Entwicklung einer flexiblen akustischen Messmethode zur Detektierung von verzahnungstechnischen Problemen

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

Klassifikation morphologischer und pathologischer Strukturen in koronaren Gefäßen auf Basis intravaskulärer Ultraschallaufnahmen zur klinischen Anwendung in einem IVB-System

Erkrankungen des Herz-Kreislaufsystems sind in Deutschland für fast 50% der Todesfälle verantwortlich. Insbesondere die Arteriosklerose (vulgo: „Arterienverkalkung“) ist dabei ein dominierendes Krankheitsbild. So ist es auch nicht verwunderlich, dass die Arteriosklerose seit den Anfängen der wissenschaftlichen Medizin ein Feld für umfangreiche Untersuchungen gewesen ist. Speziell durch den technischen Fortschritt bildgebender Verfahren war es möglich neuartige Diagnose- und Therapiemethoden zu entwickeln. Dabei hat sich gerade der intravaskuläre Ultraschall zu einem Goldstandard in der Diagnose arteriosklerotischer Erkrankungen und, in Kombination mit der intravaskulären Brachytherapie, zu einer Erfolg versprechenden Basistechnik für therapeutische Maßnahmen entwickelt. Grundvoraussetzung fast jeder bildbasierten Intervention ist aber die Separierung der Bilddaten in anatomisch und pathologisch differenzierte, saliente Regionen. In Anbetracht zunehmender, umfangreicherer Datenmengen kann eine derartige Aufarbeitung nur rechnergestützt durch Problem adaptierte Klassifikationsalgorithmen gewährleistet werden. Daher war es das Ziel dieser Arbeit, neue Methoden zur Merkmalsextraktion und Algorithmen zur Klassifikation morphologischer und pathologischer Strukturen in koronaren Gefäßen bereitzustellen. Aus der initialen Fragestellung wurde zudem zeitnah deutlich, dass das Forschungsvorhaben Anknüpfungspunkte zu weiteren hochgradig relevanten inter- und intradisziplinären Forschungsthemen, beispielsweise der Histologie, Systembiologie oder Chemietechnik, aufweist. Aber auch vonseiten der Anwendungsszenarien wurden teilweise völlig neue, innovative Wege beschritten. Exemplarisch sei ein E-Learning-Ansatz zur „Übersetzung“ digitaler Bilddaten in haptisch erfahrbare Reliefs für blinde und sehbehinderte Schülerinnen und Schüler genannt. In Anbetracht dieser partiell divergierenden Sichtweisen war auch die generalisierte, von der expliziten Fragestellung abstrahierte Umsetzung eine Ausrichtung der Arbeit. Dieser Intention folgend wurden drei wesentliche methodische und konzeptionelle Entwicklungen innerhalb der Arbeit realisiert: ein Expertensystem zur Approximation arterieller Kompartimente mittels unscharfer elliptischer Templates, ein neuartiger, effizienter Ansatz zur signaltheoretischen Extraktion textureller Merkmale und die Etablierung maschinelle Lernverfahren unter Integration von a priori Wissen. Über eine konsequente Integration statistischer Gütemaße konnte zudem eine ausgeprägte Rückkopplung zwischen Klassifikations- und Bewertungsansätzen gewährleistet werden. Gemeinsam ist allen Ansätzen das Ansinnen, trotz hoch anwendungsbezogener Umsetzungen, die fortwährende Portabilität zu beachten. In einer übergeordneten Abstraktion kann die Intention der Arbeit somit auch in der „generalisierten Nutzung signaltheoretischer Merkmale zur Klassifikation heterogener, durch texturelle Ausprägungen zu differenzierende Kompartimente mittels maschineller Lernverfahren“ verstanden werden

Eine flexible akustische Messmethode zur Detektierung von verzahnungstechnischen Problemen

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Erkennung kleinster Instationaritäten in Schwingungssignalen aus dem Bereich automobiler Verzahnungen. Ausgehend von den bekannten Methoden der Schwingungsanalyse und den zu erkennenden Signalanteilen werden grundlegende Anforderungen an eine Analyseumgebung abgeleitet. Basierend auf den abgeleiteten Anforderungen wird ein modulares Analysewerkzeug entwickelt, das als Kernfunktion die schnelle Diskrete Wavelet-Transformation nutzt. Dessen praktische Anwendbarkeit wird durch Untersuchungen zur Erkennung von Einzelfehlern an Verzahnungen von Massenausgleichssystemen nachgewiesen. Um die Flexibilität der entwickelten Messmethode deutlich zu machen, werden weiterhin Eingangsuntersuchungen an typischen Phänomenen der Bremsentechnik durchgeführt. Es zeigt sich, dass von gestörten Signalen aus rauen Umgebungen, bei denen die Standardauswertemethoden versagen, unter Nutzung der Wavelet-Transformation im Zusammenspiel mit einer geeigneten Analysestrategie qualitativ hochwertige Ergebnisse gewonnen werden können

