Diagnostiksystem i gaffeltruckar

Full text

(1)Diagnostiksystem i gaffeltruckar Examensarbete utf¨ ort i Fordonssystem av Magnus Bj¨ orklund och Gun Persson Reg nr: LiTH–ISY–EX–3415–2003 28 maj 2003.

(2)

(3) Diagnostiksystem i gaffeltruckar Examensarbete utf¨ ort i Fordonssystem Institutionen fo ¨r systemteknik vid Link¨ opings universitet av Magnus Bj¨ orklund och Gun Persson Reg nr: LiTH–ISY–EX–3415–2003. Handledare BT: Handledare ISY: Examinator: Linköping 28 maj 2003. Go ¨ran Valfridsson Jonas Biteus Erik Frisk.

(4)

(5) Avdelning, institution Division, department. Datum Date. Fordonssystem Department of Vehicular Systems. 2003-05-28. Språk Language. Rapporttyp Report category. x Svenska/Swedish   Engelska/English  ______________.  x     . Licentiatavhandling Examensarbete C-uppsats D-uppsats Övrig rapport _______________. URL för elektronisk version URL for electronic version. ISBN ISRN ISSN Serietitel och serienummer Title of series, numbering. LiTH–ISY–EX–3415-2003. http://www.vehicular.isy.liu.se http://www.ep.liu.se Titel Title. Diagnostic systems in forklift trucks Författare Authors. Magnus Björklund and Gun Persson. Sammanfattning Abstract. This is a final thesis done at BT, considering one of their forklift truck models called Reflex. The first part of this report is about a preliminary investigation investigating what kind of diagnostic system BT wants to use, and also which demands there are to meet all expectations on such system. Secondly a diagnostic systems, which will show if the drive wheel is worn out, will be presented. In the preliminary investigation, two kinds of diagnostic systems were mentioned. These were Model based diagnosis and Predictive analysis. Model based diagnosis is based on measurements made by sensors at the truck, while predictive analysis is based more on statistics and retrieved data about the lifetime of a truck in specific environments. The diagnostic system for the drive wheel is based on a model made in Matlab’s Simulink. Due to poor documentation, rough simplifications in the model have been made. However, one can still see the differences of principle. The main thought was detecting a difference in the lowest torque level from the engine, varying the diameter of the drive wheel. By measurements made directly at the truck, different torques could be observed with varying diameter of the drive wheel, varying load on the truck and varying friction in the gearbox. Using hypothesis tests, it is possible to say whether the drive wheel is worn out or not. Results show that if the drive wheel diameter is reduced by 25 mm, torque is reduced by 7 % and if the drive wheel diameter is reduced as much as 50 mm, a torque reduction of 11 % would be achieved. Nyckelord Key words. Diagnostic systems, hypothesis tests, modelling, forklift truck, BT, model based diagnosis.

(6)

(7) Abstract This is a final thesis done at BT, considering one of their forklift truck models called Reflex. The first part of this report is about a preliminary investigation investigating what kind of diagnostic systems BT wants to use, and also which demands there are to meet all expectations on such system. Secondly a diagnostic system, which will show if the drive wheel is worn out, will be presented. In the preliminary investigation, two kinds of diagnostic systems were mentioned. These were Model based diagnosis and Predictive analysis. Model based diagnosis is based on measurements made by sensors at the truck, while predictive analysis is based more on statistics and retrieved data about the lifetime of a truck in specific environments. The diagnosis system for the drive wheel is based on a model made in Matlab’s Simulink. Due to poor documentation, rough simplifications in the model have been made. However, one can still see the differences of principle. The main thought was detecting a difference in the lowest torque level from the engine, varying the diameter of the drive wheel. By measurements made directly at the truck, different torques could be observed with varying diameter of the drive wheel, varying load on the truck and varying friction in the gearbox. Using hypothesis tests, it is possible to say whether the drive wheel is worn out or not. Results show that if the drive wheel diameter is reduced by 25 mm, torque is reduced by 7% and if the drive wheel diameter is reduced as much as 50 mm, a torque reduction of 11% would be achieved. Key words: Diagnostic systems, hypothesis tests, modelling, forklift truck, BT, model based diagnosis. v.

(8)

(9) Sammanfattning Denna rapport behandlar ett examensarbete p˚ a en av BT:s truckmodeller, Reflex. Första delen i rapporten ¨ ar en f¨ orundersökning om vilken typ av diagnostik som efterfr˚ agas och vilka f¨ orv¨ antningar BT har p˚ a ett diagnostiksystem. Sedan kommer ett exempel p˚ a hur ett diagnostiksystem som visar att drivhjulet är nedslitet kan konstrueras. I förundersökningen kom tv˚ a olika typer av diagnos p˚ a tal, Modellbaserad diagnos och Tillg¨ anglighetsanalys. Modellbaserad diagnos bygger p˚ a mätningar av olika givare och sensorer p˚ a trucken, medan tillgänglighetsanalysen bygger p˚ a sparade data och statistik om hur en truck slits i olika miljöer. Diagnostiksystemet f¨ or drivhjulet grundar sig p˚ a en modell som är gjord i Matlab/Simulink. Eftersom dokumentation över motorstyrningen är bristfällig, har grova f¨ orenklingar gjorts i modellen. Detta medförde att det var sv˚ art att f˚ a en bra ¨ overensst¨ ammelse med verkligheten. Dock kan de principiella skillnaderna i momentet fr˚ an drivmotorn observeras vid införande av olika felparametrar. Grundtanken var att en skillnad i den l¨ agsta niv˚ an p˚ a momentet fr˚ an drivmotorn skulle f¨ or¨ andras vid varierande hjuldiameter. Genom mätningar p˚ a en truck har f¨ or¨ andringar i momentkurvan fr˚ an motorn kunnat ses vid olika diametrar p˚ a drivhjulet, last p˚ a trucken samt vid en ökad friktion i v¨ axeln. Genom hypotestest kan slutsatser dras om huruvida drivhjulet ¨ ar slitet eller inte. Resultaten av m¨ atningarna visar att om hjuldiametern minskar med 25 mm, sjunker den l¨ agsta niv˚ an p˚ a momentkurvan ca 7 % och om diametern minskar 50 mm, sjunker momentkurvans lägsta niv˚ a ca 11 %. Nyckelord: Diagnostiksystem, hypotestest, modellering, gaffeltruck, BT, modellbaserad diagnos. vii.

(10)

(11) c 2003 Magnus Bj¨. orklund och Gun Persson. Detta dokument h˚ alls tillg¨ angligt p˚ a Internet – eller dess framtida ers¨ attare – under en l¨ angre tid fr˚ an publiceringsdatum under f¨ oruts¨ attning att inga extraordin¨ ara omst¨ andigheter uppst˚ ar. Tillg˚ ang till dokumentet inneb¨ ar tillst˚ and f¨ or var och en att l¨ asa, ladda ner, skriva ut enstaka kopior f¨ or enskilt bruk och att anv¨ anda det of¨ or¨ andrat f¨ or ickekommersiell forsk¨ ning och f¨ or undervisning. Overf¨ oring av upphovsr¨ atten vid en senare tidpunkt kan inte upph¨ ava detta tillst˚ and. All annan anv¨ andning av dokumentet kr¨ aver upphovsmannens medgivande. F¨ or att garantera ¨ aktheten, s¨ akerheten och tillg¨ angligheten finns det l¨ osningar av teknisk och administrativ art. Upphovsmannens ideella r¨ att innefattar r¨ att att bli n¨ amnd som upphovsman i den omfattning som god sed kr¨ aver vid anv¨ andning av dokumentet p˚ a ovan beskrivna s¨ att samt skydd mot att dokumentet ¨ andras eller presenteras i s˚ adan form eller i s˚ adant sammanhang som ¨ ar kr¨ ankande f¨ or upphovsmannens litter¨ ara eller konstn¨ arliga anseende eller egenart. F¨ or ytterligare information om Link¨ oping University Electronic Press se f¨ orlagets hemsida www.ep.liu.se Tryckt i Link¨ oping, Sverige, av UniTryck. Omslaget trycktes p˚ a Calorit 160 g medan inlagan trycktes p˚ a Multicopy 80 g..

(12)

(13) Fo ¨rord Det hela började vid en fika under en av LARM-dagarna 2002. Magnus kastade ur sig idén att vi skulle g¨ ora ex-jobbet ihop. L˚ ater ju spännande att försöka hitta ett s˚ adant som p˚ a ett smidigt sätt kan knyta ihop profilerna ”Teknisk Fysik” och ”Programvaruutveckling”. Vi satte oss ner och försökte hitta n˚ agra omr˚ aden som vi b˚ ada var intresserade av och som vi hade l¨ ast ˚ atminstone n˚ agon kurs i. Det lutade ˚ at modellbygge och simulering av n˚ agot optiskt system. D˚ a skulle vi b˚ ada f˚ a briljera med v˚ ara surt förvärvade kunskaper. Att vi ville vara p˚ a ett f¨ oretag bestämde vi oss ocks˚ a ganska fort för. Dels för att p˚ a ett smidigt s¨ att slussas ut i verkligheten fr˚ an den skyddande kokong som universitetsmilj¨ on har varit, men ocks˚ a för att man har lite större m¨ ojlighet att f˚ a lite f¨ or besv¨ aret (läs pengar). Tyvärr visade det sig inte vara s˚ a enkelt. H¨ ar satt vi med en jättefin idé om vad vi ville göra, men inget f¨ oretag som hade ett ex-jobb som bestod av dessa uppgifter. Vi började v˚ art letande efter ett ex-jobb n˚ agon g˚ ang p˚ a v˚ aren. Vi tänkte att det var bäst att vara ute i god tid, d˚ a vi hade hört att det var ganska sv˚ art nu för tiden. Men alla st¨ allen vi s¨ okte hos och ringde till, fick vi till svar att s˚ a här innan sommaren ¨ ar det ingen som vet vad som kommer finnas till hösten. Kom tillbaka efter semestern, s˚ a kanske det finns n˚ agot d˚ a. S˚ a vi väntade till augusti och b¨ orjade ringa runt igen. Svaren vi fick denna g˚ ang var: ”Jaha, inte nu p˚ a en g˚ ang, i oktober allts˚ a, d˚ a har vi inget ar det n¨ armar sig.” Tja, vad säger man. . . Nästa g˚ ang vi än. Kom tillbaka n¨ ringde var svaret: ”Vill ni b¨ orja i oktober, varför har ni inte sökt tidigare? Nu är ju alla platser tillsatta! Just nu har vi inga nya p˚ a g˚ ang, men kom tillbaka i januari.” Dom gjorde det inte l¨ att f¨ or oss. Av en tillfällighet hittade vi ett ex-jobb p˚ a BT som verkade intressant och äntligen napp! I denna rapport ska vi f¨ ors¨ oka ber¨ atta om vad vi har gjort under v˚ ara intensiva 20 veckor p˚ a BT Products i Mj¨ olby. Magnus Bj¨ orklund Gun Persson. xi.

