СТОХАСТИЧЕСКО-ГАМИЛЬТОНОВА И БАЙЕСОВСКАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ РАННЕГО ВЫЯВЛЕНИЯ НЕИСПРАВНОСТЕЙ НА ОСНОВЕ ВИБРОСИГНАЛОВ ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЕЙ

Abstract

Бесперебойная работа электродвигателей критически важна для стабильного функционирования роботизированных систем, пневмотранспортных установок и автоматизированных линий производства. Традиционные подходы вибродиагностики обычно предполагают стационарность сигналов, однако в промышленных условиях вибросигналы отличаются высокой шумностью, временно изменяющимися параметрами и нелинейным характером, что приводит к обнаружению дефектов лишь на поздних этапах. В настоящем исследовании предложена интегрированная математическая модель, сочетающая стохастические дифференциальные уравнения, гамильтонов формализм энергии, оптимальный фильтр Калмана-Буси и байесовский вероятностный анализ для описания вибродинамики электродвигателей. Разработанный метод обеспечивает прогнозирование неисправностей до роста их амплитуды за счет выявления энергетического дрейфа системы, расхождения энергии инноваций между моделью и реальным процессом, а также спектральных сдвигов. Теоретическое исследование подтверждает, что предложенный диагностический индикатор характеризуется минимальной дисперсией и значительно превосходит по чувствительности традиционные метрики вроде среднеквадратического отклонения или эксцесса.