Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phương pháp phát hiện lỗi dựa trên độ lệch cho các mắc xích dưới tải trọng biến đổi
Tóm tắt
Các mắc xích được sử dụng trong công việc nâng hạ chủ yếu chịu tải trọng mỏi trong quá trình hoạt động. Việc hỏng hóc của mắc xích có thể dẫn đến tai nạn thảm khốc và tổn thất kinh tế vì chúng đóng vai trò kết nối giữa tải trọng và thiết bị nâng. Do đó, việc phát hiện sớm các lỗi của mắc xích là cần thiết. Trong nghiên cứu này, các điểm yếu của một mắc xích đã được xác định thông qua phân phối ứng suất tính toán và được xác minh qua các thí nghiệm mỏi. Các đặc trưng đại diện đã được trích xuất dựa trên giá trị RMS và giá trị đỉnh tới đỉnh của dữ liệu biến dạng kép. Ngưỡng phát hiện lỗi đã được định nghĩa dựa trên các đặc trưng và các hàm trọng số xem xét tỷ lệ nghịch giữa các giá trị biến dạng và tuổi thọ của mắc xích. Hiệu suất của các thiết bị phát hiện được đánh giá bằng cách so sánh với số chu kỳ giữa lỗi phát hiện được và vết nứt sơ khởi. Thiết bị phát hiện được chọn, không sử dụng các công thức phức tạp, có khả năng thực hiện việc phát hiện lỗi của các mắc xích một cách hiệu quả.
Từ khóa
#mắc xích #phát hiện lỗi #tải trọng mỏi #ứng suất #biến dạng #thí nghiệm mỏiTài liệu tham khảo
A. Garvie, Lifting incident review 1998-2003, Health and Safety Executive (2004) 22–51.
J. Williams, G. Woltman and B. Olive, Investigation of fatal accident, Minerals Management Service (2004) 4–14.
DNV, Guidelines on design and operation of wave energy converters, Det Norske Veritas (2005) 40–76.
D. F. Bryan and J. M. Potter, Effect of load spectrum variables on fatigue crack initiation and propagation, ASTM (1980) 3–23.
A. M. P. De Jesus, H. Pinto, A. Fernández-Canteli, E. Castillo and J. A. F. O. Correia, Fatigue assessment of a riveted shear splice based on a probabilistic model, International J. of Fatigue, 32 (2) (2010) 453–462.
R. F. Sanches, A. M. P. de Jesus, J. A. F. O. Correia, A. L. L. da Silva and A. A. Fernandes, A probabilistic fatigue approach for riveted joints using Monte Carlo simulation, J. of Constructional Steel Research, 110 (2015) 149–162.
J. A. F. O. Correia, S. Blasón, A. M. P. De Jesus, A. F. Canteli, P. M. G. P. Moreira and P. J. Tavares, Fatigue life prediction based on an equivalent initial flaw size approach and a new normalized fatigue crack growth model, Engineering Failure Analysis, 69 (2016) 15–28.
J. Correia et al., Generalized probabilistic model allowing for various fatigue damage variables, International J. of Fatigue, 100 (2017) 187–194.
C. S. Horas, J. A. F. O. Correia, A. M. P. De Jesus, P. Kripakaran and R. Calçada, Application of the modal superposition technique combined with analytical elastoplastic approaches to assess the fatigue crack initiation on structural components, Engineering Fracture Mechanics (in press).
M. Muniz-Calvente, A. M. P. de Jesus, J. A. F. O. Correia and A. Fernández-Canteli, A methodology for probabilistic prediction of fatigue crack initiation taking into account the scale effect, Engineering Fracture Mechanics (in press).
Shackles specification of The Crosby Group, Available at: http://www.thecrosbygroup.com/catalog/shackles/?language =en-US (Accessed June 17 (2017)).
Shackles specification of GUNNEBO INDUSTRIES, Available at: http://www.gunnebojohnson.com/shackles (Accessed June 17 (2017)).
Shackles specification of VAN BEEST B.V., Available at: http://www.vanbeest.com/products/product-brochures (Accessed June 17 (2017)).
S. Sankararaman, Y. Ling and S. Mahadevan, Uncertainty quantification and model validation of fatigue crack growth prediction, Engineering Fracture Mechanics, 78 (7) (2011) 1487–1504.
Z. Mao and M. Todd, A model of uncertainty quantification in the estimation of noise-contaminated transmissibility measurements for system identification, Rotating Machinery, Structural Health Monitoring, Shock and Vibration, Springer New York, New York, NY, 5 (2011) 389–398.
S. Sankararaman and K. Goebel, Why is the remaining useful life prediction uncertain?, Annual Conference of the Prognostics and Health Management Society, USA (2013).
P. Kohut et al., Monitoring of a civil structure’s state based on noncontact measurements, Structural Health Monitoring, 12 (5–6) (2013) 411–429.
