Висвітлено розроблення, дослідження та впровадження алгоритмічного, апаратурного та програмного забезпечення пристроїв контролю та діагностування складних динамічних промислових об’єктів. У ході досліджень вибрано промисловий об’єкт, визначено його основні технічні характеристики, розглянуто його базові вузли, виявлено найвразливіші місця. Такими виявились нагрівачі зон нагрівання, що відповідає інфранизькочастотним процесам, та підшипники кочення редуктора подвоювача, що відповідає високочастотним процесам.
Як система контролю та діагностування вибрана двоступенева система із первинним та вторинним статистичними перетвореннями. Цільовою функцією первинного статистичного перетворення вибрано функцію автокогерентності, на вхід якої надходять часові реалізації сигналів із вузлів промислового об’єкта, а на виході отримуємо вектор складових (шумових і функціональних) показника функції автокогерентності, які одержано у результаті дисперсійного розкладання. Вторинне статистичне перетворення реалізовано на базі лінійної дискримінантної функції, що дає змогу приймати рішення про результати контролю та діагностування.
Практичну реалізацію системи контролю та діагностування виконано на базі мікропроцесорного комплекту Arduino NANO із залученням персонального комп’ютера та вимірювальних каналів вібрації та температури. Для виконання алгоритмів контролю та діагностування скористались пакетом прикладних програм LabView.
[1] L. W. Bezanson and S. L. Harris, “Identification and control of an extruder using multivariable algorithms”, IEEE Proc. D – Control Theory and Applications, vol. 33, no. 4, pp. 145–152, July 1986.
[2] H. Lhachemi, A. Malik, R. Shorten, “Augmented Reality Cyber-Physical Systems and Feedback Control for Additive Manufacturing: A Review”, Access IEEE, vol. 7, pp. 50119–50135, 2019.
[3] I.A. Henderson, J. McGhee, “Designing multifrequency ternary test signals using frequency shift keyed modulation”, Instrum. and Meas. Techn. Conf. IMTC/98. in Conf. Proc.IEEE, vol. 2, pp. 1347–1352, 1998.
[4] S. F. Stephenson, J. R. Oliveira, A. S. Coelho and L. H. Meyer, “Diagnostic of Insulators of Conventional Grid Through LabVIEW Analysis of FFT Signal Generated from Ultrasound Detector”, IEEE Latin America Trans., vol. 15, no. 5, pp. 884–889, May 2017.
[5] I.A. Henderson, J. McGhee, “Phase shift keyed technique for microcomputer narrowband identification of a control system”, Control and Appl. In Proc. ICCON '89. IEEE Int. Conf., pp. 423–428, 1989.
[6] F. Duchon, P. Hubinsky, J. Hanzel, A. Babinec, M. Tolgyessy, “Intelligent vehicles as the robotic applications, Modelling of Mechanical and Mechatronic Systems”, Amsterdam, Elsevier, vol. 48, pp. 105–14, 2012.
[7] Yo. Gu, Liu Liu, Zh. Shi, and Ch. Zhang, “Design and realization of fault diagnostic system for trunking base station based on LabVIEW and Visual Basic”, in Int. Conf. on Comp. Appl. and Syst. Modeling, Taiyuan, , pp. V6-404-V6-407, 2010.
[8] L. Hargaš, D. Koniar, M. Hrianka, P. Ďurdik and P. Banovčin, “Integration of LabVIEW-based virtual instruments to modern respirology diagnostics”, 2014 ELEKTRO, Rajecke Teplice, pp. 553–557, 2014.
[9] Yе. Sokol et al., “Piezoelectric Measurement Converter of Mechanical Vibration”, Pat. UA 122742 U, Jan. 25, 2018.
[10] P. Shchapov, R. Myhushchenko, O. Kropachek, and I. Korzhov, “Temperature measuring transducer”, Pat. UA 130018 U, Nov. 26, 2018.