Pokud je převodové kolo opravdu kvalitní, na řádovém spektru synchronního kanálu bychom měli zřetelně vidět pouze řády první, druhé a případně i třetí harmonické. Ostatní řády by měly být zastoupeny s podstatně menší intenzitou a křivka získaného signálu by se měla blížit sinusoidě.
Rýhy a podobné kazy na jednotlivých zubech kol se projevují zejména vysokou hodnotou crest. Pokud jde o větší rýhu, je pravděpodobné, že v řádovém spektru nalezneme zvýšené všechny řády a například druhá harmonická se mezi nimi téměř ztratí. Na výstupním signálu se toto projeví několika amplitudami, jež budou vystupovat výše než zbytek křivky.
Celkově vadný či vlnitý povrch nebo odchýlení osy otáčení od středu převodu se projevuje dalšími zvýšenými řády, které obecně nazýváme jako ghost orders, což by se dalo nejlépe přeložit jako stínové řády. Jedná se o kopie harmonických řádů, které se promítají na různá
počtem zubů v převodovce neexistuje. Oválnost a výstřednost vedou k modulaci zvukového signálu a k zvýšeným postranním pásmům vedle harmonických řádů. K detekci těchto postranních pásem používáme takzvané klobouky. Klobouky jsou speciálně nastavené hranice trojúhelníkového tvaru s vrcholem přesně nad harmonickým řádem a strmě klesajícími bočními stranami.
9. Zpracování výstupu
Obrovské množství dat, které tento systém produkuje by bylo k ničemu, pokud by s nimi nikdo nepracoval a nevyužíval je. Již na začátku jsme si představili jednotlivé části tohoto softwarového balíku. Nyní se zaměříme pouze na ty programy, jejichž výstup je využíván pro různé prezentace či podrobnější analýzu dat. Na mysli mám programy Web.Pal a Presentation.
9.1 Práce s nástrojem Web.Pal
Web.Pal je účinný intranetový nástroj který lze použít na grafy častých závad, přehledy všech změřených převodovek apod. Nejčastěji ho však používáme na denní výpisy vadných převodovek z minulého dne. Pomocí filtru v něm nastavuji datum a čas (od, do), dále vybírám, které zkušební stavy chci zahrnout a případně si mohu vybrat pouze některé typy převodovek. Poté mi systém vygeneruje seznam všech převodovek, které měly jednu nebo více závad v daném období. V tomto seznamu jsou pod sebou vypsány převodovky a jejich závady tak, jako na obrázku č. 10. Tento seznam dále vyexportuji do Excelu, kde pokračuji tím, že data dále roztřídím do dvou základních skupin, do kterých jednotlivé typy patří. To se bohužel nedá udělat nějak jednoduše pomocí filtru v nástroji Web.Pal, jelikož jedinou možností by bylo zaškrtávat jednotlivé typy ručně a poté vygenerovat dva seznamy. I když to může znít banálně, byla by tato činnost zdlouhavější, neboť jakýsi vzdálený přístup, který jsem k tomuto nástroji využíval, reagoval na každou akci velmi pomalu. V Excelu pak zbývá smazat převodovky, které nás nezajímají, což jsou například převodovky, které se zabíhají podruhé a dostaly by se tak do výpisu dvakrát, což by bylo nežádoucí. Nakonec už jen dokument upravím pro tisk a vytisknu jej. Následně ještě zkontroluji, zda v systému nedošlo k nějakému výpadku podle naskenované kopie ručně psaného protokolu o vadných převodovkách. Tento protokol vyplňují pracovníci, kteří obsluhují zkušební stavy. V některých případech sem také zapíší převodovky, které jsou podle systému v pořádku, ale subjektivně se jim zdály být hlučné. Pokud se zde něco takového objeví, dopisuji i tyto převodovky do papírů ručně. V tuto chvíli jsou všechny převodovky na tomto seznamu takzvaně pozastavené a nemohou pokračovat dále
S tímto výpisem pak pracují moji kolegové, kteří si do těchto výtisků nejdříve poznamenají, o jaké problémy by mohlo jít, a následně některé závady konzultují na poradách. Některé převodovky s banálními závadami v podobě zanedbatelného překročení hranice mohou být rovnou uvolněny. V kterých případech tak rozhodnout samozřejmě není vůbec jednoduché a velkou roli zde hrají zkušenosti, neboť takto vybrány mohou být pouze ty převodovky, u kterých jsme si jistí, že jsou nezávadné. Může jít například o případy, kdy by po druhém či třetím záběhu došlo k tomu, že by již výsledky byly v normě.
