doi: 10.52899/24141437_2026_01_105
УДК: 621.822:681.518

PF-Bearing Analyzer: алгоритмическая реализация метода пик-фактора для диагностики и прогнозирования технического состояния подшипников качения

Хруцкий О. В., Егорова А. Д., Полежаев А. .
Язык статьи:
Ссылка для цитирования: Полежаев А., Егорова А.Д., Хруцкий О.В. PF-Bearing Analyzer: алгоритмическая реализация метода пик-фактора для диагностики и прогнозирования технического состояния подшипников качения // Труды Санкт-Петербургского государственного морского технического университета. 2026. Т. 5, № 1. С. 105–113. DOI: https://doi.org/10.52899/24141437_2026_01_105 EDN: UBBMKM

Аннотация

Актуальность. Актуальность работы обусловлена потребностью в создании открытых и математически обоснованных инструментов для оценки технического состояния энергомеханического оборудования. Существующие дорогостоящие коммерческие системы часто работают по принципу «черного ящика», что ограничивает возможности их анализа и гибкой настройки инженерами и исследователями. Цель. Детальный обзор и описание алгоритмического комплекса PF-Bearing Analyzer, предназначенного для диагностики и прогнозирования технического состояния опорных подшипников качения. Методы. В основе методики лежит анализ вибрационных сигналов, базирующийся на вычислении статистического параметра пик-фактора (Peak Factor) в заданной высокочастотной полосе. В ядро обработки данных заложены методы цифровой фильтрации (фильтр Баттерворта в SOS-реализации), а также методы робастного регрессионного анализа (L1-регрессия) для прогнозирования и параметризации пороговой модели. Результаты. Рассмотрены теоретические основы метода, физика возникновения дефектов в опорных подшипниках, соответствующий математический аппарат и его алгоритмическая реализация. Представленный материал раскрывает принципы работы комплекса и обосновывает выбор используемых алгоритмов обработки данных. Заключение. Разработанный алгоритмический комплекс предоставляет специалистам открытый, гибко настраиваемый инструмент диагностики опорных подшипников энергомеханического оборудования, являющийся эффективной альтернативой закрытым коммерческим системам.  Ключевые слова: вибродиагностика; пик-фактор; опорные подшипники качения; техническое обслуживание оборудования; прогнозирование; Python; цифровая фильтрация; статистическая диагностика.

Список литературы

1. Myasnikov YN. Reliability and Technical Diagnostics of Ship Power Systems (NTDIKA). Saint Petersburg: Krylov State Research Centre Publ., 2008. 183 p. (In Russ.)
2. Kostyukov VN. Monitoring of production safety. Moscow: Mashinostroenie, 2002. 224 p. (In Russ.)
3. Yakovleva MV, Shalina AI. Predictive life-cycle maintenance as a cost-cutting factor for high-tech companies. Sistemy upravleniya polnym zhiznennym tsiklom vysokotekhnologichnoy produktsii v mashinostroenii: novye istochniki rosta: proceedings of the VI All-Russian scientific-practical conference. Moscow: MGTU im. N.E. Baumana, 2023. Рp. 186–191. (In Russ.) doi: 10.18334/9785912924668.186-190 EDN: HOAHLK
4. Kostyukov VN, Naumenko AP. Fundamentals of Vibroacoustic Diagnostics and Machine Monitoring: A Tutorial. Omsk: OmGTU Publ., 2011.
360 p. (In Russ.)
5. 87015-22. Shock pulse sensors SPM 4XXXX and SPM TRAXX. Production, verification, and delivery. Available from: http://grmetr.ru/media/pdf/2022- 87015-22.pdf (date of request: 28.01.2026).
6. Moek E, Schrieckert H. Technical diagnostics of ship engines and mechanisms. Leningrad: Sudostroenie, 1986. 232 p. (In Russ.)
7. Ishin NN, Goman AM, Skorokhodov AS, Dakalo YA. Method for calculating the parameters of shock pulses in bearings with local damages to raceways. Mechanics of Machines, Mechanisms and Materials. 2020;2(51):37–45. (In Russ.) doi: 10.46864/1995-0470-2020-2-51-37-45
8. Tatarinov VN, Tatarinov SV. Spectra and Analysis: A Tutorial. Tomsk: TSU, 2012. 324 p. (In Russ.)
9. Sergienko AB. Digital Signal Processing: а Textbook for Universities. Saint Petersburg: BHV-Peterburg, 2011. 768 p. (In Russ.)
10. Goldin AS. Vibration of rotary machines. Moscow: Mashinostroenie, 2000. 196 p. (In Russ.)
11. Arushanyan IO. Selected Problems for Numerical Methods Seminars: Vector and Matrix Norms. Moscow: Lomonosov Moscow State University, 2019. 19 p. (In Russ.)
12. Novickii PV, Zograf IA. Estimation of measurement errors. Leningrad: Energoatomizdat, 1991. 304 p. (In Russ.)
13. Mudrov VI, Kushko VL. The Method of Least Squares. Moscow: Lenand, 2022. 61 p. (In Russ.)
14. Jung W, Kim S.-H, Yun SH, Bae J, Park Y.-H. Vibration and Motor Current Dataset of Rolling Element Bearing Under Varying Speed Conditions for Fault Diagnosis: Subset1. Mendeley Data. 2023, Version 7. Available from:https://data.mendeley.com/datasets/vxkj334rzv/7 (accessed 21.12.2025). doi: 10.17632/vxkj334rzv.7