(14)

(15) Tack till Författarna vill rikta ett s¨ arskilt tack till f¨ oljande personer för deras hjälp och stöd under v˚ art examensarbete. Biteus, Jonas B¨ arnstr¨ om, Joakim. V˚ ar handledare p˚ a universitetet. F¨ or all v¨ ardefull hjälp vid examensarbetets b¨ orjan. Frisk, Erik V˚ ar examinator. Hallman, Kjell-Olov F¨ or f¨ ormedlade av kontakter. Hjorth, Mattias F¨ or LATEX mallen. Hvittfeldt, Bj¨ orn F¨ or LATEX mallen. Lagerstr¨ om, Joachim F¨ or all hj¨ alp med mätutrustningen. Nyg˚ ardhs, Sara F¨ or hj¨ alp med monstren Pontus och Findus. Valfridsson, G¨ oran V˚ ar handledare p˚ a BT Products AB. Vikman, Leif F¨ or all v¨ ardefull erfarenhet.. Förutom dessa specifika personer vill vi passa p˚ a att tacka alla anställda p˚ a BT i Mjölby f¨ or deras g¨ astfrihet.. xiii.

(16)

(17) Inneh˚ all Abstract. v. Sammanfattning. vii. F¨ orord. xi. Tack till 1 Inledning 1.1 Bakgrund . . . . . . . . . . 1.2 Syfte . . . . . . . . . . . . . 1.3 Metod . . . . . . . . . . . . 1.3.1 Val av metod . . . . 1.3.2 Metodens svagheter 1.4 Källkritik . . . . . . . . . . 1.5 Valda avgr¨ ansningar . . . . 1.5.1 Unders¨ okningen . . 1.5.2 Drivhjulet . . . . . . 1.5.3 Momentv¨ arden . . . 1.6 Disposition . . . . . . . . .. xiii. . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . .. 1 1 1 2 2 3 3 4 4 4 4 4. 2 Fo okning ¨runders¨ 2.1 N˚ agra uttalade ¨ onskem˚ al . . . 2.1.1 BT Products . . . . . 2.1.2 BT Svenska . . . . . . 2.1.3 BT Europe . . . . . . 2.2 Studiebes¨ ok i V¨ axj¨ o . . . . . 2.3 Olika syns¨ att p˚ a diagnostik . 2.3.1 Modellbaserad diagnos 2.3.2 Tillg¨ anglighetsanalys . 2.4 Truckens slitagedelar . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. 7 7 7 7 8 8 9 9 10 11. 3 Teori 3.1 Varför modeller? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2 Felisolering genom hypotestest . . . . . . . . . . . . . . . .. 13 13 14 xv.

(18) INNEH˚ ALL. 3.2.1 3.2.2 3.2.3 3.2.4. Felmoder . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Felisolering genom strukturerade hypotestest Hypotestest . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Influensstruktur och Beslutsstruktur . . . . .. 4 Modellkonstruktion 4.1 Grundl¨ aggande tankar . . . . . . . 4.2 Modellering av truckens drivlina . 4.2.1 Modellkomponenter . . . . 4.2.2 Gjorda f¨ orenklingar . . . . 4.3 En tillst˚ andsmodell . . . . . . . . . 4.4 Analys av t¨ ankbara felparametrar . 4.4.1 Hjuldiameter . . . . . . . . 4.4.2 Friktion i v¨ axell˚ ada . . . . . 4.4.3 Lastvikt . . . . . . . . . . . 4.5 Begr¨ ansningar i modellen . . . . . 4.6 Konstruktion av hypotestest . . . . 4.6.1 Beslutsstruktur . . . . . . .. . . . .. . . . .. . . . .. . . . .. 14 15 17 18. . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . .. 19 19 20 20 22 23 25 25 26 27 27 28 28. 5 Verifiering 5.1 M¨ atningar . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.1.1 M¨ atutrustning . . . . . . . . . . . 5.1.2 Tillv¨ agag˚ angss¨ att vid mätning . . 5.1.3 M¨ atpunkter . . . . . . . . . . . . . 5.1.4 K¨ orcykel . . . . . . . . . . . . . . . 5.2 M¨ atresultat . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2.1 Signalmanipulation . . . . . . . . . 5.2.2 J¨ amf¨ orelse mellan olika körningar . 5.2.3 Resultat i siffror . . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. 31 31 31 32 32 33 33 34 34 38. 6 Slutsatser 6.1 Resultat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.1.1 Hjuldiameterns inverkan p˚ a drivmomentet 6.1.2 Friktionens inverkan p˚ a drivmomentet . . 6.1.3 Lastens inverkan p˚ a drivmomentet . . . . 6.2 Modellen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.3 Framtidsvisioner, tankar och idéer . . . . . . . . 6.3.1 Vidareutveckling av diagnostiksystemet . 6.3.2 Vidareutveckling av modellen . . . . . . . ¨ 6.3.3 Ovriga tankar . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. 41 41 41 41 42 42 42 42 43 44. Bilagor xvi. . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . ..

(19) INNEH˚ ALL. A Simulinkmodell i Matlab A.1 Kommentarer till modellen . . . . . . . . . . . . . . . . . . A.2 Matlabkod . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A.3 Blockschemamodell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 47 47 48 49. B M¨ atserier. 51. C Notation. 53. Litteraturf¨ orteckning. 56. xvii.

(20)

(21) Kapitel 1. Inledning Detta kapitel kommer att behandla bakgrund och syfte för examensarbetet, metoden som anv¨ andes och vilka begr¨ ansningar som valdes. I slutet kommer en disposition med l¨ asanvisningar. Detta som hjälp till läsare med olika bakgrund att välja vilka delar av rapporten som är intressanta att läsa.. 1.1. Bakgrund. D˚ a utvecklingen g˚ ar fram˚ at blir produkterna allt mer avancerade, BT:s produkter är naturligtvis inget undantag. Idag best˚ ar BT:s truckar av avancerade system för att kunna garantera en s¨ aker och precis manövrering. I samma takt som tekniken utvecklas st¨ alls allt högre krav fr˚ an kunder p˚ a service och underh˚ all. BT s¨ aljer allt fler truckar genom s˚ a kallade ”rental”-avtal där kunden i princip hyr trucken och BT st˚ ar för dess serviceoch underh˚ allskostnader. För att kunna ge truckarna en s˚ a korrekt service som möjligt finns önskem˚ al om att ställa en diagnos p˚ a varje truck för att därur kunna beräkna och planera service och underh˚ all.. 1.2. Syfte. Syftet med examensarbetet var dels att g¨ ora en undersökning om vilka behov och önskem˚ al p˚ a ett eventuellt framtida diagnostiksystem som de olika avdelningarna inom BT har, dels att utvärdera möjligheterna att diagnostisera BT:s truckar, d˚ a fr¨ amst skjutstativtrucken Reflex (Figur 1.1), p˚ a ett tillfredsst¨ allande s¨ att. Ett ¨ onskem˚ al var att enbart de givare och sensorer som finns i trucken i dagsl¨ aget skulle ing˚ a i ett s˚ adant system. Slutligen ville man ocks˚ a ha ett exempel p˚ a hur ett diagnostiksystem skulle kunna utformas. 1.

(22) KAPITEL 1 · INLEDNING. Figur 1.1: Skjutstativtrucken Reflex.. 1.3. Metod. Till en början ville BT att servicekonceptet skulle analyseras. Vad är det för typ av diagnos som efterfr˚ agas? Genom att ställa fr˚ agor till olika nyckelpersoner inom organisationen samt ett tre dagars studiebesök p˚ a ICA:s och KF:s centrallager i V¨ axj¨ o, skapades en uppfattning om vad det var som egentligen efterfr˚ agades. Efter detta analyserades resultatet och presenterades tillsammans med en m¨ ojlig l¨ osningstillämpning för modellbaserad diagnos. F¨ or att p˚ avisa hur modellbaserad diagnos kan användas för att prediktera fel, riktades fokus mot Reflextruckens drivhjul och hur slitage p˚ a detta skulle kunna detekteras.. 1.3.1. Val av metod. Efter att f¨ orunders¨ okningen avslutats valdes modellbaserad diagnos, best˚ aende av en modell p˚ a tillst˚ andsform och hypotestest. 2.

(23) ¨ 1.4 · KALLKRITIK. Modellen Modellen valdes att g¨ oras p˚ a tillst˚ andsform d¨ arför att det var relativt enkelt att sätta upp fysikaliska samband som beskrev systemet. De parametrar som ing˚ ar i tillst˚ andsekvationen ¨ ar intuitiva och det är lätt att f˚ a en känsla för vad som händer d˚ a de modifieras. Hypotestest BT är intresserade av att j¨ amf¨ ora den l¨ agsta niv˚ an p˚ a drivmomentet och indikera d˚ a den passerat en kritisk gr¨ ans. Användandet av hypotestest är ett lämpligt val eftersom dessa bygger p˚ a principen att jämföra ett uppmätt värde fr˚ an systemet med en tr¨ oskelniv˚ a.. 1.3.2. Metodens svagheter. Metoden som valts, att g¨ ora efterforskningar genom att tala med ett begränsat antal personer, blir naturligtvis b¨ attre om fler personer blir tillfr˚ agade om deras ˚ asikt. Vad gäller valet av drivhjulet, f¨ or att p˚ avisa ett arbetssätt med modellbaserad diagnos, kan detta naturligtvis ocks˚ a ifr˚ agasättas. Kanske hade det varit lämpligare att v¨ alja n˚ agon annan slitagedel för detta ändam˚ al. Dock omfattar drivhjulet en v¨ aldigt grundl¨ aggande mekanik och lämpar sig därför väl som ett f¨ orklarande f¨ orsta steg för dem som vill vänja sig vid tankesättet kring modellbaserad diagnos. Tv˚ a studiebes¨ ok gjordes under examensarbetets inledande del. Dessa var väldigt lika varandra och kanske hade mer kunskap erh˚ allits om de servicetekniker som bes¨ oktes hade arbetat p˚ a olika sätt. Kanske borde en kringresande servicetekniker bes¨ okts f¨ or att se hur de jobbar för att f˚ a en mer komplett uppfattning om hur BT jobbar med service p˚ a sina truckar. Mätningar har bara gjorts p˚ a en enda truck. Kanske borde mätningar gjorts p˚ a flera olika typer av truckar f¨ or att se om liknande resultat kan erh˚ allas p˚ a samtliga truckmodeller. Modellen hade naturligtvis ocks˚ a kunnat konstruerats p˚ a andra sätt än p˚ a tillst˚ andsform, exempelvis hade en parameterskattning kunnat göras.. 1.4. K¨ allkritik. Som referens f¨ or teorikapitlet har kurslitteraturen [11] använts genomg˚ aende. Kanske hade ¨ aven annan litteratur kunnat användas, men boken ans˚ ags inneh˚ alla den n¨ odv¨ andiga teorin. Denna bok i sig refererar till ett antal källor. Dock har inte dessa k¨ allor granskats. I Litteraturf¨ orteckningen finns b˚ ade litteratur som refererats till samt a n˚ agot s¨ att anv¨ ants. Denna litteratur utgörs till övrig litteratur som p˚ största delen av kurslitteratur i mekanik-, matematik- och reglerkurser och finns listade i litteraturf¨ orteckningen. 3.

