, d – a lemezek közötti távolság.

Előnyök:

• DC gyorsulásmérés (f = 0 Hz)
• Nagy stabilitás alacsony frekvenciákon
• Alacsony energiafogyasztás
• Mikrominiatürizálási lehetőség (MEMS)

Hátrányok:

• Érzékenység az elektromágneses interferenciával szemben
• Stabilizált tápegységre van szükség
• Korlátozott hőmérsékleti tartomány

Induktív gyorsulásmérők:

A működési elv a tekercs induktivitásának változásán alapul, amikor a ferromágneses mag mozog.

Differenciálrendszer:

• L₁ = L₀ + ΔL·x/x₀
• L₂ = L₀ – ΔL·x/x₀
• ΔL = L₁ – L₂ = 2ΔL·x/x₀

Alkalmazás: alacsony frekvenciájú mérések, vibrációs mérők, aktív izolációs rendszerek.

Rezgéssebesség-érzékelők:

Elektrodinamikus érzékelők:

A működési elv a mágneses térben mozgó vezetőben keletkező EMF-en alapul.

Az elektromágneses indukció törvénye:

e = B·l·v = B·l·dx/dt

ahol B – mágneses indukció, l – vezetőhossz, v – sebesség.

Építés:

• Állandó mágnes pólusdarabokkal
• Mozgó tekercs rugalmas felfüggesztésen
• Csillapító folyadék

Átviteli függvény:

H(jω) = jω/(ω₀² – ω² + j·2ξω₀ω)

Működési frekvenciatartomány: általában 10 Hz felett (a felfüggesztés rezonanciafrekvenciája felett).

Előnyök:

• Közvetlen rezgési sebességmérés
• Nincs szükség tápegységre
• Nagy megbízhatóság
• Egyszerű kalibrálás

Hátrányok:

• Nagy méret és súly
• Korlátozott alacsony frekvenciatartomány
• Érzékenység a mágneses mezőkkel szemben
• A hőmérséklet hatása a mágneses tulajdonságokra

Elmozdulásérzékelők:

Örvényáramú érzékelők:

A működési elv azon alapul, hogy az örvényáram a vezető tárgyban változik, amikor az érzékelőtől való távolság változik.

Fizikai alapismeretek:

P_veszteség = k·f²·B²·t·ρ⁻¹

ahol f – frekvencia, B – mágneses indukció, t – anyagvastagság, ρ – fajlagos ellenállás.

Egyenértékű áramkör:

• Generátor tekercs: váltakozó mágneses mezőt hoz létre
• Vevőtekercs: regisztrálja a mezőváltozásokat
• Mérési tárgy: vezető célpont

Matematikai modell:

Z(x) = R + jωL₀[1 + k·f(x)]

ahol x – a tárgytól való távolság, f(x) – csatolási függvény.

Műszaki jellemzők:

• Mérési tartomány: 0,1-25 mm
• Felbontás: akár 0,01 μm
• Frekvenciatartomány: 0 Hz – 10 kHz
• Linearitás: ±0,5%
• Hőmérséklet-stabilitás: ±0,02%/°C

Alkalmazás a tengeri diagnosztikában:

• Radiális tengelyrezgések mérése
• Rotor axiális elmozdulásának figyelése
• Csapágyhézag mérése
• Hajótest-deformációk monitorozása

Lézeres érzékelők:

A működési elv a lézersugárzás interferenciáján vagy a fényimpulzus repülési idejének mérésén alapul.

Lézeres interferométerek: A Doppler-effektus alapján:

f_doppler = 2v·cosθ/λ

ahol v – tárgysebesség, θ – nyaláb beesési szöge, λ – hullámhossz.

Előnyök:

• Nagyon nagy pontosság (akár nanométerig)
• Széles frekvenciatartomány (0 Hz – MHz)
• Érintésmentes mérés
• Nincs hatással a tárgyra

Hátrányok:

• Magas költségek
• Érzékenység az alap rezgéseire
• Optikai tisztasági követelmények
• Igazítási bonyolultság

Lézeres háromszögelési érzékelők: Háromszögelési elv:

d = f·b/(a + Δa)

ahol f – fókusztávolság, b – alap, a – képpozíció.

Alkalmazások:

• Érintésmentes elmozdulásmérés
• Felületprofil-szabályozás
• Deformációmérés

3.1.4 Speciális mérési módszerek

Nyúlásmérő bélyeg mérések:

Szerkezeti deformációk mérése a dinamikus feszültségek meghatározásához.

Működési elv:

ΔR/R = K·ε

ahol K – alakváltozási érzékenységi együttható, ε – relatív deformáció.

Hídmérő áramkör:

U_kimenet = U_tápellátás·ΔR/(4R) = U_tápellátás·K·ε/4

Alkalmazás a tengeri diagnosztikában:

• Hajótest szerkezetének feszültségszabályozása
• Tengelynyomaték mérése
• Fáradásos károsodás diagnosztikája
• Berendezések alapjainak felügyelete

Akusztikai módszerek:

Akusztikai emisszió: Anyagdeformáció és törési folyamatok által keltett rugalmas hullámok regisztrálása.

AE paraméterek:

• Jel amplitúdója
• Impulzusenergia
• Számolási arány
• Kumulatív energia

Alkalmazások:

• Repedés- és hibaészlelés
• Kárfejlődés-monitorozás
• Hegesztett illesztések vezérlése
• Csapágydiagnosztika

Ultrahangos diagnosztika: Ultrahangos hullámok használata vastagságszabályozáshoz, hibakereséshez és anyagtulajdonságok méréséhez.

Mód:

• Impulzus-visszhang módszer
• Átmenő átviteli módszer
• Rezonancia módszer
• Merülő tesztelés

Optikai módszerek:

Holografikus interferometria: Tárgyrezgési módok rögzítése holografikus módszerekkel.

