Automatische Schwingungsüberwachung von aeroelastischen Systemen
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- Eduard Benjamin Diefenbach
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1 MATLAB EXPO 2016 Deutschland Automatische Schwingungsüberwachung von aeroelastischen Systemen Goran Jeličić, Ralf Buchbach, Yves Govers Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt Institut für Aeroelastik Göttingen
2 DLR.de Folie 2 > Automatische Schwingungsüberwachung von aeroelastischen Systemen > Jeličić / Buchbach / Govers > MATLAB EXPO 2016 > Inhalt Schwingungsversuche an Flugzeugen Ground Vibration Test Herausforderungen Methodik und Ziele Beispiele Ground Vibration Test A350XWB, Solar Impulse Prozesskette Einsatz von MATLAB für die Automatisierung der Prozesse GUI Testdemonstrator Aufbau Software Anwendungen
3 DLR.de Folie 3 > Automatische Schwingungsüberwachung von aeroelastischen Systemen > Jeličić / Buchbach / Govers > MATLAB EXPO 2016 > Schwingungsversuche (Ground Vibration Tests) Schwingungsversuche an Luft- und Raumfahrtstrukturen Simultane Messung von bis zu 800 dynamischen Signalen Sinus- oder Randomartige Erregung mit elektrodynamischen Erregern bis ~100Hz
4 DLR.de Folie 4 > Automatische Schwingungsüberwachung von aeroelastischen Systemen > Jeličić / Buchbach / Govers > MATLAB EXPO 2016 > Schwingungsversuche (Ground Vibration Tests) Ziel: Identifikation des Schwingungsverhaltens der Struktur Eigenfrequenzen Eigenformen Dämpfungen modale Massen Experiment Analyse
5 DLR.de Folie 5 > Automatische Schwingungsüberwachung von aeroelastischen Systemen > Jeličić / Buchbach / Govers > MATLAB EXPO 2016 > Schwingungsversuche (Ground Vibration Tests)
6 DLR.de Folie 6 > Automatische Schwingungsüberwachung von aeroelastischen Systemen > Jeličić / Buchbach / Govers > MATLAB EXPO 2016 > Schwingungsversuche (Ground Vibration Tests) 1. Datenerfassung 2. Signalverarbeitung 3. Modalanalyse Datenbank
7 DLR.de Folie 7 > Automatische Schwingungsüberwachung von aeroelastischen Systemen > Jeličić / Buchbach / Govers > MATLAB EXPO 2016 > Ablauf eines Ground Vibration Tests Erregersignal Anregung Sensoren Signale Messung
8 DLR.de Folie 8 > Automatische Schwingungsüberwachung von aeroelastischen Systemen > Jeličić / Buchbach / Govers > MATLAB EXPO 2016 > Ablauf eines Ground Vibration Tests 1. Datenerfassung 2. Signalverarbeitung Zeitbereich Frequenzbereich
9 DLR.de Folie 9 > Automatische Schwingungsüberwachung von aeroelastischen Systemen > Jeličić / Buchbach / Govers > MATLAB EXPO 2016 > Ablauf eines Ground Vibration Tests 1. Datenerfassung 2. Signalverarbeitung 3. Modalanalyse
10 DLR.de Folie 10> Automatische Schwingungsüberwachung von aeroelastischen Systemen > Jeličić / Buchbach / Govers > MATLAB EXPO 2016 > Ablauf eines Ground Vibration Tests 1. Datenerfassung 2. Signalverarbeitung 3. Modalanalyse 4. Datenbank
11 DLR.de Folie 11 > Automatische Schwingungsüberwachung von aeroelastischen Systemen > Jeličić / Buchbach / Govers > MATLAB EXPO 2016 > Motivation für automatische Schwingungsüberwachung mit MATLAB Erfahrung aus zahlreichen Ground Vibration Tests vorhanden Algorithmen liegen vor um aus Zeitreihen Frequenzgänge zu berechnen aus Frequenzgängen modale Parameter (Eigenfrequenzen, -formen, etc.) zu schätzen modale Parameter zu klassifizieren aktuelle Prozessdauer 30-60min (unbrauchbar für Schwingungsüberwachung) Erweiterung der Fähigkeiten auf Überwachung zeitlich veränderlicher Systeme Fliegendes Flugzeug Windkanalmodelle Windkraftanlagen andere Systeme mit sich änderndem Eigenschwingungsverhalten