U těch převodovek, kde si tímto výsledkem nejsou tak jistí se postupuje tím právě způsobem, že jsou poslány na dva další záběhy a podle výsledku jsou pak buďto uvolněny nebo se s nimi nadále pracuje jako se závadnými.
Některé opakované závady ostatních pozastavených převodovek bývají rovnou identifikovány a poslány na demontáž a následnou výměnu nebo opravu. Ty zbylé je často nutné demontovat a poslat na analýzu dílů. Výsledky z těchto analýz mohou závadu určit, ale jsou také případy, kdy závada zůstává nezjištěna. V této situaci je důležité postupovat obzvlášť obezřetně. Někdy sice může jít o náhodnou kombinaci nijak nezávadných příčin, které sice dělají převodovku hlučnější, než je obvyklé, ale nebudou mít vliv na její funkčnost či životnost. Ovšem jsou také případy, kdy se během dalších dní objeví podobné závady i u jiných převodovek a poté se většinou s původní převodovkou různě laboruje, dokud není příčina závady vysvětlena.
9.2 Práce s programem Discom Presentation
Program Presentation od společnosti Discom, jak už název napovídá je zaměřen na využití v prezentacích. S tímto programem jsem během své praxe také velmi často pracoval. Jeho využití je velmi obsáhlé, neboť nám poskytuje široké možnosti zobrazení v podstatě veškerých naměřených a vypočítaných dat. Navíc je v něm možné vytvářet různá makra pro urychlení práce a v neposlední řadě rovněž umožňuje úpravu velikosti a měřítka veškerých používaných grafů. Těchto grafů používá hned několik druhů od základního se dvěma osami, přes spektrogram, který kromě dvou os používá ještě barevné rozlišení
pro zobrazení hlučnosti (viz obrázek číslo 6) až po pomyslně nejvýše postavený tří dimenzionální graf, který převádí spektrogram do 3D modelu.
Obrázek 16: Spektrogram s barevně odlišenou úrovní hlučnosti Zdroj: interní dokument
Kromě grafů v něm lze samozřejmě nalézt i samostatné hodnoty. A toto vše může být zobrazeno společně na předpřipraveném layoutu (rozvržení stránky). Můžete si dokonce vytvořit několik takových šablon a každou používat pro něco jiného. S tím lze samozřejmě zkombinovat funkce nějakého makra, které vkládá potřebná data tam, kam patří. Lze vytvořit různé šablony například zobrazující grafy všech rychlostních stupňů nebo naopak pouze jediného vybraného. Pokud však k danému layoutu není vytvořené žádné makro, které by do něj data vložilo, musí se postupovat ručně, což je trochu pracnější, neboť je nutné najít potřebnou hodnotu v poměrně obsáhlém seznamu pojmů. V nastavení požadované hodnoty poté vybereme konkrétní graf v seznamu všech uložených layoutů, ve kterém ji chceme zobrazit a nakonec stiskneme tlačítko zobrazit. Pokud však budeme chtít ve stejném grafu zobrazit třeba další převod nebo kanál, musíme vše udělat znovu a navíc odstranit již zobrazené křivky z předešlé práce, které zde jinak zůstanou a budou se tak překrývat. Z tohoto důvodu se tedy makra, která nám po spuštění nabídnou tabulku, ve které si jen vybereme převod, kanál a layout, jeví jako nepostradatelná pro pohodlnou a efektivní práci. Samotný výběr převodovky nebo převodovek probíhá ještě před popisovanou procedurou. K dispozici máme obsáhlý filtr s datem a časem (od, do), výběrem typů převodovek, zkušebních stavů, vadných či nezávadných převodovek a dokonce i sériového čísla. Vybrat můžeme jednu nebo klidně i několik desítek
Můžeme je ponechat v jedné barvě a ukázat tak například jakýsi rozsah, ve kterém se hodnoty pohybovaly za uplynulý týden nebo jim můžeme přiřadit různé barvy a porovnat je mezi sebou. Krom toho může být na grafu zobrazena také hranice těchto křivek.