Előnyök:

• Rezgő mód vizualizáció
• Érintésmentes mérés
• Nagy térbeli felbontás
• Komplex objektumvizsgálati képesség

Digitális képkorreláció (DIC): Deformációk és elmozdulások mérése képelemzéssel.

Alapelv:

• Tárgyfotózás deformáció előtt és után
• Képek korrelációs elemzése
• Az elmozdulási és deformációs mezők kiszámítása

3.2 Műszaki mérőeszközök

3.2.1 Mérőrendszer architektúrája

Modern mértékrendszer felépítése:

Objektum → Érzékelők → Kondicionálás → ADC → Feldolgozás → Elemzés → Döntés

↑ ↓ ↓ ↓

Visszajelzési kalibrációs adatbázis-jelentések

Elsődleges jelátalakítók (érzékelők):

Az elsődleges jelátalakítók funkciói:

• Mechanikai rezgések átalakítása elektromos jellé
• A szükséges érzékenység és pontosság biztosítása
• Alkalmazkodás az üzemi körülményekhez
• A mérési tárgyra gyakorolt hatás minimalizálása

A tengeri alkalmazásokban használt érzékelőkkel szembeni követelmények:

• Tengeri környezettel szembeni ellenállás (sós levegő, páratartalom)
• Hőmérséklet-stabilitás (-30…+70°C)
• Rezgés- és ütésállóság
• Elektromágneses kompatibilitás
• Robbanásbiztonság (tartályhajók és gázszállítók esetében)

Jelkondicionáló eszközök:

Töltéserősítők (piezoelektromos érzékelőkhöz): Nagy impedanciájú töltésjel átalakítása alacsony impedanciájú feszültségjellé.

Főbb jellemzők:

K_amp = U_out/Q_in = 1/C_feedback

ahol C_feedback – visszacsatolási kapacitás.

Követelmények:

• Nagy bemeneti impedancia (>10¹² Ω)
• Alacsony nulla sodródás (<1 mV/hour)
• Széles frekvenciatartomány (0,1 Hz – 100 kHz)
• Túlterhelés elleni védelem

Feszültségerősítők (más érzékelőtípusokhoz): Biztosítsa a feszültségérzékelőkből érkező jelek erősítését.

Jellemzők:

• Nyereség: 1-10000
• Bemeneti impedancia: >1 MΩ
• Sávszélesség: akár 100 kHz
• Zajszint: <10 μV

Szűrők: Korlátozza a sávszélességet az aliasing elkerülése érdekében.

Szűrőtípusok:

• Aluláteresztő szűrők (LPF): f_cutoff = 0,4·f_sampling
• Felüláteresztő szűrők (HPF): DC komponens kiküszöbölése
• Sáváteresztő szűrők: működő sáv kiválasztása
• Ritkaszűrők: hálózati zavarszűrők

Integrátorok és differenciáló tényezők: Rezgési paraméterek közötti átváltás.

Analóg integráció:

H_int(jω) = -1/(jωRC)

Digitális integráció:

x[n] = x[n-1] + v[n]·Δt

3.2.2 Analóg-digitális átalakítás

ADC-elvek:

Az analóg-digitális átalakítás folyamata a következőket foglalja magában:

1. Időbeli diszkretizáció (mintavételezés)
2. Szintkvantálás
3. Digitális kódkódolás

Nyquist-Kotelnikov tétel:

f_mintavétel ≥ 2·f_max

ahol f_max – a jelspektrumban lévő maximális frekvencia.

Gyakorlati ajánlások:

• f_mintavétel = (2,5-5)·f_max a minőségi rekonstrukcióhoz
• Élsimítási szűrők f_cutoff = 0,4·f_sampling értékkel

ADC felbontás: Meghatározza a kvantálási pontosságot:

Δ = U_max/2ⁿ

Jel-zaj arány = 6,02n + 1,76 (dB)

ahol n – bitek száma, SNR – jel-zaj viszony.

A rezgésmérések követelményei:

• 16 bit – minimum a minőségi mérésekhez
• 24 bit – nagy pontosságú mérésekhez
• Dinamikatartomány: >100 dB

Többcsatornás adatgyűjtő rendszerek:

Többcsatornás rendszerarchitektúrák:

Szekvenciális kapcsolás:

t_konverzió = n_csatorna·t_ADC + t_kapcsolás

Párhuzamos feldolgozás:

• Minden csatorna egyidejű mintavételezése
• Mérésszinkronizálás
• Fázisanalízis képesség

A modern rendszer jellemzői:

• Csatornák száma: 4-128 és több
• Mintavételi frekvencia: csatornánként akár 1 MHz
• Felbontás: 16-24 bit
• Csatorna szinkronizáció: <1 μs
• Puffer memória: akár 1 GB

3.2.3 Elemző szoftver

Szoftverszintek:

Eszközillesztők:

• Alacsony szintű berendezések vezérlése
• Szabványos interfészek biztosítása
• Adatpufferelés és -átvitel

Rendszer szoftver:

• Valós idejű operációs rendszerek
• Erőforrás-gazdálkodás
• Hálózati protokollok
• Adatbázis

Alkalmazásszoftver:

• Adatgyűjtés és -feldolgozás
• Elemzés és diagnosztika
• Eredményvizualizáció
• Jelentés generálása

Digitális feldolgozási algoritmusok:

Gyors Fourier-transzformáció (FFT):

X[k] = Σ(n=0-tól N-1-ig) x[n]·e^(-j2πkn/N)

Cooley-Tukey algoritmus:

• Komplexitás: O(N·log₂N)
• Követelmények: N = 2ᵐ
• Változatok: időbeli/gyakorisági decimáció

Ablakfunkciók: Jelcsonkolási hatások kompenzálása:

Téglalap alakú ablak:

w[n] = 1, 0 ≤ n ≤ N⁻¹

Hamming-ablak:

w[n] = 0,54 – 0,46·cos(2πn/(N⁻¹))

