Продажа квадроциклов, снегоходов и мототехники
second logo
Пн-Чт: 10:00-20:00
Пт-Сб: 10:00-19:00 Вс: выходной

+7 (812) 924 3 942

+7 (911) 924 3 942

Содержание

Диагностика ходовой на вибростенде в Ростове-на-Дону — 9 мест 📍 (адреса, отзывы, фото)

— 9 мест

  • Мы составили рейтинг 9 мест «диагностика ходовой на вибростенде» в Ростове-на-Дону;
  • Лучшая диагностика ходовой на вибростенде: уровень цен, отзывы, фото;
  • Диагностика ходовой на вибростенде на карте: адреса, телефоны, часы работы;

Лучшая диагностика ходовой на вибростенде — рейтинг, адреса и телефоны

Запрос в заведения — закажите услугу, уточните цену

Отправьте запрос — получите все предложения на почту:

Интересные факты

Чаще всего люди ищут «диагностика ходовой на вибростенде», но встречаются и другие формулировки, например, диагностика ходовой части автомобиля на вибростенде.

Самые популярные особенности найденных мест: замена масла в двигателе, замена маслосъемных колпачков, разборка отечественных авто, запись на шиномонтаж, выкуп акпп, Chrysler, Subaru, Lexus, Ford, Toyota.

Росто́в-на-Дону́ — крупнейший город на юге Российской Федерации, административный центр Ростовской области и Южного федерального округа. Город воинской славы (2008).

Основан грамотой императрицы Елизаветы Петровны от 15 декабря 1749 года. Расположен на юго-востоке Восточно-Европейской равнины, на берегах реки Дон, в 46 километрах от места её впадения в Азовское море, в 1092 километрах к югу от Москвы.


Добавить бизнес — бесплатная реклама вашей организации на HipDir.

Диагностика ходовой на вибростенде в Белгороде — 5 мест 📍 (адреса, цены, фото)

— 5 мест

  • Мы составили рейтинг 5 мест «диагностика ходовой на вибростенде» в Белгороде;
  • Лучшая диагностика ходовой на вибростенде: реальные цены, отзывы, фото;
  • Диагностика ходовой на вибростенде на карте: адреса, телефоны, часы работы;

Лучшая диагностика ходовой на вибростенде — рейтинг, адреса и телефоны

Запрос в заведения — закажите услугу, уточните цену

Отправьте запрос — получите все предложения на почту:

Диагностика ходовой на вибростенде в Белгороде — цены

  1. 06.07.2017 Дмитрий: диагностика ходовой Логан на стенде, стоимость [VIN: X7LLSRAAH8H<…>]
    1. Бош Авто Сервис «ФОРСАЖ»: Проверка подвески на вибро-стенде 600р

Интересные факты

Чаще всего люди ищут «диагностика ходовой на вибростенде», но встречаются и другие формулировки, например, диагностика ходовой части автомобиля на вибростенде.

Самые популярные особенности найденных мест: замена масла в двигателе, замена маслосъемных колпачков, запись на шиномонтаж, изготовление спойлеров, сухая мойка двигателя, Saab, Scion, MG, Daihatsu, Pontiac.

Бе́лгород (др.-рус. Бѣлгородъ) — город на юге европейской территории России, административный центр Белгородской области. Расположен на южной окраине Среднерусской возвышенности, преимущественно на правом берегу реки Северский Донец (правый приток Дона), в 700 км к югу от Москвы, в 40 км от границы с Украиной. Население Белгорода — 384 425 человек (2015). Вокруг Белгорода образовалась Белгородская агломерация с численностью населения более 0,5 млн человек. Первый в России город, получивший звани…


Добавить бизнес — бесплатная реклама вашей организации на HipDir.

Диагностика ходовой автомобиля вибростенде

Различные неисправности в системах подвески автомобилей могут привести к неприятным последствиям. Автомобиль может уйти в занос при вхождении в поворот и тем самым спровоцирует серьезное ДТП. Нужно понимать, что любые поломки в подвеске не возникают сразу же. Элементы подвески изнашиваются в процессе эксплуатации и в любой момент дадут автовладельцу знать о себе. Раньше тесты подвески делали вручную. Но сегодня используют современные технологии. Сейчас используют вибростенд для диагностики подвески. Такая система способна точно проверить состояние ходовой части.

Что это такое?

Итак, вибростенд, на котором выполняют проверку ходовой части автомобилей, – это специальная раскачивающаяся платформа. Она оборудована большим количеством датчиков и подключена к компьютеру со специальным программным обеспечением.

Программно-аппаратный комплекс получает информацию от датчиков, а затем просчитывает отклонения, которые зафиксированы в процессе раскачки автомобиля. Затем ПО сравнивает данные и цифры со стандартными показателями. Для каждой марки и модели авто есть свои стандарты, поэтому очень важно, чтобы оператор правильно выполнил настройку перед началом теста. Диагностика подвески автомобиля на вибростенде – это отличная возможность узнать точную информацию о работе ходовой части и ее исправности. Но метод имеет один недостаток – диагностировать таким образом можно только современные автомобили, оснащенные электронными системами управления. Для классических моделей авто вибростенд недоступен.

Как проходит проверка?

Процесс компьютерной диагностики – это достаточно сложная процедура.

После того как автомобиль заедет на платформу, вибростенд для диагностики подвески начнет раскачиваться. Таким образом, система создает условия, которые максимально точно приближены к реальной езде по дорогам. Стенд вибрирует в диапазоне от 0 до 25 Гц, при этом частота постепенно возрастает. Во время данного процесса, датчики постоянно измеряют динамический вес каждого из колес и сравнивают самое меньшее значение со стандартными показателями. Меньший динамический либо статический вес, сообщает о полной исправности подвески и ходовой части. Также в ходе теста проверяют отдельно переднюю и заднюю подвеску.

Как работает платформа?

Главная задача этого программно-аппаратного комплекса – в том, чтобы формировать колебания необходимой частоты. Именно такие колебания испытывает автомобиль при движении. Эти вибрации появляются за счет гидравлических или же электродинамических вибраторов, которыми может быть оснащен вибростенд для диагностики подвески. Колеса автомобиля, который установлен на платформу и находится на нейтральной передаче, в момент проведения данных мероприятий будут вращаться от валов платформы стенда. Так создаются не только колебания определенной частоты, но и имитируется движение автомобиля.

Кроме вибраций, имитируются и боковые крены. Так можно проверить ступичные подшипники, шаровые опоры. Вот так работает диагностика подвески автомобиля на вибростенде. Цена услуги находится в пределах 1000 р. Это недорого, а в результате владелец узнает обо всех неисправностях в ходовой части.

Как понять, что пора на диагностику?

Итак, это нужно сделать, если предстоит ехать на машине в дальний путь, к примеру, на море. Специалисты рекомендуют проверять ходовую часть во время смены сезонов. Обязательна диагностика, если появились стуки и скрипы в процессе движения, а также если автомобиль внезапно стало заносить при вхождении в поворот. Особенно нужно проводить такие тесты тем, кто постоянно ездит по плохим дорогам.

Ведь ухабы, кочки и ямы на дорогах никак не способствуют долгой работе даже самой надежной ходовой. Тем более, что такая процедура недорогая. Вибростенд для диагностики подвески в Москве обойдется автолюбителю в 740 р.

Симптомы проблем с подвеской

Иногда случается, что ходовая часть доставляет проблемы внезапно. О том, что необходимо заехать на вибростенд, могут сообщить следующие симптомы:

  • Об исправности подвески стоит задуматься, если вдруг появились стуки при резких поворотах руля вправо или влево. Иногда при этих действиях может быть характерный гул. Подобные звуки возникают при движении по неровным дорогам или при наборе определенной скорости.
  • В процессе торможения автомобиль заносит, он ведет себя неестественно, но при этом поверхность вполне сухая и ровная. Еще о неисправностях в подвеске говорит большой люфт или свободный ход рулевого колеса. При этом реакция колес на действия отсутствует.

Посетить вибростенд для диагностики подвески (Санкт-Петербург или любой другой город) нужно, если при наличии ABS она активируется преждевременно при движении по ухабам и неровностям. Если кузов во время езды прямо или при вхождении в поворот сильно раскачивается, это тоже неприятный симптом.

Еще о неисправностях подвески и необходимости диагностики сообщат покрышки, износ которых неравномерен. Сколько стоит диагностика подвески автомобиля на вибростенде? Цена данной услуги невелика даже в больших городах, таких как Москва или Санкт-Петербург. Тестирование обойдется в пределах 700-1000 р. Данная процедура стоит своих денег полностью. Неисправная ходовая часть значительно повышает риск аварий.

Какие элементы подвески тестируются в ходе диагностики?

Вибростенд для диагностики подвески в процессе работы делает главный упор на следующие элементы. Это сайлентблоки, амортизаторные стойки, пружины и рычаги, тормозная система и колодки, рулевые наконечники, шаровые опоры и подшипники. Именно на эти узлы в процессе эксплуатации автомобиля приходится основная нагрузка. Программно-аппаратный комплекс в процессе работы не просто создает колебания и имитирует движение – создаются и боковые крены для тестирования работы шаровых опор и подшипников. Посещая вибростенд для диагностики подвески в Москве нельзя выявить неисправности, которые вовсе не относятся к ходовой части автомобиля. Система в таких случаях не способна выявить причины, однако, подаст сигнал о грядущем ремонте.

О точности показаний

Некоторые автовладельцы после диагностики остаются недовольны этой услугой. Такой способ отвергается и некоторыми специалистами-автомеханиками. Дело в том, что на результат тестирования влияет множество факторов.

Если их не учитывать, тогда есть риск получить недостоверный результат. Один из таких факторов – неверно выбранная передача. Часто результаты недостоверные из-за более высокого давления в шинах. И самая распространенная причина – ошибки оператора при настройке. Поэтому диагностика подвески на вибростенде (СПб не исключение) должна проводится в специализированных СТО, где работают опытные специалисты. Они знают и учитывают все факторы, которые могут исказить результаты. Адрес в СПб: Северный проспект, 7, СТО «Формула».

Купить вибростенд?

Для частных целей машины проверяются таким образом не более 2-х раз в течении года. Следует учитывать, что ради этого не стоит покупать вибростенд для диагностики подвески. Цена аппарата – от 5 тысяч долларов.

Сегодня мы поговорим о диагностике подвески Honda. На эту тему меня подтолкнул пообщаться мой товарищ, который недавно был на нескольких диагностиках (благо деньги позволяют) подвески, и в конечном итоге получил на руки несколько взаимоисключающих заключений для своего Honda Stream. Предпосылкой для поиска диагностики стало «побрякивание» подвески с наступлением весны, а поскольку человек по профессии очень далек от авторемонта, он решил довериться профессионалам и получить полную консультацию.

Первое заключение гласило примерно следующее, — все в порядке, — немного изношены задние стойки (оставшийся ресурс 84%), но в целом все в порядке. Удовлетворившись замечательным заключением, но абсолютно неудовлетворившись тем, что машина продолжала «побрякивать», человек поехал на вторую станцию, по результатам диагностики которой машину было дешевле столкнуть с обрыва, чем ремонтировать. Все стойки оказались изношены более чем на 60%, а общее состояние ходовой требовало срочного вмешательства и ремонта. От подобного заключению хозяину откровенно взгрустнулось, но вместо того, чтобы задаться вопросом «а почему так?!» он поехал на третью диагностику, после которой результаты в целом напоминали первую попытку, только цифры износа были не такими оптимистичными (порядка 75%). Только после этого товарищ позвонил мне и спросил, как так получается и что с его машиной. Первый вопрос, который он получил от меня, был следующий: «А какие настройки были у того вибростенда на который он заезжал?». Товарищ откровенно не понял вопроса. Тогда пришлось встречаться и объяснять все на пальцах. По результатам встречи, мне стало понятно, что скорее всего, эта информация будет полезна не только моему товарищу, но и многим другим, кто по весне едет ремонтировать подвеску в дорогие сервисы и становится там жертвой «умных компьютеров» сам того не подозревая.

Итак. Начнем с истории. Водители со стажем всегда с удовольствием подскажут Вам самый дешевый и простой способ диагностики состояния подвески, известный еще с советских времен, — раскачка машины стоящей на ровной поверхности. Самое удивительное, что такая первичная диагностика может оказаться намного эффективнее «неправильных сервисных диагностик» (и Вы скоро поймете в чем же неправильность!). Собственно «советский» способ диагностики выглядит следующим образом. Допустим, надо проверить заднюю подвеску. Выгоняем машину на ровный асфальт (чтоб колеса стояли ровно, ради чистоты эксперимента), и начинаем раскачивать зад автомобиля вниз-вверх. Конструкция подвески (пружины+амортизаторы) сначала будут раскачиваться неохотно, но через 10 секунд, если Вы правильно поймали амплитуду, Вы увидите, что корма автомобиля уже почти подпрыгивает. В этот момент резко прекратите раскачивать машину толкнув ее вниз и убрав руки. Исправная подвеска сделает не более 1,5 «качков» (т.е. толкнете вниз, машина дойдет до нижней точки, потом поднимется вверх полностью, а затем остановится на полдороги вниз) и автомобиль замрет. Если наблюдается проблема со стойками (амортизаторами), то машина сделает больше «качков» прежде чем замрет. Параллельно, раскачивая машину, Вы будете слышать всевозможные посторонние звуки, если таковые имеются, которые опытный «советский» мастер может определить по тону, рассказав Вам что нужно заменить. Такая диагностика проста и понятна, и что интересно, в некотором роде актуальна до сих пор, поскольку на ее проведение не требуется дополнительных расходов и можно проводить ее самостоятельно в любое удобное для Вас время. Но во всей этой простой схеме есть одна ключевая «закавыка». Вы не забыли, что это «советская» система проверки? А какие машины в основном бегали по советским дорогам? Жигули, москвичи и прочие. Так вот строение подвески этих автомобилей позволяло производить такую диагностику очень четко, однако время не стоит на месте, и автомобили выпускаются не только в варианте балка/макферсон, но встречаются также и многорычажные варианты. Подобная проверка на многорычажной подвеске не даст Вам абсолютно ничего. Структура особенно задней подвески, допустим CR-V первого поколения, или Civic в кузове EG-EK издевательски реагирует на вышеописанную проверку отличными показаниями (даже иногда меньше 1,5 «качков») при полном износе амортизаторов! Дело в многорычажке, которая большим количеством рычагов с правильными углами (при условии цельности сайлентблоков) поддерживает эффект рабочего состояния подвески в любых условиях эксплуатации. Упасть кузовом на колеса машина не может (ее держат пружины) а раскачаться вверх ей не дают сайленблоки, сдерживающие раскачку по нескольким точкам. Подобный эффект неоднократно наблюдался на вышеперечисленных машинах, когда даже сами владельцы рассказывали, что «стойки уже год текут, а машина все еще отлично ездит». Ездить то она будет, только непропорционально выросшая нагрузка на сайлентблоки станет причиной, по которой они будут быстрее выходить из строя. Но речь сейчас не об этом.

Теперь Вы знаете две ключевые вещи, которые помогут Вам понять проблему с которой столкнулся мой товарищ, упомянутый в начале статьи. Итак, во-первых, состояние подвески автомобиля проверяется его раскачкой на ровной поверхности, и во-вторых, не каждый автомобиль можно проверить таким образом. Едем далее.

Большинство стендов для проверки подвески работают по тому же принципу, — автомобиль загоняется на специальную платформу и начинает раскачиваться устройством, а датчики фиксируют углы отклонения, и сравнивают их со стандартным. Таким образом, мы получаем старую систему с новой «подливкой» в виде электроники механики и умных процессоров. И самое главное, у этой «новой» системы остается старая проблема. Все эти автоматы для проверки подвески рассчитаны на «универсальные показания», которые были бы правильными для автомобилей ВАЗ, чьи настройки подвески от ВАЗ 2101 до ВАЗ 2107 практически не изменились! Но диагностический стенд обещает нам проверку ВСЕХ автомобилей сразу, — от Hyundai Getz до Toyota Land Cruiser, — не особо объясняя, как можно вообще сравнивать одно с другим!

Стоит рассказать, как высчитывает состояние подвески устройство, в народе называемое «трясучкой» а по правильному, — «вибростенд». К каждому вибростенду прилагается компьютер, в котором содержатся данные о разных автомобилях разных производителей. Эти данные касаются заводских настроек подвески автомобилей, поэтому в идеальном случае, вибростенд должен выдать сравнительные параметры состояния автомобиля относительно заводских настроек. Однако на практике мы получаем на руки абсолютно ненужную информацию. И это не только мое мнение, это мнение компании Monroe – крупнейшего производителя амортизаторов. Компания Monroe предъявила производителям вибростендов целый список проблем и претензий, среди которых были подняты следующие проблемы:

почему операторы допускают к тесту на вибростенд автомобили, в недопустимом техническом состоянии для проведения подобного теста?

почему полученная по результатам тестирования информация не перепроверяется и часто приводит к ошибочному ремонту?

Оказалось, что повреждения сайлентблоков, рычагов, или элементарно неправильное давление в шинах способно существенно повлиять на тест вибростенда! Оказывается (внимание!) перед проверкой амортизаторов на вибростенде требуется вывести в идеальное исходное состояние всю подвеску, — все рычаги, сайлентблоки и пружины, а также проверить давление в колесах. В противном случае, все заключения не стоят ни копейки!

В условиях российских проверок мы получаем еще одну проблему, более глобальную, которая окончательно портит хорошее отношение к вибростендам даже в среде профессионалов. И это проблема правильного выбора автомобиля в компьюетере.

Конечно, давайте будем до конца откровенными, перед заездом машины на стенд оператор выставляет марку автомобиля на компьютере, чтобы была возможность сравнивать отклонения от нормы, которая является официальными рекомендациями завода изготовителя. Но что делать, если машины, которая заехала на вибростенд нет в базе?! Дело в том, что подобные программы нередко стоят дороже чем сам стенд. Или их покупка просто не представляется возможной в пределах РФ, или владельцы сервиса не видят необходимости в покупке подобного ПО, сами не до конца разобравшись в его необходимости. Поэтому часто, заходящий в сервис автомобиль диагностируется по принципу «Чего у нас там? Honda Fit? Ну нету у нас такой в компе. Ладно, поставим Hyundai Getz, они вроде похожи…». К сожалению (конечно же, правильнее сказать «к счастью»), настройки подвески Гетца и Фита разные. Как и Hyundai h2 и Honda Stream моего товарища. Один из диагностических листов прямо свидетельствовал о том, что по данным компьютера, на вибростенде стоит Hyundai h2! Приехали, товарищи. Вместо мало-мальски объективной информации о состоянии автомобиля, владелец получает на руки результаты исследования «сферического коня в вакууме». И так три раза! Не все три диагностики делались в Hyundai конечно, но на двух оставшихся бланках марка автомобиля вообще не была указана!

Так каким образом тогда проводить самую правильную диагностику подвески Honda (владельцы других марок, дочитавших до этого места, простите! :))? Есть два варианта. Первый — искать сервис с устройством проверки подвески, в компьютере которого имеются данные о заводских настройках Вашей подвески, и сравнивать их с состоянием Вашего автомобиля. Скажем честно, — данный вариант встречается редко. А если мы говорим про «праворукие» автомобили, — то почти никогда. Есть второй, альтернативный способ, — симбиоз «советских» технологий и правильных знаний, который работает намного лучше большинства «автоматов». Машина загоняется на яму и проверяется при помощи инструмента и глаз мастера находящегося в яме, в тот момент когда другой мастер раскачивает автомобиль. Не смотря на кажущуюся архаичность технологии, такой подход позволяет диагностировать автомобиль намного точнее, чем любые «непрофильные» автоматы. Конечно, итогом будет не столь красивый диагностический лист, который выводит компьютер, — на нем будут отсутствовать проценты и диаграммы, — но давайте будем справедливыми, — он будет гораздо правильнее и честнее «компьютерного».

Почитав форумы, я обнаружил недоверие со стороны владельцев иномарок к последнему способу проверки, дескать мастера все доморощенные, нелицензированные, а тут компьютер, который не ошибается. Во всех подобных заявлениях справедливо только одно — компьютер действительно не ошибается, но программа заложенная в него операторами может быть ошибочна. Или условия проведения теста не совпадают с требуемыми. А во всех этих случаях сам тест не может быть признан правильным. Опыт работы с правильно подготовленными мастерами показывает, что залог успеха в подобном мероприятии, — подготовка специалиста помноженная на специализацию фирмы. Хорошая, правильно построенная компания, никогда не будет заниматься в одном помещении всеми марками сразу, — чревато некомпетентностью по всем направлениям и ошибками в работе. Если Ваша машина Honda, — лучше обратиться в Honda-сервис, в конечном итоге это будет не только правильнее, но и существенно дешевле. В конце концов, никто же не ходит к окулисту с просьбой вылечить зубы. 😉

Теперь у Вас, — тех кто прочитал все до конца, есть достаточные знания для того, чтобы отличить хорошую диагностику от плохой. Осталось дело за малым, — найти хороший сервис, и обслуживаться в нем качественно и недорого. Желаю удачи!

Неисправность автомобильной подвески может привести к самым неприятным последствиям — машину может занести на повороте и невольно спровоцировать дорожно-транспортное происшествие. Необходимо понимать, что такого рода неисправность не возникает в один миг — подвеска изнашивается и в любой момент даст о себе знать. Так как заболевание легче предотвратить, чем лечить, то и диагностика подвески автомобиля должна производиться своевременно.

Если вас интересует сервисное обслуживание, продажа, обмен и реализация грузовой техники, тогда переходите на Автопоезд — запасные части для полуприцепов.

Компьютерная диагностика на вибростенде

Вибростенд — что это такое

Вибростенд, на котором производится проверка подвески авто, представляет собой, раскачивающуюся платформу, оборудованную специальными датчиками и компьютером. Компьютерная система проверки считывает данные об отклонениях, фиксируемых во время раскачки вибростенда, и сравнивает, полученную информацию со стандартом. Причем стандарт для каждой марки автомобиля свой, поэтому важно, чтобы диагносты произвели правильную настройку на вибростенде. Одним из минусов компьютерного анализа считается недоступность такового для машин, не оснащенных электронной системой управления.

Как происходит диагностика на вибростенде

Компьютерная диагностика — довольно сложная процедура: после заезда транспортного средства на платформу вибростенд начинает вибрировать, дабы создать условия, максимально приближенные к дорожным. Вибрации производятся в диапазоне 0-25 Гц, с возрастанием частоты. Во время этой процедуры происходит постоянное измерение динамического веса каждого колеса, для сравнения меньшего значения со стандартом.

Меньший по соотношению динамический или статический вес говорит нам об исправности ходовой части. Тестируют переднюю и заднюю часть подвески последовательно.

Как понять что пора проверить подвеску

Существует несколько показателей, по которым можно определить, что диагностика подвески автомобиля — дело безотлагательное:

  • Вам предстоит длительное путешествие на колесах;
  • Близится осенне-зимний или весенний сезон;
  • Вы начали слышать нехарактерный стук во время движения авто;
  • Машину стало заносить при поворотах.

Вот несколько причин, по которым компьютерная диагностика на вибростенде необходима. А особое внимание проверке ходовой части транспортного средства стоит уделять водителям, проживающим в районах с плохими дорогами, кочки и ямы способствуют скорому износу подвески.

Какие части подвески тестирует вибростенд

Во время проверки подвески на вибростенде основной упор делается на тестирование следующих деталей:

  1. Сайлентблоки.
  2. Амортизаторы.
  3. Пружины.
  4. Рычаги.
  5. Тормозные колодки.
  6. Рулевые наконечники.
  7. Подшипники.
  8. Шаровые опоры.

Это те части подвески, на которые приходится основная нагрузка. Компьютерная система, для изучения состояния шаровых опор или подшипников, имитирует еще и боковое качание. Бывает такое, что во время проверки слышны постукивания, не относящиеся к подвеске авто. Вибростенд не сможет выявить причину таких стуков, но подаст сигнал для дальнейших действий.

Точность результатов

Многие автолюбители остаются недовольными результатами проверки на вибростенде. Компьютерная проверка подвески автомобиля некоторыми автомеханиками до сих пор отвергается и они делают по старинке: раскачивают машину вручную. Почему же возникает такое недоверие к компьютерному анализу ходовой? Все дело в том, что на результаты компьютерной проверки может повлиять огромное количество внешних факторов.Если эти факторы не учитывать, то результат окажется недостоверным.

Одним из таких факторов может оказаться неправильно установленная передача. Важно! Во время проведения проверки, коробка передач вашего автомобиля должна быть переведена в режим нейтрально. Также важно, чтобы все узлы ходовой части были исправны, иначе сравнительные данные могут оказаться неточными.

Зачастую компьютерная проверка дает недостоверный результат из-за превышенного давления шин. Еще одной и,наверное, самой распространенной, причиной недостоверности результатов может стать ошибка оператора при выборе настроек — выбрал не ту марку автомобиля и полученный результат сравнили с заводскими настройкам совершенно другой машины.

Поэтому тестирование подвески авто на вибростенде лучше производить только у опытных диагностов, которые учтут все факторы, искажающие результаты.

Ремонт подвески в Барнауле: цена диагностики на вибростенде

Присмотревшись к качеству наших дорог, можно без труда догадаться, что подвеска подвергается регулярному серьезному воздействию и как следствие ускоренному износу и нуждается в своевременном ремонте.

Проводить диагностику подвески следует, как можно чаще и при обнаружении каких-либо дефектов ходовой части незамедлительно произвести ремонт.

Руководствоваться нужно в первую очередь здравым смыслом, от состояния ходовой части автомобиля зависят жизни участников дорожного движения, качественный ремонт подвески залог безопасности.

Автосервис «Makk» проводит ремонт подвески на самом современном импортном оборудовании, все специалисты прошли строгий отбор и имеют в своём арсенале все необходимые знания и навыки.

Каковы основные признаки неисправности подвески?

  • Передвижение по ровной дороге сопровождается раскачиванием кузова автомобиля;
  • Снос передней и задней оси при поворотах;
  • Шумы, посторонние стуки при движении по кочкам;
  • ABS срабатывает раньше при торможении на неровном дорожном полотне;
  • Значительное увеличение тормозного пути автомобиля.

Совпадение любого из перечисленных признаков говорит о необходимости как можно быстрей провести диагностику, ремонт подвески и выполнить услугу развал-схождения колёс.

Цены услуг по диагностике и ремонту подвески в Барнауле

В таблице представлены ориентировочные цены по ремонту ходовой части и диагностики подвески. Они подходят для автомобилей с несложным доступом, более точную информацию Вы можете уточнить у наших консультантов или мастеров сервисного центра.

Где сделать диагностику подвески на вибростенде

Обратившись в сервисный центр «Makk» в Барнауле, Вы получаете качественный и недорогой ремонт подвески на современном оборудовании с использованием вибростенда. Наши специалисты обучены и готовы взяться за ремонт ходовой части Вашего автомобиля вне зависимости от марки и модели, об уровне нашего качества свидетельствуют многочисленные положительные отзывы от наших клиентов и высокий уровень доверия при посещении сервисных центров.


Диагностика подвески автомобиля на вибростенде в г. Подольск

А

Авиамоторная

Автозаводская

Академическая

Александровский сад

Алексеевская

Алма-Атинская

Алтуфьево

Андроновка

Аннино

Арбатская

Аэропорт

Б

Бабушкинская

Багратионовская

Балтийская

Баррикадная

Бауманская

Беговая

Белокаменная

Беломорская

Белорусская

Беляево

Бибирево

Библиотека им. Ленина

Битцевский парк

Борисово

Боровицкая

Боровское шоссе

Ботанический сад

Братиславская

Бульвар Адмирала Ушакова

Бульвар Дмитрия Донского

Бульвар Рокоссовского

Бунинская аллея

Бутырская

В

ВДНХ

Верхние Котлы

Верхние Лихоборы

Владыкино

Водный стадион

Войковская

Волгоградский проспект

Волжская

Волоколамская

Воробьёвы горы

Выставочная

Выхино

Г

Говорово

Д

Деловой центр

Деловой центр — МЦК

Динамо

Дмитровская

Добрынинская

Домодедовская

Достоевская

Дубровка

Ж

Жулебино

З

ЗИЛ

Зорге

Зябликово

И

Измайлово

Измайловская

К

Калужская

Кантемировская

Каширская

Киевская

Китай-город

Кожуховская

Коломенская

Коммунарка

Комсомольская

Коньково

Коптево

Косино

Котельники

Красногвардейская

Краснопресненская

Красносельская

Красные Ворота

Крестьянская Застава

Кропоткинская

Крылатское

Крымская

Кузнецкий Мост

Кузьминки

Кунцевская

Курская

Кутузовская

Л

Ленинский проспект

Лермонтовский проспект

Лесопарковая

Лихоборы

Локомотив

Ломоносовский проспект

Лубянка

Лужники

Лухмановская

Люблино

М

Марксистская

Марьина Роща

Марьино

Маяковская

Медведково

Международная

Менделеевская

Минская

Митино

Мичуринский проспект

Молодёжная

Мякинино

Н

Нагатинская

Нагорная

Нахимовский проспект

Некрасовка

Нижегородская

Новогиреево

Новокосино

Новокузнецкая

Новопеределкино

Новослободская

Новохохловская

Новоясеневская

Новые Черёмушки

О

Озёрная

Окружная

Октябрьская

Октябрьское Поле

Ольховая

Орехово

Отрадное

Охотный Ряд

П

Павелецкая

Панфиловская

Парк Победы

Парк культуры

Партизанская

Первомайская

Перово

Петровский парк

Петровско-Разумовская

Печатники

Пионерская

Планерная

Площадь Гагарина

Площадь Ильича

Площадь Революции

Полежаевская

Полянка

Пражская

Преображенская площадь

Прокшино

Пролетарская

Проспект Вернадского

Проспект Мира

Профсоюзная

Пушкинская

Пятницкое шоссе

Р

Раменки

Рассказовка

Речной вокзал

Рижская

Римская

Ростокино

Румянцево

Рязанский проспект

С

Савёловская

Саларьево

Свиблово

Севастопольская

Селигерская

Семёновская

Серпуховская

Славянский бульвар

Смоленская

Сокол

Соколиная гора

Сокольники

Солнцево

Спартак

Спортивная

Сретенский бульвар

Стрешнево

Строгино

Студенческая

Сухаревская

Сходненская

Т

Таганская

Тверская

Театральная

Текстильщики

Технопарк

Тимирязевская

Третьяковская

Тропарёво

Трубная

Тульская

Тургеневская

Тушинская

Тёплый Стан

У

Угрешская

Улица 1905 года

Улица Академика Янгеля

Улица Горчакова

Улица Дмитриевского

Улица Скобелевская

Улица Старокачаловская

Университет

Ф

Филатов Луг

Фили

Филёвский парк

Фонвизинская

Фрунзенская

Х

Ховрино

Хорошёво

Хорошёвская

Ц

ЦСКА

Царицыно

Цветной бульвар

Ч

Черкизовская

Чертановская

Чеховская

Чистые пруды

Чкаловская

Ш

Шаболовская

Шелепиха

Шипиловская

Шоссе Энтузиастов

Щ

Щукинская

Щёлковская

Э

Электрозаводская

Ю

Юго-Западная

Южная

Я

Ясенево

Автотехцентр «Оазис» — Диагностика ходовой части

Автотехцентр «Оазис» — Диагностика ходовой части

Диагностика ходовой части

Диагностика ходовой части на вибростенде Sherpa: проверка работоспособности амортизаторов, тормозной системы, а так же проверка ходовой на подъемнике. Вы получаете заключение о состоянии ходовой части своего авто

При покупке двух стоек или двух амортизаторов в нашем автомагазине — замена БЕСПЛАТНО.

