TU Darmstadt / ULB / tuprints

Modellgestütztes Auswuchten - Unwuchtidentifikation

Regener, Martin :
Modellgestütztes Auswuchten - Unwuchtidentifikation.
[Online-Edition]
TU Darmstadt
[Ph.D. Thesis], (2006)

[img]
Preview
PDF
Dissertation_Regener_061113.pdf
Available under Simple publication rights for ULB.

Download (4089Kb) | Preview
Item Type: Ph.D. Thesis
Title: Modellgestütztes Auswuchten - Unwuchtidentifikation
Language: German
Abstract:

Maschinenschwingungen schaden der Dauerfestigkeit, deshalb werden vom Kunden immer engere Grenzwerte gesetzt. Bei rotierenden Maschinen dominiert meist der unwuchterregte, drehfrequente Schwingungsanteil, Abhilfe wird durch Auswuchten geschaffen. Im industriellen Maßstab wird heute meist das Verfahren der Einflusskoeffizienten benutzt, dieses ist schwierig und langwierig in der Anwendung und führt nicht immer zu befriedigenden Ergebnissen. Modellgestützte, testgewichtslose Verfahren werden aufgrund der nicht ausreichenden Modellgenauigkeit und dem damit verbundenen Ingenieursaufwand bisher nicht eingesetzt. Das in dieser Arbeit entwickelte Verfahren – Modellgestütztes Auswuchten, Unwuchtidentifikation beginnt mit der Modellbildung. Es wird ein Finite-Elemente-Modell erzeugt, mit welchem die Einflusszahlenmatrix vorherberechnet wird. Ein erster Messlauf gibt Aufschluss über den Schwingungszustand des Rotors, mit der Unwuchtidentifikation wird ein erstes Testgewicht oder eine vorläufige Ausgleichssetzung erzeugt. Dabei werden neue mathematische Algorithmen, wie das Tikhonov – Regularisierungsverfahren in Verbindung mit dem Morozov’schen Diskrepanzprinzip verwendet. Die Differenz aus den Schwingungen des Testlaufs zum Urlauf wird zur Modellanpassung verwendet, im Anschluss dazu wird wieder eine Unwuchtidentifikation durchgeführt. Das Verfahren läuft solange, bis zum Einen der Rotor ausgewuchtet ist, zum Anderen aber auch ein angepasstes FE-Modell zur Verfügung steht. Das neu entwickelte Verfahren konvergiert schneller, es werden nur noch wenige, zielgerichtete Testläufe durchgeführt, das Auswuchten beginnt sofort nach dem ersten Messlauf. Die Verfahrensanwendung bedingt den ständigen Vergleich zwischen Messung und Rechnung, durch den Rückfluss der Erkenntnisse in die Entwicklung und Konstruktion kommt es zu einer langfristigen Verbesserung der FE-Modelle. Durch die Unwuchtidentifikation verbessert sich das Auswuchtergebnis. Die Kenntnis der axialen Unwuchtlage ermöglicht die Beseitigung der Schwingungsursachen, so dass das Auswuchtergebnis von den Aufstellungsbedingungen weitgehend unabhängig wird.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage
Vibration in machinery affects the long time duration, therefore customers demand increasingly tighter limits. In rotating machinery usually the unbalance-caused, synchronous content dominates, the problem is solved by balancing. Industrial scale balancing is carried out today by the coefficients-of-influence method, which is difficult and tedious and doesn’t always lead to satisfying results. Model-based methods without test-weights are not yet established due to insufficient accuracy of the model and the higher engineers’ effort. The here applied method “Model-based balancing, unbalance identification” starts with the modeling part. A Finite-Element-Model is used to calculate the matrix of coefficients-of-influence beforehand. A first measurement run gives information about the state of vibration of the rotor, then a first test weight or a preliminary set of counter weights is obtained using the unbalance identification. For that, new mathematical algorithms, such as the Tikhonov-Regularisation-Method combined with the Morozov-Diskrepancy-Principle, are applied. The change in vibration between the run with the test weights and the first run is used to update the model, afterwards another unbalance identification takes process. The procedure is undertaken until the rotor is balanced and the FE-Model is updated. This newly developed procedure shows a faster convergence, only a few, target-oriented test runs are needed, the unbalance correction starts after the first run. Application of this procedure requires a permanent comparison of measurement and calculation, the feedback of the results to engineering and design causes a long-term improvement of the FE-Models. The unbalance identification improves the balancing result. Knowledge of the axial unbalance distribution allows the elimination of the cause of vibration, therefore the balancing result is highly independent of the mounting conditions.English
Uncontrolled Keywords: Modellanpassung, Unwuchtidentifikation, Elektromaschinen, FE-Modell
Alternative keywords:
Alternative keywordsLanguage
Modellanpassung, Unwuchtidentifikation, Elektromaschinen, FE-ModellGerman
Classification DDC: 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften
Divisions: Fachbereich Maschinenbau
Date Deposited: 17 Oct 2008 09:22
Last Modified: 07 Dec 2012 11:52
Official URL: http://elib.tu-darmstadt.de/diss/000751
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-7517
License: Simple publication rights for ULB
Referees: Nordmann, Prof. Dr.- Rainer and Irretier, Prof. Dr.- Horst
Advisors: Nordmann, Prof. Dr.- Rainer
Refereed: 18 October 2006
URI: http://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/751
Export:

Actions (login required)

View Item View Item