Hann-ablak:

w[n] = 0,5·(1 – cos(2πn/(N−1)))

Spektrum átlagolása: Véletlenszerű komponensek csökkentése:

S_átlagolva[k] = (1/M)·Σ(i=1-től M-ig) |X_i[k]|²

3.2.4 Mérőberendezések jellemzői

Metrológiai jellemzők:

Érzékenység:

S = ΔU_ki/Δx_be

Mértékegységek:

• mV/(mm/s²) (gyorsulásmérők esetén)
• V·s/m (sebességérzékelők esetén)
• mV/μm (elmozdulásérzékelőkhöz)

Mérési hibák:

Alapvető hiba:

δ_alap = ±(a + b·x_mért/x_max)%

További hibák:

• Hőmérséklet: ±γ_t·Δt
• Külső mezők: ±γ_H·H
• Keresztérzékenység: ±γ⊥·a⊥

Dinamikus jellemzők:

Amplitúdó-frekvencia válasz (AFR):

|H(jω)| = |U_out(jω)/U_in(jω)|

Fázis-frekvencia válasz (PFR):

φ(ω) = arg[H(jω)]

Lépésreakció:

h(t) = L⁻¹[H(s)]

Mérési frekvenciatartomány:

Alsó határfrekvencia: Meghatározza:

• RC áramkör időállandók
• Felfüggesztési rezonanciafrekvencia (szeizmikus érzékelőkhöz)
• Erősítő sodródás

Felső határfrekvencia: Korlátozza:

• Érzékelő rezonanciafrekvenciák
• Elektronikai sávszélesség
• ADC mintavételi frekvencia

Különböző alkalmazásokhoz tartozó munkatartományok:

• Alacsony sebességű gépfelügyelet: 1-100 Hz
• Forgóberendezések diagnosztikája: 5-5000 Hz
• Csapágydiagnosztika: 50-20000 Hz
• Ütésdiagnosztika: akár 50 kHz

Dinamikatartomány:

A maximális és minimális mérhető jelek aránya:

DR = 20·log₁₀(x_max/x_min) dB

A dinamikatartományt korlátozó tényezők:

• Érzékelő és elektronika saját zaja
• Maximális kimeneti jel
• Konverziós nemlinearitás
• ADC felbontás

Üzemeltetési feltételek:

Klimatikus hatások:

• Hőmérséklet: működési tartomány és ciklus
• Páratartalom: relatív és abszolút
• Nyomás: légköri és túlnyomás
• Agresszív közegek: tengervíz, üzemanyag, olajok

Mechanikai hatások:

• Rezgés: tengelyek és frekvenciák szerint
• Sokkok: amplitúdó és időtartam
• Gyorsulások: lineáris és szöggyorsulások
• Akusztikai terhelések

Elektromágneses hatások:

• Elektromos mezők: DC és AC
• Mágneses mezők: DC és AC
• Elektromágneses impulzusok
• Rádiófrekvenciás interferencia

3.2.5 Speciális rendszerek tengeri alkalmazásokhoz

Helyhez kötött megfigyelőrendszerek:

Főmotorok folyamatos felügyeleti rendszerei:

Tipikus rendszerkonfiguráció:

• 8-16 rezgésérzékelő motoronként
• Csapágyhőmérséklet-érzékelők
• Nyomás- és áramlásérzékelők
• Központi feldolgozó egység
• Riasztó- és védelmi rendszer

Érzékelő elhelyezése:

• Fő csapágyak: radiális és axiális rezgés
• Hengerfejek: égési folyamat diagnosztika
• Motorblokk: általános állapotfelmérés
• Segédberendezések: szivattyúk, generátorok

Aknafelügyeleti rendszerek:

• Radiális rezgéscsillapítás: közbenső csapágyak
• Axiális elmozdulás-felügyelet: axiális csapágy
• Hőmérséklet-szabályozás: minden tengelycsapágy
• Nyomatékmérés: nyúlásmérő bélyeges érzékelők

Hordozható diagnosztikai rendszerek:

Egycsatornás analizátorok:

Jellemzők:

• Frekvenciatartomány: 5 Hz – 20 kHz
• Frekvenciafelbontás: 400-6400 sor
• Beépített hibaadatbázis
• Trendelemzési képesség

Többcsatornás rendszerek:

• Szinkron mérés: 4-32 csatorna
• Fázismérések kiegyensúlyozáshoz
• Rezgési mód elemzése
• Részletes hibadiagnosztika

Vezeték nélküli megfigyelő rendszerek:

Vezeték nélküli hálózati architektúra:

Érzékelők → Gyűjtőcsomópontok → Jelismétlők → Bázisállomás → Szerver

Kommunikációs protokollok:

• ZigBee: alacsony energiafogyasztás, mesh hálózatok
• WiFi: nagy átviteli sebesség
• Bluetooth: egyszerű csatlakozás
• LoRa: nagy kommunikációs hatótávolság

Vezeték nélküli rendszer előnyei:

• Egyszerű telepítés és karbantartás
• Konfigurációs rugalmasság
• Csökkentett kábelút-költségek
• Mobil berendezések felügyeleti képessége

Problémák és korlátok:

• Korlátozott autonóm működési idő
• Elektromágneses interferencia hatása
• Kommunikációs megbízhatóság biztosítása
• Mérésszinkronizálás

3.3 Kalibrálás és metrológiai támogatás

3.3.1 A rezgésmérés metrológiájának alapjai

Metrológiai hierarchia:

Elsődleges szabvány → Másodlagos szabványok → Munkaszabványok → Munkaeszközök

Elsődleges szabványok:

• Lézerinterferométerek: hosszúság- és frekvenciaetalon
• Abszolút graviméterek: nehézségi gyorsulás etalonja
• Atomórák: idő- és frekvenciastandard

Másodlagos szabványok:

• Kalibráló rezgésgerjesztők
• Standard gyorsulásmérők
• Referencia szabványok

Munkavégzési szabványok:

• Vállalati kalibrációs telepítések
• Standard mérőeszközök
• Referencia rezgési táblázatok

3.3.2 Rezgésérzékelő kalibrációs módszerei

Abszolút kalibráció:

Viszonossági módszer: Az elektromechanikus átalakító reciprocitás elvén alapul.