12 DLR.de Folie 12> Automatische Schwingungsüberwachung von aeroelastischen Systemen > Jeličić / Buchbach / Govers > MATLAB EXPO 2016 > Idee 1. Datenerfassung Online-Zugriff auf Messdaten von MATLAB Bedarf offene Messanlage, die dies ermöglicht Schnittstelle zu Dewetron und National Instruments Keine einzelnen Messläufe mehr 2. Signalverarbeitung 3. Modalanalyse 4. Korrelation Kontinuierliche Signalverarbeitung der Messdaten Nutzung eines Puffers für die Datenverwaltung Möglichkeit Prozessierungsparameter zu bearbeiten Automatisierung der Modalanalyse durch Pole-Picking-Algorithmen Aufhebung der individuellen Auswertetechniken und Erstellen eines einheitlichen Datensatzes Zeitkritischer Schritt wird automatisiert und zeiteffizienter gestaltet Verfolgung der Moden über Zeit und Umgebungsparameter Automatische Generierung eines modalen Modells Ermöglicht Vorhersagemethoden und Health-Monitoring
13 DLR.de Folie 13> Automatische Schwingungsüberwachung von aeroelastischen Systemen > Jeličić / Buchbach / Govers > MATLAB EXPO 2016 > Entwicklung einer GUI für das Online Monitoring Die Software ist eine Ansammlung von Objekten Jeder Plot verwaltet seine Daten in einer Instanz einer entsprechenden Klasse Die GUI bietet Funktionalität für weitere Auswertungen und Konfigurationen Die grafische Benutzeroberfläche ist die Erweiterung einer eigenen Bibliothek für Modalanalyse, Signalverarbeitung, Kontrolltheorie
14 DLR.de Folie 14 > Automatische Schwingungsüberwachung von aeroelastischen Systemen > Jeličić / Buchbach / Govers > MATLAB EXPO 2016 > Schwingungsdemonstrator Software zur Schwingungsüberwachung 32 mono-axiale Beschleunigungsaufnehmer A350-XWB Modell PC mit MATLAB Erreger DEWEtron Messanlage
15 DLR.de Folie 15> Automatische Schwingungsüberwachung von aeroelastischen Systemen > Jeličić / Buchbach / Govers > MATLAB EXPO 2016 > Automatische Modalanalyse im Einsatz
16 DLR.de Folie 16> Automatische Schwingungsüberwachung von aeroelastischen Systemen > Jeličić / Buchbach / Govers > MATLAB EXPO 2016 > Systemaufbau Systemarchitektur Master Messanlage LAN Vernetzter PC Client DCOM MATLAB Kernel Datenerfassung Fernzugriff automatisierte Analyse Eine National Instruments oder DEWEtron Messanlage erfasst Sensorsignale DCOM Client Software auf vernetzten PCs greift mittels Fernzugriff in Echtzeit auf die Daten zu MATLAB GUI grafische Benutzeroberfläche Das MATLAB Analyseprogramm ruft durch eine DCOM Schnittstelle mit der Client Software die Zeitdaten ab Zeitmanagement ~35% ~35% 5% ~20% 5% Spektralanalyse Systemidentifikation Datenübertragung freie CPU-Zeit GUI Dauer: 2-3 Sekunden
17 DLR.de Folie 18> Automatische Schwingungsüberwachung von aeroelastischen Systemen > Jeličić / Buchbach / Govers > MATLAB EXPO 2016 > Software-Architektur in MATLAB Klasse zur Verwaltung des Datenpuffers und Schnittstelle zur Messanlage Kern-Klasse, die die Berechnungen durchführt Klasse für die Datenbankkommunikatio n Storage class Klasse für die Kommunikation mit der zweiten MATLAB Instanz DataStream Kernel DCOM interface Controller Allgemeine Klasse zur Verwaltung von Daten innerhalb MATLAB DataLink GUI class Klasse für Benutzerinteraktion und Prozesskontrolle Klassen für die grafische Darstellung von Daten und Ergebnissen Plot classes GUI Klasse zur Verwaltung der verschiedenen Plots
18 ... DLR.de Folie 19> Automatische Schwingungsüberwachung von aeroelastischen Systemen > Jeličić / Buchbach / Govers > MATLAB EXPO 2016 > Software-Architektur in MATLAB Δt t Der FIFO-Buffer wird mit neuen Messdaten gefüllt Der Kernel reagiert auf die neuen Daten und führt die Signalverarbeitung und auswertung durch Aktualisierung der Controller-GUI mit Einstellungen und fortlaufende Speicherung der Ergebnisse in einer Datenbank Controller Update the Settings GUI Set DataStream Buffer Event. Datablock Changed Kernel.Refresh Event.AnalysesComplet e Storage Save Data Spectral Analysis System Identification Tracking SendData GUI Updates Write Data to GUI Instance Refresh Plots Signalverarbeitung und GUI-Aktualisierung während des Refreshs
