Noise analysis of automotive brake systems
Otomotiv fren sistemleri için ses analizi
- Tez No: 510191
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NALAN ÖZKURT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Disk fren sistemleri, gürültü, dalgacık, frekans bölgesi, k-en yakın komşuluk, Disc brake systems, noise, wavelet transform, frequency domain, k nearest neighbor (k-NN algorithm)
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yaşar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 92
Özet
Bu çalışmada hava diskli frenler, sinyal işleme araçları kullanılarak gürültü açısından incelenmiştir. Literatür taramasından esinlenerek, hataları tespit etmek için ses ve titreşim verileri kullanılmış; hata tipini sınıflandırmak için birçok algoritma önerilmiştir. Bir veri toplama kartı ile gürültüsüz, daha az gürültülü ve gürültülü bir frenden kaydedilen sesler, zaman alanında, frekans alanında ve zaman-frekans alanlarında sırasıyla analiz edilmiştir. Ortalama, varyans, sıfır geçiş sayısı, en büyük, en küçük ve entropi değerleri zaman penceresinde hesaplanmış ve en yakın komşu algoritması kullanılarak frenler sesli (gürültülü) ve az sesli olarak sınıflandırılmıştır. Aynı prosedür, ortalama, varyans, spektral yuvarlama, en büyük ve entropi gibi frekans öznitelikleri için tekrarlanmıştır. Zaman-frekans ortamı analizi, ses sinyallerinin özelliklerini daha iyi ortaya çıkaracağından, sürekli ve ayrık dalgacık dönüşümü kullanılarak nitel ve nicel analizler gerçekleştirilmiştir. Gürültülü ve daha az gürültülü fren sinyalleri arasındaki ayrımın, zaman-frekans alanında açıkça görülebileceği gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, air disc brakes are investigated in terms of noise using signal processing tools. Inspired by the literature view, sound and vibration data are used in order to detect faults, moreover; many algorithms are proposed to classify the type of the dysfunction. Sounds recorded from a noiseless, a less noisy and a noisy brake by a data acquisition board, are analyzed in time domain, in frequency domain and in time-frequency domain, respectively. The mean, variance, number of zero crossings, maximum, minimum, and entropy of time windows are calculated and the brakes are classified as noisy and less noisy using k nearest neighbor classification algorithm. The same procedure is repeated for frequency domain considering features mean, variance, spectral roll-off, maximum and entropy. Since time-frequency domain analysis will reveal the characteristics of the sound signals better, qualitative and quantitative analysis has been accomplished by using continuous and discrete wavelet transform. It has been shown that the discrimination between the noisy and less noisy brakes signals can be observed in time-frequency domain clearly.
Benzer Tezler
- Karayolu taşıtları fren sistemlerinde sürtünme kaynaklı yüksek frekanslı gürültü ve titreşim oluşum mekanizmasının deneysel verilerle matematiksel olarak modellenmesi
Mathematical modelling of friction induced high frequency noise and vibration mechanism in road vehicle brake systems through experimental data
ÖZGÜN BALCI
Doktora
Türkçe
2022
Makine MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUAMMER ÖZKAN
- Dynamic stability analysis and parametric investigation of nonlinear friction-induced vibrations on a mass-sliding belt experiment
Kütle-kayar bant deney sisteminde doğrusal olmayan sürtünme kaynaklı titreşimlerin dinamik kararlılık analizi ve parametrik incelenmesi
AKİF YAVUZ
Doktora
İngilizce
2023
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN TAHA ŞEN
- Taşıtlarda iç gürültü değerlendirmesi
Interior noise assessment in vehicles
MESUT ERTUĞRUL
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL AHMET GÜNEY
- Applications of deep reinforcement learning for advanced driving assistance systems
İleri sürüş destek sistemleri için derin pekiştirmeli öğrenme uygulamaları
MUHARREM UĞUR YAVAŞ
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR