Изображение непровара в корне сварного шва	Изображение типичного годного шва (для сравнения)
Снимок телевизионной камерой	Снимок телевизионной камерой
Снимок с лазерно-голографической сеткой	Снимок с лазерно-голографической сеткой

В процессе контроля телевизионная камера с лазерным зондом перемещается вдоль контролируемой поверхности (сварного шва) с шагом 7…12 град с записью отснятых кадров в цифровом виде в базу данных контроля. При обследовании сварных стыков контролируется как сам стык, так и околошовная зона (зона термического влияния) шириной от 20 до 25 мм по обе стороны от шва в зависимости от толщины стенки свариваемых элементов. Минимальный размер выявляемого дефекта – не менее 0,5 мм.
Выявление отклонений может происходит на стадии анализа результатов контроля путем просмотра накопленного архива снимков, так и в режиме реального времени. Таким образом, возможна работа в двух режимах – ручном (контролер) и автоматическом (программмное обеспечение).
Выявление отклонений контролером при проведении визуального и измерительного контроля – поиск поверхностных отклонений (непроваров, трещин, раковин, задиров, царапин, коррозионных язв и т.д.) осуществляется путем просмотра на мониторе последовательности телевизионных изображений, полученных в результате записи массива элементов разложения в процессе контроля. Если на изображении выявлено отклонение, контролер приостанавливает просмотр и отмечает кадр с выявленным отклонением. Измерив размер выявленного отклонения и произведя идентификацию дефекта, контролер записывает информацию об обнаруженном отклонении в протокол контроля. Далее выбирается следующий раздел архива и повторяются предыдущие операции. При необходимости возможен повторный выход на выявленные отклонения для детального анализа. Результаты обработки результатов заносятся на электронный носитель информации. 
В автоматическом режиме системы технического зрения измерение геометрических размеров выявленных отклонений производится с помощью математических и программных алгоритмов. Измерение геометрических размеров в плоскости XY производится по изображениям, записанным телевизионной камерой, измерение глубины – по изображениям, записанным с использованием лазерно-голографического зонда в статическом режиме контроля (Рисунок 2).

Дефекты в трубах порождают уникальные сигналы, поэтому задача обнаружения полезных сигналов сводится к применению следующих методов применяемых при обработки изображения:
1. Бинаризация – перевод полноцветного или в градациях серого изображения в монохромное, где присутствуют только два типа пикселей – темные и светлые, которые соответствуют фону и объекту;
2. Разметка связных областей; 
3. Спектральный анализ контуров; 
4. Низкочастотная и пороговая фильтрация;
5. Нормализация спектра.
Как и в любой другой системе технического зрения, большое внимание стоит уделить проблеме шумовых сигналов, к которым можно отнести:
1. Аномалии продольного шва – это шумовой сигнал, возникающий из-за ошибки измерения магнитного поля по причине отхода датчиков от стенки трубы на продольных сварных швах.
2. Аппаратный сбой, связанный с нарушениями в работе бортового оборудования.
3. Изменение толщины стенки трубы.
4. Магнитная аномалия – неоднородная магнитная проницаемость, обусловленная технологией ее производства.
5. Программная ошибка.
В данной статье был рассмотрен ряд методов бесконтактного контроля дефектов трубопроводов. Дана характеристика существующих методов и рекомендации по области применения каждого из них.

Общепринятые, и до сих пор применяемые, методы контроля сборки редукторов предусматривают технологически сложный процесс, который заключается в многократной разборке и регулирования зубчатых зацеплений, а также трудоемкой регулировке натяжения подшипников и их контроля [1], это вызывает необходимость привлечение квалифицированного персонала, что еще больше удорожает продукцию.

Снизить затраты на контроль готовой продукции возможно применением новых безразборных методов контроля, которые поддаются автоматизации, что позволит ускорить процесс контроля и привлекать менее квалифицированный персонал.

Для контроля состояния зубчатых редукторов прекрасно зарекомендовал себя метод вибрационной диагностики [2], который:

-                     позволяет находить скрытые дефекты,

-                     не требует сборки-разборки изделия,

-                     малое время диагностирования,

-                     возможность обнаружения неисправностей на этапе их зарождения,

-                     возможность автоматизации процесса диагностики,

-                     минимизация ожидаемого риска действия системы обслуживания.

