ЖУРНАЛ СТА №4/2025

● при возрастании в сравнимых уста- новившихся режимах вибрации вала у одной из опор по любому направ- лению более чем на 85 мкм за период до 3 суток или возрастании вибра- ции более чем на 100 мкм независи- мо от продолжительности возраста- ния должны быть приняты меры по выявлению его причин. Исходя из указаний ГОСТ 27165-97, мы предусмотрели по две дополни- тельные конфигурации аппроксима- ции для всех векторных сумм вибропе- ремещений, рассчитываемых по дан- ным за последние 5 секунд и 3 суток. Для каждой из этих аппроксимирую- щих функций мы предусмотрели рас- чёт мгновенной скорости её измене- ния – скорости изменения соответст- вующего значения векторной суммы виброперемещений. Мгновенная скорость изменения зна- чений параметра рассчитывается как значение первой производной от ап- проксимирующей функции, рассчи- танной по значениям заданного пара- метра. Далее, для значений скорости изме- нения виброперемещений, рассчитан- ных по аппроксимирующим функциям за 5 секунд, мы предусмотрели пред- упредительные уставки 55 мкм, а для значений скорости, рассчитанных по аппроксимирующим функциям за 3 суток, мы предусмотрели уставки 120 мкм. Значения уставок обусловле- ны тем, что мы считаем мгновенные скорости не самих параметров вибро- перемещений, а их векторных сумм. Таким образом, мы обеспечили инфор- мирование эксплуатирующего персо- нала о соответствующих рисках. Помимо этого, для каждого подшип- ника мы предусмотрели метрику ве- личины общего негативного воздей- ствия на него, которая рассчитывается накопительным итогом. Суть метрики заключается в подсчё- те суммарного времени по каждому не- гативному событию (достижение пред- упредительных или аварийных уста- вок по вибрации или температуре мас- ла после подшипника), связанному с заданным подшипником. Полученные значения умножаются на заданный коэффициент критичности события, после чего складываются между собой. Таким образом, по каждому подшип- нику мы получаем интегрированную оценку негативного воздействия на не- го в ходе эксплуатации. Эта оценка не- прерывно записывается в систему как значение внутренней переменной, для которой впоследствии можно исполь- зовать любые предусмотренные функ- ции анализа. Учитывая, что предусмотреть какие- либо уставки для этой метрики, соот- ветствующие значениям выхода из строя подшипника или появления у не- го явных дефектов, без наличия об- ширной статистической базы не пред- ставляется возможным (а в условиях параллельного импорта, когда про- исхождение отдельных узлов оборудо- вания достоверно неизвестно, никакая статистическая база не может исполь- зоваться для оценки его состояния), мы предусмотрели две сравнительные оценки по этой метрике: ● мгновенная скорость изменения значения этой метрики для каждого подшипника, которая рассчитывает- ся как значение первой производной от аппроксимирующей функции для заданной метрики в текущий момент времени; ● отклонение значения этой метрики для заданного подшипника от сред- неарифметического значения, рас- считанного для аналогичных метрик всех подшипников данного типа. В первом случае мы получаем дина- мическую оценку негативного воздей- ствия на подшипник, высокое значение которой говорит о скором выходе из строя соответствующего узла. Во вто- ром случае нам становятся доступны сравнительные оценки суммарных не- гативных воздействий для каждого под- шипника, по которым видно, какой именно узел испытал наибольшее не- гативное воздействие и, соответствен- но, с большей вероятностью по сравне- нию с другими выйдет из строя первым. Вышеописанные методы позволяют выявлять и качественно оценивать риски отказа оборудования, анализи- руя изменение значений отдельных па- раметров и связанных с ними событий. Помимо анализа динамики измене- ния значений параметров, мы решили использовать статистические методы анализа, а именно анализ корреляций вибропараметров. Для этого нам не- обходимо было определить степень корреляционных связей между этими параметрами. В СППР Sdisol PAD предусмотрена функция автоматического расчёта коэффициентов корреляции для всех возможных комбинаций пар заданных параметров по заданной временно́й выборке исторических данных. Выше- указанная функция выполняет расчёт трёх типов коэффициентов корреля- ций: коэффициент Пирсона, коэффици- ент Спирмена, коэффициент Кендалла. Из рис. 5, на котором представлен ре- зультат работы вышеуказанной функ- СТА 4/2025 9 www.cta.ru НОУ - ХАУ Рис. 5. Рассчитанные коэффициенты корреляций