авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:   || 2 |

Геометриицилиндрических вращающихся промышленныхобъектов путем многократных измеренийдальностей до их поверхности.

-- [ Страница 1 ] --


На правах рукописи

Тюрин СергейВячеславович

КОНТРОЛЬ ГЕОМЕТРИиЦИЛИНДРИЧЕСКих вращающихся промышленныхОБЪЕКТов путем многократных измеренийдальностей до их поверхности.

Специальность 25.00.32Геодезия

Автореферат диссертациина соискание ученой степени

кандидата техническихнаук

Санкт-Петербург

2006

Работавыполнена в Санкт-Петербургскомгосударственном университете.

Научный руководитель:

доктор географических наук,профессор

Курошев ГерманДмитриевич



Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессорКоугия Вилио Александрович




кандидат технических наук, доцент

АстаповичАнатолий Владимирович

Ведущее предприятие:

Сибирскийнаучно-исследователь­ский ипроизводственный центр геоинформации иприкладной геодезии (ФГУП центр"Сибгеоинформ")

Защитадиссертации состоится 21 декабря 2006 г. в 15час. 00 мин. на заседании диссертационногосовета Д 212.224.08 при Санкт-Петербургскомгосударственном горном институте им. Г.В.Плеханова (техническом университете) поадресу 199106, Санкт-Петербург, 21-я линия, дом 2,ауд. №1160.

С диссертациейможно ознакомиться в библиотекеСанкт-Петербургского государственногогорного института.

Авторефератразослан «__»_________2006 г.

Ученыйсекретарь

диссертационного совета,

доцент Корнилов Ю.Н.

Общаяхарактеристика работы

Актуальностьтемы. Определениегеометрических характеристик вращающихсяагрегатов в условиях современногопроизводства является важной задачей.Подобные агрегаты присутствуют на многихпромышленных объектах. Это и вращающиесяпечи, и валы бумагоделательных машин,бронировочные машины и многое другое. Отсвоевременности и качества проводимыхконтрольных обмеров зависит эффективностьи качество работы оборудования, егобезаварийность. Требования, предъявляемыек точности изготовления и выверки подобныхагрегатов, всегда были высокими и современем только ужесточаются. Так,например, допуск на овальность понаружному диаметру бандажа вращающейсяпечи составляет 0.0005 диаметра, то есть придиаметрах в 4-6 метров он составит 2-3 мм.Допуски же для формы валовбумагоделательных машин составляют 0.05-0.7мм, что требует проведения прецизионныхизмерений.

В связи с повышениемтребований к точности деталей машин имеханизмов, их усложнением особую важностьприобретает задача проведения контрольныхобмеров без остановки производственногоцикла. Это связано с тем, что работающиеагрегаты претерпевают деформации,связанные с тепловым режимом оборудования,неравномерным износом его частей,деформациями фундаментов и т.п. Этидеформации невозможно выявить наостановленном оборудовании, а ихигнорирование может привести к аварийнойситуации. Кроме этого важен иэкономический фактор, так как простойоборудования ведет к убыткам предприятия.

Такого рода задачи,особенно на крупногабаритных агрегатах,всегда решались с привлечениемгеодезических методов. Большой вклад в ихразвитие внесли геодезисты Асташенков Г.Г.,Баран П.И., Островский А.Л. и др. Ими идругими специалистами предложены методыпредполагающие проведение измерений наработающем оборудовании. Однакобольшинство из них требуют контакта собъектом, что зачастую невозможно. Те жегеодезические методы, которые позволяютвыполнять бесконтактный обмероборудования, трудоемки и не позволяютполучать данные с достаточной точностью ив непрерывном режиме.

Положение изменилось споявлением электронных приборов,позволяющих автоматически в бесконтактномрежиме определять расстояние (или егоизменение) до поверхности объектов сзаданной частотой и высокой точностью. Вэтом качестве могут выступать какгеодезические приборы (лазерные рулетки итахеометры с безотражательнымдальномером), так и устройства,разработанные для измерений вмашиностроении, например, лазерныетриангуляционные датчики положения.