Обычно для оценки полученного результата измерений используют следующие методы [2]:

-                     статистический

-                     эталонный

-                     эталонно-статистический

Данные методы обработки результатов измерений эффективны при массовом и  серийном типах производства, где возможно набрать статистические данные или экономически оправдано изготовление (отбор) эталона, но малоприменимы в  мелкосерийном и единичном производствах.

Автор предлагает перейти от использования статистических методов обработки к аналитическим, что позволит устранить влияние случайных погрешностей эталона на результат контроля и отказаться от набора статистических данных для оценки.

Чтобы создать аналитическую модель зубчатого редуктора необходимо знать источники вибраций. Источниками вибраций в зубчатых редукторах являются подшипники и зубчатые зацепления. Следовательно, аналитическая модель будет представлять собой сумму гармонических спектров зубчатых зацеплений и спектров шумов подшипников [3],[4],[5]:

где спектр  каждого зубчатого зацепления   и спектр шума каждого подшипника   определяется известным аналитическим способом

Спектр шума зубчатой передачи имеет дискретный характер с основной частотой, равной или кратной частоте вращения и числу зубьев и определяется следующим образом:

где  - частота периодических колебаний входного воздействия,  - частота пересопряжений зубьев, - номер гармоники зубцовой частоты.

Вибрацию подшипников качения вызывают внутренние силы, которые обусловлены отклонениями элементов подшипника и монтажных размеров.

Основными причинами возникновения вибрации могут служить:  овальности и разноразмерности тел качения, наличие радиального и осевого зазора между телами качения и кольцами, дефекты поверхности дорожки качения, а также зазоры в гнездах сепаратора. Однако даже идеально изготовленный подшипник качения является источником вибрации из-за упругих деформаций деталей.

Изготовленный с высокой точностью подшипник может быть источником вибрации и шума, если он был неправильно установлен.

Спектр шума исправного и правильно установленного подшипника можно определить следующим образом:

где   -количество тел качения в одном ряду подшипника,  - оборотная частота вращения ротора,  - диаметр тела качения,  - средний диаметр сепаратора,  - угол контакта тел качения с обоймой.

Автор предлагает сравнивать рассчитанный и измеренный спектры сигнала зубчатого редуктора и, по результатам сравнения, делать вывод про качество изготовления зубчатых зацеплений и подшипников в редукторе.

Для реализации предложенного метода был разработан специальный стенд, который позволяет провести измерение вибрации зубчатого редуктора и сравнить её с аналитической моделью.

Стенд (см. рис. 1) состоит из виброизолированной плиты (2) на которую устанавливают редуктор, основания (1), на котором расположен двигатель (5), от которого через муфту (6) задается движение на входной вал, выходной вал нагружен маховиком (4).

Датчик для измерения вибраций устанавливается на виброизолированую плиту.

Рис.1. Стенд для испытания

Электрическая схема стенда (см. рис. 2) состоит из датчика вибраций, модели ADXL345, микроконтроллера AT90S8535, клавиатуры и ЖК-дисплея. Электрическая схема работает следующим образом: записываем аналоговый сигнал вибраций редуктора, далее полученный сигнал переобразовываем в спектр, считываем спектр-еталон из файла, далее проводим сравнение спектра сигнала редуктора и спектра-еталона и по результатам сравнения делаем вывод о пригодности редуктора (см. рис. 3).

Предлагаемое приспособление позволяет безразборно контролировать качество сборки зубчатых редукторов путем анализа спектра вибрационного сигнала, исключая возможность влияния скрытых дефектов на результат. Также оно позволяет ускорить  технологическую подготовку контроля и сократит цикл производства, что повышает конкурентоспособность изделия.

Использование принципов функциональной диагностики с переходом на систему мониторинга технического состояния электропривода даст возможность планировать проведение ремонтов, технического обслуживания, экономически оправданное продление срока службы оборудования, что в свою очередь позволит повысить ресурсоэффективность эксплуатации. Оптимальное прогнозирование снизит трудозатраты на ремонт,  расход запасных частей, простои и дополнительные потери, связанные с перегрузкой и работой изношенного оборудования.   Проведение технического обслуживания в этом случае производится только тогда, когда это необходимо в связи с наступлением высокой вероятности отказа оборудования. Тем самым не нарушается работа исправного механизма из-за вмешательства человека. Для того чтобы оперативно определять  состояние оборудования, контролировать и прогнозировать его работу необходимо наличие нескольких подсистем, которые должны быть объединены в интегрированную информационно аналитическую систему (ИИАС). Процесс разработки, внедрения и интеграция с систем такого рода c ERP является длительным и дорогостоящим, поэтому целесообразно реализовывать её модульно. Каждый модуль является законченной самостоятельной системой реализующей определенную функцию и отключение или вывод из работы других модулей не должен влиять на работу остальных.