(24) KAPITEL 1 · INLEDNING. 1.5. Valda avgr¨ ansningar. I en truck finns det sj¨ alvklart en massa olika delsystem till vilka ett fungerande diagnostiksystem skulle kunna g¨ oras. Men att göra ett helomfattande system p˚ a de 20 veckor som fanns tillgängliga är inte rimligt att tänka sig. Därför avgr¨ ansades examensarbetet enligt beskrivning i detta avsnitt.. 1.5.1. Unders¨ okningen. Efter ˚ atta veckor hade tillr¨ ackligt m˚ anga personer intervjuats att en uppfattning om vilken typ av diagnostik BT efterfr˚ agade började bildas. Fler studiebes¨ ok och intervjuer hade naturligtvis kunnat göras. Tidsramarna tillät dock inte detta, d˚ a¨ aven ett konkret exempel p˚ a hur en tillämpning av ett diagnostiksystem kunde se ut, ¨ onskades.. 1.5.2. Drivhjulet. Som ett exempel p˚ a hur ett diagnostiksystem kan konstrueras, valdes i samr˚ ad med BT truckens drivhjul. Detta dels för att tankarna sedan tidigare hade funnits kring olika l¨ osningar beträffande drivhjulets slitage men även eftersom det verkade vara ett konkret och ganska översk˚ adligt problem att börja med.. 1.5.3. Momentv¨ arden. De mätningar och j¨ amf¨ orelser som gjorts, omfattar främst den lägsta niv˚ an p˚ a momentet fr˚ an motorn. Dock kommer även en del varvtalskurvor diskuteras om ¨ an inte i samma omfattning.. 1.6. Disposition. Varje kapitel i denna rapport kommer att inledas med en liten kort sammanfattning av vad som tas upp i kapitlet. Detta för att ge läsaren en inblick i vad kapitlet kommer att handla om samt ge den ”översiktlige” läsaren en fingervisning om huruvida kapitlet ¨ ar intressant för denne att läsa eller ej. Inledning, f¨ orser l¨ asaren med relevant bakgrund för uppgiften. Arbetets metod och avgr¨ ansningar beskrivs. F¨ orunders¨ okning, beskriver den f¨ orundersökning som utgjorde arbetets första del. H¨ ar beskrivs de ¨ onskem˚ al som finns inom de olika delbolagen inom BT samt deras synsätt p˚ a diagnostik. Kapitlet avslutas med att diskutera truckens olika slitagedelar. Teori, inneh˚ aller den grundl¨ aggande teorin för diagnostiksystem, hur problem formuleras och beslut tas. Detta kapitel rekommenderas varmt 4.

(25) 1.6 · DISPOSITION. till läsaren som inte sedan tidigare har erfarenhet av diagnostiksystem. H¨ ar ges ocks˚ a motivering till vilka fördelarna a¨r med modellbaserad diagnos. Modellkonstruktion, behandlar steg f¨ or steg, fr˚ an de grundläggande tankarna, modellens ing˚ aende komponenter och gjorda förenklingar, till en modell p˚ a tillst˚ andsform med efterf¨ oljande felanalys. Verifiering, utv¨ arderar tidigare gjorda antaganden om momentkurvans utseende samt anknyter till den modell som konstruerades i Kapitel 4. Här presenteras ¨ aven vald m¨ atutrustning samt hur mätningarna genomfördes. Slutsatser, inneh˚ aller en sammanfattning av resultatet samt lite diskussioner om framtida f¨ orb¨ attringar och idéer.. 5.

(26)

(27) Kapitel 2. F¨ orunders¨ okning Detta kapitel beskriver det inledande arbetet av examensarbetet. Som ett första steg gjordes ett f¨ ors¨ ok att utr¨ ona hur olika avdelningar inom BT ville att ett framtida diagnostiksystem skulle vara utformat.. 2.1. N˚ agra uttalade ¨ onskem˚ al. Inledningsvis gjordes en unders¨ okning p˚ a BT om vilka tankar och idéer som fanns, samt vilka ¨ onskem˚ al de olika avdelningarna hade. Ett flertal personer kontaktades och ombads att ge deras synsätt p˚ a diagnostik och vad de främst skulle vilja ha ut av examensarbetet. Nedan finns beskrivet lite kort om de olika avdelningarna, vad de gör och p˚ a vilket sätt de vill utnyttja diagnos i trucken.. 2.1.1. BT Products. BT Products är den avdelning som arbetar med att ta fram nya produkter, ¨ samt att vidareutveckla redan befintliga. Onskem˚ alen här är att utifr˚ an givare som redan finns p˚ a trucken, kunna g¨ ora ett diagnostiksystem som visar hur trucken m˚ ar i allm¨ anhet. En s˚ a korrekt diagnos som möjligt skall även kunna ställas. En testmod liknande den som finns p˚ a Raymondtruckarna var ocks˚ a önskv¨ ard. Testmoden ger serviceteknikern möjlighet att ”provköra” olika funktioner. Detta trots att dessa enligt de övergripande säkerhetsfunktionerna i styrsystemet borde vara spärrade för körning p˚ a grund av att ett fel uppst˚ att. En s˚ adan testmod skulle underlätta felsökningen för serviceteknikerna och p˚ a s˚ a vis kunna minska den totala tid som läggs ner p˚ a service.. 2.1.2. BT Svenska. BT Svenska är landets ledande leverant¨ or av truckar och därtill kopplade tjänster som service, reservdelsf¨ ors¨ orjning, finansiering och förarutbild7.

(28) ¨ ¨ KAPITEL 2 · FORUNDERS OKNING. ningar. De marknadsf¨ or truckar fr˚ an BT, Toyota, DanTruck och SMV samt utför dessutom service p˚ a marknadens o¨vriga märken. Här fanns intresset för ett system som kan prediktera fel och slitage p˚ a trucken för att p˚ a s˚ a sätt kunna g¨ ora serviceintervallen mer flexibla. En funktion som hjälper serviceteknikern att hitta felen a a o¨nskvärd. I dagsläget presenteras ¨r ocks˚ en felkod som ofta innefattar en grupp av fel inom vilken det faktiska felet ligger. Genom att utnyttja sensorer och givare p˚ a trucken borde det g˚ a att kombinera olika felgrupper f¨ or att p˚ a s˚ a sätt lättare isolera det faktiska felet samt ˚ atg¨ arda detta.. 2.1.3. BT Europe. BT Europe ¨ ar huvudserviceorganisation för alla säljbolag i Europa, som t ex BT Svenska. H¨ ar efterfr˚ agades en snabbhet i servicen för att kunna korta ner tiden som en servicetekniker tillbringade vid varje truck. Rätt ¨ typ av service efterfr˚ agades f¨ or att inte trucken skulle överservas. Aven här önskades flexibla serviceintervall.. 2.2. Studiebes¨ ok i V¨ axj¨ o. För att f˚ a en b¨ attre k¨ ansla f¨ or hur BT:s servicetekniker jobbar, gjordes ett studiebes¨ ok p˚ a KF:s respektive ICA:s centrallager i Växjö. Studiebes¨ oket visade klart och tydligt att miljön har en stor inverkan p˚ a truckens livsl¨ angd. Slitna golv kan ge upphov till vibrationer i trucken och p˚ a s˚ a vis slita p˚ a den. Ost¨ adade golv med emballage, sand, grus, spikar, flis fr˚ an pall mm sliter h˚ art p˚ a t ex hjulen. Temperaturen, och framför allt temperaturv¨ axlingar, kan s¨ anka livsl¨ angden. Om trucken körs i en miljö där temperaturskillnaderna ¨ ar stora, t ex i fryshus, bildas kondens som kan skada trucken i form av korrosion och intermittenta elfel. Förarnas sätt att k¨ ora har ocks˚ a en stor inverkan. En förare som kör med hastiga accelerationer och kraftiga inbromsningar sliter mer p˚ a trucken än en som kör lite lugnare. Studiebes¨ oket gav ¨ aven en uppfattning om hur serviceteknikerna jobbar med servicen p˚ a sina truckar. De tekniker som besöktes hade hand om sin egen truckpark. H¨ ar hade de sj¨ alva en god översikt över de truckar som fanns i parken samt n¨ ar dessa kunde t¨ ankas behöva service. Ett diagnostiksystem här k¨ andes lite ¨ overfl¨ odigt d˚ a servicen p˚ a truckarna skedde med jämna intervall. Däremot finns behovet av diagnostiksystem p˚ a de truckar som inte tillhör en stor truckpark. D¨ ar finns ingen stationerad tekniker, utan en tekniker kommer dit p˚ a anrop. Om det fanns ett diagnostiksystem som talade om när trucken b¨ orjar n¨ arma sig ett ”break down”, kunde en tekniker kallas dit innan trucken blir i akut behov av service. Systemet skulle även hjälpa till vid felsökningen d˚ a ett ”break down” har inträffat. 8.