Piezoelektromos érzékelők esetén:

S_x = √(S_12 · S_21)

ahol S_12 – érzékenység érzékelő módban, S_21 – gerjesztő módban.

Előnyök:

• Nincs szükség referenciaérzékelőkre
• Nagy pontosság (±1%)
• Visszakövethetőség az alapvető SI-mértékegységekre

Lézeres interferometria: Közvetlen elmozdulásmérés lézeres interferométerrel.

Alapelv:

x = λ·N/2

ahol λ – a lézer hullámhossza, N – az interferenciacsíkok száma.

Pontosság: akár 0,1% 5-10000 Hz tartományban.

Összehasonlító kalibrálás:

Összehasonlító módszer referencia érzékelővel:

S_x = S_ref · (U_x/U_ref)

Kalibrációs sémák:

• Szekvenciális érzékelő telepítése
• Párhuzamos telepítés („hátul egymásnak”)
• Blokk kalibrálás

Referenciaérzékelőkkel szembeni követelmények:

• Széles frekvenciatartomány
• Nagy karakterisztika-stabilitás
• Alacsony keresztérzékenység
• Dokumentált nyomonkövethetőség

3.3.3 Kalibráló berendezések

Elektrodinamikus gerjesztők:

Működési elv:

F = B·I·l

ahol B – mágneses indukció, I – áramerősség, l – vezetőhossz.

Vibrációs asztal jellemzői:

• Maximális erő: 10 N – 100 kN
• Frekvenciatartomány: 5 Hz – 10 kHz
• Maximális gyorsulás: akár 1000 g
• Maximális sebesség: akár 2 m/s
• Maximális elmozdulás: akár 100 mm

Vibrációs asztal vezérlőrendszerek:

• Zárt hurkú gyorsulásszabályozás
• Vezérlőjel visszacsatolás
• Rendszer nemlinearitás kompenzáció
• Terhelésrezonancia védelem

Piezoelektromos gerjesztők:

Előnyök:

• Nagy pontosság kis amplitúdókon
• Széles frekvenciatartomány (akár 50 kHz)
• Nincsenek mozgó alkatrészek
• Nagy stabilitás

Korlátozások:

• Kis elmozdulások (akár 100 μm)
• Korlátozott erőképesség
• Nagyfeszültségű erősítő szükséges

Lengéscsillapító kalibrációs berendezések:

Ejtősúly módszer:

a_elméleti = √(2gh)

ahol g – nehézségi gyorsulás, h – esési magasság.

Ballisztikus inga: Kalibrált ütésimpulzusokat biztosít.

Sokk paraméterek:

• Időtartam: 0,1–10 ms
• Amplitúdó: 100-10000 g
• Impulzus alakja: fél szinusz, trapéz

3.3.4 Mérőberendezések ellenőrzése és tanúsítása

Ellenőrzési program:

Meghatározott jellemzők:

• Érzékenység a működési frekvenciatartományban
• Amplitúdó-frekvencia karakterisztika
• Keresztérzékenység
• Amplitúdó karakterisztika linearitás
• Hőmérséklet-stabilitás

Ellenőrzési eljárások:

• GOST 17168-82: Rezgésérzékelők
• ISO 16063 sorozat: Rezgésérzékelő kalibrálása
• ANSI S2.11: Amerikai szabvány

Ellenőrzési gyakoriság:

• Referencia érzékelők: 1-2 év
• Működő érzékelők: 2-3 év
• Javítás vagy sérülés után
• A megengedett hibák túllépésekor

Köztes ellenőrzés működés közben:

Stabilitásszabályozási módszerek:

• Összehasonlítás a referenciaérzékelővel
• Standard rezgésmérés
• Elektromos paraméterek ellenőrzése
• Zajjellemző elemzés

Elfogadási kritériumok:

• Érzékenységi eltérés: ±5%
• AFR változás: ±10% a munkatartományban
• Zajnövekedés: legfeljebb 2-szeres
• Nincs mechanikai sérülés

3.3.5 Mérésegység-biztosítás

Mérési nyomonkövethetőség:

Nyomonkövetési lánc:

Mérőeszköz definíciója → Lézeres interferometria → Gyorsulási etalonok → Kalibráló berendezések → Munkaérzékelők → Mérési eredmények

Nyomonkövethetőségi dokumentáció:

• Kalibrációs tanúsítványok
• Ellenőrzési protokollok
• Mérőeszköz útlevelek
• Karbantartási naplók

Nemzetközi mértékegységrendszer (SI):

A rezgésmérés alapvető mértékegységei:

• Hossz: méter (m)
• Idő: másodperc (s)
• Tömeg: kilogramm (kg)

Származtatott egységek:

• Sebesség: m/s
• Gyorsulás: m/s²
• Frekvencia: hertz (Hz = s⁻¹)
• Erő: newton (N = kg·m/s²)

Nemzetközi együttműködés:

Szabványügyi szervezetek:

• ISO (Nemzetközi Szabványügyi Szervezet)
• IEC (Nemzetközi Elektrotechnikai Bizottság)
• BIPM (Bureau International des Poids et Mesures)
• ILAC (Nemzetközi Laboratóriumi Akkreditációs Együttműködés)

Összehasonlító programok:

• CIPM kulcsfontosságú összehasonlítások
• Regionális összehasonlítások
• Kétoldalú összehasonlítások
• Körmérkőzéses tesztek

Következtetés

A rezgésmérés és -elemzés a tengeri berendezések modern műszaki diagnosztikájának alapvető elemét képezi. Az érzékelőtechnológiák, az adatgyűjtő rendszerek és a jelfeldolgozási módszerek fejlesztése biztosítja a mérőrendszerek pontosságának, megbízhatóságának és funkcionalitásának folyamatos javítását.

