EMELŐGÉPEK SZERKEZETI DIAGNOSZTIKÁJA ÉS ÁLLAPOTFELÜGYELETE

Átírás

1 EMELŐGÉPEK SZERKEZETI DIAGNOSZTIKÁJA ÉS ÁLLAPOTFELÜGYELETE nov OEME Akadémia Modul I/12 4. E.a. Dr. Pápai Ferenc Ph.D. BME Közlekedésmérnöki és Járműmérnöki Kar ÉAÜLT Tanszék 1

2 Bevezetés SZERKEZET DIAGNOSZTIKA, ÁLLAPOTFELÜGYELET SHM fontossága, kitekintés Alkalmazási területek Cégek kínálata Daruk SHM monitorozása. EU projekt Szerkezeti diagnosztika szintjei és alkalmazott módszerei Megvalósított SHM monitoring rendszer bemutatása Szerkezeti károsodás detektálási módszerek Szerkezeti károsodás lokalizációs módszerek Szerkezeti károsodás mértékének meghatározási módszerei Eszközrendszerek perspektívái 2

3 Kitekintés SZERKEZET DIAGNOSZTIKA, ÁLLAPOTFELÜGYELET Cél STRUCTURAL HEALTH MONITORING SHM A szerkezeti károsodások korai felismerésével emberéletek óvhatók meg, és költségek takaríthatók meg. Kulcsszavak Structural Health Monitoring, Structural Damage Detection, Structural Diagnostic, Damage detection, localisation, parametrisation, monitoring. 3

4 Kitekintés SZERKEZET DIAGNOSZTIKA ALKALMAZÁSI TERÜLETEK Hidak Magas-épületek Gátak Torony Szélturbina F-16 Csarnok Csővezeték Műemlék épületek Kültéri szerkezetek Forgógépek Építőgépek, Anyagmozgató gépek Emelőgépek 4

5 Kitekintés CÉGEK SHM KÍNÁLATA Corporate Headquarters Kinemetrics Inc. 222 Vista Avenue, Pasadena, CA 91107, USA Kinemetrics SA Z.I. Le Trési 6B, 1028 Préverenges, Switzerland Módszerek: Automatizált rendszer identifikáció és a modális tulajdonságok (mint pl. a sajátfrekvenciák csillapítási tényezők, modál alakok) monitorozása. Parametrikus és analitikus (pl. VEM) modellek update-je. Hullámterjedés, és Wavelet transzformáció Szenzorkínálat: gyorsulásmérők, rezgéssebesség mérők, elmozdulás-mérők, billegés-mérők, mechanikai feszültségek mérése, nyúlásmérő bélyegek, erőmérés, nyomásmérés, stb. 5

6 Kitekintés CÉGEK SHM KÍNÁLATA Eszközök: CompactRIO controller National Instruments Hungary Kereskedelmi Kft Budapest, Neumann János u. 1/E, 2. em. Módszerek: SHM resource kit for field applications kiegészítés LabVIEW-hoz Wi-Fi DAQ Működési mód: Önálló PC alapú Alkalmazás: Folyamatos monitorozás Szerkezeti diagnosztika Modulok: 6

7 Kitekintés SZAKIRODALOM 31,9 /szakcikk! 7

8 Kitekintés CRANESInspect CRANESInspect eu projekt CranesInspect - Continuous Reliable Advanced Novel Efficient Structural Health Monitoring system for crane inspection applications is a European Research & Development Project funded under FP7/Capacities Research for SMEs Program. Projekt célja Integrált szerkezet monitoring rendszer fejlesztése az iparban üzemelő daruk számára. The Consortium includes the following companies and organizations: iknowhow is the Coordinator of this project and RTD Perfomer. Tangent Technologies Limited (as SME) Tecnitest Ingenieros SL (as the Lead SME) Innotec UK (as SME) Agilis S.A. (as SME) TWI Ltd (as RTD Perfomer) Cargotec BV (End User) CRANESInspect is a European Research & Development Project funded under FP7/Capacities Research for SMEs Programme. Project ref: FP7-SME GA

9 Kitekintés Modal.hu Kitekintés Szerkezeti diagnosztika, károsodás detektálás, lokalizáció, parametrizáció, monitoring Hazai eredmények, oktatás 9

