ỨNG DỤNG PHÉP BIẾN ĐỔI WAVELET CHẨN ĐOÁN

CƠ KHÍ HỘP SỐ ĐỂ TIÊN LIỆU VIỆC BẢO DƯỠNG

 

Nguyễn Ngọc Long¹, Nguyễn Hữu Phương²

¹ Khoa Khoa học Ứng Dụng, Trường Đại học Tôn Đức Thắng

² Khoa Điện Tử - Viễn Thông, Trường  ĐH Khoa Học Tự Nhiên

 

Tóm tắt:

           

            Hộp số là một trong những thành phần cơ khí quan trọng trong hệ thống dây chuyền sản xuất công nghiệp, do đó việc chẩn đoán cơ khí hộp số có ý nghĩa rất quan trọng. Dựa vào kết quả phân tích các dao động từ cảm biến rung, chúng ta có thể dự báo khoảng thời gian hư hỏng sẽ xảy ra, từ đó chủ động trong việc xây dựng lịch sửa chữa bảo dưỡng cần thiết. Có rất nhiều phương pháp chẩn đoán như: theo dõi rung động, theo dõi âm thanh, phân tích dầu…Mỗi phương pháp có  ưu và nhược điểm riêng.    

            Trong bài báo này các tác giả đề cập đến  ứng dụng phép biến đổi wavelet của chẩn đoán cơ khí của hộp số.  Phép biến đổi wavelet cho phép định vị đồng thời cả thời gian và tần số, nó cho phép chúng ta xử lý các thành phần tín hiệu rung động chồng chất nhau khi biểu diễn ở miền thời gian và miền tần số. Đây là ưu điểm so với phương pháp Fourier truyền thống. Giải thuật chẩn đoán dựa trên việc theo dõi sự thay đổi tỷ lệ phần trăm năng lượng của các thành phần xấp xỉ và chi tiết. Kết quả giải thuật được kiểm chứng bằng cách mô phỏng trên môi trường MATLAB. Độ tin cậy trung bình của giải thuật đạt trên 95% đối với các cơ sở dữ liệu có sẳn.

 

 

 

USING WAVELET TRANSFORM IN DIAGNOSIS OF MECHANIC

FOR PREDICTIVE MAINTENANCE

 

Nguyen Ngoc Long¹, Nguyen Huu Phuong²

¹ Faculty of Applied Sciences, Ton  Duc Thang University

² Faculty of Electronic & Telecommunications, University of Natural Sciences

 

Abstract:

 

The gearbox is a major mechanical part in industrial production line, so the diagnosis of gearbox mechanic for predictive maintenance is very significant. Based on the analyzed results from sensors, we can predict faults before they happen, and from that, we make the initiative in building a maintenance schedule. There are a number of methods in machinery vibration analysis and predictive maintenance such as: vibration monitoring, acoustic emission…oil analysis. Each method has its pros and cons.

In this paper, we use the wavelet transform algorithm. Wavelet transform can simultaneously locate time and frequency of vibrating signal. The algorithm bases on keeping track of variations of the percentage of each wavelet’s approximation and detail. The simulation in MATLAB shows the average reliability of more than 95% for available database.