Preview

Радиопромышленность

Расширенный поиск

Наземная система комплексной диагностики электромеханических устройств космических аппаратов

https://doi.org/10.21778/2413-9599-2019-29-4-54-62

Полный текст:

Аннотация

Одним из способов повышения надежности электромеханических устройств космических аппаратов является проведение диагностики их технического состояния при наземных испытаниях и выявление возможных дефектов. Рассмотрены вопросы диагностики электромеханических устройств космических аппаратов. Приведен обзор современных применяемых методов диагностики, предложен метод комплексной диагностики, включающий, помимо вибродиагностики, методы анализа модуля вектора и годографа вектора эквивалентного тока электродвигателя. Приведены спектральные характеристики сигналов виброускорения и эквивалентного тока, а также годографы. Определены обобщенные критерии токовой диагностики. Даны описание и функциональная схема наземной системы комплексной диагностики двигателя электронасосного агрегата системы терморегулирования космического аппарата. Приведен интерфейс программного обеспечения такой системы.

Об авторах

Е. Б. Коротков
Балтийский государственный технический университет «ВОЕНМЕХ» им. Д. Ф. Устинова
Россия

Коротков Евгений Борисович, к. т. н., доцент, начальник научно-исследовательской лаборатории робототехнических и мехатронных систем

190005, Санкт-Петербург, ул. 1-я Красноармейская, д. 1



Н. С. Слободзян
Балтийский государственный технический университет «ВОЕНМЕХ» им. Д. Ф. Устинова
Россия

Слободзян Никита Сергеевич, ведущий инженер, научно-исследовательская лаборатория робототехнических и мехатронных систем

190005, Санкт-Петербург, ул. 1-я Красноармейская, д. 1



О. В. Широбоков
Балтийский государственный технический университет «ВОЕНМЕХ» им. Д. Ф. Устинова
Россия

Широбоков Олег Вячеславович, инженер 2-й категории, научно-исследовательская лаборатория робототехнических и мехатронных систем

190005, Санкт-Петербург, ул. 1-я Красноармейская, д. 1



А. А. Киселев
Балтийский государственный технический университет «ВОЕНМЕХ» им. Д. Ф. Устинова
Россия

Киселев Алексей Александрович, инженер, научно-исследовательская лаборатория робототехнических и мехатронных систем

190005, Санкт-Петербург, ул. 1-я Красноармейская, д. 1



М. И. Надежин
Балтийский государственный технический университет «ВОЕНМЕХ» им. Д. Ф. Устинова
Россия

Надежин Михаил Игоревич, инженер, научно-исследовательская лаборатория робототехнических и мехатронных систем

190005, Санкт-Петербург, ул. 1-я Красноармейская, д. 1



Список литературы

1. Электромеханические устройства космических аппаратов и ракет-носителей / В. Я. Авербух, Д. М. Вейнберг, В. П. Верещагин, О. М. Мирошник, Е. М. Михайлов, В. Е. Ремизов, С. А. Стома, Н. Н. Шереметьевский // Вопросы электромеханики. Труды ВНИИЭМ. 2001. Т. 100. С. 89–96.

2. Горбунов А. В., Коротков Е. Б., Слободзян Н. С. Высокоточная система наведения и ориентации космических бортовых приборов на базе гексапода с пространственным датчиком положения // Вопросы радиоэлектроники. 2017. № 7. С. 42–47.

3. Применение пространственных механизмов с параллельной структурой для наведения, стабилизации и виброизоляции бортовых приборов / А. В. Горбунов, Е. Б. Коротков, А. В. Леканов, С. А. Рудыка, Н. С. Слободзян // Решетневские чтения. 2017. Т. 1, № 21. С. 117–118.

4. Патраев В. Е., Максимов Ю. В. Методы обеспечения надежности бортовой аппаратуры космических аппаратов длительного функционирования // Приборостроение. 2008. № 8. С. 5–12.

5. Талалаев А. А., Фраленко В. П., Хачумов В. М. Обзор стандартов и концепция построения средств мониторинга, контроля и диагностики космического аппарата // Программные системы: теория и приложения. 2015. № 3 (26). С. 21–43.