10 Retrospektív EMLÉKEZTETŐ x( t) φ1 q1 ( t) φ2 q2( t) φ3 q3( t) φn qn( t) Φq( t) Lord Rayleigh Rezgés felbontása alapösszetevőkre (módus) Analógia: Alapösszetevők ortogonalitása Eredő = alapösszetevők lineáris kombinációja Jelek Fourier felbontása Fourier 10

11 SZERKEZETI ÁLLAPOTDAGNOSZTIKA SZINTJEI 1. Károsodás detektálása Módosító paraméterek Károsodás helyének azonosítása (lokalizáció) 3. Károsodás jellegének megállapítása M? C? K? -8.0E E E+03 K2,3 [N/m] K3,4 [N/m] Károsodás mértékének megállapítása (kvantifikáció) -1.1E E E E+03 Iteráció [Weight of shape:100%] [Secantstep Eps.:1E-10] [HQR Eps.:1E-10] 5. Maradó élettartam becslése (prognózis) 11

12 KÁROSODÁS HIBAHELY LOKALIZÁLÁS Módszerek Eredeti Szerkezeti Modell COMAC módszer (Coordinate Modal Assurance Criterion) FEA / EMA Hibamátrix módszer FEA Erőegyensúly módszer FEA 12

13 Kitekintés KÁROSODÁS HIBAHELY LOKALIZÁLÁS COMAC (h) Eredeti szerkezet sajátvektorai (d) Károsodott szerkezet sajátvektorai i módus COMAC(j) vektor j koordináta Φ h i 1... m h, i COMAC ( j) ( m 2 h, ji d, ji i1 m m 2 2 h, ji)( d, ji i1 i1 ) Φ d i 1... m d, i A sajátvektorok összehasonlítása 13

14 Kitekintés Direkt KÁROSODÁS MÉRTÉKÉNEK MEGHATÁROZÁSA Lagrange multiplikátor Sajátvektorok ortogonalitásán alapuló módszerek Mátrix perturbációs módszerek Iteratív Sajátértékek (csillapítás, frekvencia) különbsége Módus alakok különbsége Ortogonalitási relációk OK + OK Kiválasztott módusnál a szükséges kiegyensúlyozó vektor Frekvencia-válasz (FRF) függvények helyettesítési értékei Tömegmátrixok elemei 14

15 ÉAÜLT monitoring ÉAÜLT Tanszék Monitoring Rendszere 15

16 ÉAÜLT monitoring DARU SZERKEZETEK ÁLLAPOTMONITOROZÁSA 2002-től PAKS, ATOMERŐMŰ 16

17 ÉAÜLT monitoring Paks, Atomerőmű Reaktorblokkokat kiszolgáló 250/32/2 tonna teherbírású híddaruk Turbinacsarnokot kiszolgáló 125/20+5 tonna teherbírású híddaruk Egyik reaktorblokkot kiszolgáló 30 tonna teherbírású híddaru 2 db 3 db 1 db Összesen: 6 db Az állapotfelmérés a daruk tényleges üzemét meghatározó állapotjellemzők terhelés nagysága, teheremelés kinematikai jellemzői (emelés, süllyesztés, teheremelés-süllyesztés sebessége), macskamozgás kinematikai jellemzői (mozgás iránya és sebessége), hídmozgás kinematikai jellemzői (mozgás iránya és sebessége), macska helyzete, daruhídban ébredő feszültségek (2 helyen). Ezen állapotjellemzők időtartamának hosszútávon, a nap 24 órájában való rögzítése. 17

