Лесковец Игорь Вадимович – канд. техн. наук, доц., заведующий кафедрой «Транспортные и технологические машины»
212000, г. Могилев, пр-т Мира, 43
Scopus Author: ID 57214989692
ResearcherID: MFI-1510-2025
Igor V. Leskovets – Cand. of Sci. (Eng.), Associate Professor, Head of the Department “Transport and Technological Machines”
43, Mira Avenue, Mogilev, 212000
Scopus Author: ID 57214989692
ResearcherID: MFI-1510-2025
Грац Александр Андреевич – инженер
г. Минск, тер. Национального аэропорта Минск
Alexander A. Grats – engineer
Territory of Minsk National Airport, Minsk
Рогожин Владимир Дмитриевич – канд. техн. наук, доц., декан инженерного факультета заочного образования
212000, г. Могилев, пр-т Мира, 43
Vladimir D. Rogozhin – Cand. of Sci. (Eng.), Associate Professor, Dean of Engineering Faculty of Correspondence Education
43, Mira Avenue, Mogilev, 212000
Введение. В статье представлен обзор современных методов диагностирования мобильных машин. Выделены направления диагностирования: с помощью применения алгоритмов, основанных на использовании комплекса контроллеров, предназначенных для сбора и хранения актуальной диагностической информации; искусственного интеллекта, позволяющего выполнить поэтапное диагностирование на основе текущей информации о скоростях движения гидродвигателей, давления и скорости жидкости. А также отмечены направления использования статопараметрических методов, позволяющих определить состояние рабочей жидкости и спрогнозировать состояние различных узлов гидропривода; показателей состояния фильтра для оценки степени износа шестеренных насосов; системы показателей, позволяющих установить остаточный ресурс элементов гидропривода.
Материалы и методы. Авторами предлагается применить уравнение Бернулли для определения скоростных и пьезометрических напоров на выбранных участках гидропривода с целью построения цифровой модели в виде кривой гидравлического уклона. Отмечается, что для гидросистем, оснащенных гидромоторами, возможно получение разных режимов работы гидравлических участков при минимальной и максимальной частоте вращения насосов, что дает возможность анализа работы гидросистемы при давлениях, которые изменяются в широком диапазоне. Цифровая модель строится на основании известных зависимостей, позволяющих теоретическим путем определить скоростной и пьезометрический напоры на разных участках гидросистемы.
Результаты. Применение данной цифровой модели на различных участках во время технического обслуживания гидропривода и сравнение измеренных показателей и теоретических на участках гидросистемы позволит установить его исправность или спрогнозировать выход из строя.
Обсуждение и заключение. Данный подход позволит своевременно провести ремонтные работы и исключить внезапный выход техники из строя.
Introduction. The article presents an overview of modern diagnostic methods for mobile machines. The directions of diagnosis are outlined: with the applications of algorithms based on the use of a complex of controllers designed to collect and store up-to-date diagnostic information; with the help of artificial intelligence allowing to perform step-by-step diagnostics on current information about the speed of hydraulic motors, pressure and fluid velocity. The article also demonstrates the ways for using parametric statistical methods that are possible to determine the state of the working fluid and predict the state of various hydraulic drive units; filter condition indicators for assessing the wear degree of gear pumps; a system of indicators demonstrating unconsumed residual resource of hydraulic drive elements.
Materials and Methods. The authors propose to use the Bernoulli equation to determine the velocity and piezometric heads in selected sections of the hydraulic drive in order to construct a digital model in the form of a hydraulic slope curve. It is noted that for hydraulic systems equipped with hydraulic motors, it is possible to obtain different operating modes of hydraulic sections at minimum and maximum pump speeds, which makes it capable to analyze the operation of the hydraulic system at pressures that vary over a wide range. The digital model is built on the basis of known dependencies, which theoretically allow us to determine the velocity and piezometric pressures in different parts of the hydraulic system.
Results. The application of this digital model in various areas, during maintenance of the hydraulic drive and a comparison of the measured values in the sections of the hydraulic system with the theoretical ones will make it possible to establish its serviceability or predict failure.
Discussions and Conclusions. The proposed approach will allow to carry out repairs in a timely manner and eliminate sudden equipment failure.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.