Розробка системи діагностування несправностей дизельних двигунів із застосуванням акустичної емісії

Abstract

В роботі розроблена система діагностування несправностей дизельних двигунів на основі отримання сигналів акустичної емісії. Система діагностування розроблялася на прикладі дизельного двигуна JCB 444T2. Під час дослідження виявлено, що сигнали акустичної емісії можуть бути об'єктивними параметрами для пошуку несправностей дизельних двигунів. Датчики акустичної емісії повинні встановлюватися якомога ближче до джерела, для уникнення впливу постороніх сигналів. Запропонована система діагностики базується на упорядкуванні та опису наукових даних та виведення загальних властивостей із конкретних наборів спостережень. Розрахунок середньоквадратичних значень та дисперсії сигналу акустичної емісії дає швидкий показник стану, а інформацію про стан двигуна може оцінити оператор без необхідності спеціального навчання. Впровадження даної системи в умовах сільськогосподарських підприємств дозволить уникнути високих витрат на технічне обслуговування завдяки посиленому моніторингу в режимі он-лайн та кращому виявленню несподіваних несправностей.

The system of diagnosing malfunctions of diesel engines on the basis of receiving acoustic emission signals is developed in the work. The diagnostic system was developed on the example of a JCB 444T2 diesel engine. The study found that acoustic emission signals can be objective parameters for troubleshooting diesel engines. Acoustic emission sensors should be installed as close as possible to the source to avoid exposure to extraneous signals. The proposed diagnostic system is based on the organization and description of scientific data and the derivation of general properties from specific sets of observations. The calculation of the root mean square values and the variance of the acoustic emission signal gives a quick indicator of the state, and information about the state of the engine can be assessed by the operator without the need for special training. The introduction of this system in the conditions of agricultural enterprises will avoid high maintenance costs due to enhanced online monitoring and better detection of unexpected faults.