Diesel engine fuel injection monitoring using acoustic measurements and independent component analysis

Air-borne acoustic based condition monitoring is a promising technique because of its intrusive nature and the rich information contained within the acoustic signals including all sources. However, the back ground noise contamination, interferences and the number of Internal Combustion Engine ICE vibro-acoustic sources preclude the extraction of condition information using this technique. Therefore, lower energy events; such as fuel injection, are buried within higher energy events and/or corrupted by background noise. This work firstly investigates diesel engine air-borne acoustic signals characteristics and the benefits of joint time-frequency domain analysis. Secondly, the air-borne acoustic signals in the vicinity of injector head were recorded using three microphones around the fuel injector (120° apart from each other) and an Independent Component Analysis (ICA) based scheme was developed to decompose these acoustic signals. The fuel injection process characteristics were thus revealed in the time-frequency domain using Wigner-Ville distribution (WVD) technique. Consequently the energy levels around the injection process period between 11 and 5 degrees before the top dead center and of frequency band 9 to 15 kHz are calculated. The developed technique was validated by simulated signals and empirical measurements at different injection pressure levels from 250 to 210 bars in steps of 10 bars. The recovered energy levels in the tested conditions were found to be affected by the injector pressure settings

산업용 로봇 고장 진단을 위한 암묵신호 분리 기반 다축 간섭 최소화 기법

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :공과대학 기계항공공학부,2019. 8. 윤병동.As smart factory is becoming popular, industrial robots are highly demanding in many manufacturing fields for factory automation. Unpredictable faults in the industrial robot could bring about interruptions in the whole manufacturing process. Therefore, many methods have been developed for fault detection of the industrial robots. Because gearboxes are the main parts in the power transmission system of industrial robots, fault detection of the gearboxes has been widely investigated. Especially, vibration analysis is a well-established technique for fault detection of the industrial robot gearbox. However, the vibration signals from the gearboxes are mixed convolutively and linearly at each axes, which makes it difficult to locate a damaged gearbox, and reduce fault detection performance. Thus, this paper develops a vibration signal separation technique for fault detection of industrial robot gearboxes under multi-axis interference. The developed method includes two steps, frequency domain independent component analysis (ICA-FD) and time domain independent component analysis (ICA-TD). ICA-FD is aimed at separating convolutive mixture of signals, and ICA-TD is aimed at eliminating the residual mixed components. The experiment is performed to demonstrate the effectiveness of the proposed method. The results show that the proposed method could successfully separate the mixed signals by obtaining vibration signals from each gearbox, and enhance fault detection performance for the industrial robot gearboxes.Chapter 1. Introduction 1 1.1 Background and Motivation . 1 1.2 Scope of Research 1 1.3 Structure of the Thesis . 5 Chapter 2. Structure of Industrial Robot . 6 2.1 Structure of Experimental Robot 6 2.2 Problem in Industrial Robot Fault Detection . 8 Chapter 3. Methodology 10 3.1. Time Domain Independent Component Analysis (ICA-TD) . 10 3.2. Frequency Domain Independent Component Analysis (ICA-FD) 12 3.2.1 Separation 12 3.2.2 Permutation . 14 3.2.3 Scaling . 17 3.3. Multi-stage Independent Component Analysis (MSICA) . 17 Chapter 4. Experiment Evaluation . 19 4.1 Experiment with MSICA 19 4.1.1 Experiment Process . 19 4.1.2 Result Analysis 28 4.2 Comparison Experiment Using Basic ICA Method . 33 4.3 Comparison Experiment Using ICA-FD Method . 38 Chapter 5. Discussion and Conclusion . 45 5.1 Conclusions and Contributions 45 5.2 Future Work 46 Bibliography . 47Maste

Monitorização não intrusiva de cargas

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de ComputadoresAs previsões indicam que no período temporal decorrido entre 2004 e 2030 a procura energética global aumentará 53 por cento. Aliada a esta crescente procura, a progressiva diminuição dos recursos energéticos disponíveis provoca, nos vários sectores energéticos mundiais, sérios desafios relacionados com a satisfação da referida procura a preços acessíveis. O melhoramento da eficiência energética revela-se parte integrante da solução para este problema, uma vez que permite reduzir a quantidade de energia necessária para o cumprimento de um determinado nível de conforto, apresentando em simultâneo os menores custos associados. No caso da eficiência energética em edifícios (e.g., habitações ou serviços), o seu melhoramento pode ser alcançado através da mudança de alguns comportamentos dos seus utilizadores. O fornecimento de informação detalhada e em tempo real sobre o consumo de energia elétrica nos edifícios induz, nos utilizadores dos mesmos, a adoção de determinados comportamentos que resultam no referido melhoramento. Assim, com o intuito de melhorar a eficiência energética em edifícios, a presente dissertação concentra-se no desenvolvimento de um sistema de monitorização não intrusiva de cargas, capaz de colocar à disposição do utilizador informações detalhadas sobre os consumos energéticos de cada um dos dispositivos elétricos (e.g., ferro de engomar, televisão ou iluminação) presentes num determinado edifício. Estas informações dizem respeito aos horários de funcionamento de cada um dos dispositivos elétricos, bem como aos consumos energéticos, custos monetários e emissões de CO2 associados. Mediante este sistema de monitorização não intrusiva de cargas, o utilizador é também informado, em tempo real, sobre os dispositivos que se encontram em funcionamento. O reconhecimento dos dispositivos responsáveis pelas variações energéticas ocorridas no edifício baseia-se na utilização da transformada S. Nas experiências realizadas, o sistema computacional desenvolvido reconheceu corretamente a entrada e saída de funcionamento dos vários dispositivos elétricos utilizados em 96,43 porcento das ocorrências, num universo de 56 amostras

Multi-categories tool wear classification in micro-milling

Ph.DDOCTOR OF PHILOSOPH