A gear health monitoring system for transmission prognosis
Şanzıman prognozu için bir dişli durumu izleme sistemi
- Tez No: 559420
- Danışmanlar: PROF. DR. ATA MUGAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
İçten yanmalı motorların, yanmanın doğası gereği güç ve tork üretme davranışları yüksek derecede motor hızına bağlıdır. Bir içten yanmalı motor maksimum gücüne belirli bir dönüş hızında ulaşır. Bu, güç ve tork üretme karakteristikleri dolayısı ile, araçlarda, değişken tork ve hız oranına sahip bir şanzıman ile kullanılmalıdır. İçten yanmalı motor kullanılmayan tamamen elektrikli araçlarda ise değişken hız ve tork oranına sahip olmayan dişli setleri kullanılmaktadır. Şanzıman araçlardaki en önemli bileşenlerden biridir. İçten yanmalı veya elektrikli güç kaynağından aldığı gücü tekerleklere iletmek ile yükümlüdür. Çoğu şanzıman değişken hız ve tork oranına sahiptir. Kullanımda olan çok çeşitli şanzıman türleri vardır. Bu çalışmada çift kavramalı şanzıman tipi kullanılmıştır. Manuel şanzıman sürekli olarak birbirine geçmiş dişli çiftlerine sahiptir. Sürücü vites kolu ile seçmek istediği dişliyi senkromeçler yardımı ile gitiş şaftına senkronize eder. Dişli senkronizasyonu için giriş şaftının motordan mekanik olarak ayrılması gerekmektedir. Motoru giriş şaftına bağlayan kavrama, sürücü tarafından kontrol edilir. Vites geçişleri sırasında şanzıman güç iletemediği için tekerleklerde sürücü tarafından hissedilebilen bir güç kesintisi olmaktadır. İçten yanmalı motorun rölanti hızından daha yavaş dönmesini gerektirecek araç hızlarında sürücü, kavramayı kontol ederek içten yanmalı motorun rölanti hızında dönmesini sağlar. Yarı otomatik şanzıman sürekli olarak birbirine geçmiş dişli çiftlerine sahiptir. Şanzıman kontol ünitesi uygun vitesi seçmek için bir dişliyi senkromeçler yardımıyla giriş şaftına senkronize eder. Senkromeçler hidrolik, pnömatik veya elektro-mekanik eyleyiciler ile tahrik edilirler. Dişli senkronizasyonu için giriş şaftının motordan mekanik olarak ayrılması gerekmektedir. Motoru giriş şaftına bağlayan kavrama, şanzıman kontrol ünitesi tarafından kontrol edilir. Vites geçişleri sırasında şanzıman güç iletemediği için tekerleklerde sürücü tarafından hissedilebilen bir güç kesintisi olmaktadır. İçten yanmalı motorun rölanti hızından daha yavaş dönmesini gerektirecek araç hızlarında şanzıman konrol ünitesi, kavramayı kontol ederek içten yanmalı motorun rölanti hızında dönmesini sağlar. Otomatik şanzıman en az bir planet dişli bulundurur. Şanzıman kontol ünitesi; güneş, gezegen ve çevre dişlilerini frenleme ve birbirlerine senkronize etme işlemlerinin kombinasyonları ile dişli oranını seçer. Frenleme ve senkronizasyon işlemleri hidrolik, pnömatik veya elektro-mekanik eyleyiciler ile tahrik edilen sürtünme elemanları ile gerçekleştirilir. Vites geçişi sırasında şanzımanın motordan mekanik olarak ayrılmasına ihtiyaç duyulmadığı için tekerlekte bir güç kesintisi hissedilmemektedir. Otomatik şanzımanların çok büyük bir kısmında motorun, şanzıman giriş şaftından farklı bir hızda dönmesine izin veren hidrolik kavramalar kullanılmaktadır. Bu sebeple içten yanmalı motorun rölanti hızından daha yavaş dönmesini gerektirecek araç hızlarında ek bir kontole ihtiyaç duyulmamaktadır. Çift kavramalı şanzıman sürekli olarak birbirine geçmiş dişli çiftlerine ve iki adet giriş şaftına sahiptir. Şanzıman kontol ünitesi her bir giriş şaftında bir tane olmak üzere iki adet dişliyi giriş saftlarına senkromeçler yardımıyla senkronize eder. Senkromeçler hidrolik, pnömatik veya elektro-mekanik eyleyiciler ile tahrik edilirler. Dişli senkronizasyonu için ilgili giriş şaftının motordan mekanik olarak ayrılması gerekmektedir. Vites değişimi; hidrolik, pnömatik veya elektro-mekanik eyleyiciler ile kontol edilen kavramalar vasıtasıyla, güç aktarımı bir giriş şaftından diğer giriş şaftına geçirilerek, tekerleğe aktarılan güç kesintiye uğramadan sağlanır. İçten yanmalı motorun rölanti hızından daha yavaş dönmesini gerektirecek araç hızlarında şanzıman konrol