EMELŐGÉPEK SZERKEZETI DIAGNOSZTIKÁJA ÉS ÁLLAPOTFELÜGYELETE 2012. nov. 14.
www.oeme.hu
OEME Akadémia Modul I/12 4. E.a.
www.eagt.bme.hu
Dr. Pápai Ferenc Ph.D. BME Közlekedésmérnöki és Járműmérnöki Kar ÉAÜLT Tanszék 1
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
Kitekintés
SZERKEZET DIAGNOSZTIKA, ÁLLAPOTFELÜGYELET STRUCTURAL HEALTH MONITORING SHM
Cél 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.
www.sensorsmag.com
3
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
CÉGEK SHM KÍNÁLATA
Kitekintés
Corporate Headquarters Kinemetrics Inc. 222 Vista Avenue, Pasadena, CA 91107, USA
www.kinemetrics.com
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
CÉGEK SHM KÍNÁLATA
Kitekintés
National Instruments Hungary Kereskedelmi Kft. 1117 Budapest, Neumann János u. 1/E, 2. em. Módszerek: „SHM resource kit for field applications” kiegészítés LabVIEW-hoz
www.ni.com Eszközök:
CompactRIO controller
Wi-Fi DAQ
Működési mód:
Önálló
PC alapú
Alkalmazás:
Folyamatos monitorozás
Szerkezeti diagnosztika
Modulok:
6
Kitekintés
SZAKIRODALOM
31,9 €/szakcikk !
7
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.
http://www.cranesinspect.eu
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. 8 Project ref: FP7-SME-2011-1- GA-284561”
Kitekintés
Modal.hu Kitekintés
Szerkezeti diagnosztika, károsodás detektálás, lokalizáció, parametrizáció, monitoring
Hazai eredmények, oktatás
9
Retrospektív
EMLÉKEZTETŐ
Lord Rayleigh
x(t ) φ1 q1 (t ) φ 2 q2 (t ) φ3 q3 (t ) φ n qn (t ) Φ q(t )
Rezgés felbontása alapösszetevőkre (módus) Analógia: Alapösszetevők ortogonalitása Eredő = alapösszetevők lineáris kombinációja
Jelek Fourier felbontása
Fourier
10
SZERKEZETI ÁLLAPOTDAGNOSZTIKA SZINTJEI
1. Károsodás detektálása
2. Károsodás helyének azonosítása (lokalizáció)
3. Károsodás jellegének megállapítása M ? C ? K ? -8.0E+02
5. Maradó élettartam becslése (prognózis)
-1.1E+03 -1.2E+03 -1.3E+03
9
10
8
7
6
5
4
3
2
-1.4E+03
1
4. Károsodás mértékének megállapítása (kvantifikáció)
K2,3 [N/m] -1000 K3,4 [N/m] -1000
-1.0E+03
0
Módosító paraméterek
-9.0E+02
Iteráció [Weight of shape:100%] [Secantstep Eps.:1E-10] [HQR Eps.:1E-10]
11
KÁROSODÁS HIBAHELY LOKALIZÁLÁS Módszerek
COMAC módszer (Coordinate Modal Assurance Criterion)
Eredeti Szerkezeti Modell FEA / EMA
Hibamátrix módszer
FEA
Erőegyensúly módszer
FEA
12
Kitekintés
KÁROSODÁS HIBAHELY LOKALIZÁLÁS COMAC (h) Eredeti szerkezet sajátvektorai
(d) Károsodott szerkezet sajátvektorai i módus
COMAC(j) vektor
Φ h h ,i i 1...m
j koordináta
2
m h, ji d , ji COMAC ( j ) m i 1 m ( h2, ji )( d2, ji ) i 1
i 1
Φ d d ,i i 1...m
A sajátvektorok összehasonlítása
13
Kitekintés
Direkt
KÁROSODÁS MÉRTÉKÉNEK MEGHATÁROZÁSA
Lagrange multiplikátor Sajátvektorok ortogonalitásán alapuló módszerek Mátrix perturbációs módszerek
Iteratív Sajátértékek (csillapítás, frekvencia) különbsége Módus alakok különbsége
OK + OK
Ortogonalitási relációk Kiválasztott módusnál a szükséges kiegyensúlyozó vektor Frekvencia-válasz (FRF) függvények helyettesítési értékei Tömegmátrixok elemei 14
