Volume 87, Issue 9

Zusammenfassung In diesem Beitrag wird ein Messsystem vorgestellt, das aus der Kombination eines phasenmessenden Interferometers mit einem Hartmann-Shack-Wellenfrontsensor besteht. Die beiden Sensoren nutzen einen gemeinsamen optischen Strahlengang einschließlich eines Mikroskobjektivs, das auf die zu messende Oberfläche gerichtet ist. Sie unterscheiden sich jedoch grundlegend in ihrer physikalischen Funktionsweise und ihren messtechnischen Eigenschaften. Der Wellenfrontsensor erfasst niederfrequente Ortsfrequenzanteile einer dreidimensionalen Oberflächentopographie mit einer vergleichsweise geringen Anzahl an Stützstellen anhand eines einzelnen monochromen Kamerabildes. Das Interferometer benötigt zwei RGB-Aufnahmen zur Rekonstruktion der Phasenkarte derselben Oberflächentopographie und erfasst dabei deutlich höhere Ortsfrequenzanteile, welche für die Rauheitsmessung erforderlich sind. Eine spezielle Doppelpuls-Beleuchtung in Verbindung mit einer periodischen Phasenmodulation ermöglicht die Akquisition der erforderlichen Interferogramme in ca. 50 µs. Die Kombination der Messergebnisse von Wellenfrontsensor und Interferometer ermöglicht den Verzicht auf störanfällige Unwrapping-Algorithmen und erhöht die Flexibilität und das Einsatzspektrum der Sensorkombination im Vergleich zu einem Einzelsensor. Die geringe Zeitdauer zur Erfassung der Topographie eines mikroskopischen Messfeldes erlaubt Messungen an bewegten Messobjekten und bildet damit eine wichtige Voraussetzung für den Einsatz des Sensorsystems in Produktionsanlagen. Die Funktionsweise und die praktische Realisierung des Sensors werden vorgestellt. Messergebnisse von verschiedenen Messobjekten zeigen das Potential dieser Sensorkombination und die jeweiligen Einschränkungen der beiden Sensoren auf.

A simple active mode-locked erbium-doped fiber (EDF) ring laser is characterized and experimentally demonstrated. The active mode-locked laser can be tuned in the C-band wavelength range 1525 nm to 1565 nm using a tunable bandpass filter placed in the cavity. An intensity modulator placed inside the laser cavity is driven using a sinusoidal signal at different repetition rates. The laser can produce trains of pulses with a width that is controlled using the mode-locking order. The experiments demonstrated an active mode-locked laser that can generate pulse trains with 39 ns width at multiple cavity fundamental frequency of 0.67 MHz repetition rate. Numerical simulations are conducted to investigate the effect of the tunable filter bandwidth and the power of the EDF 980 nm pump on the mode-locking process and produced pulses width.

Zusammenfassung In diesem Beitrag wird eine Methode vorgestellt, mit der Daten zum Training von künstlichen neuronalen Netzen für die spektrale Entmischung erzeugt werden. Dies hat den Vorteil, dass nur Spektren der beteiligten Reinstoffe und, je nach verwendetem Modell, wenige Mischspektren zur Bestimmung der Parameter an realen Daten zur Verfügung stehen müssen. Daraus können mit Hilfe von Mischmodellen, die auch direkt zur Entmischung herangezogen werden können, große Mengen an Spektren zum Trainieren erzeugt werden. Im Gegensatz zum direkten Einsatz der Mischmodelle, wo von einem Spektrum pro Reinstoff ausgegangen wird, wird hier die Spektrenvariabilität berücksichtigt, indem unterschiedliche Spektren desselben Reinstoffs genutzt werden. Dabei wird die Eigenschaft künstlicher neuronaler Netze ausgenutzt, aussagekräftige Merkmale auf Basis großer Datenmengen lernen zu können.

Accurate and responsive non-invasive temperature measurements are enablers for process monitoring and plant optimization use cases in the context of Industry 4.0. If their performance is proven for large classes of applications, such measurement principles can replace traditional invasive measurements. In this paper we describe a two-step model to estimate the process temperature from a pipe surface temperature measurement. This static case model is compared to and enhanced by computational fluid dynamic (CFD) calculations to predict transient situations. The predictions of the approach are validated by means of controlled experiments in a laboratory environment. The experimental results demonstrate the efficacy of the model, the responsiveness of the pipe surface temperature, and that state of the art industrial non-invasive sensors can achieve the performance of invasive thermowells. The non-invasive sensors are then used to demonstrate the performance of the model in industrial applications for cooling fluids and steam.

