데이터 수집 프로토콜 임베디드 감도 기능을 결정하는

요약

The data acquisition procedure for determining embedded sensitivity functions is described. Data is acquired and representative results are shown for a residential scale wind turbine blade.

초록

많은 구조 상태 모니터링 기술의 효과는 센서의 배치 및 입력 힘의 위치에 의존한다. 최적의 센서를 결정하고 일반적으로 위치를 강제하기위한 알고리즘은 손상된 구조에서 데이터, 시뮬레이션 또는 측정 중 하나가 필요합니다. 임베디드 감도 함수는 건강한 구조 만 데이터 손상을 검출하기 위해 가능한 최선의 센서 위치를 결정하는 방법을 제공한다. 이 동영상과 논문에서, 데이터 수집 방법 및 구조를 포함 감도 함수를 결정하기위한 가장 좋은 방법은 제시된다. 임베디드 감도 함수의 계산에 사용 된 주파수 응답 함수는 모달 충격 시험을 사용하여 획득된다. 데이터 취득 및 담당자 결과는 주거 규모의 풍력 터빈 블레이드에 대해 표시됩니다. 데이터의 품질을 평가하기위한 전략은 데이터 수집 프로세스의 데모 중 제공된다 획득된다.

서문

많은 구조 상태 모니터링 기술들은 구조 내의 손상을 검출하기 위해 측정 된 주파수 응답 함수 (주파수 재사용 계수)의 변화에​​ 의존한다. 그러나, 이들 방법의 일부는 손상을 검출하는 방법의 효과를 극대화 센서 게재 및 / 또는 입력 힘의 위치를​​ 결정하는 방법을 다룬다. 임베디드 감도 함수 (ESFs)는 구조의 재료 특성의 변화에​​ 로컬 FRF의 감도를 결정하기 위해 사용될 수있다. 손상은 일반적으로 강성, 감쇠 또는 구조물의 질량 로컬 변경을 초래하므로 따라서 ESFs는 FRF 기반 건강 모니터링 기술에 가장 힘 센서의 위치를​​ 결정하는 방법을 제공한다.

동영상 및 원고의 목적은 구체적으로 데이터 수집 프로세스와 구조 ESFs를 결정하는 최상의 방법이다. 방법은 구조물의 여진에 의해 수행된다 모달 충격 시험에서 다양한 주파수 재사용 계수를 결정하는 단계를 포함하는모달 충격 망치로 다시 가속도계와의 반응을 측정. 이 연구에서 시험되는 구조는 1.2 m 신청 규모의 풍력 터빈 블레이드이다. 테스트 및 분석의 목적은 블레이드의 손상에 가장 민감 센서 위치를 식별하는 것이다. 이러한 센서 위치는 손상 블레이드를 모니터링하는 구조적 상태 모니터링 방식에서 사용될 수있다.

구조적 상태 모니터링 방식에서 사용하는 것이 가장 효과 센서 위치를 결정하는 ESFs의 사용 외에, 여러 센서 최적 배치 알고리즘은 문헌에서 입증 찾을 수있다. [크레이머]에서 크레이머 반복적 시스템의 형태를 관찰하는 센서 세트의 능력을 평가한다. 최근에, 유전자 알고리즘 ^1-3 신경망 ⁽⁴⁾ 최적의 센서 위치를 식별하기 위해 개발되었다. ^{도 5에서,} 베이지안 접근법이 고려 에러의 종류의 위험을 얻어 사용된다손상 속도와 분포. ^{도 6에서,} 유한 요소 모델은 손상을 검출 할 가능성이 가장 많은 센서의 위치를 식별하기 위해 활용되었다. 문헌에 제시된 센서 배치 알고리즘의 대부분에서, 손상된 데이터 구조는, 시뮬레이션 또는 측정이든 요구된다. 임베디드 감도 방식의 한 가지 장점은 센서 위치가 건강한 구조로부터 결정될 수 있다는 것이다.