19 DLR.de Folie 20 > Automatische Schwingungsüberwachung von aeroelastischen Systemen > Jeličić / Buchbach / Govers > MATLAB EXPO 2016 > Fortlaufende Speicherung der Ergebnisse in einer Datenbank Views zur Abfrage Haupttabelle zur Speicherung der verwendeten Parameter Tabelle zur Speicherung der Eigenform Tabelle zur Speicherung von Parametern identifizierter Eigenformen Tabelle zur Speicherung von Umgebungsparametern (hier: Flugzustände)
20 DLR.de Folie 21> Automatische Schwingungsüberwachung von aeroelastischen Systemen > Jeličić / Buchbach / Govers > MATLAB EXPO 2016 > Implementierung Effizienzsteigerung Vektorialisierung, keine Verwendung von Schleifen, überladene.set Methoden, lazy evaluation Geschwindigkeitsoptimierte Varianten von häufig verwendeten Funktionen (repmat, unique, ismember, ) Optimierte Signalverarbeitung Optimierte Filter Bestimmung der Spektren für alle Kanäle in einem Schritt FFT-Varianten der Identifikationsalgorithmen Low-Level Programmierung in der GUI Nutzung des Basis-Matlab ohne weitere Toolboxen Nutzung von low-level Funktionen wie line, patch, etc. zur Geschindigkeitsoptimierung Optimierte grafische Darstellung (z.b. Big Data Plot )
21 DLR.de Folie 22 > Automatische Schwingungsüberwachung von aeroelastischen Systemen > Jeličić / Buchbach / Govers > MATLAB EXPO 2016 > Datenbankclient Client Software zur Darstellung der abgespeicherten Daten aus der Datenbank Ermöglicht das automatische Nachladen von aktuellen Daten Diverse Filtermethoden, um die Veränderung der Schwingungsformen in Bezug auf Umgebungsparameter zu beobachten. Einfache Vorhersagemethoden zur Entwicklung der modalen Parameter
22 DLR.de Folie 23 > Automatische Schwingungsüberwachung von aeroelastischen Systemen > Jeličić / Buchbach / Govers > MATLAB EXPO 2016 > Datenbankclient Client Software zur Darstellung der abgespeicherten Daten aus der Datenbank Ermöglicht das automatische Nachladen von aktuellen Daten Diverse Filtermethoden, um die Veränderung der Schwingungsformen in Bezug auf Umgebungsparameter zu beobachten. Einfache Vorhersagemethoden zur Entwicklung der modalen Parameter
23 DLR.de Folie 24 > Automatische Schwingungsüberwachung von aeroelastischen Systemen > Jeličić / Buchbach / Govers > MATLAB EXPO 2016 > Anwendungsbeispiele Windkanalflatterversuch HALO Flugschwingversuch 12 Kanäle mit 10 khz abgetastet Frequenzband: Hz Identifikation von ~20 Schwingungsformen jede Sekunde 51 Beschleunigungssensoren mit 1500 Hz abgetastet Identifikation von ~40 Schwingungsformen im Bereich 0,5 40 Hz alle 3 s Datenbanken mit bis zu 150'000 Schwingungsformen pro Flug
24 DLR.de Folie 25 > Automatische Schwingungsüberwachung von aeroelastischen Systemen > Jeličić / Buchbach / Govers > MATLAB EXPO 2016 > Fazit Schwingungsüberwachung ohne Restriktionen von mitgelieferter Software spezialisierter Datenerfassungssysteme umgesetzt Effizienz der Signalverarbeitungsmethoden signifikant erhöht Auftrennung von Rechenoperationen und GUI in zwei MATLAB-Instanzen Modale Überwachung eines Systems in quasi Echtzeit Identifikationen von Schwingungsformen und modalem Modell Trendvorhersage für Flatter, bzw. Systeminstabilität Signifikante Reduktion von Zeit- und Personalaufwand für strukturdynamische Aussagen über ein System Fernüberwachung von Strukturen veränderlicher Eigenfrequenzen möglich
25 DLR.de Folie 26 > Automatische Schwingungsüberwachung von aeroelastischen Systemen > Jeličić / Buchbach / Govers > MATLAB EXPO 2016 > Danke für Ihre Aufmerksamkeit goran.jelicic@dlr.de Tel: Institut für Aeroelastik Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt Göttingen
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