KURZUS: Műszaki diagnosztika

MODUL: Előadások

8. hét: Telemetria fajtái és alkalmazása

| A lecke célja, hogy megértsük és megismerjük járművekben kialakított adatgyűjtő és telemetriás rendszereket. Tudjuk ezeket a rendszereket csoportosítani és kiválasztani a megfelelő rendszert, ha az adott jármű működését elemezni kívánjuk valamilyen műszaki célból.
A lecke elsajátításához kb. 90 perc szükséges!
Lecke tartalma:
Adatrögzítő és telemetriás rendszerek közti különbségek Vizsgált műszaki jellemzők száma Probléma komplexitása Gyakorlati feladatok
Telemetria fogalma
A telemetria szó nagytávolságú adattovábbítást, távoli méréseket és vezérlést lehetővé tévő, jellemzően vezeték nélküli kommunikációs rendszer. A görög téle: 'távoli, messzire', és metreó = 'mér' szavakból ered. Az ilyen műszaki rendszerek kiépítése drága és bonyolult, ezért a járműves alkalmazások során csak a motorsport és a prémium autógyártók alkalmazzák. Az előbb említett két alkalmazás használati módjában viszont van egy nagy különbség. A közúti járművekben az adattovábbításnak nem kell valósidejűséget meghatározó követelményeknek megfelelni, elegendő időközönként a "gyűjtött" információkat elküldeni oda, ahol az adatokat elemzik. A motorsport alkalmazások esetén viszont az adatelemzés szinte a valós időben történik, működés közben vizsgálják a járművek működését. Beláthatjuk tehát, hogy a második példában sokkal komplexebb és nehezebb műszaki feladatot kell megoldania a telemetria rendszer gyártóinak, fejlesztőinek. Az utólagos adatelemzés szinte minden esetben elérhető opció az ilyen rendszereknél, amely valószínűsíthetően sokkal több és sokkal részletesebb működést írnak le a járműről a nagyobb tárolt információhalmazokban. Megjegyzendő, hogy telmetria rendszernek hívunk olyan rendszert is, amely nem járműves alkalmazásban valósítja meg a "távoli felügyeletet" (gondoljunk egy orvosi monitorozó rendszerre, ahol a távolban dolgozó doktort vagy ápoló személyzetet tud értesíteni egy felügyeleti rendszer).
Telemetriarendszer orvosi területen
1. ábra
Telemetria rendszerek az autó- és motorsportban
Ahhoz, hogy az adott versenyjármű mindig a közel optimális beállításokkal körözzön egy versenypályán, ahhoz sok műszaki paramétert kell vizsgálnia az adathalmazokban megbújó hozzáértő mérnököknek (Angliában van külön ilyen egyetemi képzés, amit versenymérnöki képzésnek hívnak). Legtöbb esetben viszont nem csak a jármű pontos beállítását végzik a hozzáértő mérnökök, hanem a pilóták "tanítására" (alacsonyabb géposztályokban a jármű optimális beállítása nem hoz akkora eredményt, mint az emberi hibák kijavítása). A szakirodalom is úgy jelöli meg az adatok elemzésében rejlő teljesítményjavulást, hogy 20%-ban a jármű beállításai, míg 80%-ban a pilóták tanítása fogja megadni a teljesítménytöbbletet.