18 ÉAÜLT MONITORING RENDSZER jel megnevezése Teher 125 to (8.00 V = 125 to) Bemenet, 13 szinten komparálva Teher 20 to (8,00 V = 20 to) Bemenet, 13 szinten komparálva Teher 5 to (8,00 V = 5 to) Bemenet, 13 szinten komparálva Hídfeszültség-1 (5. sz.) 10 szinten komparálva Példa: PLC jelbekötés Csatorna helye kábel jele Analóg Analóg Analóg száma A1 A2 A3 Bélyegjel 422/1 Emelőmű mozgás, 125 to Gyors fel Záró é. 0/0 Gyors le Záró é. 0/1 Lassú fel Záró é. 0/2 Lassú le Záró é. 0/3 Emelőmű mozgás, 20 to Gyors fel Záró é. 0/4 Gyors le Záró é. 0/5 Lassú fel Záró é. 0/6 Lassú le Záró é. 0/7 Emelőmű mozgás, 5 to Gyors fel Záró é. 0/8 Gyors le Záró é. 0/9 Lassú fel Záró é. 0/10 Lassú le Záró é. 0/11 Hídmozgás Gyors jobbra Záró é. 0/12 Gyors balra Záró é. 0/13 Lassú jobbra Záró é. 0/14 Lassú balra Záró é. 0/15 Futómacska helyzet (1-10) Optikai é 1/0-9 Futómacska mozgás Előre Záró é. 1/10 Hátra Záró é. 1/11 DEMAG macska Előre Záró é. 1/12 Hátra Záró é. 1/13 Szekrény ajtó Zárt Záró é. 1/14 Főkapcsoló BE állapota DIL0052 Záró é. 1/15 Tartalék jelcsatorna --- Tartalék jelcsatorna, 422-es x422/ 2-32 Tartalék jelcsatorna, analóg A4-8 Regisztrált jellemzők Üzemállapot jellemzők: (Bináris jellemzők) Hídmozgás (előre / hátra), (lassúmenet / gyorsmenet). Futómacska mozgás (előre / hátra), (gyors / lassú). Futómacska helyzet pályamenti helyzetérzékelőkkel. Emelőmű mozgatás, emelőművenként (fel / le), (gyors / lassú). Mozgató funkciók jelei a daru vezérlés reléiről kerülnek a PLC ID211 típusú bináris input moduljához. Futómacska-pozíciók mérése a futómacska-pálya mentén elhelyezett induktív helyzetkapcsolókkal történik, ezek jelei kerülnek a PLC bináris input csatornájára. Az induktív helyzetkapcsolók táplálását az adatgyűjtő PLC végzi. Terhelési jellemzők: (Analóg jellemzők) Analóg mérés, a daru emelőszerkezetébe konstrukciósan beépített erőmérő jelének analóg mérése a PLC AD081 típusú AD átalakítójával. Igénybevételi jellemzők: (Analóg jellemzők) Daruhíd fesztáv felező keresztmetszetében nyúlásmérő-bélyeges mechanikai feszültségmérés. A nyúlásmérő-bélyegek táplálását és a jelek AD átalakítását a PLC soros perifériájaként működtetett OMRON K3N / K3HB típusú ún. panelműszer végzi. A panelműszerrel a PLC az SCU41 típusú RS 232/RS485 soros moduljának segítségével kommunikál és kiolvassa az aktuális digitalizált mért hídfeszültség értéket. 18

19 ÉAÜLT monitoring Mechanikai feszültségek monitorozása Daruhíd Adatgyűjtő Terhelés mérés Mechanikai igénybevétel mérés Nyúlásmérő bélyeg Flash kártya RS 232 Analóg Inputok Bináris Inputok Ethernet BME Mérésadat gyűjtő PLC Helyi Adatfeldolgozás Hálózati 19

20 ÉAÜLT monitoring Mechanikai feszültségek monitorozása Adatfeldolgozás Naplózás Összesítő statisztikák Túlterhelésgátló jel felfutása 150 t-ra Hídfeszültség 3. keresztmetszet Macskahelyzet változás Hídfeszültség 5. keresztmetszet BME 20

21 ÉAÜLT monitoring Mechanikai feszültségek monitorozása Adatrögzítés Naplózás Időbélyegző (Timestamp) Üzemállapot-jelző bináris jelek. (Flag-ek) Túlterhelésgátló jel felfutása 150t-ra Hídfeszültség 3. keresztmetszet Futómacska helyzetváltozás Hídfeszültség 5. keresztmetszet BME 21

22 ÉAÜLT monitoring Mechanikai feszültségek monitorozása Adatfeldolgozás 22

23 Terhelési szint [tonna] ÉAÜLT monitoring Mechanikai feszültségek monitorozása Adatfeldolgozás Híddaru üzemállapot előfordulás eloszlása Besorolás FEM szerint Nehéz Közepes Könnyű 250 t Híddaru üzemeltetés F.E.M. besorolása Nehéz 20 Közepes Könnyű t Idő [óra] Üzemállapot 23