Стационарные системы диагностики эффективны для крупных объектов с однотипными приводами, которые имеют постоянную загрузку и скорость вращения. В настоящее время нет готовых систем, которые были бы  унифицированы и могли применятся для различных производств [3]. В основном такие системы специализированны для конкретных машин и оборудования и основаны на вибрационном анализе. Однако для оборудования, которое работает в «тяжелых» условиях при наличии множества паразитных вибраций, а также зачастую невозможность получить доступа к оборудованию применение таких систем не является возможным [1].

При формировании требований к системе необходимо выбрать:  виды диагностики, методы обработки данных и  средства сбора информации, которые позволят реализовать систему при наименьших затратах, максимально используя оборудование и системы, которые уже есть на предприятии. На настоящий момент нет безошибочного метода контроля и диагностики, поскольку могут встречаться нештатные условия эксплуатации электропривода, переходные процессы, обусловленные случайным характером нагрузки и изменением управляющего воздействия, поэтому применяемые диагностические методы должны быть избыточны по физической сути и набору диагностических параметров[2]. В связи с этим входные данные для ИИАС (рисунок 1) можно разбить на ON-Line параметры и Off-Line.

ON-Line параметры необходимы для оперативного контроля и прогнозирования на небольшой промежуток времени достаточного для удовлетворения непрерывности технологического процесса и своевременного обнаружения возможности развития аварии. На основании обработки данных ИИАС сможет заблаговременно сигнализировать о возможной аварии и остановить оборудование в случае необходимости.  В ON-Line входят параметры:

окружающей среды (температура, загазованность, влажность и.т.д.);

двигателя (ток, напряжение, скорость, температура, вибрации, гармонический состав тока и.т.д.);

питающей сети (несимметрия напряжений, отклонение напряжения, отклонение частоты, коэффициенты гармонических составляющих и.т.д.);

технологического процесса (загрузка, положение, время работы и.т.д.).

Off-Line параметры необходимы для последующего моделирования и прогнозирования как на короткий, так и на длительный интервал времени, что, в свою очередь, позволит оптимально организовать плановые ремонты, вывод оборудования из работы и заказ запасных частей. Помимо основных параметров, которые снимаются в  ON-Line режиме для системы необходимы данные о проведенных ремонтах, данные об авариях, данные полученные в результате комплексной и экспресс диагностики. На основании совокупности входных данных ИИАС формирует отчет об износе отдельных узлов электропривода и о вероятности выхода их из строя. На следующем этапе определяются причины износа и  их вклад в износ определенного узла электропривода. На основании этих знаний принимается решение об управлении нагрузкой и о заказе запасных частей, износ которых превышает пороговое значение. Отдельный модуль ИИАС осуществляет расчет дополнительных потерь, которые возникают в электроприводе в результате значительного износа деталей, неудовлетворительном качестве питающего напряжения, перегреве или не оптимальной работы электропривода, по этим данным выдаются рекомендации по энергосбережению.

Рисунок 1. Структурная схема ИИАС контроля, диагностики и оценки остаточного ресурса электропривода.

В результате обработки данных представленная модульная система делает заключение об общем состояние электропривода и прогноз на заданный промежуток времени, на основании которых принимается решение о выводе оборудования в плановый ремонт или проведении комплексной диагностики. Представленная ИИАС контроля, диагностики и оценки остаточного ресурса электропривода, позволит  полностью перейти от системы планово-предупредительных ремонтов к системе обслуживания по фактическому состоянию, а также на основе кратковременных прогнозов предупреждать возникновение серьезных аварий в результате внезапного выхода из строя оборудования.

Техническое обследование зданий и сооружений – процесс, включающий в себя испытания, анализ, контроль и оценку конструкций, грунтов их основания и фундаментов, с целью определения эксплуатационных качеств, необходимости проведения работ, связанных с ремонтом и реконструкцией объекта, выяснения причин аварий и прогнозирования поведения конструкций.