ESFs의 또 다른 장점은 재료 특성을 명시 적으로 공지 될 필요가 있다는 것이다. 대신에, 재료 특성은 시스템의 주파수 응답 함수에 대한 식에 "포함"된다. 따라서, 모두는 ESFs 특정 입력 / 출력 위치에서 측정 된 주파수 응답 함수의 집합을 계산하는데 필요하다. 구체적으로, 응답에서 산출 된 FRF (H의 _JK)의 감도는 점 M과 N 사이에 강성의 변화 (K _백만)에, 시점 k에서의 입력 점 J 측정이다

어디에 ^7-9 ω 주파수의 함수로서 ESF이다. (1) 식의 우변을 계산하기 위해 필요한 주파수 재사용 계수를 측정하는 절차는 다음 섹션에서 상세 하 동영상에서 설명된다.

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프로토콜

1. 사전 테스트 준비

1. 설계 및 테스트 픽스처를 제작. 블레이드의 장착 위치와 일치하도록 볼트 위치를 선택하여 실제 경계 조건을 복제하는 조명기 디자인. 시험편의 동적 응답 고정구의 기여를 최소화하기위한 고정구 강을 선택.
   1. 사용자 정의 t-브래킷에 블레이드 볼트.
   2. 스틸 테이블에 고정 클램프.
2. 확인하고 충격 위치의 그리드를 표시합니다.
   1. 전체 블레이드에 걸쳐 30 점을 선택합니다.
   2. 마크는 참조 마커 또는 왁스 펜과 번호를 가리 킵니다. 결과의 시각적 표현에 나중에 사용하기 위해 줄자를 사용하여 포인트 간격을 측정한다.
3. 선택 및 가속도계를 보정.
   1. 하나의 축, 10 MV / g 가속도계를 선택합니다. 센서 과부하를 방지하는 좋은 신호 대를 달성하기 위해 적절한 감도와 가속도계를 선택해야합니다-noise 비율. 또한, 센서의 주파수 범위 시험편에 대한 관심의 주파수 범위를 캡처하기에 충분해야.
   2. 각각의 센서를 보정합니다.
      1. 출력이 9.81 m / 초 ² 실효 (즉, 1g)의 크기와 단일 주파수 힘 휴대용 통에 센서를 부착합니다.
      2. 2 초 동안 응답을 측정합니다.
      3. 소프트웨어 판독의 응답의 RMS 진폭을 결정합니다.
      4. MV / g의 단위 가속도에 대한 교정 팩터를 결정하기 위해 1000으로 RMS 진폭을 곱한다.
4. 선택 망치와 해머 팁.
   1. 11.2 MV / N의 감도 충격 망치를 선택합니다. 충분히 모두 진폭과 주파수 범위에서 시험편을 흥분 망치를 선택해야합니다.
   2. 나일론 팁을 선택합니다. 충분히 모두 진폭과 주파수 범위에서 시험편을 자극 망치 팁을 선택해야합니다.
   3. 공동BNC 케이블과 데이터 수집 시스템에 망치를 nnect.
5. 센서 위치를 확인하고 연결 센서 (그림 4).
   1. 포인트 m에서 위치를 선택하고 n은 손상 위치의 양쪽에.
   2. 위치 k에 세 번째 가속도계를 탑재합니다. 이 센서로부터의 데이터는 내장 감도 함수 분석의 결과를 검증하기 위해 사용된다.
   3. 슈퍼 접착제를 사용하여 가속도계를 부착합니다. 슈퍼 접착제는 충격 시험을 실시하기 전에 완전히 설정할 수 있습니다.
6. 데이터 수집 GUI에서 선택 테스트 파라미터.
   1. 더블 히트 감지를 사용합니다.
   2. 25,600 Hz로 샘플링 주파수를 설정합니다. 가용 주파수 범위에 따라서, 12,800 Hz에서이다.
   3. 1 초에 샘플 시간을 설정합니다.
   4. 트리거 채널로 해머 채널을 선택합니다. (10) 유럽 연합 (EU)에 트리거 레벨을 설정합니다.
   5. 총 샘플 시간의 5 % 사전 트리거 길이를 설정합니다. 프리 - t조작자 데이터는 버퍼에 저장되어있는 데이터 수집을 시작하기 전에 수집 된 데이터이다. 이 검색 전체 충격 이벤트가 포착 될 수 있도록,이 데이터를 저장하는 것이 중요하다.
   6. H1의 FRF 추정을 선택합니다. 이 추정기는 응답 채널 잡음 및 힘 채널 노이즈가 있다고 가정한다.
      참고 : 인수시하지 창 데이터를 수행합니다. 필요한 경우, 윈도우는, 후 처리에 적용될 수있다.
   7. 교정 요인과 식별 노트를 포함 가속도계와 망치 정보를 입력합니다.
   8. 기록 유지 및 미래의 테스트에 사용하기 위해 설정을 저장합니다.