Гарантия на стойки и аммортизаторы от 6 до 12 месяцев.

Диагностика ходовой части от 200 до 1000 руб
Замена стоек и амортизаторов от 200 до 1600 руб
Замена рулевых тяг и наконечников от 100 до 700 руб
Замена шаровых опор от 100 до 1200 руб
Замена тормозных колодок от 250 до 1000 руб
Замена пыльников приводов (ШРУС) от 350 до 1600 руб
Замена гранат от 450 до 2000 руб
Замена подушек ДВС и АКПП от 400 до 2500 руб
Замена подшипников ступиц от 650 до 2500 руб
Замена сцепления МКПП от 2500 до 9000 руб
Замена сайлентблоков от 600 до 6000 руб
Замена тормозных шлангов от 450 до 700 руб
Замена тормозной жидкости от 100 до 900 руб

Смотреть результат

Диагностика ходовой части в Новосибирске — автосервис MOBIL1 Центр

Сервисный центр Mobil1 предлагает свои услуги по диагностике ходовой части автомобиля в Новосибирске. Вы легко найдете наши станции техобслуживания на улице Жуковского и Нарымской. Вашим автомобилем будут заниматься только опытные специалисты, а сама диагностика ходовки пройдет очень быстро. Очень важно знать, что только своевременное проведение диагностики ходовой части и подвески гарантирует сохранность автомобиля и вашу безопасность на дороге.  При появлении посторонних звуков не стоит откладывать посещение автосервиса и ждать, что все пройдет само.

В каких случаях следует обращаться за диагностикой:

  • Появились посторонние звуки или стук при движении автомобиля
  • Шум при движении авто по ровной дороге
  • Люфт рулевого колеса
  • Раннее срабатывание системы ABS
  • А также прочие признаки6 скрежеты и шумы из-под днища авто, дергание при разгоне или торможении, быстрый износ шин и др.
При проявлении хотя бы одного из вышеперечисленных признаков, советуем незамедлительно обратиться в автосервис за компьютерной диагностикой ходовой части и подвески автомобиля.  

Диагностика ходовой на вибростенде

Мы проводим все работы по диагностике неисправностей только на современном и надежном оборудовании.  Компьютерная диагностика подвески проходит с использованием последнего ПО и дает самые точные данные.

Какие работы мы проводим при комплексной диагностике:

  • Проверка состояния амортизаторов
  • Осматриваем и даем оценку состояния пружин, опорных чашек и рычагов
  • Диагностика состояния резиновых деталей
  • Осмотр на присутствие люфта рулевого управления
  • Проверка степени износа ступичных подшипников
  • Проверка износа тормозных колодок, барабанов, дисков и шлангов
  • Диагностика герметичности всей тормозной системы с непременным осмотром тормозных шлангов
  • Оценка степени износа шин

Цены на проведение диагностики в нашем автосервисе:

Уточняйте цены на диагностику ходовой части по указанным номерам телефонов.

Вибрация и динамические измерения | Baker Hughes

Почему важен мониторинг вибрации? Вибрация — это язык машин.

Машины всегда пытаются рассказать нам, что они чувствуют, но они говорят на своем языке. Если бы мы могли понимать язык машин, наша жизнь была бы намного проще, а жизнь машин — намного дольше. Проще говоря, машин вибрируют из-за действующих на них сил , а характеристики вибрации могут сообщить нам важную информацию об их состоянии .

Измерение вибрации на протяжении многих лет

Оглядываясь назад на историю измерения вибрации, вы можете увидеть, как эти два техника на рисунках ниже использовали два метода, которые были гораздо более распространены, чем вы думаете.

Техник слева использует «Рыбий хвост» Метод:  Также известный как стержень-стержень. Рыбий хвост – это просто кусок дерева с V-образным вырезом, который подходит к вращающемуся валу. Древесина пропитана смазочным маслом, чтобы она не прилипала к валу и не стучала о него ( небольшое количество дыма от фрикционного нагрева является нормальным ).Техник прижимает палку к вращающемуся валу (осторожно!) и оценивает уровень вибрации на ощупь или с помощью простого механического или электронного датчика, установленного на верхней части палки. Этот метод кажется грубым по сегодняшним меркам, но в то время он обеспечивал некоторый уровень сбора данных о вибрации.

Другой наш техник справа использует метод отвертки:  Он использует отвертку, чтобы изолировать место вибрации в машине. Отвертка обеспечивает токопроводящий путь для передачи слышимой вибрации в ухо техника.Этот метод имеет определенную ценность, но его главный недостаток заключается в том, что он зависит от опыта и памяти техника.

Было непросто количественно определить данные, когда они существуют только как расплывчатое описание звука . Эти два метода не очень чувствительны к небольшим изменениям, и результаты сильно различаются в зависимости от человека, проводящего наблюдение. Они не дают очень надежных указаний на ухудшение состояния машины. В конце концов, машины — наши дети, и мы хотим, чтобы они жили здоровой жизнью! Но вопрос в том, как нам это сделать?

Современные технологии позволяют обнаруживать и записывать сигналы вибрации с помощью электронных датчиков, а не просто прослушивать их с помощью отвертки.

Вибрация машины может сообщить нам важную информацию о ее состоянии, а характеристики вибрации могут помочь нам обнаружить и диагностировать симптомы до того, как они станут серьезными.  Вибрация – это реакция на силы, действующие на машину. Машины вибрируют по-разному, поэтому доступны различные датчики вибрации.

 

Что такое вибрация?

В этой статье речь пойдет о:

  • Основы вибрации
  • Типы датчиков
  • Как выбрать лучший инструмент для вас

Прежде всего, давайте определим вибрацию:

Вибрация представляет собой колебательное движение относительно базовой плоскости измерения и, что наиболее важно, является результатом действия силы.

 

Как измеряется вибрация?

Вибрация машины обычно измеряется и сообщается в единицах Перемещение , Скорость,  и Ускорение .

  • Перемещение  это пройденное расстояние. Для автомобилей мы используем большие единицы, такие как км или мили. Для вибрации расстояния очень малы, поэтому мы обычно используем микроны (1/1000 мм) или милы (1/1000 дюйма).
  • Скорость  – скорость изменения смещения во времени.Для транспортировки мы используем большие единицы измерения, такие как км/ч или мили/ч. Вибрация измеряется в мм/с или IPS.
  • Ускорение  – скорость изменения скорости во времени. Для транспортировки мы используем большие единицы измерения, такие как м/с2, фут/с2 или «G», что означает ускорение свободного падения. Для вибрации мы используем м/сек2, дюйм/сек2 или, чаще всего, ускорение свободного падения «G».

Помните  , что вибрация – это не только величина, она также включает в себя направление, аналогичное направлениям движения автомобиля на восток или запад, или вертикальную ось, измеряемую датчиком вибрации машин, показанным ниже.

Величина, которая имеет как величину, так и направление, называется «вектором», а Перемещение, Скорость и Ускорение являются векторами.

На примере автомобиля; после того, как вы заводите свою машину, вы сначала ускоряетесь с помощью пьедестала ускорения, а затем набираете скорость, чтобы достичь желаемого расстояния. Таким образом, ускорение опережает скорость, а скорость опережает перемещение.

То же самое верно и для машинной вибрации.

График ниже называется графиком временной развертки, который имеет амплитуду по оси Y и время по оси X .Время увеличивается слева направо, и мы можем видеть, что положительный пик ускорения происходит до скорости, а положительный пик скорости происходит до смещения.

Когда мы измеряем движение корпуса машины, мы измеряем движение, вызванное силами. Эти силы передаются через подшипник на корпус машины, заставляя его ускоряться в соответствии с величиной сил и массой корпуса.

Ускорение (которое является функцией силы) приводит к скорости движения гильзы (которая пропорциональна усталости) и смещению гильзы (которая пропорциональна напряжению).

 

Что такое вибрационный сигнал?

Раньше люди спрашивали; «Сколько стоит вибрация?» Действительно! Это все равно, что спросить человека, сколько ему лет, и предположить, что молодой 21-летний человек должен быть в здоровом состоянии. Степень вибрации сама по себе не является показателем исправности машины . Сначала нам нужен контекст.

В реальности; нам нужно знать 5 параметров, чтобы описать вибрационный сигнал и соотнести их с параметрами процесса, чтобы правильно управлять нашими машинами.Это:

  • Прямая амплитуда  – мера суммарной амплитуды исходного сигнала. Например, форма волны на рисунке ниже является прямой или нефильтрованной формой волны, и мы можем измерить амплитуду от пика до пика как 2,9 мил Pk-Pk.
  • Частота  — содержание сигнала может дать нам подсказку о том, какая категория возможных неисправностей испытывает машину. Форма волны представляет собой сложную форму волны, состоящую из нескольких частот, некоторые опытные техники могут сказать, что это 1X и 5X, однако проще и надежнее получить эту информацию из другого графика, называемого графиком спектра .( подсказка : есть еще компонент 2X, вы его заметили?)
  • nX амплитуда и фаза : Когда мы разбиваем сигнал вибрации на дискретные частотные составляющие, мы можем измерить их амплитуду и фазу. Форма волны на изображении ниже представляет отфильтрованную 1X WF ранее упомянутой формы волны (выше), и мы можем сказать, что амплитуда составляет 2,0 мил пик-пик. Кроме того, сигнал keyphasor®, представленный маленькими точками на осциллограмме, считается эталоном синхронизации.Зная, что полный цикл вибрации составляет 360 градусов, и эта фаза измеряется от события ключевого вектора до следующего положительного пика, мы можем сказать, что фаза составляет ~ 10 градусов.
  • Позиция  – это составляющая постоянного тока датчика смещения, которая будет обсуждаться в разделе этой статьи, посвященном датчику приближения. Информация о местоположении может быть очень важной при анализе некоторых неисправностей машины (например, несоосности и нестабильности).
  • Форма или форма —  точно так же, как изображение человека.Мы не можем описывать человека только по его весу и росту. Мы могли бы, но вам было бы трудно опознать человека. Как насчет размера и цвета глаз, прически и длины, носа и многого другого? Знание тонких вариаций формы вибрации позволяет с большей точностью диагностировать источник, основную причину, а затем принять соответствующие меры. Точно так же данные об амплитуде, частоте и фазе объединяются, чтобы дать нам характерную форму или форму вибрации.Форма вибрационного сигнала может иногда выявлять значительные изменения, которые отдельные измерения сигнала не могут сделать в одиночку.

 

Датчики вибрации: типы и применение

Итак, мы можем измерить вибрацию с точки зрения перемещения, скорости и ускорения. Но как нам точно собрать и передать эти измерения?  Какие датчики используются? Как они работают? Знание того, как возник сигнал вибрации, поможет вам диагностировать проблемы с вибрацией и отличить проблемы с приборами от реальных проблем с вибрацией.

Мы обсудим датчики вибрации один за другим, поэтому начнем с смещения.

Датчики смещения

Это типичный датчик приближения Bently Nevada, который состоит из датчика приближения Proximitor, удлинительного кабеля и зонда. Но как это работает? И что делает его бесконтактным датчиком?

Как работают датчики приближения

Proximitor† Sensor выполняет две основные функции: во-первых, как настроенный генератор, генерирующий радиочастотный (РЧ) сигнал.Этот сигнал создает низкоэнергетическое электромагнитное поле вокруг наконечника зонда.

Затем Proximitor† Sensor работает как специальная схема демодулятора, которая преобразует РЧ-сигнал для извлечения пригодного для использования сигнала смещения из обратной связи. Когда в радиочастотном поле присутствует проводящий материал, переменное электромагнитное поле индуцирует небольшие вихревые токи на поверхности вала.  Глубина проникновения вихревых токов зависит от проводимости и проницаемости материала.

Когда стержень (или токопроводящий материал) находится в пределах линейного диапазона зонда, вихревые токи текут по поверхности материала стержня, и амплитуда ВЧ будет меньше. Итак, первый датчик ниже показывает состояние, когда датчик находится очень далеко от вала, что означает, что амплитуда РЧ максимальна. Это условие перед установкой зонда на место.

Когда группа специалистов устанавливает зонд, они пытаются  удерживать зазор между стержнем и наконечником зонда в середине линейного диапазона , поэтому, когда стержень вибрирует по направлению к зонду или от него, он остается в диапазоне, преобразователь может видеть.Это означает, что на поверхности вала теперь генерируется вихревой ток, поэтому на следующем изображении амплитуда РЧ ниже.

Наконец, когда вал вибрирует, как показано ниже, вал приближается и удаляется от зонда, вызывая модуляцию РЧ с той же амплитудой вибрации.

Схема демодулятора (в Proximitor†) извлекает модулирующий сигнал из радиочастотного сигнала.  Как и радио в вашем автомобиле, схема демодулятора выполняет ту же функцию, что и радиоприемник.  Основное отличие заключается в том, что радиоприемник усиливает извлеченный сигнал модуляции (музыку или голос) и воспроизводит его через громкоговоритель для нашего удовольствия от прослушивания, в то время как датчик Proximitor† отправляет извлеченный сигнал вибрации в систему мониторинга вибрации и защиты машин.

Как вы можете видеть на рисунке справа, красная кривая представляет вибрацию как два важных параметра переменного и постоянного тока. Компонент переменного тока представляет собой вибрацию, тогда как компонент постоянного тока показывает, насколько среднее значение переменного тока далеко от нуля.Итак,  составляющая постоянного тока может сказать нам, как далеко находится стержень от наконечника зонда во время вибрации . В «остановленном состоянии» переменный ток будет равен нулю, а постоянный ток покажет нам зазор между зондом и валом.

  • Изменяющееся во времени (AC) значение представляет собой сигнал вибрации
  • Среднее (пост.) значение напряжения промежутка

 

Применение датчиков приближения

Традиционное измерение вибрации — не единственное применение бесконтактных датчиков; их можно использовать для многих других целей:

  • Радиальная вибрация — — движение вала, как обсуждалось ранее.
  • Осевое или осевое движение —  это произойдет во вращающемся оборудовании и измерениях. Это важный показатель для анализа и защиты. Компрессор справа обычно перемещается справа налево из-за технологической нагрузки, поскольку высокое давление толкает вал в сторону низкого давления.
  • Key Phasor —  это опорный сигнал один раз за оборот, используемый для измерения фазы и скорости. Мы можем получить эталон KPH, имея одну метку или выступ в целевой области зонда, который будет давать импульс под тем же углом вала во время вращения.Когда сигнал KPH объединяется с сигналом вибрации, мы можем сказать, под каким углом находился вал, когда он был ближе к датчику вибрации. Это называется абсолютным фазовым углом.
  • Падение штока и положение штока — — это специальные измерения для поршневых машин, которые показывают, насколько шток опустился при измерении только по вертикали или фактическое положение штока при измерении двумя датчиками.
  • Дифференциальное расширение — измеряет разницу в расширении между ротором и корпусом.Это очень важный параметр для некоторых машин, таких как газовые турбины и паровые турбины.
  • Эксцентриситет — этот показатель представляет изгиб вала. Некоторые машины подвержены изгибу ротора, например, паровые турбины, и нам необходимо измерить, насколько изгибается ротор, прежде чем мы запустим машину. Очевидно, что сильный изгиб может повредить машину во время запуска.
  • Линейный диапазон бесконтактных датчиков зависит от диаметра наконечника датчика. Чем больше диаметр наконечника зонда, тем больший линейный диапазон он может измерять.Например, датчик диаметром 50 мм может измерять больший диапазон по сравнению с датчиком диаметром 5 мм. Кроме того, проксимиторы калибруются для определенного целевого материала и длины системы, поэтому длина зонда + длина удлинительного кабеля ДОЛЖНЫ  соответствовать откалиброванной длине проксимитора, и мы ДОЛЖНЫ  использовать проксимитор, откалиброванный для целевого материала.

 

Датчики скорости

  • Исполнение : либо датчик с подвижной катушкой, либо акселерометр со встроенной интегральной схемой
  • Эксплуатация : конструкция с подвижной катушкой имеет автономный источник питания, но для пьезоэлектрической конструкции требуется источник питания

 

Датчики скорости

традиционно использовались для мониторинга состояния оборудования, а в более ранних конструкциях использовалась катушка провода, которая перемещалась относительно постоянного магнита, который вы можете видеть слева. Датчики скорости с подвижной катушкой обеспечивают очень сильный сигнал с низким уровнем шума, что делает их идеальными для низкочастотных приложений .

 

Более новые пьезоэлектрические преобразователи скорости представляют собой просто акселерометры, которые включают в себя схему интегрирования сигнала внутри корпуса датчика . Эти устройства обеспечивают выходной сигнал, который уже интегрирован в единицы скорости.

Тот факт, что шаг интегрирования ускорения в скорость выполняется бортовой электроникой внутри датчика, исключает возможность возникновения помех вдоль полевой проводки между датчиком и системой мониторинга .

 

Выше вы можете увидеть детали двух датчиков.

Датчики с подвижной катушкой

точны только в отношении угла ориентации, для которого они были разработаны. Например. Если датчик, предназначенный для вертикальной работы, установлен горизонтально, тонкие пружины могут позволить катушке физически тянуться к магниту, что приводит к большим ошибкам срабатывания.

Датчики с подвижной катушкой являются «самогенерирующими» устройствами, что означает, что они производят свой сигнал без необходимости внешнего питания.

С другой стороны, в более новых пьезоэлектрических конструкциях вибрация вызывает периодическую деформацию внутреннего пьезоэлектрического кристаллического элемента, что создает разность зарядов между противоположными сторонами элемента. Эта крошечная разница в заряде, связанная с ускорением, усиливается (и интегрируется в скорость с помощью внутренней схемы), и сигнал тока или напряжения может эффективно передаваться по полевому кабелю в систему мониторинга вибрации.

Пьезоэлектрические датчики скорости требуют внешнего питания для работы электронного усилителя и интегральных схем.Однако они являются «твердотельными» устройствами и не имеют движущихся частей, что делает их очень прочными и надежными.

В качестве примечания можно также обнаружить вибрацию с помощью датчика акселерометра, а затем интегрировать сигнал в единицы скорости в приборе мониторинга вибрации или с помощью программного обеспечения для анализа вибрации. Но преимущество выполнения этой интеграции в самом корпусе датчика заключается в том, что сигналу ускорения нужно пройти очень небольшое расстояние, чтобы достичь схемы интеграции, поэтому вероятность внесения в сигнал внешнего шума гораздо меньше.

 

Датчики ускорения

В акселерометрах также используется пьезоэлектрический кристаллический элемент, поэтому вибрация вызывает периодическую деформацию внутреннего кристаллического элемента, что, в свою очередь, создает разность зарядов между противоположными сторонами элемента. Эта крошечная разница в заряде, связанная с ускорением, затем усиливается до гораздо большего сигнала тока или напряжения, который может эффективно передаваться по полевому кабелю в систему мониторинга вибрации.

На этих рисунках выше показана разница между  старой конструкцией компрессионного типа слева и новой конструкцией сдвигового типа для пьезоэлектрического акселерометра справа . Чувствительный элемент в компрессионной конструкции зажат между эталонной массой и дном корпуса датчика. Акселерометр сдвигового типа содержит кольцеобразный элемент, закрепленный на цилиндрической стойке. Он окружен кольцеобразной эталонной массой и предварительно натянут прижимной лентой.Датчики сдвигового типа гораздо менее подвержены термическим напряжениям и деформации нижнего корпуса датчика.

 

Сейсмические преобразователи

Акселерометры, пьезодатчики скорости и датчики с подвижной катушкой называются сейсмическими преобразователями . Типовые кривые отклика преобразователя на рисунке справа сравнивают характеристики трех сейсмических преобразователей общего назначения в широком диапазоне частот вибрации.

Акселерометры

обычно имеют более расширенные высокочастотные возможности, чем пьезодатчики скорости, тогда как датчики с подвижной катушкой имеют очень ограниченный линейный диапазон.

  • Акселерометр : максимальная частотная характеристика. Используется для зубчатого зацепления, импульса и других высокочастотных приложений.
  • Пьезодатчик скорости : более низкая высокочастотная характеристика, но меньше шума, чем при использовании внешнего интегрирующего усилителя с акселерометром.
  • Датчик с подвижной катушкой : более ограниченная частотная характеристика, но не требует внешнего источника питания.

Примечание. В истории анализа вибрации датчики скорости с подвижной катушкой были изобретены и использовались задолго до того, как были усовершенствованы пьезоэлектрические датчики. Таким образом, многолетний анализ и изучение данных о скорости привели к разработке руководств по мониторингу вибрации (таких как некоторые стандарты вибрации), которые включают рекомендуемые уровни серьезности, основанные на единицах скорости, а не ускорения.

 

Примеры позиционирования датчика

Независимо от того, какой тип сейсмического преобразователя мы используем, при установке сейсмических преобразователей на машине обычно 3 преобразователя устанавливаются на каждый подшипник  для записи трех ключевых показателей: горизонтального, вертикального и осевого.

Преобразователи должны располагаться как можно ближе к подшипникам и в точках наиболее прямой передачи усилий от ротора к корпусу. Важно избегать их установки на части машины (например, крышки доступа), которые могут вибрировать с локальными резонансами, не отражающими вибрацию корпусов подшипников. Примеры* рекомендуемых местоположений приведены ниже.

*Ссылка на эти примеры соответствует стандарту ISO 10816-3

 

Выбор преобразователя

Вращающиеся машины бывают разных конструкций и используются для различных целей, таких как небольшие двигатели, насосы, компрессоры, большие паровые турбины, генераторы и многое другое.Машиностроение можно разделить на категории в зависимости от типа используемых подшипников.

Существует много типов подшипников, однако мы обсудим два основных типа подшипников, используемых в промышленности: гидродинамические подшипники и подшипники качения (REB).

Гидродинамические подшипники  (здесь слева) обычно передают относительно небольшую вибрацию от ротора к корпусу. Это связано с тем, что  ротор поддерживается жидкостным клином, а между подшипником и ротором отсутствует металлический контакт  , когда машина работает правильно.В этом сценарии; относительно большое количество энергии вибрации, передаваемой жидкости, рассеивается и не передается корпусу машины.

Подшипники качения  обычно обеспечивают высокую степень передачи вибрации от ротора к корпусу из-за прямого контакта металл-металл элементов подшипника, поскольку ротор жестко соединен с внутренней обоймой подшипника, которая поддерживается элемент качения. Тела качения передают нагрузку ротора на наружное кольцо.  Внешнее кольцо поддерживается корпусом подшипника, а корпус подшипника обычно запрессовывается во внешнее кольцо.

 

Нам также необходимо учитывать отношение массы корпуса к ротору и жесткость опоры подшипника.

Тяжелый корпус/легкий ротор : это условие, при котором отношение корпуса к ротору превышает 10:1. В этом случае очень маловероятно, что вибрация, возникающая на роторе, будет передаваться на корпус.

Аналогично,   когда опора » жесткая»,  обсадная колонна испытывает минимальное движение; следовательно, датчики приближения XY являются подходящим выбором.

Легкий корпус/Тяжелый ротор : это условие, при котором отношение корпуса к ротору составляет менее 5:1. В этом случае ротор может создавать достаточную силу, чтобы вызвать вибрацию корпуса.

Аналогично,   когда опора «мягкая»  (иначе — опора для жалоб), вероятно, произойдет значительное смещение обсадной колонны. Рекомендуется использовать двойные датчики XY и измерять абсолютную вибрацию вала. Двойные датчики XY позволяют измерять вибрацию обсадной колонны и относительную вибрацию вала, чтобы определить абсолютную вибрацию вала.

В приведенной ниже блок-схеме представлены критерии выбора для Машиностроение:

Гидродинамические подшипники  должны быть оснащены либо только бесконтактными датчиками, либо абсолютными датчиками вала в зависимости от отношения корпуса к ротору и жесткости опоры; тогда как  подшипники качения  должны быть оснащены датчиками, установленными на корпусе.

* Существует условие для установки подшипников качения, которое не очень распространено при наличии высокого передаточного числа или жесткой опоры.Тем не менее, в этом особом и редком состоянии бесконтактный датчик необходимо установить на корпусе немного в стороне от подшипника , поскольку вибрация подшипника не будет иметь значительных амплитуд колебаний.

 

Выбор преобразователя

Перед выбором преобразователя нам также необходимо знать, какие неисправности мы пытаемся обнаружить. Есть две категории:

  1. Неисправности, связанные с ротором : Источником вибрации является сам ротор или какое-либо действие или движение, которое в первую очередь связано с ротором.Например, несоосность, дисбаланс, нестабильность, вызванная жидкостью, трение, трещины ротора и искривление ротора являются распространенными примерами неисправностей ротора.
  2. Неисправности, связанные с корпусом или опорой:  Вибрация, вызванная неисправностью корпуса или опоры, часто наблюдается непосредственно на корпусе машины. Эти вибрации могут быть вызваны источниками, которые являются внешними или внутренними по отношению к корпусу машины, такими как: подшипники качения, силы трубопровода, резонанс конструкции, износ опоры или фундамента, состояние ротора/подшипника (ослабление или зажатие), трение и тепловое коробление

Одним из важных факторов, обеспечивающих получение качественной информации по измерениям вибрации,  является использование системы преобразователя, способной охватить ожидаемые частоты вибрации, которые могут генерироваться машиной/неисправностью .Для этого нам необходимо изучить следующие аспекты:

  • Ожидаемая частота отказов в зависимости от конструкции машины
  • Частотная характеристика датчика вибрации
  • Влияние монтажа преобразователя на его линейный диапазон

Математически взаимосвязь между перемещением, скоростью и ускорением определяется посредством интегрирования и дифференцирования. Тем не менее, с практической точки зрения, важные части отношений сведены в следующую таблицу:

Наконец, выбранный преобразователь должен быть в состоянии выдерживать среду, в которой он должен работать, и необходимо учитывать физические ограничения , так как должно быть достаточно места для установки преобразователя в надлежащем месте.

Также следует учитывать крепление и прокладку кабелей, герметизацию соединений и конструкцию кронштейна.

Если машина спроектирована и изготовлена ​​для приема определенного типа в определенных местах, всегда проще всего использовать эти места и датчики. Однако использование любой из этих ранее существовавших точек крепления может быть не лучшим с точки зрения точности. Таким образом, всегда следует учитывать критерии выбора в соответствии с конструкцией машины, ожидаемыми неисправностями и частотной характеристикой. Помните, только правильный датчик, правильно установленный в нужных местах, даст хорошие результаты.

Пример:

Это пример типичного машинного поезда с приводом, приводом и коробкой передач между ними, все подшипники относятся к типу жидкостной пленки. В этом случае мы обычно будем использовать следующее:

  • 2 кейфазора (один для HSS и один для LSS)
  • Бесконтактные датчики X&Y на каждом подшипнике
  • 2-3 Датчики упора на каждом упорном подшипнике
  • 2 акселерометра будут установлены на коробке передач (один на HSS, а другой на LSS для обнаружения проблем с Gear, которые обычно возникают на высоких частотах)

Мы надеемся, что эта информация оказалась для вас полезной.Как мы видим только из этого сообщения в блоге, исследование вибрации и динамических измерений является сложным , и в каждом примере установки оборудования задействовано множество факторов. Из-за такого уровня различий редко существует универсальное решение для мониторинга состояния вашего предприятия. С этой целью мы в Bently Nevada приветствуем возможность поговорить с вами о ваших проблемах с измерением вибрации и будем рады помочь вам разработать план действий, чтобы охватить ваши критически важные активы и улучшить вашу общую стратегию мониторинга состояния.  Свяжитесь с нами, чтобы начать обсуждение ваших потребностей в мониторинге состояния.

Этот обучающий блог был разработан совместно с серией обучающих видеороликов команды специалистов по диагностике машинного оборудования Bently Nevada. Эта информация также доступна на нашей платформе вебинаров по запросу, которую можно найти здесь.

 

 

 

Анализ вибрации для мониторинга и диагностики машин: систематический обзор

Несвоевременная поломка машин повлечет за собой значительные убытки, особенно для компании-производителя, поскольку это повлияет на производительность.Во время работы машины генерируют вибрации, и возникают нежелательные вибрации, которые нарушают работу системы машины, что приводит к таким неисправностям, как дисбаланс, износ и несоосность. Таким образом, анализ вибрации стал эффективным методом контроля исправности и производительности машины. Вибрационные сигнатуры машин содержат важную информацию о состоянии машины, такую ​​как источник неисправности и ее серьезность. Операторы также получают раннее предупреждение о плановом техническом обслуживании.За прошедшие годы было предложено множество подходов к анализу данных о вибрации машин, и каждый подход имеет свои характеристики, преимущества и недостатки. В этой рукописи представлен систематический обзор современного анализа вибрации для мониторинга и диагностики машин. Он включает в себя сбор данных (применяемые инструменты, такие как анализатор и датчики), извлечение признаков и методы распознавания неисправностей с использованием искусственного интеллекта (ИИ). В этой рукописи должны быть даны ответы на несколько исследовательских вопросов (RQ).Ожидается, что в будущем будет широко применяться сочетание статистических характеристик во временной области и подходов к глубокому обучению, когда признаки неисправности могут быть автоматически извлечены из необработанных сигналов вибрации. Наличие различных датчиков и коммуникационных устройств в появляющихся интеллектуальных машинах создаст новую и огромную проблему в области мониторинга и диагностики вибрации.

1. Введение

Машины широко используются в современной промышленности и имеют первостепенное значение для производственной деятельности.Необходимо тщательно следить за машинами, и когда машины неожиданно выходят из строя, это наносит компании огромные убытки. Этого можно избежать путем диагностики машины для определения неисправности или потенциальной неисправности, такой как дисбаланс, износ, несоосность, неисправный подшипник, фрикционный вихрь и растрескивание зубьев в зацеплении [1, 2]. Несколько доступных методов диагностики применялись на протяжении многих лет, включая анализ масла, анализ вибрационного сигнала, анализ частиц, мониторинг коррозии, анализ акустического сигнала и анализ продуктов износа [3, 4].Среди этих анализов наиболее популярными являются анализ акустических и вибрационных сигналов, поскольку многие неисправности могут быть выявлены без остановки машины или ее разборки. Изменения этих сигналов часто указывают на наличие неисправности. Акустический анализ имеет преимущества короткого времени анализа, высокой эффективности распознавания и неразрушающего контроля. Однако правильно зафиксировать акустические сигналы очень сложно из-за нескольких факторов, таких как условия окружающей среды, различные параметры записывающего программного обеспечения и отраженные акустические сигналы [5].Анализ вибрационных сигналов также имеет некоторые преимущества и недостатки. Мониторинг машин в режиме реального времени может быть достигнут с помощью анализа вибрации, и существует множество хорошо разработанных методов обработки сигналов, которые можно применять. Ограничениями анализа вибрации являются шумовое загрязнение и правильное положение установки датчиков вибрации [6]. Еще одним методом, который можно использовать для мониторинга и диагностики машин, является тепловизионный анализ. В этом анализе обычно используется инфракрасная камера для обнаружения многих электрических неисправностей в машине на основе тепловых аномалий.Полученные тепловые изображения полезны для обнаружения и локализации неисправностей машины. Однако этот метод является дорогостоящим и требует больше времени для обработки тепловых изображений по сравнению с обработкой акустических и вибрационных сигналов. Вибрационный анализ считается лучшим методом определения состояния машины [7]. По данным Saucedo-Dorantes et al. [8], процент методик диагностики неисправностей, проведенных средствами виброанализа, превышает 82 %. Машины в основном состоят из движущихся частей, которые генерируют нежелательную вибрацию и с анализом вибрации, и может быть принято решение о том, может ли машина продолжать работать или ее необходимо остановить и отремонтировать [3].

Состояние машины можно определить по амплитуде и частоте вибраций, так как и то, и другое может выявить серьезность и источник неисправности машины, соответственно [9]. Сначала, без помощи вибрационного оборудования, состояние машины все еще можно диагностировать с помощью человеческого мозга обученного персонала в сочетании с осязанием и слухом, которые действуют как анализатор вибрации. Однако человеческое восприятие несколько ограничено, и невозможно обнаружить проблемы, которые не поддаются человеческому осязанию и слуху.Затем анализ вибрации был основан на спектральном анализаторе реального времени, и теперь его можно разделить на временную, частотную и частотно-временную области [10]. Анализ во временной и частотной областях анализирует временные ряды данных по времени и частоте соответственно. При частотно-временном анализе одновременно использовались как временная, так и частотная области [3]. Анализ вибрации для мониторинга и диагностики большинства машин можно разделить на низкоскоростные и высокоскоростные машины. Поскольку в настоящее время не существует общепринятого диапазона скоростей, позволяющего различать оба типа машин, машины со скоростью вращения до 600  об/мин, такие как ветряные турбины и бумажные фабрики, считаются низкоскоростными машинами.Согласно Ким и др. [11], низкоскоростные машины могут занимать очень много времени и их сложнее контролировать по сравнению с высокоскоростными машинами, поскольку вращающиеся элементы и неисправность обычно невелики, если неисправность не превышает уровень фонового шума. Мониторинг вибрации тихоходных машин тесно связан с тихоходным подшипником в обеспечении надежности машины.

Анализ вибрации для мониторинга и диагностики машин обычно состоит из трех основных этапов: сбора данных, обработки сигналов и распознавания неисправностей.На сегодняшний день существует множество методов и инструментов, используемых на каждом из вышеупомянутых этапов, и выбор правильного может быть довольно сложным. Это связано с тем, что каждый метод и инструмент имеют свои характеристики, преимущества и недостатки. Эти методы можно разделить на две основные группы: методы, основанные на моделях, и методы, управляемые данными. Методы на основе моделей требуют наличия аналитической модели системы, тогда как методы, основанные на данных, не требуют каких-либо предположений о модели системы. В методах, управляемых данными, применяются передовые методы обработки сигналов.Поскольку смоделировать неисправную систему очень сложно, методы, основанные на данных, широко применяются в диагностике и мониторинге машин по сравнению с методами, основанными на моделях. Таким образом, основным вкладом этой статьи является обзор различных методов анализа вибрации на основе данных и инструментов, используемых для мониторинга и диагностики машин. Однако из-за большого количества методов в этой статье обсуждаются только наиболее широко используемые из них. Существует несколько обзорных статей по этой области, и в Таблице 1 обсуждается каждая из обзорных статей.Основываясь на Таблице 1, мы стремились заполнить пробел в исследованиях анализа вибрации для мониторинга и диагностики машин, где система сбора данных и сравнение между различными методами анализа вибрации, включая новейший подход глубокого обучения, не обсуждаются. Мы также стремились ответить на следующие вопросы исследований, описанных в таблице 2.

15

Авторы Область Комментарии


Vishwakarma et al.[12] Представлен обзор некоторых методов извлечения характеристик вибрации, применяемых к различным типам вращающихся машин. Без обсуждения системы сбора данных и методов распознавания неисправностей на основе ИИ. [3] Рассмотрены различные методы, включая методы ИИ, используемые для диагностики неисправностей на основе методов анализа вибрации Система сбора данных не обсуждается, а сравнение различных методов выделения признаков и распознавания неисправностей не представлено
Boudiaf et др.[13] Представлены методы анализа вибрации с точки зрения их возможностей, преимуществ и недостатков при контроле подшипников качения Обсуждены только четыре типа методов анализа вибрации
подходы к анализу при диагностике вращающихся машин, включая методы ИИ Система сбора данных не обсуждалась, обзор в 2012 г. не проводился; таким образом, в нем отсутствуют новейшие методы искусственного интеллекта, такие как глубокое обучение
Саит и Шараф-Элдин [15] Представлен обзор методов обнаружения повреждений на основе анализа вибрации для контроля состояния коробки передач Нет обсуждения системы сбора данных , методы частотной области и методы искусственного интеллекта
Sadehi et al.[16] Обсуждается на диагностике неисправности в больших электрических машинах с использованием вибрационных сигналов Большая часть методов анализа вибрации не обсуждается в этой статье


RQ Мотивация

RQ 1: Какие современные и будущие инструменты используются для сбора данных о вибрации машины? Ответ на этот вопрос помогает определить лучший прибор для соответствующего анализа вибрации.
Вопрос 2: каковы наиболее используемые методы обработки сигнала вибрации и сравнение между ними, включая преимущества и ограничения каждого метода? Ответ на этот вопрос может помочь определить наиболее применяемые методы и определить преимущества и недостатки каждого метода обработки сигнала вибрации.
RQ 3: какие новейшие методы искусственного интеллекта используются для мониторинга и диагностики вибрации машин и как они работают по сравнению с другими широко используемыми методами искусственного интеллекта? Ответив на этот вопрос, можно определить новейший метод искусственного интеллекта, применяемый для мониторинга и диагностики вибрации машин, и сравнить его эффективность с широко используемыми методами искусственного интеллекта.
RQ 4: Каковы будущие направления анализа вибрации для мониторинга и диагностики машин? Ответ на этот вопрос может помочь новым исследователям заполнить пробелы в исследованиях в этой области.
RQ 5: какие статьи наиболее влиятельны для каждого метода? Ответ на этот вопрос может помочь читателям определить статьи, которые можно использовать в качестве ссылок для своих исследований.

Эта рукопись организована следующим образом.В следующем разделе обсуждается исследовательский подход к данной обзорной статье. Затем в разделах 3–5 будут следовать этапы анализа вибрации, как показано на рисунке 1. Во-первых, в разделе 3 обсуждается этап сбора данных. На этом этапе используются типы датчиков вибрации, используемых для получения данных о вибрации, и анализаторов для анализа полученных данных. Этап сбора данных не обсуждается в большинстве опубликованных обзорных статей. Кроме того, в этом разделе обсуждаются различные способы монтажа датчиков.Раздел 4 посвящен методам обработки сигналов или извлечения признаков, которые применялись исследователями на протяжении многих лет на основе временной, частотной и частотно-временной областей. Заключительный этап анализа вибрации, который является этапом распознавания неисправностей, обсуждается в разделе 5. В этом разделе рассматриваются различные методы на основе ИИ, такие как метод опорных векторов (SVM), нейронная сеть (NN), включая глубокое обучение, нечеткую логику, и генетический алгоритм (ГА) на этапе распознавания ошибок обсуждаются. Обсуждения и результаты нашего обзора объясняются в разделе 6, и мы завершаем наши исследования в разделе 7.


2. Исследовательский подход

Чтобы ответить на пять вопросов исследования, было проведено всестороннее литературное исследование. Систематический обзор литературы (SLR) был использован для сбора соответствующих первичных исследований, касающихся анализа вибрации для мониторинга и диагностики машин [17]. Во-первых, мы классифицировали статьи, а затем выбранные статьи были проанализированы и дифференцированы с помощью метода контент-анализа. Результаты можно разделить на четыре основные категории: (1) Опрос, в котором обсуждаются обзорные статьи, сделанные другими исследователями по анализу вибрации для мониторинга и диагностики машин.(2) Моделирование, когда производительность предлагаемого метода оценивается с помощью методов моделирования. (3) Экспериментальное развертывание/развертывание в реальном времени, когда разработанные методы применяются экспериментально или в реальных условиях. (4) Сравнение производительности, когда предлагаемый метод используется и сравнивается с другими методами с точки зрения точности или надежности.

Для электронного поиска использовались следующие базы данных: Многопрофильный институт цифровых публикаций (MDPI), Институт инженеров по электротехнике и электронике (IEEE) Xplore, Цифровая библиотека Ассоциации вычислительной техники (ACM), ScienceDirect, Web of Science, Онлайн-библиотека Wiley, Researchgate. , Springer, Scopus и Google Scholar.Для уточнения результатов поиска при определении релевантных статей используется набор критериев включения и исключения, которые можно увидеть в таблице 3.


Статьи должны подпадать под одну из четырех категорий, упомянутых в этом исследовании Статьи, написанные не на английском языке
Статьи должны соответствовать обоим критериям поиска Статьи, не связанные с анализом вибрации для мониторинга и диагностики машин
Статьи опубликованы или приняты в период с 1996 по 2021 год (охватывающий 25-летний период) Дублированные статьи
Статьи должны быть внесены хотя бы в одну из исследовательских баз данных
Статьи должны быть опубликованы или приняты на конференция, журнал, журнал или тезисы

Процесс поиска статьи начинается с выбора основного поискового запроса: «мониторинг машин» или «диагностика машин».Вторым поисковым запросом был «анализ вибрации». Таким образом, поисковое предложение было следующим: «мониторинг машины» ИЛИ «диагностика машины» И «анализ вибрации». Причина, по которой мы решили использовать эти простые ключевые слова, заключается в том, чтобы получить хороший охват потенциальных исследований. Затем мы уточняем условия поиска, добавляя термин «искусственный интеллект», такой как SVM, NN, глубокое обучение, нечеткая логика и GA, в качестве третьего термина. Первый и второй критерии поиска сохраняются. Цель состоит в том, чтобы получить недостающие статьи после поиска по терминам «мониторинг машин» или «диагностика машин» и «анализ вибрации».Было проведено 100 связанных исследований, чтобы предоставить достаточно информации для категоризации и направлений исследований. Затем мы классифицировали все выбранные статьи по вышеупомянутым категориям. Общее количество собранных подходящих статей составило 105, и некоторые из статей можно было отнести более чем к одной категории.

3. Методы сбора данных (RQ 1)

Согласно Elango et al. [10], работу по сбору данных может выполнять обученный рабочий без академической квалификации, но для работы по обработке данных при определении состояния машины требуется инженер.Ссылаясь на рисунок 2, есть два инструмента, которые имеют решающее значение на этапе сбора данных: анализатор и датчик. Анализатор вибрации можно разделить на автономный и компьютерный анализатор, тогда как датчик вибрации состоит из акселерометра, датчика скорости, датчика смещения и лазерного доплеровского виброметра (LDV). Акселерометр можно дополнительно разделить на акселерометр с пьезоэлектрической и микроэлектромеханической системой (МЭМС).


4. Анализатор

Анализатор — это прибор, используемый для анализа данных о вибрации, производимых оборудованием.Он состоит из датчика (который представлен в следующем разделе этой статьи), усилителя, фильтра и аналого-цифрового преобразователя. Сигнал с датчика вибрации проходит через усилитель для увеличения разрешения и отношения сигнал/шум. Затем усиленный сигнал проходит через фильтр, чтобы на этапе оцифровки не возникало искажений. Сигнал оцифровывается в аналого-цифровом преобразователе, а затем проходит через блок обработки, где он может быть представлен в виде временного сигнала или может быть дополнительно обработан для получения частотного спектра [10, 18].Анализатор вибрации можно разделить на обычный и компьютерный анализатор вибрации. Обычный анализатор вибрации представляет собой автономный прибор, специально предназначенный для измерения вибрации. Это сложный и дорогой прибор, обычно используемый специалистами по вибрации. Этот инструмент может помочь пользователю определить наличие проблемы, а также ее первопричину и время выхода машины из строя. На рынке доступны одно-, двух- и четырехканальные анализаторы. Одноканальный анализатор может одновременно получать входные данные только от одного акселерометра, тогда как двухканальный анализатор может одновременно получать входные данные от двух разных акселерометров [19].Четырехканальный анализатор может принимать входные данные от нескольких датчиков и способен одновременно измерять горизонтальные, вертикальные, осевые и ранние азимуты. Обычно используется с трехосным акселерометром. Ключевым преимуществом четырехканального анализатора является возможность наблюдать форму рабочего прогиба (ODS) машины. Нуави и др. [20] использовали четырехканальный анализатор вибрации в процессе мониторинга состояния подшипников, а применение двухканального анализатора для мониторинга машин можно увидеть в [21, 22].Другой более дешевой альтернативой является портативный измеритель вибрации. Это устройство с батарейным питанием оснащено акселерометром и обеспечивает отображение уровней вибрации при контакте с механизмами [19]. Для его использования требуется очень мало навыков, но его измерительные возможности несколько ограничены и ему не хватает производительности хранения данных.

Компьютерный анализатор вибрации — это новый инструмент, в котором данные о вибрации можно обрабатывать виртуально с помощью специального программного обеспечения и персонального компьютера.Этот метод приобрел популярность, потому что он прост, недорог и прост в ремонте и может выполнять большинство функций, доступных в обычном анализаторе вибрации, таком как осциллограф, мультиметр и генератор сигналов. LabVIEW является широко используемым языком программирования в этом методе благодаря множеству поддерживаемых им массивов карт сбора данных и измерительных систем [23–25]. Ансари и Бейг [23] использовали компьютерный анализатор вибрации для контроля состояния машины и обнаружили, что обычный анализатор вибрации работает быстрее и точнее.Для преодоления этих ограничений было использовано специальное оборудование, такое как цифровой сигнальный процессор (DSP) или программируемая пользователем вентильная матрица (FPGA), наряду с персональным компьютером и датчиком для управления пользователем и отображения результатов [18]. Компьютерный процессор обычно должен обрабатывать всю операционную систему в дополнение к виртуальному анализатору, тогда как DSP выполняет только одну задачу. Это ускоряет анализ вибрации на компьютере, оборудованном DSP. В [26] анализ вибрации вращающейся машины проводился с использованием двух DSP.Рангель-Магдалено и др. [27] провел анализ вибрации на станке с ЧПУ с использованием устройства FPGA. ПЛИС играл роль в обработке данных о вибрации, а на экране компьютера отображались полученные результаты для дальнейшего анализа. Родригес-Донате и др. [28] разработали систему онлайн-мониторинга асинхронного двигателя с реализацией FPGA и обнаружили, что система на основе FPGA имеет лучшую скорость обработки по сравнению с DSP, а все периферийные цифровые структуры и блок обработки могут быть включены в один кристалл. .По сравнению с DSP компьютерный анализатор вибрации с использованием FPGA лучше, поскольку он может обеспечить настоящий параллелизм. Оба устройства на самом деле обеспечивают лучшие характеристики, чем использование только компьютерного анализатора вибрации [18]. Более подробную информацию об анализаторах DSP и FPGA можно найти в [29–31].

5. Датчик

Датчик или преобразователь — это устройство, которое преобразует механические сигналы в электрические сигналы [32]. Тип используемых датчиков обычно зависит от диапазона частот, чувствительности, конструкции и эксплуатационных ограничений.Независимо от того, какой тип датчиков используется, чем жестче крепление датчика, тем выше частотный диапазон и точность его считывания [33]. В анализе вибрации есть три широко используемых датчика для получения сигнала вибрации. Эти датчики представляют собой акселерометр, датчик скорости и датчик смещения. В этом разделе также обсуждается бесконтактный датчик LDV. Преимущества и недостатки каждого вибрационного датчика можно увидеть в таблице 4.

Преимущества

Пьезоэлектрический акселерометр . Легкий чувствительность, хорошая частота, динамический диапазон Требует электронной интеграции для получения данных о скорости и перемещении, уязвим к помехам от внешней среды
Акселерометр MEMS Дешевле, чем пьезоэлектрический датчик, требует низкой вычислительной мощности, высокой чувствительности Недостатки плохое отношение сигнал/шум
Датчик скорости Может работать без каких-либо внешних устройств, как правило, стоит меньше, чем другие датчики Ограниченный диапазон рабочих частот, большинство датчиков скорости имеют проблемы с надежностью на рабочей частоте более 121°C
Датчик перемещения Хорошая чувствительность, простая схема постобработки с незначительным обслуживанием Устойчивость к ударам, трудность установки
LDV Простота замены точек измерения измерения дальности без ущерба для качества сигнала Чрезвычайно высокая стоимость, ограниченная портативность

5.1. Метод монтажа датчика

Выбор метода монтажа, а также его правильное применение являются важным фактором при сборе данных о вибрации. Для непрерывного или онлайн-мониторинга состояния машины датчики вибрации обычно устанавливаются стационарно в определенном месте машины. Крепление можно разделить на четыре основных метода: на шпильки, на клей, на магнит и без крепления. Монтаж на шпильках обычно предпочтительнее для постоянного монтажа. Датчик ввинчивается в шпильку и крепится к машине.Помимо высокой надежности и безопасности, этот метод крепления имеет самый широкий частотный диапазон по сравнению с другими методами. Убедитесь, что место, где будет установлен датчик, чистое и не имеет краски, поскольку любые неровности монтажной поверхности приведут к неправильным измерениям или, в худшем случае, к повреждению самого датчика [19]. Для клеевого монтажа не требуется обширной механической обработки, так как будет применяться эпоксидная смола, клей или воск. Если в станке нельзя просверлить отверстия для крепления шпильками, то, как правило, лучшей альтернативой является крепление на клей.Хотя этот метод крепления прост в применении, точность измерения снижается из-за наличия в клее демпфирующих свойств [19]. В дополнение к этому также сложнее снять датчик по сравнению с другими методами монтажа. Метод магнитного крепления обычно ограничивается временными приложениями с портативным анализатором и не предпочтителен для постоянного мониторинга, поскольку могут быть нарушены высокочастотные сигналы. Метод без монтажа обычно применяется с помощью наконечника зонда, когда между преобразователем и поверхностью объекта нет внешнего механизма.Обычно используется в труднодоступных местах. Однако длина наконечника зонда влияет на измерение, поскольку более длинные зонды приводят к большей неточности.

5.2. Акселерометр

Акселерометр — это устройство, используемое для измерения вибрации или ускорения конструкции в единице СИ г (м/). Рабочий механизм заключается в том, что когда на пьезоэлектрический материал в акселерометре действует сила, он создает заряд, соответствующий приложенной силе. Поскольку сила прямо пропорциональна ускорению, любое изменение этого фактора приведет к изменению произведенного заряда, который затем будет усилен [33].Одноосный акселерометр может обнаруживать движение только в одной плоскости, тогда как трехосный акселерометр охватывает все три измерения. По сравнению с одноосным акселерометром трехосный акселерометр имеет больший объем памяти, но намного дороже [34]. Акселерометр является широко используемым датчиком из-за его надежности, простоты и надежности. Его можно разделить на пьезоэлектрический и МЭМС-акселерометр. Пьезоэлектрический акселерометр основан на пьезоэлектрическом эффекте кварцевых или керамических кристаллов, которые обычно предварительно нагружены, для создания выходного электрического сигнала, пропорционального приложенному ускорению.От этого ускорения зависят изменения производимого заряда [35, 36]. Пьезоэлектрический акселерометр обладает рядом преимуществ, таких как лучшая частота и динамический диапазон, малый вес и высокая чувствительность. Однако он уязвим для вмешательства из внешней среды [37]. Он также требует электронного интегрирования для получения данных о скорости и смещении, поскольку он связан по переменному току [37]. Салами и др. [38] продемонстрировали применение LabVIEW для мониторинга и анализа сигналов вибрации, где в их исследовании использовался пьезоэлектрический акселерометр.Игба и др. [39] установили датчик пьезоэлектрического акселерометра на работающие турбины для получения данных о вибрации для анализа во временной области. Khadersab и Shivakumar [40] использовали пьезоэлектрический акселерометр для получения данных о вибрации от вращающихся механизмов для анализа неисправностей подшипников. На рис. 3(а) показан пьезоэлектрический акселерометр для измерения вибрации. Акселерометр

MEMS обычно состоит из подвижной контрольной массы с пластинами, поддерживаемой системой механической подвески к раме [41].Когда она подвергается ускорению, контрольная масса имеет тенденцию сопротивляться движению из-за собственной инерции, и поэтому пружина растягивается или сжимается. В результате создается сила, соответствующая приложенному ускорению. Акселерометр MEMS связан по постоянному току и отлично подходит для измерения низкочастотной вибрации и ускорения. Он требует малой вычислительной мощности и обеспечивает превосходную чувствительность [41]. Современный МЭМС-акселерометр обеспечивает неплохое качество данных до нескольких десятков кГц. Недостатком является то, что он страдает от плохого отношения сигнал/шум.Контрерас-Медина и др. [42] использовали недорогой МЭМС-акселерометр для обнаружения отказов оборудования. Чаудхури и др. [41] использовали акселерометр MEMS в различных вращающихся машинах для мониторинга вибрации. Сравнение характеристик обычного пьезоэлектрического акселерометра и MEMS-акселерометра можно увидеть в [43, 44]. Было обнаружено, что чувствительность МЭМС-акселерометра более стабильна по сравнению с пьезоэлектрическими акселерометрами, и этот недорогой МЭМС-акселерометр может стать хорошей альтернативой дорогому пьезоэлектрическому акселерометру.Этот датчик применялся также в [26, 39].

5.3. Датчик скорости

Датчик скорости измеряет напряжение, создаваемое относительным движением объекта, обычно в единицах м/с или см/с. Он работает на основе концепции электромагнитной индукции и может работать без каких-либо внешних устройств [45]. Поскольку поверхность, на которой установлен датчик, вибрирует, движение магнита в катушке создает напряжение, пропорциональное скорости вибрации [46].Этот сигнал напряжения представляет производимую вибрацию и затем подается на измеритель или анализатор [33]. Датчики скорости не рекомендуется использовать при диагностике высокоскоростных машин, так как диапазон рабочих частот ограничен от 10 Гц до 2 кГц [10]. Как правило, преобразователь скорости стоит меньше, чем другие датчики, и в сочетании с простотой установки он удобен для контроля вибрации вращающихся механизмов. Однако он большой, тяжелый, и большинство датчиков скорости подвержены проблемам с надежностью при рабочих температурах, превышающих 121°C [37, 47].Росси [48] применил датчик скорости для измерения вибрации рамы компрессора, которая обычно включает частоты ниже 10 Гц. На рис. 3(b) показано измерение вибрации с помощью датчика скорости.

5.4. Датчик смещения

Датчик смещения, который иногда называют вихретоковым датчиком или датчиком приближения, измеряет как относительную вибрацию, так и положение вала. Единицей смещения может быть м, см или мм. Обычно он используется для измерения низкочастотной вибрации менее 10 Гц, но также может измерять вибрацию до 300 Гц [45].Однако они не преуспевают в измерении изгиба вала вдали от места расположения зонда [47]. Проблемы с дисбалансом и несоосностью — это типы проблем, которые можно обнаружить с помощью датчика смещения. Для измеряемых частот вибрации выше 1 кГц амплитуда обычно теряется в уровне шума [47]. Он обладает такими преимуществами, как хороший динамический диапазон в определенном диапазоне частот, приемлемая чувствительность и простая схема постобработки с незначительным обслуживанием. Однако его сложно установить, он чувствителен к ударам, а некоторые традиционные датчики перемещения не откалиброваны для неизвестных металлических материалов [37].Сархан и др. [49] использовали датчик смещения для контроля сил резания обрабатывающего центра при различных условиях резания. Саймон и др. [50] разработали недорогой волоконно-оптический датчик смещения (FODS) для промышленного применения, невосприимчивый к электромагнитным помехам. Способность оптоволоконного датчика смещения регистрировать амплитуду и частоту вибрации изучалась Binu et al. [51], и, судя по полученным результатам, этот датчик может решить многие задачи зондирования в самолетах.

5.5. LDV

LDV — бесконтактный оптический измерительный прибор, который может применяться для определения виброскорости любых точек на поверхности конкретной машины [52, 53]. Рабочий механизм LDV основан на концепции лазерного доплера, в которой частотно-модулированный когерентный лазерный луч отражается от вибрирующей поверхности, а доплеровский сдвиг отраженного луча сравнивается с эталонным лучом. В настоящее время более мощный инфракрасный (невидимый) волоконный лазер более популярен в LDV по сравнению с гелий-неоновым лазером.Внедрение этой технологии достигло цели проведения измерений на больших расстояниях без ущерба для качества сигнала [54]. Лазерная доплеровская виброметрия с непрерывным сканированием (CSLDV) ускорила измерения во многих точках. Лазерный луч будет непрерывно сканировать по определенному пути через структуру в соответствии с желаемыми частотами сканирования. Одним из основных преимуществ LDV является простота изменения точки измерения, что можно сделать, просто отклонив лазерный луч. Несмотря на это, применение LDV для мониторинга и диагностики машин ограничено из-за факторов цены и портативности.

На рис. 4 показан этап выделения признаков/обработки сигналов, задействованный в этом исследовании. Его можно разделить на временной, частотный и частотный анализ во временной области. Анализ во временной области включает статистические характеристики пика, среднеквадратичного значения (RMS), коэффициента амплитуды и эксцесса. Анализ в частотной области состоит из быстрого преобразования Фурье (БПФ), анализа кепстра, анализа огибающей и анализа спектра, тогда как анализ в частотно-временной области можно разделить на WT, преобразование Гильберта-Хуанга (HHT), распределение Вигнера-Вилля (WVD). , кратковременное преобразование Фурье (STFT) и спектральная плотность мощности (PSD).


7. Анализ во временной области

Простейший анализ вибрации для диагностики машин используется для анализа измеренного сигнала вибрации во временной области. Полученные сигналы вибрации представляют собой серию значений, представляющих близость, скорость и ускорение, а при анализе во временной области амплитуда сигнала отображается в зависимости от времени. Хотя использовались и другие сложные подходы во временной области, не следует недооценивать подход визуального наблюдения за временной формой волны, поскольку таким образом можно получить множество информации.Эта информация включает в себя наличие амплитудной модуляции, дисбаланса вала, переходных и высокочастотных составляющих [55]. Однако простое изучение этих сигналов вибрации не может выделить различия в сигналах вибрации для различных отказов оборудования из-за зашумленных данных, особенно на ранней стадии отказа. Таким образом, для получения важной информации из сигналов во временной области требуется метод обработки сигналов путем преобразования необработанных сигналов в соответствующие статистические параметры, такие как пик, среднеквадратичное значение, коэффициент амплитуды и эксцесс.Несколько статистических параметров обычно извлекаются из сигнала во временной области, чтобы можно было выбрать наиболее значимый параметр, который может эффективно различать здоровые и дефектные сигналы вибрации машины [56]. В этой статье обсуждаются статистические параметры пика, среднеквадратичного значения, пик-фактора и эксцесса, а преимущества и недостатки каждого параметра можно увидеть в таблице 5. Методы временной области

Преимущества Недостатки
6 9059

Peak Простая и простая техника Чувствительный к шуму
RMS
RMS Простая и простая техника, непосредственно связанные с содержанием энергии профиля вибрации Изменения среднеквадратичных колебаний чувствительны только к высокоамплитудным составляющим
Коэффициент амплитуды Легкодоступный и недорогой измеритель амплитуды колебаний Надежен только при наличии значительной импульсивности усилие, высокочувствительный к удару, ок. n быть ассимилированы с коэффициентом формы, не зависящим от амплитуды сигнала Дорогостоящий измеритель эксцесса может быть ошибочным

7.1. Пик

Пик представляет собой максимальное значение сигнала за измеренное время и может быть определен как [55]

При наличии ударов пиковые значения сигнала вибрации будут меняться. При неисправности пиковое значение увеличивается. Серьезность и тип неисправности можно оценить на основе амплитуд соответствующих пиков. Функция пикового значения была изучена Lahdelma и Juuso [57] для диагностики неисправностей подшипников и шестерен в машине. Предлагаемый подход подходит для онлайн-анализа, так как требования к частотному диапазону невелики.Шривастава и Вадхвани [58] использовали статистические параметры, такие как пик, среднеквадратичное значение, пик-фактор и эксцесс, для диагностики вращающейся электрической машины. Хотя все параметры могут различать нормальные и ошибочные состояния, они пришли к выводу, что определение типа неисправности таким образом не очень эффективно. Игба и др. [39] использовали метод пиковых значений для мониторинга состояния редукторов ветряных турбин, поскольку неисправности могут быть обнаружены на основе изменений их значений. Этот подход также может устранить ограничения функции RMS, когда на RMS не оказывают существенного влияния низкоинтенсивные вибрации.