Появление таких приборовв сочетании с достижениями математическойтеории и ростом производительностивычислительных машин создает предпосылкик разработке измерительно-программныхкомплексов, предназначенных дляопределения характеристик вращающихсяагрегатов различного назначения. Одной изпроблем, возникающих на этом пути, являетсяотсутствие методов обработки получаемыхданных, позволяющих воспользоватьсяпреимуществами нового оборудования.Подобного рода методы должны обеспечиватьрасчет геометрических параметров объекта,выявлять источники возмущений в положенииобъекта и обладать устойчивостью кзашумлению данных, возникающемувследствие различных технологическихпричин (вибрация, запыленность и др.).

Целью настоящей работыявляется:

Разработка методовопределения геометрических параметроввращающихся объектов цилиндрической формыпо измеренным дальностям до ихповерхности.

В соответствии с цельюсформулированы следующие задачиисследования:

    • Анализ существующихспособов определения геометрическихпараметров вращающихся объектов.
    • Изучение средствавтоматического, дистанционного измерениярасстояния до объекта.
    • Изучениематематических методов анализа временныхрядов.
    • Разработка методоввыявления отклонений формы сеченияобъекта от окружности по измереннымдальностям до поверхности объекта.
    • Разработка способаопределения координат центра вращения исреднего радиуса сечения объекта поизмеренным дальностям до поверхностиобъекта.

Методикаисследований.

В исследованииприменялись методы математическойобработки геодезических измерений,матричной алгебры, спектрального икорреляционного анализа. Предлагаемыеметоды и алгоритмы тестировались наматематических моделях, создаваемых припомощи специально разработанной программына ПВЭМ. Также проводиласьэкспериментальная проверка предлагаемыхметодов на промышленныхпредприятиях.

Научная новизнаработы заключается вследующем:

    • Показана возможностьиспользования методов анализасингулярного спектра для выделения изизмеренных дальностей до вращающегосяобъекта данных соответствующихдеформациям формы и другим возмущающимфакторам.
    • Предложен способопределения периода выделенных прианализе сингулярного спектрасоставляющих, что необходимо для ихинтерпретации.
    • Разработан алгоритмрасчета координат точки вращения и радиусасечения по измеренным дальностям доповерхности объекта с трех точек.

Научные результаты,выносимые назащиту:

    • Решена задача выявленияотклонений формы сечения объекта отокружности путем измерения дальностей доповерхности объекта с одной точки.
    • Предложен способопределения координат центра вращения исреднего радиуса сечения объекта посинхронным измерениям дальностей доповерхности объекта с трех точек.

Практическое значениеработы:

    • Разработанные методыпозволяют осуществлять контрольгеометрических параметров вращающихсяцилиндрических промышленных объектов вдинамике.
    • Предложенные алгоритмыреализованы в виде программ дляПВЭМ.

Реализация результатовисследований.

Разработанные методыпрошли апробацию в ЗАО «БУМТЕХНО» привыполнении работ на комбинате «Фосфорит» иСыктывкарском ЛПК.

Диссертация содержит 123страницы и состоит из введения, четырехглав, заключения, двух приложений и спискалитературы из 83 наименований, в том числе 5зарубежных. Основные результатыисследований опубликованы в 4 печатныхработах.

Вовведенииобосновывается актуальность темы,определяются цели и задачиисследования.

В первойглаве даетсяобзор основных инструментальных средствконтроля параметров вращающихся объектов.Рассматриваются преимуществаиспользования бесконтактных датчиков.Подробно рассматриваютсятриангуляционные лазерные датчикиположения. Так же в главе дается обзорматематических методов обработки данных,представляющих собой временные ряды.Формулируется цельисследования.