(29) ¨ 2.3 · OLIKA SYNSATT P˚ A DIAGNOSTIK. 2.3. Olika syns¨ att p˚ a diagnostik. Som framg˚ ar av ovan finns det m˚ anga vinklar att se p˚ a diagnos applicerat p˚ a BT:s truckar. Vissa ¨ ar intresserade av att direkt kunna detektera att ett fel har uppst˚ att, medan andra ¨ ar mer intresserade av att prediktera den tidpunkt d˚ a ett fel borde uppst˚ a. Applikationen av dessa tv˚ a typer av diagnos skiljer sig ˚ at ganska markant. I det ena fallet, modellbaserad diagnos, används sensorer och mätningar för att avg¨ ora om trucken fungerar som den förväntas göra. Används istället tillg¨ anglighetsanalys ¨ ar syftet att f¨ oruts¨ aga hur länge trucken förväntas fungera under specifika f¨ orh˚ allanden. Dessa förh˚ allanden beror bland annat p˚ a milj¨ ofaktorer, k¨ ors¨ att och truckens användningsomr˚ ade. För att skapa sig en kunskapsbas f¨ or tillg¨ anglighetsanalys lämpar det sig att lagra de fel som indikeras av den modellbaserade diagnosen. P˚ a s˚ a sätt kan erfarenheter byggas upp vid varje indikerat fel. Lagras felindikeringarna fr˚ an den modellbaserade diagnosen tillsammans med de omständigheter som r˚ adde d˚ a felet intr¨ affade, utg¨ or detta senare en byggsten i ett bra beslutsunderlag d˚ a predikterande beslut behöver fattas. Ett försök att illustrera sambanden mellan de olika formerna av diagnos ses i Figur 2.1.. Serviceindikering. Baserad på trucktyp. Fjärrkommunikation. Tillgänglighetsanalys. Hur trucken borde ’’må’’. Grundar sig på data som finns. Modellbaserad diagnos. Hur trucken faktiskt ’’mår’’. Individbaserad. Figur 2.1: Olika syns¨ att p˚ a diagnos.. Efter att ha studerat vanliga felorsaker som uppkommer, hittades ett par parametrar som vore intressanta att observera. Nedan finns tankar kring dessa parametrar beskrivna under avsnitten Modellbaserad diagnos och Tillg¨ anglighetsanalys.. 2.3.1. Modellbaserad diagnos. Denna typ av diagnos, som direkt kan dra slutsatser utefter vad givare och sensorer säger, ¨ ar den som ¨ ar l¨ attast att direkt börja tillämpa. Tankeg˚ angen h¨ ar är att använda det system av givare och sensorer som finns p˚ a trucken i dagsläget för att f¨ ors¨ oka dra slutsatser om truckens tillst˚ and. Genom modellbaserad diagnos skulle det därför vara möjligt att kunna s¨ aga n˚ agot om exempelvis slitage p˚ a hjul, olja, stativ etc. Nyckelkriteriet 9.

(30) ¨ ¨ KAPITEL 2 · FORUNDERS OKNING. a¨r att det m˚ aste vara m¨ ojligt att m¨ ata n˚ agon signal och sedan jämföra den med ett ”normalt” beteende. F¨ orslagsvis mäts ett flertal signaler för att kunna utesluta att en felaktig diagnos ställs.. 2.3.2. Tillg¨ anglighetsanalys. Ett uttalat ¨ onskem˚ al p˚ a BT var att f˚ a ett system som p˚ a n˚ agot sätt kan prediktera slitage p˚ a trucken och avg¨ ora hur l˚ ang tid det är kvar tills den asta service. F¨ or att ˚ astadkomma detta krävs mätningar och är i behov av n¨ dokumentation p˚ a hur trucken anv¨ ands under l˚ ang tid. För att exempelvis kunna avg¨ ora om en truck klarar ytterligare 1000 timmar i drift, borde det finnas statistik p˚ a hur en truck slits i liknande miljö och under liknande körsätt. I dagsl¨ aget finns inte dessa uppgifter att tillg˚ a. En annan aspekt som kan vara v¨ ard att beakta när det gäller tillgänglighetsanalys ¨ ar den begr¨ ansning av minne och beräkningskapacitet som finns idag i BT:s truckar. H¨ ar vore det kanske mer lämpligt att trucken sänder data till en central enhet f¨ or lagring och behandling (Figur 2.2). Fördelen med detta vore att minneskapaciteten i inte behöver byggas ut. Dessa tankeg˚ angar st¨ ammer ¨ aven v¨ al ¨ overens med BT:s tidigare tankar och idéer.. Figur 2.2: Central lagring av truckinformation.. 10.

(31) 2.4 · TRUCKENS SLITAGEDELAR. 2.4. Truckens slitagedelar. Genom en unders¨ okning av vilka delar som oftast g˚ ar sönder under garantitiden p˚ a en truck hittades n˚ agra intressanta delsystem, bl a hjulen. Efter kontakter med konstrukt¨ orer framkom ¨ annu fler intressanta delar att titta p˚ a. Dessa ses i Figur 2.3. En tanke som funnits p˚ a BT var att bestämma hur trucken m˚ ar genom att m¨ ata temperaturen p˚ a drivmotorn och lyftmotorn. Skulle detta kunna ge n˚ agon indikation p˚ a hur mycket trucken används och d˚ a även hur mycket den slits? Detta kan s¨ akert stämma men d˚ a m˚ aste även hänsyn tas till andra faktorer. N˚ agra av dem diskuteras nedan.. Temperatur drivmotor. Broms. Hjul. Kedja. Temperatur lyftmotor. Stativ. Motor. Pump. Olja. Figur 2.3: Olika intressanta slitagedelar.. Lastvikt-lasth¨ ojd och antal lyft Genom att titta p˚ a hur frekvent trucken lyfter olika laster kan en uppfattning f˚ as om hur ”h˚ art” den arbetar. S¨ ag exempelvis att trucken ofta lyfter tungt och högt. Betyder det i s˚ adana fall att stativ, lyftmotor, gafflar etc slits h˚ ardare än om trucken hanterar laster p˚ a l˚ aga höjder? Start-stopp-acceleration-inbromsning I vissa applikationer k¨ ors trucken under l˚ anga sträckor med eller utan last. Hur slits drivmotor, hjul, lager, v¨ axell˚ ada etc vid s˚ adan körning jämfört med om trucken k¨ ors korta str¨ ackor? Kanske ¨ ar det möjligt genom att lagra antalet start och stopp, samt information om hur trucken accelereras eller bromsas in, säga n˚ agot om hur ofta trucken behöver service och anpassa serviceintervallen d¨ arefter? Milj¨ ofaktor Efter besöket i V¨ axj¨ o och samtalen med serviceteknikerna p˚ a plats väcktes tankar om hur milj¨ on kring trucken p˚ averkar dess livslängd. Ofta framförs truckarna i ganska smutsiga milj¨ oer och stor risk finns att emballage fastnar p˚ a olika ställen. Sn¨ oren som lindar upp sig kring hjulaxlar och bidrar till att trucken bromsas in, kartonger och dylika förpackningar som fastnar i utskjutningsvagnen och hindrar den i dess r¨ orelse. 11.

(32) ¨ ¨ KAPITEL 2 · FORUNDERS OKNING. I fryshusmilj¨ o uts¨ atts trucken f¨ or kraftiga temperaturväxlingar som ger upphov till kondens. Detta g¨ or att truckar som körs i fryshusmiljö kräver tätare service pga korrosion och elfel. Dessa faktorer kan beaktas och v¨ agas in i n˚ agon form av ”miljöfaktor” som bidrar till hur snabbt servicer¨ aknaren räknas ner p˚ a trucken.. 12.

(33) Kapitel 3. Teori Detta kapitel kommer att behandla f¨ ordelen med att använda sig av modeller, samt lite av den teori som ligger till grund f¨ or konstruktion av hypotestesten. Kan hoppas ¨ over av l¨ asare som ¨ ar v¨ al insatta i ämnet.. 3.1. Varf¨ or modeller?. En modell av ett system kan beskrivas som ett verktyg som används för att besvara fr˚ agor om systemet utan att behöva genomföra experiment. Det kan i vissa fall vara om¨ ojligt eller livsfarligt att utföra experiment, t ex ett krocktest av en bil, eller en h¨ ardsm¨ alta i ett kärnkraftverk. D˚ a kan istället modellen anv¨ andas f¨ or att ber¨ akna eller bestämma hur systemet skulle ha uppfört sig. Detta kan ske analytiskt, genom att lösa matematiska ekvationer som beskriver systemet, eller genom simulering, dvs numeriska experiment p˚ a modellen. Modellkonstruktionen delas in i tv˚ a grundprinciper, Fysikaliskt modellbygge och Identifiering. Fysikaliskt modellbygge Vid konstruktion av en fysikalisk modell, ˚ aterförs systemets egenskaper p˚ a delsystem. Dessa delsystem har ett uppf¨ orande som är känt. Detta innebär t ex för tekniska system att naturlagar som beskriver delsystemen används. Identifiering Den andra grundprincipen g˚ ar ut p˚ a att anv¨ anda observationer fr˚ an systemet för att anpassa modellens egenskaper till systemets egenskaper. Varför ska man d˚ a anv¨ anda sig av modeller i diagnossammanhang? I Kapitel 1, [9] kan denna f¨ orklaring l¨ asas: Modellbaserad diagnos och feldetektering. I m˚ anga tekniska system finns ett behov att automatiskt uppt¨ acka fel, sl˚ a larm och eventuellt ocks˚ a 13.

(34) KAPITEL 3 · TEORI. peka ut var felet sitter. Om man har en bra modell av t. ex. en bilmotor, s˚ a kommer normalt de m¨ atningar som g¨ ors under en k¨ orning att st¨ amma v¨ al med vad modellen s¨ ager att de borde vara. Om man pl¨ otsligt finner att o ammelsen inte l¨ angre a anka att ett ¨verensst¨ ¨r god a ¨r det naturligt att misst¨ fel intr¨ affat. Genom att unders¨ oka vilka variabler eller variabelkombinationer som st¨ ammer eller inte st¨ ammer med modellen kan det vara m¨ ojligt att peka ut var felet sannolikt finns.. 3.2. Felisolering genom hypotestest. All teori i avsnittet nedan ¨ ar h¨ amtat ur [11]. Den som vill l¨ asa mer om hypotestest och diagnostik i allm¨ anhet, kan med f¨ ordel l¨ asa denna bok. Den grundl¨ aggande idén ¨ ar att kombinera en grupp av olika hypotestest och med hj¨ alp av dessa l¨ osa komplicerade diagnostikproblem. Genom att använda modeller kan m¨ angder av fel och deras inverkan p˚ a det riktiga systemet studeras i diagnostiksystemet.. 3.2.1. Felmoder. För att konstruera ett modellbaserat diagnostiksystem behövs en modell av systemet. Modellen bygger p˚ a t ex differentialekvationer, algebraiska ekvationer och ibland ocks˚ a stokastiska delar. Modellen m˚ aste inneh˚ alla egenskaperna f¨ or systemet i det felfria fallet, men m˚ aste a¨ven inneh˚ alla definitioner p˚ a ett flertal fel och hur dessa p˚ averkar systemet. Felen delas in i sk felmoder. Exempel Studera ett system som best˚ ar av en gastank med en potentiell l¨ acka. Tanken a r ocks˚ a utrustad med en trycksensor. L˚ at alla l¨ a ckor, oavsett hur stora ¨ de a r, tillh¨ o ra samma felmod ”l¨ a cka”. L˚ at alla fel p˚ a trycksensorn tillh¨ ora ¨ felmod ”fel p˚ a trycksensor”. Vidare s˚ a a r ”inget fel” ocks˚ a en felmod. D˚ a ¨ f˚ as en lista ¨ over felmoderna enl: Felmod IF FTS L FTS&L. ”inget fel” ”fel p˚ a trycksensor” ”läcka” ”fel p˚ a trycksensor” och ”läcka”. Man skiljer mellan enkelfel: FTS eller L och multippelfel: FTS&L. Gruppen av fel ben¨ amns Ω={IF, FTS, L, FTS&L}. En regel är att bara en felmod kan vara g¨ allande i systemet under ett och samma tillfälle. 14.

