PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Condition monitoring of roller bearings based on the estimation of Hurst exponents of vibration signals

Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Monitorowanie stanu łożysk tocznych na podstawie estymacji wykładników Hursta z sygnałów drganiowych
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Diagnostics and evaluation of the technical state of roller bearings is one of the topical problems of in the evaluation of a machine's technical condition. Many of methods applied for the diagnostics of bearings are time-consuming and therefore could not be applied for the evaluation of a technical condition in real time. From the other hand, the development of such methods is necessary when considering the possibilities of breakdowns of whole machines caused by the defects of bearings. The presented method is based on simple statistical measure, the Hurst exponent, which is very sensitive to the changes in the signals. The method was introduced and tested on real experimental data. Due to the computational simplicity, the Hurst exponents could be applied for on-line condition monitoring of roller bearings as well.
PL
Diagnostyka i ocena stanu technicznego łożysk tocznych jest jednym z głównych problemów przy ocenie stanu technicznego maszyn. Wiele metod stosowanych do diagnostyki łożysk są czasochłonne i zatem nie mogą być zastosowane do oceny stanu technicznego w czasie rzeczywistym. Z drugiej strony opracowanie takich metod jest niezbędne, biorąc pod uwagę możliwości zniszczenia całych maszyn na skutek niesprawności łożysk. Przedstawiona metoda opiera się na prostej mierze statystycznej, wykładniku Hursta, która jest bardzo wrażliwa na zmiany w sygnałach. Metodę przedstawiono i przetestowano na rzeczywistych danych eksperymentalnych. Ze względu na prostotę obliczeniową wykładniki Hursta mogą być z powodzeniem stosowane do monitorowania stanu łożysk tocznych w trybie on-line.
Twórcy
autor
  • Institute of Fundamentals of Machinery Design, Faculty of Mechanical Engineering, Silesian University of Technology, Konarskiego 18A, 44-100 Gliwice, Poland, e-mail: andrzej.katunin@polsl.pl
autor
  • Institute of Fundamentals of Machinery Design, Faculty of Mechanical Engineering, Silesian University of Technology, Konarskiego 18A, 44-100 Gliwice, Poland, e-mail: andrzej.katunin@polsl.pl
autor
  • Institute of Fundamentals of Machinery Design, Faculty of Mechanical Engineering, Silesian University of Technology, Konarskiego 18A, 44-100 Gliwice, Poland, e-mail: andrzej.katunin@polsl.pl
Bibliografia
  • [1J Harvey T.J., Wood R.J.K., Powrie H.E.G.: Electrostatic wear monitoring of rolling element bearings, Wear 263, 2007, pp. 1492-1501.
  • [2] Kim W., Seo J., Hong D.: Infrared thermographic inspection of ball bearing; condition monitoring for defects under dynamic loading stages, 18lh World Conference on Nondestructive Testing, Durban 2012, no. 256.
  • [3] Yang Y., Yu D., Cheng J.: A fault diagnosis approach for roller bearing based on IMF envelope spectrum and SVM, Measurement 40, 2007, pp. 943-950.
  • [4] Wysogląd B.: Methods of diagnosing rolling element bearings with use of wavelet transform, Diagnostyka 29, pp. 47-52 [in Polish],
  • [5] Wysogląd B.: Bearing condition diagnostics using entropy of signal in frequency domain, Diagnostyka 50, 2009, pp. 65-68.
  • [6] Wysogląd B.: Application of entropy-based analysis of signals to identification of rolling element bearings faults, Diagnostyka 51, 2009, pp. 65-68.
  • [7] Katunin A.: B-spline wavelet packets and their application in the multiresolution non-stationary signal processing, Scientific Problems of Machines Operation and Maintenance 45, 3(163), 2010, pp. 103-115.
  • [8] Di Matteo T., Aste T., Dacorogna M.M.: Long-term memories of developed and emerging markets: Using the scaling analysis to characterize their stage of development, Journal of Banking & Finance 29, 2005, pp. 827-851.
  • [9] Lo A.W.: Long-term memory in stock market prices, Econometrica 59, 1991, pp. 1279-1313.
  • [10] Di Matteo T., Aste T., Dacorogna M.M.: Scaling behaviour in differently developed markets, Physica A 324, 2003, pp. 183-188.
  • [11] Morales R., Di Matteo T., Gramatica R., Aste T.: Dynamical generalized Hurst exponent as a tool to monitor unstable periods in financial time series, Physica A 391, 2012, pp. 3180—3189.
  • [12] Moreno C.J.G.: Using the Hurst's exponent as a monitor and predictor of BWR reactor instabilities, Annals of Nuclear Energy 37, 2010, pp. 434-442.
  • [13] Azizpour H., Sotudeh-Gharebagh R., Zarghami R., Mostoufi N.: Vibration time series analysis of bubbling and turbulent fluidization, Particuology 10, 2012, pp. 292-297.
  • [14] Vela-Marti'nez L., Jauregui-Correa J.C., Alvarez-Ramirez J.: Characterization of machining chattering dynamics: An R/S scaling analysis approach, International Journal of Machine Tools & Manufacture 49, 2009, pp. 832-842.
  • [15] Pakrashi V., Kelly J., Harkin J., Farrell A.: Hurst exponents footprints from activities on a large structural systems, Physica A 392, 2013, pp. 1803-1817.
  • [16] de Moura E.P., Souto C.R., Silva A.A., Irmao M.A.S.: Evaluation of principal component analysis and neural network performance for bearing fault diagnosis from vibration signal processed by RS and DF analyses, Mechanical Systems and Signal Processing 25, 2011, 1765-1772.
  • [17] Ocak H., Loparo K.A.: Estimation of the running speed and bearing defect frequencies of an induction motor from vibration data, Mechanical Systems and Signal Processing 18, 2004, pp. 515-533.
  • [18] Randall R.B., Antoni J., Chobsaard S.: The relationship between spectral correlation and envelope analysis in the diagnostics of bearing faults and other cyclostationary machine signals, Mechanical Systems and Signal Processing 15, 2001, pp. 945-962.
  • [19] Toth L., Toth T.: Construction of realistic signal model of transients for a ball bearing with inner race fault, Acta Polytechnica Hungarica 10, 2013, pp. 63-80.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-7ae62bfb-d37e-48b5-a9ad-7e0227ece7c0
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.