Diagnostyka techniczna - spojrzenie syntetyczne

Diagnostyka techniczna, a pod tym pojęciem rozumiemy diagnostykę maszyn i urządzeń, jako nauka zaczęła się zwolna wyłaniać w latach siedemdziesiątych. Wpierw w dziedzinie tej panowały normy drganiowe typu ISO 1940, lub nawet ustalenia prywatnych firm (IRD Mechanalysis) zajmujących się diagnostyką maszyn. A trzeba dodać, że możliwości badawcze procesów drganiowych, i wiedza o drganiach maszyn nie była wtedy duża. Mierzono amplitudy drgań prędkości, przemieszenia, czy tez przyspieszenia, za pomocą dość prostych przetworników, rejestratorów i analizatorów. Ale stopniowo łącząc tę wiedzę z podstawami dynamiki maszyn i wibroakustyki maszyn modelami i relacjami udało się ze 'sztuki pomiaru i interpretacji', jaką była wtedy diagnostyka, zrobić 'prawie' dyscyplinę wiedzy i umiejętności, niezwykle przydatną w praktyce utrzymania ruchu maszyn. Przyczyniły się do tego znacznie hardwarowe i softwarowe postępy w przetwarzaniu sygnałów i rosnące powiązanie tej wiedzy szczegółowej z dynamiką i eksploatacja maszyn, ze sposobem ich zużywania się i wyłaniającymi się zwolna modelami diagnostycznymi, technologiami informatycznymi i sztuczną inteligencją. W chwili obecnej metody i środki diagnostyki technicznej, zwłaszcza wibroakustycznej, znalazły zastosowanie we wszystkich fazach życia obiektów, od projektowania przez wytwarzanie, eksploatację, aż do reużytkowania. W pracy będą scharakteryzowane głownie sposoby rozumowania i osiągnięcia diagnostyki, a w sposób zwarty najlepiej to ilustruje załączona w podsumowaniu mapka myślowa.

The beginning of machine condition monitoring (MCM) starts in a half of a previous century, mainly as a help in critical machines maintenance. At that time, the knowledge on machine acoustic noise and vibration was not large, mainly due to small possibilities in measuring and analysis of these processes. Hence it was based mainly on application of some vibration standards like ISO 1940, and the guidelines of some consulting firms like IRD Mechanalysis. The accumulation of knowledge on vibrational behavior of machines and improvements in measuring and analysis of vibration signals, mainly due to introduction of digital signal processing and analysis, has made substantial increase in machine fault detection and condition forecasting. Moreover vibration condition monitoring of the machines is now applied not only to the running machines, but in all phases of machine life, in the design, manufacturing, the usage, and recycling. We can measure, process and use for these purposes several vibration processes simultaneously, enabling the precise fault detection assessment and forecasting of residual life of the machine, sometimes far away from the machines, like in case of large wind turbines and farms.