(35) 3.2 · FELISOLERING GENOM HYPOTESTEST. 3.2.2. Felisolering genom strukturerade hypotestest. I en grupp av observationer ¨ ar det diagnostiksystemets uppgift att generera ett diagnosbeslut S, vilket inneh˚ aller information om vilken felmod som kan förklara observationerna. Modellbaserad diagnos ¨ ar ett komplext problem och därför är det bra att dela upp problemet i mindre delproblem. Figur 3.1 visar hur ett diagnostiksystem a¨r uppbyggt d˚ a strukturerade hypotestest används. Insignalerna till diagnostiksystemet a ¨r systemets insignal u och systemets utsignal y. Signalen d representerar indata som a ¨r okända för diagnostiksystemet, t ex störningar. Utdata fr˚ an diagnostiksystemet a¨r diagnosbeslutet S, vilket inneh˚ aller information om vilken felmod som kan förklara uppförandet i systemet. Hela diagnostiksystemet δ(x) delas upp i mindre delar δn (x), vilka antas vara hypotestest. Testen antas vidare vara ”binära” i den mening att resultatet fr˚ an testet ¨ ar ett av tv˚ a m¨ ojliga beslut. Varje hypotestest δn (x) genererar ett del-diagnosbeslut Sn , dvs Sn =δn (x). Syftet med beslutslogiken ¨ ar d˚ a att kombinera informationen fr˚ an deldiagnosbesluten f¨ or att skapa ett diagnosbeslut S. S kan inneh˚ alla fler ¨ an en felmod. S={F1,F2} betyder att b˚ ade felmod F1 och felmod F2 kan f¨ orklara uppf¨ orandet hos systemet. Denna egenskap hos S motsvarar p˚ a ett bra s¨ att den ¨ onskade funktionaliteten, eftersom i de fall d˚ a det ¨ ar sv˚ art eller rent av om¨ ojligt att avgöra vilken felmod som inträffat, är det v¨ aldigt bra om serviceteknikern f˚ ar veta att det finns flera olika felmoder som kan f¨ orklara systemets uppförande. Om diagnostiksystemet tvingas att v¨ alja en av felmoderna ¨ ar risken för att välja fel felmod stor. or det n:te hypotestestet är att felmoden som existeNollhypotesen Hn0 f¨ rar i systemet tillh¨ or en specifik grupp av felmoder, Mn . Felmoderna i Mn motsvarar de icke-¨ overvakade felen. Den alternativa hypotesen är att den existerande felmoden inte tillh¨ or Mn . Detta innebär att det m˚ aste tillhöra MnC , dvs komplementet till Mn . P˚ a detta vis bidrar varje hypotestest med lite information om vilken felmod som existerar i systemet. L˚ at Fp vara felmoden som upptr¨ ader i systemet. D˚ a är det möjligt att för den n:te nollhypotesen och dess alternativa hypotes skriva: Hn0 : Fp ∈ Mn n˚ agon felmod i Mn kan förklara uppmäta data 1 C Hn : Fp ∈ Mn ingen felmod i Mn kan f¨ orklara uppmätta data För de tv˚ a m¨ ojliga besluten fr˚ an ett hypotestest δn kan man använda notationen Sn0 och Sn1 . Detta betyder att: ( Sn =. Sn1 = MnC om Hn0 f¨ orkastas (Hn1 accepteras) Sn0 ⊆ Ω om Hn0 inte f¨ orkastas. När Hn0 förkastas, kan det antas att Hn1 ¨ ar sann. Detta innebär att felmoden 15.

(36) KAPITEL 3 · TEORI. Figur 3.1: Ett diagnossystem som anv¨ ander principen strukturerad hypotestest.. inte kan tillh¨ ora Mn och d¨ arf¨ or m˚ aste Sn1 =MnC . Vidare, om Hn0 inte förkastas kan man inte anta n˚ agonting. Dock gäller alltid att Mn ⊆ Sn0 ⊆ Ω.. Hur hypotestest anv¨ ands f¨ or att diagnostisera och isolera fel visas med följande exempel: Exempel Antag att Ω={F1 , F2 , F3 }och att diagnostiksystemet inneh˚ aller f¨ oljande grupper med tre hypotestest: 16.

(37) 3.2 · FELISOLERING GENOM HYPOTESTEST. H10 : Fp ∈ M1 = {N F, F1 } S10 = Ω H11 : Fp ∈ M1C = {F2 , F3 } S11 = {F2 , F3 } H20 : Fp ∈ M2 = {N F, F2 } S20 = Ω H21 : Fp ∈ M2C = {F1 , F3 } S21 = {F1 , F3 } H30 : Fp ∈ M3 = {N F, F3 } S30 = Ω H31 : Fp ∈ M3C = {F1 , F2 } S31 = {F1 , F2 } Om bara H10 f¨ orkastas kan man dra slutsatsen att Fp ∈ S11 , Fp ∈ S20 , 0 Fp ∈ S3 , dvs Fp ∈ S11 ∩ S20 ∩ S30 ={F2 , F3 } ∩ Ω ∩ Ω={F2 , F3 }, dvs felmoden ¨ ar endera F2 eller F3 . Om b˚ ade H10 och H20 f¨ orkastas kan man dra slutsatsen att Fp ∈ {F2 , F3 } ∩ {F1 , F3 } ∩ Ω={F3 }, dvs felmoden ¨ ar F3 .. 3.2.3. Hypotestest. För varje hypotestest δn m˚ aste ett f¨ orkastningsomr˚ ade hittas. Detta görs vanligen med ett sk teststorhet som ¨ ar en skalär funktion Tn (x) av uppmätta data x som ska j¨ amf¨ oras med ett tröskelvärde Jn . Vanligen om Tn (x) ≥ Jn s˚ a f¨ orkastas Hn0 . När observationerna delas upp i insignaler u(t) och utsignaler y(t), f˚ as mätdata för varje hypotes enligt: x(t) =. u(t-N) u(t-N+1) . . . u(t) y(t-N) y(t-N+1) . . . y(t). . Funktionen Tn (x) j¨ amf¨ ors mot tr¨ oskelv¨ ardet Jn . D˚ a f˚ as en struktur p˚ a δn enligt Figur 3.2.. Figur 3.2: Hypotestest δn (x). Antag att Tn (x) v¨ aljs s˚ a att nollhypotesen förkastas när Tn (x) överskrider ett tröskelv¨ arde. Hypotestestet δn kan d˚ a definieras enligt: 17.

(38) KAPITEL 3 · TEORI. ( Sn = δn (x) =. 3.2.4. Sn1 om Tn (x) ≥ Jn Sn0 om Tn (x) ≤ Jn. Influensstruktur och Beslutsstruktur. Influensstruktur beskriver hur felen idealt p˚ averkar teststorheterna. Med idealt menas att systemet uppf¨ or sig exakt som modellen, dvs det finns inga omodellerade st¨ orningar eller m¨ atbrus. Beslutsstruktur beskriver hur ”felbeslutet” beror p˚ a tr¨ oskelv¨ ardena. Influensstruktur En influensstruktur ¨ ar en tabell som inneh˚ aller 0, 1 eller X, där X st˚ ar för don´t care. Ett exempel p˚ a hur en s˚ adan tabell kan se ut är:. T1 (x) T2 (x) T3 (x). IF 0 0 0. F1 0 0 X. F2 1 1 0. F3 0 1 1. En 0 i n:te raden och j:te kolumnen betyder att om en felmod existerar i systemet s˚ a kommer inte teststorheten Tn (x) att p˚ averkas. En 1:a i n:te raden och j:te kolumnen betyder att alla fel som tillhör felmoden kommer att p˚ averka teststorheten Tn (x). Ett X betyder att n˚ agra men inte alla fel i felmoden kommer under vissa f¨ orh˚ allanden att p˚ averka teststorheten Tn (x). Influensstrukturen konstrueras genom att studera ekvationerna som beskriver modellen och hur teststorheterna Tn (x) beräknas. Beslutsstruktur I praktiken m˚ aste kraven sl¨ appas p˚ a de ideala villkoren och istället används tr¨ oskelv¨ arden, sk hypotestest. Genom att göra detta f˚ ar man en beslutstruktur. Detta medf¨ or de grundläggande antagandena att när Hn0 förkastas s˚ a h˚ aller Hn1 . Det sv˚ ara ¨ ar att välja en lämplig tröskelniv˚ a. För att uppn˚ a n˚ agorlunda bra antaganden m˚ aste de flesta 1:or i tabellen bytas ut till X, eftersom det inte med s¨ akerhet g˚ ar att säga ifall alla fel indikeras, beroende p˚ a hur tr¨ oskelniv˚ an v¨ aljs. Ett exempel p˚ a hur tabellen för beslutsstruktur kan se ut:. δ1 (x) δ2 (x) δ3 (x). IF 0 0 0. F1 0 0 X. F2 X X 0. F3 0 1 X. Eftersom strukturen relaterar till hela hypotestestet används δn (x) i stället för Tn (x). 18.

