Geri Dön

Hareket halinde kütle ölçümü

Dynamic mass measurement

  1. Tez No: 676393
  2. Yazar: İLHAN KELEMENÇE
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mekatronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 83

Özet

Bu çalışmada, hareketli ürünün tartıldığı uygulamalardan biri olan Otomatik Ağırlık Kontrol Terazisi (OAKT) incelenmiştir. Paketli üretim sürecinin bir parçası olan OAKT, ürünün kütlesinin kontrol edildiği sistemdir. Tartım işleminin üretim bandını yavaşlatmaması endüstri için hayati önem taşımaktadır. Bazı uygulamalarda 10 ürün/saniye gibi hızlar talep edilmekte; OAKT sisteminin, bu hızlarda bile yönetmelikçe belirlenen ölçüm doğruluğunu sağlaması istenmektedir. OAKT sistemi; iki adet taşıma konveyörü (besleme, çıkış) ve bir adet tartım konveyöründen oluşmaktadır. Ürünün kütlesine ait veri, gerinim ölçer temelli bir algılayıcı olan yük hücresi tarafından sağlanmaktadır. Tartım kontrolörü, bu veriden hareketle ürünün kütlesini hesaplamakta ve kabul/ret işlemini gerçekleştirmektedir. Yük hücresi; sıcaklık değişimi ve elektromanyetik gürültü gibi çevresel faktörlerden etkilenmektedir. OAKT gibi hareketli tartım sistemlerinde bu faktörlere, ürünün hareketinden kaynaklı gürültü ve mekanik titreşimler de eklenmektedir. OAKT sisteminin çalışması ile ortaya çıkan mekanik titreşimler ölçüme ait işaret ile benzer frekans bölgesinde yer almakta, bu yüzden ölçüm doğruluğunu etkilemektedir. Bu titreşimleri azaltmak ve faydalı işaretten uzağa, yüksek frekans bölgesine taşımak için yapılabilecek mekanik iyileştirmeler mevcuttur. Tartım bandının tek parça olarak üretilmesi, kayış kasnağı ve motor mili gibi bileşenlerin çapının olabildiğince küçük seçilmesi, sıvı-sönümlemeli yük hücresi tercih edilmesi bunlardan birkaçıdır. Yük hücresinin geçici durum cevabı salınım biçiminde olup OAKT sisteminde ürün kütlesi bu salınım esnasında hesaplanmaktadır. Bu durumda, üretim bandının hızı yükseldikçe ölçüme ait süre kısalmakta, ölçüm doğruluğu düşmektedir. Yazılım tarafında gerçekleştirilen çözümler ile hız-doğruluk ilişkisinin en uygun seviyeye taşınması hedeflenmektedir. Bu çalışmada, ileri seviye işaret işleme tekniklerinden faydalanılmış, literatürde sıkça geçen zamanla değişen IIR süzgecin başarısı incelenmiştir. Bu süzgecin en-uygun parametrelerinin bulunması işlemi hızlandırılmış, en-uygun süzgecin gürültü bağışıklığını arttırmaya yönelik ön-ayar parametrelerinde değişiklik önerilmiştir. Zamanla değişen IIR süzgeç, kritik sönümlü ayrık zamanlı alçak geçiren IIR süzgecin kaskat uygulanması ve süzgeç kesim frekansının zamanla değiştirilmesi yöntemine dayanmaktadır. Bu yöntem ile; süzgeç çıkışında hızlı cevap üretilmesi için doğru sonuca hızla yakınlaşıp zaman içinde dar geçirme bantlı süzgeçler ile yüksek doğruluklu sonuçlar üretilmesi hedeflenmektedir. En-uygun süzgecin belirlenmesi; tartım hızı, ürün özellikleri ve ortam şartlarına göre en yüksek doğrulukta sonuç veren süzgece ait parametre değerlerinin belirlenmesidir. Bu işlemde, yönetmelikte tanımlanan ortalama hata ve hatanın standart sapmasına ait denklemler kullanılmış; en küçük hata değerlerine sahip süzgeç en-uygun süzgeç kabul edilmiştir. En-uygun süzgecin belirlenmesi işleminde; farklı kütlelere sahip ürünlere ait birden fazla ölçüm verisi referans alınmıştır. Deneyler sonucunda, parametre tarama işleminin hızlanması için bazı parametrelere sabit değer atanmış; kaskat bağlı süzgeç adetinin yükseltilmesi ile, süzgecin gürültü bağışıklığının yükseldiği tespit edilmiştir. En-uygun süzgecin test verisi üzerinde denenmesi işleminde; zamanla değişen IIR süzgece ait çıktılar klasik süzgeçlere ait çıktılar ile karşılaştırılmıştır. Bu süzgeçlere ait ölçüm sonuçlarının, yönetmelikçe tanımlanan hata limitlerini aşmadıkları en yüksek bant hızı hesaplanmıştır. Zamanla değişen IIR süzgeç, 261 adet/dakika ve bunun altındaki hızlarda başarılı olarak diğer süzgeçlere üstünlük sağlamıştır. Buna ek olarak, daha alçak bant hızlarında hata oranı en düşük süzgeç yine zamanla değişen IIR süzgeç olmuştur. Zamanla değişen IIR süzgeç uyarlamalı yapıda değildir. Bu nedenle, süzgecin değişen dış ortam gürültüsüne karşı davranışının incelenmesine karar verilmiştir. Bu amaca yönelik, OAKT sisteminin çalıştığı ortamda titreşim motoru çalıştırılmış; en-uygun süzgecin testi bu ortamda gerçekleştirilmiştir. Deneyler neticesinde, zamanla değişen IIR süzgecin düşük seviyedeki gürültüden etkilenmediği ve gürültüsüz test ortamındaki başarısına ulaştığı görülmüştür. Yüksek seviyeli gürültüde ise süzgecin hiçbir bant hızı için başarı sağlayamadığı, ancak; kaskat bağlı süzgeç adetinin arttırılması ile 197 adet/dakika ve bunun altındaki hızlarda başarılı olduğu görülmüştür.

Özet (Çeviri)

The purpose of this study is to investigate checkweighers, one type of application for weighing products in motion. A checkweigher is a device used in packaged production to verify the packaged product's mass. Global packaged food industry value has increased in lockstep with technological advancements, as has the production rate. Certain applications require a production rate of ten products per second. The regulation requires the checkweigher system to maintain the accuracy of measurement specified in the regulation. It is critical for the industry that the weighing process does not cause a production line to slow down. Two auxiliary conveyors (infeed and output) and a weighing conveyor comprise the checkweigher system. Three belts rotate at the same speed, and photocell sensors at the weighing conveyor's inputs and outputs detect when the product enters and exits the belt. A load cell, which is a strain gauge-based sensor, provides information on the mass of the product. An ADC converts the analog signal obtained from the load cell to a digital signal. According to this signal, a microcontroller determines the mass of the product and initiates the acceptance or rejection process. This operation is controlled in real-time by an embedded system dubbed the weighing controller. Additionally, the weighing controller manages functions such as communication with the user interface, motor control, and data sharing via a local network. Environmental factors such as temperature fluctuation and electromagnetic noise have an effect on the load cell. Noise from product movement and mechanical vibrations are added to these factors in dynamic weighing systems. Mechanical vibrations generated during checkweigher operation are in the same frequency domain as the measurement signal, affecting the measurement's accuracy. Mechanical improvements can be made to reduce vibrations and direct them away from the useful signal. The one-piece belt (seamless) is better suited to weighing conveyors. Otherwise, it is discovered that each lap of the belt generates noise in the low-frequency domain. Similarly, by reducing the diameter of the belt-pulley and motor shaft, the angular frequency of these components has been increased. Another source of internal noise is the checkweigher's natural frequency, which is related to the load cell's mathematical model. This oscillation has been shifted to the high-frequency domain by employing a fluid-damped load cell with a higher natural frequency. The load cell's transient response is oscillatory, and the embedded system calculates the product mass during this oscillation. As the production line speeds up, the weighing time decreases and the measurement accuracy decreases. Through software-based solutions, it is aimed to achieve the optimal speed-accuracy relation. The controller implements these solutions in real-time. In general, the solutions used fall into two categories: model-based and signal processing-based solutions. The load cell is modeled as a mass-spring-damper system in the model-based approach, and the system's response is defined in relation to the product mass. Model-based methods have a larger number of parameters and a more complex structure than signal-processing-based methods. However, in the model-based approach, parameters can be adjusted in real-time and do not require pre-setting for various ambient conditions. In signal processing-based studies, it is discovered that the success of simple low-pass filters remains limited, but the filter's success can be increased by applying multiple types of filters simultaneously, including time-varying and adaptive filters. Additionally, model-based and signal processing-based methods are utilized in conjunction in some applications. The success of the time-variant IIR filter is examined in this study, which makes use of advanced signal processing techniques. The process of determining the optimal parameters for this filter has been accelerated, and an adjustment to the pre-setting parameter is proposed to increase the noise immunity. The time-variant IIR filter is based on the cascading application of a critically damped, discretely timed IIR low-pass filter and the timely variation of the cut-off frequency of the filter. The objective of this method is to arrive as close to the proper values as possible and to obtain highly accurate values over time using the narrow pass-band filter. β, K, w_0, w_∞, N_α are the parameters that define the characteristics of