ÉAÜLT monitoring
ÉAÜLT Tanszék Monitoring Rendszere
www.eagt.bme.hu
15
ÉAÜLT monitoring
DARU SZERKEZETEK ÁLLAPOTMONITOROZÁSA 2002-től
http://www.atomeromu.hu/galeria-fototar-videotar/index/offset/1
PAKS, ATOMERŐMŰ
16
ÉAÜLT monitoring
Paks, Atomerőmű
Reaktorblokkokat kiszolgáló 250/32/2 tonna teherbírású híddaruk
2 db
Turbinacsarnokot kiszolgáló 125/20+5 tonna teherbírású híddaruk
3 db
Egyik reaktorblokkot kiszolgáló 30 tonna teherbírású híddaru
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
ÉAÜLT MONITORING RENDSZER Regisztrált jellemzők
Példa: PLC jelbekötés jel megnevezése
Csatorna helye kábel jele
száma
Teher 125 to (8.00 V = 125 to) Bemenet, 13 szinten komparálva
Analóg
A1
Teher 20 to (8,00 V = 20 to) Bemenet, 13 szinten komparálva
Analóg
A2
Teher 5 to (8,00 V = 5 to) Bemenet, 13 szinten komparálva
Analóg
A3
Hídfeszültség-1 (5. sz.) 10 szinten komparálva
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
Gyors fel
Záró é.
0/4
Gyors le
Záró é.
0/5
Lassú fel
Záró é.
0/6
Lassú le
Záró é.
0/7
Gyors fel
Záró é.
0/8
Gyors le
Záró é.
0/9
Lassú fel
Záró é.
0/10
Lassú le
Záró é.
0/11
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
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
Emelőmű mozgás, 20 to
Emelőmű mozgás, 5 to
Hídmozgás
DEMAG macska
Tartalék jelcsatorna
---
Tartalék jelcsatorna, 422-es
---
31x422/
2-32
Tartalék jelcsatorna, analóg
---
---
A4-8
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 18 digitalizált mért hídfeszültség értéket.
ÉAÜLT monitoring
Mechanikai feszültségek monitorozása Daruhíd
Adatgyűjtő Terhelés mérés
Mechanikai igénybevétel mérés RS 232 Analóg Inputok Bináris Inputok
Nyúlásmérő bélyeg
BME©
Mérésadat gyűjtő PLC
Flash kártya
Ethernet
Helyi
Hálózati Adatfeldolgozás 19
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
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
ÉAÜLT monitoring
Mechanikai feszültségek monitorozása Adatfeldolgozás
22
ÉAÜLT monitoring
Mechanikai feszültségek monitorozása Adatfeldolgozás Híddaru üzemállapot előfordulás eloszlása
Besorolás FEM szerint
Nehéz Közepes Könnyű 250 t
260 240 220
Terhelési szint [tonna]
200 180 160 140 120 100 80 60 40
Nehéz Közepes Könnyű 0 250 t 17.5 700.8 1629.4 2645.6 3661.8 4660.4 5659.1 6675.3 7691.4 8707.6
20
Híddaru üzemeltetés F.E.M. besorolása
Idő [óra]
Üzemállapot
23
KUTATÁS
KUTATÁSI EREDMÉNYEK, ALKALMAZÁSI LEHETŐSÉGEK
[email protected]
24
KUTATÁS
TOVÁBBI LEHETŐSÉG Mechanikai feszültségek monitorozása f12=28.7 Hz
Subtask: 1 Mode: 12 f: 28.724 Hz (0.00%)
Subtask: 1 Mode: 1 f: 1.547 Hz (0.00%) 15 10 5
15
Z 0
10
-5
5
-10 -15
-15
-5
-10
10 0 Y -10
-5
0
X
Z 0
5
10
2008_paks_közép
-10 -15
-10
-5
0
X
-15
10 0 Y -10 5
10
15
2008_paks_közép
f1=1.547 Hz Első hajlító sajátfrekvencia VEM
Az FFT algoritmus PLC implementációja
A spektrális elemzéseket és a referencia spektrumokkal való összehasonlítást a PLC végzi.