P. Jingyue, L. Datong, L. Haitao, P. Yu and P. Xiyuan, Anomaly detection based on data stream monitoring and prediction with improved Gaussian process regression algorithm, 2014 IEEE Conference on Prognostics and Health Management (PHM) (2014) 1–7.
S. Sankararaman and K. Goebel, Uncertainty in prognostics and systems health management, International J. of Prognostics and Health Management, 6 (2015).
D.-C. Baek, K.-H. Bae, J.-W. Park and B.-O. Choi, Physical-clone-based prognostics of mechanical structures, 2015 IEEE Conference on Prognostics and Health Management (PHM) (2015) 1–5.
D.-C. Baek and J.-W. Park, Development of dual sensor for prognosticating fatigue failure of mechanical structures, Trans. Korean Soc. Mech. Eng. A, 40 (8) (2016) 721–724.
J. Fan, C. Qian, X. Fan, G. Zhang and M. Pecht, In-situ monitoring and anomaly detection for LED packages using a Mahalanobis distance approach, 2015 First International Conference on Reliability Systems Engineering (ICRSE) (2015) 1–6.
D. Siegel, J. Lee and C. Ly, Methodology and framework for predicting rolling element helicopter bearing failure, 2011 IEEE Conference on Prognostics and Health Management (PHM) (2011) 1–9.
T. Jing, M. H. Azarian and M. Pecht, Rolling element bearing fault detection using density-based clustering, 2014 IEEE Conference on Prognostics and Health Management (PHM) (2014) 1–7.
S. Jin and S.-K. Lee, Bearing fault detection utilizing group delay and the Hilbert-Huang transform, J. of Mechanical Science and Technology, 31 (3) (2017) 1089–1096.
N. Patil, D. Das and M. Pecht, Anomaly detection for IGBTs using Mahalanobis distance, Microelectronics Reliability, 55 (7) (2015) 1054–1059.
X. Liang, M. J. Zuo and M. R. Hoseini, Understanding vibration properties of a planetary gear set for fault detection, 2014 IEEE Conference on Prognostics and Health Management (PHM) (2014) 1–6.
C. Niezrecki et al., Inspection and monitoring of wind turbine blade-embedded wave defects during fatigue testing, Structural Health Monitoring, 13 (6) (2014) 629–643.
E. D. Lorenzo, G. Petrone, S. Manzato, B. Peeters, W. Desmet and F. Marulo, Damage detection in wind turbine blades by using operational modal analysis, Structural Health Monitoring, 15 (3) (2016) 289–301.
I. A. Khan and D. R. Parhi, Fault detection of composite beam by using the modal parameters and RBFNN technique, J. of Mechanical Science and Technology, 29 (4) (2015) 1637–1648.
A. Maghsoodi, A. Ohadi, M. Sadighi and H. Amindavar, Damage detection in multilayered fiber–metal laminates using guided-wave phased array, J. of Mechanical Science and Technology, 30 (5) (2016) 2113–2120.
Q. Jiang, Q. Zhu, B. Wang and L. Guo, Nonlinear machine fault detection by semi-supervised Laplacian Eigenmaps, J. of Mechanical Science and Technology, 31 (8) (2017) 3697–3703.
O. Bartier, X. Hernot and G. Mauvoisin, Theoretical and experimental analysis of contact radius for spherical indentation, Mechanics of Materials, 42 (6) (2010) 640–656.
I. Jeon, Y. Lee and S. Im, Higher order eigenfields in mode II cracks under elastic-plastic deformation, KSME International J., 17 (2) (2003) 254–268.
K. Cho and I. Jeon, Numerical analysis of the warpage problem in TSOP, Microelectronics Reliability, 44 (4) (2004) 621–626.
P. Večeř, M. Kreidl and R. Šmíd, Condition indicators for gearbox condition monitoring systems, Acta Polytechnica, 45 (6) (2005) 35–43.
E. Y. Kim, A. C. Tan, B.-S. Yang and V. Kosse, Experimental study on condition monitoring of low speed bearings: Time domain analysis, 5th Australasian Congress on Applied Mechanics (ACAM 2007), Engineers Australia, 1 (2007) 108–113.
B. L. Song and J. Lee, Framework of designing an adaptive and multi-regime prognostics and health management for wind turbine reliability and efficiency improvement, Framework, 4 (2) (2013) 142–149.
D.-H. Lee, S. J. Kwon, B.-S. Park, D.-Y. Cho and J.-W. Kim, Development of Condition Monitoring System for Reduction Unit of High-speed Rail, J. Korean Soc. Precis. Eng., 30 (7) (2013) 667–672.
J. L. Godwin, P. Matthews and C. Watson, Robust multivariate statistical ensembles for bearing fault detection and identification, 2014 IEEE Conference on Prognostics and Health Management (PHM) (2014) 1–11.