7.2. RMS

Среднеквадратичное значение представляет мощность вибрации и полезно для обнаружения дисбаланса во вращающемся оборудовании. Согласно Вишвакарме и соавт. [59], это самый простой и эффективный метод обнаружения неисправностей, особенно дисбаланса во вращающихся машинах. Тем не менее, обнаружение ошибок на ранней стадии все еще является проблемой для этого метода, и этот метод подходит только для анализа одиночной синусоидальной волны. Среднеквадратичное значение больше подходит для стационарных приложений и анализа одиночного синусоидального сигнала [1].RMS предпочтительнее пикового значения из-за чувствительности пикового значения к шуму. Среднеквадратичное значение чистой синусоиды равно площади под полуволной, что равно 0,707. Среднеквадратичное значение может быть представлено как где представляет продолжительность времени и является сигналом. Ссылаясь на Igba et al. [39], метод RMS имеет два недостатка. Во-первых, на среднеквадратичные значения сигнала вибрации не влияют отдельные пики сигнала, что снижает его чувствительность к зарождающемуся разрушению зубьев шестерни. Далее, на него также не оказывают существенного влияния короткие всплески малоинтенсивных вибраций.Это создаст некоторые сложности при обнаружении ранних стадий выхода подшипника из строя. Бартельмус и др. [60] применили среднеквадратичные значения в качестве диагностического признака для диагностики неисправности редуктора, где представлены модели поведения редукторов, которые коррелируют функцию ошибки трансмиссии и изменение нагрузки. Шелдон и др. [61] использовали функцию среднеквадратичного значения для диагностики редуктора ветровой турбины и заявили, что применение функции среднеквадратичного значения не рекомендуется для обнаружения ранних стадий отказа подшипника. RMS был среди статистических параметров, примененных Krishnakumari et al.[62] при диагностике неисправностей цилиндрического зубчатого колеса. Затем параметры объединяются с нечеткой логикой, и точность диагностики оказалась равной 95%, при этом DT снижает потребность в человеческом опыте. Другие применения среднеквадратичных значений в анализе вибрации для мониторинга машин можно увидеть в таблице 6 [63, 64].


Выводы

[63] [63] . Предложенный метод может эффективно диагностировать состояние, используя только несколько признаков данных о вибрации, но типы неисправностей и уровень серьезности не могут быть определены
[71] Применение метода эксцесса и SVM для диагностики неисправностей подшипников качения Точность предлагаемого способа составляет 93.75% и может применяться даже при ограниченном количестве образцов
[23] Использовали методы БПФ и PSD для контроля состояния машины Разработан анализатор вибрации на базе ПК, включающий предложенный метод
[73] Применил метод БПФ для диагностики неисправности асинхронного двигателя Результаты моделирования, полученные с помощью MATLAB/Simulink, согласуются с экспериментальными результатами метод обнаружения и диагностики неисправности зубчатого колеса NN может диагностировать неисправность зубчатого колеса с высокой точностью при условии, что используются надлежащие данные измерений Предварительное отбеливание кепстра (CPW) для обнаружения неисправности подшипника Подход CPW больше подходит для применений, не требующих полосовой фильтрации g, но применение обоих подходов без предварительного знания может привести к ложному результату при обнаружении неисправностей подшипников
[81] Применил анализ огибающей для диагностики неисправностей вращающихся машин в условиях переменной скорости Метод квадратичной огибающей является оптимальным подходом в диагностика неисправности с точки зрения вычислительной стоимости и простоты по сравнению с улучшенным синхронным средним (ISA), предварительным отбеливанием кепстра (CPW) и обобщенным синхронным средним (GSA) неисправности Метод квадратной огибающей более подходит для анализа циклически стационарных сигналов по сравнению с методом огибающей
[90] Комбинированный спектральный анализ высшего порядка и SVM для диагностики неисправностей в силовой электронной схеме Предлагаемый метод достигнута точность до 99%
[91] Заявка Объединил анализ спектра мощности (PSA) и SVM для диагностики неисправностей подшипников качения Использование PSA с классификатором SVM дает лучший результат по сравнению с классификатором NN Использование предложенного метода в качестве входных данных для классификатора NN дало почти 100% точность классификации.Кроме того, предложенный метод дал лучший результат по сравнению с БПФ, когда данные искажены шумом
[102] Комбинация преобразования Гильберта и WPT для обнаружения неисправности редуктора Предлагаемый метод способен обнаруживать раннюю неисправность gar
[101] Применил метод шумоподавления на основе WT для диагностики подшипника качения и редуктора Предложенный метод более эффективен и имеет больше преимуществ по сравнению с методом шумоподавления Донохо с мягким порогом
9 [515] Предложен метод ортономального DWT (ODWT) для мониторинга и диагностики неисправностей подшипников на ранней стадии Предлагаемый метод превосходит методы EEMD и спектрального анализа огибающей Гильберта
[115] Применены методы HHT и FT для диагностики аппаратная ошибка HHT превосходит FT, где FT может различать характеристическую частоту только в низкочастотном диапазоне
[116] Предложен новый параметр локального среднего для улучшения метода HHT для обнаружения неисправности редуктора Введение нового параметра улучшает процесс HHT и упрощает процесс обнаружения неисправности Применен метод STFT для диагностики неисправностей гидроэлектрической машины Предложена основа эффективной диагностики неисправностей гидромашин
[121] Комбинированные методы STFT и SVM для диагностики неисправностей асинхронного двигателя Предлагаемый метод обладает огромным потенциалом для интеллектуальной диагностики неисправностей в других системных приложениях реального времени
[122] Комбинированные методы STFT и неотрицательной матричной факторизации (NMF) для обнаружения неисправности элемента подшипника качения Предлагаемый метод способен определять типы и серьезность ошибок и выходы 99.Точность 3%, превосходит NN
[125] Применен метод PSD для диагностики коробки передач Massey Ferguson Предложенный метод позволяет надежно и быстро диагностировать неисправность коробки передач
[126] Методы SVM для диагностики неисправностей редуктора Предложенный метод обеспечивает точность 98,82 % и 97,16 % для набора данных цилиндрических и цилиндрических редукторов соответственно фрактальные размерности Метод SVM, обученный с использованием 11 статистических признаков во временной области и трех фрактальных измерений, дает лучшие результаты по сравнению с SVM, обученным только с использованием фрактальных измерений или статистических признаков во временной области
[134] Метод соседа (KNN) и линейный дискриминант Фишера (FLD) для диагностики неисправности двигателя Производительность SVM m Этот метод намного лучше по сравнению с методом KNN и FLD
[135] Представлен подход к онлайн-мониторингу дисковой продольно-резательной машины в режиме реального времени на основе методов WPT и SVM Результаты показывают, что различные типы дисковых продольно-резательных станков ‘ неисправности могут быть успешно обнаружены с точностью до 95.6%
[64] Значения среднеквадратичного значения были среди статистических характеристик, используемых в качестве входных параметров для DNN для мониторинга состояния коробки передач Было обнаружено, что методы глубокого обучения превосходят метод NN, который имеет низкую робастность в диагностике состояния редуктора
[145] Сравнил комбинацию ГА с тремя типами НС, а именно многослойным персептроном (MLP), радиальной базисной функцией (RBF) и вероятностной нейронной сетью (PNN ) для обнаружения неисправности подшипника Комбинация GA с MLP и PNN дала 100% вероятность успеха, тогда как RBF дала 99.31%
[146] Применили комбинацию методов EMD и NN для диагностики неисправности подшипника качения Предложенный метод может успешно диагностировать неисправность подшипника качения, но имеет осложнение с конечным эффектом
[147] Комбинация методов WPT, GA, NN и SVM для диагностики неисправности дизельного двигателя Предложенный метод обеспечивает 100% точность классификации CSM) необработанного сигнала вибрации для диагностики подшипника двигателя вращающейся машины На основе проверки эталонными данными вибрации, полученными при испытаниях подшипников, предлагаемый метод превосходит упомянутые методы с точки зрения точности классификации
[ 149] Предложил инвариантную к распределению сеть глубокого доверия (DIDBN) в качестве основы для интеллектуальной диагностики неисправностей машины. s Предложенный метод позволяет достичь высокой точности диагностики даже в новых условиях работы
[150] Использовался метод CNN с одномерным изображением необработанного трехосного сигнала акселерометра на входе Было найдено что CNN, обученная с большим количеством ядер в первом слое, показала несколько лучшую производительность
[151] Предложил гибридный метод глубокой обработки сигналов для диагностики неисправностей подшипников в машине, где обработка сигналов, выделение признаков и Предложенный метод превосходит методы ручного извлечения и широко используемые структуры глубокого обучения с точки зрения точности и не зависит от условий эксплуатации
[152] Представлены расширенные метод глубокого разреженного автоэнкодера (ADSAE) при диагностике неисправностей зубчатых передач, где метод смещения данных был включен для e Использование модели SAE По сравнению с другими архитектурами глубокого обучения, предлагаемый метод обеспечивает более высокую точность (99%) и требует лишь небольшого количества необработанных данных сигнала вибрации для диагностики неисправности цилиндрического зубчатого колеса на основе статистических признаков, таких как среднеквадратичное значение, пик-фактор и эксцесс Эффективность предложенного метода диагностики неисправности составила 95%
[160] Предложен метод нечеткой логики для диагностики работы вращающихся машин Предлагаемый способ позволяет легко диагностировать рабочее состояние вращающейся системы
[161] Применен метод нечеткой логики для контроля и диагностики состояния насоса Предлагаемый способ может успешно идентифицировать и классифицировать неисправности пятиплунжерного насоса
[162] Предложена комбинация Использование DWT и нечеткой логики для прогнозирования наличия несоосности во вращающихся машинах Предложенный подход имеет погрешность менее 1% при прогнозировании степени несоосности
[163] Разработан подход к мониторингу вибрации газовой турбины на основе нечеткой логики Такаги–Сугено Знания экспертов относительно технического обслуживания газовой турбины в соответствии с обнаруженным уровнем вибрации могут быть успешно выражены с помощью предложенного метода машина (WSVM) и иммунный генетический алгоритм (IGA) для диагностики неисправности коробки передач Предложенный метод дал лучшую точность диагностики по сравнению с методом SVM и NN, в дополнение к сильной способности к обобщению
[169] Методы GA, SVM и EEMD для диагностики неисправностей зубчатых передач Включение GA для выбора параметра SVM может улучшить способность к обобщению и точность классификации диагностической системы
[170] Применение комбинации GA и SVM при диагностике неисправностей подшипников Применение метода перекрестной проверки для оптимизации SVM превосходит метод SVM, оптимизированный GA в диагностике неисправностей подшипников

7.3. Коэффициент амплитуды

Коэффициент амплитуды представляет собой отношение пикового значения входного сигнала к среднеквадратичному значению и представляется следующим образом [55]:

Для чистой синусоидальной волны коэффициент амплитуды будет равен распределенного случайного шума, значение будет приблизительно равно 3. По сравнению с пиковыми и среднеквадратичными значениями коэффициент амплитуды обычно используется, когда измерения проводятся при разных скоростях вращения, поскольку он не зависит от скорости. Крест-факторы также надежны только при наличии значительной импульсивности [1].Цзян и др. [65] использовали функции крест-фактора и SVM для диагностики неисправностей зубчатых колес. Было обнаружено, что коэффициент амплитуды является наиболее чувствительным признаком поломки зубчатого колеса, и при использовании этого признака достигаемая точность диагностики составляет 93,33%. Шривастава и Вадхвани [58] применили значения коэффициента амплитуды наряду с другими характеристиками во временной области для обнаружения неисправностей и диагностики вращающихся электрических машин. Они обнаружили, что характеристика коэффициента амплитуды не может классифицировать исправный подшипник, подшипник с дефектным шариком и подшипник с дефектным наружным кольцом.Айсвария и др. [66] использовали характеристику крест-фактора вместе с другими характеристиками временной области для диагностики неисправностей турбонасоса жидкостного ракетного двигателя. В сочетании с методом SVM на этапе классификации неисправностей предлагаемый метод может эффективно диагностировать неисправность со 100% точностью.

7.4. Эксцесс

Эксцесс — это безразмерное статистическое измерение количества выбросов в распределении и анализе вибрации, оно соответствует количеству переходных пиков.Большое количество переходных пиков и высокое значение эксцесса могут свидетельствовать об износе. Эксцесс не чувствителен к скорости бега или нагрузке, и его эффективность зависит от наличия значительной импульсивности в сигнале [67]. Функция эксцесса может предоставить информацию о негауссовости или импульсивности вибрационных сигналов [68, 69]. В приложениях для мониторинга состояния машин эксцесс обычно предпочтительнее пик-фактора, но последний используется более широко. Это связано с тем, что измерители, которые могут записывать значение коэффициента амплитуды, легко доступны и более доступны по цене по сравнению с измерителем эксцесса.Эксцесс был одним из пяти параметров, примененных Fu et al. [70] для включения в метод неконтролируемого искусственного интеллекта при диагностике подшипников качения. На основании результатов было обнаружено, что предлагаемый метод чувствителен к идентификации неисправностей, в том числе незначительных. Рунессон [67] использовал эксцесс вместе со значением среднеквадратичного значения для контроля состояния механического пресса. Результаты показали, что эксцесс, как правило, ненадежен, но содержит некоторую полезную информацию при контроле редуктора механического пресса.Другие исследования, в которых применялся подход эксцесса в анализе вибрации для мониторинга машин, можно увидеть в таблице 6 [63, 71].

8. Анализ в частотной области

Большинство реальных сигналов можно разбить на комбинацию уникальных синусоидальных волн. Каждая синусоида будет отображаться в виде вертикальной линии в частотной области, где высота и положение линии представляют амплитуду и частоту соответственно. При анализе в частотной области амплитуда строится в зависимости от частоты и сравнивается с временной областью, что облегчает обнаружение компонента резонансной частоты.Это одна из причин, почему методы частотной области эффективны при обнаружении неисправностей в машине [59]. Некоторые характеристики сигнала, которые не видны во временной области, можно наблюдать с помощью анализа в частотной области. Однако частотный анализ не подходит для сигналов, частота которых меняется во времени. Преимущества и недостатки каждого метода домена частоты можно увидеть в таблице 7.


Преимущества Преимущества Недостатки

FFT Easy для реализации, быстрый метод Не может эффективно анализировать переходные характеристики во времени
Кепстральный анализ Простота реализации, полезен при анализе боковых полос Может применяться только к хорошо разделенным гармоникам, флуктуациям кривой кривой спектр усредняется за счет фильтрации
Анализ огибающей Отличное применение в подшипниковой системе, хорошо работает даже при наличии небольшой случайной флуктуации Может привести к грубой ошибке диагностики, не подходит для применения в система передач
Спектральный анализ U

8 эффективен при обнаружении сигнала, который значительно изменяется за короткий промежуток времени, более высокая производительность спектральной оценки по сравнению с БПФ

8.1. FFT

Преобразование Фурье (FT) преобразует сигнал во временной области в частотную область, генерируя спектр. FT дается где частота и время. Его можно преобразовать обратно во временную область из частотной области с помощью обратного преобразования Фурье (IFT). Это можно получить, поскольку

БПФ является эффективным и широко используемым алгоритмом для получения FT дискретизированных сигналов времени. График БПФ исправных промышленных машин состоит только из одного пика, который представляет собственную частоту работающей машины.Таким образом, неисправность машины может быть идентифицирована при наличии на графике других пиков, кроме пика собственной частоты. Однако Гоял и Пабла [37] утверждали, что при преобразовании между доменами происходит небольшая потеря информации о времени. БПФ также не может эффективно исследовать переходные характеристики во времени и может предсказать неисправность, но не может определить серьезность неисправности [3]. Однако это самый быстрый способ разделить частоты сигнала для процесса диагностики.Комбинация анализа сигналов во временной области и БПФ обычно связана с диагностикой низкоскоростной машины для получения более точных результатов, но основной проблемой является ее зависимость от величины неисправности, влияющей на несущую частоту [11]. Сауседо-Дорантес и др. [8] использовали методы БПФ и PSD для диагностики неисправности редуктора и обнаружения дефекта подшипника в асинхронном двигателе. Они обнаружили, что предложенный метод позволяет точно определить наличие износа при низких рабочих частотах, но не подходит для высоких рабочих частот.Патель и др. [72] предложили метод БПФ в качестве инструмента анализа для мониторинга вращающихся машин, и таким образом можно отслеживать основные неисправности, такие как несоосность и подшипник. Другие применения БПФ также можно увидеть в таблице 6 [23, 73].

8.2. Анализ кепстра

Анализ кепстра был разработан в 1960-х годах и может быть определен как спектр мощности логарифма спектра мощности [74]. Анализ кепстра можно использовать для обнаружения любой периодической структуры в спектре, такой как гармоники, боковые полосы или эхо-сигналы [66].Это позволяет обнаруживать неисправности, такие как неполадки подшипников и локальные неисправности зубьев, которые создают гармонически связанные частоты низкого уровня. Существует четыре типа кепстра: реальный кепстр, сложный кепстр, спектр мощности и фазовый спектр, но кепстр мощности является наиболее широко используемым кепстром в диагностике и мониторинге машин. Согласно Goyal и Pabla [45], анализ кепстра важен для диагностики коробки передач. Далпиаз и др. [75] сравнили кепстральный анализ с другими методами контроля состояния редуктора и обнаружили, что кепстральный анализ нечувствителен к трещинам в шестернях.Для обнаружения явления трения подшипника скольжения в машине Sako et al. применил метод анализа кепстра. [76]. Выяснилось, что предлагаемый подход позволяет обнаружить даже легкое натирание, чего трудно добиться с помощью традиционных методов диагностики аномалий. Экспериментальная работа была проведена Араликатти и соавт. [77] для диагностики универсального токарного станка, где к сигналу во временной области применялся кепстральный анализ. Сигнал вибрации был получен трехосным акселерометром.Сделан вывод, что анализ вибрационного сигнала в частотной области не гарантирует наличие неисправности. Другие приложения анализа кепстра можно найти в таблице 6 [78, 79].

8.3. Анализ огибающей

Анализ огибающей, также известный как амплитудная демодуляция или анализ демодулированного резонанса, был представлен компанией Mechanical Technology Inc. [80]. Этот метод отделяет низкочастотный сигнал от фонового шума [59]. Анализ огибающей состоит из этапа полосовой фильтрации и демодуляции, при котором извлекается огибающая сигнала, и его спектр, возможно, содержит желаемую диагностическую информацию [81].Он широко используется для диагностики подшипников качения и низкоскоростных машин и имеет преимущество раннего обнаружения проблем с подшипниками [55, 81]. Задача этого подхода состоит в том, чтобы определить наилучшую полосу частот для огибающей. Анализ огибающей нуждается в четком фильтре и точной спецификации полосы частот для фильтрации, чтобы работать гладко [55]. Что касается выхода из строя подшипника, компоненты шума затрудняют анализ огибающей для определения неисправности. Внедрение метода анализа квадрата конверта решило эту проблему, где квадрат конверта можно вычислить, как показано в [82].Это весьма предпочтительно при анализе циклостационарных сигналов. Рубини и Менегетти [83] сравнили анализ огибающей с методом вейвлет-преобразования (ВП) при диагностике зарождающихся неисправностей в шарикоподшипниках. Результаты показали, что после 30 мин (48000 циклов) анализ огибающей больше не может диагностировать наличие неисправности, тогда как метод WT по-прежнему актуален. Подход анализа конверта также применялся Widodo et al. [84] для предварительной обработки сигналов вибрации тихоходного подшипника и, таким образом, определения характеристических частот подшипника.Затем этот метод сравнивается с анализом сигналов акустической эмиссии (АЭ), и на этапе распознавания неисправностей с методом SVM он дает худшие результаты, чем метод АЭ. Анализ конверта также применялся Leite et al. [85] для обнаружения неисправности подшипника в асинхронном двигателе, а предлагаемый метод может эффективно обнаруживать неисправность без какой-либо информации о модели. Применение анализа огибающей в мониторинге машин также можно увидеть в таблице 6 [81, 86].

8.4. Спектральный анализ/сравнение

Спектральный анализ связан с БПФ таким же образом, как БПФ часто используется в спектральном анализе для преобразования сигнала из временной области в частотную [87]. Сравнение спектра следует проводить по логарифмической шкале амплитуд (дБ), поскольку изменения на логарифмической оси могут определять состояние вибрации. Однако приходится иметь дело с небольшими колебаниями скорости вращения машины [55]. С помощью этого метода можно определить неисправность, способную значительно изменить характер вибрации за короткий промежуток времени [88].Спектральный анализ является сложным анализом, и даже при наличии большого количества литературы для использования диагностических возможностей спектрального анализа по-прежнему требуются экспертные навыки. По сравнению с кепстральным анализом спектральный анализ не дает никакой информации о временной локализации частотной составляющей [77]. Салами и др. [38] использовали метод анализа спектра для мониторинга состояния машин, и было замечено, что этот подход может давать сглаженные и высокоразрешающие спектральные оценки сигналов вибрации по сравнению с подходом БПФ.Этот спектр полезен для мониторинга состояния машин. Чиабаттони и др. [89] предложил новый статистический спектральный анализ (SSA), в котором спектральный состав сигналов вибрации рассчитывался с использованием БПФ, а затем преобразовывался в статистические спектральные изображения при диагностике неисправностей вращающихся машин. Другие применения спектрального анализа можно увидеть в таблице 6 [90, 91].

9. Анализ в частотно-временной области

В частотно-временной анализ интегрированы временная и частотная области.Это означает, что в этом анализе можно одновременно определять частотную составляющую сигнала и их изменяющиеся во времени характеристики. Подходы к анализу вибрации, упомянутые ранее (методы во временной и частотной областях), в основном основаны на стационарном предположении, что невозможно одновременно обнаружить локальные особенности во временной и частотной областях [92]. Таким образом, такие методы не подходят для анализа нестационарных сигналов. Как упоминалось ранее, методы анализа в частотно-временной области, обсуждаемые в этом исследовании, включают WT, HHT, WVD, STFT и PSD.Преимущества и недостатки каждого метода домена часовой частоты можно увидеть в таблице 8.

WT
Методы времени частоты времени Преимущества Недостатки

Обеспечивают лучшую локализацию времени на высоких частотах по сравнению с STFT, более гибкие по сравнению с STFT, наличие различных вейвлет-функций Страдают от свертки априорных базисных функций с исходным сигналом, трудно выбрать исходный тип вейвлета
WVD Обладает хорошим временным и частотным разрешением, не требует оконной функции для своей реализации базисные функции Неверная интерпретация результата из-за IMF генерируется в низкочастотной области
STFT Простой метод и рекомендуется для начинающих в частотно-временном анализе, низкая вычислительная сложность Постоянное разрешение по частоте для всего сигнала, трудно найти быстрый и эффективный алгоритм для расчета STFT
PSD Может быть вычислено напрямую с помощью БПФ, требует очень мало вычислительной мощности Разрешение по частоте зависит от размера окна1. WT

Методика WT была впервые предложена Morlet еще в 1974 г. [93]. Это линейное преобразование, разлагающее временной сигнал на вейвлеты, которые являются локальными функциями времени, снабженными заранее заданным частотным содержанием. Вместо синусоидальных функций в качестве основы используются вейвлеты [92, 94]. Подходящий базис вейвлета должен быть выбран в соответствии со структурой сигнала, чтобы избежать вводящих в заблуждение результатов диагностики. WT обеспечивает лучшую локализацию времени на высоких частотах по сравнению с STFT. WT предпочтительнее при работе с нестационарными сигналами и при анализе переходного сигнала из измеренного сигнала вибрации [95].Согласно Zou и Chen [96], метод WT более чувствителен к изменению жесткости по сравнению с WVD. Метод WT можно разделить на дискретное и непрерывное вейвлет-преобразование (DWT и CWT). В DWT степень двойки действует как коэффициент масштабирования и обычно применяется через пару вейвлет-фильтров нижних и верхних частот. Масштабный коэффициент выбирается произвольно или с помощью свертки для CWT [45]. И DWT, и CWT называются стандартными WT, которые не могут эффективно выполнять извлечение признаков определенных типов сигналов из-за своей неспособности создавать разреженное представление.Он имеет низкочастотное разрешение для высокочастотных компонентов и плохую временную локализацию для низкочастотных компонентов. Это порождает метод пакетного вейвлет-преобразования (WPT). Это более продвинутая форма CWT, в которой она дополнительно разлагает подробную информацию о сигнале в высокочастотной области и улучшает разрешение по частоте, что делает ее применимой для анализа различных нестационарных сигналов. Далпиаз и Ривола [94] применили метод WT для мониторинга состояния автоматической упаковочной машины и обнаружили, что WT способен определять изменение частотного содержания вибрации в течение машинного цикла.Преимущество CWT в том, что он имеет более точный масштабный параметр по сравнению с методом DWT, но с вычислительной точки зрения DWT более эффективен [97]. Аль-Бадур и др. [98] использовали CWT и WPT для обнаружения неисправностей вращающихся механизмов. WPT на самом деле является расширением метода DWT, но с более высоким разрешением по частоте. Они обнаружили, что с точки зрения скорости и спектральных характеристик сигнала вибрации метод БПЭ лучше, чем метод НВТ. Рангель-Магдалено и др. [99] применили метод DWT для обнаружения зарождающегося обрыва стержня в асинхронном двигателе, и достигнутая точность обнаружения составила 96.55 % при разгрузке, 80,5 % при половинной нагрузке и 87,6 % при полной нагрузке. Другие применения метода ВТ можно найти в таблице 6 [100–103].

9.2. WVD

Вигнер представил метод WVD, а Вилле применил его для обработки сигнала, поэтому он был назван распределением Вигнера-Вилле. Это частный случай распределений класса Коэна, который дает плотность энергии время-частота, вычисляемую путем корреляции сигнала с его временным и частотным смещением [104].WVD сигнала представлен как где является сопряженным и представляет собой переменную задержки. WVD имеет несколько преимуществ, таких как лучшее разрешение, чем STFT, превосходная точность, и для его анализа не требуется оконная функция [45]. WVD напрямую не используется исследователями для определения частотно-временных структур сигналов из-за проблемы перекрестных помех [93].

Staszewski et al. [105] выполнили анализ обнаружения неисправностей на коробке передач, используя оригинальный метод WVD и его взвешенную форму, и они заявили, что по сравнению с исходным WVD, его взвешенная форма может уменьшить помехи в частотно-временной области за счет уменьшения в частотном разрешении.Направленное распределение Вигнера (dWD) было специально разработано для анализа нестационарных комплексных сигналов и применено во вращающихся или возвратно-поступательных машинах [106]. Байдар и Болл [107] использовали метод сглаженного псевдо-WVD для акустических и вибрационных сигналов для диагностики состояния коробки передач, и результаты показали, что акустические сигналы более эффективны для раннего обнаружения неисправности по сравнению с вибрационными сигналами. Применение метода WVD для диагностики асинхронных машин было продемонстрировано Climente-Alarcon et al.[104]. При использовании этого предложенного метода можно получить более надежные результаты диагностики в ситуации, когда отслеживание гармоник затруднено.

9.3. HHT

Дэвид Гильберт впервые представил преобразование Гильберта в 1905 году. Затем Хуанг и др. [108] представили HHT в 1998 году для определения характеристик стационарных, нестационарных и переходных сигналов. HHT состоит из эмпирической модовой декомпозиции (EMD) сигналов и преобразования Гильберта, и, комбинируя эти два метода, можно получить спектр Гильберта, в котором можно диагностировать неисправности работающей машины [92].Таким образом, в этой рукописи любые работы, касающиеся метода EMD, попадают в раздел HHT. С помощью этого метода сложный многокомпонентный сигнал можно разбить на ряд функций внутреннего режима (IMF). Используя метод EMD, сложный сигнал может быть реконструирован с помощью IMF, выраженного как где IMF и остаточный сигнал, который представляет медленно меняющийся или постоянный тренд сигнала [92]. HHT имеет несколько преимуществ, таких как малое время вычислений, и он не связан ни с какой сверткой [45].Однако EMD, являющийся основной частью HHT, имеет определенные недостатки. Люди могут неправильно интерпретировать результат из-за незавидных ММП, генерируемых в области низких частот, и, кроме того, сигналы низкочастотных составляющих не могут быть разделены. Таким образом, ансамблевый метод EMD (EEMD) был введен для преодоления ограничения EMD путем введения гауссовского белого шума в EMD [92, 109]. Однако в области низких частот все еще существуют проблемы с утечкой энергии и модальным наложением спектров. Именно это мотивирует Torres et al.[110], чтобы предложить полный метод EEMD с адаптивным шумом (CEEMDAN), который может обеспечить лучшее разделение модального частотного спектра на выходе.

Пэн и др. [111] представил улучшенную версию HHT, которая включала технику WPT для разложения сигнала вибрации на набор узкополосных сигналов. Показано, что предлагаемый метод имеет лучшее разрешение во временной и частотной области по сравнению со скалограммой на основе вейвлета. Ву и др. [112] использовали подход HHT для диагностики дефектов люфта вращающихся машин, и предложенная методика успешна в определении неисправностей в различных компонентах машины.Osman и Wang [113] предложили метод нормализованного HHT (NHHT) для решения проблемы выбора соответствующих отличительных компонентов IMF, особенно для мониторинга состояния подшипников. Однако EMD предлагаемого метода обрабатывает только узкополосные сигналы. Чен и др. [114] предложили комбинацию CEEMDAN и метода опорных векторов методом наименьших квадратов для оптимизации роя частиц (PSO-LSSVM) для повышения точности диагностики подшипников качения. Точность диагностики некоторых типов неисправностей подшипников качения этим методом была повышена до 100 %.Другие применения HHT для мониторинга и диагностики машин можно увидеть в таблице 6 [115, 116].

9.4. STFT

STFT впервые был предложен Габором в 1946 г. в области связи [117]. Он имеет возможность противостоять ограничениям БПФ и в основном применяется для извлечения узкополосного частотного содержимого в нестационарных или зашумленных сигналах [37]. В методе STFT исходный вибрационный сигнал разбивается на временные сегменты с помощью окна, а затем к каждому временному сегменту применяется FT [45].Математическое уравнение для STFT задается следующим образом: где интерпретируемый сигнал, а оконная функция с центром во времени. STFT зависит от ширины окна. Большая ширина окна AA выбирается для получения большей точности по частоте, тогда как для повышения точности по времени желательна малая ширина окна. Основным недостатком этого подхода является невозможность одновременного достижения высокого разрешения во временной и частотной областях.

Сафизаде и др. [118] предложили применение STFT для диагностики машин и доказали, что, хотя STFT предоставляет частотно-временную информацию с ограниченной точностью, она лучше, чем обычные методы диагностики машин.Чтобы избежать перекрестных эффектов, Burriel-Valencia et al. [119] реализовал метод STFT для диагностики неисправностей асинхронных машин, где спектры в частотной области в соответствующей полосе частот фильтруются. Предлагаемый метод значительно сократил время вычислений и ресурсы памяти. Метод STFT также применялся для диагностики неисправностей гидроэлектростанции [120], асинхронного двигателя [121] и подшипника качения [122] (см. Таблицу 6).

9.5. PSD

PSD можно применять для измерения амплитуды колебательных сигналов в данных временных рядов и определения энергетической силы частот, что может быть полезно для дальнейшего анализа.Из сложного спектра односторонняя PSD может быть вычислена за , где — временной диапазон, а — сложный спектр вибрации во временном диапазоне, который может быть выражен в единицах . PSD можно также напрямую вычислить в частотной области, если используется БПФ сигнала вибрации, применяя следующую формулу [123]:где среднеквадратичное ускорение на определенной частоте. PSD может анализировать неисправные полосы частот, не сталкиваясь с проблемой изменения скольжения, и не обязательно фокусируется на одной конкретной гармонике [124].Он требует очень малой вычислительной мощности и может быть напрямую рассчитан с помощью БПФ или путем преобразования автокорреляционной функции [45].

Технология PSD использовалась Cusido et al. [124] наряду с WT для диагностики неисправностей в асинхронных машинах, и предложенная методика может успешно диагностировать неисправности для каждой рабочей точки асинхронного двигателя. Однако для повышения точности диагностики по-прежнему требуются хорошие знания для определения подходящего материнского вейвлета и частоты дискретизации.Моллазаде и др. [123] также использовали значения PSD на этапе извлечения признаков и нечеткой логики на этапе распознавания неисправностей диагностики неисправностей гидравлических насосов. Точность классификации предложенной методики для условий 1000, 1500 и 2000 об/мин составляет 96,42%, 100% и 96,42% соответственно. Другие применения PSD в мониторинге и диагностике машин можно увидеть в таблице 6 [125, 126].

10. Распознавание неисправностей/метод на основе ИИ (RQ 3)

Применение ИИ в анализе вибрации для мониторинга и диагностики машин становится все более популярным, и, согласно этому обзору, методы на основе ИИ составляют около 57% общий метод анализа вибрации при диагностике и мониторинге машин, как показано на рисунке 5.


Это связано с тем, что большинство упомянутых выше методов требуют огромного опыта для успешной реализации, что делает их непригодными для обычных пользователей [80]. Кроме того, эксперт не может быть немедленно доступен. Именно здесь на помощь приходят методы на основе ИИ, поскольку неопытный пользователь может принимать надежные решения без присутствия эксперта по диагностике машин. ИИ можно определить как любую задачу, выполняемую программой или машиной, которая настолько сложна, что для ее выполнения требуется интеллект [127].Несколько методов анализа вибрации на основе ИИ для мониторинга и диагностики машин: SVM, NN, нечеткая логика и GA.

10.1. SVM

SVM был первоначально введен Vapnik и является наиболее широко используемым алгоритмом классификации. Этот метод преобразует набор данных или выборочное пространство в многомерное пространство признаков, индуцированное ядром, путем нелинейного преобразования, а затем определяет наилучшую гиперплоскость [1]. Лучшая гиперплоскость означает ту, у которой самый большой разрыв между двумя классами A и B, как показано на рисунке 6.Точки данных обоих классов, которые находятся ближе к гиперплоскости и влияют на положение и ориентацию гиперплоскости, называются опорными векторами.


Данные обучения и тестирования для SVM получены в процессе извлечения признаков, и после обучения алгоритма SVM была получена матрица SVM [128]. Методы оптимизации, такие как GA и оптимизация роя частиц (PSO), обычно включаются в SVM для достижения лучших результатов. Одна из причин, по которой SVM широко применяется в анализе вибрации для диагностики машин, связана с его совместимостью с большими и сложными наборами данных, такими как данные, собранные в обрабатывающей промышленности [129].SVM очень полезен, поскольку количество признаков классифицированных объектов не влияет на производительность SVM [130]. Это означает, что для основы диагностической системы нет ограниченного количества атрибутов, которые можно выбрать. В SVM нет требований к знаниям экспертов, как в случае с нечеткой логикой, и в структуре SVM не задействованы слои, по сравнению с NN.

Poyhonen et al. [130] применили метод SVM для диагностики неисправностей в электрической машине, и результаты показали, что точность классификации была высокой, за исключением обнаружения эксцентриковых роторов.Табризи и др. [131] объединили SVM с методами WPT (для предварительной обработки сигнала) и EEMD (для выделения признаков) для обнаружения небольших дефектов роликовых подшипников в различных условиях эксплуатации. SVM на основе дерева классификации также использовался вместе с CWT для выявления неисправностей подшипников, и эта комбинация оказалась многообещающим методом и превосходит другие методы SVM с общими ядрами при диагностике неисправности подшипников качения [132]. Пинейро и др. [128] использовали метод SVM для диагностики неисправностей роторной машины и успешно обнаружили несколько неисправностей дисбаланса.Однако его производительность все еще сомнительна, поскольку используется небольшое количество образцов. Дальнейшее применение SVM в анализе вибрации для диагностики машин можно найти в таблице 6 [90, 133–135].

10.2. NN

NN состоит из большого количества сильно связанных между собой искусственных нейронов обработки, называемых узлами, соединенных друг с другом слоями, образующими сеть [136]. NN имеет возможность моделировать процессы и системы на основе необработанных данных о вибрации, извлеченных из частотных и частотно-временных методов, упомянутых ранее [137].На этапе обучения НС более высокие входные переменные могут подавлять влияние слабых переменных. Таким образом, данные должны быть правильно обработаны и масштабированы перед подачей в NN. Нормализация необработанных данных вибрации к значениям от 0 до 1 может помочь уменьшить влияние входной переменной [137]. Время обучения увеличивается в зависимости от сложности сети, а это напрямую влияет на точность результатов. Благодаря надежности и эффективности обработки зашумленных данных нейронная сеть обратного распространения (BPNN) широко используется в диагностике машин [138].BPNN, разработанная Румелхартом и Макклелландом в 1986 году, состоит из трех слоев: входного, скрытого и выходного [93]. Наличие скрытых слоев дает НС возможность объяснять нелинейные системы, и чем больше скрытых слоев, тем глубже НС [139]. Подобно методу SVM, NN не нуждается в базе знаний для определения местоположения неисправностей, в отличие от метода нечеткой логики. Эртунк и др. [140] сравнили производительность NN и комбинации NN и нечеткой логики, которая известна как адаптивные нейронечеткие системы вывода (ANFIS).Анализ огибающей применялся на этапе обработки сигнала. Они пришли к выводу, что метод ANFIS превосходит NN, особенно в диагностике серьезности неисправности. Кастелино и др. В работе [137] использовалось применение НС для контроля вибрации промышленных роторных машин, работающих в реальных условиях эксплуатации. Результаты показали, что NN работает лучше для нестационарных сигналов в частотно-временной области по сравнению с частотной областью. В последнее время глубокое обучение или глубокая нейронная сеть (DNN) широко применяется для мониторинга и диагностики машин.Это тип NN, который содержит более одного скрытого слоя. По сравнению с методами NN и SVM подход DNN может адаптивно изучать иерархическое представление из необработанных данных с помощью нескольких нелинейных преобразований и аппроксимировать сложные нелинейные функции вместо того, чтобы вручную извлекать признак неисправности [141]. Однако из-за его глубокой архитектуры задействовано большое количество параметров, что приводит к риску переобучения. Широко применяемые архитектуры DNN включают автокодировщики (AE), сверточные нейронные сети (CNN), ограниченные машины Больцмана и сети глубокого доверия.В таблице 9 показано сравнение NN и глубокого обучения/DNN в области машинного мониторинга и диагностики.


NN
6

Предыдущие знания Требуется не требуется
Вычислительное бремя ниже Высший
Руководство Automated
0
Уплотнение Нижняя

Канг [142] применил метод CNN, который является классом DNN, наиболее часто применяемым для анализа изображений, для диагностики подшипников качения во вращающихся машинах.Необработанные сигналы вибрации во временной области преобразуются в двумерную форму для CNN для выполнения классификации изображения вибрации. Этот метод достиг 100-процентной точности с использованием наборов данных о подшипниках из Университета Кейс Вестерн Реверс, но гиперпараметры для модели CNN все еще могут быть улучшены. Qian et al. использовали комбинацию трансферного обучения и DNN. [143] при диагностировании вращающихся машин в различных условиях работы. Трансферное обучение фокусируется на том, как сохранить знания или решения, полученные при решении проблемы, и применить их к разным, но связанным проблемам, чтобы можно было сократить объем сбора данных и затраты на обучение [144].Предлагаемый метод является надежным, и нет необходимости в дальнейшем обучении при получении новых наборов данных из разных условий работы. Подобные приложения также можно найти в таблице 6 [78, 145–152].

10.3. Нечеткая логика

По сравнению с обычной логикой, нечеткая логика направлена ​​на моделирование неточных способов рассуждения для принятия рациональных решений в условиях неопределенности и неточности [153, 154]. Существует четыре основных этапа системы нечеткой логики: фаззификация, механизм вывода, база правил и компонент дефаззификации.На этапе фаззификации входные данные преобразуются в нечеткие множества до того, как этап нечеткого вывода сделает надежный вывод на основе правил, созданных на этапе формирования базы правил. Наконец, этап дефаззификации дает количественные результаты. Нечеткая логика связана с функциями принадлежности, роль которых заключается в отображении нечетких входных значений в нечеткие лингвистические термины и наоборот. Чтобы получить диагностическую систему с превосходной чувствительностью, можно настроить правила и функции принадлежности [155]. Однако правильное определение нечетких правил и оптимизация функций принадлежности являются самой большой проблемой в нечеткой логике.Нечеткую логику проще реализовать по сравнению с SVM и NN. Кроме того, в отличие от других методов ИИ, таких как SVM и NN, он не полагается на наборы данных, поскольку в нечеткой логике нет этапа обучения или тестирования. В отдельных случаях этот метод может обеспечить только общую диагностику, так как невозможно регулярно определять конкретные признаки неисправности машины. Однако это единственная доступная альтернатива, когда сбор данных о неисправности невозможен [156]. Ласурт и др. [157] сравнили эффективность нечеткой логики с NN при диагностике неисправностей электрических машин и заявили, что нечеткая логика лучше работает при обнаружении различных неисправностей в широком диапазоне условий эксплуатации по сравнению с NN.Ву и Хсу [158] объединили метод DWT и нечеткой логики для обнаружения неисправности шестерни, и полученные результаты показали, что уровень распознавания предложенного метода составляет более 96% при различных экспериментальных условиях. Мукане и др. [159] применил метод БПФ для обработки сигналов и нечеткую логику для распознавания неисправностей при выявлении неисправностей оборудования. Таким образом можно идентифицировать множественные неисправности, включая серьезность неисправностей. Другие применения нечеткой логики в анализе вибрации для диагностики машин можно найти в таблице 6 [160–163].

10.4. GA

GA, полученный в результате изучения биологической системы, может решать задачи оптимизации как с ограничениями, так и без ограничений, основанные на процессе естественного отбора [164, 165]. На каждом этапе GA случайным образом выбирает лучших людей из текущей популяции на основе их качества, чтобы они стали родителями для детей следующего поколения, чтобы достичь оптимального решения. Этот шаг будет продолжаться до тех пор, пока не будет достигнуто условие завершения. В каждой ГА происходят три основных процесса, а именно отбор, кроссинговер и мутация.GA обычно используется для оптимизации параметров системы мониторинга и повышения скорости и точности диагностики неисправностей. Саманта и др. [145] представили комбинацию ANN и SVM с GA для обнаружения неисправностей подшипников. Судя по результату, SVM работает лучше, чем NN, а GA помогает сократить время обучения обоих методов. Хан и др. [166] использовали ГА в процессе диагностики асинхронного двигателя и обнаружили, что ГА помогает системе диагностики работать лучше, выбирая критические функции и оптимизируя структуру сети.Хайнаиб и др. [167] утверждали, что удаление некоторых признаков из входных признаков приведет к более быстрой и точной системе диагностики. GA обычно сочетается с другими методами ИИ, такими как SVM, нечеткая логика и NN. В НС ГА можно использовать как альтернативу изучению значений весов и для оптимизации топологии НС. Для нечеткого управления GA можно использовать для настройки связанных параметров функции принадлежности, а также для создания нечетких правил. Применение ГА также можно увидеть в таблице 6 [168–170].Преимущества и недостатки каждого метода признания неисправностей можно увидеть в таблице 10.


Метод AI Преимущества Недостатки
SVM Совместимость с большими и сложными наборами данных, высокая точность Трудно определить подходящее ядро ​​для применения, плохая работа, когда данные содержат шум данные процесса Сложный процесс проектирования, требует много времени для обработки большой сети, решение «черный ящик»
Нечеткая логика Сильная надежность, простая конструкция и легкость для понимания Трудно получить правила знания, трудно определить правильная функция принадлежности
GA Can обрабатывать чрезвычайно большой диапазон данных, может применяться для целей оптимизации Высокая стоимость вычислений, трудоемкая процедура

11.Обсуждение

В этом исследовании обсуждалось более 100 статей, посвященных теме, связанной с анализом вибрации при мониторинге и диагностике машин с точки зрения инструментов, используемых на этапе сбора данных, методов извлечения признаков и распознавания неисправностей с помощью методов ИИ. Из-за большого количества литературы в этой области обзор всей литературы невозможен, а некоторые статьи могут быть опущены. Для процесса сбора данных и ответа на вопросник 1 в большинстве исследований применялась более простая и дешевая альтернатива компьютерному анализатору, а с помощью DSP и FPGA этот анализатор почти не уступает обычному анализатору.Акселерометр по-прежнему остается лучшим датчиком для анализа вибрации, и это подтверждается большинством рассмотренных статей. Однако из-за высокой стоимости пьезоэлектрического акселерометра исследователи постоянно работают над применением акселерометра MEMS, который может обеспечить такие же или лучшие характеристики. Преобразователь скорости предпочтительнее применять при диагностике тихоходных машин по сравнению с акселерометрами, так как измеряемые абсолютные ускорения гораздо меньше по величине при аналогичных виброперемещениях.Бесконтактные датчики также обладают огромным потенциалом в области мониторинга машин, поскольку установка датчика на машине больше не вызывает беспокойства, что, в свою очередь, обеспечивает более точные измерения. Однако из-за дороговизны он не получил широкого распространения. Ожидается, что LDV с многоканальными измерениями будет широко применяться в будущем, когда стоимость реализации LDV будет снижена.

Что касается методов обработки сигналов (RQ 2), то работы по совершенствованию обнаружения и диагностики неисправностей в частотно-временной области привлекли большое внимание исследователей.Это связано с тем, что его можно реализовать для исследования нестационарных сигналов, поскольку сигналы отказа не повторяются на самой ранней стадии. Обычно эти нестационарные сигналы содержат обильную информацию о неисправностях машины. Методы мониторинга машин во временной и частотной областях основаны на предположении о стационарных сигналах, и это не подходит для обнаружения кратковременных динамических явлений, особенно во вращающихся машинах. Однако не следует пренебрегать традиционными методами, поскольку в некоторых случаях они предпочтительнее.Для низкоскоростных машин широко применяется анализ огибающей, поскольку он может обнаруживать сигналы с низкой энергией, а спектр огибающей дополнительно анализируется с использованием методов частотно-временной области, таких как WT и HHT, где уровень шума в сигналах вибрации снижается. Чтобы использовать преимущества определенного метода и компенсировать ограничения, некоторые исследователи применяли слияние определенных методов. На основании рис. 7(a)–7(c) наиболее применяемыми методами во временной, частотной и частотно-временной областях для мониторинга и диагностики машин являются методы RMS, FFT и WT соответственно.

Чтобы ответить на вопрос 3, исследователи также переходят к внедрению интеллектуальной системы в анализ вибрации для автоматизированного принятия решений, и из обзора и со ссылкой на рисунок 7 (d) SVM является наиболее широко используемым методом, главным образом из-за его высокой точность классификации и малое время вычислений. Кроме того, было обнаружено, что применение параметров временной области прямо пропорционально применению методов ИИ. Это связано с тем, что функции во временной области могут повысить производительность методов ИИ и иметь низкие вычислительные затраты, что не ложится большой вычислительной нагрузкой на методы ИИ.Работы по доработке алгоритмов для снижения вычислительных затрат и упрощения реализации анализа вибрации все еще продолжаются для методов на основе ИИ. Основываясь на предыдущих исследованиях, посвященных анализу вибрации для мониторинга и диагностики машин, в большинстве опубликованных исследований метод анализа вибрации применялся на одном испытательном стенде или машине, где были получены отличные результаты, но такие же характеристики не могут быть гарантированы при применении к другим машинам. Это также относится к окружающей среде, где большинство работ, о которых сообщается, выполняются в контролируемой среде, и производительность может отличаться, если они используются в промышленных условиях.Аналогичные случаи относятся к распознаванию неисправностей с использованием ИИ, особенно в методах SVM и NN. Эти методы, основанные на данных, основаны на обучении наборов данных, полученных в прошлом, которые подаются в алгоритм, и когда используются совершенно новые наборы данных, могут возникнуть проблемы с обобщением. Таким образом, важно обучать алгоритмы ИИ с помощью соответствующих, разнообразных и оптимизированных наборов данных. Также рекомендуется протестировать методы ИИ в условиях, отличных от условий эксплуатации или окружающей среды, чем обучающие наборы данных, чтобы решить проблему обобщения.Было обнаружено, что почти 80% предыдущих исследований применяли методы извлечения признаков или обработки сигналов, такие как анализ огибающей, STFT, WT и HHT, независимо от того, сочетались они с методом ИИ или нет. Несмотря на то, что эти методы показали хорошие результаты при мониторинге и диагностике состояния машины, по-прежнему требуются экспертные знания в области обработки сигналов. Кроме того, экстрактор признаков должен быть реконструирован для каждой конкретной задачи диагностики неисправностей. Это одна из причин, по которой исследователи переходят к методу глубокого обучения, при котором признаки неисправности автоматически извлекаются из необработанных сигналов вибрации.

Что касается шума, то большинство известных существующих методов позволяют эффективно отличать шум от сигналов вибрации. Однако это основано на предположении о гауссовском распределении вибрационных сигналов. В промышленной среде сигналы вибрации обычно искажаются негауссовским шумом из-за ненормальной работы зубчатых колес или подшипников и случайных помех, возникающих в машине, что широко не учитывается в описанных методах. Это связано с тем, что промышленные машины представляют собой сложные системы, состоящие из различных компонентов, таких как валы, подшипники и редукторы, которые работают одновременно.Таким образом, некоторые сигнатуры неисправностей часто перекрываются собственными частотами машины и поглощаются сильными негауссовыми шумами, в результате чего частоты неисправностей становятся недоминирующими в спектре, что затрудняет диагностику и мониторинг машины [171, 172]. ].

Для RQ 4 недавнее применение интеллектуальных машин представляет новую и огромную проблему в области мониторинга и диагностики их состояния. Наличие различных датчиков и коммуникационных устройств в умной машине будет давать очень зашумленные данные.Таким образом, желательны научные исследования метода вибрации, который является точным и надежным и может эффективно обрабатывать огромное количество зашумленных данных. Иногда собранных с датчиков данных о вибрации недостаточно для диагностики и мониторинга машины. Вот почему возникает потребность в подходе к моделированию цифрового двойника. Согласно [173, 174], модель цифрового двойника может отображать различные характеристики физической машины в виртуальный мир для создания цифровой копии машины, которую можно передавать, отсоединять, модифицировать, воспроизводить, повторять и стирать.Таким образом, возможна экстраполяция данных вибрации, полученных от датчиков, на основе математического представления машины. Комбинируя подход, основанный на данных, основанный на искусственном интеллекте, и имитационную модель, основанную на физике, Digital Twin может получать дополнительную информацию о прогнозировании отказов оборудования. Эту модель также можно применять для запуска нескольких симуляций в различных условиях эксплуатации и окружающей среды, что повышает надежность метода диагностики. Однако создание эффективной и правильной модели цифрового двойника остается проблемой из-за нелинейной динамики и неопределенности, возникающих в работающих интеллектуальных машинах [175].Таким образом, работы по построению модели цифрового двойника, которая может правильно отображать фактические условия работы машины, еще могут быть изучены. Кроме того, стоит изучить метод мониторинга и диагностики состояния машины из удаленного места без необходимости посещения машины. Для методов на основе ИИ производительность можно дополнительно оценить, изучив влияние одновременного возникновения неисправности на машине. С точки зрения алгоритмов ИИ, включение подхода трансферного обучения в алгоритм может быть дополнительно изучено, поскольку метод глубокого трансферного обучения все еще находится на ранних стадиях.Таблица 11 показывает самые цитируемые статьи, рассмотренные в этой рукописи для каждого метода ответить на RQ 5.

134. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]63. Кокрейн DJ, Стэннард С.Р. Острая вибрационная тренировка всего тела увеличивает вертикальный прыжок и гибкость у элитных хоккеисток на траве. Бр Дж Спорт Мед. 2005; 39: 860–865. doi: 10.1136/bjsm.2005.019950. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]64. Коппер Б., Ценде З., Тшаскома Л., Тихани Дж. Характеристики цикла растяжения-сокращения во время вертикальных прыжков, выполняемых с малым и большим диапазоном движения.J Электромиогр Кинезиол. 2014; 24: 233–239. doi: 10.1016/j.jelekin.2014.01.001. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 65. Голлхофер А., Стройник В., Рапп В., Швейцер Л. Поведение мышечно-сухожильного комплекса трехглавой мышцы голени в различных условиях прыжка. Eur J Appl Physiol. 1992; 64: 283–291. doi: 10.1007/BF00636213. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]66. Брауэр С.Г., Нерос С., Вуллакотт М. Контроль равновесия у пожилых людей: демонстрируют ли спортсмены-мастера более эффективные реакции равновесия, чем здоровые пожилые люди? Старение Clin Exp Res.2008; 20:406–411. doi: 10.1007/BF03325145. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]67. Boelens C, Hekman EEG, Verkerke GJ. Факторы риска падений пожилых людей. Технол Здравоохранение. 2013;21:521–533. [PubMed] [Google Scholar]68. Рубио-Ариас ХА, Рамос-Кампо Диджей, Эстебан П., Мартинес Ф., Хименес Х.Ф. Влияние 6-недельной WBVT на поведение мышечных волокон нижних конечностей при вертикальном прыжке. J Sports Sci. 2017; 36:1–9. [В паблике] 69. Ондер Г., Пеннинкс Б.В.Дж.Х., Ферруччи Л., Фрид Л.П., Гуральник Дж.М., Пахор М. Показатели физической работоспособности и риск прогрессирующей и катастрофической инвалидности: результаты исследования женского здоровья и старения.J Gerontol A Biol Sci Med Sci. 2005; 60:74–79. doi: 10.1093/gerona/60.1.74. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]70. Клепин Х.Д., Гейгер А.М., Туз Дж.А., Ньюман А.Б., Колберт Л.Х., Бауэр Д.К. и др. Физическая работоспособность и последующая инвалидность и выживаемость пожилых людей со злокачественными новообразованиями: результаты исследования здоровья, старения и состава тела. J Am Geriatr Soc. 2010; 58:76–82. doi: 10.1111/j.1532-5415.2009.02620.x. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]71. Джонс С.Дж., Рикли Р.Е., Бим В.К. 30-секундный тест на стуле и стойке как мера силы нижней части тела у пожилых людей, проживающих в сообществе.Res Q Exerc Sport. 1999; 70: 113–119. doi: 10.1080/02701367.1999.10608028. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]72. Перхталер Д., Грау С., Хайн Т. Оценка шестинедельного воздействия вибрации всего тела на нервно-мышечную деятельность у пожилых людей. J Прочность Конд Рез. 2015;29:86–95. doi: 10.1519/JSC.0000000000000608. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]73. Хаккинен К., Коми П.В. Электромиографические изменения во время силовой тренировки и разтренировки. Медицинские спортивные упражнения. 1983; 15: 455–60. doi: 10.1249/00005768-198315060-00003.[PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]74. Резерфорд О.М., Джонс Д.А. Роль обучения и координации в силовых тренировках. Eur J Appl Physiol. 1986; 55: 100–105. doi: 10.1007/BF00422902. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]75. Muir J, Judex S, Qin Y-X, Rubin C. Постуральная нестабильность, вызванная длительным постельным режимом, смягчается кратковременным ежедневным воздействием механических сигналов низкой амплитуды. Осанка походки. 2011;33:429–435. doi: 10.1016/j.gaitpost.2010.12.019. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]76.Уинтерс-Стоун К.М., Хорак Ф., Джейкобс П.Г., Трубовиц П., Дикманн Н.Ф., Стойлс С. и др. Падения, функционирование и инвалидность среди женщин с персистирующими симптомами периферической невропатии, вызванной химиотерапией. Дж. Клин Онкол. 2017;35:2604–2612. doi: 10.1200/JCO.2016.71.3552. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]77. Приоли А.С., Фрейтас Джуниор П.Б., Барела Я.А. Физическая активность и постуральный контроль у пожилых людей: связь между визуальной информацией и раскачиванием тела. Геронтология. 2005; 51: 145–148.doi: 10.1159/000083984. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]78. Ward RE, Leveille SG, Beauchamp MK, Travison T, Alexander N, Jette AM, et al. Функциональная работоспособность как предиктор падений с травмами у пожилых людей. J Am Geriatr Soc. 2015;63:315–320. doi: 10.1111/jgs.13203. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]79. Тинетти М.Э., Спичли М., Гинтер С.Ф. Факторы риска падений среди пожилых людей, проживающих в сообществе. N Engl J Med. 1988; 319: 1701–1707. doi: 10.1056/NEJM19881229315 00000 н 0000938356 00000 н 0000955543 00000 н 0000963391 00000 н 0000964850 00000 н 0000965071 00000 н 0000965434 00000 н 0000965553 00000 н 0000965841 00000 н 0000965899 00000 н 0000966274 00000 н 0000966424 00000 н 0000966939 00000 н 0000967105 00000 н 0001003144 00000 н 0001003184 00000 н 0001003245 00000 н 0001003368 00000 н 0001003486 00000 н 0001003663 00000 н 0001003797 00000 н 0001003968 00000 н 0001004131 00000 н 0001004308 00000 н 0001004450 00000 н 0001004596 00000 н 0001004701 00000 н 0001004832 00000 н 0001004965 00000 н 0001005076 00000 н 0001005287 00000 н 0001005398 00000 н 0001005511 00000 н 0001005735 00000 н 0001005828 00000 н 0001005957 00000 н 0001006082 00000 н 0001006193 00000 н 0001006337 00000 н 0001006778 00000 н 0001007139 00000 н 0001007252 00000 н 0001007353 00000 н 0001007922 00000 н 0001008241 00000 н 0001008408 00000 н 0001008591 00000 н 0001008722 00000 н 0001008901 00000 н 0001009055 00000 н 0001009230 00000 н 0001009381 00000 н 0001009502 00000 н 0001009632 00000 н 0001009820 00000 н 0001009972 00000 н 0001010063 00000 н 0001010296 00000 н 0001010431 00000 н 0001010562 00000 н 0001010731 00000 н 0001010826 00000 н 0001010956 00000 н 0001011142 00000 н 0001011319 00000 н 0001011460 00000 н 0001011666 00000 н 0001011773 00000 н 0001011969 00000 н 0001012141 00000 н 0001012291 00000 н 0001012419 00000 н 0001012597 00000 н 0001012710 00000 н 0001012817 00000 н 0001012960 00000 н 0001013075 00000 н 0001013236 00000 н 0001013341 00000 н 0001013450 00000 н 0001013622 00000 н 0001013741 00000 н 0001013892 00000 н 0001014025 00000 н 0001014206 00000 н 0001014381 00000 н 0001014482 00000 н 0001014589 00000 н 0001014760 00000 н 0001014959 00000 н 0001015130 00000 н 0001015248 00000 н 0001015449 00000 н 0001015550 00000 н 0001015751 00000 н 0001015850 00000 н 0001016005 00000 н 0001016128 00000 н 0001016346 00000 н 0001016451 00000 н 0001016550 00000 н 0001016653 00000 н 0001016764 00000 н 0001016867 00000 н 0001016980 00000 н 0001017099 00000 н 0001017202 00000 н 0001017365 00000 н 0001017512 00000 н 0001017619 00000 н 0001017787 00000 н 0001018094 00000 н 0001018663 00000 н 0001018766 00000 н 0001018869 00000 н 0001018992 00000 н 0001019199 00000 н 0001019312 00000 н 0001019423 00000 н 0001019534 00000 н 0001019649 00000 н 0001019760 00000 н 0001019871 00000 н 0001019978 00000 н 0001020087 00000 н 0001020198 00000 н 0001020303 00000 н 0001020408 00000 н 0001020775 00000 н 0001020922 00000 н 0001021187 00000 н 0001021310 00000 н 0001021425 00000 н 0001021564 00000 н 0001021807 00000 н 0001022096 00000 н 0001022357 00000 н 0001022586 00000 н 0001022793 00000 н 0001023084 00000 н 0001023307 00000 н 0001023492 00000 н 0001023763 00000 н 0001024022 00000 н 0001024271 00000 н 0001024794 00000 н 0001025031 00000 н 0001025206 00000 н 0001025425 00000 н 0001025714 00000 н 0001025847 00000 н 0001026120 00000 н 0001026349 00000 н 0001026511 00000 н 0001026666 00000 н 0001026969 00000 н 0001027300 00000 н 0001027587 00000 н 0001027858 00000 н 0001028217 00000 н 0001028570 00000 н 0001028735 00000 н 0001028888 00000 н 0001029066 00000 н 0001029271 00000 н 0001029478 00000 н 0001029597 00000 н 0001029720 00000 н 0001029865 00000 н 0001030064 00000 н 0001030239 00000 н 0001030444 00000 н 0001030589 00000 н 0001030792 00000 н 0001031063 00000 н 0001031604 00000 н 0001031935 00000 н 0001032494 00000 н 0001032649 00000 н 0001032752 00000 н 0001032942 00000 н 0001033055 00000 н 0001033538 00000 н 0001033723 00000 н 0001033867 00000 н 0001034132 00000 н 0001034347 00000 н 0001034535 00000 н 0001034664 00000 н 0001034791 00000 н 0001034989 00000 н 0001035066 00000 н 0001035171 00000 н 0001035306 00000 н 0001035413 00000 н 0001035554 00000 н 0001035695 00000 н 0001035860 00000 н 0001036003 00000 н 0001036236 00000 н 0001036577 00000 н 0001036876 00000 н 0001037047 00000 н 0001037282 00000 н 0001037447 00000 н 0001037538 00000 н 0001037695 00000 н 0001037796 00000 н 0001037955 00000 н 0001038316 00000 н 0001038478 00000 н 0001038949 00000 н 0001039174 00000 н 0001039555 00000 н 0001039810 00000 н 0001040227 00000 н 0001040402 00000 н 0001040599 00000 н 0001041144 00000 н 0001041439 00000 н 0001041595 00000 н 0001041702 00000 н 0001041799 00000 н 0001041906 00000 н 0001042070 00000 н 0001042214 00000 н 0001042363 00000 н 0001042533 00000 н 0001042682 00000 н 0001042815 00000 н 0001042948 00000 н 0001043061 00000 н 0001043174 00000 н 0001043309 00000 н 0001043400 00000 н 0001043497 00000 н 0001043588 00000 н 0001043759 00000 н 0001043852 00000 н 0001043998 00000 н 0001044575 00000 н 0001044668 00000 н 0001044828 00000 н 0001045405 00000 н 0001045575 00000 н 0001045785 00000 н 0001045933 00000 н 0001046109 00000 н 0001046337 00000 н 0001046754 00000 н 0001046900 00000 н 0001047098 00000 н 0001047413 00000 н 0001047900 00000 н 0001048062 00000 н 0001048531 00000 н 0001048968 00000 н 0001049115 00000 н 0001049548 00000 н 0001050131 00000 н 0001050767 00000 н 0001050968 00000 н 0001051255 00000 н 0001051405 00000 н 0001051612 00000 н 0001051725 00000 н 0001051892 00000 н 0001052235 00000 н 0001052392 00000 н 0001052565 00000 н 0001052764 00000 н 0001052869 00000 н 0001052974 00000 н 0001053085 00000 н 0001053232 00000 н 0001053485 00000 н 0001053794 00000 н 0001054325 00000 н 0001054684 00000 н 0001055131 00000 н 0001055690 00000 н 0001056001 00000 н 0001056216 00000 н 0001056573 00000 н 0001057040 00000 н 0001057625 00000 н 0001057940 00000 н 0001058177 00000 н 0001058724 00000 н 0001059323 00000 н 0001059624 00000 н 0001060195 00000 н 0001060386 00000 н 0001060827 00000 н 0001061364 00000 н 0001061739 00000 н 0001061956 00000 н 0001062133 00000 н 0001062404 00000 н 0001063007 00000 н 0001063242 00000 н 0001063371 00000 н 0001063492 00000 н 0001063617 00000 н 0001063730 00000 н 0001063887 00000 н 0001064008 00000 н 0001064129 00000 н 0001064276 00000 н 0001064371 00000 н 0001064508 00000 н 0001064615 00000 н 0001064752 00000 н 0001064891 00000 н 0001065008 00000 н 0001065132 00000 н 0001065314 00000 н 0001065458 00000 н 0001065586 00000 н 0001065769 00000 н 0001065894 00000 н 0001066040 00000 н 0001066245 00000 н 0001066386 00000 н 0001066568 00000 н 0001066693 00000 н 0001066902 00000 н 0001067255 00000 н 0001067568 00000 н 0001067775 00000 н 0001067934 00000 н 0001068053 00000 н 0001068176 00000 н 0001068307 00000 н 0001068530 00000 н 0001068797 00000 н 0001068960 00000 н 0001069333 00000 н 0001069484 00000 н 0001069633 00000 н 0001069831 00000 н 0001069920 00000 н 0001070007 00000 н 0001070191 00000 н 0001070310 00000 н 0001070405 00000 н 0001070566 00000 н 0001070685 00000 н 0001070806 00000 н 0001070935 00000 н 0001071082 00000 н 0001071231 00000 н 0001071370 00000 н 0001071471 00000 н 0001071574 00000 н 0001071675 00000 н 0001071778 00000 н 0001071879 00000 н 0001072058 00000 н 0001072191 00000 н 0001072336 00000 н 0001072493 00000 н 0001072670 00000 н 0001072835 00000 н 0001073018 00000 н 0001073183 00000 н 0001073692 00000 н 0001074021 00000 н 0001074167 00000 н 0001074332 00000 н 0001074475 00000 н 0001074625 00000 н 0001074816 00000 н 0001074937 00000 н 0001075075 00000 н 0001075242 00000 н 0001075419 00000 н 0001075581 00000 н 0001075816 00000 н 0001076013 00000 н 0001076151 00000 н 0001076302 00000 н 0001076449 00000 н 0001076632 00000 н 0001076791 00000 н 0001076960 00000 н 0001077161 00000 н 0001077314 00000 н 0001077483 00000 н 0001077640 00000 н 0001077793 00000 н 0001077956 00000 н 0001078141 00000 н 0001078706 00000 н 0001079207 00000 н 0001079412 00000 н 0001079673 00000 н 0001079852 00000 н 0001080081 00000 н 0001080226 00000 н 0001080435 00000 н 0001080630 00000 н 0001080778 00000 н 0001080965 00000 н 0001081272 00000 н 0001081503 00000 н 0001081740 00000 н 0001082091 00000 н 0001082562 00000 н 0001082817 00000 н 0001083186 00000 н 0001083429 00000 н 0001083708 00000 н 0001083935 00000 н 0001084278 00000 н 0001084569 00000 н 0001084880 00000 н 0001085243 00000 н 0001085502 00000 н 0001085905 00000 н 0001086194 00000 н 0001086371 00000 н 0001086764 00000 н 0001087027 00000 н 0001087164 00000 н 0001087377 00000 н 0001087592 00000 н 0001087807 00000 н 0001088022 00000 н 0001088185 00000 н 0001088640 00000 н 0001088792 00000 н 0001088973 00000 н 0001089202 00000 н 0001089362 00000 н 0001089529 00000 н 0001089693 00000 н 0001089872 00000 н 00010 00000 н 00010 00000 н 00010 00000 н 00010
00000 н 00010