건강한 블레이드 2. 충격 시험

1. 망치와 충격 지점 1. 충격력의 진폭은 선택된 트리거 레벨을 초과 할 경우, 상기 데이터 획득 시스템은 트리거 될 것이고 프리 트리거 데이터의 선택된 양을 포함하는 데이터는 기록을 시작한다.
   1. 데이터 acquisitio 중N, 상기 데이터 수집 소프트웨어에 표시된 시간 이력을 관찰함으로써 채널 클리핑 이중 영향을 피하기 위해 채널을 감시한다.
   2. 데이터 수집 동안, 데이터 수집 소프트웨어에 간섭 그래프를 관찰함으로써 획득 된 데이터의 품질을 평가하기 위해 각각의 가속도계 채널의 간섭을 모니터링한다.
2. 단계를 반복 지점 1에서 2.1 네 번 이상.
   1. 모든 영향에 대해 일관된 영향 진폭을 사용합니다.
3. 반복 모든 점 2.1 및 2.2 단계를 반복합니다.

손상된 블레이드 3. 충격 시험

1. 순서대로 손상된 블레이드를 반복 섹션 2는 임베디드 감도 함수의 결과를 검증하기위한 데이터를 수집합니다. 시험편의 변화를 제외하고, 모든 시험 변수는 동일하게 유지된다.

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결과

도 1은 일반적인 임베디드 감도 함수를 나타낸다. FRF 마찬가지로, ESF는 구조물의 고유 진동수 부근의 피크를 갖는다. ESF의 값이 높을수록, 더 중요한 위치를 점 m 및 n은 간 손상이다. 풍력 터빈 블레이드 테스트 서른 포인트들 각각은 고유 ESF있다. 이러한 손상은 ESFs 가장 민감 할 것이다 센서 위치를 결정하기 위해 비교 될 수있다. 예를 들어,

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토론

테스트기구는 결과 작동 조건 하에서 적용되도록 실제 경계 조건을 복제하도록 설계되어야한다. 테스트에 사용 된 충격 점의 수의 선택은 충분한 공간 해상도 및 테스트 시간을 갖는 사이의 트레이드 오프이다. 시험편의 크기와 관심의 주파수 범위에 기초하여 해머를 선택한다. 일반적으로, 주파수 대역 여기 넓은 해머 작아. 그러나, 작은 망치는 일반적으로 낮은 진폭 힘을 생산하고 있습니다. ?...

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자료

Name	Company	Catalog Number	Comments
Accelerometer	PCB	356B11	three used in testing
Impact hammer	PCB	086C01
Data acquisition card	NI	9234
DAQ chasis	NI	cDAQ-9171	or similar
Software	MATLAB
Super glue	Loctite	454
Handheld Shaker	PCB	394C06	for calibration