15
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
KUTATÁS
TOVÁBBI LEHETŐSÉG Hálózati mérésadat gyűjtés, feldolgozás
Adat gyűjtés
Intranet
Mérésadat gyűjtő
Internet Adatbázis
Alkalmazás
WEB
Böngésző
Szerverek MS SQL / MySQL
MS IIS / Apache
Adatelemzés
( MySQL, Apache) 26
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
DIAGNOSZTIKAI RENDSZER SÉMÁJA
KUTATÁS
GÉPEK
Rezgési paraméterek
Spektrum elemzés
Spektrum
Trend elemzés
Tervezés
Üzemeltetési körülmények
Anyagvizsgálatok
Modális modell képzés
DIAGNOSZTIKAI ADATBÁZIS F.E. Üzemeltetési modellek napló
Modális modellek
Modál paraméterek összehasonlítása
Műszaki állapot diagnosztizálása prognózisa
Anyagok károsodási állapota
Feszültség-elemzés F.E.M.
Meghibásodás detektálás, lokalizálás, parametrizálás DIAGNOSZTIKAI DÖNTÉSI RENDSZER
Kifáradási élettartam elemzése
Biztonságos élettartam tervezése 28
KUTATÁS
DIAGNOSZTIKAI MÓDSZEREK KIDOLGOZÁSA e f L
z y
Koncentrált paraméterű MDOF modellek I. szint
x
Befogott tartó kísérleti vizsgálatok II. szint
Híddaru kísérleti vizsgálatok III. szint
29
HÍDDARU VIZSGÁLAT
KUTATÁS
Vizsgálatok célja:
Output-Only módszerek kidolgozása
Hátsó főtartó Járda oldali főtartó
Vizsgált objektum
Terhelő szerkezet
F 9100 N
Daru emelési ciklus t A
B
C
A: Teheremelés. B: Emelési tranziensek csillapodása. C: Mérés.
III. szint 30
HÍDDARU VIZSGÁLAT
KUTATÁS
Hátsó főtartó Járda oldali főtartó
Fejgerenda 1 Fejgerenda 2
Híddaru drótváz-modellje
Mérési pontok száma:54 Válaszmérési lokációk száma:116 Referencia pont: 1Z.
31
KUTATÁS
HÍDDARU VIZSGÁLAT
Aggregátorfüggvények kifejlesztése
Lengésképek (TRF)
daru_3 Vízesés Cross spectrum 8.0E+00 7.0E+00 6.0E+00 5.0E+00
Válaszspektrumok vízesés diagramja
4.0E+00 3.0E+00 2.0E+00
Járda oldali főtartó
daru_3 FRF 129
Hátsó főtartó 1 000 0 -1 000 -2 000 -3 000 -4 000 Z -5 000 -6 000 -7 000 -8 000 -9 000 -10 000
1 000 0 -1 000 -2 000 -3 000 -4 000 Z -5 000 -6 000 -7 000 -8 000 -9 000 4Y 000 6 000 -10 000
1.0E+00
2 000
8 000
10 000
-500 0 500 1 000 1 500 2 000 2 500 3 000 3 500 4 000 4 500 5 000 5 500 6 000 6 500 7 000 7 500 8 000 8 500 9 000 9 500 10 000 10 500 11 000
Válaszspektrumok átlaga
0
X
daru_3 Átlagolt Cross spectrum
10000 000Y 8 6 4 2 0
X
Frekvencia [Hz]
000 500 500 000 500 10 12 11 12 34 67 5 89000
0.00 1.25 2.63 3.94 5.31 6.69 8.00 9.38 10.69 12.06 13.44 14.75 16.13 17.50 18.81 20.19 21.50 22.88 24.25 25.56 26.94 28.31 29.63 31.00 32.31 33.69 35.06 36.38 37.75 39.13 40.44 41.81 43.13 44.50 45.88 47.19 48.56 49.88
1.0E+00
daru_3 FRF 129
Frequency: 8.00 [Hz]
