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Beitrag zur Verfahrensoptimierung bei der modellgestützten Schadensdiagnose an passiven und aktiven elastomechanischen Strukturen

 
 
Projektleitung: Universitätsprof. Dr.-Ing. Claus-Peter Fritzen
Bearbeiter: Dipl.-Ing. Dietmar Jennewein
 
Neuere Auslegungsmethoden kehren von den konservativen Strategien des Maschinenbaus mehr und mehr ab und streben z. B. ein „fail-safe"-Konzept an, das es auch bei Ausfall einzelner Komponenten ermöglicht, eine Anlage noch sicher weiterzubetreiben. Besondere Wichtigkeit bekommen vor diesem Hintergrund Betriebsüberwachungsmethoden. Die modellgestützte Schadensdiagnose verknüpft die enormen Potentiale numerischer Berechnungsverfahren und die Möglichkeiten der modernen Sensorik und vergleicht im laufenden Betrieb ständig oder in Intervallen das Solischwingverhalten einer Maschine mit dem Istzustand aus der Messung. Die vorliegende Arbeit zeigt verschiedene Optimierungspotentiale der modellgestützten Schadensdiagnose auf: es geht um die bestmögliche Versuchsauslegung, das Lösen der schlecht konditionierten Parameteridentifikationsaufgabe und Strategien, um Modellungenauigkeiten zu berücksichtigen. Die Verfahren werden an passiven elastomechanischen Strukturen und an aktiv geregelten Systemen angewendet. An letzteren wird damit eine Setbstdiagnose möglich.