(39) Kapitel 4. Modellkonstruktion Detta kapitel beskriver hur modellen ¨ ar konstruerad samt vilka förenklingar och antaganden som ¨ ar gjorda. De hypotestest används vid diagnostiseringen av drivhjulet presenteras och motiveras. Läsaren kommer f¨ orst att f˚ a ta del av de tankar som l˚ ag till grund för modelleringen, varefter systemets ing˚ aende komponenter redovisas. Förenklingar presenteras d¨ arefter och motiveras. D˚ a kännedom finns om systemet och dess ing˚ aende komponenter arbetas en tillst˚ andsform fram p˚ a formen av en differentialekvation, varefter parametrar som kan tänkas p˚ averka systemet analyseras och kommenteras. Avslutningsvis diskuteras modellens begränsningar och hypotestest f¨ or detektering av förändring i momentkurvan sätts upp.. 4.1. Grundl¨ aggande tankar. Hjulslitaget som ska detekteras kan uppkomma p˚ a ett antal olika sätt. Det kan handla om t ex sprickbildningar i d¨ ackmaterialet, att slitytan p˚ a hjulet nöts ner eller att bitar av hjulet lossnar och trillar bort. D˚ a det visat sig att dessa tre är de st¨ orsta orsakerna till att drivhjulen g˚ ar sönder valdes just nedslitningen av drivhjulet f¨ or vidare undersökning. För att kunna detektera att ett hjul ¨ ar slitet, i den bemärkelsen att hjuldiametern minskat, vore det teoretiskt möjligt att titta p˚ a det motormoment som g˚ ar ˚ at f¨ or att driva trucken fram˚ at. Om hjulets diameter minskat borde ¨ aven drivmomentet minska med tanke p˚ a hävarmseffekten. Kunde s˚ aledes n˚ agot utl¨ asas av detta moment som funktion av tiden vore det möjligt att avg¨ ora om ett hjul var i behov av byte eller inte. För att kunna s¨ aga n˚ agot om momentet bör detta observeras vid n˚ agot tillfälle d˚ a det kan f¨ orv¨ antas ligga p˚ a en specifik niv˚ a. Det bästa, och kanske enklaste, är att observera momentet d˚ a trucken körs med konstant hastighet. För att ˚ astadkomma en konstant hastighet är det smidigaste sättet att trucken först accelereras upp till topphastigheten som sedan bibeh˚ alls. Momentkurvan borde d˚ a plana ut och ligga p˚ a en konstant, lätt mätbar 19.

(40) KAPITEL 4 · MODELLKONSTRUKTION. niv˚ a.. 4.2. Modellering av truckens drivlina. Med utg˚ ang fr˚ an ovanst˚ aende tankar konstruerades en modell över truckens drivlina (Figur 4.1). G(s). u. C. nö. n. T. Ström− reg.. Mö. AC. M. Växel Friktion. Hjul Massa. nv. Figur 4.1: Blockschemamodell av truckens drivlina.. 4.2.1. Modellkomponenter. Modellen i Figur 4.1 best˚ ar av ett antal komponenter: C-blocket, T-blocket, Motorstyrning, AC-motor och v¨ axell˚ ada. Komponenterna beskrivs nedan. C-blocket Detta block representerar ¨ overs¨ attningen fr˚ an potentiometerutslaget p˚ a gasreglaget till ¨ onskat varvtal no¨. I verkligheten sker denna översättning i truckens styrprogram. T-blocket T-blocket representerar en uppslagstabell, skapad fr˚ an en av mätserierna, där ett varvtal ∆n ¨ overs¨ atts till ett ¨ onskat moment Mo¨. I verkligheten görs denna övers¨ attning i truckens motorstyrning. Denna lösning var nödvändig d˚ a inga exakta uppgifter om motorstyrningens funktion fanns att tillg˚ a, dock är det k¨ ant att den arbetar efter just detta arbetssätt. Uppslagstabellen ses plottad i Figur 4.2. Det rippel som observeras n¨ ara ∆n = 0 uppkommer eftersom vektorn inneh˚ allande momentv¨ ardena har sorterats. Görs inte denna sortering fungerar inte MatLabs funktion ”look-up-table” eftersom den, med en osorterad momentvektor, kan ¨ overs¨ atta en liten varvtalsskillnad till ett flertal olika momentv¨ arden. 20.

(41) 4.2 · MODELLERING AV TRUCKENS DRIVLINA. 160. 140. Moment [−]. 120. 100. 80. 60. 40. 20. 0. 500. 1000. 1500 2000 2500 3000 Skillnad mellan önskat och verkligt varvtal [−]. 3500. 4000. Figur 4.2: Moment plottat mot varvtalsskillnaden ∆n mellan uppm¨ att och ¨ onskat varvtal. Motorstyrning Omr˚ adet i Figur 4.1 omgivet av den streckade fyrkanten representerar en del av truckens motorstyrning. Om denna finns väldigt lite information tillgänglig och har d¨ arf¨ or orsakat problem vid modelleringen. En vidare diskussion förs i avsnitt 4.2.2 om vilka antaganden som gjorts om motorstyrningen. AC-Motor Truckens motor ¨ ar en AC motor p˚ a 48V/5kW (TSP112/4-150-T). Ingen vidare analys av motorn har gjorts utan n¨ amns bara här i dokumentationssyfte. V¨ axell˚ ada och friktion Truckens växell˚ ada (Figur 4.3) a ¨r en kugghjulsväxel av enkel modell. Utväxlingsförh˚ allandet f¨ or v¨ axell˚ adan a ¨r 20.89:1. Hjul och massa Detta block ska representera kopplingen mellan den hjuldiameter som föreligger och det moment som kr¨ avs f¨ or att driva truckens massa i färdriktningen. 21.

(42) KAPITEL 4 · MODELLKONSTRUKTION. Motoraxel Drivandekugghjul. Hjulaxel Drivet kugghjul Figur 4.3: Ritning av truckens v¨ axell˚ ada.. 4.2.2. Gjorda f¨ orenklingar. Under skapandet av modellen gjordes vissa förenklingar som var nödvändiga för att komma vidare. Motorstyrning I avsnitt 4.2.1 n¨ amndes att en del av motorstyrningen representeras av en ¨ uppslagstabell. Ovriga delar av motorstyrningen är känd i det avseendet att funktionaliteten i huvuddrag ¨ ar känd, dock finns inga matematiska samband eller andra detaljer specificerade. Motorstyrningen fungerar i huvudsak s˚ a att den f˚ ar ett önskat varvtal no¨ fr˚ an f¨ oraren. Detta varvtal g¨ ors om till ett önskat moment Mo¨ som bör läggas ut fr˚ an AC-motorn. Momentet i sig genereras av en strömregulator som matar motorn med erforderlig strömstyrka för det önskade momentet. Dock ˚ aterkopplas denna str¨ om h˚ ardvarumässigt för att reglera strömmatningen till AC-motorn. Det ¨ ar denna ˚ aterkoppling som är okänd. För att kunna forts¨ atta antas att motorstyrningen är snabb i sin reglering av momentet och att den s˚ aledes f˚ ar motorn att generera ett moment M ut till v¨ axell˚ adan s˚ adant att M ≈ Mo¨, dvs motorstyrningens överföringsfunktion G(s) ≈ 1. Detta antagande kan anses rimligt d˚ a motorn f˚ ar förväntas generera ungef¨ ar det moment som begärs av den s˚ a länge inte ett 22.

(43) 4.3 · EN TILLST˚ ANDSMODELL. moment som o¨verskrider motorns kapacitet begärs. V¨ axell˚ ada Växell˚ adans totala tr¨ oghetsmoment J samt dess friktion b är okända. Störst friktion f˚ as när v¨ axell˚ adsoljan ¨ ar kall. Huvuddelarna av denna friktion försvinner efter 15-20 minuters k¨ orning enligt erfarenheter fr˚ an BT:s konstruktörer. Under m¨ atningarna togs h¨ ansyn till denna effekt. Friktionen b kommer sig i huvudsak av de s˚ a kallade skvalpeffekter som uppst˚ ar d˚ a växell˚ adsoljan vispas omkring i v¨ axell˚ adan under körning. Denna friktion varierar med v¨ axell˚ adans varvtal, vilket f¨ orsummats och istället en konstant friktion antagits. Vidare skattas v¨ ardet p˚ a b d˚ a detta inte är känt varken fr˚ an BT eller tillverkaren av v¨ axell˚ adan. Slip D˚ a hjulet driver trucken fram˚ at uppst˚ ar en viss ”glidning” mellan hjulet och golvet, ett s˚ a kallat ”slip”. I modelleringen har inte hänsyn tagits till detta eftersom effekterna av det borde vara s˚ a pass sm˚ a att de inte ger n˚ agon inverkan p˚ a det resultat som efters¨ oks. Luftmotst˚ and Likas˚ a luftmotst˚ andet har f¨ orsummats. Den aktuella trucken har en topphastighet p˚ a ca 12 km/h vilket inte borde innebära n˚ agot luftmotst˚ and att tala om. Under samma tidsperiod som detta examensarbete utfördes ¨ gjordes ett annat examensarbete p˚ a samma truckmodell [5]. Aven i detta försummades luftmotst˚ andet, d¨ ar med gott resultat. K¨ orning p˚ a plant underlag D˚ a en truck vanligen framf¨ ors p˚ a plant underlag utg˚ ar modelleringen fr˚ an detta.. 4.3. En tillst˚ andsmodell. För att kunna simulera drivlinan i Matlab konstrueras en tillst˚ andsbeskrivning i form av differentialekvationer f¨ or modellen. Betrakta den förenklade modellen av drivlinan i Figur 4.4. Vetskap finns redan om hur varvtal och moment˚ aterkopplingen fungerar (T-blocket) och vad som ˚ aterst˚ ar är att modellera dynamiken genom v¨ axell˚ adan, truckens drivhjul och truckens massa. Genom att studera principskissen av växell˚ adan i Figur 4.5 sätts följande ekvationer upp med hj¨ alp av Newtons momentlagar ( J1 θ¨1 (t) = M1 (t) − r1 F (t) J2 θ¨2 (t) = r2 F (t) − M2 (t) − bθ˙2 (t) 23.

(44) KAPITEL 4 · MODELLKONSTRUKTION. nö. +. n. T. M 1 n1. Växel. M2 n 2. Hjul. Massa. −. nv. Figur 4.4: F¨ orenklad modell av truckens drivlina.. J1. r1 M1. 1. F. r2 2. M2. J2 b Figur 4.5: Principskiss av truckens v¨ axell˚ ada.. Genom att utnyttja att 1 θ¨2 (t) = · θ¨1 (t) r och bryta ut F (t) ur b˚ ada ekvationerna som därmed kan sättas lika, f˚ as efter lite r¨ aknande (J1 r2 + J2 ) · θ¨2 (t) = rM1 (t) − M2 (t) − bθ˙2 (t) där. (4.1). r2 r1 Genom att titta p˚ a Figur 4.4 konstateras att det är momentet M2 som driver trucken fram˚ at. Vidare ¨ ar truckens hastighet direkt kopplad till vinkelhastigheten θ˙2 . Om det antas att kraften FT är den kraft som driver trucken fram˚ at kan denna tecknas 2M2 FT = (4.2) d r=. 24.