24 KUTATÁS KUTATÁSI EREDMÉNYEK, ALKALMAZÁSI LEHETŐSÉGEK 24

25 KUTATÁS TOVÁBBI LEHETŐSÉG Mechanikai feszültségek monitorozása X X Subtask: 1 Mode: 1 f: Hz (0.00%) Subtask: 1 Mode: 12 f: Hz (0.00%) f 12 =28.7 Hz Z Z Y A spektrális elemzéseket és a referencia spektrumokkal való összehasonlítást a PLC végzi _paks_közép f 1 =1.547 Hz 15 Első hajlító sajátfrekvencia VEM Y Az FFT algoritmus PLC implementációja 2008_paks_közép eloszor:=true;fft_n:=256;fft_n_r:=int_to_real(fft_n); pi:=asin(1.0)*2.0; for i:=1 to fft_n do w_1[i]:=0.0;w_2[i]:=0.0;end_for; i6:=fft_n;i7:=1; REPEAT i6:=i6 / 2; if eloszor=false then i7:=2*i7;end_if;eloszor:=false; for i:=0 to i7-1 do arg_seg:=int_to_real(i*i6*2/fft_n)*pi; c:=cos(arg_seg); s:=sin(arg_seg); for r:=1 to i6 do k1:=r+i*i6;k2:=r+2*i*i6;k3:=r+2*i*i6+i6; k4:=r+i*i6+(fft_n / 2); w_1[k1]:=xx_1[k2]+c*xx_1[k3]+s*xx_2[k3]; w_2[k1]:=xx_2[k2]+c*xx_2[k3]-s*xx_1[k3]; w_1[k4]:=xx_1[k2]-c*xx_1[k3]-s*xx_2[k3]; w_2[k4]:=xx_2[k2]-c*xx_2[k3]+s*xx_1[k3]; end_for ; end_for; for i:=1 to fft_n do xx_1[i]:=w_1[i];xx_2[i]:=w_2[i];end_for; UNTIL i6=1 end_repeat; for i:=1 to fft_n do xx_1[i]:=w_1[i]/fft_n_r;xx_2[i]:=w_2[i]/fft_n_r;end_for; 25

26 KUTATÁS TOVÁBBI LEHETŐSÉG Hálózati mérésadat gyűjtés, feldolgozás Adat gyűjtés Intranet Mérésadat gyűjtő Internet Adatbázis Alkalmazás WEB Szerverek MS SQL / MySQL MS IIS / Apache Böngésző Adatelemzés ( MySQL, Apache) 26

27 KUTATÁS A szerkezeti diagnosztikai rendszer tudományterületei Fejlesztés Üzemeltetés Interdiszciplináris terület Szinergikus integráció Pontos jelbekötés Egységes adatértelmezés Különböző területek közötti információcsere Mérnöki etika szabályainak betartása Mechatronika mínusz aktuátor-technika 27

28 KUTATÁS DIAGNOSZTIKAI RENDSZER SÉMÁJA GÉPEK Rezgési paraméterek Tervezés Üzemeltetési körülmények Anyagvizsgálatok Spektrum elemzés Modális modell képzés DIAGNOSZTIKAI ADATBÁZIS Spektrum Modális F.E. Üzemeltetési Anyagok modellek modellek napló károsodási állapota Trend elemzés Modál paraméterek összehasonlítása Feszültség-elemzés F.E.M. Kifáradási élettartam elemzése Műszaki állapot Meghibásodás Biztonságos diagnosztizálása detektálás, élettartam prognózisa lokalizálás, parametrizálás tervezése DIAGNOSZTIKAI DÖNTÉSI RENDSZER 28

29 KUTATÁS DIAGNOSZTIKAI MÓDSZEREK KIDOLGOZÁSA e f L y z x Koncentrált paraméterű MDOF modellek Befogott tartó kísérleti vizsgálatok Híddaru kísérleti vizsgálatok I. szint II. szint III. szint 29

30 KUTATÁS HÍDDARU VIZSGÁLAT Vizsgálatok célja: Output-Only módszerek kidolgozása Hátsó főtartó Járda oldali főtartó F Vizsgált objektum Terhelő szerkezet 9100 N A B C t Daru emelési ciklus A: Teheremelés. B: Emelési tranziensek csillapodása. C: Mérés. III. szint 30