Frequency: 8.00 [Hz]
0.000 1.250 2.625 3.938 5.313 6.688 8.000 9.375 10.688 12.063 13.438 14.750 16.125 17.500 18.813 20.188 21.500 22.875 24.250 25.563 26.938 28.313 29.625 31.000 32.313 33.688 35.063 36.375 37.750 39.125 40.438 41.813 43.125 44.500 45.875 47.188 48.563 49.875
f1 8.00 Hz Járda oldali főtartó
daru_3 FRF "mode"
Hátsó főtartó
Frekvencia [Hz]
-500 0 500 1 000 1 500 2 000 2 500 3 000 3 500 4 000 4 500 5 000 5 500 6 000 6 500 7 000 7 500 8 000 8 500 9 000 9 500 10 000 10 500 11 000
Válaszspektrum mátrix szinguláris érték szerinti felbontása (SVD)
0.125 1.313 2.688 4.063 5.375 6.750 8.125 9.438 10.813 12.125 13.500 14.875 16.188 17.563 18.938 20.250 21.625 22.938 24.313 25.688 27.000 28.375 29.750 31.063 32.438 33.750 35.125 36.500 37.813 39.188 40.500 41.875 43.250 44.563 45.938 47.313 48.625 50.000
8.0E+00 7.0E+00 6.0E+00 5.0E+00 4.0E+00 3.0E+00 2.0E+00 1.0E+00 0.0E+00
10 000Y 8 4 6 2 000 0
X
daru_3 FDD Cross spectrum
2 000 1 000 0 -1 000 -2 000 Z-3 000 -4 000 -5 000 -6 000 -7 000 -8 000 -9 000
Frekvencia [Hz]
Lengésképek meghatározása: Transmissibility függvények segítségével
Frequency: 9.81 [Hz]
f 2 9.81 Hz
32
KUTATÁS
VEM modell validáció
A VEM model validáció a kostrukciós fejlesztés standard tevékenysége VEM
EMA
[ ]
A validáció EMA mérésekkel való összevetések alapján történik
33
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
KUTATÁS
VEM modell validáció vázlata Valódi szerkezet
VEM Végeselemes Modell
EMA Kísérleti Modális Modell FRF mérés modell
M, C, K a , i a , i j a , i
e,i e,i j e,i
(a) (a) Φ φ i i 1...n
(e) Φ φ i i 1...m (e)
Modell összevetés Korreláció? jó rossz
VEM modell OK
Korrekciós paraméterek kiválasztása
VEM modell korrigálása SDM 35
KUTATÁS
Károsodás mértékének meghatározása VEM update módszerrel Ép szerkezet (h)
Károsodott szerkezet (d)
VEM Végeselemes Modell
EMA Kísérleti Modális Modell FRF mérés modell
M, C, K h , i h , i j h , i
d , i d , i j d , i
(h) Φ φ i i 1...n
(d ) Φ φ i i 1...m
(h)
(d )
Modell összevetés Korreláció? rossz jó Korrekciós paraméterek kiválasztása VEM modell korrigálása SDM
VEM modell Update OK
Károsodás: Update paraméterek értéke 36
KUTATÁS
VEM validáció Paraméterek kezdeti becslése
Lokáció, Paraméterek
Módosított szerkezeti paraméterek Végeselemes Input
COSMOS® Végeselemes program ITERÁCIÓS LÉPÉS
WinMOD® Modalanalízis
37
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
KUTATÁS
1. TRF ALAPÚ KÁROSODÁS DETEKTÁLÁS ÉS LOKALIZÁCIÓ Task:2006_10; Meas.:1; ExPo:1 ExDi:1 RePo:1 ReDi:1 CROSS Spectrum [m/s]/[m/s] Magnitude-Frequency Measured 1.00E+01