Entwicklung, Testung und Anwendung von Verfahren zur nichtlinearen Analyse von kortikalen Aktivierungs- und Deaktivierungsmustern im EEG

The aim of this work was the development of two different time-variant nonlinear methods (1) to quantify the nonlinear stability and (2) to detect and quantify quadratic phase couplings (QPC). Starting point of the methodical investigation of the nonlinear stability was the time-invariant estimation of the largest Lyapunov exponent, which was adapted on a pointwise investigation. An optimization of critical parameter of this estimation was performed using simulations and real data. Nonlinear portions of the investigated data were detected by a test of nonlinearity using a surrogate data approach. Starting point of the methodical investigation of QPC was the time-invariant, parametric estimation of the bispectrum. The time-variant approach was carried out by an estimation of AR parameters using the ”recursive instrumental variable” algorithm. The optimization of critical parameters of the estimation occured by data-driven simulations. A two-dimensional approach of optimization was used. The aim of the practical investigation of the EEG (and ECoG, respectively) was the combined application of both methods. Sleep pattern and the effect of vibroacustic stimulations (VAS) in the fetal ECoG, burst-interburst pattern (BIP) in the neonatal EEG and burst-suppression pattern (BSP) in the EEG of sedated patients were examined. The analysis of the fetal ECoG showed the occurrence of cyclic ECoG activity already at a very young gestational age and contributed essentially to the understanding of the time course of the development of characteristic sleep states. VAS during NREM sleep caused an arousal reaction in the fetal ECoG. The time-course of this arousal could be quantified by the nonlinear stability. Investigating the neonatal EEG during BIP, the existence of a 10-seconds rhythmicity in the time-course of QPC could be proven. High QPCs in the EEG of the sedated patients during BSP could be detected and quantified in its time course. The combined application of both nonlinear methods was able to contribute fundamentally to the amount of findings and could be utilized complementary in the interpretation of the results. keywords: time-variant nonlinear stability, time-variant parametric bispectrum , fetal ECoG, Burst-Interburst-Pattern, Burst-Suppression-PatternDas Ziel dieser Arbeit war die Entwicklung zweier zeitvarianter nichtlinearer Verfahren (1) zur Quantifizierung der nichtlinearen Stabilität und (2) zur Detektion und Quantifizierung von quadratischen Phasenkopplungen (QPC). Ausgangspunkt der methodischen Entwicklung zur nichtlinearen Stabilität war die zeitinvariante Schätzung des größten Lyapunovexponenten. Diese wurde auf eine punktweise Betrachtung adaptiert und eine Optimierung der für die Schätzung wesentlichen Parameter mittels Simulationen und realer Daten vorgenommen. Nichtlineare Signalanteile in den untersuchten Daten wurden mittels eines Nichtlinearitätstestes unter Nutzung surrogater Daten quantifiziert. Ausgangspunkt der methodischen Entwicklung zur Quanitifzierung von QPC war die zeitinvariante, parametrische Schätzung des Bispektrums. Der Übergang zu einer zeitvarianten Schätzung erfolgte über die Bestimmung von AR-Parametern mit dem ”recursive instrumental variable” Algorithmus. Die Optimierung der für diese Schätzung relevanten Parameter erfolgte über einen zweidimensionalen Ansatz mittels datengetriebener Simulationen. Das Ziel der Untersuchungen des EEGs (bzw. ECoGs) war die gemeinsame Anwendung beider Verfahren. Untersucht wurden Schlafmuster sowie die Auswirkungen vibroakustischer Stimulationen (VAS) im fetalen ECoG, Burst-Interburst-Muster (BIM) im neonatalen EEG und Burst-Suppression-Muster (BSM) im EEG von sedierten Patienten. Die Analyse des fetalen ECoGs konnte das Auftreten zyklischer ECoG-Aktivität schon ab einem sehr frühen Gestationsalter zeigen und wesentlich zum Grundverständnis der zeitlichen Abfolge der Entwicklung von Schlafstadien beitragen. Im ECoG während VAS konnte eine Arousalreaktion während des NREM-Schlafes festgestellt und durch den Zeitverlauf des Parameters für die Kennzeichnung der nichtlinearen Stabilität quantifiziert werden. Durch die Analyse des neonatalen EEGs während BIM konnte ein 10-Sekunden-Rhythmus des QPC-Verlaufs nachwiesen werden. Im EEG der sedierten Patienten während BSM konnten hohe QPC-Werte detektiert und zeitlich quantifiziert werden. Die gemeinsame Anwendung beider nichtlinearer Verfahren konnte dabei entscheidend zum Erkenntnisgewinn beitragen und ergänzend bei der Interpretation der Ergebnisse eingesetzt werden