31 KUTATÁS HÍDDARU VIZSGÁLAT Hátsó főtartó Járda oldali főtartó Fejgerenda 1 Fejgerenda 2 Híddaru drótváz-modellje Mérési pontok száma:54 Válaszmérési lokációk száma:116 Referencia pont: 1Z. 31

32 X X X KUTATÁS 8.0E E E E E E E E+00 Aggregátorfüggvények kifejlesztése HÍDDARU VIZSGÁLAT daru_3 Vízesés Cross spectrum Válaszspektrumok vízesés diagramja Frekvencia [Hz] daru_3 Átlagolt Cross spectrum Válaszspektrumok átlaga daru_3 FRF Z daru_3 FRF Z Y Lengésképek (TRF) Járda oldali főtartó Hátsó főtartó Y 1.0E+00 Frequency: 8.00 [Hz] Frequency: 8.00 [Hz] f Hz 8.0E E E E E E E E E+00 Frekvencia [Hz] daru_3 FDD Cross spectrum Válaszspektrum mátrix szinguláris érték szerinti felbontása (SVD) daru_3 FRF "mode" Z Járda oldali főtartó Hátsó főtartó Y Frekvencia [Hz] Lengésképek meghatározása: Transmissibility függvények segítségével Frequency: 9.81 [Hz] f Hz 32

33 KUTATÁS VEM modell validáció A VEM model validáció a kostrukciós fejlesztés standard tevékenysége VEM EMA [ ] A validáció EMA mérésekkel való összevetések alapján történik 33

34 VEM modell validáció Alszerkezetek szintézise Motor+sebváltó. Mode: 2 (keresztirányú lengés) Motor+segédberendezés lengésképe. Mode: 1 (keresztirányú lengés) Motorvizsgáló próbapad Motorvizsgáló próbapad modális elemzése. (torziós lengéskép) Audi Hungaria engedélyével. [Turcsi Balázs szimulációs mérnök, AUDI motorfejlesztés ] 34

35 KUTATÁS VEM modell validáció vázlata VEM Végeselemes Modell Valódi szerkezet EMA Kísérleti Modális Modell M, C,K a, i a, i ( a) ( a) Φ φi i 1... n j a, i FRF mérés modell e, i e, i ( e) ( e) Φ φi i 1... m j e, i Modell összevetés Korreláció? rossz jó Korrekciós paraméterek kiválasztása VEM modell OK VEM modell korrigálása SDM 35

36 KUTATÁS Károsodás mértékének meghatározása VEM update módszerrel Ép szerkezet (h) VEM Végeselemes Modell Károsodott szerkezet (d) EMA Kísérleti Modális Modell M, C,K h, i h, i ( h) ( h) Φ φi i 1... n j h, i Modell összevetés Korreláció? rossz jó VEM modell Update OK Korrekciós paraméterek kiválasztása VEM modell korrigálása SDM FRF mérés modell d, i d, i ( d ) ( d ) Φ φi i 1... m j d, i Károsodás: Update paraméterek értéke 36

37 KUTATÁS VEM validáció Paraméterek kezdeti becslése Módosított szerkezeti paraméterek Lokáció, Paraméterek Végeselemes Input COSMOS Végeselemes program ITERÁCIÓS LÉPÉS WinMOD Modalanalízis 37

38 KUTATÁS SZERKEZETI KÁROSODÁS DETEKTÁLÁS, LOKALIZÁCIÓ, PARAMÉTER-IDENTIFIKÁCIÓ MEGOLDÁSOK o 1. TRF alapú károsodás detektálás és lokalizáció. (Nem modell bázisú.) o 2. Detektálás és lokalizáció statikus hajlékonysági hányadosokból képezett károsodási indexekkel. (Modell bázisú) o 3. Detektálás, lokalizáció és paraméterbecslés a statikus hajlékonysági mátrix alapján. (Nem modell bázisú) o 4. Modális modellen alapuló detektálás, lokalizáció, paraméterbecslés és paraméteridentifikáció. (Modell bázisú.) 38