A tengeri üzemeltetési körülmények fokozott követelményeket támasztanak a berendezések tartósságával és megbízhatóságával szemben. A modern rendszereknek stabil működést kell biztosítaniuk agresszív környezetben, változó hőmérsékletek, elektromágneses interferencia és mechanikai hatások esetén.

A méréstechnikai fejlesztési trendek az intelligens, elosztott rendszerek létrehozására irányulnak, vezeték nélküli kommunikációval, beépített adatfeldolgozó algoritmusokkal és öndiagnosztikai képességekkel. A mesterséges intelligencia rendszerekkel és a big data-val való integráció új lehetőségeket nyit meg az automatikus műszaki állapotelemzés és a berendezések meghibásodásának előrejelzése terén.

A mérések metrológiai megbízhatóságának biztosítása továbbra is kritikus fontosságú feladat, amely a kalibrálási módszerek folyamatos fejlesztését, az eljárások szabványosítását és a nemzetközi szabványokhoz való nyomon követhetőség fenntartását igényli. Csak a szigorú metrológiai követelmények betartásával lehetséges megbízható diagnosztikai információkat szerezni és megalapozott döntéseket hozni a tengeri berendezések műszaki állapotáról.

4. fejezet. Rezgésjel-elemzés és -feldolgozás: Matematikai módszerek és diagnosztikai algoritmusok

Bevezetés

A rezgésjelek elemzése és feldolgozása a tengeri berendezések műszaki diagnosztikai rendszereinek központi elemét képviseli. A feldolgozó algoritmusok minősége és az eredmények helyes értelmezése határozza meg a diagnosztikai következtetések megbízhatóságát és a műszaki karbantartási rendszer hatékonyságát.

Jelfeldolgozási folyamat:

Jelgyűjtés → Előfeldolgozás → Időelemzés → Frekvenciaelemzés → Speciális módszerek → Diagnózis

A modern rezgésjel-feldolgozási módszerek a digitális jelfeldolgozás, a valószínűségszámítás, a spektrális analízis és a matematikai statisztika eredményein alapulnak. A számítástechnika fejlődése lehetővé tette komplex algoritmusok megvalósítását nagy mennyiségű diagnosztikai információ valós idejű és automatikus elemzésében.

4.1 Időtartomány-elemzés

4.1.1 Az idősorok statisztikai jellemzői

Fő statisztikai paraméterek

Paraméter	Képlet	Diagnosztikai jelentőség
RMS érték	\(x_{RMS} = \sqrt{\frac{1}{T} \int_0^T x^2(t)dt} \)	Teljes rezgési energia értékelése
Csúcstényező	\(CF = \frac{x_{csúcs}}{x_{RMS}} \)	Hatásfolyamatok jelzése
Ferdeség	\(S = \frac{E[(x(t) – \mu)^3]}{\sigma^3} \)	Eloszlási aszimmetria
Kurtosis	\(K = \frac{E[(x(t) – \mu)^4]}{\sigma^4} \)	Eloszlás élessége

4.1.2 Rezgésjelek valószínűségi eloszlásai

Normális eloszlás

Rayleigh-eloszlás

Lognormális eloszlás

4.1.3 Trendelemzés

Simítási módszerek

• Mozgóátlag: \(x_{sima}[i] = \frac{1}{M} \sum_{j=-(M-1)/2}^{(M-1)/2} x[i+j] \) }
• Exponenciális simítás: \(x_{sima}[i] = \alpha x[i] + (1-\alpha)x_{sima}[i-1] \)
• Medián szűrés: \(x_{sima}[i] = \text{medián}\{x[ik], …, x[i+k]\} \)

4.1.4 Korrelációanalízis

4.2 Frekvenciatartomány-elemzés

4.2.1 Fourier-transzformáció és spektrális analízis

4.2.2 Ablakfüggvények

Ablaktípus	Képlet	Fő lebeny szélessége	Max. oldallebeny (dB)	Alkalmazás
Négyszögletes	\(w[n] = 1 \)	4π/N	-13	Maximális felbontás
Hamming	\(w[n] = 0,54 – 0,46 \cos\bal(\frac{2\pi n}{N-1}\jobb) \)	8π/N	-43	Általános mérések
Hann	\(w[n] = 0,5\left(1 – \cos\left(\frac{2\pi n}{N-1}\right)\right) \)	8π/N	-32	Átmeneti elemzés
Fekete ember	\(w[n] = 0,42 – 0,5 \cos(\frac{2\pi n}{N-1}\jobbra) + 0,08 \cos(\frac{4\pi n}{N-1}\jobbra) \)	12π/N	-58	Magas oldallebeny-elnyomás

4.2.3 Spektrumátlagolás

4.2.4 Keresztspektrumok és koherencia

4.2.5 Diagnosztikai jellemzők a spektrumban

4.3 Speciális elemzési módszerek

4.3.1 Wavelet-analízis

Wavelet típusok és alkalmazások

• Morlet-hullám: Komplex wavelet jó frekvenciafelbontással, ideális szinuszos jelelemzéshez
• Daubechies-hullámok: Kompakt támogatású ortogonális wavelet-ek, jeltömörítésre és zajcsökkentőkre
• Mexikói kalap hullámos: Valódi wavelet jellemződetektáláshoz és éldetektáláshoz
• Biortogonális hullámok: Lineáris fázisú hullámok kép- és jelfeldolgozáshoz

4.3.2 Burkológörbe-elemzés

Burkológörbe-elemzési módszerek összehasonlítása

Módszer	Előnyök	Alkalmazások
Hilbert-transzformáció	Megőrzi a frekvenciakomponenseket, fázisinformációkat biztosít	Általános burkológörbe-elemzés
Sávszűrő + egyenirányítás	Egyszerű megvalósítás, hatékony szűrés	Csapágydiagnosztika
Teager-Kaiser	Pillanatnyi energia, modulációérzékelés	AM/FM elemzés

4.3.3 Modulációanalízis

4.3.4 Rendeléselemzés

Megvalósítási módszerek

• Szinkron mintavételezés: Kódoló alapú triggerelés, állandó szögfelbontás, valós idejű feldolgozás
• Újramintavételezési módszer: Időalapú mintavételezés, digitális újramintavételezés, utófeldolgozási megközelítés

4.3.5 Kepsztrális analízis

4.3.6 Pályaelemzés

Tengelypálya-típusok és értelmezés

Pálya típusa	Ok	Fáziskapcsolat	Jellemzők
Kör alakú	Tiszta egyensúlyhiány	φ_xy = 90°	Előre irányuló precesszió
Elliptikus	Anizotróp merevség	0° < φ_xy < 90°	Változó irány
8. ábra	2× RPM komponens	Több komponens	Komplex minta

4.3.7 Gépi tanulási módszerek

Modern mesterséges intelligencia megközelítések a rezgéselemzésben

• Mesterséges neurális hálózatok:
  • Autoenkóderek adattömörítéshez és anomáliadetektáláshoz
  • CNN-ek spektrogramhoz és képalapú elemzéshez
  • RNN-ek/LSTM-ek idősoros előrejelzéshez
  • Mély tanulás az automatikus jellemzőkinyeréshez
• Támogató vektor gépek (SVM):
  • Berendezések állapotbesorolása
  • Anomáliadetektálás nagy dimenziós adatokkal
  • Hibaelőrejelzési modellek
  • Mintafelismerés frekvenciatartományban
• Adaptív szűrés:

  LMS algoritmus: \(w[n+1] = w[n] + \mu \cdot e[n] \cdot x[n] \)

  • Valós idejű zajszűrés
  • Jelerősítés zajos környezetben
  • Alkalmazkodó a változó üzemi körülményekhez
• Vakforrás-szétválasztás (BSS):
  • Független Komponens Analízis (ICA): x = As
  • Többszörös rezgésforrás-leválasztás
  • Hibajel kinyerése vegyes jelekből
  • Többcsatornás mérési elemzés

Következtetés

A rezgésjelek elemzése és feldolgozása kulcsfontosságú technológiákat képvisel a tengeri berendezések modern műszaki diagnosztikájában. A feldolgozási módszerek sokfélesége lehetővé teszi a különböző típusú diagnosztikai információk kinyerését és az adott berendezés specifikus jellemzőihez való alkalmazkodást.

Az időtartomány-analízis lehetővé teszi a berendezés teljes állapotfelmérését és a kialakuló hibákra jellemző impulzusfolyamatok detektálását. A frekvenciaanalízis lehetővé teszi a spektrális komponensek összekapcsolását specifikus gerjesztési forrásokkal és hibatípusokkal. Az olyan fejlett módszerek, mint a wavelet-analízis, a burkológörbe-analízis és a rendanalízis, bővítik a nem stacionárius folyamatok és az összetett, többkomponensű jelek diagnosztizálásának lehetőségeit.

A jelfeldolgozási módszerek fejlődése szorosan összefügg a digitális technológiák, a számítástechnika és a mesterséges intelligencia fejlődésével. A különböző analitikai megközelítések integrációja és a gépi tanulási módszerek alkalmazása új lehetőségeket nyit meg a tengeri berendezések műszaki állapotának automatikus diagnosztizálására és előrejelzésére.

Az elemzési módszerek hatékony alkalmazásához a diagnosztizált berendezésekben zajló fizikai folyamatok mélyreható ismerete, a feldolgozási algoritmusok megfelelő kiválasztása és az eredmények helyes értelmezése szükséges. Csak egy átfogó megközelítés biztosíthatja a megbízható és pontos műszaki állapotdiagnosztikát, amely a különböző elemzési módszereket ötvözi az adott berendezéstípusokkal kapcsolatos szakértői ismeretekkel.

5. fejezet. Rezgésszabályozás és állapotfelügyelet: modern technológiák és rendszerek

Bevezetés

A rezgésvezérlés és az állapotfelügyelet a modern tengerészeti berendezések műszaki karbantartási koncepcióinak sarokköve. A tervezett megelőző karbantartásról az állapotalapú karbantartásra való áttérés lehetetlen a műszaki paraméterek folyamatos vagy időszakos ellenőrzésére szolgáló megbízható rendszerek nélkül.

A tengeri üzemeltetési körülmények különleges követelményeket támasztanak a megfigyelő rendszerekkel szemben: nagy megbízhatóság agresszív tengeri környezetben, autonóm működés hosszú utakon, minimális energiafogyasztás, valamint a működési képesség különböző hullámzási és rakodási körülmények között. A modern technológiák lehetővé teszik intelligens megfigyelő rendszerek létrehozását, amelyek nemcsak a rezgési paraméterek rögzítésére képesek, hanem a berendezések állapotának automatikus elemzésére, a hibák kialakulásának előrejelzésére és az üzemmódok optimalizálására is.

A monitorozó rendszerek fejlődése a különféle érzékelőtípusok integrálásának, a vezeték nélküli technológiák alkalmazásának, a mesterséges intelligencia módszereinek használatának és az összes tengeri berendezés műszaki állapotának kezelésére szolgáló egységes információs terek létrehozásának útját követi.