ünitesi, kavramayı kontol ederek içten yanmalı motorun rölanti hızında dönmesini sağlar. Değişken bir tork ve hız oranına sahip olsun ya da olmasın şanzımanlar, tekerlek dönüş yönünü değiştirmek ya da tekerlek ile güç kaynağı arasındaki arzu edilen tork ve hız oranını sağlamak amacıyla yeterli sayıda dişli çiftlerine sahiptir. Dişliler şanzıman içindeki ana bileşenlerdir. Şanzıman içerisindeki zarar görmüş ya da deforme olmuş bir dişli bütün sistemin çalışamamasına sebep olabilir. Bu durum şanzıman içerisindeki diğer bileşenlere de zarar verebileceği için ciddi ekonomik kayıplara ve hatta yüksek hızlarda ölümcül kazalara yol açabilir. Zarar görmüş veya deforme olmuş dişlilerin tespit edilmesi bu gibi kayıpların önüne geçilmesi için önemlidir. Araç şanzımanlarındaki dişli arızalarındaki en önemli etken yorulmadır. Yorulma hasarı tahmin edilerek dişli hasarları öngörülebilir. Yorulma ömrü kestirimi üzerine uzun yıllardır çalışmalar yapılmaktadır. Literatürde yorulma hasarını tahmin etmek için başlıca iki ana yöntem kullanıldığı görülmüştür. Bunlardan birincisi makina öğrenmesi yolu ile yorulma hasarı tahminidir. Bir diğeri ise model tabanlı yaklaşım ile yorulma hasarı tahminidir. Makina öğrenmesi yolu ile yorulma hasarı tahmini yaklaşımı karmaşık heasplamalara ihityaç duymayarak iyi sonuçlar vermesine rağmen, yorulma davranışının öğretilebilmesi için çok fazla test verisine ihtiyaç vardır. Model tabanlı yaklaşımlar makine öğrenmesi kadar test verisine bağlı değildir ancak uzman bilgisi ve karmaşık hesaplamalara dayalıdır. Model tabanlı yaklaşımlar, zaman uzayı yaklaşımı ve frekans uzayı yaklaşımı olarak gruplandırılabilir. Frekans uzayı yaklaşımları, sabit normal dağılıma sahip gerilme çevrimlerine uygulanmaktadır. Zaman uzayı yaklaşımlarında ise bir gerilme sayma yöntemi ve hasar biriktirme yöntemi beraber kullanılarak yorulma ömrü kestirimi yapılmaktadır. Hem makina öğrenmesi yaklaşımı hem model tabanlı yaklaşım için literatürde fazladan en az bir sensör kullanıldığı görülmüştür. Kullanıcı fiyat beklentileri ve otomotiv firmalarının üretim hacmi göz önüne alındığında araca fazladan sensör eklemek araç üreticileri tarafından tercih edilmemektedir. Ek bir donanıma ihtiyaç duymadan, otomatik vitesli araçlarda halihazırda bulunan sensörleri ve CAN haberleşmesi üzerindeki sinyalleri kullanan bir algoritma, araç üreticilerinin üretim maliyetlerini düşürecek ve kullanıcıların bakım maliyetlerini, yolda kalma, hatta ölüm risklerini azaltacaktır. Bu çalışmada otomatik araçlarda halihazırda bulunan sensörleri ve CAN haberleşmesi üzerindeki sinyalleri kullanan bir yorulma hasarı tahmin sistemi geliştirilmiştir. Tasarlanan sistem, bir çift kavramalı şanzımanda bulunan dişllilerin üzerindeki yükleri gerçek zamanlı olarak hesaplamaktadır. Dişliler üzerindeki yükleri hesaplamak için şanzıman içindeki dişlilerden hangilerinin yük altında olduğu senkromeç posisyonları kullanılarak bulunmaktadır. Yük altındaki dişlilerin hızları, bağlı oldukları input şaftları üzerindeki açısal hız sensörleri ile ölçülmektedir. Yük altındaki dişlilerin aktardıkları momentler; içten yanmalı motorun momenti, içten yanmalı motor ile ilgili şaft arasındaki hız farkı ve kavrama moment kapasitesi kullanılarak hesaplanmaktadır. Kavrama moment kapasitesi, hidrolik kavrama eyleyisi içindeki yağ basıncı ve santrifuj etkilerini hesaba katmak için ilgili şaft hızı kullanılarak hesaplanmaktadır. Algoritma, AGMA-908-B89 standartında bulunan yorulma denklemlerini ve ilgili düzeltme katsayılarını kullanmaktadır. Geliştirilen dişli hasarı kestirim sistemi 1.2 litre hacimli benzin motoru ve 7 vitesi olan bir araca uygulanmıştır. Bu sistem“New European Driving Cycle”(NEDC) çevrimi içinde seyir durumuna uygulanmıştır. Matematik modeller ve kullanılan algoritmalar tezde hasar kestirim sonuçlarıyla birlikte sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