39 Amplitúdó Amplitúdó KUTATÁS 1. TRF ALAPÚ KÁROSODÁS DETEKTÁLÁS ÉS LOKALIZÁCIÓ ( h) healthy m 2 0kg Task:2006_10; Meas.:1; ExPo:1 ExDi:1 RePo:1 ReDi:1 CROSS Spectrum [m/s]/[m/s] Magnitude-Frequency 1.00E E E E E E-04 Measured Frekvencia [Hz] f i Hz, max Task:2006_10; Meas.:3; ExPo:1 ExDi:1 RePo:1 ReDi:1 CROSS Spectrum [m/s]/[m/s] Magnitude-Frequency ( d) damaged m kg 1.00E E E E E E-04 Measured Frekvencia [Hz] 8E-01 7E-01 6E-01 5E-01 4E _beam_10 Időszak: Károsodási index: DTI_7 ii Különbség TRF Transmissibility 1E _beam_10 Időszak: Károsodási index: DTI_8 ii 3E-01 2E-01 1E E-16 Lokációk Nem modell bázisú, OO mérések 0E+00 Lokációk 1 DTI _ 7( k) Nˆ Nˆ r0 ( d ) TRF k, k REF ( l), r ( h) TRF TRF k, k REF ( h) ( l), r k, k REF ( l), r 1 DTI _ 8( k) Nˆ Nˆ r0 ( d ) TRF k, k REF ( l), r ( h) TRF TRF k, k REF ( h) ( l), r k, k REF 39 ( l), r

40 KUTATÁS Szerkezeti károsodás detektálása és lokalizációja 2. Detektálás és lokalizáció statikus hajlékonysági hányadosokból képezett károsodási indexekkel. Statikus hajlékonysági hányados Károsodási index ( ) MSH Alkalmazás: k k ( l) 1 2 H H k l 1 k l 2 ( j0) ( j0) 2N m i1 2N m i1 i; k i; k ( ) 1 ( ) 2 i Egyetlen elmozdulás-koordináta mentén ható károsodás detektálására és lokalizálására. i i; l i; l Modell bázisú, EMA mérések DMI _ 8 k ( l) : ( d ) MSH k, k REF ( l), r ( h) MSH k, k REF ( h) MSH ( l), r k, k Analitikus_tesztek 2 Károsodási index MODAL MODELL: DMI_8 ii 6E-02 4E-02 2E E-18 Lokációk REF ( l), r 40

41 KUTATÁS Detektálás, lokalizáció és paraméterbecslés a statikus hajlékonysági mátrix alapján. ( d ) H 0 ( h) H 0 ( h) H 0 l q k 1 q l T q ( h) H 0 l q 1 l T q ( h) H 0 (Egyetlen diáddal módosított mátrix inverze.) Nem modell bázisú, FRF mérések k q Analitikus_tesztek 2 Károsodás becslés: Modális modell alapján számított statikus hajlékonyság, Egyetlen diád módszer 0E+00-2E+02-4E+02-6E+02-8E+02-1E E+03 MDOF=7 Lokáció párok 41

42 KUTATÁS Szerkezeti károsodás modális modellen alapuló detektálása, lokalizációja, paraméterbecslése és paraméter-identifikációja. 4. Szerkezeti károsodás SDM identifikáción alapuló paraméterazonosítása. Ép szerkezet Modellje (h) ( h) ( h) ( h) T Λ, U, V Ismert Módosítás M C + G = K R? Károsodott szerkezet Modellje (d) ( d ) ( d ) ( d ) T Λ, U, V Ismert 5.0E E+00 SDM Identifikáció. Módosító paraméterek. Project: Analitikus_tesztek Analitical SDM Init.Est.: A12. Analitical SDM Result: A19 Source Modal model: Q6. Destination:Q7 K1 [N/m] 4 D1 [N]/[m/s] 3.175E-09 K12 [N/m] E-06 K2 [N/m] E-07 Modell bázisú, EMA mérések 3.0E E E E E E+00 MDOF Befogott tartó tömegmódosítás identifikáció Eszterga lefogási merevség identifikáció Iteráció [Weight of shape:100%] [Secantstep Eps.:1E-10] [HQR Eps.:1E-10] 42

43 KUTATÁS Kutatási részterület Csillapítási mechanizmus identifikáció VEM modellezés alszerkezetenként történik, csillapítatlan modellel. Meghatározandók az alszerkezet ek csillapítási tulajdonságai a szimulációk számára. Alszerkezetek összeépítésénél meghatározandók a csatlakozások csillapítási tulajdonságai. Audi Hungaria engedélyével. [Turcsi Balázs szimulációs mérnök, AUDI motorfejlesztés ] 43