(45) ¨ 4.4 · ANALYS AV TANKBARA FELPARAMETRAR. där d a¨r diametern p˚ a drivhjulet. Har trucken sedan rört sig sträckan x kan FT a¨ven tecknas som F T = mT x ¨ (4.3) där mT är truckens totala massa. Slutligen kan den sträcka x trucken färdas uttryckas i θ2 som dθ¨2 dθ2 ⇒x ¨= (4.4) x= 2 2 Genom att kombinera ekvationerna (4.2), (4.3) och (4.4) kan M2 tecknas som mT d2 ¨ M2 = · θ2 (t) (4.5) 4 Förekomster av M2 ers¨ atts h¨ armed eftersom det är M1 som ˚ aterkopplas och sl˚ as upp i uppslagstabellen. Alla ekvationer finns nu för att sätta upp systemet p˚ a tillst˚ andsform. Genom att s¨ atta in ekvation (4.5) i (4.1) samt substituera J1 r2 + J2 med J f˚ as rM1 (t) − bθ˙2 (t) θ¨2 (t) = mT d2 J+ 4. (4.6). Resultatet, best˚ aende av ekvation (4.6) anv¨ ands nu för att konstruera en Simulinkmodell i Matlab (Bilaga A). Denna modell används sedan för att testa vad en ändring i de olika ing˚ aende parametrarna f˚ ar för effekt p˚ a modellens utsignal.. 4.4. Analys av t¨ ankbara felparametrar. För att kunna konstatera huruvida truckens hjul är slitet (d har minskat) görs ett antal variationer i olika parametrar för att se hur detta p˚ averkar den momentkurva modellen ger. Vid identifiering av t¨ ankbara felparametrar beaktades uttrycket (4.6). Här ses vilka parametrar som kan ha p˚ averkan p˚ a modellen. De tre parametrar som är av intresse, samt deras p˚ averkan p˚ a momentkurvan presenteras nedan. Modellen har en v¨ aldigt kort accelerationstid fr˚ an stillast˚ aende till topphastighet samt att momentniv˚ an vid konstant hastighet verkar ligga p˚ a samma niv˚ a hur ¨ an modellens ing˚ aende parametrar förutom friktionen ändras.. 4.4.1. Hjuldiameter. Genom att förändra hjuldiametern (Figur 4.6) i modellen undersöktes vad detta gav för för¨ andringar p˚ a modellens utsignaler. En minskning av hjuldiametern gjorde att trucken snabbare n˚ adde sitt maxvarvtal. Det kan förväntas eftersom h¨ avarmen fr˚ an hjulets centrum krymper och d˚ a krävs ett l¨ agre moment f¨ or att driva runt hjulet. D¨ aremot borde hastigheten relativt 25.

(46) KAPITEL 4 · MODELLKONSTRUKTION. omgivningen p˚ a trucken vara l¨ agre med en mindre hjuldiameter. ”Knät” p˚ a momentkurvan f¨ orskj¨ ots ˚ at v¨ anster vilket a¨ven detta tyder p˚ a att trucken n˚ ar sitt maxvarvtal tidigare vid minskning av hjuldiametern. Däremot 160 Hjuldiameter 310 mm Hjuldiameter 285 mm Hjuldiameter 260 mm. Moment [−]. 140 120 100 80 60 40. 0. 0.2. 0.4. 0.6. 0.8. 1 Tid [s]. 1.2. 1.4. 1.6. 1.8. 2. 3500 3000 Varvtal [−]. 2500 2000 1500 1000. Hjuldiameter 310 mm Hjuldiameter 285 mm Hjuldiameter 260 mm. 500 0. 0. 0.2. 0.4. 0.6. 0.8. 1 Tid [s]. 1.2. 1.4. 1.6. 1.8. 2. Figur 4.6: F¨ or¨ andringar i modellens utsignaler vid variation av hjuldiametern d.. f˚ as inte den f¨ orv¨ antade s¨ ankningen av momentets lägsta niv˚ a som förutsp˚ atts. Detta beror antagligen p˚ a de begränsningar modellen har och som diskuteras vidare i avsnitt 4.5.. 4.4.2. Friktion i v¨ axell˚ ada. ¨ Okad friktion i v¨ axell˚ adan (Figur 4.7) gör s˚ a att trucken tar längre tid p˚ a sig att n˚ a maxvarvtal. Det finns olika tänkbara anledningar till en ökad friktion i v¨ axell˚ adan, t ex kan det bero p˚ a att temperaturen p˚ a oljan i växeln inte har n˚ att sin ”arbetstemperatur”, utan är mer trögflytande. Det kan vara slitage p˚ a sj¨ alva v¨ axeln som gör att den inte fungerar som den ska. Det skulle ocks˚ a kunna bero p˚ a läckage, eller att främmande vätska trängt in i systemet. H¨ ar observeras ¨ aven den höjning av momentet som förutsagts tidigare. 26.

(47) ¨ 4.5 · BEGRANSNINGAR I MODELLEN. 160. Utan friktion i växel Med friktion i växel. Moment [−]. 140 120 100 80 60 40. 0. 0.2. 0.4. 0.6. 0.8. 1 Tid [s]. 1.2. 1.4. 1.6. 1.8. 2. 3500 3000 Varvtal [−]. 2500 2000 1500 Utan friktion i växel Med friktion i växel. 1000 500 0. 0. 0.2. 0.4. 0.6. 0.8. 1 Tid [s]. 1.2. 1.4. 1.6. 1.8. 2. Figur 4.7: F¨ or¨ andringar i modellens utsignaler vid variation av friktionen b. 4.4.3. Lastvikt. En ökad last p˚ a trucken ger ¨ aven detta konsekvensen att trucken tar längre tid p˚ a sig att accelerera till topphastighet. Detta ˚ ask˚ adliggörs tydligt av b˚ ade momentkurva och varvtalskurva i Figur 4.8. Inte heller här syns den f¨ orväntade skillnaden i l¨ agsta niv˚ an p˚ a drivmomentet.. 4.5. Begr¨ ansningar i modellen. Som det framgick i f¨ oreg˚ aende stycke lever inte modellen upp till förv¨ antningarna i flera avseenden. Tidsaspekten stämmer inte och inte heller den förväntade niv˚ askillnaden p˚ a momentet kunde observeras. Detta beror främst p˚ a modelleringen av motorstyrningen samt okända parametrar. Modellen baserar sig p˚ a en m¨ atning som valts att användas som referens (se avsnitt 4.2.1) och ¨ ar konstruerad s˚ a att den jämför det begärda varvtalet med det varvtal trucken faktiskt h˚ aller vid en given tidpunkt. Denna varvtalsskillnad sl˚ as upp i uppslagstabellen (Figur 4.2) och momentet som motsvarar varvtalsskillnaden l¨ aggs ut. Detta f˚ ar som följd att samma moment alltid kommer l¨ aggas ut d˚ a varvtalsskillnaden är noll (dvs trucken har n˚ att upp till den, av f¨ oraren, ¨ onskade hastigheten). 27.

(48) KAPITEL 4 · MODELLKONSTRUKTION. 160. Stort hjul utan last Stort hjul lastad med 1510 kg. Moment [−]. 140 120 100 80 60 40. 0. 0.2. 0.4. 0.6. 0.8. 1 Tid [s]. 1.2. 1.4. 1.6. 1.8. 2. 3500 3000 Stort hjul utan last Stort hjul lastad med 1510 kg. Varvtal [−]. 2500 2000 1500 1000 500 0. 0. 0.2. 0.4. 0.6. 0.8. 1 Tid [s]. 1.2. 1.4. 1.6. 1.8. 2. Figur 4.8: F¨ or¨ andringar i modellens utsignaler vid variation truckens vikt mT .. I Kapitel 5 kommer m¨ atningar som gjorts p˚ a truck att redovisas och diskuteras. H¨ ar kommer bland annat den momentskillnad som vi förutsp˚ adde i stycke 4.1 att visa sig. Anledningen att detta nämns här är för att inte förvirra l¨ asaren vid l¨ asning av resterande stycken i detta kapitel.. 4.6. Konstruktion av hypotestest. Nu när k¨ annedom finns om hur systemet uppför sig skapas hypotestest för att kunna avg¨ ora huruvida drivhjulet är slitet eller inte.. 4.6.1. Beslutsstruktur. Som beskrivet ovan finns det fler saker än just hjuldiametern som ändrar utseendet p˚ a momentkurvan och d¨ arf¨ or m˚ aste det avgöras vilket förh˚ allande som r˚ ader innan det kan konstateras att en förändring i momentkurvan betyder just att drivhjulet ¨ ar slitet. För att strukturera upp problemet sätts beslutsstrukturen i Tabell 4.1 upp där F1 indikerar hjulslitage, F2 friktion i v¨ axell˚ adan och F3 indikerar att trucken är lastad. Hypotestesten δi (x), i = 1, 2, 3 kommer allts˚ a att kunna användas för att med en viss säkerhet s¨ aga n˚ agot om hjulslitaget. Ett hjulslitage är aktuellt om δ1 (x) 28.

(49) 4.6 · KONSTRUKTION AV HYPOTESTEST. Tabell 4.1: Beslutsstruktur f¨ or hjulslitage.. δ1 (x) δ2 (x) δ3 (x). F1 X 0 0. F2 X X 0. F3 X 0 1. ligger över n˚ agot tr¨ oskelv¨ arde samtidigt som δ2 (x) och δ3 (x) ligger under sina tröskelvärden. δ1 (x) representeras av en k¨ annbar f¨ or¨ andring av momentniv˚ an under körning. Testet δ2 (x), som reagerar p˚ a onormal friktion i växell˚ adan, är kanske det test som ¨ ar sv˚ arast att konstruera d˚ a onormal friktion kan bero p˚ a m˚ anga faktorer. Den faktor som m¨ arks i det vardagliga användandet är dock effekter orsakade av att v¨ axell˚ adsoljan inte har n˚ att sin arbetstemperatur. Erfarenheter hos konstrukt¨ orerna p˚ a BT är dock att dessa effekter avtar efter ca 15-20 minuters k¨ orning, vilket gör att detta kunde vara en initial approximation f¨ or testet δ2 (x). V¨ art att observera i ovanst˚ aende resonemang är att testen ovan idag inte existerar i n˚ agon egentlig mening. Vad gäller δ3 (x), som indikerar om trucken är lastad eller inte, finns inte heller detta test i dagsl¨ aget. Dock befinner sig BT inför ett kommande generationsskifte av sina truckar d¨ ar troligtvis en s˚ adan givare kommer finnas tillgänglig.. 29.

