23 февраля 2016г.
Эксплуатация центробежных насосов, вентиляторов и компрессоров сопровождается вибрацией оборудования и отдельных его элементов. Колебательные движения механических систем при определенных условиях могут явиться причиной возникновения напряжений в элементах конструкций, что, в свою очередь, приводит к деформации их и, как следствие, к ускоренному износу или разрушению.
Причиной колебаний наиболее часто являются инерционные силы движущихся частей машин, в частности неуравновешенные центробежные силы вращающихся масс. Эти силы действуют в плоскости перпендикулярной оси вращения, попеременно во всех направлениях и вызывают колебания, частота которых равна угловой скорости вращения детали (узла), имеющей неуравновешенную массу. Амплитуда этих колебаний зависит от величины неуравновешенной центробежной силы и отношения угловой скорости вращающейся детали (узла) к частоте собственных колебаний конструкции. В условиях, близких к резонансу, даже небольшая неуравновешенная центробежная сила может вызвать интенсивные и опасные колебания. Одним из наиболее действенных средств борьбы с колебаниями является виброизоляция машин (насосов, вентиляторов, компрессоров, центрифуг и других технических систем).
Основная цель виброизоляции агрегата с динамическими нагрузками заключается в уменьшении колебаний поддерживающей конструкции (колебания самого агрегата в результате виброизоляции уменьшаются, кшс правило, незначительно).
В настоящее время широко используются следующие виброизоляционные устройства: пружинные, резиновые, опорные виброизоляторы с гидрошарнирами, комбинированные виброизоляторы с гидрошарнирами, демпферы (гидродемпферы).
Было предложено модернизировать существующую установку для исследования процесса виброизоляции, с устранением самого узкого места существующей установки – ручной записи показаний стрелочного индикатора вибраций.
В последние десятилетия XX века массовый выпуск стрелочных электроизмерительных приборов достигал значительных объемов. Так, например, на АО ―Электроприбор‖ (г.Чебоксары) - 4-5 миллионов штук в год, на ПО ―Электроизмеритель‖ (г.Витебск) – около 1 миллиона. Причем работа с такими приборами осложняется тем, что большинство массовых стрелочных измерительных приборов не имеют электрического выхода индикации результатов измерений.
Задача поверки, построение САК, САУ, включающих такие приборы требует разработки методов, алгоритмов считывания и обработки изображений показаний стрелки на средствах визуализации. Заметим, обозначенная задача не может быть сведена просто к задаче распознавания (как, например, распознавание номера автомобиля) вследствие континуального характера распознаваемой величины на диапазоне измерения.
Структура автоматизированной лабораторной установки (АЛУ) на основе оценки показаний аналогового стрелочного прибора представлена на Рисунке 1.
На Рисунке 1 обозначено ОУ – объект
управления, СВ – средство
визуализации, СТЗ – система технического зрения,
БВУ – блок вычислений и управления.
Общий алгоритм работы АЛУ на базе оптического считывания показаний состоит в следующем.
1. Считывание показаний прибора. БВУ выдает команду СТЗ оптически считать индицирующую часть прибора, получая оцифрованное изображение с показаниями прибора и передать
полученное изображение в устройство хранения
информации для дальнейшей обработки и распознавания.
2. Алгоритм предварительной обработки
изображения. Перед тем как изображение с показанием прибора будет подано для распознавания на БВУ, его необходимо преобразовать к виду, который позволит получить показания
прибора с низким уровнем
ошибок, упростить процесс
распознавания и повысить
быстродействие.
2.1. Сегментация изображения предназначена для выделения из общего поля считывания СТЗ изображений шкал приборов.
2.2. Контрастирование
изображения. Переводит диапазон яркостей входного изображения в максимально допустимый для данной глубины
цвета диапазон яркостей.
2.3.
Преобразование изображения к черно-белому. Во многих случаях
фиксированный порог преобразования, применяемый в СТЗ, не позволяет получать изображения с четким разделением
на фон
объекты. Вследствие этого оптическое считывание необходимо про
изводить в режиме полутонового изображения, а затем использовать алгоритмический метод преобразования.
2.4. Фильтрация изображения. Убирает присутствующий на изображении случайный шум, который появляется из-за нестабильности встроенного аналого-цифрового преобразователя сканера. Фильтрация облегчает последующее определение контуров объектов на изображении, уменьшая количество анализируемых объектов (например, медианная фильтрация, позволяющая отбросить шум и единичные пиксели
на изображении).
2.5. Выделение информативной части. Выделяется прямоугольный участок постоянного размера, содержащий шкалу контролируемого прибора
и перемещающийся стрелочный указатель. Таким
образом, в процессе реализации алгоритма
предварительной обработки изображения шкалы прибора, получается участок изображения, который
несѐт в себе информацию, достаточную для того, чтобы
с требуемой точностью определить показание прибора.
Разработанная методика, алгоритм и программа применима к любому стрелочному измерительному прибору.
Методика, алгоритм и программа не требуют знания координат начала и конца стрелки. Для определения измеряемого значения
необходимо определять только угол наклона
стрелки, причем
методика, алгоритм инвариантны к положению стрелки
на изображении – важен
только ее наклон. Поэтому,
можно фотографировать не всю шкалу, а только участок
содержащий стрелку.
Достоинство методики
состоит также и в том, что не требуется определять (идентифицировать, распознавать) саму шкалу.
Программа дополнена существенным элементом – записи результата измерения с учетом класса точности стрелочного прибора. Так программно определяется абсолютная и относительная погрешность измерения и с учетом правил округления производится окончательная запись измеренной величины.
Алгоритм и программа являются открытыми и их можно модифицировать. В частности, ввести распознавание класса
точности стрелочного прибора
по изображению.
Система Matlab, при использовании MatlabCompiler позволяет конвертировать программу в коды Си и использовать ее без применения самой системы Matlab. Это позволит значительно снизить требования к программно-аппаратной составляющей разрабатываемой АЛУ.
Для автоматической работы
системы можно также воспользоваться еще одним приложение Matlab - ImageAcquisitionToolbox – получение изображений. Это приложение позволяет
непосредственно подключать, настраивать и управлять средствами формирования изображений и потокового видео.
Разработанная методика, алгоритм и программа
может найти широкое
применение для автономного использования на различных объектах химического производства.
Список литературы
1. Виброизоляция машин: Методические указания /В.В.Алексеев и др. Казан.гос. технол. ун-т, Казань, 2006, 24 с.
2. Машинное зрение и цифровая
обработка изображений / Головастов А., Современные технологии автоматизации – 2010. – № 4. – С. 8–18.
3. Обработка и анализ
цифровых изображений с примерами на LabVIEW и IMAQ Vision (Ю.В. Визильтер, С.Ю. Желтов, В.А. Князь, А.Н. Ходарев, А.В. Моржин), ДМК Пресс, 2008, 464 с.
4.
Овсянников А.В. Система автоматического контроля и управления на основе распознавания показаний
на средствах
визуализации аналоговых приборов
// Тезисы доклада
на международной научно-технической конференции ―Автоматический контроль и автоматизация производственных процессов‖. БГТУ, Минск, январь 2008. С.56-63
5.
Учебный курс по системам
технического зрения на базе программной среды LABVIEW / С.Р. Горгуца,
П. М. Михеев, А.С.Соболев,МГУ им. М.В. Ломоносова, Физический факультет, МУНЛЦ МГУ,2006
