agroengineeringАгроинженерияAgricultural Engineering (Moscow)2687-11492687-1130РГАУ-МСХА10.26897/2687-1149-2025-6-35-44agroengineering-1156Research ArticleТЕХНИКА И ТЕХНОЛОГИИ АПКFARM MACHINERY AND TECHNOLOGIESМетодика вибрационной диагностики гидравлической системы технологических машин при выполнении сельскохозяйственных работ на примере шестеренного насоса НШ-32АVibration diagnostics method applied to the hydraulic equipment of technological machines: a case of a gear pump NSh-32Ahttps://orcid.org/0000-0002-1466-572XСтупинО. А.StupinO. A.

Ступин Олег Александрович, старший преподаватель

127434, г. Москва, ул. Тимирязевская, 49

Oleg A. Stupin, Senior Lecturer

49, Timiryazevskaya Str., Moscow, 127434

stupin@rgau-msha.ruhttps://orcid.org/0000-0002-5943-0430ШитиковаА. В.ShitikovaA. V.

Шитикова Александра Васильевна, д-р с.-х. наук, профессор

127434, г. Москва, ул. Тимирязевская, 49

Aleksandra V. Shitikova, DSc (Ag), Professor

49, Timiryazevskaya Str., Moscow, 127434

plant@rgau-msha.ruhttps://orcid.org/0000-0002-2492-9274АпатенкоА. С.ApatenkoA. S.

Апатенко Алексей Сергеевич, д-р техн. наук, профессор

127434, г. Москва, ул. Тимирязевская, 49

Alexey S. Apatenko, DSc, Professor

49, Timiryazevskaya Str., Moscow, 127434

a.apatenko@rgau-msha.ruРоссийский государственный аграрный университет – МСХА имени К.А. ТимирязеваРоссияRussian State Agrarian University – Moscow Timiryazev Agricultural AcademyRussian Federation2025281220252763544Copyright © Ступин О.А., Шитикова А.В., Апатенко А.С., 20252025Ступин О.А., Шитикова А.В., Апатенко А.С.Stupin O.A., Shitikova A.V., Apatenko A.S.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://agroengineering.timacad.ru/jour/article/view/1156

Традиционная система технического обслуживания и ремонта гидравлических систем технологических машин не позволяет прогнозировать внезапные отказы. Для перехода к обслуживанию по фактическому состоянию необходимо разработать методику, позволяющую в режиме реального времени выявлять дефекты деталей и сборочных единиц. Оценку состояния элементов гидросистем можно эффективно выполнять на основе вибрационного анализа. Исследования проведены с целью разработки и апробации методики вибрационной диагностики гидравлических систем технологических машин на основе спектрального анализа плотности мощности вибросигнала. Предложенная методика включает в себя этапы: получение исходных данных с датчика контролируемых механизмов; предварительная обработка данных и выделение признаков для снижения размерности необработанных данных и получения полезной информации из сигнала; СПМ-анализ и расчет пик-фактора и эксцесса; диагностическая классификация неисправностей, выявление дефектов; визуализация данных в режиме реального времени. Для автоматизированной обработки вибросигналов разработан программный комплекс. Проведенный анализ по показателю спектральной плотности мощности вибросигнала показал эффективность идентификации дефектов при различных режимах работы. Апробацию методики проводили на шестеренном гидронасосе НШ-32А при трех рабочих режимах: 1000, 1500 и 2000 об/мин. При этом выделяли информативные признаки в вибросигнале для диагностирования четырех состояний насоса (исправное, износ подшипника, износ шестерни, комбинированный дефект) с точностью 90…93%. Применение методики контроля технического состояния гидравлических систем технологических машин позволило диагностировать появление внезапных отказов с высокой точностью. В дальнейших исследованиях планируется установить зависимость изменения виброускорения на величину объемного КПД шестеренного насоса.

The conventional system of maintenance and repair of hydraulic systems in technological (or industrial) machines cannot predict sudden failures. Transition to condition-based maintenance requires developing a methodology for real-time detection of defects in parts and assemblies. The condition of hydraulic system components can be more effectively assessed with the vibration analysis. The research aimed to develop and test a methodology for vibration diagnostics of hydraulic systems in technological machines based on the spectral analysis of the spectral power density of a vibration signal. The proposed methodology includes the following stages: obtaining raw data from sensors of the monitored mechanisms; preliminary data processing and feature selection to reduce the dimensionality of the raw data and obtain useful information from the signal; SPM-analysis and calculation of the peak factor and kurtosis; diagnostic classification of faults, defect identification; and real-time data visualization. The authors have developed a software package for automated processing of vibration signals. The analysis based on measuring the spectral density of vibration signal power demonstrated the effectiveness of defect identification under various operating modes. The methodology was tested on an NSh-32A gear-type hydraulic pump at three operating modes: 1000, 1500, and 2000 rpm. Informative features were detected from the vibration signal for diagnosing four pump conditions (serviceable, worn bearing, worn gear, and combined defects) with an accuracy of 90 to 93%. The developed methodology for controlling the hydraulic systems of technological machines can diagnose sudden failures with high accuracy. Future research plans to establish the relationship between the change in vibration acceleration and the volumetric efficiency of the gear pump.