Amplitúdó
(h) healthy m2 0kg
1.00E+00 1.00E-01 1.00E-02 1.00E-03
Frekvencia [Hz]
200
190
180
170
160
150
140
130
120
110
90
100
80
70
60
50
40
30
20
10
0
1.00E-04
f i ,max 0.75 Hz
Task:2006_10; Meas.:3; ExPo:1 ExDi:1 RePo:1 ReDi:1 CROSS Spectrum [m/s]/[m/s] Magnitude-Frequency Measured
200
190
180
170
160
150
140
130
120
110
100
90
80
70
60
50
40
30
20
0
10
Amplitúdó
(d ) damaged m2 0.070kg
1.00E+01 1.00E+00 1.00E-01 1.00E-02 1.00E-03 1.00E-04
Frekvencia [Hz]
2006_beam_10 Időszak:2006.11.20.-2006.11.20. Károsodási index: DTI_7 ii Különbség
2006_beam_10 Időszak:2006.11.20.-2006.11.20. Károsodási index: DTI_8 ii
8E-01 7E-01
TRF Transmissibility
6E-01 5E-01
1E+00
4E-01 3E-01
Lokációk (d )
DTI _ 7(k )
1 Nˆ
Nˆ
r 0
(h)
TRF k ,k REF (l ), r
6
5
Lokációk (d )
TRF k ,k REF (l ), r TRF k ,k REF (l ), r (h)
4
0E+00
3
Nem modell bázisú, OO mérések
2
6
5
4
3
2
1.4E-16
1
1E-01
1
2E-01
DTI _ 8(k )
1 Nˆ
Nˆ
r 0
(h)
TRF k ,k REF (l ), r TRF k ,k REF (l ), r (h)
TRF k ,k REF (l ), r
39
KUTATÁS
Szerkezeti károsodás detektálása és lokalizációja
• 2. Detektálás és lokalizáció statikus hajlékonysági hányadosokból képezett károsodási indexekkel. Statikus hajlékonysági hányados
Károsodási index
()
2 Nm ()
MSH k1k2 (l )
H k1l ( j 0) H k2l ( j 0)
i 1
i ; k i ;l
(d )
i
DMI _ 8k (l ) :
()
2 Nm
i 1
(h)
MSH k ,k REF (l ), r MSH k ,k REF (l ), r
1
i ; k i ;l
(h)
MSH k ,k REF (l ), r
2
i
Modell bázisú, EMA mérések
Analitikus_tesztek 2 Károsodási index MODAL MODELL: DMI_8 ii
7
6
-6.9E-18
5
2E-02
4
Egyetlen elmozdulás-koordináta mentén ható károsodás detektálására és lokalizálására.
3
4E-02
2
Alkalmazás:
1
6E-02
Lokációk 40
KUTATÁS
• 3. Detektálás, lokalizáció és paraméterbecslés a statikus hajlékonysági mátrix alapján. 1
1 T ( h ) T ( h ) H 0 H 0 H 0 l q k q l q H 0 l q l q H 0 (h)
(h)
(Egyetlen diáddal módosított mátrix inverze.)
Nem modell bázisú, FRF mérések Analitikus_tesztek 2 Károsodás becslés: Modális modell alapján számított statikus hajlékonyság, Egyetlen diád módszer 0E+00
MDOF=7
-2E+02 -4E+02 -6E+02 -8E+02 -1E+03
3-0
6-0
6-7
5-7
5-6
4-7
4-6
4-5
3-7
3-6
3-5
3-4
2-7
2-6
2-5
2-4
2-3
1-7
1-6
1-5
1-4
-1.2E+03 1-3
k q
1-2
(d )
Lokáció párok
41
KUTATÁS
Szerkezeti károsodás modális modellen alapuló detektálása, lokalizációja, paraméterbecslése és paraméter-identifikációja.
• 4. Szerkezeti károsodás SDM identifikáción alapuló paraméterazonosítása. Ép szerkezet Modellje (h)
M C + G K R
(h)
(h) (h)
Károsodott szerkezet Modellje (d)
Módosítás
Λ, U, V T
Λ , U , VT
?
