Utilization of components of signals from high frequency range in condition monitoring of bearings

• Autorzy: Gałęzia A.

Warianty tytułu

PL

Wykorzystanie składowych sygnału z wysokiego pasma częstotliwości w diagnostyce łożysk

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper describes the utilization of high frequency range of vibro-acoustic signals in condition monitoring of bearings. High frequency components of signals, generated by a bearing working under operational conditions, contain low energy disturbances which might carry information related to the technical condition of the bearing. These high frequency signal components are most probably related to friction effects and the effects related to the behaviour of structure in mesoscale. The emergence of cracks leads to the changes in the friction of mating elements in bearings and has an influence on the structure in mesoscale. This in turn causes changes in high frequency range of the signal. Based on the monitoring of high frequency structure of signals, it is possible to draw conclusions about the changes in the technical condition of a bearing. The paper describes the application of measures, typical for acoustic emission, to acoustic signals recorded from bearings working on a laboratory stand. The measurements were performed with the uses of an ultrasonic microphone.

PL

Publikacja przedstawia wykorzystanie wysokoczęstotliwościowych sygnałów wibroakustycznych w diagnostyce technicznej łożysk. Wysokoczęstotliwościowe składowe sygnałów, emitowanych przez pracujące łożysko, zawierają niskoenergetyczne zaburzenia, które mogą nieść informację związane ze stanem technicznym łożyska. Te wysokoczęstotliwościowe składowe sygnałów są najprawdopodobniej związane ze zjawiskami tarcia i zjawiskami zachowania struktury w mezoskali. Powstanie uszkodzenia prowadzi do zmian w tarciu współpracujących powierzchni łożyska i ma wpływ na zachowanie struktury w mezoskali. W wyniku tego następują zmiany w wysokoczęstotliwościowym paśmie sygnału. Wykorzystując monitoring wysokoczęstotliwościowej struktury sygnału, możliwe jest wnioskowanie o zmianach stanu technicznego łożyska. Publikacja przedstawia wykorzystanie miar, typowych dla emisji akustycznej, w analizie sygnałów akustycznych pracujących łożysk na stanowisku badawczym. Pomiary zostały przeprowadzone z wykorzystaniem mikrofonów ultradźwiękowych.

Słowa kluczowe

EN

acoustic emission parameters; ultrasonic; spectral moments; condition monitoring

PL

emisja akustyczna; parametry; ultradźwięki; momenty widmowe; diagnostyka techniczna

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej
• Czasopismo: Diagnostyka
• Rocznik: 2010
• Tom: nr 3(55)
• Strony: 35--44
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Gałęzia A.

• The Institute of Automotive Engineering, Warsaw University of Technology 84, Narbutta St., 02-524 Warsaw, Poland,

Bibliografia

• [1] A. Morhain, D. Mba: Bearing defect diagnosis and acoustic emission. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part J, Journal of Engineering Tribology, Vol. 217, No. 4, pp: 275-272, 2003.
• [2] A. Choudhury, N. Tandon: Application of acoustic emission technique for the detection of defects in rolling element bearings. Tribology International 33, pp: 39-45, 2000.
• [3] M. S. Patil, J. Mathew, P. K. Rajendra-Kumar: Bearing Signature Analysis as a Medium for Fault Detection: A Review. Journal of Tribology, Vol. 130, Jan. 2008.
• [4] V. Lough: Acoustic energy driven machinery failure process planning, Proceedings of the International Conference on Condition Monitoring CM2009/MFPT2009 Dublin 2009, pp: 259-268, 2009.
• [5] J. R. Mathews: Acoustic emission, Gordon and Breach Science Publishers Inc., New York. 1983.
• [6] A. Gałęzia, S. Radkowski: Teager-Kaiser energy operator and Hilbert transform approach to vibroacoustic signal demodulation, Proceedings of the VI International Technical Systems Degradation Seminar, Liptovský Mikuláš 2007, pp: 113-119, 2007.
• [7] R. B. Randal: The application of cepstrum analysis to machine diagnostics, Proceedings of 36th meeting of the mechanical failures prevention group, Cambridge University Press, pp. 64-72, 1983.
• [8] J. Dybała, S. Radkowski: Use of CP neural networks in vibroacoustic diagnostics of failures of gearbox. Diagnostyka, vol. 31, 59-66, 2004.
• [9] E. Eriksson, L. Cepeday, R. Rodmany, K. Sullivan, D. McAllister, D. Bitzer, P. Arroway: Robustness of Spectral Moments: a Study using Voice Imitations, Proceedings of the 10th Australian International Conference on Speech Science & Technology Macquarie University, Sydney, Australia 2004, pp. 259-264, 2004.
• [10] C. Cempel: Diagnostyka wibroakustyczna maszyn, (Vibroacoustic diagnostics of machines), PWN, Warszawa, 1989, (in Polish).
• [11] A. Gałęzia, S. Radkowski: Hidden Markov models in task of condition monitoring, Proceedings of the International Conference on Condition Monitoring CM2009/MFPT2009 Dublin 2009, pp. 198-208, 2009.
• [12] J. Dybała, Rozpoznawanie obrazów z wykorzystaniem neuronowego klasyfikatora NBV, (Pattern recognition using NBV neural classifier), Diagnostyka, No. 3(51), 2009, pp. 105-112, (in Polish).
• [13] J. Dybała: Wykrywanie wczesnych faz uszkodzeń metodami sztucznej inteligencji, (Detection of the early stages of damages using methods of artificial intelligence), Wydawnictwo Naukowe Instytutu Technologii Eksploatacji, Warszawa - Radom, 2008, (In Polish).