00000 н 00010
00000 н 00010 00000 н 00010


Методы Имя статьи Количество цитирования

Временная область Диагностика неисправности подшипника качения с использованием метода NN и характеристик среднеквадратичного значения и эксцесса во временной области, проведенная [63]. Судя по результатам, предлагаемый метод может эффективно диагностировать машину даже при уменьшенном количестве входных данных. 762
Частотный диапазон Исследование, проведенное [86] для изучения взаимосвязи между классическим анализом огибающей и спектрально-корреляционным анализом в диагностике отказов подшипников. Показано, что анализ огибающей дает те же результаты, что и комплексная спектральная корреляционная функция. 613
Частотно-временная область Исследование по применению метода CWT для выделения признаков сигналов механической вибрации, проведенное [101].Результаты показали, что предложенный метод более эффективен, чем метод «мягкого порогового шумоподавления» Донохо. 1050
AI Аналогично [63]. 762

12. Заключение. применен инструмент.В настоящее время даже неопытные пользователи могут проводить эффективный мониторинг вибрации без присутствия специалиста. В этом исследовании мы провели систематический обзор анализа вибрации для мониторинга и диагностики машин, который можно разделить на этапы сбора данных, выделения признаков и выявления неисправностей. В этом исследовании были даны ответы на несколько запросов, которые могут предоставить полезную информацию в этой области. В результате исследования было определено несколько ключевых факторов: (i) С развитием мощного программного обеспечения и Интернета в будущем компьютерный анализатор предпочтительнее из-за его низкой стоимости и производительности, которая не уступает автономному анализатору.(ii) Бесконтактный датчик — это будущее анализа вибрации для мониторинга и диагностики машин благодаря его гибкости и независимости от каких-либо эффектов массовой нагрузки без ущерба для качества сигнала. (iii) Методы во временной и частотной областях подходят для стационарных сигналов и времени. Методы частотной области предпочтительнее для нестационарных сигналов и раннего обнаружения неисправностей. (iv) Глубокое обучение, особенно метод глубокого обучения с переносом, начинают применять в анализе вибрации для мониторинга и диагностики машин, поскольку это помогает свести к минимуму требования к экспертным знаниям. на этапе извлечения сложных признаков.Традиционные методы ИИ, такие как SVM, NN и нечеткая логика, по-прежнему требуют экспертных знаний на этапе извлечения признаков из новых наборов данных. (v) Традиционные свойства во временной области, такие как среднеквадратичное значение и коэффициент амплитуды, по-прежнему актуальны в будущем, и их применение с ИИ будет продолжать увеличиваться.

Доступность данных

Данные, использованные для поддержки результатов этого исследования, можно получить у соответствующего автора по запросу.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Благодарности

Авторы хотели бы поблагодарить Synvue Sdn Bhd (1236749-D) за идеи и отзывы о разработке проекта. Эта работа была поддержана Совместными исследованиями в области инженерии, науки и технологий (CREST) ​​в рамках гранта 304/PELECT/6050424/C121.

Хорошие вибрации – преимущества виброплиты для всего тела

Вы уже пробовали виброплиту Generator для всего тела? Вибрация всего тела (WBV) — это не просто последнее увлечение в тренажерном зале, WBV обеспечивает доказанных преимуществ для здоровья, в том числе:

Идея использования вибрации для улучшения здоровья восходит к Древней Греции, но концепция вибрации всего тела трансформировалась от непроверенной концепции к серьезной науке, когда российская космическая программа использовала его для моделирования веса гравитации для астронавтов, которые в противном случае потеряли бы мышечную ткань и плотность костей, живя в космической атмосфере невесомости.

Также считается, что российские спортсмены использовали терапию WBV для улучшения результатов своих олимпийских спортсменов в 1980-х годах. Хотя профессиональные спортсмены годами используют вибрацию для повышения производительности, эта терапия полезна для всех в любом возрасте, которые заинтересованы в улучшении своего здоровья.

Более сильные мышцы:

Когда вы сидите или стоите (всегда с коленями, хотя бы слегка согнутыми!) на вибрационной платформе, ваши мышцы сокращаются и расслабляются 30 раз в секунду.По мере того, как ваше тело работает над восстановлением стабильности, в каждое движение включается несколько мышечных волокон, что значительно повышает эффективность любого движения, выполняемого на платформе. Вот почему приседания на виброплатформе требуют гораздо больше энергии, чем приседания на земле. Чтобы максимально эффективно проводить время на платформе WBV, рассмотрите возможность выполнения динамических силовых упражнений, таких как приседания, отжимания, выпады и т. д. Вариации, применяемые под разными углами, повышают эффективность упражнения, активируя больше мышечных волокон, что приводит к росту мышц. и увеличение плотности мышц.

Понижение артериального давления:

Было показано, что вибрация всего тела снижает затвердение артерий в исследовании за исследованием среди населения, начиная от мужчин в возрасте от двадцати пяти до женщин в постменопаузе. В каждом исследовании артериальное давление испытуемых значительно снижалось.

 

Более сильная плотность костей:

Было показано, что выполнение WBV три раза в неделю в течение 15 минут улучшает плотность костей, предоставляя людям немедикаментозную альтернативу профилактике, лечению и улучшению остеопороза.

 

Улучшение баланса, гибкости, координации:

Во время традиционных упражнений мышцы сокращаются 1–2 раза в секунду, а не 30 раз в секунду при использовании вибротренажера. Стоя или, что еще лучше, выполняя упражнения на виброплатформе, вы задействуете мышцы кора и сгибатели бедра, чтобы стабилизировать тело. Это заставляет ваше тело работать усерднее, и в конечном итоге мышцы вокруг суставов становятся сильнее. Со временем вы заметите, что ваш баланс, координация, осанка и гибкость улучшились.

 

Повышение иммунитета и стимуляция лимфатической системы:

Поскольку мышцы постоянно сокращаются и расслабляются, кровообращение в организме увеличивается. Увеличение кровотока гарантирует, что ваши мышцы насыщаются кислородом, что ускоряет процесс восстановления и омолаживает тело. Улучшение кровообращения также приводит к более быстрому удалению метаболических отходов.

WBV терапия стимулирует лимфатическую систему, вызывая иммунный ответ в лимфатических узлах и улучшая защиту организма от болезней.Упражнения WBV также заставляют лимфатическую систему дренировать более эффективно, выводя захваченные жиры и токсины на пути их выхода из организма через естественные фильтры системы кровообращения. Это особенно важно для стареющего организма, где здоровье лимфатической системы становится все более важным для общего состояния здоровья.

 

Нижний уровень кортизола:

Кортизол — это гормон стресса, вырабатываемый надпочечниками. Хотя кортизол важен для того, чтобы помочь вашему телу справляться со стрессовыми ситуациями, когда уровень кортизола слишком высок слишком долго, этот гормон может навредить вам больше, чем помочь.Когда уровень кортизола остается высоким в течение длительного времени, он может вызвать увеличение веса и высокое кровяное давление, нарушить сон, негативно повлиять на настроение, снизить уровень энергии и способствовать развитию диабета.

 

Вибрационная пластина для всего тела может служить отличной разминкой или охлаждением после активности или просто дополнением к вашему обычному режиму упражнений. Заходите в Generator и ощутите преимущества на себе. Если вы никогда не использовали его раньше, обязательно сообщите нам об этом, чтобы мы могли помочь вам при первом использовании.

Как диагностировать трясущийся руль

Изношенный, неисправный или разбалансированный компонент шасси можно почувствовать по вибрации рулевого колеса. Либо в виде шимми, покачивания или встряхивания. Однако, поскольку это может быть вызвано несколькими частями, поиск основной причины может быть как разочаровывающим, так и трудоемким даже для самых опытных технических специалистов. Здесь мы даем представление об основных причинах, симптомах и исправлениях, чтобы помочь вам оптимизировать ремонтные работы.

Балансировка шин

Распределение веса каждой шины незначительно отличается.Чтобы компенсировать это, после установки новой шины на колесо необходимо добавить дополнительные грузы. К сожалению, эти веса можно легко сместить, что приведет к разбалансировке колеса. Распространенная причина вибрации рулевого колеса, которая обычно ощущается на более высоких скоростях и становится все хуже по мере увеличения скорости автомобиля. Положительным моментом является то, что это также относительно легко исправить. Просто выполните балансировку колес и проверьте каждую шину на наличие повреждений и износа. Игнорирование несбалансированных колес может привести к износу стоек, амортизаторов и других компонентов рулевого управления и подвески.Поэтому лучше сделать это раньше, чем позже.

Несоосность колес

Еще одной распространенной причиной вибрации руля является неправильное расположение колес. Один из самых быстрых способов диагностировать несоосность — проверить протектор шины. Смещенный автомобиль часто будет иметь неровный протектор, причем внутренняя часть изнашивается намного больше, чем внешняя. Точно так же, если руль стоит прямо и по центру, но автомобиль все еще тянет в любую сторону, вероятно, он также смещен.Выполнение простого выравнивания колес гарантирует, что все колеса расположены в одном направлении.

Поврежденные или изношенные подшипники колес

Если шины и колеса в порядке, вашей следующей деталью должен быть ступичный подшипник. Предназначенные для крепления ступицы колеса к подвеске автомобиля и обеспечения правильного вращения колес, эти важные для безопасности компоненты могут вызвать вибрацию рулевого колеса, если оно повреждено или недостаточно смазано. В этом случае руль обычно трясется только при повороте.Однако, чтобы убедиться в этом, надежно поднимите автомобиль и, держа обе руки на шине в положении на 12 и 6 часов, покачайте колесо. Движение должно быть минимальным. Если он движется больше, чем должен, или вы слышите скрежет при вращении, скорее всего, подшипники колеса повреждены. Их нужно будет заменить как можно скорее.

Изношенные детали рулевого управления или подвески

Достаточно небольшого люфта или ослабления любого компонента рулевого управления и подвески, чтобы вся система заметно провисла.Это может не только повлиять на управляемость и устойчивость автомобиля, но и вызвать вибрацию рулевого колеса. Поэтому важно осмотреть систему на наличие незакрепленных или изношенных компонентов. Начните с проверки видимых деталей, таких как верхние или нижние шаровые шарниры, наконечники рулевых тяг и втулки. Если вы видите какие-либо признаки повреждения или чрезмерного люфта, вероятно, он неисправен и его следует заменить. Точно так же ослабленные опоры амортизаторов, поврежденные или отсоединенные пружины и протекающие амортизаторы или стойки могут вызвать вибрацию рулевого колеса.Их следует проверять и при необходимости заменять.

Проблемы с тормозами

Если руль трясется только при остановке, скорее всего проблема в тормозной системе. Это часто называют дрожанием тормозов и может быть вызвано неравномерностью толщины диска (DTV), ослаблением подшипников колес и проблемами при установке. Вибрация рулевого колеса также может быть вызвана заеданием тормозов из-за механической или гидравлической неисправности. Или если стояночный тормоз включен ошибочно. Чтобы устранить предполагаемые проблемы, связанные с тормозами, сначала измерьте толщину тормозного диска или тормозного диска с помощью микрометра для тормозных дисков.Если он выходит за пределы допусков производителя, то он не подлежит обслуживанию и подлежит замене. Кроме того, всегда следите за тем, чтобы монтажные поверхности ступицы и диска, а также держатели тормозных суппортов были чистыми, направляющие штифты смазаны и свободно перемещаются, а крепежные детали колес и винты, устанавливающие положение дисков, правильно затянуты.
 
Вибрация рулевого колеса может быть вызвана одной или несколькими из этих и других проблем. Например, изношенный шарнир, приводящий к чрезмерному износу шины. Это может несколько усложнить диагностику.Поэтому важно быстро диагностировать и устранять любые неисправности. Хотя проблемы с вибрацией могут быть вызваны такими простыми причинами, как незатянутый болт или спущенная шина, они также могут сигнализировать о гораздо более серьезной проблеме. Если их игнорировать, это может негативно сказаться на безопасности и устойчивости автомобиля. Следуя этим шагам, вы сможете исключить любые подобные проблемы в логическом порядке, сэкономив драгоценное время, деньги и нервы.
 
 

Возможность вибрации всего тела во время интенсивной химиотерапии у пациентов с онкогематологическими заболеваниями – рандомизированное контролируемое пилотное исследование

BMC Cancer.2018; 18: 920.

, , 1 , 2 , 1 , 1 , 3 и 1 и 1

Antonia Pahl

1 Отдел медицины I (Специальности: Гематология, Онкология и стволовая клетка трансплантологии), Медицинский факультет, Медицинский центр – Университет Фрайбурга, Hugstetterstr. 55, 79106 Фрайбург, Германия

Аня Верле

2 Институт физкультуры и медицины труда, медицинский факультет, Медицинский центр – Университет Фрайбурга, Фрайбург, Германия

Сара Кнайс

1 Медицинский факультет I (специальности: гематология, онкология и трансплантация стволовых клеток), медицинский факультет, медицинский центр – университет Фрайбурга, Hugstetterstr.55, 79106 Freiburg, Germany

Albert Gollhofer

3 Кафедра спорта и спортивных наук, Фрайбургский университет, Фрайбург, Германия

Hartmut Bertz

1 Кафедра медицины, Трансплантация стволовых клеток), Медицинский факультет, Медицинский центр – Университет Фрайбурга, Hugstetterstr. 55, 79106 Фрайбург, Германия

1 Медицинский факультет I (специальности: гематология, онкология и трансплантация стволовых клеток), медицинский факультет, Медицинский центр – Университет Фрайбурга, Hugstetterstr.55, 79106 Фрайбург, Германия

2 Институт лечебной физкультуры и медицины труда, медицинский факультет, Медицинский центр Фрайбургского университета, Фрайбург, Германия

3 Факультет спорта и спортивных наук, Фрайбургский университет, Фрайбург , Германия

Автор, ответственный за переписку.

Поступила в редакцию 29 января 2018 г.; Принято 12 сентября 2018 г.

Открытый доступ Эта статья распространяется на условиях Creative Commons Attribution 4.0 Международная лицензия (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе, при условии, что вы укажете первоначальных авторов и источник, ссылку на лицензию Creative Commons и указать, были ли внесены изменения. Отказ Creative Commons от права на общественное достояние (http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/) применяется к данным, представленным в этой статье, если не указано иное. Эта статья цитировалась в других статьях в PMC.
Заявление о доступности данных

В эту статью включены только обобщенные данные этого исследования. Необработанные данные можно получить у соответствующего автора по обоснованному запросу.

Abstract

Background

Госпитализированные онкологические больные, проходящие интенсивную или высокодозную химиотерапию, часто испытывают значительное ухудшение функциональных показателей, связанное с повышенным риском неблагоприятных событий для здоровья. Упражнения, особенно упражнения с сопротивлением, которые могут противодействовать этому снижению, ограничены побочными эффектами, связанными с терапией.Поскольку известно, что вибрация всего тела (WBV) эффективно стимулирует нервно-мышечную систему без значительного повышения артериального давления, мы предполагаем, что особенно WBV особенно возможна даже во время интенсивной или высокодозной химиотерапии (первичная конечная точка) и, таким образом, вызывает полезные функциональные адаптации.

Методы

Двадцать госпитализированных пациентов с онкогематологическими заболеваниями, которым назначена интенсивная или высокодозная химиотерапия, были случайным образом распределены в группу вмешательства (IG), подвергавшуюся WBV, или в группу активного контроля (CG), циклическую.Осуществимость была определена путем сравнения соответствия обучению IG и CG. Кроме того, для оценки осуществимости были задокументированы вызванные WBV изменения побочных эффектов, связанных с химиотерапией, артериального давления и частоты сердечных сокращений сразу после тренировки. Для оценки функциональной работоспособности пациентов измеряли высоту прыжка (см), продолжительность (с) выполнения подъема стула (CRT) и теста на время вставания и начала (TUG), максимальную мощность при прыжке и CRT ( ватт/кг), а также путь раскачивания (мм) при балансировке.

Результаты

Приверженность к тренировкам была одинаковой между группами (IG: медиана 62%, диапазон 39–77; CG: 67%, 58–100; p  = 0,315). Более того, мы не наблюдали ни ухудшения побочных эффектов IG, ни повышения артериального давления после WBV. Высота прыжка IG (+ 2,3 см, 95% ДИ 0,1–4,4, p  = 0,028) и производительность TUG (– 1,3 с, 95% ДИ -2,53 – -0,65, p  = 0,027) значительно улучшились, в то время как пути раскачивания в полутандемной стойке были увеличены после вмешательства (глаза открыты: + 60 мм, 95% ДИ 2–236, p  = 0.046; закрытые глаза: + 88 мм, 95% ДИ 49–214, p  = 0,028). Спектакли компьютерной графики не менялись со временем. Максимальная выходная мощность во время CMJ и CRT и время во время CRT не изменились.

Заключение

Наше исследование является первым, доказывающим возможность использования WBV во время интенсивной/высокодозной химиотерапии госпитализированных онкологических больных. Кроме того, нервно-мышечная адаптация, вызванная WBV, привела к функциональным преимуществам, связанным с автономией пациентов. Мы считаем, что WBV может применяться в качестве альтернативного метода тренировок во время интенсивной химиотерапии, хотя относительная польза по сравнению с обычными тренировками с отягощениями требует дополнительной оценки в будущих исследованиях.

Регистрация исследования

Немецкий реестр клинических исследований №: DRKS00004338, проспективно зарегистрирован 30.11.2012.

Ключевые слова: Лечебная физкультура, Постуральный баланс, Терапия рака, Острый лейкоз, Новообразование костного мозга, Интервенционное исследование, Повседневная деятельность химиотерапия [1, 2], приводящая к цитопении и другим побочным эффектам [3, 4].Они разнообразны и могут значительно ухудшить физическое и психологическое функционирование. Из-за растущего риска осложнений вследствие аплазии (например, инфекции, кровотечения) пациентов обычно госпитализируют на срок от 2 до 4 недель, что означает период ограниченной подвижности, связанный, в частности, с потерей мышечной массы, снижением силовых возможностей и функциональной работоспособности. 5, 6]. Общеизвестно, что нарушение функциональных возможностей и плохой состав тела, то есть непропорционально меньшая мышечная масса, ограничивают автономию пациентов и качество жизни [7, 8] и могут повышать риск смертности [9–11].Поэтому всем онкологическим больным рекомендуется быть физически активными во время лечения с учетом конкретных ограничений для противодействия физическому ухудшению состояния и сохранения подвижности [12–14]. Имеются данные о том, что физические упражнения (например, аэробные упражнения, особенно езда на велосипеде) даже во время высокодозной химиотерапии (в качестве кондиционирующей терапии перед аллогенной трансплантацией гемопоэтических клеток) безопасны и эффективны и могут уменьшить физические и психосоциальные побочные эффекты [13, 15]. –19]. Тем не менее, одних только аэробных упражнений недостаточно, чтобы воздействовать на функциональные нарушения, в то время как в некоторых исследованиях к программе вмешательства добавлялись тренировки с отягощениями [19–21].Они подтвердили возможность силовых тренировок во время химиотерапии и продемонстрировали положительное влияние на физическое функционирование пациентов, но не смогли полностью сохранить мышечную силу во время госпитализации. Принимая во внимание катаболические препараты [22, 23] и количество времени, в течение которого пациенты находятся в постельном режиме, необходимы высокоинтенсивные и объемные тренировки с отягощениями, чтобы значительно избежать потери силы [24] и ее функциональных последствий, факторов, которые являются важными прогностическими факторами. для выживания [11].Однако, согласно текущим рекомендациям [14, 25], показатели крови пациентов, т. е. количество тромбоцитов, и самочувствие могут ограничивать интенсивность и объем силовых тренировок, которые пациенты могут выполнять во время интенсивной химиотерапии.

Поэтому мы планировали внедрить вибрацию всего тела (WBV) в качестве метода тренировки с отягощениями для пациентов, проходящих интенсивную химиотерапию во время пребывания в больнице. WBV индуцирует частотно-зависимые повторяющиеся сокращения мышц, завершающиеся тоническим вибрационным рефлексом, который усиливает рекрутирование двигательных единиц [26, 27].Таким образом, WBV выявляет ЭМГ-активность, подобную таковой при обычных приседаниях с внешними нагрузками [28]. Таким образом, он очень быстро стимулирует костно-мышечную систему и может улучшить мышечную силу [29] и функциональную работоспособность [30]. Кроме того, очевидно, что он предотвращает потерю мышечной массы во время постельного режима [6, 31]. При всех этих эффектах WBV мало влияет на жизненно важные параметры, т.е. грамм. кровяное давление [32, 33]. Поэтому мы считаем, что WBV возможен даже для пациентов с тромбоцитопенией.Кроме того, это может быть менее утомительно и легче выполняться, но столь же эффективно, как и тренировка с отягощениями, из-за высокой нервно-мышечной активности даже в пассивных условиях при соблюдении текущих рекомендаций [14]. До сих пор результаты осуществимости или эффективности WBV доступны только для больных раком после активного противоракового лечения [34–36]. В настоящее время проводится только одно исследование [37], изучающее WBV во время химиотерапии, но результаты еще не опубликованы. Таким образом, мы провели рандомизированное контролируемое пилотное исследование, чтобы оценить в первую очередь осуществимость WBV во время интенсивной и высокодозной химиотерапии во время пребывания в больнице.Поскольку аэробные упражнения оказались безопасными и выполнимыми для госпитализированных пациентов во время высокодозной химиотерапии [16, 38], мы стремились сравнить выполнимость упражнений WBV с активной контрольной группой, выполняющей аэробные велосипедные упражнения. Во-вторых, мы попытались оценить влияние WBV на функциональные показатели пациента. Мы предположили, что пациенты будут придерживаться предписанных упражнений WBV, несмотря на побочные эффекты, связанные с терапией, без каких-либо отличий от контрольной группы.Кроме того, WBV может индуцировать нервно-мышечную адаптацию, приводящую к функциональным преимуществам.

