High-Performance Digital Hydraulic Tracking Control of a Mobile Boom Mockup

The automation of hydraulic mobile machinery, such as excavators, requires high performance control solutions. In hydraulics, this means fast and accurate force, velocity and position control of hydraulic cylinder. Especially the force control is known to be difficult with traditional servo valves. Fast digital hydraulic valves together with modern control solutions can overcome this problem. This paper uses a new force control solution, which is based on the fast digital hydraulic valves and model based control principle. The control solution is applied in a heavy axis mimicking dynamics of mobile machine booms. Experimental results show good force, velocity and position tracking performance with varying load masses. The slow velocity performance is also much improved when compared to the earlier results

Improving the Energy Efficiency of Single Actuators with High Energy Consumption : An Electro-Hydraulic Extension of Conventional Multi-Actuator Load-Sensing Systems

A load sensing (LS) supply in combination with control valves is one of the most common solutions for the actuation of implements on heavy-duty mobile machines (HDMMs). A major drawback of this approach is its relatively low energy efficiency due to metering losses—especially for multi-actuator operation and load braking. Several novel, more efficient concepts have already been proposed but involve high component costs for each actuator, which is not acceptable for HDMMs with many actuators that have a medium to low energy turnover. Therefore, this work proposes a novel system design which is based on a conventional LS system—for cheap operation of a high number of low-energy-consuming actuators—but allows to avoid metering losses for single high-energy-consuming actuators by replacing their metering valves with electric-generator-hydraulic-motor (EGHM) units that work similar to pump-controlled concepts. The benefits of the novel concept are explained in detail by looking at the three main throttling functions of an actuator in a typical valvecontrolled LS systems, which the novel concept avoids by applying pressure in the actuator return lines and recuperating energy electrically instead of dissipating it by throttling. Furthermore, advantages and challenges for the novel concept are analyzed, and ways to address the latter are presented. Before the novel concept is simulated, the required control algorithms are presented. The simulation study in Amesim and Simulink focuses on a telehandler that utilizes the novel concept for the boom, extension and tilt actuators. Simulation results show that the novel system can decrease the required input energy for typical duty cycles by up to 34% compared to a conventional LS system. At the same time, simulations show that, from an economic perspective, it seems most reasonable to utilize the novel EGHM units only for the boom and extension actuators of the studied telehandler.acceptedVersionPeer reviewe

Stabilization of unstable and metastable InP native oxide thin films by interface effects

III-V semiconductor - oxide interfaces have attracted huge interest due to their substantial potential in electronic applications. However, due to the extreme complexity of the modeling of the interfaces, there are only few ab initio studies of these interfaces.Several model interfaces of native InPO4 oxides are designed in this study. It is shown that energies of the (quasi-)coherent interfaces are much smaller than energies of the incoherent interfaces. Furthermore, it is pointed out that the interface energy can stabilize oxide structures not found in bulk form. Relatively small strain energy and configurational match imply a small interface energy.It is estimated that the gap state density of the In-terminated quasi-coherent interfaces is small or zero. However, partial oxidation of the substrate P atoms, which can be induced, e.g., by non-stoichiometry of the oxide, causes distinct gap states. This is a mechanism to explain Fermi level pinning of the III-V - oxide interfaces. Non-stoichiometric compositions are also investigated. Experimental results on InP native oxide growth are discussed. The models can be used to study various properties of the interfaces and more complex models including, e.g., dislocations or non-planar surfaces can be based on the models.</p

Vesiympäristölle haitallisten teollisuus- ja kuluttaja-aineiden kartoitus (VESKA 1)

Projektissa kartoitettiin vesipuitedirektiivissä priorisoituja kuluttaja- ja teollisuuskäytössä olevia aineita kymmenen kaupungin yhdyskuntajätevesien puhdistamoilta lähtevässä jätevedessä, lietteessä sekä puhdistamojen alapuolisen vesiympäristön vedestä, sedimenteistä ja kaloista. Tiedot tutkittavien aineiden pitoisuuksista vesistöissä olivat puutteellisia tai olemattomia ennen kartoitusta. Tämän vuoksi oli tärkeätä tutkia pitoisuuksia niiden päästölähteillä, jätevedenpuhdistamoilta lähtevässä vedessä ja lietteessä. Näytteitä kerättiin 1-3 kertanäytettä kymmeneltä puhdistamolta. Tutkituista 29 aineesta 17 aineella korkein havainto oli alle kymmenen prosenttia pintaveden laatunormista (VOC-yhdisteitä ja pois käytöstä olevia POP-yhdisteitä). Laatunormi ylittyi lähinnä DEHP-ftalaatilla ja alkyylifenoleilla. Mono- ja dibutyylitinaa löytyi myös kaikissa tutkituissa kohteissa. Jätevedestä ei mitattu PAH- ja PBDE-yhdisteitä. Vesistöjen aineprofiili noudatteli samaa linjaa kuin havainnot jätevesistä. Pintavesinäytteistä löytyi mm. pesuaineissa ja maaleissa käytettyjä nonyylifenolietoksylaatteja. Etoksylaatteja oli enimmillään lähes saman verran kuin nonyyliryhmälle asetettu laatunormi. Myrkyllisempää hajoamistuotetta nonyylifenolia tai oktyylifenolia ei sen sijaan havaittu. Vain harvoja muita aineita havaittiin, mm. kloroformia ja 1,2-dikloorietaania alle 1 µg/l. Klassisia, jo käytöstä poistettuja torjunta-aineita kuten HCB, lindaani ja a-HCH sekä HCBD havaittiin erittäin pieniä määriä (<1 ng/l). Pintavesistä ei mitattu organotinayhdisteitä, ftalaatteja eikä PAH-yhdisteitä. Lietteistä ja pohjasedimenteistä löydettiin useita aineita, joiden pitoisuudet ylittivät tai olivat lähellä arvioituja haitattomia pitoisuustasoja. Näitä aineryhmiä olivat erityisesti orgaaniset tinayhdisteet. Muita jatkotutkimuksiin nousevia ryhmiä ovat ainakin PAH-yhdisteet, ftalaatit ja  bromatut difenyylieetterit. Kaloissa vain orgaaniset tinayhdisteet (TBT ja TPhT) ylittivät arvioidun haitattoman pitoisuustason