Во второй главе рассматриваются методы обработкиодного ряда измеренных дальностей.Решается задача выявления отклоненийформы сечения объекта от окружности путемизмерения дальностей до поверхностиобъекта с одной точки.

В третьей главе рассматриваются вопросы обработкирядов измеренных дальностей, полученных снескольких точек. Предлагается способопределения координат центра вращения исреднего радиуса сечения объекта посинхронным измерениям дальностей доповерхности объекта с трех точек.

В четвертой главе приведены примеры использованиянекоторых предлагаемых методов приобмерах вращающихся печей на комбинатах«Фосфорит» и Сыктывкарский ЛПК. Выполненосравнение результатов с данными обмераостановленной печи, полученными при помощитахеометра.


Содержаниеработы

На основаниипроведенных исследований полученыследующие результаты.

1. Решеназадача выявления отклонений формы сеченияобъекта от окружности путем измерениядальностей до поверхности объекта с однойточки.

Данные орасстоянии до поверхности объектапоступают с датчика последовательно черезравноотстоящие моменты времени, то естьпредставляют собой временной ряд. Анализвременных рядов представляет собойсамостоятельную область математическойстатистики. Одной из основных задачанализа временных рядов являетсявыделение из ряда различных составляющихего компонент (трендов, периодическихсоставляющих, шумовых).

Наибольший интересвызывают периодические составляющие. Еслиобъект вращается без контакта с другимиобъектами (валиками, роликами и т.п.), тофакторами, порождающими периодическиекомпоненты, могут быть его форма иэксцентриситет. В случае вращения вконтакте с другими объектами, добавляютсяеще периодические составляющие вызванные,например, неправильностью форм этихобъектов. К перечисленным факторам могутдобавляться и другие (например,периодическое нагревание объекта), которыееще более усложняют картину. Как правило,основной задачей является выделениепериодической составляющей, связанной сособенностями самого объекта (его формой),что позволяет определить период и скоростьвращения объекта, а также отклонения отидеальной формы.

В отношениитретьей, случайной компоненты задачасостоит в ее удалении из ряда, т.е.фильтрации так называемого «белогошума».

Как уже указывалось, рядданных является композицией несколькихсоставляющих, порожденных различнымифакторами. Для разделения ряда насоставляющие его компоненты предлагаетсяприменить метод, получивший вотечественной математической литературедвойное название: «Гусеница» SSA (Singular Spectrum Analysis).Суть его состоит в следующем. Рассмотримвременной ряд длины . Основным параметромалгоритма служит так называемая длина окна

Первый шаг, вложение,состоит в формировании из ряда траекторнойматрицы размера следующим образом.Будем последовательно брать из рядаотрезки длины и составим из нихтраекторную матрицу , где, j=1,..,K. Далее проводитсясингулярное разложение матрицы :

(1)

где – упорядоченныененулевые собственные числа матрицы – соответствующие имсобственные вектора, а будем называть факторнымивекторами. Собственный и факторный вектораназывают сингулярнымивекторами, а совокупность – собственной тройкой.

На третьем шагепроводится группировка компонентразложения. Разбив множество на непересекающихсяподмножеств получим

Последним шагом являетсявосстановление рядов посгруппированным матрицам Элемент ряда получается спомощью усреднения вдоль антидиагоналиэлементов матрицы синдексами и такими, что Таким образом,получаем разбиение ряда

У метода естьдва параметра. Первый – этодлина окна W, второй параметр являетсяструктурным – этоспособ группировки компонент сингулярногоразложения. В большинстве случаев длинуокна нужно задавать близкой к половинедлины ряда, по крайней мере, в первомприближении. Однако если известно, чтовременной ряд имеет периодическуюсоставляющую с известным периодом T, топредпочтительно взять длину окна Wпропорциональной величине этогопериода.

