Erkennung eines fehlenden Zahns in einem Zahnradgetriebe mithilfe eines akustischen Signals

Seit jeher werden Tonsignale verwendet, um das Empfinden von Menschen, der Natur und Tieren zu vermitteln. Heutzutage werden Tonsignale/akustische Signale vorteilhafterweise zur Überwachung des Zustands von Maschinen eingesetzt. In diesem Projekt haben wir die Anwendung von Akustik bei der Diagnose eines fehlenden Zahns in ineinandergreifenden Zahnrädern untersucht. Es wird ein Versuchsaufbau erstellt, um das akustische Signal zu erfassen, und das Signal wird mithilfe digitaler Signalverarbeitungstechniken verarbeitet. Je nach den Eigenschaften des akustischen Rohsignals, das aus dem Experiment gewonnen wird, werden herkömmliche Filter auf der Grundlage der Fourier-Transformation und die neu entwickelte Wavelet-Transformation angewendet. Die Fourier-Transformation erweitert die ursprüngliche Funktion (das Signal) in Bezug auf die orthonormale Basisfunktion von Sinus- und Kosinuswellen unendlicher Dauer, die Wavelet-Transformation kann dies jedoch auch für eine endliche Dauer tun. Einer der großen Vorteile der Wavelet-Filterung besteht darin, dass die Zeitinformationen nicht verloren gehen. Das untersuchte Problem ist von praktischer Bedeutung für den Betrieb, die Online-Inspektion, die Fehlerprognose und die Wartung rotierender Komponenten.

Autorentext

Manpreet Singh promovierte 2013 am Sant Longowal Institute of Engineering and Technology in Longowal. Seine Forschungsinteressen liegen in der Schwingungsanalyse und Fehlerdiagnose bei rotierenden Maschinen. Er hat zahlreiche Publikationen auf diesem Gebiet veröffentlicht.