Часто данное понятие приравнивают к понятию «диагностика», что в корне неверно. «Диагностика» относится к отрасли научно-технических знаний, которая состоит из теорий, методов и средств обнаружения и поиска дефектов. Поэтому главной задачей диагностики, если рассматривать её в качестве научной дисциплины, является разработка методов и средств получения полной информации о состоянии объекта. При технической диагностике устанавливаются причины, вызвавшие отказ или повреждения конструкций. Под дефектом при этом понимается любое отклонение какого-либо параметра от установленного нормативно-правовыми актами. А процесс обнаружения и поиска дефектов является «диагностированием».

Цель проведения обследования состоит в формировании заключений о техническом состоянии конструкций и зданий в целом, их пригодности при дальнейшей эксплуатации.

Например, в случае возникновения аварий определяется состояние, сохранившихся конструкций (диагностика), существует возможность определения состояния конструкций перед аварией (генетика), вносятся рекомендации о ресурсе использования зданий и сооружений по итогам ремонтных работ (прогностика).

Рассмотрим основные причины проведения обследования:

1. Истечение срока эксплуатации (необходимо определить пригодность зданий и сооружений для безопасной эксплуатации);
2. Наличие вероятности ухудшения прочностных характеристик, например, вследствие силовых, температурных, коррозионных или иных воздействий;
3. После аварий техногенного характера, стихийных бедствий и т.п.;
4. Предписание государственных надзорных служб;
5. Инициатива собственника объекта;
6. Перепланировка, модернизация и т.д. объекта, в результате чего, увеличились эксплуатационные нагрузки и воздействия на несущие строительные конструкции;
7. Реконструкция зданий;
8. Отступление от проекта строительства;
9. Отсутствие проектной и технической документации;
10. Изменение технологического или функционального назначения исследуемого сооружения, здания;
11. Возобновление приостановившегося строительства (при отсутствии консервации);
12. Деформирование грунтовых оснований;
13. Строительство зданий и сооружений вблизи от объекта.

Согласованное техническое задание является основанием для начала проведения процесса обследования, в котором в обязательном порядке указывается необходимость проведения работ, их объем, состав и характер.

В техническом задании также приводятся следующие сведения:

• данные о заказчике работ;
• ведомость предстоящих работ;
• описание объекта обследования;
• краткая характеристика и назначение объекта;
• сведения о наличии технической документации.

Проведение обследования зданий и сооружений

При обследовании зданий и сооружений объектами исследования являются основные несущие конструкции, а именно: фундаменты, балки; стены и колонны; перекрытия, балконы, лестницы, подкрановые балки, связующие конструкции, элементы отвечающие за жесткость конструкции, стыки и узлы. В комплексное обследование также необходимо включить системы водоснабжения, отопления, канализации, вентиляции и газоснабжения.

Выполняется техническое обследование в три этапа: подготовка к проведению обследования, предварительное (визуальное) обследование и детальное (инструментальное) обследование.

Цель подготовительных работ заключается в получении информации о материалах инженерно-геологических изысканий, о проектно-технической документации, в проведении её анализа, в составлении программы работ с учетом согласованного технического задания.

С целью получения первоначальной оценки технического состояния объекта проводится предварительное обследование по внешним признакам. В результате чего решается вопрос о необходимости проведения детального обследования и уточнения программы работ.

В случае обнаружения трещин, разломов, перекосов и других повреждений, указывающих на неудовлетворительное состояние грунтового основания, необходимо при инструментальном обследовании проводить инженерно-геологические исследования.

Заключение с выводами по результатам исследований является итоговым документом проведенных работ. В заключении могут быть указаны рекомендации по восстановлению прочностных характеристик конструкции.

Материалы данной статьи рекомендуется учитывать при составлении программы и методики технического обследования зданий и сооружений специалистами неразрушающего контроля и экспертами в области промышленной безопасности.

Одним из основных достоинств этой программы является возможность создания, редактирования и изменения базы знаний, созданной самим пользователем. Для этого можно использовать «Редактор баз знаний», поставляемый совместно с «Малой Экспертной Системой».

В комплекте с системой имеются примеры баз знаний, например, медицинская база знаний по 89 болезням и база для идентификации микроорганизмов[2].

Для инсталяции необходимо запустить файл MiniES2Install.exe и следовать указаниям установщика. Программа не имеет специфических системных требований. Главное требование – ОС Windows. Автором программы является Алексей Бухнин.

Важным плюсом программы «Малая Экспертная Система» можно назвать возможность создания, редактирования и использования собственной базы знаний. Чтобы облегчить данную задачу, был написан Редактор баз знаний 1.0, поставляемый вместе с системой.