Irány szerint:
Egyirányú: Vizsgált jármű -> Mérnökök (Fordított eset nem fordul elő. Erre a célra verbális kommunikáció a járművezetővel illetve információs tábla) Kétirányú: A megfigyelések alapján a jármű jellemzőit módosítani tudjuk a felügyeleti rendszerrel (motor, fékerő, átprogramozott kipörgésgátló stb.) (drága és gyakran tiltott rendszerek)
Adatovábbítás médiuma szerint:
Rádiós: Adott frekvenciatartományban, nagy infrastruktúrát kiépítve, sok adatot továbbítva Internetes: Késleltetést visz a rendszerbe (jóval nagyobbat, mint a rádiós), de nem kell külön infrastruktúrát kiépíteni
Járművekben alkalmazható telemetria rendszer (külön cégek fejlesztik ezeket a rendszereket)
2. ábra
Adatrögzítő rendszerek az autó- és motorsportban
Az adatrögzítő rendszerek célja, a mérnöki felügyelet a rendszerek felett (a járművet mechatronikai egységek rendszerének foghatjuk fel leginkább), de nem on-line (valósidejű) módon, hanem utólagos elemzésekkel. A rendszer összköltsége így viszonylag alacsony szinten tartható. Gyakran egyedi rendszerek, felhasználók számától függ, hogy milyen más programokkal tudjuk feldolgozni az adatrögzítő rendszer adatait. Az ilyen adatelemző rendszerek viszont gyakran saját szoftverkörnyezetben biztosítják a legmélyebb adatelemzési funkciókat, így az ezeket a rendszereket használó mérnököktől az első szükséges feltétele a munkához, hogy megismerje az adott hardver szoftverkörnyezetét. Természetesen ezek a programok a fizikai és mérnöki alapvetéseket használják, így csak a felhasználói interakciókat kell megtanulnia a felhasználónak (gondoljunk csak a CAD programok verzióira).
Adatrögzítő rendszerek
3. ábra
Az adatrögzítő rendszerekre viszont az alábbi pár diagram írja le a valóságot, amely szerint érdemes ezeket a rendszereket méretezni (a "túlszenzorozott" jármű nem járul hozzá a pályán futott teljesítményének a javulásához, ha nincs hozzáértő elemző személy, vagy idő hiányában nem lehet annyi adatot átvizsgálnia a mérnökgárdának).
Adatgyűjtő rendszerek hasznossága a pontosság függvényében (pontos rendszerek költsége ugrásszerűen növekszik)
4. ábra
Adatgyűjtő rendszerek használhatósága a rendszer komplexitásának függvényében
5. ábra
A fenti ábra azt mutatja meg számunkra, hogy a bonyolult adatelemzésre használt rendszerek komplexitása egyre kevesebb használható információt fog adni, mert az adatok feldolgozási ideje, ahhoz kellő szaktudás időigénye megnő, ezáltal a beavatkozás, állítás lehetőségét veszi el a mérnöki gárdától.
Három fő kritérium a járműdinamika komplexitásának megértéséhez
Ahhoz, hogy a problémakör komplexitását megértsük, három alappillért kell megvizsgálnunk:
Pontosság Paraméterek száma Paraméterek egymástól való függősége
Adatelemzés problémakör komplexitása
6. ábra
Pontosság:
Ahhoz, hogy a valós fizikai rendszert kisebb hibával lehessen elemezni, pontos szenzorokra és adatok csorbulásmentességére van szükségünk. Gyakran egy-egy szenzor pontosságát csak jelentős ráfordítással javíthatjuk, amely a rendszer használati értékének a csökkenését fogja eredményezni (drága szenzorokból összeépített rendszert nem fogják alkalmazni tömegesen). Egy példán keresztül jobban megérthetjük a pontosság kritériumát. Ha egy gyorsulásmérő szenzor 20 Hz-en üzemel, akkor nagy valószínűséggel alkalmazni tudjuk a jármű gyorsulási értékeinek megállapításához (egy személygépjármű gyorsulásainak a mérésére kb. 5 Hz is elegendő lenne). Ha ezt a 20 Hz-es gyorsulásmérőt egy jármű rugózásának beállításához használnánk, akkor már valószínűleg nem tudnák pontosan rekonstruálni a valós fizikai működést, hiszen a futóműben lévő mozgó alkatrészek lengési frekvenciája akár jóval 20 Hz felett is lehetnek. Könnyen belátható, hogy különböző fizikai folyamatok mérésére más és más pontosság elvárt a szenzoroktól.
Pontosság szemléltetése 1Hz-es és 5Hz-es GPS rendszer alkalmazása mellett
7. ábra
Megfelelő számú paraméter vizsgálata:
Egy versenyjármű annyi beállítási lehetőséget ad a szerelőknek és a mérnököknek, hogy hamar kezelhetetlen számú lehetőség állna elő az emberek számára, amelyet mégis kezelni kell valamilyen szinten. A következő ábra szemlélteti a lehetőségek halmazát egy ilyen műszaki feladat esetén.
Lehetőségek halmaza (járműbeállítások esetén, általánosan)
8. ábra
Alapeset:
Egy rugóstag 3 beállítási lehetőséggel bír: Lágy, közepes, merev Ha csak tengelyenként állítunk (jobb és bal keréknél ugyanazt a beállítást alkalmazzuk), akkor 3^2 beállítás lehetéséges, azaz 9 db opciónk van
Egy túraautó beállítási paraméterei 3^48 lehetőséget is adhat, ami 79.766.443.076.872.509.863.361 különböző beállítás!
Paraméterek egymástól való függősége
Ezeket az összefüggéseket lehet legnehezebben leírni, amelyet a területen dolgozók sok éves tapasztalat alatt gyűjtenek. Ilyen példa például az, ha egyik tengelyen lévő mechanikai tapadást csökkentem (a futómű lengéscsillapítóit lágyabb beállításra hangolom), akkor előfordulhat, hogy az adott tengelyen lévő kerékhőmérsékletek a csúszások miatt magasabb hőmérsékletekre szöknek fel a kanyarokban, amely lehet nemkívánatos viselkedést fognak eredményezni. Ezért szoktak olyan beállításokat együttesen megváltoztatni, amelyeknek egymásra gyakorolt hatása nem jellemző (pl. váltóáttétel megváltoztatása és fékerőeloszlás állítása). Ez a terület a legnehezebben megérthető és ezt a tudást nevezzük hozzáértői tudásbázisnak.
Gyakorlati példák
Állapítsuk meg szenzoros adatokból, hogy az adott jármű milyen módon viselkedik a kanyarokban, azaz alulkormányzott, túlkormányzott vagy semleges kormányzást mutat?
Milyen adatokra van ehhez szükségünk?
Valós kerékszög (kormányszögpozícióból számítják egy függvény segítségével) Jármű oldalgyorsulása Jármű tengelytávolsága
Az alábbi formulát használjuk a mutató meghatározásához!
9.81*(((Wheel_angle)/(Lateral_acc*9.81)) -(Wheelbase/((Vehicle_Speed)^2)))
Ez egy mutatót fog eredményezni, ami a jármű viselkedésére utal (+: alulkormányzottság, -: túlkormányzottság). A szakirodalom ezt KUS-nak rövidíti, ami C oefficient of U nder S teering kifejezést takarja.
Gyakorlati példa 2
Hogyan tudunk egy "ideális" áttételt meghatározni egy telemetriás adatsorból, adott jármű esetén? Egy ilyen feladat tipikusan szimulációs feladat, de ez az "eszköz" nem mindig áll rendelkezésre vagy az eredménye túl sok idő múlva elő, ezért célszerű a problémakört egyszerűsíteni.
Mi kell ahhoz, hogy az egyszerűsített műszaki problémát meg tudjuk oldani? Vegyünk egy példát:
Adott egy belsőégésű motorral szerelt gokart, amelynél egy áttételt kell megválasztani (hajtó és hajtott lánckereket), hogy adott pályán, adott körülmények között a legjobb köridőt érhessük el.
Lánckerékáttétel meghatározása gokart sportban
9. ábra
Kellő adatok a feladat megoldásához:
Motor fordulatszám-teljesítmény görbéje Járműsebesség opcionálisan: gázpedálállás
Motor teljesítménygörbéje
10. ábra
Első művelet a logolt adatok ellenőrzése:
Logolt adatok ellenőrzése
11. ábra
Új, számított adatok létrehozása MS Office Excel programban
12. ábra
Amennyiben nem ismert, meg kell határoznunk, hogy a logolt adatok milyen lánckerék áttétel alkalmazása mellett történt. Ezt az alábbi diagramon láthatjuk. A számolt áttétel képlete nagyon egyszerű a motortengely forgási sebessége osztva a hajtott tengely sebességével (természetesen a mértékegységekre figyelni kell).
