Entwicklung einer flexiblen akustischen Messmethode zur Detektierung von verzahnungstechnischen Problemen

Bader, Daniel

The investigation of air borne and structure borne noise has gained increasingly in importance in Automotive Engineering. Beside the analysis of harmonic signals the detection and evaluation of non-stationary signals is an important field here. Objective of the presented work is the detection of non-stationary events in structure borne noise signals. It relates on practical demands by analyzing signals of spur gears at the end of the manufacturing process. The objects under investigation are spur gears of balancer systems. These units are responsible for compensation of second-order inertia forces. Therefore their noise behaviour has to meet the highest demands known for gears in the automotive industry. Evaluating known vibration analysis methods, and the signal events to detect, several specifications of a new analysis environment are defined. They arise from the demand of a suitable signal transform, and from the statistically shaped post-processing of the transform results, regarding the development of characteristic parameters for failure detection. On example investigations the suitability of the Wavelet Analysis as a possible transform is proven, and an analysis strategy is elaborated. This results in a modular layer structure, which unites all requirements to the new analysis environment. Based on the derived requirements a modular analysis tool is developed, which uses the fast discrete Wavelet Transform as kernel function. The tool is used to detect non-harmonic failures of spur gears under end of line inspection conditions. The results show that analysis methods basing on the Wavelet Transform provide a new level of quality for the detection of non-stationary signal events, like single tooth failures. Furthermore it is demonstrated that this analysis method shows capability at the recognition of harmonic failures as well. To demonstrate further application possibilities in the area of Automotive Engineering the analysis tool is used to investigate typical brake signals. It is hereby shown that this method extracts results of high quality out of signals acquired under rough conditions – conditions under which standard methods fail to work. The introduced investigations deliver a new approach in the field of vibration analysis of automotive signals, presented on relevant fields of application. These techniques are not to be seen as a replacement for FFT-based numerics, but rather as a complementary approach. The extraction of information by means of wavelets can be considered as the first level within a data analysis structure for classification.

Die Untersuchung von Geräusch- und Schwingungsereignissen gewinnt in der Fahrzeugtechnik weiter an Bedeutung. Dabei stellt neben der Auswertung harmonischer Signalanteile auch die Erkennung kleinster zeitlich beschränkter Ereignisse in Signalen ein wichtiges Feld dar. Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Erkennung solcher nichtstationärer Signalanteile. Sie orientiert sich dabei am praktischen Bedarf und untersucht Körperschallsignale von Stirnradverzahnungen am Ende des Fertigungsprozesses. Das Einsatzgebiet dieser Verzahnungen liegt im Antrieb von Massenausgleichssystemen, welche für die Eliminierung von freien Massenkräften im Motor verantwortlich sind. Aus diesem Grund bestehen an ihr Schwingungsverhalten die höchsten in der Fahrzeugtechnik bekannten Anforderungen. Ausgehend von den bekannten Methoden der Schwingungsanalyse und den zu erkennenden Signalanteilen werden verschiedene Anforderungen an eine Analyseumgebung abgeleitet. Diese ergeben sich sowohl aus der Verwendung einer geeigneten Signaltransformation, als auch aus der statistisch geprägten Weiterverarbeitung der Transformationsergebnisse hinsichtlich der Generierung von zielführenden Merkmalsparametern zur Fehlerdetektion. An beispielhaften Untersuchungen wird die Eignung der Wavelet-Analyse als mögliche Transformation nachgewiesen und danach eine Analysestrategie erarbeitet. Als Ergebnis entsteht eine modulare Layerstruktur, die alle Anforderungen an die zu erstellende Auswerteumgebung vereint. Basierend auf den abgeleiteten Anforderungen wird ein modulares Analysewerkzeug entwickelt, welches als Kernfunktion die schnelle Diskrete Wavelet- Transformation nutzt. Mit diesem Werkzeug werden Untersuchungen zur Erkennung von Einzelfehlern von Verzahnungen unter den Bedingungen der Fertigungskontrolle durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen, dass mit der auf der Wavelet-Transformation basierenden Analysemethode eine neue Qualitätsstufe in der Erkennung von Einzelfehlern erreicht wird. Es wird weiterhin dargestellt, dass diese Auswertemethode, deren zentrale Operationen auf der Wavelet-Transformation beruhen, auch bei der Erkennung verteilter Fehler Einsatzpotenzial besitzt. Um die Einsatzmöglichkeiten der gewählten Transformation auch in weiteren Bereichen der Fahrzeugtechnik zu demonstrieren, werden mit dem Analysewerkzeug beispielhaft Untersuchungen an typischen Bremssignalen durchgeführt. Es zeigt sich dabei, dass auch von gestörten Signalen aus rauen Umgebungen, bei denen die Standardauswertemethoden versagen, qualitativ hochwertige Ergebnisse gewonnen werden können. Die vorgestellten Untersuchungen liefern einen neuartigen Ansatz in der Analyse von Signalen der Fahrzeugtechnik, dargestellt anhand von Einsätzen in der Praxis. Sie machen die Einsatzmöglichkeiten der Wavelet-Analyse parallel zu den klassischen auf der Fourier-Transformation basierenden Methoden sichtbar. Zusätzlich legen sie eine Grundlage für weitere Arbeiten auf dem Gebiet der Einzelfehlererkennung, die in Klassifizierungssystemen ihren Abschluss finden können.

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Bader, Daniel: Entwicklung einer flexiblen akustischen Messmethode zur Detektierung von verzahnungstechnischen Problemen. 2007.

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