Zusammenfassung Im Zuge der Produktionsdigitalisierung werden mehr Daten aufgenommen und ausgewertet. Neue Roboter besitzen eine integrierte Drehmomentsensorik. Diese erfasst nicht nur interne Roboterdaten, sondern auch externe Einflüsse. Diese Daten können zur Inbetriebnahme von Prozessen oder zur Aussage der Qualität verwendet werden. Um den Roboter als Messgerät einzubinden, bedarf es einer Untersuchung der Genauigkeit der integrierten Drehmomentsensoren. Zur Untersuchung wurde eine Vorgehensweise entwickelt, welche zwei vorhandene Methoden aus unterschiedlichen Disziplinen miteinander kombiniert. Zum einen wird die Methode DMAIC aus dem Qualitätsmanagement zur Strukturierung der Untersuchung und zum anderen wird der Eignungsnachweis von Prüfprozessen zur inhaltlichen Ermittlung von Wissen verwendet. Durch einen Versuchsaufbau mit Gewichtskräften am Endeffektor des Roboters werden die systematische und zufällige Messabweichung der Drehmomentsensoren im Roboter bestimmt. Ziel dieses Papers ist die Analyse des Einsatzes eines Roboters mit integrierten Drehmomentsensoren als Messmittel im Montageprozess. Als ein Anwendungsfall wird die Erfassung der dynamischen Parameter eines Roboterwerkzeuges beschrieben. Gleichzeitig wurde eine neue Methodik zur Parametererfassung entwickelt, die im Vergleich zur Standardvorgehensweise deutliches Verbesserungspotenzial hinsichtlich der Genauigkeit aufweist.

In piezoelectric energy harvesting devices, the relative displacement between the two ends of the harvester beam decides the output power from the piezoelectric patch. A novel four bar mechanism with a helical spring is used as a dynamic magnifier to improve the relative displacement and thereby the output power from the harvester. This dynamic magnifier is placed between the base excitation location and the composite harvester beam to form two degrees of freedom (2DOF) piezoelectric energy harvester. Electromechanical coupled analytical equations for the voltage and output power are derived using a lumped electromechanical model. The model is developed assuming linear transverse vibrations of the harvester. A dynamic magnifier is fabricated for the required frequency range and the suitable dimensions of the harvester beam are estimated using commercially available software. Experiments are conducted for base excitation amplitude of 0.05 mm and the performance of the proposed 2DOF harvester is studied for the output voltage and power. The proposed 2DOF harvester has shown 110 % improvement in output power in first mode and 270 % improvement in second mode compared to the conventional single degree of freedom (SDOF) cantilevered harvester for given identical input conditions. The measured frequencies and output power are validated with analytical solutions and are found to be in good agreement. Further, the effect of mass ratio, stiffness ratio and base excitation amplitude on the output voltage and power is investigated using analytical expressions.

The main cause of insulation degradation is due to partial discharges (PDs) occurring inside the transformer, and its detection and localization are the most effective, non-destructive methods to assess the insulation condition of the transformer. Among the PD detection methods, the acoustic PD detection technique is popular because of its various advantages. The acoustic PD detection method for accurate PD source localization becomes quite challenging when PD occurs inside the transformer core and windings. As the acoustic sound wave can be distorted and vibration with its distribution, so the type of PD sensors with their setting in the transformer should be thoroughly investigated and chosen. In this work, via simulation, the acoustic sound distribution inside the power transformer due to PD occurs is studied. Based on the knowledge of acoustic pressure wave distribution, a Lead Zirconate Titanate (PZT-5H) sensor is designed using Finite element method based COMSOL Multiphysics software and placed it on the outer walls of the transformer for PD detection and localization. The PD induction position has been recognized from the sensor signal using an artificial neural network. The results of PD detection and localization by the proposed piezoelectric sensor and COMSOL probe point are in good agreement.