6. Высокопроизводительная нейросетевая система мониторинга состояния и поведения подсистем космических аппаратов по телеметрическим данным / Н. С. Абрамов, А. А. Талалаев, В. П. Фраленко, В. М. Хачумов, О. Г. Шишкин // Программные системы: теория и приложения. 2017. № 3 (30). С. 109–131.

7. Обеспечение длительного ресурса малорасходных нагнетателей / В. В. Двирный, Г. В. Двирный, А. В. Хныкин, В. В. Голованова, Г. Г. Крушенко // Космические аппараты и технологии. 2014. № 3 (9). С. 12–20.

8. Poddar S., Chandravanshi M. L. Ball bearing fault detection using vibration parameters. International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT), 2013, Vol. 2, Issue 12, pp. 1239–1244.

9. Xue S., Howard I., Wang C., Bao H., Lian P., Chen G., Wang Y., Yan Y. The diagnostic analysis of the planet bearing faults using the torsional vibration signal. Mechanical Systems and Signal Processing, 134, 106304, DOI:10.1016/j.ymssp.2019.106304.

10. Калинов А. П., Браташ О. В. Анализ методов вибродиагностики асинхронных двигателей // Энергетика. Известия высших учебных заведений и энергетических объединений СНГ. 2012. № 5. С. 43–51.

11. Петров И. В. Оценка достоверности различных способов измерения и обработки виброакустических характеристик при техническом диагностировании электрических машин // Вестник ГГТУ им. П. О. Сухого. 2014. № 1 (56). С. 108–116.

12. Nejjari H., Benbouzid M. E. H. Monitoring and diagnosis of induction motors electrical faults using a current Park’s vector pattern learning approach. IEEE Transactions on Industry Applications, 2000, vol. 36, no. 3, pp. 730–735. DOI: 10.1109/28.845047.

13. Петухов В. С. Диагностика электродвигателей. Спектральный анализ модулей векторов Парка тока и напряжения // Новости Электротехники. 2008. № 1 (49). С. 50–52.

14. Duesterhoeft W. C., Schulz M. W., Clarke E. Determination of Instantaneous Currents and Voltages by Means of Alpha, Beta, and Zero Components. Transactions of the American Institute of Electrical Engineers, 1951, no. 70 (2), pp. 1248–1255. DOI: 10.1109/T-AIEE.1951.5060554.

15. Park R. H. Two Reaction Theory of Synchronous Machines. AIEE Transactions, 1929, no. 48, pp. 716–730. DOI: 10.1109/TAIEE.1929.5055275.

16. Анализатор спектра ZET 017-U32 [Электронный ресурс]. URL: https://zetlab.com/shop/без%20рубрики/zet-017-u32-analizator-spektra/ (дата обращения: 14.03.2019).

17. Nyanteh Y., Srivastava S., Edrington C., Cartes D. A. Application of artificial intelligence to stator winding fault diagnosis in Permanent Magnet Synchronous Machines. Electric Power Systems Research, 2013, no. 103, pp. 201–213.

18. Deep Learning Toolbox. Сайт Matlab [Электронный ресурс]. URL: https://matlab.ru/products/neural-network-toolbox (дата обращения: 23.09.2019).


Для цитирования:


Коротков Е.Б., Слободзян Н.С., Широбоков О.В., Киселев А.А., Надежин М.И. Наземная система комплексной диагностики электромеханических устройств космических аппаратов. Радиопромышленность. 2019;29(4):54-62. https://doi.org/10.21778/2413-9599-2019-29-4-54-62

For citation:


Korotkov E.B., Slobodzyan N.S., Shirobokov O.V., Kiselev A.A., Nadezhin M.I. Complex ground diagnostic system for spacecraft electromechanical devices. Radio industry (Russia). 2019;29(4):54-62. (In Russ.) https://doi.org/10.21778/2413-9599-2019-29-4-54-62

Просмотров: 46


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2413-9599 (Print)
ISSN 2541-870X (Online)