Возможности редактора:

а)     изменение файлов размером больше 64 килобайт;

б)    возможность отображения положения курсора в данный момент;

в)     поиск и изменение частей текста;

г)     проверка сформированной базы знаний на ошибки без запуска «Малой Экспертной Системы»;

д)    работа паролями баз знаний.

Редактор дает возможность задавать пароли на изменение и чтение баз знаний.

База знаний может быть так же создана в программе Блокнот и сохранена в формате .mkb.

База знаний является текстовым файлом с возможностью последующего шифрования, содержащим три секции, имеющие структуру:

1.

Описание базы знаний, имя автора, комментарий и т.п.

(возможно использование записи в несколько строк, общей длиной не более 10000 символов; данная секция заканчивается после первой пустой строки).

2.

Свидетельство № 0 (любой текст, размером не более 1000 символов, заканчивающийся переносом строки)

Свидетельство № 1

Свидетельство № 2

…

Свидетельство № N (после последнего свидетельства следует одна пустая строка, и вторая секция заканчивается).

3.

Исход № 0, P [ , i, Py, Pn ]

Исход № 1, P [ , i, Py, Pn ]

Исход № 2, P [ , i, Py, Pn ]

…

Исход № M, P [ , i, Py, Pn ]

Последняя секция задает описание правил вывода. В начале описания задаётся исход, вероятность которого изменяется в зависимости от данных правил. Это текст, содержащий различные символы, за исключением запятых. После запятой записывается априорная вероятность данного исхода (P), т.е. вероятность исхода в том случае, если отсутствует какая-либо дополнительная информация. Далее через запятую записывается ряд повторяющихся полей, состоящих из трёх элементов: (i), ( Py = P(E / H) и Pn = P(E / неH)).

(i) – номер соответствующего вопроса (симптома, свидетельства).

( Py = P(E / H) и Pn = P(E / неH) ) – вероятности ответа «Да» на данный вопрос, в случае, если возможный исход верен и неверен. Эти данные записываются для каждого вопроса, связанного с данным исходом[1].

Следует заметить, что P меньшее или равное 0.00001 считается равной нулю, а P большее или равное 0.99999 – единице,  поэтому не следует указывать такие значения – исход с подобной априорной вероятностью обрабатываться не будет[1].

Постоим такую базу знаний:

“Диагностика заболевания”

Автор: Александр Столяров.

Вопросы:

Температура есть?

Озноб есть?

Боль в горле?

Изменение цвета лица?

Насморк?

Боль в желудке

Грипп, 0.1, 1,0.7,0.1, 2,0.7,0.1, 3,0.01,0.5, 4,0,0.5, 5,0.5,0.5

Фарингит, 0.3, 1,0.1,0.5, 2,0,0.5, 3,0.95,0, 4,0,0.5

Отравление, 0.3, 2,1,0.3, 4,0.8,0.4

ОРЗ, 0.4, 2,0,0.5, 4,1,0.1, 5,0,0.5

Аллергия, 0.4, 1,0,0.3, 4,0.4,0.2, 5,1,0.5

Чтобы начать диагностику требуется нажать на кнопку «Начать консультацию с экспертной системой», либо на «горячую» клавишу <F3>.

Данная версия поддерживает два варианта ответа пользователя:

1. Задаем по некоторой шкале коэффициент уверенности (например, от –5, означающего «точно нет», до +5, означающего «точно да»).
2. Вводим вероятность истинности свидетельства (число от нуля до единицы).

И в первом и во втором случае пользователь может выбирать любые промежуточные значения. Кнопка  ^КУ/_Р, расположенная слева от приглашения на ввод ответа, позволяет переключиться между вариантами ответа. Так же это можно сделать при помощи «горячей» клавишей <F8>[1].

Откроем созданную базу знаний в Малой Экспертной Системе 2.0.

Запустим диагностику и ответим на вопросы системы.

Результаты диагностики можно сортировать по алфавиту или вероятности.

Данная система, как уже было сказано выше, использует байесовскую систему логического вывода. Это означает, что информация, которая обрабатывается экспертной системой, не может являться абсолютно точной, а носит, скорее, вероятностный характер[4]. Пользователь не может быть полностью уверен в абсолютной истинности или ложности свидетельства, он может лишь отвечать на запросы системы с какой-либо степенью уверенности. В свою очередь система выводит результат консультации в форме градированных вероятностей наступления исходов.