the time-variant IIR filter. Choosing the optimal filter requires determining the parameter values associated with the filter that gives the most precise results under the ambiance conditions. Equations relating to the mean and standard deviation of the error given in the regulation are utilized in this process, and the filter with the smallest error is deemed to be optimal. Multiple measurements of products with different masses are used to determine the optimal filter. The scanning process is accelerated by using a simple-random search algorithm and by assigning constant values to the parameters β, K, and w_∞. The constant values are determined by weighing products of varying masses and speeds on the conveyor belt. The experiments demonstrate that increasing the value of K, which determines the number of cascaded filters, increases the filter's noise immunity. However, the filter remained somewhat insensitive to the measurement data in this case. Thus, in instances where external noise can be filtered, a time-variant filter must be used by equating K=2. For checkweighers operating in environments with high levels of external noise, it is recommended that the optimal filter is calculated using K=3 or K=4. Three distinct filter types are used in the process of determining the optimal filters for test data. These are the critically damped IIR filter, FIR filter with Hamming-window, and time-variant critically damped IIR filter. Calculated is the highest belt speed found in the measurement results that does not exceed the regulation's error limits. The time-variant IIR filter outperformed all other filters, achieving speeds of up to 261 pieces per minute. Additionally, the time-variant IIR filter has the lowest error rate at low belt speeds. The time-variant IIR filter is not an adaptive filter. As a result, it is decided to investigate how the filter behaves when exposed to additional external noise. This is accomplished by operating a vibration motor in the environment where the checkweigher operates and testing the optimal filter in this environment. The experiments have revealed that the time-variant IIR filter is unaffected by low-level noise and achieves the same success as in a noise-free test environment. The filter is found to be unsuccessful in high-level noise at any belt speed. However, increasing the number of cascaded filters enables the filter to operate at speeds of up to 197 pieces per minute. A height difference exists between the conveyors to keep the product from swinging as it enters the weighing conveyor. Due to this difference, it is observed that the product remains in the air longer at high speeds and when weighing products with low masses, resulting in a shorter measuring time. This problem is best solved with a conveyor system shaped like a knife-edge. Additionally, it has been observed that aligning products entering the weighing belt improves measurement accuracy. To sample the analog signal from load cells with lower loss, it is recommended to increase the ADC sampling frequency and to use a microcontroller with increased processing capability. For the parameters of the time-variant filter to be adjusted online, a product with a referenced mass must be added to the weighing belt periodically while the system is running.

Benzer Tezler

  1. Coriolis tipi kütlesel debimetrelerde basınç kaybının modellenmesi

    Modelling pressure loss of coriolis type flowmeter

    ATA EFEKAN BOZKURT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. LEVENT ALİ KAVURMACIOĞLU

  2. Investigation of gearbox noise and comparison of varying transfer path analysis methods

    Şanzıman sesinin incelenmesi ve çeşitli iletim yolu analiz yöntemleriyle karşılaştırılması

    MUSTAFA TOSUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL AHMET GÜNEY

  3. Evaluation of an automotive air intake system in terms of pressure loss and flow characteristics

    Bir araç hava emiş sisteminin basınç kayıpları ve akış karakteristikleri açısından incelenmesi

    ANIL CAN AĞAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İLYAS BEDİİ ÖZDEMİR

  4. Köprü hasarlarının dinamik test verileri ile saptanması

    Identification of bridge damages by using vibration based test data

    B. ÖZDEN ÇAĞLAYAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. ERDOĞAN UZGİDER

  5. Mobile robots

    Başlık çevirisi yok

    BİLİN AKSUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1996

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. N. AYDIN HIZAL