Haitallisten orgaanisten yhdisteiden esiintyminen yhdyskuntajätevedenpuhdistamoilla ja kaatopaikoilla

Kemikaalien riskinhallinnan tavoitteena on tunnistaa markkinoilla olevista tuhansista kemikaaleista ennakolta sellaiset aineet, jotka voivat aiheuttaa haittaa ympäristössä, sekä varmistaa, että niiden käyttö on riskitöntä. Haitallisten aineiden riskinhallinnan ongelmana ovat puutteelliset tiedot aineiden ominaisuuksista, käytöstä, päästöistä sekä esiintymisestä ympäristössä. Kansallisen vaarallisia kemikaaleja koskevan ohjelman yhtenä tavoitteena on parantaa tätä tietopohjaa. Kartoituksella saatiin tietoa yhdyskuntajäteveden ja -lietteen sekä kaatopaikkojen suotoveden sisältämistä kemikaaleista. Kartoitus painottui POP-yhdisteisiin ja vaarallisten aineiden asetuksen mukaisiin haitallisiin ja vaarallisiin aineisiin. Useita tutkittuja aineita päätyy vesiympäristöön puhdistetun yhdyskuntajäteveden kautta, mutta vielä useampia aineita kaatopaikkojen suotoveden kautta. Lisäksi monia aineita löytyy puhdistamolietteestä. Johtopäätösten tekemistä vaikeuttaa suomalaisen mitatun pitoisuustiedon vähäisyys ja huono vertailukelpoisuus johtuen mm. erilaisista analyysimenetelmistä ja määritysrajoista, mitatuista isomeereistä tai siitä, että tulokset on raportoitu liian yleisellä tasolla. Vaarallisten aineiden riskinhallinnassa pyritään pintaveden ympäristönlaatunormien alittumisen lisäksi siihen, että niiden päästöt ympäristöön loppuvat ja niitä ei löydetä ympäristöstä. Vastaavasti haitallisten aineiden riskinhallinnassa tavoitteena on pintaveden ympäristönlaatunormien alittumisen lisäksi se, että niiden päästöt vesiympäristöön vähentyvät. Tämä selvitys on edistänyt kansallisen kemikaaliohjelman altistumiseen liittyviä toimenpiteitä. Seuraava vaihe toimenpiteiden toteuttamisessa on päästömäärien arviointi koko Suomen tasolla yhdyskuntajätevedenpuhdistamoilta ja kaatopaikoilta

Condition monitoring of elevator systems using deep neural network

In this research, we propose a generic deep autoencoder model for automatic calculation of highly informative deep features from the elevator data. Random forest algorithm is used for fault detection based on extracted deep features. Maintenance actions recorded are used to label the sensor data into healthy or faulty. In our research, we have included all fault types present for each elevator. The rest of the healthy data is used for validation of the model to prove its efficacy in terms of avoiding false positives. New extracted deep features provide 100% accuracy in fault detection along with avoiding false positives, which is better than statistical features. Random forest was also used to detect faults based on statistical features to compare results. New deep features extracted from the dataset with deep autoencoder random forest outperform the statistical features. Good classification and robustness against overfitting are key characteristics of our model. This research will help to reduce unnecessary visits of service technicians to installation sites by detecting false alarms in various predictive maintenance systems.publishedVersionPeer reviewe

Recognition of Operating States of a Wheel Loader for Diagnostics Purposes

In this paper, the operating states of a wheel loader were studied for diagnostics purposes using a real time simulation model of an articulated-frame-steered wheel loader. Test drives were carried out to obtain measurement data, which were then analyzed. The measured time series data were analyzed to find the sequences of operating states using two different data sets, namely the variables of hydrostatic transmission and working hydraulics. A time series is defined as a collection of observations made sequentially in time. In our proposed method, the time series data were first segmented to find operating states. One or more segments build up an operating state. A state is defined as a combination of the patterns of the selected variables. The segments were then clustered and classified. The operating states were further analyzed using the quantization error method to detect anomalies. The recognized operating states define the operation of the machine so the analysis can be focused on specific sections and situations in time series and to identify which kinds of operating situations generate anomalies. Simulated leakages in the main hydraulic components of the hydrostatic transmission and the working hydraulics were used as anomalies to study the changes in the recognized operating states and the magnitude of the quantization error.Peer reviewe