Начало

Всем привет! Хочу поделиться результатами своего многолетнего исследования и разработки прибора для динамической балансировки в собственных опорах. Эта работа началась в 2015 году, когда передо мной встала задача балансировки промышленного вентилятора. На предприятии, где я работал, отсутствовали необходимые компетенции, поэтому пришлось осваивать новую для себя область — вибродиагностику.

Началось всё с того, что я задумался о возможности создания собственного прибора для балансировки. Как оказалось, это задача не из лёгких. Она потребовала глубокого погружения в такие области, как микроконтроллеры, цифровая обработка сигналов (ЦОС), программирование, разработка печатных плат, компоновка корпуса и многое другое.

В этом увлекательном путешествии мне помогал мой друг Павел, который разделил со мной идею создания балансировочного устройства. Мы работали над проектом вместе, и это позволило нам добиться значительных успехов.

Принцип балансировки, как мне показалось, довольно прост: необходимо измерить частоту вращения вала, амплитуду и фазу дисбаланса. Однако на практике это оказалось гораздо сложнее, чем я предполагал.

Для начала рассмотрим основные определения, которые будут использоваться в дальнейшем:

Дисбаланс — состояние ротора, при котором в результате действия центробежных сил на его подшипники оказывается силовое или кинематическое воздействие.

Балансировка — процедура, в ходе которой проводится оценка распределения масс ротора и, при необходимости, их корректировка для минимизации дисбаланса и вибрации.

Фазовый угол дисбаланса — угол в полярной системе координат в плоскости, перпендикулярной оси вала, под которым видна неуравновешенная масса.

Модуль дисбаланса — произведение неуравновешенной массы на расстояние от её центра до оси вращения.

Подбор компонентной базы, первые результаты и неудачи

Ядром системы была выбрана микроконтроллерная плата Arduino Nano, которая обеспечивала базовую функциональность и управление устройством.

Для определения оборотов балансируемого оборудования использовался диффузный оптический датчик, который генерировал сигналы при прохождении мимо него вращающегося элемента.

Для измерения амплитуды и фазы дисбаланса был выбран акселерометр ADXL345.

Этот датчик позволял измерять ускорение в трёх плоскостях, что было необходимо для определения параметров дисбаланса. Для обеспечения беспроводной связи между прибором и внешним устройством использовался модуль Bluetooth HC-05.

Для обработки полученных данных и отображения результатов использовалась операционная система Android на смартфоне. На тот момент актуальной была версия 5–6, под которую и был написан весь код.

Проблемы и их решения

На начальном этапе работы возникли проблемы с производительностью системы. Скорость передачи данных между датчиком и микроконтроллером оказалась недостаточной для обработки в реальном времени. Для решения этой проблемы был разработан алгоритм пакетной обработки данных, который позволял накапливать информацию в буфере и отправлять её только при достижении определённого размера пакета. Это позволило значительно увеличить скорость передачи данных и обеспечить их обработку в реальном времени.

Далее за код принялся Павел, который оптимизировал работу с акселерометром и добавил возможность изменения частоты и количества принимаемых данных. Это позволило более гибко настраивать работу прибора в зависимости от конкретных задач.

Однако, несмотря на все усилия, были выявлены недостатки конструкции, которые проявлялись в виде сильного зашумления сигнала. Для решения этой проблемы был проведён анализ спектра сигнала и разработаны алгоритмы фильтрации, которые позволяли выделять полезный сигнал на фоне шума.

Спектральный анализ и фильтрация

Для определения первой оборотной частоты, которая равна частоте вращения балансируемого оборудования, был использован сигнал с таходатчика (фотоотметчика). Время между фронтами сигнала позволяло определить частоту в герцах, что и являлось первой оборотной частотой.

Далее требовалось выделить из сигнала амплитуду и фазу одной гармоники на этой частоте. Амплитуда представляла собой силу дисбаланса, а фаза — смещение от таходатчика.

Все датчики измерения вибрации, включая акселерометры, велосиметры и проксиметры, основаны на измерении ускорения, скорости или перемещения. В разные годы по различным стандартам дисбаланс измерялся в разных величинах: от виброперемещения (мкм) до виброскорости (мм/с). Поскольку современные преобразователи в основном являются акселерометрами, необходимо было выполнять преобразование данных.

При исследовании работы акселерометра ADXL345 было обнаружено отсутствие антиалиасингового фильтра. Алиасинг — это явление, при котором парциальные спектры аналогового сигнала накладываются друг на друга после его дискретизации при невыполнении условий теоремы Котельникова. Для решения этой проблемы был выбран акселерометр LSM6DS3, который обладал антиалиасинговым фильтром.

Оптимизация компонентной базы

После пересмотра компонентной базы были выбраны следующие компоненты: акселерометр LSM6DS3, микроконтроллер ESP32 и лазерный таходатчик J118-LAS-D50P1 PNP. Это позволило улучшить производительность системы и обеспечить более точную балансировку.

Результаты и возможности прибора

За время работы над проектом было проведено множество испытаний по отладке, настройке и оптимизации алгоритмов. В результате удалось добиться следующих возможностей:

• Построение графиков сигнала акселерометра и таходатчика.

• Спектральный анализ с использованием окон (прямоугольного, Ханна и Хемминга).

• Частотный диапазон от 0,5 до 6000 Гц.

• Динамический диапазон ±16 G.

• Длина выборки до 16 384.

• Определение среднеквадратичного значения (СКЗ) по ГОСТ ИСО 2954–97 в диапазоне 10–1000 Гц.

• Одноплоскостная балансировка.

• Определение оборотов в диапазоне 200–10 000 об/мин.

Меню прибора позволяет удобно управлять процессом балансировки и отображать полученные результаты. Корпус прибора был переработан множество раз, чтобы обеспечить жёсткость и минимизировать паразитные вибрации.

Обучение и развитие

За время работы над прибором я прошёл обучение в нескольких учебных центрах:

• Северо‑Западный учебный центр на базе Ассоциации ВАСТ.

• Учебный центр на базе ПромСервис.

• Учебный центр на SPM по программе института (Mobius Institute).

Эти знания позволили мне глубже понять принципы вибродиагностики и освоить современные методы обработки данных. В процессе работы я также изучил язык программирования Python для отработки различных идей и алгоритмов.

Заключение

Разработка прибора для динамической балансировки стала для меня важным этапом в профессиональном развитии. Этот проект позволил мне освоить новые технологии, углубить знания в области вибродиагностики и приобрести ценный опыт работы с микроконтроллерами и датчиками. Я надеюсь, что результаты моей работы будут полезны для других специалистов в этой области.

Всем добра!