Due to the nature of the combustion process, torque and power characteristics of an internal combustion engine are strongly dependent on engine speed. An internal combustion engine produces its maximum power at a certain speed. As a result, a transmission that has variable rotational speed and torque conversion ratio should be employed in vehicles. The Transmission is one of the crucial components in vehicles. It is responsible for transmitting power from the power source to wheels. Many of the transmissions have selectable speed ratios. Whether they have a selectable speed ratio or not, transmissions have at least one gear pair to either reverse or scale the rotational speed and torque of the input. Gears are the main mechanical part in transmission systems. An unhealthy or damaged gear inside of a transmission, may cause the whole system to fail and may cause huge economical losses even fatalities. Detection of the gear damage before the failure is important to prevent these losses. Main cause of the failure of gears in transmission systems are fatigue. By estimating the fatigue damage in gear can be predicted. There are two main approaches in literature in terms of fatigue damage monitoring. One is model based approach and the other is machine learning based approach. Although machine learning algorithms do not require complex equations but still have good accuracy, they are highly dependent on training data. On the other hand, model based approaches do not need as much data as machine learning algorithms, they need expert knowledge and they use complex equations. However, in any case both approaches mostly rely on additional sensors. Due to customer price expectations and production quantities, adding these additional sensors to vehicles are not preferred by automobile manufacturers. A damage monitoring system that does not require an additional hardware is beneficial for the automobile manufacturers due to costs and customers due to lower maintenance costs and reduced risk of getting stranded or even fatality. In this study, a damage monitoring algorithm for gears that only uses existing sensors on automatic transmissions and signals that are available on standard CAN network is developed. The algorithm employs fatigue life estimations and related compensation factors from AGMA-908-B89 standard. The gear health monitoring system is implemented into a car having 1.2 liter gasoline engine and seven speed transmission. The system is applied to New European Driving Cycle (NEDC) to estimate potential gear damage. Mathematical models and related estimation algorithms are presented along with the damage estimation results.
Benzer Tezler
- Dişli çark hata ve hasarlarının titreşim analizi ile belirlenmesi
Identifying the faults in gears with vibration analysis
VOLKAN SİPAHİ
- Çimento fabrikalarında makina performansına dayalı bakım planlaması sistemi ve yönetimi
Başlık çevirisi yok
ÜMİT ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. H. TEMEL BELEK
- Fault detection of a planetary gear system based on non-linear dynamic modeling and vibration signals via non-stationary time series models
Doğrusal olmayan dinamik modelleme ve titreşim sinyallerine dayalı bir planet dişli sisteminin durgun olmayan zaman serisi modelleri ile hata tespiti
BEHRANG HOSSEINIAGHDAM
Doktora
İngilizce
2023
Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER CİĞEROĞLU
- Gearbox health monitoring and fault detection using vibration analysis
Titreşim etüdü yardımıyla dişli kutularının sağlıklı çalışmasının izlenmesi ve arızaların tespiti
HASAN ÖZTÜRK
Doktora
İngilizce
2006
Makine MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA SABUNCU
- Ulaştırma alanında kullanılan dişli çark mekanizmalarında diş dibi çatlak hasarının ve derecesinin tespiti için makine öğrenmesi esaslı güvenilir bir izleme yönteminin geliştirilmesi
Development of a reliable condition monitoring method based on machine learning for the detection of root crack and its degree in gear mechanisms used in transportation area
ONUR CAN KALAY
Doktora
Türkçe
2023
Makine MühendisliğiBursa Uludağ ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATİH KARPAT