Проведено аналіз особливостей вібраційних процесів, що виникають при роботі рухомих вузлів енергетичного обладнання. Запропоновано використання класу лінійних періодичних випадкових процесів для побудови математичних моделей цих вібрацій. Розроблено математичну модель вібраційного процесу, яка враховує його періодичність та вплив на нього випадкових факторів різної фізичної природи та різної локалізації.
Проведен анализ основных особенностей вибрационных процессов, возникающих при работе подвижных узлов энергетического оборудования. На основе проведенного анализа предложено использование класса линейных периодических случайных процессов для построения математических моделей этих вибраций. Разработана математическая модель вибрационного процесса, которая учитывает как его периодичность, так и влияние на него источников вибраций различной физической природы и различной локализации. Полученная математическая модель позволяет аналитически исследовать вероятностные свойства вибрационных процессов в подвижных узлах энергетических машин, обосновывать наиболее информативные диагностические признаки для выявления и классификации определенных дефектов этих узлов, строить эффективные решающие правила по их диагностике.
The paper analyzed the main peculiarities of vibration processes arising during the operation of moving parts of power electrical equipment. Based on the analysis, authors proposed to use the class of linear periodic stochastic processes to elaborate the mathematical model of those vibrations. Following that approach authors developed new mathematical model of the vibrations which takes into account both the periodicity of the process and the impact of vibration sources of different physical nature and different localization. The model allows analytical investigation of probabilistic characteristics of vibrations in the moving parts of the power electrical equipment, the substantiation of most informative diagnostic parameters for detection and classification of defined failures of those parts, construction of the efficient decision rules for their diagnostics.