A k čemu že se výstupy z tohoto programu nejčastěji používají? Jak už jsem zmínil na začátku, tak to bývají různé prezentace vybraných převodovek nebo třeba porovnání výsledků převodovek ve Škoda Auto v Mladé Boleslavi s Čínou, Španělskem apod. Často se také sledují grafy závadných převodovek, neboť se z nich dá vyčíst více než z pouhého výpisu závad. Některé výchylky od normálu totiž nemusí hranici úplně překročit, a přesto mohou ujasnit určitý problém, který by z výpisu závad nemusel být tak zřejmý.
10. Můj projekt
Hned na začátku je třeba zmínit, že s návrhem tohoto projektu jsem nepřišel sám, ale byl jsem o něj zažádán kolegou, který mně během praxe zadával úkoly. Jednalo se o projekt vcelku ambiciózní a časově náročný, avšak i přes to jsem věřil, že je jej možné dokončit.
Jeho cílem bylo vytvořit co možná nejrozsáhlejší přehled převodovek a jejich závad za několik posledních měsíců. To by však samo o sobě nemělo žádný přínos, jelikož by stačilo podívat se do papírů z každodenních výpisů, které se uschovávají do šanonů. Hlavní záměr tkvěl však v tom, aby se celý seznam dal filtrovat podle různých kritérií.
10.1 Práce na projektu
Zde jsem musel řešit první problém, který spočíval v tom, že přestože automaticky generovaná data jsou exportována do Excelu a jsou tak rozdělena do buněk, nelze je žádným způsobem filtrovat, neboť formát v jakém jsou uspořádaná, neodpovídá klasické tabulce. Musel jsem tak přijít na způsob, jak data uspořádat tak, aby je bylo možné filtrovat. To nebylo tak složité a stačilo vzít řádky se závadami pod hlavním řádkem obsahující informace o převodovce, přemístit je vedle tohoto řádku a nakonec nakopírovat sloupce s informacemi o převodovce níže tak, aby pokrývaly i řádky s dalšími závadami a tyto závady tak mohly být přiřazeny ke stejné převodovce.
Výpisů závad však bylo několik desítek a jednotlivých závad dokonce desetitisíce, takže by tento proces trval nepředstavitelně dlouho. Tudíž dalším logickým krokem bylo vytvoření několika maker, která práci urychlovala. Práce to nebyla jednoduchá, a proto jsem postupoval tak, že jsem se nesnažil vytvořit kód, který by celý proces automaticky zvládl najednou, ale vytvářel jsem postupně několik maker, která dělala pouze pár jednodušších úkonů. Po nějaké době, kdy se mi makra hromadila, jsem si vytvořil User Form (uživatelský formulář), do kterého jsem umístil tlačítka na jejich spuštění a také políčka pro vyplnění jistých proměnných, což byla čísla řádků. Později mi však bylo řečeno, že by bylo vhodné, aby mohli další data do souboru přidávat i moji kolegové.
Složitý User Form tak musel pryč. To v první řadě znamenalo spojit zdrojový kód všech maker do jednoho dlouhého, dále upravit názvy proměnných tak, aby se nekryly a nakonec
vyřešit některé akce, které nefungovaly tak úplně automaticky. Jednou takovou funkcí bylo například automatické nalezení posledního řádku v souboru. Kromě toho, co již ve formuláři bylo, jsem do tohoto složeného makra přidal ještě jednu funkci, která na začátku zcela automaticky označila data v otevřeném výpisu závad a překopírovala je do tohoto souboru.
Obrázek 17: Vlastní UserForm s několika makry Zdroj: vlastní
Seznam by však stále nebyl k použitelný, pokud by v něm nebyly zapsány závady, které byly u těchto převodovek stanoveny. To je bohužel jediná věc, která se musí dopisovat ke každé převodovce ručně z papírů, které jsou uloženy v šanonech a nevyskytují se v elektronické formě.
10.2 Přínos projektu
K čemu vlastně tento projekt byl? Pomocí správně nastaveného filtru můžeme získat přehled o závadách, které jsou podobné nebo úplně shodné s nějakou, s kterou se zrovna potýkáme a nejsme si jisti, kde by mohl být problém. To je samozřejmě obrovská výhoda, protože ne všechno je člověk schopný si zapamatovat nebo pracně hledat ve stovkách
papírů. Tím může být ušetřeno spoustu času, který by spolkla potřebná analýza a další s ní spojené aktivity.
