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Modal parameter identification of structures and rotating machine by adaptative filter

By Sergio Junichi Idehara

Abstract

Este trabalho consiste na investigação de algoritmos da filtragem adaptativa utilizados no contexto da identificação de parâmetros. Apesar de ainda ser uma técnica pouco explorada na engenharia mecânica, os algoritmos adaptativos, com destaque para o método dos mínimos quadrados recursivo e mínimos quadrados com decomposição QR, podem ser implementados na prática com base na equação diferencial de segunda ordem para a caracterização dos parâmetros modais. A partir dessa colocação, esse estudo tem como objetivo compreender como se dá a dinâmica de estruturas e máquinas rotativas. Muitas vezes, ao se executar uma análise em campo, depara-se com a situação em que as máquinas da planta não podem ter seu funcionamento interrompido. Dessa forma, ao realizar medições nestes equipamentos ou nas estruturas ao redor, adquirem-se também componentes de vibrações desconhecidas provenientes da operação destas máquinas. Nesse sentido, a metodologia desenvolvida apresenta contribuição em duas áreas distintas. Primeiramente, ela permite realizar a análise modal experimental de estruturas mesmo com a presença de excitação harmônica desconhecida nas medições, necessitando, para isto, apenas conhecer a freqüência instantânea da harmônica. Na visão da dinâmica de rotores, por outro lado, a metodologia possibilita a identificação dos parâmetros modais do sistema com este operando em uma condição não-estacionária, por exemplo, durante a partida ou parada da máquina, bastando que se conheça a rotação da mesma. Os resultados apontam para uma boa precisão da estimativa das freqüências naturais e dos modos de vibrar, mesmo quando há variação temporal dos parâmetros modais. As análises numéricas e experimentais revelam uma maior dificuldade de identificar o fator de amortecimento, principalmente quando o sinal é malcondicionado. Dentre as várias características destes métodos destaca-se a possibilidade de determinar os parâmetros modais em tempo-realThis work investigates the use of adaptive filters for parameter identification. Although adaptive algorithms are still rarely utilized in the mechanical engineering field, the recursive least square and recursive least square with QR decomposition methods can be implemented based on the second ordinary differential equations in order to characterize the modal parameters. With this in mind, this study seeks to understand structure and rotating machine dynamics. In many case, when performing field analysis, it is common to face the situation where it is impossible to stop some critical equipments. In this case, all measurements performed on these equipments and the neighboring structures will be corrupted by the harmonic noise generated during the operation of these machines. In this direction, the proposed methodology contributes to the solution of this problem in two distinct ways. First, this approach can handle with measurements coming from experimental modal analysis of structures even when they are corrupted by harmonic noise. The only information needed is the instantaneous frequency of this noise. For rotor dynamics, on the other hand, the methodology allows the identification of the modal parameters of the system while this is operating in non-stationary condition, for example, during start-up or shut-down. In this case the measurement of the rotational speed is also required. The results suggest that the natural frequency and the vibration modes are precisely estimated, even for time varying systems. The numerical and experimental analysis reveals difficulty on the identification of the damping factor, especially when the signal is poorly conditioned. Amongst the nice characteristics of these methods, maybe one of the most interesting is the possibility to extract modal parameters in realtim

Topics: Estimativa de parametro, Analise modal, Rotores, Filtros adaptativos, Parameter identification, Modal analysis, Rotor, Adaptative filter
Publisher: Universidade Estadual de Campinas . Faculdade de Engenharia Mecânica
Year: 2007
OAI identifier: oai:agregador.ibict.br.BDTD_UNICAMP:oai:unicamp.br:vtls000431543
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