44 KUTATÁS KLASSZIKUS NORMÁL MÓDUSOK 44 Általánosított proporcionális csillapítás regressziója EMA 1. Kísérleti modális elemzés: A vizsgált frekvenciatartományban meghatározzuk a rendszer sajátfrekvenciáit és csillapítási értékeit. Értékelés 2. Az értékpárok ábrázolása az ábra szerinti diagramban. Regresszió Extrapoláció 3. A pontsorozatra regressziós függvény illesztése. 4. A regressziós függvény extrapolációja a vizsgált frekvenciatartományon kívül eső (outband) módusokra. f i Identifikáció 1 C Mf1( M K) Regresszió Extrapoláció 2 i Alkalmazási lehetőségek A VEM programok számára méréseken alapuló csillapítási adatok adhatók meg. Explicit alakban felírható a klasszikus normál módusokat eredményező csillapítási mátrix.

45 KUTATÁS Komplex felügyeleti koncepció ÜZEMELTETÉS DIAGNOSZTIKA MONITORING Ép szerkezet modellje Klasszikus EMA Módusindikáció. Modal paraméterek becslése. Modellképzés. Ép szerkezet (h) SDM identifikáció Károsodás detektálás. Károsodás lokalizáció. Károsodás paraméterbecslés. Output-Only módszerek Károsodás detektálás. Károsodás lokalizálás. Károsodott szerkezet modellje Klasszikus EMA Módusindikáció. Modal paraméterek becslése. Modellképzés. Károsodott szerkezet (d) 45

46 KUTATÁS PUBLIKÁCIÓK Pápai Ferenc Klasszikus normál módusú lengőrendszerek csillapítási modellezésének vizsgálata XI. MAGYAR MECHANIKAI KONFERENCIA, 2011 Miskolc, augusztus Szűcs István Pápai Ferenc Nagyméretű és Nagyértékű Objektumok Dinamikai Vizsgálata XI. MAGYAR MECHANIKAI KONFERENCIA, 2011 Miskolc, augusztus Pápai Ferenc A kísérleti modális elemzés módusindikációs eljárásai XI. MAGYAR MECHANIKAI KONFERENCIA, 2011 Miskolc, augusztus F. Pápai 1 S. Adhikari 2 B.T. Wang 3 Estimation of Modal Damping for Unmeasured Modes 1 Department of Building Machines, Materials Handling Machines and Manufacturing Logistic. Faculty of Transportation Engineering. Budapest University of Technology and Economics, Budapest, Hungary. 2 Aerospace Engineering, College of Engineering, Swansea University, Singleton Park, Swansea SA2 8PP, United Kingdom 3 Department of Mechanical Engineering, National Pingtung University of Science and Technology, Pingtung, 912, Taiwan. Megjelenés alatt IV. n.év. 46

47 OKTATÁS OKTATÁS Szerkezeti diagnosztika Választható tárgyak: 2011 ősz 2012 tavasz 2012 ősz Kísérleti modális analízis I. B.Sc, M.Sc 2 5 Kísérleti modális analízis II. B.Sc, M.Sc Kísérleti modálelemzés I. Kísérleti modálelemzés II. Ph.D Ph.D [Avitabile] 47

48 Eszközrendszer perspektívái Building Strain Sensor+RFID 3D Acceleration Sensor+RFID PC PATCH ANTENNA Wireless Microwave Wireless Reader unit [Dr. Angelos Amditis: Structural Health Monitoring (SHM) today. The MEMSCON project approach. Institue of Communication Computer Systems (ICCS), Greece] 48

49 ÉAÜLT Tanszék méréstechnikai lehetőségei Kísérleti dinamikai vizsgálatok Gerjesztő eszközök Gyorsulásmérő eszközök, mérőerősítők Mérésadat feldolgozó rendszerek, LabVIEW Nyúlásmérő-bélyeges technika Geometriai vizsgálatok Híddaru kerékegyüttfutás mérés Hőkamera, termovízió ÉAÜLT Jövő (lehetőségek) DEMAG Lézeres darupálya mérés Szerkezetvizsgáló robot MÁV 49