Тестирование этого идругих алгоритмов проводилось на моделях,построенных в специальной авторскойпрограмме. Она позволяет моделироватьизмерения до вращающегося объекта.Полученные измерения при необходимостимогут быть искажены случайными ошибками.Так для объекта, представляющего собойэллипс с полуосями равными a=300, b=299,координатами центра вращения Xr=0.6,Yr=0, угломповорота между отсчетами t=1.55°, числом измеренийN=5000 были получены измерения, показанные награфике (рис.1).

 Рис. 1. Смоделированныеизмерения. Необходимой процедуройпри обработке -34

Рис. 1. Смоделированныеизмерения.

Необходимой процедуройпри обработке реальных данных являетсяобнаружение грубых промахов, которые могливозникнуть, например, из-закратковременного внешнего воздействия надатчик. Критерием может служить резкое,непродолжительное изменение в данных,превышающее допустимую величину, котораяустанавливается в зависимости от точностидатчика, качества поверхности и величинывибрации. В случае выявления такихпромахов, данные в эти моменты временизаменяются средним из данных, полученных всоседние моменты. Затем данныецентрируются.

Применяя метод«Гусеница» для данных из нашего примера,возьмем длину ряда равной 1858,приблизительно 8 периодов, а длину окна 929,приблизительно 4 периода. Послецентрирования ряда и построениятраекторной матрицы X, вычисляем вектор собственных чисел и матрицы,собственных U ифакторных Vвекторов.

По формуле 1вычисляем элементы сингулярногоразложения.

Самымнеформализуемым шагом является шаггруппировки. Вся информация о каждой изкомпонент содержится в собственном числе а также в собственном и факторном векторах.Поиск компонент для требуемой группировкипроводится, главным образом, на основеанализа собственных троек. Прежде всего,необходимо обратить внимание на столбецсобственных чисел . Чембольше сингулярное значение в собственнойтройке, тем больше вклад соответствующейвосстановленной компоненты ряда.Собственное число можно рассматривать вкачестве характеристики этого вклада.Периодической компоненте обычносоответствуют две собственные тройкисингулярного разложения, собственныечисла в которых близки по значению. Искатьотносящиеся к таким компонентам парысобственных троек удобно на двумерныхдиаграммах. В идеальной ситуациисобственные векторы это косинусоида исинусоида с периодом T и с одной и той жеамплитудой и фазой. То же самое верно и дляфакторных векторов. Двумерное изображениедвух таких собственных векторов создастточки, лежащие на окружности.

К шумовойкомпоненте относят те собственные тройки,которые не содержат ни тренда, николебаний.

Таким образом,сгруппировав компоненты 1-2, 3-4, 5-929, получимвосстановленные компоненты ряда (рис.2).

 Рис. 2. Восстановленныекомпоненты ряда. Перваякомпонента (L1) отражает -40

Рис. 2. Восстановленныекомпоненты ряда.

Перваякомпонента (L1) отражает влияниеэксцентриситета, вторая (L2) это влияниеформы, а третья (L3) –выделенный «белый шум».

Используя рядL2, строим график отклонений формы объектаот окружности, который соответствуетзаложенной при моделировании форме эллипсу.

На следующемграфике (рис. 3) изображены фрагментысмоделированного шума и выделеннойшумовой компоненты Видно, что онипрактически совпадают.

 Рис. 3. Фрагментсмоделированного шума и выделеннойшумовой-41

Рис. 3. Фрагментсмоделированного шума и выделеннойшумовой компоненты.

Следуетотметить, что приведенный пример в большойстепени идеален, и на практике правильнаяидентификация и группировка собственныхтроек часто является довольно сложнойзадачей.

Кроме этогопри использовании метода на реальныхобъектах отдельной задачей становитсяинтерпретация полученных составляющихряда применительно к конкретной ситуации.Основным критерием для этого служит периодтой или иной составляющей.

Дляопределения периода предложен следующийспособ, основанный на корреляционноманализе. Он может применяться как к полномуряду данных, так и к конкретной выделеннойсоставляющей.



Pages:   || 2 |
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.