вибродиагностикагидронасосдиагностика неисправностейспектральный анализдефектынеисправностиКПД шестеренного насосаметодика вибрационной диагностикиvibration diagnosticshydraulic pumpfault diagnosisspectral analysisdefectsmalfunctionsgear pump efficiencyvibration diagnostic techniqueReferencesАпатенко А.С., Севрюгина Н.С. Механизм распознавания состояния конструктивных элементов технологических машин // Ремонт. Восстановление. Модернизация. 2020. № 12. С. 23-28. EDN: DCCVQDApatenko A.S., Sevryugina N.S. Mechanism for state recognition of structural components of processing machines. Remont. Vosstanovlenie. Modernizatsiya. 2020;12:23-28. (In Russ.)Севрюгина Н.С., Апатенко А.С. Интеграция профилей цифровых двойников технологических машин в сфере эксплуатации и сопровождения // Научно-информационное обеспечение инновационного развития АПК: Материалы XV Международной научно-практической конференции. М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2023. С. 84-91. EDN: BTHBCTSevryugina N.S., Apatenko A.S. Integration of digital twin profiles for technological machines in the field of operation and maintenance. Naucho-informatsionnoe obespechenie innovatsionnogo razvitiya APK = Scientific and Information Support for the Innovative Development of the Agro-Industrial Complex: Proceedings of the XV International Scientific and Practical Conference. M.: FSBNI “Rosinformagrotekh”. 2023:84-91. (In Russ.)Ступин О.А., Некрасов С.И., Кучинский Р.Г. Вибродиагностика как современный метод контроля и диагностирования гидроприводов технологических машин // Международный технико-экономический журнал. 2022. № 5-6. С. 75-86. EDN: SMEEFOStupin O.A., Nekrasov S.I., Kuchinskiy R.G. Vibrodiagnostics as a modern method of monitoring and diagnostics of hydraulic drives of technological machines. International Technical Journal. 2022;5-6:75-86. (In Russ.)Herszberg I., Bannister M.K., Li H.C.H., Tomson R.S. Structural Health Monitoring for advanced composite structures. ICCM International Conferences on Composite Materials. 2007. URL: https://www.researchgate.net/publication/289645207_Structural_health_monitoring_for_advanced_composite_structuresHerszberg I., Bannister M.K., Li H.C.H., Tomson R.S. Structural Health Monitoring for advanced composite structures. ICCM International Conferences on Composite Materials. 2007. URL: https://www.researchgate.net/publication/289645207_Structural_health_monitoring_for_advanced_composite_structuresPeng Y., Dong M., Zuo M. Current status of machine prognostics in condition – based maintenance: a review. International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2010;50:297-313. https://doi.org/10.1007/s00170-009-2482-0Peng Y., Dong M., Zuo M. Current status of machine prognostics in condition – based maintenance: a review. International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2010;50:297-313. https://doi.org/10.1007/s00170-009-2482-0Ступин О.А., Некрасов С.И. Анализ методов обработки вибросигналов при диагностировании элементов гидросистем технологических машин // Инновации в природообустройстве и защите в чрезвычайных ситуациях: Материалы IХ Международной научно-практической конференции, Саратов, 27-28 апреля 2022 г. Саратов: ООО «Амирит», 2022. С. 371-374. EDN: HBCUDEStupin O.A., Nekrasov S.I. Analysis of vibration signal processing methods for diagnostics of elements of hydrosystems of techno-logical machines. Innovatsii v prirodoobustroystve i zashchite v chrezvychaynykh situatsiyakh = Innovations in Environmental Management and Protection in Emergency Situations: Proceedings of the IX International Scientific and Practical Conference, Saratov, April 27-28, 2022. Saratov: OOO “Amirit”, 2022:371-374. (In Russ.)Saravanan N., Ramachandran K.I. Fault diagnosis of spur bevel gear box using discrete wavelet features and Decision Tree classification. Expert Systems with Applications. 2019;36(5):9564-9573. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2008.07.089Saravanan N., Ramachandran K.I. Fault diagnosis of spur bevel gear box using discrete wavelet features and Decision Tree classification. Expert Systems with Applications. 2019;36(5):9564-9573. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2008.07.089Unal M., Onat M., Demetgul M., Kucuk H. Fault diagnosis of rolling bearings using a genetic algorithm optimized neural network. Measurement. 2014;58:187-196. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2014.08.041Unal M., Onat M., Demetgul M., Kucuk H. Fault diagnosis of rolling bearings using a genetic algorithm optimized neural network. Measurement. 2014;58:187-196. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2014.08.041Sevryugina N.S., Apatenko A.S. Import substitution and monitoring of workpiece quality. Russian Engineering Research. 2023;43(8):927-933. https://doi.org/10.3103/s1068798x23080294Sevryugina N.S., Apatenko A.S. Import substitution and monitoring of workpiece quality. Russian Engineering Research. 2023;43(8):927-933. https://doi.org/10.3103/s1068798x23080294

The authors declare that there are no conflicts of interest present.