Методы

Дизайн исследования и пациенты

Основная цель этого рандомизированного контролируемого пилотного исследования состояла в том, чтобы подтвердить применимость WBV у госпитализированных пациентов с гемобластозами, проходящих интенсивную или высокодозную химиотерапию. Пациентов набирали на медицинском факультете I Университетского медицинского центра Фрайбурга, Германия, сразу после госпитализации. В течение 7 месяцев подходящие пациенты были случайным образом распределены либо в группу вмешательства (IG), либо в группу активного контроля (CG).Блочная рандомизация была основана на компьютерном генераторе псевдослучайных чисел (Research Randomizer, Version 4.0). Критериями включения были диагноз гематологического злокачественного новообразования, запланированная интенсивная/высокодозная химиотерапия с двух-четырехнедельным периодом госпитализации и письменное информированное согласие. Абсолютными критериями исключения были любые нестабильные костные метастазы, эндопротез коленного или тазобедренного сустава, эпилепсия, кардиостимулятор, тяжелые сердечно-сосудистые заболевания [36, 39] и пороговые значения анализа крови ниже критериев безопасности (количество тромбоцитов ≤10.000/мкл и гемоглобин ≤8 г/дл) [40, 41]. Относительные критерии исключения включали стенты или бывшие травмы суставов. Исходные параметры оценивались перед первым введением химиотерапии (T0) и оценивались непосредственно перед выпиской (T1) соответственно. В таблице обобщена клиническая информация о пациентах. Исследование было одобрено Этическим комитетом Фрайбургского университета и проведено в соответствии с Хельсинкской декларацией (Немецкий регистр клинических испытаний №: DRKS00004338).

Таблица 1

Клиническая информация о современном виде ( N = 11) и все рандомизированные пациенты ( N = 20, современные и выкидки)

6 9196 3 1 9199

9 Тип вмешательства [химиотерапия] N]
Устройства Все
IG
N = 6
CG
N = 5
N = 20
AGE [Годы] A 47 (19-62) 56 (32-63) 55 (47-63)
Секс [N] Мужской: Женский 5: 1 3: 2 14: 6 14: 6 9: 6
BMI [KG / M 2 ] A 26 (20-28) 26 (22-28) 26 (25-27)
Диагностика [N]
AML 1 4 8
Все 1 0 1
 APL 1 0
NHL 2 0 5 HL 0 0 1
T-Cell Lymphoma 1 0 1
MW 0 0 0 1 9 0 1 1 PMF 0 0 1
Remission [N]
ЭД 1 3 7
SD 0 1 2
PD 1 0 1
CR 0 1 2 2
PR 0 0 1
Recurrence 2 0 5
N / A 2 2 0 2 2 2
С момента начального диагностики [недели] A 46 (2-371) 6 (2-215) 32 (7-128 )
Циклы химиотерапии до госпитализации [n] a 9 (0–16) 1 (0–9) 4 (1–9)
высокая доза до аутологичных HSCT 1 1 5
индукционная терапия для AML 4 3 8
Интенсивная химиотерапия для всех, HL, NHL 1 1 1 7 7 7
Продолжительность госпитализации [дней] A 27 (21-56) 27 (16-69) 26 (22-34)
Индекс эффективности Карновского [%] a 95 (80–100) 905 15 90 (80–100) 90 (85–90)

Вмешательство

Индивидуальные занятия обеих групп проводились в отдельной комнате в отделении для пациентов в течение трех занятий в неделю, каждый продолжительностью 20 мин.

Протокол упражнений IG включал три набора из двух-четырех различных упражнений (статические и динамические приседания, подъем пятки и их комбинация) на вибрационной платформе Galileo® Sport (Novotec Medical GmbH, Пфорцхайм, Германия), которая регулируется с шагом в 0,5 Гц в диапазоне 5–30 Гц. Каждое упражнение длилось от 30 до 60 секунд в зависимости от состояния пациентов с отдыхом между упражнениями от 30 до 60 секунд и между подходами от 60 до 120 секунд. Пациенты должны достичь интенсивности от 14 до 16 баллов по шкале воспринимаемой нагрузки (6–20 баллов по Боргу) [40, 42].Для формирования наилучшего нервно-мышечного ответа упражнения выполнялись в диапазоне частот 18–25 Гц и амплитудой 3,5–4 мм [43, 44]. Во время статических упражнений пациентов просили переносить вес тела на передние ноги и поддерживать угол колена прибл. Сгибание на шестьдесят градусов в статическом положении [43]. Если пациенты не могли удерживать положение передней части стопы в течение всего периода упражнений, мы поддерживали их опорное положение с помощью пяточного пенопластового клина.

КГ выполняла аэробные упражнения на велоэргометре.Сеансы упражнений также длились до 20 минут с той же интенсивностью, что и IG. Для пациентов, которые не могли выдержать 20-минутную непрерывную езду на велосипеде, использовалась индивидуальная интервальная программа с периодами отдыха, чтобы в общей сложности достичь 20-минутной езды на велосипеде для каждой тренировки.

Перед каждой тренировкой мы проверяли показатели крови пациентов, чтобы убедиться, что они соответствуют нашим критериям безопасности: количество тромбоцитов ≥10 000/мкл и гемоглобин ≥8 г/дл. Кроме того, мы контролировали артериальное давление и частоту сердечных сокращений пациентов до и после каждой тренировки, чтобы избежать перегрузки.Были задокументированы показатели крови, кровяное давление, ход тренировок и причины пропуска занятий.

Показатели результатов

Осуществимость первичной конечной точки

Мы определили осуществимость WBV, сравнив соответствие требованиям обучения IG и CG. Соответствие требованиям к тренировкам в процентах рассчитывалось делением выполненных тренировок на количество запланированных тренировок.

Кроме того, были задокументированы нежелательные явления, связанные с физическими упражнениями, и сравнивались причины пропуска сеансов упражнений между группами.Переносимость вибрационной тренировки также оценивалась с помощью самостоятельно разработанного вопросника, в котором спрашивали (а) о степени побочных эффектов, вызванных химиотерапией (в отношении боли, недомогания, головокружения и т. WBV может усиливать или ослаблять эти побочные эффекты и (b) определять их благополучие, вызванное WBV. Эта анкета включала 18 пунктов, оцененных от 0 до 3 (совсем нет, незначительно, довольно много, очень много). Кроме того, артериальное давление и частота сердечных сокращений измерялись и документировались непосредственно до и после тренировки, а также во время двух сеансов измерения (Т0 и Т1).

Вторичная конечная точка функционального состояния

Все измерения функциональных показателей проводились на силовой пластине (Leonardo Mechanograph® GRFP, Novotec Medical GmbH, Пфорцхайм, Германия), которая определяла динамическую опорную реакцию в ее локальном и временном развитии. Данные были записаны с частотой дискретизации 800 Гц и проанализированы с использованием программного обеспечения Leonardo Mechanograph® Research-Software (Novotec Medical GmbH, Пфорцхайм, Германия).

Для проверки функциональной работоспособности в динамических условиях были выполнены две общие функциональные задачи: прыжок с максимальным встречным движением (CMJ) и тест подъема со стула (CRT).Оба теста оценивают выходную мощность мышц ног, которая, в свою очередь, отражает эффективность нервно-мышечного взаимодействия нижних конечностей [45]. Пациенты выполняли CMJ со свободно двигающимися руками, и их просили прыгать как можно выше. Результаты определялись как максимальная выходная мощность во время отталкивания на килограмм массы тела (P max_CMJ ; Вт/кг) и высота прыжка (см). Для СРТ пациенты начинали в сидячем положении, скрестив руки на груди. Пациенты должны были вставать со скамьи (45 см, Novotec Medical GmbH) и снова садиться пять раз подряд.Их просили подняться до полного разгибания колена и бедра и сесть, используя весь вес своего тела. Регистрировали продолжительность (с) второго, третьего и четвертого повторений и рассчитывали среднюю продолжительность одного повторения [46]. Кроме того, для ЭЛТ была измерена выходная мощность во время стояния (P max_CRT; Вт/кг). Для анализа CMJ и CRT использовались лучшие значения из двух испытаний для каждого условия испытаний.

Функциональную работоспособность в статических условиях оценивали по изменениям равновесия, которые, как известно, указывают на нервно-мышечные и функциональные нарушения [47, 48].Мы определили смещение центра силы (ЦС) в передне-заднем и медиолатеральном направлении в трех различных состояниях стойки: полутандемная стойка с открытыми глазами (ЭО) и закрытыми глазами (ЗС) и стойка на одной ноге в состоянии ЭО. Оценки проходили без обуви. Пациентов просили встать прямо и удобно и направить взгляд на отмеченную точку, расположенную на уровне глаз на стене. Путь колебания (мм) и стандартный эллипс (см 2 ) ЦФ регистрировались в течение 30 с.Для анализа использовалось среднее значение из трех испытаний.

Вторичная конечная точка мобильности

Для оценки базовой функциональной мобильности в повседневной жизни мы использовали тест на время вставай и иди (TUG), обычно используемый для оценки автономии пациентов в повседневной жизни [49]. Продолжительность (сек) регистрировали с момента, когда пациенты вставали с вооруженного стула, проходили три метра, поворачивались, шли назад и снова садились на стул [49, 50].

Статистика

Все переменные были включены в непараметрический анализ, поскольку предположение о нормальном распределении (критерий Шапиро-Уилка) не было выполнено, а размер выборки был мал.Различия в податливости к тренировкам между обеими группами и различия дельты групп (T1-T0) оценивали с помощью U-критерия Манна-Уитни. Внутригрупповые различия с течением времени рассчитывали с помощью знакового рангового критерия Уилкоксона. Уровень значимости был установлен на уровне p  < 0,05. Групповые данные представлены в виде медианы и 95% доверительного интервала (95% ДИ). Для оценки эффекта лечения использовали точечную оценку и 95% доверительный интервал медианных различий Ходжеса-Леманна для парных групп. Все статистические анализы проводились с использованием программного обеспечения IBM SPSS Version 22 (SPSS Inc., Чикаго, Иллинойс, США).

Результаты

Нежелательных явлений за период исследования не наблюдалось. У трех пациентов с ХГ невозможно было провести исходную оценку. Таким образом, 17 пациентов приняли участие в нашей программе вмешательства и были включены в технико-экономический анализ. Однако данных после вмешательства у двух пациентов с ХГ и четырех пациентов с ИГ не было (рис. ). Таким образом, одиннадцать пациентов были в конечном итоге включены в наши анализы функциональных показателей и подвижности.

Блок-схема набора участников исследования

Осуществимость

Никаких нежелательных явлений или различий в соответствии групп тренировкам не наблюдалось ни на одном из учебных занятий WBV (IG: 62%, CG: 67%, p  = 0.315) (таблица и рис. ). Причины пропуска тренировок были одинаковыми в обеих группах (таблица), и ни одна тренировка не была отменена из-за типа упражнений. Кроме того, тренировка WBV не ухудшила субъективные побочные эффекты, вызванные химиотерапией: - 0,02 (разница 0 будет означать отсутствие изменений в побочных эффектах, вызванных химиотерапией, после тренировки по сравнению с предварительной тренировкой, тогда как 3 будет представлять значительное увеличение). Кроме того, 63% пациентов с ИГ оценили WBV как «довольно хорошо», 30% как «очень хорошо», 7% как «незначительно хорошо» и 0% ответили «совсем не хорошо» (рис.). Мы не наблюдали изменений ни в одной из групп в их значениях артериального давления или частоты сердечных сокращений после тренировки по сравнению с до тренировки, а также после вмешательства по сравнению с до вмешательства (таблица).

Таблица 2

Сравнение групп Учебное обеспечение и причины для пропущенных упражнений для всех пациентов, участвующих в программе обучения ( N = 17)

6

IG
N = 10
CG
N = 7
P P P
Соответствие [%] A A 62 (39 77) 67 (58-100) 0.315
Завершенные заседания упражнений [N] A 5 (2-6.5) 6 (2-8) 0.417 0.417 9195
Причина пропущенных упражнений сеансов
значения крови [N 9 9 2 0.109
благоустройство [N] 17 9 0,475
Инфекция [N] 1 4 0.536
Снижение бдительности b [n] 13 7 1.000
боятся ухудшенных побочных эффектов [N] 1 3 0.887
Другим назначением [N] 0 1 0.669
Отдельная комната для обучения не было доступный [n] 1 0 0,740

Выполнимость WBV — Уровень соответствия тренировочному процессу и индивидуальное восприятие тренировочного процесса. a Распределение соответствия обучению для IG и CG.Графики типа «ящик с усами», показывающие нижний квартиль (25-й процентиль), медиану (50-й процентиль), верхний квартиль (75-й процентиль) и степень дисперсии в виде 95% доверительного интервала (95% ДИ). b Процентное распределение восприятия индивидуальной тренировки после WBV после вопроса «Принесли ли вам пользу тренировки? Довольно хорошо 63,27%, очень хорошо: 29,97%, незначительно хорошо 6,66%, совсем не хорошо 0%

Таблица 3

Изменения жизненно важных параметров и массы тела

96 (71-82)
п T0 a медиана (диапазон) п T1 a медиана (диапазон) разница медианы (95% ДИ) Р
кровяное давление
Systolic (MMHG) IG 6 128 (110-145) 6 110 (100-123) -20 (- 43-0) 0.068
CG 5 5 120 (115-130) 5 110 (105-125) — 8 (- 20-5) 0.141
P 0.662 0.537 0.662
Ig 6 80 (70-90) 6 70 (70-80) -8 (- 15-3 ) 0.102
CG 5 5 80 (60-85) 5 75 (70-90) 0 (- 5-15) 0.705
P 0.662 4 0.247 0.177
Части сердечных сокращений (BPM) IG 6 81 (64-97) 6 94 (71- 100) 11 (- 11-22) 0.345
CG 5 92 (76-100) 5 80 (76-90) -5 (- 22-13 ) 0,225
П 0.329

5

0.537 0.177
Вес (кг) IG 6 76 (67-80,3) 6 74.4 (66-83.5) 0,1 (-2.5-3.2 ) 0.917
CG 5 80 (71.8-91) 5 77 (73-80) 97 (73-80) -2.2.2 (- 12-1.2) 0.144
p 0,247 0,662 0,247
п Перед тренировкой медиана (диапазон) п Медиана после тренировки (диапазон) Разница между медианой (95% ДИ) Р
кровяное давление
Систолическое (ММГГ) IG 6 118 (112115 118 (112-137) 6 118 (113-135) 0.5 (-4-3) ) 0.686
CG 5 114 (112115 114 (112-127) 5 119 (111-136) 4 (- 1-9) 0,078
P 0.792 1.08 0,082
Ig 6 79 (68-86) 6 78 (73-83) 0 (- 3-5) 0,893
CG 5 76 (71-82) 5 77 (71-84) 1 (0-3) 0.068
P 4 4 4 0, 0.931 0.429

Функциональные показатели

IG Painting Улучшены их высота прыжка (2,3 см, 95% CI 0.1-4,4, P = 0,028 ), тогда как высота прыжка в ЦГ не изменилась (- 3,3 см, 95% ДИ -13,0–3,6, p  = 0,345). Выходная мощность (P max _ CMJ ) обеих групп оставалась стабильной с течением времени. Никаких изменений после вмешательства не наблюдалось ни в какой группе (ИГ или КГ) ни в продолжительности ХЛТ, ни в их выходной мощности во время ХЛТ (P max_CRT ).

Во время задач на баланс после вмешательства увеличивалась только траектория раскачивания IG в условиях полутандемной стойки (EO: 60 мм, 95% ДИ 2–236, p  = 0,046; EC: 88 мм, 95% ДИ 49 –214, p  = 0,028). Монопедальная стойка не выявила изменений. Все балансные характеристики компьютерной графики не изменились. Кроме того, наш анализ стандартного эллипса не выявил межгрупповых или внутригрупповых изменений. Все результаты функциональной производительности проиллюстрированы в таблице.

Таблица 4

Результаты функциональных показателей и подвижности

0,345 0,500 0,686 9115

6
п Медиана T0 (диапазон) п Медиана T1 (диапазон) Разница медианы a (95% ДИ) Р
Функциональные характеристики
 Высота прыжка (см) IG 6 24.9 (24.5-45.0) 6 6 28.0 (26.1-45.2) 2.3 (0.1-4.4) 0,028 *
CG 5 25,6 (20.6-36.5) 5 24.4 (18.3-33.1) — 3.3 (-13.0-3.6)
Р 0,792 0,329 0,126
Р макс _ CMJ (Вт /кг) IG 6 26.3 (23.5-44) 6 6 25.3 (25-45,3) — 0,9 (-3,9-1.4) 0.345
CG 5 28.1 (24.8-28.1) 5 28.6 (20.9-30.8) — 0.6 (- 14.5-2.7)
Р 0,662 0,792 1,00
Duration_CRT (сек) И.Г. 6 1,9 (1,2–2,8) 6 1.8 (1.1-2.9) -0,0 (- 0.2-0.2) 0.686
CG 5 2,5 (1.9-3.4) 5 2,5 (1.5-3.7) — 0,0 (- 0.6-0.6)
Р 0,247 0,429 1,00
Р макс _ ЭЛТ (Вт / кг) И.Г. 6 10,9 (8,9–17,7) 6 11,4 (9,6–18.6) -0.1 (-1.1-1.3) 0.600
CG 5 5.4 (8.1-14.2) 5 10.9 (6.8-16.4) 0,1 (-3.3-3.1 ) 0,893
Р 0,792 0,792 производительности 1,00
Баланс
ST ЭО раскачивания путь (мм) И.Г. 6 549 ( 447–591) 6 579 (457–713) 60 (2–236) 0.046 *
CG 5 5 498 (333-794) 5 471 (390-585) -47 (- 220-128) 0.225
P 0.249 0.247 0.082
St EO Стандартный эллипс (см 2 ) IG 6 3,6 (1.6-8.0) 6 4.4 (2.8-6.8) 0,9 (−1,1–2,3) 0.345
CG 5 5 2.3 (0.8-7.7) 5 5 3.6 (0.8-4.4) 0.3 (-1.52.9) 0.893 4 0.249 0.2444 0.247 0.622
ST EC ST EC ST EC Sway Path (мм) IG 6 1117 (656-1386) 6 1203 (668-1503) 88 (49 -214) 0.028 *
CG 5 5 888 (13-2171) 5 935 (655-1672) -142 (-500-122) 0.345
Р 0,792 0,429 0,126
ST EC стандарт эллипсом (см 2 ) И.Г. 9.9 (3.2-12.2) 6 9.4 (2.511.3) 0.5 (-3.2-3.2) 0.753
CG 5 5.1 (2.7-11.5) 5 5.2 (1.7-9.1) −0,9 (−2,4–0,6) 0.225
Р 0,177 0,126 0,931
МС ЭО раскачивания путь (мм) И.Г. 6 1621 (1295-2350) 4 1360 (926-2462) -125 (- 482-176) 0.465
CG 5 1394 (1264-2111) 5 1546 (1254-1731) -53 (− 379–273) 0,500
P 0.429 0.556 1.00 4 MS MS EO Стандартный эллипс (см 2 ) IG 6 8,0 (6.6-16,9) 4 5.3 (3.6-8.1) -3.2 (-11,6 — -0.6) 0.068 0.068
CG 5 6.1 (3.9-8.3) 5 5.5 (3.8-8.8) -0,1 (-1.1-1,5 ) 0,500
П 0.177

5

0.730 0.063
мобильность (буксир) Продолжительность (сек) Ig 6 6.2 (3.7-10) 6 5 (2.9-7.7) -1.3 (-2.5 — -0.7) 0,027 *
CG 5 5,9 (4.5-17) 5 5.5 (4.8-10.6) -1.1 (-64- 1) 0,138
П 0.662 0.32444 0.329 1,00

Mobility

IG пациенты Уменьшены время, когда им нужно сделать тест буксир (- 1,3 с, 95% CI -2.53 — -0.7, P = 0,027), в то время как КГ не выявила изменений (- 1,1 с, 95% ДИ -6,4 – 1, p  = 0,138) (см. Таблицу).

Обсуждение

Целью нашего проспективного рандомизированного контролируемого пилотного исследования было впервые доказать возможность обучения WBV госпитализированных онкологических больных во время интенсивной или высокодозной химиотерапии.Мы не наблюдали каких-либо нежелательных явлений, связанных с WBV, приверженность групп тренировкам и причины пропуска занятий были схожими, и пациенты не сообщали об ухудшении побочных эффектов, связанных с химиотерапией, после сеансов WBV. Кроме того, как предполагалось ранее, WBV почти не влиял на кровяное давление. Таким образом, нам удалось доказать осуществимость WBV в этих условиях и обосновать его применение в последующих исследованиях, оценивающих его относительные преимущества. Кроме того, мы обнаружили функциональные преимущества из-за WBV, на что указывают их улучшенные показатели прыжков и TUG.Хотя наше вмешательство не привело к существенным различиям между группами в течение периода вмешательства, наши результаты показывают, что WBV может противодействовать некоторому функциональному ухудшению во время химиотерапии.

В связи с потерей физической работоспособности во время лечения [51, 52] онкологическим больным рекомендуется вести физическую активность для сохранения их функционального статуса [12, 14] и снижения риска неблагоприятных исходов для здоровья [11]. Аэробные упражнения хорошо изучены, они безопасны и эффективны для больных раком даже во время наиболее интенсивного лечения [16, 38].Однако в свете потери мышечной массы и значительного снижения функциональных возможностей [18] интенсивные и функционально ориентированные упражнения с отягощениями могут противодействовать этим нарушениям более эффективно, чем аэробные упражнения. В целом, состояние пациента и возможные побочные эффекты, связанные с терапией, такие как цитопения, то есть тромбоцитопения, несомненно, ограничивают интенсивность и объем силовых тренировок, особенно у тех, кто проходит интенсивную химиотерапию [14]. Так, тренировка с отягощениями во время химиотерапии обычно состоит из упражнений с бинтами и весом тела в сочетании с аэробными упражнениями [19, 53, 54].На сегодняшний день существует только одно рандомизированное контролируемое исследование [21], в котором изучалось влияние силовых тренировок на онкологических больных во время химиотерапии. Однако это исследование было сосредоточено исключительно на влиянии на белковый обмен и не анализировало функциональные показатели [21]. Тренировки с отягощениями с высокой интенсивностью и сильным нервно-мышечным воздействием будут наиболее эффективными для противодействия потере мышечной массы во время длительных периодов бездействия [55]. Действительно, это связано с повышением артериального давления [56, 57], что увеличивает риск кровотечения при низком уровне тромбоцитов у пациента.Кроме того, обычно требуется, чтобы участники были готовы активно изнурять себя в состоянии физического дискомфорта. Таким образом, учитывая физическое и психическое состояние пациента в соответствии с современными рекомендациями [14, 40], высокоинтенсивные тренировки с отягощениями во время интенсивной химиотерапии невозможны. С другой стороны, WBV является методом силовых упражнений, который, как известно, увеличивает выходную мощность мышц даже в условиях пассивной тренировки, вызывая тонико-вибрационный рефлекс, воздействующий одновременно на многие мышечные волокна [26, 29].Дополнительные упражнения, такие как статические и динамические приседания, которые также выполняли наши пациенты, могут еще больше усилить мышечную активность [58]. Кроме того, WBV-индуцированные периодические динамические движения вызывают усиление кровотока, потенциально подавляя повышение артериального давления [33]. Таким образом, WBV оказывает меньшее влияние на показатели жизнедеятельности [59, 60]. Поскольку мы регистрировали артериальное давление непосредственно перед и после каждой тренировки WBV, наши результаты согласуются с результатами исследований, указывающими на то, что WBV не приводит к значительному повышению артериального давления.Поэтому мы предполагаем, что WBV является удобным и низкопороговым методом упражнений для пациентов, проходящих интенсивную химиотерапию и неспособных выполнять упражнения высокой интенсивности и длительной продолжительности. Соответственно, мы первыми подтвердили его осуществимость, несмотря на побочные эффекты, связанные с химиотерапией, в этом исследовании. Пациенты были способны выполнять предписанные упражнения во время 20-минутных сеансов WBV, и ни один из них не сообщил об ухудшении физического самочувствия после сеанса WBV или не жаловался на перегрузку нашей программой.Следовательно, мы наблюдали хорошее соблюдение режима обучения.

Клинически значимо: тренировка WBV положительно повлияла на функциональные показатели. В соответствии с другими рабочими группами, которые наблюдали улучшение силовых возможностей [61, 62] или увеличение высоты прыжка [44, 63] после WBV, особенно у слабых или нетренированных людей, мы обнаружили улучшение прыжков и показателей TUG в нашем IG после вмешательства. На прыжковые качества влияют различные факторы: скорость развития силы, которая, в свою очередь, зависит от эффективности цикла растяжения-укорочения [64, 65] и уровень реактивной силы, столь необходимый для обычных повседневных ситуаций, таких как адекватная реакция на неожиданные возмущения. [66, 67].WBV вызывает частотно-зависимые повторяющиеся мышечные сокращения, завершающиеся тоническим вибрационным рефлексом, который усиливает рекрутирование двигательных единиц [26, 27] и может улучшить цикл растяжения-укорочения и меж- и внутримышечную координацию. Реактивная сила, скорее всего, зависит от нервно-мышечных процессов, чем от размера мышц [68], и, таким образом, представляет собой явное функциональное улучшение. Например, реактивная сила является влияющей переменной скорости ходьбы, одного из признанных предикторов смертности [9, 69, 70].Следовательно, улучшение прыжковых качеств означает улучшение взаимодействия мышц, сухожилий и нервно-мышечной системы и, следовательно, улучшение функционирования опорно-двигательного аппарата. Функциональные улучшения благодаря WBV также видны в улучшении результатов теста TUG. TUG — распространенный клинический тест для оценки подвижности пациентов [71]. Время, необходимое для выполнения этой задачи, сильно коррелирует с независимостью во время повседневной деятельности [46]. Таким образом, усиление этой способности является решающим фактором для автономии пациента.Показатели CRT, также распространенный клинический тест для определения функции повседневной активности и силы нижней части тела [71], оставались стабильными на уровне, сравнимом с референтными значениями с поправкой на возраст [40, 46]. Принимая во внимание, что IG и CG выполнили пять, соответственно, шесть тренировок в течение 27 дней госпитализации, мы предполагаем, что количество и интенсивность тренировок WBV были недостаточными, чтобы значительно повлиять на силу нижней части тела. Но мы считаем, что наше вмешательство WBV может улучшить нервно-мышечное взаимодействие и меж- и внутримышечную координацию, в соответствии с выводами Perchthaler et al.(2015) [72]. В целом меж- и внутримышечная координация усиливается до значительного увеличения силы [73, 74]. Соответственно, мы предполагаем, что более длительный период вмешательства с, следовательно, большим количеством упражнений также выявит групповые эффекты с течением времени. Более того, мы предлагаем более детально оценить мышечную силу и функцию, чтобы подтвердить наши предварительные выводы. В целом, сохранение или даже улучшение функциональной работоспособности должно представлять особый интерес при занятиях с онкологическими больными, получающими лечение, поскольку существует достаточно доказательств того, что функциональные нарушения являются важным прогностическим фактором выживания [11].Такие факторы, как длительные периоды бездействия [6, 31, 75], нейротоксические агенты среди химиотерапии [76] или само старение [45], приводят к затруднениям в соединении сенсорной информации и двигательных действий [77]. Это часто приводит к нарушению постурального контроля и способности сохранять равновесие — детерминантам функционального состояния и значительным факторам риска падений [78, 79]. Мы предположили, что повторяющиеся стимулы внешнего возмущения, вызванные WBV, будут положительно влиять на стабильность позы [62, 80]. В этом контексте Streckmann et al.(2018) [37] даже исследуют профилактическое влияние WBV на нейропатические симптомы, включая постуральную стабильность, у пациентов, проходящих нейротоксическую химиотерапию. Однако, вопреки нашим ожиданиям, наш анализ контроля баланса показал, что WBV не превосходит аэробные упражнения. Во время полутандемной стойки после вмешательства траектория раскачивания IG была даже увеличена. Согласно двум обзорам, влияние WBV на показатели баланса остается непоследовательным [81, 82]. Мюльбауэр и др. [83] определили контроль равновесия и силу нижних конечностей как независимые нервно-мышечные системы, которые следует тренировать отдельно.В заключение мы предлагаем включить специальные упражнения на равновесие, которые могут предотвратить или даже уменьшить нарушения равновесия во время госпитализации и, таким образом, еще больше снизить риск неблагоприятных событий для здоровья [84]. Учитывая незначительные групповые эффекты после вмешательства, мы не можем однозначно предположить превосходство WBV над аэробными упражнениями. Однако функциональные улучшения, которые мы наблюдали исключительно в нашем IG, подтверждают гипотезу о том, что WBV оказывает большее влияние на нервно-мышечную адаптацию, чем аэробный цикл.

Заключение

Насколько нам известно, наше проспективное рандомизированное контролируемое пилотное исследование является первым исследованием, доказывающим возможность применения WBV непосредственно во время интенсивной или высокодозной химиотерапии у госпитализированных онкологических больных. Наши результаты также показывают, что WBV может улучшить подвижность и высоту прыжка у этих пациентов. Такие факторы могут быть связаны с большей автономией и даже лучшим прогнозом выживания. Таким образом, мы рекомендуем использовать WBV в качестве альтернативного метода тренировки аэробным упражнениям во время интенсивной химиотерапии для поддержания функционального состояния пациентов.Тем не менее, конкретные преимущества и относительные выгоды по сравнению с другими формами тренировок с отягощениями требуют дальнейшего более подробного изучения и с более крупными размерами выборки. Успех, которого мы добились в нашем пилотном исследовании, прокладывает путь для дальнейших исследований на основе WBV во время химиотерапии.

Благодарности

Мы благодарим персонал отделения Holthusen за их сотрудничество и всех пациентов за их участие. Кроме того, мы благодарим Элизу Штрауб за поддержку нас в тренировках и оценках.

Плата за обработку статьи была профинансирована Немецким исследовательским фондом (DFG) и Университетом Альберта Людвига во Фрайбурге в рамках программы финансирования Open Access Publishing.

Наличие данных и материалов

Эта статья включает только обобщенные данные этого исследования. Необработанные данные можно получить у соответствующего автора по обоснованному запросу.

Сокращения

CG Control Group
CI
CMJ Счетчик движения
COF Центр силы
CRT Rising Test
EC Глаза закрыты
EO Глаза открыты
IG Группа
TUG Timed-Up-and-Go
WBV Вибрация всего тела

Вклад авторов

AP набрала пациентов, собрала данные, провела анализ и интерпретацию данных и подготовила рукопись.AW и SK разработали исследование, руководили измерениями и оказали помощь в анализе и интерпретации данных, а также в составлении рукописи. AG и HB участвовали в разработке исследования и пересмотрели рукопись. HB провел медицинское разъяснение для участия пациентов в исследовании. Все авторы внесли свой вклад в статью, согласны с ее содержанием и прочитали окончательный вариант рукописи.

