Repositorio da Producao Cientifica e Intelectual da Unicamp: Identificação de parâmetros em máquinas rotativas utilizando filtragem adaptativa
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Title: Identificação de parâmetros em máquinas rotativas utilizando filtragem adaptativa
Title Alternative: Parameter identification in rotating machinery employing adaptive filtering
Author: Coraça, Eduardo Moraes, 1993-
Abstract: Resumo: O conhecimento das características dinâmicas de máquinas rotativas, tais como turbinas, bombas e compressores, é de grande importância tanto na sua fase de projeto, para a predição e correção de fenômenos vibratórios, como durante o seu funcionamento, para a detecção de falhas. Neste contexto, modelos computacionais são empregados como ferramenta de predição, o que se popularizou com os avanços de computadores mais eficientes nas últimas décadas. Entretanto, existe uma grande dificuldade na modelagem precisa de alguns componentes, tal como os mancais que podem apresentar características variáveis com a velocidade de rotação da máquina. Por outro lado, a identificação de modelos a partir de dados experimentais é um desafio, visto a dificuldade de se excitar o sistema adequadamente e devido ao limitado número de pontos onde é possível realizar medições de resposta em vibração. O tema de identificação baseada em modelos parcialmente conhecidos busca ajustar medições experimentais a um modelo da máquina que contempla o conhecimento do comportamento dinâmico de alguns componentes. Bons resultados foram alcançados, porém ainda se observa uma dificuldade em relação ao ajuste de modelos com parâmetros não-estacionários. Em contrapartida, este último tipo de ajuste foi realizado com sucesso utilizando filtragem adaptativa, em especial os filtros RLS e QRD-RLS, para a identificação de parâmetros modais. O objetivo deste trabalho é desenvolver um método de identificação de parâmetros físicos de máquinas rotativas, tais como rigidez e amortecimento, que permita o conhecimento do comportamento dos mancais e do desbalanceamento presente a partir de medições da amplitude de vibração devido às forças de desbalanceamento combinadas com um modelo previamente conhecido do rotor e dos discos. Para permitir a identificação de parâmetros variáveis com a velocidade da máquina, o algoritmo do filtro adaptativo QRD-RLS é apresentado e implementado. A validação do método ocorre através de simulações de um rotor apoiado em mancais com propriedades constantes e variáveis. Os resultados indicam uma boa estimativa da rigidez dos mancais e do desbalanceamento nos discos, porém uma grande dificuldade na identificação do amortecimento dos mancais. O método proposto se mostra promissor e estudos futuros são propostos com o intuito de se estender suas capacidades ao uso em máquinas reais
Abstract: Knowledge on the dynamic characteristics of rotating machinery, as turbines, pumps and compressors, is of great importance during project stage, for vibration phenomena prediction and correction, and for running machines, for fault detection. In this context, computational models can be employed as a prediction tool, which became popular due to more efficient computers in the last decades. However, modeling some components, such as bearings that can present speed-dependent characteristics, can be too complex. On the other hand, model identification from experimental data is a challenge, as it is difficult to adequately excite the system and due to the limited places where it is possible to measure the system response. The model-based identification research topic was proposed by different researchers in the field, which aims at fitting experimental data to the machine's partially known model. Good results were achieved, but non-stationary parameters still have not been accurately identified. However, this type of model adjustment was successfully achieved through the use of adaptive filters, specially the RLS and QRD-RLS algorithms, for the estimation of modal parameters. The goal of this work is to develop an identification method of rotating machinery physical parameters, such as stiffness and damping, which allows for the estimation of a bearing model and unbalance characteristics through the unbalance response measured at the bearings combined with a previously known model of the shaft and discs. In order to identify speed-dependent parameters, the QRD-RLS filter algorithm is presented and implemented. Validation occurs through simulations of a rotor supported on bearings with fixed and speed-dependent parameters. Results indicate the possibility of correctly estimating the variable bearing stiffness and disc unbalance. The proposed method is promising and future studies are recommended in order to extend its capabilities and applications to real-world machines
Citation: CORAÇA, Eduardo Moraes. Identificação de parâmetros em máquinas rotativas utilizando filtragem adaptativa. 2019. 1 recurso online (128 p.). Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica, Campinas, SP.