Obrázek 18: Ukázka mého projektu „Přehled závad“ a použitého filtru Zdroj: vlastní
Jako příklad jsem si vyfiltroval překročení hranice na řádu 95,75 při 5. rychlostním stupni s klesajícím průběhem otáček a skutečně je z obrázku vidět, že jde vždy o vadný zpětný chod. Tři převodovky jsou uvolněny, neboť překročení hranice bylo zanedbatelné a na rozdíl od těch zbylých šesti nepřekročily žádné další hranice. Vzhledem k tomu, že u závad nejasného původu většinou dojde k překročení více hranic najednou, obsahuje tento projekt ještě makro, které zkopíruje vyfiltrované převodovky do vedlejších sloupců včetně jejich ostatních závad, které po zapnutí filtru nejsou viditelná, neboť nesplňují nastavená kritéria. To nám umožní porovnat i ostatní závady, které zde rovněž hrají velkou roli.
Závěr
Cílem této práce bylo představení prostředků a metod používaných v oblasti kontroly kvality převodovek ve společnosti Škoda Auto. Jedná se o zajímavý, avšak poměrně komplexní obor, jenž v sobě zahrnuje znalosti ze strojírenství, akustiky a částečně také informatiky. V podobném duchu se nese i obsah této bakalářské práce a její obsah byl rozložen obdobným způsobem. V první kapitole práce jsou popsány základní konstrukční prvky převodovky a jejich funkce, z důvodu vytvoření obecného povědomí, které je nezbytné pro pochopení principů analýzy a v neposlední řadě napomůže také k získání představy o potenciálních závadách. V další části práce byly ve zkratce představeny veškeré softwarové i hardwarové nástroje, které Škoda Auto pro tyto účely používá a jež jsou nezbytnou součástí celého systému. Třetí část práce je teoreticky orientovaná a jsou zde popsány a vysvětleny obecné principy akustické analýzy a některé důležité pojmy, které se rovněž týkají následující praktické části.
Poslední dvě části této práce jsou již prakticky zaměřené. První z nich se zaobírá zpracováním dat, která tento systém produkuje a to jak v intranetovém nástroji Web.Pal, tak i v programu Discom Presentation. V úplně poslední části se pak věnuji projektu, který jsem v průběhu své praxe vypracovával. Ten si kladl za cíl zefektivnění procesu stanovení závady, který se doposud neobejde bez účasti lidského faktoru. Lidský úsudek zřejmě zůstane ještě velmi dlouhou dobu nenahraditelný, avšak má zde i své slabší stránky. Tyto slabé stránky člověk odjakživa nahrazuje technologiemi. Jednu z nich jsem se pokusil pokrýt pomocí svého projektu. V tomto konkrétním případě jde o to, že člověk není v žádném případě schopen zapamatovat si veškeré parametry a data každé specifické závady a je tak často nutné některé převodovky opakovaně posílat na analýzy. Tento problém můj projekt částečně řeší, neboť představuje jakousi databázi, ve které jsou kromě počítačem vygenerovaných dat také nezbytné informace, ke kterým došli pracovníci našeho oddělení. Tím se tento projekt zásadně liší od ostatního užívaného softwaru, neboť v něm není žádný prostor pro dopisování člověkem zjištěných závad nebo poznámek.
Umím si tedy představit, že by se vývojáři, kteří firmě Škoda Auto poskytují tento softwarový balík, mohli v budoucnu zaměřit i na tento nedostatek a posunout tak jeho možnosti ještě o krok dále.
Seznam použité literatury
Bibliografie
ISHIDA K., MATSUDA T. "Effect of Tooth Surface Roughness on Gear Noise and Gear Noise Transmitting Path" ASME Paper 80-C2/DET-70, 1980
KREIDL, M. - ŠMÍD, R.Technická diagnostika. Senzory - metody - analýza signálu Praha:
BEN - technická literatura, 2006. 406 s. ISBN 80-7300-158-6.
MONTGOMERY, D., Statistical quality control. A modern intorduction. 6. vyd.
Hoboken: John Wiley&SOns, 2009. ISBN 978-0-470-23397-9.
TARÁBEK, P. et al.: Odmaturuj z fyziky. Didaktis, Brno, 2004, ISBN 80-86285-39-1.
VLK, F. Převodová ústrojí motorových vozidel. 2. vyd. Brno: František Vlk, 2003. ISBN 80-239-0025-0.