Примечания

Одобрение этики и согласие на участие

Одобрение этики было дано Комитетом по этике Фрайбургского университета (267/12).Перед включением каждый пациент должен был подписать письменное информированное согласие.

Согласие на публикацию

Неприменимо.

Конкурирующие интересы

У авторов нет конкурирующих интересов, о которых следует заявлять.

Примечание издателя

Springer Nature остается нейтральной в отношении юрисдикционных претензий в опубликованных картах и ​​институциональной принадлежности.

Ссылки

1. de Lima M, Anagnostopoulos A, Munsell M, Shahjahan M, Ueno N, Ippoliti C, et al.Неабляционные режимы по сравнению с режимами кондиционирования пониженной интенсивности при лечении острого миелоидного лейкоза и миелодиспластического синдрома высокого риска: доза важна для долгосрочного контроля заболевания после аллогенной трансплантации гемопоэтических стволовых клеток. Кровь. 2004; 104: 865–872. doi: 10.1182/blood-2003-11-3750. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]2. Эрба Х. П. Прогностические факторы у пожилых пациентов с ОМЛ и их значение для лечения. Гематология. 2007; 2007(1):420–428. doi: 10.1182/asheducation-2007.1.420. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]3. Райх Г., Мапара М.Ю., Райхардт П., Дёркен Б., Машмейер Г. Инфекционные осложнения после высокодозной химиотерапии и аутологичной трансплантации стволовых клеток: сравнение пациентов с лимфомой или множественной миеломой и пациентов с солидными опухолями. Пересадка костного мозга. 2001; 27: 525–529. doi: 10.1038/sj.bmt.1702822. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]4. Эвесуэдо РБ, Ратайн МДж. Принципы химиотерапии рака. В: Vokes EE, Golomb HM, редакторы. Онкологические методы лечения.Берлин: Springer Berlin Heidelberg; 2003. С. 19–66. [Google Академия]5. Бюринг Б., Белави Д.Л., Михаэлис И., Гаст Ю., Фельзенберг Д., Риттвегер Дж. Изменения функции мышц нижних конечностей после 56 дней постельного режима. J Appl Physiol. 2011; 111:87–94. doi: 10.1152/japplphysiol.01294.2010. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]6. Риттвегер Дж., Фрост Х., Шиссл Х., Ошима Х., Алкнер Б., Теш П. и др. Мышечная атрофия и потеря костной массы после 90-дневного постельного режима, а также эффекты силовых упражнений и памидроната: результаты исследования LTBR.Кость. 2005; 36: 1019–1029. doi: 10.1016/j.bone.2004.11.014. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]7. Rejeski WJ, King AC, Katula JA, Kritchevsky S, Miller ME, Walkup MP, et al. Физическая активность у прехрупких пожилых людей: уверенность и удовлетворение, связанные с физической функцией. J Gerontol B Psychol Sci Soc Sci. 2008; 63: P19–P26. doi: 10.1093/geronb/63.1.P19. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]8. Garber CE, Blissmer B, Deschenes MR, Franklin BA, Lamonte MJ, Lee I-M, et al. Количество и качество упражнений для развития и поддержания кардиореспираторной, скелетно-мышечной и нейромоторной выносливости у практически здоровых взрослых: руководство по назначению упражнений.Медицинские спортивные упражнения. 2011;43:1334–1359. doi: 10.1249/MSS.0b013e318213fefb. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]9. Чезари М., Кричевский С.Б., Ньюман А.Б., Симонсик Э.М., Харрис Т.Б., Пеннинкс Б.В. и соавт. Дополнительная ценность показателей физической работоспособности в прогнозировании неблагоприятных событий, связанных со здоровьем: результаты исследования здоровья, старения и состава тела. J Am Geriatr Soc. 2009; 57: 251–259. doi: 10.1111/j.1532-5415.2008.02126.x. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]10. Урбен П., Бирлингер Дж., Ламберт С., Финке Дж., Берц Х., Бесальски Х-К.Продольное наблюдение за состоянием питания и влияющими на него факторами у взрослых, перенесших аллогенную трансплантацию гемопоэтических клеток. Пересадка костного мозга. 2013; 48: 446–451. doi: 10.1038/bmt.2012.158. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 11. Браун Дж. К., Хархай М.О., Хархей М.Н. Физическая функция как прогностический биомаркер среди выживших после рака. Бр Дж Рак. 2015; 112:194–198. doi: 10.1038/bjc.2014.568. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]12. Курней К.С., Фриденрайх К.М. Физическая активность и рак.Берлин: Спрингер; 2011. [Google Академия]14. Schmitz KH, Courneya KS, Matthews C, Demark-Wahnefried W, DA GO, Pinto BM, et al. Круглый стол Американского колледжа спортивной медицины по рекомендациям по физическим упражнениям для выживших после рака. Медицинские спортивные упражнения. 2010;42:1409–1426. doi: 10.1249/MSS.0b013e3181e0c112. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 15. Chang P-H, Lai YH, Shun SC, Lin L-Y, Chen M-L, Yang Y и др. Влияние вмешательства в ходьбу на переживания, связанные с усталостью, у госпитализированных пациентов с острым миелогенным лейкозом, проходящих химиотерапию: рандомизированное контролируемое исследование.J Управление симптомами боли. 2008; 35: 524–534. doi: 10.1016/j.jpainsymman.2007.06.013. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 16. Димео Ф., Фетчер С., Ланге В., Мертельсманн Р., Кеул Дж. Влияние аэробных упражнений на физическую работоспособность и частоту осложнений, связанных с лечением, после химиотерапии высокими дозами. Кровь. 1997;90:3390–3394. [PubMed] [Google Scholar] 17. Коулман Э.А., Кун С.К., Кеннеди Р.Л., Локхарт К.Д., Стюарт С.Б., Анаисси Э.Дж. и др. Эффекты физических упражнений в сочетании с эпоэтином альфа во время высокодозной химиотерапии и трансплантации аутологичных стволовых клеток периферической крови при множественной миеломе.Форум Oncol Nurs. 2008; 35: E53–E61. doi: 10.1188/08.ONF.E53-E61. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]18. Baumann FT, Zopf EM, Nykamp E, Kraut L, Schüle K, Elter T, et al. Физическая активность для пациентов, перенесших аллогенную трансплантацию гемопоэтических стволовых клеток: преимущества вмешательства с умеренными физическими нагрузками. Евр Дж Гематол. 2011; 87: 148–156. doi: 10.1111/j.1600-0609.2011.01640.x. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 19. Wiskemann J, Dreger P, Schwerdtfeger R, Bondong A, Huber G, Kleindienst N, et al.Эффекты частично самостоятельной программы упражнений до, во время и после аллогенной трансплантации стволовых клеток. Кровь. 2011;117:2604–2613. doi: 10.1182/blood-2010-09-306308. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 20. Мелло М., Танака С., Далли Ф.Л. Влияние программы упражнений на мышечную активность у пациентов, перенесших аллогенную трансплантацию костного мозга. Пересадка костного мозга. 2003; 32: 723–728. doi: 10.1038/sj.bmt.1704227. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 21. Каннингем Б.А., Моррис Г., Чейни К.Л., Бюргель Н., Акер С.Н., Ленссен П.Влияние силовых упражнений на скелетные мышцы у реципиентов трансплантата костного мозга, получающих полное парентеральное питание. JPEN J Parenter Enteral Nutr. 1986; 10: 558–563. doi: 10.1177/0148607186010006558. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 22. Морли Дж. Э., Томас Д. Р., Уилсон М.-М.Г. Кахексия: патофизиология и клиническое значение. Am J Clin Nutr. 2006; 83: 735–743. doi: 10.1093/ajcn/83.4.735. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 23. Шакман О., Калиста С., Барбе С., Лумайе А., Тиссен Дж. П. Глюкокортикоид-индуцированная атрофия скелетных мышц.Int J Biochem Cell Biol. 2013;45:2163–2172. doi: 10.1016/j.biocel.2013.05.036. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 24. Кайл У.Г., Чаландон И., Миралбелл Р., Карсегард В.Л., Ханс Д., Тромбетти А. и др. Продольное наблюдение за составом тела у пациентов с трансплантацией гемопоэтических стволовых клеток. Пересадка костного мозга. 2005; 35: 1171–1177. doi: 10.1038/sj.bmt.1704996. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 25. Хейс С.К., Спенс Р.Р., Гальван Д.А., Ньютон Р.У. Позиция Австралийской ассоциации физических упражнений и спортивных наук: оптимизация исходов рака с помощью упражнений.J Sci Med Sport Sports Med Aust. 2009; 12: 428–434. doi: 10.1016/j.jsams.2009.03.002. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 26. Риттвегер Дж. Вибрация как модальность упражнений: как она может работать и каков ее потенциал. Eur J Appl Physiol. 2010; 108: 877–904. doi: 10.1007/s00421-009-1303-3. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 27. Зайделл Л.Н., Милева К.Н., Самнерс Д.П., Боутелл Дж.Л. Экспериментальное свидетельство тонического вибрационного рефлекса при вибрации всего тела нагруженной и ненагруженной ноги. ПЛОС Один.2013;8:e85247. doi: 10.1371/journal.pone.0085247. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]28. Марин П.Дж., Сантос-Лозано А., Сантин-Медейрос Ф., Делеклюз С., Гаратачеа Н. Сравнение интенсивности тренировок при вибрации всего тела и обычных приседаниях. J Электромиогр Кинезиол. 2011;21:616–621. doi: 10.1016/j.jelekin.2010.12.008. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 29. ДЕЛЕКЛЮЗ КРИСТОФ, РУЛАНТ МАЧТЕЛД, ВЕРШУЭРЕН САБИН. Увеличение силы после вибрации всего тела по сравнению с тренировкой с отягощениями.Медицина и наука в спорте и упражнениях. 2003;35(6):1033–1041. doi: 10.1249/01.MSS.0000069752.96438.B0. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 30. Рунге М., Рехфельд Г., Резничек Э. Тренировка баланса и упражнения у пожилых пациентов. J Musculoskelet Нейрональное взаимодействие. 2000; 1:61–65. [PubMed] [Google Scholar] 31. Белави Д.Л., Миокович Т., Армбрехт Г., Риттвегер Дж., Фельзенберг Д. Упражнения с резистивной вибрацией уменьшают атрофию мышц нижних конечностей во время 56-дневного постельного режима. J Musculoskelet Нейрональное взаимодействие. 2009; 9: 225–235.[PubMed] [Google Scholar] 32. Хейзелл Т.Дж., Томас ГВР, ДеГуайр Дж.Р., Лемон ПВР. Вертикальная вибрация всего тела не увеличивает нагрузку на сердечно-сосудистую систему при статических полуприседаниях. Eur J Appl Physiol. 2008; 104: 903–908. doi: 10.1007/s00421-008-0847-y. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 33. Lythgo N, Eser P, De Groot P, Galea M. Дозировка вибрации всего тела изменяет кровоток в ногах. Clin Physiol Funct Imaging. 2009; 29: 53–59. doi: 10.1111/j.1475-097X.2008.00834.x. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 34. Шёнштайнер С.С., Баудер Мисбах Х., Беннер А., Мак С., Хамель Т., Орт М. и др.Рандомизированное исследовательское исследование фазы 2 у пациентов с периферической невропатией, связанной с химиотерапией, оценивающее вибрационную тренировку всего тела в качестве дополнения к комплексной программе, включающей массаж, пассивную мобилизацию и физические упражнения. Опыт Гематол Онкол. 2017;6:5. doi: 10.1186/s40164-017-0065-6. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]35. Ван Руймбеке Б., Бун Дж., Куревиц П., Вандерстратен Г., Бургуа Дж. Вибрация всего тела у выживших после рака молочной железы: пилотное исследование, изучающее ее влияние на мышечную активность и субъективно воспринимаемое усилие.Int J Rehabil Res. 2014; 37: 371–374. doi: 10.1097/MRR.0000000000000072. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 36. Salhi B, Haenebalcke C, Perez-Bogerd S, Nguyen MD, Ninane V, Malfait TLA, et al. Реабилитация у пациентов с радикально вылеченным раком органов дыхания: рандомизированное контролируемое исследование, сравнивающее два метода обучения. Рак легких Амст Нет. 2015; 89: 167–174. doi: 10.1016/j.lungcan.2015.05.013. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 37. Стрекманн Ф., Балке М., Леманн Х.К., Растлер В., Колиамитра С., Элтер Т. и др.Профилактический эффект сенсомоторных и вибрационных упражнений на возникновение периферических невропатий, индуцированных оксалиплатином или барвинковым алкалоидом — СТОП. БМК Рак. 2018;18. 10.1186/s12885-017-3866-4. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]38. Liu RDKS, Chinapaw MJM, Huijgens PC, van Mechelen W. Физические упражнения у больных гематологическим раком, которые можно проводить, но эффективность еще предстоит установить: систематический обзор литературы. Лечение рака, ред. 2009; 35:185–192. doi: 10.1016/j.ctrv.2008.09.008. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]39. Альварес-Барбоса Ф., дель Посо-Крус Дж., дель Посо-Крус Б., Альфонсо-Роса Р.М., Роджерс М.Е., Чжан Ю. Влияние упражнений с вибрацией всего тела под наблюдением на факторы риска падения, функциональную зависимость и связанное со здоровьем качество жизни в постояльцы дома престарелых в возрасте 80+ Maturitas. 2014; 79: 456–463. doi: 10.1016/j.maturitas.2014.09.010. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]40. Шархаг-Розенбергер Ф., Беккер Т., Стрекманн Ф., Шмидт К., Берлинг А., Бернарди А. и др. Studien zu körperlichem Training bei onkologischen Patienten: Empfehlungen zu den Erhebungsmethoden.Dtsch Z Für Sportmed. 2014;65:304–313. doi: 10.5960/dzsm.2014.148. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 41. Пескателло Л.С. Американский колледж спортивной медицины, редакторы. Рекомендации ACSM по нагрузочным тестам и рецептам. 9-е изд. Филадельфия: Wolters Kluwer/Lippincott Williams & Wilkins Health; 2014. [Google Академия]42. Борг Г. Психофизические основы воспринимаемого напряжения. Медицинские спортивные упражнения. 1982; 14: 377–381. [PubMed] [Google Scholar]43. Ритцманн Р., Голлхофер А., Крамер А. Влияние типа вибрации, частоты, положения тела и дополнительной нагрузки на нервно-мышечную активность при вибрации всего тела.Eur J Appl Physiol. 2013; 113:1–11. doi: 10.1007/s00421-012-2402-0. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]44. Колсон С.С., Пети П.Д. Сила и скованность нижних конечностей после вибрации всего тела. Int J Sports Med. 2013; 34:318–323. [PubMed] [Google Scholar]45. Вандервурт АА. Старение нервно-мышечной системы человека. Мышечный нерв. 2002; 25:17–25. doi: 10.1002/mus.1215. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]46. Гуральник Дж. М., Симонсик Э. М., Ферруччи Л., Глинн Р. Дж., Беркман Л. Ф., Блейзер Д. Г. и другие. Краткая батарея физической работоспособности, оценивающая функцию нижних конечностей: связь с самооценкой инвалидности и прогнозированием смертности и госпитализации в дом престарелых.Дж Геронтол. 1994; 49: М85–М94. doi: 10.1093/geronj/49.2.M85. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]47. Zech A, Hübscher M, Vogt L, Banzer W, Hänsel F, Pfeifer K. Тренировка баланса для нервно-мышечного контроля и повышения производительности: систематический обзор. Джей Атл Трейн. 2010;45:392–403. doi: 10.4085/1062-6050-45.4.392. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]48. Таубе В., Грубер М., Голлхофер А. Адаптация позвоночника и супраспинальной системы, связанная с тренировкой равновесия, и их функциональное значение.Acta Physiol Oxf англ. 2008; 193:101–116. doi: 10.1111/j.1748-1716.2008.01850.x. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]49. Подсядло Д., Ричардсон С. Время «вверх и вперед»: тест базовой функциональной мобильности для ослабленных пожилых людей. J Am Geriatr Soc. 1991; 39: 142–148. doi: 10.1111/j.1532-5415.1991.tb01616.x. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]50. Беннелл К., Добсон Ф., Хинман Р. Показатели оценки физической работоспособности: тест самостоятельной ходьбы (SPWT), тест подъема по лестнице (SCT), тест шестиминутной ходьбы (6MWT), тест стояния на стуле (CST), тест на время и go (TUG), тест на носки, тест на подъем и переноску (LCT) и задание «Автомобиль».Уход за артритом Рез. 2011; 63 Приложение 11:S350–S370. doi: 10.1002/acr.20538. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]51. Christensen JF, Jones LW, Andersen JL, Daugaard G, Rorth M, Hojman P. Мышечная дисфункция у больных раком. Энн Онкол. 2014; 25:947–958. doi: 10.1093/annonc/mdt551. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]52. Кокли А., Хатчинсон Т., Солтмарш П., Келли А., Эллершоу Дж., Маршалл Э. и др. Оценка и лечение усталости у пациентов с распространенным раком: разработка рекомендаций. Int J Palliat Nurs.2002; 8: 381–388. doi: 10.12968/ijpn.2002.8.8.10682. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]53. Oechsle K, Aslan Z, Suesse Y, Jensen W, Bokemeyer C, de Wit M. Мультимодальные упражнения во время миелоаблативной химиотерапии: проспективное рандомизированное пилотное исследование. Поддержите уход за раком. 2014;22:63–69. doi: 10.1007/s00520-013-1927-z. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]54. Jarden M, Baadsgaard MT, Hovgaard DJ, Boesen E, Adamsen L. Рандомизированное исследование влияния мультимодального вмешательства на физическую работоспособность, функциональные показатели и качество жизни у взрослых пациентов, перенесших аллогенную ТСК.Пересадка костного мозга. 2009; 43: 725–737. doi: 10.1038/bmt.2009.27. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]55. Hackney KJ, Downs ME, Ploutz-Snyder L. Упражнения с ограничением кровотока по сравнению с упражнениями с сопротивлением при высокой нагрузке во время разгрузки. Aerosp Med Hum Perform. 2016; 87: 688–696. doi: 10.3357/AMHP.4566.2016. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]56. Либарди С., Катаи А., Микелини М., Борги-Сильва А., Минател В., Альварес И. и др. Гемодинамические реакции на ограничение кровотока и упражнения с отягощениями при мышечной недостаточности.Int J Sports Med. 2016; 38: 134–140. doi: 10.1055/s-0042-115032. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]57. Миячи М., Кавано Х., Сугавара Дж., Такахаши К., Хаяси К., Ямадзаки К. и др. Неблагоприятное влияние тренировок с отягощениями на податливость центральной артерии: рандомизированное интервенционное исследование. Тираж. 2004; 110: 2858–2863. doi: 10.1161/01.CIR.0000146380.08401.99. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]58. Abercromby AFJ, Amonette WE, Layne CS, McFarlin BK, Hinman MR, Paloski WH. Воздействие вибрации и биодинамические реакции во время вибрационной тренировки всего тела.Медицинские спортивные упражнения. 2007; 39: 1794–1800. doi: 10.1249/mss.0b013e3181238a0f. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]59. Вонг А., Альварес-Альварадо С., Кинси А.В., Фигероа А. Вибрационная гимнастика всего тела улучшает вегетативную функцию сердца и артериальное давление у женщин в постменопаузе с гипертонией до и 1 стадии, страдающих ожирением. J Altern Complement Med N Y N. 2016; 22: 970–976. doi: 10.1089/acm.2016.0124. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 60. ueroa А., Гил Р., Санчес-Гонсалес М.А. Вибрация всего тела ослабляет повышение жесткости артерий ног и систолического артериального давления в аорте во время ишемии мышц после тренировки.Eur J Appl Physiol. 2011; 111:1261–1268. doi: 10.1007/s00421-010-1746-6. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 61. Лашанс С., Вейр П., Кенно К., Хортон С. Полезна ли вибрация всего тела для пожилых людей? Eur Rev Aging Phys Act. 2012; 9:51–62. doi: 10.1007/s11556-011-0094-9. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 62. Zhang L, Weng C, Liu M, Wang Q, Liu L, He Y. Влияние вибрационных упражнений для всего тела на подвижность, способность балансировать и общее состояние здоровья у ослабленных пожилых пациентов: пилотное рандомизированное контролируемое исследование.Клиника реабилитации. 2014;28:59–68. doi: 10.1177/026
.[PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]80. Bogaerts A, Verschueren S, Delecluse C, Claessens AL, Boonen S. Влияние вибрационной тренировки всего тела на постуральный контроль у пожилых людей: 1-летнее рандомизированное контролируемое исследование. Осанка походки. 2007; 26: 309–316. doi: 10.1016/j.gaitpost.2006.09.078. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]81. Lam FMH, Lau RWK, Chung RCK, Pang MYC. Влияние вибрации всего тела на равновесие, подвижность и падения у пожилых людей: систематический обзор и метаанализ. Зрелые.2012;72:206–213. doi: 10.1016/j.maturitas.2012.04.009. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]82. Орр Р. Влияние вибрации всего тела на баланс и функциональную подвижность у пожилых людей: систематический обзор и метаанализ. Зрелые. 2015; 80: 342–358. doi: 10.1016/j.maturitas.2014.12.020. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]83. Muehlbauer T, Gollhofer A, Granacher U. Ассоциации между показателями баланса и силы / мощности мышц нижних конечностей у здоровых людей на протяжении всей жизни: систематический обзор и метаанализ.Спорт Мед Окл, Новая Зеландия. 2015;45:1671–1692. doi: 10.1007/s40279-015-0390-z. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]84. Рубенштейн ЛЗ. Падения у пожилых людей: эпидемиология, факторы риска и стратегии профилактики. Возраст Старение. 2006;35(Приложение 2):ii37–ii41. doi: 10.1093/старение/afl084. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

Измерение вибрации с помощью акселерометров — NI

Поскольку акселерометры настолько универсальны, вы можете выбирать из множества конструкций, размеров и диапазонов.Понимание характеристик сигнала, который вы собираетесь измерять, и любых ограничений окружающей среды может помочь вам разобраться во всех различных электрических и физических характеристиках акселерометров.

 

Амплитуда вибрации

Максимальная амплитуда или диапазон измеряемой вибрации определяет диапазон датчика, который вы можете использовать. Если вы попытаетесь измерить вибрацию за пределами диапазона датчика, он искажает или обрезает отклик. Как правило, акселерометры, используемые для контроля высоких уровней вибрации, имеют более низкую чувствительность и меньшую массу.

 

Чувствительность

Чувствительность — один из важнейших параметров акселерометров. Он описывает преобразование между вибрацией и напряжением при опорной частоте, такой как 160 Гц. Чувствительность указывается в мВ на G. Если типичная чувствительность акселерометра составляет 100 мВ/G, и вы измеряете сигнал 10 G, вы ожидаете на выходе 1000 мВ или 1 В. Точная чувствительность определяется при калибровке и обычно указывается в сертификате калибровки, поставляемом с датчиком.Чувствительность также зависит от частоты. Полная калибровка во всем используемом частотном диапазоне необходима, чтобы определить, как чувствительность зависит от частоты. На рис. 4 показаны типичные частотные характеристики акселерометра. Как правило, используйте акселерометр с низкой чувствительностью для измерения сигналов с высокой амплитудой и акселерометр с высокой чувствительностью для измерения сигналов с низкой амплитудой.

Рис. 4. Акселерометры имеют широкий используемый частотный диапазон, где чувствительность относительно ровная.

 

Количество осей

Вы можете выбрать один из двух осевых типов акселерометров. Самый распространенный акселерометр измеряет ускорение только по одной оси. Этот тип часто используется для измерения уровня механической вибрации. Второй тип представляет собой трехосный акселерометр. Этот акселерометр может создавать трехмерный вектор ускорения в виде ортогональных составляющих. Используйте этот тип, когда вам нужно определить тип вибрации, такой как боковая, поперечная или вращательная.

 

Масса

Акселерометры должны весить значительно меньше, чем конструкция, за которой вы следите. Добавление массы к конструкции может изменить ее вибрационные характеристики и потенциально привести к неточным данным и анализу. Вес акселерометра, как правило, не должен превышать 10 % от веса испытательной конструкции.

 

Варианты монтажа

Другим аспектом вашей системы измерения вибрации является способ крепления акселерометра к целевой поверхности.Вы можете выбрать один из четырех типичных способов крепления:

  • Ручные или зондовые наконечники
  • Магнитный
  • Клей
  • Крепление шпильки

Крепление на шпильках, безусловно, лучший метод монтажа, но он требует сверления материала мишени и обычно используется для стационарной установки датчика. Остальные методы предназначены для временного прикрепления. Все различные способы крепления влияют на измеряемую частоту акселерометра. Вообще говоря, чем слабее соединение, тем ниже измеримый предел частоты.Добавление к акселерометру какой-либо массы, такой как клей или магнитное основание, снижает резонансную частоту, что может повлиять на точность и пределы используемого частотного диапазона акселерометра. Обратитесь к спецификациям акселерометра, чтобы определить, как различные способы монтажа влияют на пределы измерения частоты. В таблице 1 показаны типичные пределы частоты для акселерометра 100 мВ/G.

Метод Предел частоты
Портативный 500 Гц
Магнитный 2000 Гц
Клей от 2500 до 5000 Гц
Шпилька > 6000 Гц

Таблица 1. Пределы частоты для установки акселерометра на 100 мВ/G.

 

На рис. 5 показаны приблизительные диапазоны частот различных способов крепления, включая крепления на шпильках, крепления на клей, крепления на магнитах и ​​крепления на триаксиальном блоке.

 

Рис. 5. Различные диапазоны частот при различных методах монтажа.

 

 

Экологические ограничения

При выборе акселерометра обратите внимание на критические параметры окружающей среды, такие как максимальная рабочая температура, воздействие вредных химических веществ и влажность.Большинство акселерометров можно использовать в опасных условиях благодаря их прочной и надежной конструкции. Для дополнительной защиты промышленные акселерометры, изготовленные из нержавеющей стали, могут защитить датчики от коррозии и химических веществ.

Используйте акселерометр в режиме зарядки, если система должна работать при экстремальных температурах. Поскольку эти акселерометры не содержат встроенной электроники, рабочая температура ограничивается только чувствительным элементом и материалами, использованными в конструкции.Однако, поскольку они не имеют встроенной системы кондиционирования и усиления заряда, акселерометры с зарядным режимом чувствительны к помехам окружающей среды и требуют кабелей с низким уровнем шума. Если окружающая среда шумная, следует использовать встроенный преобразователь заряда или датчик IEPE со встроенным усилителем заряда.

Характеристики влажности определяются типом уплотнения акселерометра. Обычные уплотнения включают герметичные, эпоксидные или экологические уплотнения. Большинство этих уплотнений могут выдерживать высокие уровни влажности, но герметическое уплотнение рекомендуется при погружении в жидкость и длительном воздействии чрезмерной влажности.

 

Стоимость

Хотя акселерометры в режиме зарядки и IEPE имеют одинаковую стоимость, акселерометры IEPE имеют значительно меньшую стоимость для больших многоканальных систем, поскольку они не требуют специальных малошумящих кабелей и усилителей заряда. Кроме того, акселерометры IEPE проще в использовании, поскольку они требуют меньше ухода, внимания и усилий при эксплуатации и обслуживании.

 

Опции акселерометра

NI предлагает следующие одноосные и трехосные акселерометры.Чтобы помочь вам выбрать между акселерометрами, предлагаемыми NI, обратитесь к приведенной ниже таблице.

 

Таблица 2. Опции одноосевого акселерометра

 

Таблица3. Опции трехосного акселерометра

 

 

%PDF-1.6 % 2959 0 объект > эндообъект внешняя ссылка 2959 541 0000000016 00000 н 0000012972 00000 н 0000013232 00000 н 0000013269 00000 н 0000013318 00000 н 0000013368 00000 н 0000013500 00000 н 0000013560 00000 н 0000013636 00000 н 0000013668 00000 н 0000013754 00000 н 0000013955 00000 н 0000014291 00000 н 0000014876 00000 н 0000015049 00000 н 0000015624 00000 н 0000015662 00000 н 0000015717 00000 н 0000018779 00000 н 0000019090 00000 н 0000019193 00000 н 0000019295 00000 н 0000022395 00000 н 0000022710 00000 н 0000023827 00000 н 0000024657 00000 н 0000025366 00000 н 0000026293 00000 н 0000026331 00000 н 0000027345 00000 н 0000028370 00000 н 0000029037 00000 н 0000029599 00000 н 0000035799 00000 н 0000036020 00000 н 0000036398 00000 н 0000036761 00000 н 0000052802 00000 н 0000053027 00000 н 0000053394 00000 н 0000053650 00000 н 0000054453 00000 н 0000055258 00000 н 0000055840 00000 н 0000095482 00000 н 0000098153 00000 н 0000147000 00000 н 0000

00000 н 00010 00000 н 00010
00000 н 00010

00000 н 00010

00000 н 00010 00000 н 00010 00000 н 0001093779 00000 н 0001093908 00000 н 0001094349 00000 н 0001094550 00000 н 0001094703 00000 н 0001094898 00000 н 0001095083 00000 н 0001095480 00000 н 0001095767 00000 н 0001096104 00000 н 0001096273 00000 н 0001096464 00000 н 0001096653 00000 н 0001096790 00000 н 0001097177 00000 н 0001097408 00000 н 0001097597 00000 н 0001097886 00000 н 0001098117 00000 н 0001098314 00000 н 0001098547 00000 н 0001098952 00000 н 0001099243 00000 н 0001099640 00000 н 0001099941 00000 н 0001100138 00000 н 0001100477 00000 н 0001100750 00000 н 0001101071 00000 н 0001101304 00000 н 0001101579 00000 н 0001101936 00000 н 0001102251 00000 н 0001102698 00000 н 0001102869 00000 н 0001103122 00000 н 0001103335 00000 н 0001103476 00000 н 0001103701 00000 н 0001103984 00000 н 0001104255 00000 н 0000011116 00000 н трейлер ]>> startxref 0 %%EOF 3499 0 объект >поток xSgǟM6A%A*H5qt1UIpQ

. Разное

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.