Optimizacija vibrodijagnostičkih metoda i razvoj adaptivnog dijagnostičkog sistema rotacionih mašina

Neispravnosti u radu mašinskog sistema karakterističnog za određenu grupu mašina, gdje se mašine mogu razvrstati u određene grupe zavisno od nominalne snage pogona, broja obrtaja, izvedbe temelja i dr. Tako, npr. po standardu ISO 10.816 sve mašine su razvrstane u četiri klase i za svaku od tih klasa  date su preporuke za dopušteni nivo vibracija, mjerna mjesta vibracija, način mjerenja i izbor mjernih parametara. Moguće je izvršiti dalje spajanje određenih klasa mašina, uzimajući u obzir vjerovatnoću mogućih uzroka dinamičkog problema [1,2,3,4,5]. Parametri nadzorno-dijagnostičkih sistema su posredne individualne veličine povezane sa strukturnim parametrima (vibracije, temperatura, zazor u ležaju, pritisak ulja i dr.) i nosioci su tačnih informacija o tehničkom stanju sistema. Parametri koji nose najviše informacija o stanju tehničkog sistema svakako su parametri vibracija, pored njih takođe su bitni i parametri pomijeranja, temperature, buke, strujni parametri, parametri ulja za podmazivanje i dr. [6,7,8,9,10].

Neposrednim nadzorom i dijagnostičkom analizom stanja sa tačno određenim dijagnostičkim parametrima dobija se kvalitetan uvid o trenutnom stanju tehničkog sistema, te se akcije održavanja sprovode kada je to stvarno potrebno. Na taj način možemo upravljati mašinama i procesom u cjelini, što rezultuje povećanjem sigurnosti rada sistema, smanjenjem troškova u održavanju i povećanjem profitabilnosti, što je jedan od uslova za tržišno poslovanje [11-14].

Da bismo imali na raspolaganju potrebne podatke za dijagnostičku ocjenu i analizu stanja tehničkog sistema, moraju postojati sistemi za sakupljanje svih relevantnih podataka. Taj sistem mora omogućiti prikazivanje podataka u relevantnom obliku (formatu) iz kojih se donosi odluka o stanju mašine i preduzimaju odgovarajuće akcije u održavanju. U ovakvim slučajevima vibrodijagnostička analiza i monitoring su najpouzdanije metode tehničke dijagnostike [17-30].

Virtualni instrumenti imaju niz prednosti u odnosu na tradicionalne, a to se prije svega ogleda u boljoj iskorišćenosti računarskih sistema, povećanju produktivnosti u radu, boljoj vizuelizaciji i grafičkoj prezentaciji mjernih parametara i nadzornih sistema [27]. Primena fazi logike u dijagnostici je obrađena u radovima autora: C. K. Mechefske, „Objective machinery fault diagnosis using fuzzy logic“ [16,28], Van Tung Tran,  Bo-Suk Yang, „Machine fault diagnosis and condition prognosis using classification and regression trees and neuro-fuzzy inference systems“ [15] i Fagang Zhao, Jin Chen, „Neuro-fuzzy Based Condition Prediction of Bearing Health“.

Funkcija postavljenog cilja je izbor parametara nadzorno-dijagnostičkog sistema koji daje maksimalnu mogućnost detekcije uzroka dinamičkog problema uz jednostavnost u korišćenju i izvođenju.

Virtualni instrumenti imaju niz prednosti u odnosu na tradicionalne, a to se, prije svega, ogleda u boljoj iskorišćenosti računarskih sistema, povećanju produktivnosti u radu, boljoj vizuelizaciji i grafičkoj prezentaciji mjernih parametara i nadzornih sistema.

U ovoj fazi istraživanja posmatraće se realni industrijski objekti i izvršiće se analiza dobijenih rezultata iz razvijenih nadzorno-dijagnostičkih sistema. Takođe će se uraditi i uporedna analiza i vrednovanje dobijenih rezultata sa rezultatima ovakvih sistema vodećih svjetskih kompanija.