5.1 Állapotszabályozó rendszerek

5.1.1 A modern monitorozó rendszerek architektúrája

A monitorozó rendszerek hierarchikus felépítése:

A modern rezgésmonitorozó rendszerek hierarchikus elveken épülnek fel, biztosítva az adatfeldolgozási funkciók és a döntéshozatal optimális eloszlását:

Hálózati architektúra topológiák

Topológia	Előnyök	Hátrányok	Alkalmazás
Csillag	Központosított vezérlés, egyszerű konfiguráció	Egyetlen meghibásodási pont, kiterjedt kábelezés	Kritikus berendezések felügyelete
Busz	Egyszerű telepítés, költséghatékony	Korlátozott sebesség, ütközésveszély	Gépházi hálózatok
Háló	Nagy megbízhatóságú, önjavító útvonalak	Komplex konfiguráció, magas energiafogyasztás	Vezeték nélküli érzékelőhálózatok

5.1.2 Monitoring rendszer összetevői

Rezgésérzékelők helyhez kötött telepítéshez

Ipari gyorsulásmérők műszaki követelményei tengeri alkalmazásokhoz:

Paraméter	Tipikus érték
Érzékenység	50-100 mV/g
Frekvenciatartomány	0,5 Hz – 10 kHz
Dinamikatartomány	±50 g
Üzemi hőmérséklet	-40°C…+125°C
Védelmi besorolás	IP67/IP68
Ház anyaga	316L rozsdamentes acél
Csatlakozó típusa	M12, katonai szabvány
Ütésállóság	5000 g, 0,5 ms

Adatgyűjtő és elsődleges feldolgozó modulok

DAQ modul jellemzői:

Paraméter	Érték
Csatornák száma	4-32
ADC felbontás	24 bit
Mintavételi frekvencia	akár 100 kHz/csatorna
Csatornaszinkronizálás	<1 μs
Beépített memória	1-8 GB
Kommunikációs interfészek	Ethernet, RS485, CAN
Tápegység	12–48 V egyenáram
Energiafogyasztás	5-20 W

Előfeldolgozási algoritmusok

5.1.3 Kommunikációs rendszerek

Vezetékes interfészek

RS-485:

• Sebesség: akár 10 Mbps
• Távolság: akár 1200 m
• Zajállóság: differenciálátvitel
• Topológia: busz, akár 32 eszköz

CAN (vezérlőterület-hálózat):

• Sebesség: 1 Mbps (akár 40 m)
• Kerethossz: legfeljebb 8 adatbájt
• Üzenetprioritások
• Beépített hibadiagnosztika

Ethernet:

• Szabványok: 10/100/1000 Mbps
• Protokollok: TCP/IP, UDP, Modbus TCP
• Hatótávolság: akár 100 m (réz), km (száloptika)
• PoE: tápellátás adathálózaton keresztül

Vezeték nélküli technológiák

Technológia	Sebesség	Hatótávolság	Energiafogyasztás	Alkalmazás
Wi-Fi 802.11n	150 Mbps	70 méter	Magas	Nagy sebességű adatátvitel
ZigBee	250 kbps	10-100 méter	Nagyon alacsony	Szenzorhálózatok
LoRa	0,3–50 kbps	akár 15 km-ig	Alacsony	Nagy hatótávolságú megfigyelés
Bluetooth LE	1-3 Mbps	10-240 méter	Nagyon alacsony	Rövid hatótávolságú diagnosztika

5.1.4 A monitorozó rendszerek funkcionális képességei

Folyamatos rezgésszint-monitorozás

Többparaméteres vezérlés

Egyidejű monitorozási paraméterek:

• Rezgési sebesség (teljes szint)
• Rezgésgyorsulás (nagyfrekvenciás hibák)
• Csapágyhőmérséklet
• Kenési nyomás
• Olajszint

Automatikus küszöbérték-túllépés érzékelés

Szint	Kritérium	Akció	Válasz
Normál	X < Riasztás	Monitoring	Nincs szükség intézkedésre
Figyelem	Riasztás ≤ X < Riasztás	Jelzés	Sárga jelzőfény
Riasztás	Riasztás ≤ X < Veszély	Személyzeti értesítés	Piros jelzőfény + riasztás
Vészhelyzet	X ≥ Veszély	Vészleállás	Automatikus kikapcsolás

Trendelemzés és a fennmaradó hasznos élettartam (RUL) előrejelzése

5.1.5 Szabványok és rezgési normák

Nemzetközi ISO szabványok

ISO 10816-3: Ipari gépek >15 kW

Zóna	Állapot	Rezgési sebesség RMS	Szükséges intézkedés
A	Jó	≤ 2,3 mm/s	Normál működés
B	Kielégítő	2,3–4,5 mm/s	Trendfigyelés
C	Elégtelen	4,5-7,1 mm/s	Tervkarbantartás
D	Elfogadhatatlan	> 7,1 mm/s	Azonnali intézkedés

ISO 20816 sorozat – Tengelyméretek:

Osztály	Leírás	Elmozdulási határérték
I. osztály	Merev rotorok	≤ 25 μm
II. osztály	Rugalmas rotorok	≤ 40 μm
III. osztály	Rugalmas rotorok	≤ 60 μm
IV. osztály	Rugalmas rotorok	≤ 100 μm

5.2 Hordozható diagnosztikai rendszerek

5.2.1 Hordozható rendszerek osztályozása

Funkcionalitás szerint

Típus	Funkciók	Jellemzők	Költségtartomány
Egyszerű vibrációs mérők	RMS mérés, alapvető jelzésátvitel	10 Hz – 1 kHz, ±5% pontosság	$200-500
Egycsatornás analizátorok	FFT elemzés, trendek, adatbázis	0,5 Hz – 20 kHz, 400–6400 vonal	$3,000-8,000
Többcsatornás analizátorok	Szinkron mérés, fázisanalízis	2-8 csatorna, <1 μs sync, 24-bit	$15,000-50,000

5.2.2 A modern hordozható rendszerek műszaki jellemzői

Kereskedelmi rendszer példák

SKF Microlog GX sorozatú analizátor:

• Csatornák: 1-4
• Frekvenciatartomány: 0,5 Hz – 80 kHz
• Dinamikatartomány: 120 dB
• FFT felbontás: akár 25600 sor
• Memória: 32 GB
• Akkumulátor üzemideje: 8 óra
• Kommunikáció: Wi-Fi, Bluetooth, USB
• Operációs rendszer: Android
• Súly: 1,2 kg

Fluke 810 rezgésmérő:

• Beépített diagnosztikai szakértői rendszer
• Automatikus hibatípus-azonosítás
• Javítási javaslatok
• Felhasználóbarát nem szakemberek számára
• Frekvenciatartomány: 2 Hz – 20 kHz
• Pontosság: ±5% leolvasás

5.2.3 Útvonalalapú ellenőrzések

Útvonaltervezés

Útvonalszerkezeti példa:

Pont paraméterek:

• GPS-koordináták
• Érzékelő típusa
• Mérési irány
• Frekvenciatartomány
• Felvételi idő
• Értékelési kritériumok

Adatgyűjtés automatizálása

QR-kódok és RFID-címkék:

5.3 Hajórendszerekbe való integráció

5.3.1 Integráció a főmotor-vezérlőrendszerrel

Kommunikációs protokollok

Modbus RTU/TCP:

CAN protokoll:

Vezérlőlogika

5.3.2 Integráció a hajóautomatizálási rendszerrel

Integrált hídrendszer (IBS)

Hídmonitor kijelző:

5.3.3 Parti flottafelügyeleti központok

Távoli megfigyelési architektúra

Hajó → Műholdas kommunikáció → Parti központ → Felhőplatform

Műholdas kommunikációs rendszerek

Rendszer	Lefedettség	Sebesség	Késleltetés	Költség
Nemzetközi tengerészeti műhold	Globális	akár 432 kbps	250-300 ms	Magas
VSAT	Regionális	akár 20 Mbps	500-700 ms	Közepes

Flottafelügyeleti Központ funkciói

• A teljes flotta állapotának folyamatos ellenőrzése
• Hasonló hajók összehasonlító elemzése
• Szakértői támogatás a személyzetnek
• Kikötői karbantartási tervezés
• Alkatrész logisztika
• Képzés és konzultáció

5.4 A monitoring rendszer bevezetésének gazdasági vonatkozásai

5.4.1 Költség-haszon elemzés

Tőkeberuházások (CAPEX)

Közepes méretű hajók helyhez kötött megfigyelőrendszere:

Komponens	Mennyiség	Egységár	Teljes
Gyorsulásmérők	20	$500	$10,000
Adatgyűjtő modulok	4	$3,000	$12,000
Központi vezérlő	1	$15,000	$15,000
Szoftver	1	$25,000	$25,000
Telepítés és beállítás	-	-	$20,000
Teljes beruházási költségek	-	-	$82,000

Működési költségek (OPEX)

Költségkategória	Éves összeg
Műszaki karbantartás	$5,000
Érzékelő kalibrálása	$3,000
Szoftverfrissítések	$2,000
Személyzeti képzés	$4,000
Alkatrészek és fogyóeszközök	$6,000
Kommunikáció (távoli megfigyelés)	$12,000
Teljes éves működési költség (OPEX)	$32,000

Gazdasági előnyök

5.4.2 A gazdasági hatékonyságot befolyásoló tényezők

Hajó típusa és kora

Hajókategória	Előnyök	Kihívások
Új hajók	Olcsóbb beépített rendszerek, modern interfészek, garancia	Magasabb kezdeti költség, kevesebb azonnali haszon
Régebbi hajók	Nagyobb monitorozási előny, azonnali megtérülés	Magasabb utólagos felújítási költségek, kompatibilitási problémák

Művelet típusa

Művelet típusa	Jellemzők	Monitoring előnyei
Vonalhajózási szolgáltatások	Rendszeres útvonalak, kiszámítható terhelés, menetrendi nyomás	Tervezett karbantartás a kikötőkben, a késedelmi költségek csökkentése
Csavarhajózás	Szabálytalan útvonalak, változó körülmények	Kritikus megbízhatóság, távoli területekre való működés

Következtetés

A rezgésszabályozó és állapotfelügyeleti rendszerek kritikus fontosságú technológiát képviselnek a tengeri berendezések üzemeltetésének megbízhatóságának és biztonságának biztosítása érdekében. A modern rendszerek fejlett érzékelőtechnológiákat, digitális jelfeldolgozást, vezeték nélküli kommunikációt és mesterséges intelligenciát ötvöznek, hogy átfogó műszaki állapotfelügyeleti megoldásokat hozzanak létre.

A helyhez kötött és hordozható diagnosztikai rendszerek integrációja optimális kombinációt biztosít a kritikus berendezések folyamatos felügyelete és az észlelt eltérések részletes elemzése között. A vezeték nélküli technológiák és a távfelügyelet fejlesztése új lehetőségeket nyit meg a központosított flotta műszaki állapotának kezelésére és a szárazföldi szakértői tudás felhasználására.

A monitoring rendszer bevezetésének gazdasági hatékonyságát számos gyakorlati alkalmazási példa igazolja. A tipikus megtérülési idő több hónaptól két évig terjed, a hajó típusától és az üzemeltetési körülményektől függően. A gazdasági haszon fő forrásai a vészleállások megelőzése, a karbantartás optimalizálása és a karbantartási intervallumok növelése.

A monitorozó rendszerek jövőbeli fejlesztése a digitális ikertechnológiák, a gépi tanulás és a prediktív analitika szélesebb körű alkalmazásához kapcsolódik. Ez lehetővé teszi az átmenetet a reaktív és proaktív karbantartásról a prognosztikai műszaki állapotkezelésre, biztosítva a berendezések maximális erőforrás-kihasználási hatékonyságát garantált megbízhatóság és biztonsági szint mellett.