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Enregistrement W2181508271

Gear Fault Diagnostics Using Shaft Relative Rotational Position

2010· article· en· W2181508271 sur OpenAlexaboutno aff
David Rapos

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGear and Bearing Dynamics Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBacklashVibrationNoise (video)Fault (geology)Rotational speedEngineeringPosition (finance)Rotary encoderControl theory (sociology)Computer scienceEncoderMechanical engineeringAcousticsArtificial intelligencePhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

David Rapos, M.A.Sc. Candidate Mechanical and Materials Engineering, Queen’s University, Kingston, Ontario, Canada Synopsis Approximately half of all operating costs in most industrial facilities are as a result of maintenance. With this in mind, providing appropriate maintenance to a machine, at the correct time, is vital to avoid unnecessary costs. Therefore, a cost effective method of diagnosing gear faults using non-contact magnetic shaft rotational position sensors is proposed. This method records and measures the dynamic transmission error over the course of each full gear rotation and allows for the identification of various gear fault types with just as much accuracy as other options (like encoders for example). Introduction ‘Dynamic Transmission Error’ is defined as the difference between the input and output shaft rotational positions as a function of time. A dynamic transmission error with a large and variable amplitude is the result of the output shaft lagging the input shaft to a larger or lesser extent as a function of rotational position. This variable relative rotational position may represent the presence of a gear fault. Traditional methods of fault diagnostics on gearboxes are conducted through vibration analysis of signals recorded using accelerometers. However, vibration analysis at times can prove to be a challenge due to sensor mounting difficulty, extremely complex raw signals, and interference due to high levels of noise in the measured signal. Methods and Results The testing was done on a 1:1 ratio steel gear set with the number of teeth being 32 or 16. The fault cases were intended to simulate radial (towards the shaft center) and tangential (across the tooth profile) root cracks similar to a previous student’s work which proved to have promising results on a plastic gear set [1]. For each fault case, the cracks were created on three separate gears to simulate progressive crack growth. Each of these gears experienced the same speed ramp profile for three separate loads. The non-contact magnetic rotational position sensors were placed parallel and in line with the input and output shafts. These sensors recorded both a cosine and sine signal (representing the rotational position of each shaft, but 90 degrees out of phase) for the input and output shaft. Using a two-input arctangent function found in MATLAB, both the cosine and sine signal were combined into one signal. This function yielded a result over the domain (-π, π] for both the input and output shaft position and ultimately allowed for the calculation of the dynamic transmission error. The units for dynamic transmission error are in millimeters and are a measure of the experienced pitch line delay. Figure 1 is an example of some of the preliminary results. The large dynamic transmission error spike located 0.05 seconds into the shaft cycle corresponds to the point in time when the faulted tooth was in the gear mesh.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil0,263

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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