Ismert
(d )
(d ) (d )
=
Ismert
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] 2.2053E-06 K2 [N/m] -1.6806E-07
5.0E+00 4.0E+00
Modell bázisú, EMA mérések
3.0E+00
MDOF
2.0E+00 1.0E+00
Befogott tartó tömegmódosítás identifikáció Eszterga lefogási merevség identifikáció
0.0E+00 -1.0E+00
30
28
26
24
22
20
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
-2.0E+00
Iteráció [Weight of shape:100%] [Secantstep Eps.:1E-10] [HQR Eps.:1E-10]
42
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
KUTATÁS
KLASSZIKUS NORMÁL MÓDUSOK Általánosított proporcionális csillapítás regressziója 1. Kísérleti modális elemzés: A vizsgált frekvenciatartományban meghatározzuk a rendszer sajátfrekvenciáit és csillapítási értékeit.
EMA Értékelés Regresszió Extrapoláció
2. Az értékpárok ábrázolása az ábra szerinti diagramban.
3. A pontsorozatra regressziós függvény illesztése. 4. A regressziós függvény extrapolációja a vizsgált frekvenciatartományon kívül eső (outband) módusokra. f 1 2
2 i
Identifikáció
C Mf1 (M 1K )
Extrapoláció
Regresszió
i2
Alkalmazási lehetőségek A VEM programok számára méréseken alapuló csillapítási adatok adhatók meg.
Explicit alakban felírható a klasszikus normál módusokat eredményező csillapítási mátrix. 44
KUTATÁS
Komplex felügyeleti koncepció DIAGNOSZTIKA Klasszikus EMA Módusindikáció. Modal paraméterek becslése. Modellképzés.
SDM identifikáció Károsodás detektálás. Károsodás lokalizáció. Károsodás paraméterbecslés.
Károsodott szerkezet modellje
Klasszikus EMA
Ép szerkezet (h)
ÜZEMELTETÉS
Ép szerkezet modellje
MONITORING
Output-Only módszerek Károsodás detektálás. Károsodás lokalizálás.
Károsodott szerkezet (d)
Módusindikáció. Modal paraméterek becslése. Modellképzés. 45
KUTATÁS
PUBLIKÁCIÓK
Pápai Ferenc Klasszikus normál módusú lengőrendszerek csillapítási modellezésének vizsgálata XI. MAGYAR MECHANIKAI KONFERENCIA, 2011 Miskolc, 2011. augusztus 29-31.
Szűcs István – Pápai Ferenc Nagyméretű és Nagyértékű Objektumok Dinamikai Vizsgálata XI. MAGYAR MECHANIKAI KONFERENCIA, 2011 Miskolc, 2011. augusztus 29-31.
Pápai Ferenc A kísérleti modális elemzés módusindikációs eljárásai XI. MAGYAR MECHANIKAI KONFERENCIA, 2011 Miskolc, 2011. augusztus 29-31.
F. Pápai1 – S. Adhikari2 – B.T. Wang3 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 2012. IV. n.év.
46
OKTATÁS
OKTATÁS Szerkezeti diagnosztika
Választható tárgyak: Kísérleti modális analízis I.
B.Sc, M.Sc
Kísérleti modális analízis II.
B.Sc, M.Sc
Kísérleti modálelemzés I.
Ph.D
Kísérleti modálelemzés II.
Ph.D
2011 ősz 2
2012 tavasz
2012 ősz 5
2
1 2
[Avitabile]
47
Eszközrendszer perspektívái Building Strain Sensor+RFID 3D Acceleration Sensor+RFID
PATCH ANTENNA PC
k Lin s z les H ire 68M W 8 @
Microwave Wireless Reader unit
[Dr. Angelos Amditis: Structural Health Monitoring (SHM) today. The MEMSCON project approach. Institue of Communication Computer Systems (ICCS), Greece]
48
ÉAÜLT Tanszék méréstechnikai lehetőségei ÉAÜLT
Kísérleti dinamikai vizsgálatok Gerjesztő eszközök Gyorsulásmérő eszközök, mérőerősítők Mérésadat feldolgozó rendszerek, LabVIEW Nyúlásmérő-bélyeges technika
Geometriai vizsgálatok Híddaru kerékegyüttfutás mérés
Hőkamera, termovízió Jövő (lehetőségek) •Lézeres darupálya mérés •Szerkezetvizsgáló robot
DEMAG MÁV
49