(50)

(51) Kapitel 5. Verifiering I detta kapitel verifieras tidigare antaganden om drivmotorns momentkurvas uppförande genom m¨ atningar p˚ a truck. Jämförelser med modellen fr˚ an Kapitel 4 kommer ocks˚ a att g¨ oras. Val av mätutrustning presenteras och mätresultat analyseras med avseende p˚ a olika felkällor.. 5.1. M¨ atningar. Flera olika mätserier gjordes (Bilaga B). M¨ atningarna utfördes vid variationer i storlek p˚ a drivhjulet, olika temperaturer p˚ a växell˚ adan samt med olika lastvikter. Anledningen till att m¨ atningar utf¨ ordes vid olika temperaturer p˚ a växell˚ adan var att denna verkade ha en effekt p˚ a drivmomentet fr˚ an motorn likt den som eftersöktes.. 5.1.1. M¨ atutrustning. Till mätningarna anv¨ andes tv˚ a upps¨ attningar av mätutrustning. Den första var av märket ”IMC busDAQ” och hade m¨ ojlighet att mäta signaler b˚ ade fr˚ an truckens CAN-n¨ at samtidigt som analoga signaler kunde mätas med hjälp av en Analog/CAN-omvandlare kallad ”CANSAS”. CAN-nätet är ett nät för intern kommunikation mellan olika delar i trucken. Att alla signaler kunde mätas samtidigt, med en gemensam tidsvektor, ans˚ ags som en stor f¨ ordel d˚ a signalerna i efterhand kunde plottas mot varandra och ge en god o orde sig. ¨verblick om hur trucken uppf¨ Senare byttes m¨ atutrustningen ut pga prioritetsskäl. Den utrustning som d˚ a användes var av m¨ arket ”Kvaser Memorator” och bestod av ett minne som loggade CAN-meddelanden. Detta innebar en begränsning till endast mätsignaler som kunde l¨ asas fr˚ an truckens CAN-nät. 31.

(52) KAPITEL 5 · VERIFIERING. 5.1.2. Tillv¨ agag˚ angss¨ att vid m¨ atning. Det var meningen att data skulle plockas direkt fr˚ an CAN, men tyvärr var det fel p˚ a en av CAN-ing˚ angarna p˚ a busDAQ-utrustningen. Detta gjorde att alla signaler m˚ aste tas in p˚ a en och samma CAN-ing˚ ang. Genom att seriekoppla flera CANSAS-enheter tills tillräckligt m˚ anga kanaler erh˚ alls kan problemet undvikas. Eftersom bara analoga signaler kan mätas i CANSAS-enheterna, m˚ aste signalerna fr˚ an CAN först göras om till analoga signaler via ett instrument som kallas KARIN. Detta instrument är resultatet av ett tidigare examensarbete där man ville ha ett instrument för att enkelt m¨ ata olika signaler p˚ a truckens CAN-nät. Genom att seriekoppla tv˚ a CANSAS-enheter kunde alla analoga signaler kopplas in till den enda befintliga CAN-ing˚ angen p˚ a busDAQ-enheten.. 5.1.3. M¨ atpunkter. Insamling av m¨ atdata skedde delvis genom att plocka ut data fr˚ an truckens CAN-nät och delvis genom direkt m¨ atning av analoga signaler. Tabell 5.1 sammanfattar vad som m¨ attes. Tabell 5.1: M¨ atpunkter – Reflex.. M¨ atpunkt Motorvarvtal [rpm] Motormoment [Nm] Motortemperatur [◦ C] Hastighet [km/h]. Typ CAN CAN Analog Analog. Motorvarvtal Denna signal m¨ ats fr˚ an CAN och ger information om med vilket varvtal drivmotorn roterar. Givaren sitter inbyggd i motorlagret och antas ge ett värde med god noggrannhet. Motormoment Denna signal plockades ut fr˚ an CAN-nätet. Noggrannheten p˚ a signalen ar att avg¨ ora d˚ a kunskapen kring den motorstyrning som returnerar är sv˚ signalen ¨ ar bristf¨ allig. Det visar sig senare dock att den skillnad i momentvärde som efters¨ oktes a a kunde p˚ avisas. ¨nd˚ Motortemperatur Motortemperaturen m¨ attes med ett laserinstrument som man belyser motorn med. Temperaturen som angivits i m¨ atresultaten är det maxvärde som avlästes under en m¨ attid p˚ a ca 3-4 sekunder. 32.

(53) ¨ 5.2 · MATRESULTAT. Hastighet Truckens faktiska hastighet m¨ attes genom att hänga p˚ a ett hjul som drev en dynamo. Spänningen som denna genererade var i förh˚ allandet 1 V=1 km/h.. 5.1.4. K¨ orcykel. För att kunna jämf¨ ora de olika m¨ atserierna med varandra kördes trucken p˚ a samma sätt under alla m¨ atningar. Trucken kördes rakt fram l¨ angs en ”truckg˚ ang” (Figur 5.1) med en längd p˚ a ca 60 m. Innan m¨ atningen p˚ ab¨ orjades st¨ alldes trucken upp i ena änden av g˚ angen och drivhjulet vreds upp i k¨ orriktningen. Efter att mätutrustningen initierats för att p˚ ab¨ orja en ny m¨ atning accelererades trucken till maximal hastighet genom fullt gasp˚ adrag. Att det skulle vara just fullt gasp˚ adrag var av bekvämlighetssk¨ al. Det ¨ ar sv˚ art att trampa ner gaspedalen och sedan h˚ alla den i ett fixt l¨ age som inte ¨ ar ¨ andl¨ aget. Denna hastighet hölls sedan konstant under s˚ a l˚ ang tid som till¨ ats f¨ or att trucken skulle hinna bromsas upp innan g˚ angens slut. M˚ alet med k¨ orcykeln var att k¨ ora s˚ a l˚ ang sträcka som möjligt med maximal hastighet, dvs s˚ a l˚ ang tid som m¨ ojligt med det moment som krävs för att bibeh˚ alla maximal hastighet.. Figur 5.1: Schematisk bild ¨ over truckg˚ angen.. Identifiering av k¨ orfall Körcykeln, som beskrivs ovan, har valts med tanke p˚ a hur en truck vanligtvis körs. Under ett k¨ orpass s˚ a kommer trucken med största sannolikhet att vid ett flertal tillf¨ allen att g˚ a olastad. Med kännedom om hur förarna använder trucken, ¨ ar det oftast full gas som gäller, d˚ a m˚ anga arbetar p˚ a ackord. När trucken g˚ ar olastad och ˚ aker med topphastighet, kommer drivmomentet att stabiliseras p˚ a en l¨ agsta niv˚ a. D˚ a skulle det vara möjligt att mäta denna niv˚ a.. 5.2. M¨ atresultat. Nedan behandlas resultatet av m¨ atningarna p˚ a trucken och jämförelser görs mellan olika körfall. 33.

(54) KAPITEL 5 · VERIFIERING. 5.2.1. Signalmanipulation. Signalerna som uppm¨ attes var f¨ or brusiga för att kunna jämföras utan att filtreras. Figur 5.2 f¨ orest¨ aller en ofiltrerad momentkurva för ett oslitet hjul utan last. D¨ ar syns det tydligt att det ¨ ar sv˚ art att direkt säga n˚ agot om den lägsta niv˚ an. Bruset har en h¨ og frekvens och därför är det lämpligt att filtrera med ett Butterworth-filter av l˚ agpasstyp. För att veta hur detta filter ska konstrueras g¨ ors en spektralanalys p˚ a momentkurvan. I Figur 5.3 ses spektralanalysen. Vid mycket l˚ ag frekvens syns en stor topp som innebär högt frekvensinneh˚ all. F¨ or att ta reda p˚ a vilka frekvenser som ska filtreras bort, studeras en zoom i Figur 5.4. Om signalen filtreras med ett l˚ agpassfilter som har sp¨ arrfrekvensen ca 2 Hz, f¨ orsvinner det mesta av bruset, medan kurvformen bibeh˚ alls. 70 Stort hjul. 60. Moment [−]. 50. 40. 30. 20. 10. 0. 0. 5. 10. 15. Tid [s]. Figur 5.2: Ofiltrerad momentkurva f¨ or oslitet hjul.. 5.2.2. J¨ amf¨ orelse mellan olika k¨ orningar. För att kunna studera hur momentet f¨ orändras med diametern p˚ a drivhjulet, användes tre olika hjuldiametrar. Det stora hjulet har en diameter p˚ a 310 mm, mellanhjulet 285 mm och det lilla hjulet 260 mm. Stort-mellan-litet hjul Vid jämförelse mellan de tre olika hjulstorlekarna kan en tydlig skillnad ses mellan de olika momentkurvorna. Dels sjunker den lägsta niv˚ an, dels flyttas ”kn¨ aet” ˚ at v¨ anster d˚ a diametern minskar. Figur 5.5 visar en plott för alla tre diametrarna. D¨ ar finns ¨ aven varvtalet för de olika diametrarna. 34.

(55) ¨ 5.2 · MATRESULTAT. 600. 500. 400. 300. 200. 100. 0. 0. 5. 10. 15. 20. 25. Frekvens [Hz]. Figur 5.3: Spektralanalys av momentkurva.. 4. 3.5. 3. 2.5. 2. 1.5. 1. 0.5. 0 0.5. 1. 1.5. 2 2.5 Frekvens [Hz]. 3. 3.5. 4. Figur 5.4: Inzoomad spektralanalys av momentkurva.. Det tar lite längre tid f¨ or trucken att accelerera upp till maxvarvtalet (som ar styrt av motorstyrningen), eftersom det behövs ett större moment att ¨ driva runt hjulet d˚ a det har en st¨ orre diameter. I Figur 5.6 ses lägsta niv˚ an f¨ or momentet i Figur 5.5 inzoomad, f¨ or att skillnaden ska synas tydligare. Eftersom bara tre hjul har anv¨ ands, ¨ ar det sv˚ art att säga n˚ agot hur för35.

No results found