Számított áttétel
13. ábra
A fenti diagramot elemezve rá kell jönnünk arra, hogy a talaj kerék közötti kapcsolat minden kanyarban, lassításkor, gyorsításkor nagymértékben megváltozik (a kerék elpörög, blokkol, oldalirányban csúszik stb.). Jobban tesszük, ha ott számoljuk az áttételt, ahol viszonylag állandósult sebességgel halad a jármű, azaz közel a pályán mért végsebesség környékén (itt lesz a legkisebb kerékszlip érték). Ha az számított áttétel átlagát vesszük alapul, nagy hibát viszünk a számításainkba (ezt a vizsgálatot paraméterérzékenységnek hívjuk)?
Ha az adott áttétel függvényében visszaszámoljuk a motor nyomaték-fordulatszám görbéjét, akkor ehhez a diagramhoz közelítő értékeket kell kapnunk!
Mérési adatokból visszaszámolt nyomaték karakterisztika
14. ábra
A számított nyomatékgörbe érdekes karakterisztikát mutat 11000 rpm környékén. Ez a karburátorral szerelt kétütemű motorok jellemzője lehet bizonyos fordulatszámok esetén, ahol a motor nyomatéklökéses viselkedést mutat (ha ezt a jelenséget nem ismerné az adatelemző, akkor lehet, hogy nem bízna meg a számításokban - itt utalunk vissza a tapasztalati tudás fontosságára)!
Fontos, hogy a fenti ábrán látott számított nyomatékgörbét úgy kaptuk, hogy a féküzemeket és az alacsony gázpedálállás mellett lévő (részterheléses állapotok) adatokat nem használtuk fel, azaz előszűrtük az adatsort.
Az adatok ellenőrzése után koncentráljunk a feladatra, határozzuk meg az ideális áttételt az adott pályára úgy, hogy maximalizáljuk a motor által elvégzett munkát, vagy elvégzett gyorsítási munkát!
Probléma vizualizálása
15. ábra
A fenti ábrán látható, hogy valószínűleg az adatok rögzítésének idején túl rövid áttétel volt alkalmazva, mert a motor átlagos motorfordulatszáma jóval túl van a teljesítménycsúcsponton, illetve a maximum sebesség is a hivatalosan megadott karakterisztikán is túlmutat (tapasztalati úton elemeztük a problémát).
Feladat vizualizálása
16. ábra
A fenti ábrát nézve láthatjuk, hogy idő szerint a két görbe alatti területet szeretnénk maximalizálni (motor által elvégzett munka és a gyorsítási munka: a gyorsítási munka a motor maximális teljesítménye - menetellenállás teljesítmény).
Optimalizációs feladat megoldása Excel Solver-rel
17. ábra
A fenti ábrán található teljesítménygörbéket figyeljük, akkor látható, hogy a szaggatott vonallal ábrázolt optimalizált adatsor többször magasabb értéket mutat (teljesítmény esetén), mint az eredeti adatsor. Azaz az optimalizáló is egy hosszabb áttételt határozott meg. Elvégzett munka többlete több, mint 6% volt!
Ha az optimalizáló végeredményét szeretném újra vizualizálni a az előző diagramtípuson, akkor az optimalizált áttétel mellett az alábbi diagramot figyelhetem meg.
Optimalizált áttétel
18. ábra
Az adatok vizsgálata mellett sose felejtsük el, hogy a megváltoztatott beállítások összefüggésben állhatnak más alrendszerekkel így érdemes iterált módon elvégezni ezeket a számításokat. Ha az újbóli optimalizálás kis változást mutat, vagy ellentétes eredményt hoz, mint az előző vizsgálat, úgy valószínűsíthetjük, hogy a közel jó beállítást alkalmaztuk. Az összes beállítás változtatás rossz eredményt hozhat, ha a pilóta nem képes kellően konstans teljesítményt nyújtani és/vagy kedvezőtlenül éli meg a beállítások módosítását.
Ajánlott irodalom
Analysis Techniques for Racecar Data Acquisition Jorge Segers (Second Edition) 2014 Advanced Vehicle Dynamics Applied to Race Car Design & Development Optimumg.com Bári Gergely https://www.youtube.com/user/bairg82/videos Vehicle Dynamics (Theory and Application) Reza N. Jazar Tires, Suspension and Handling John C. Dixon

| Önellenőrző kérdések
1. Mit nevezünk telemetriának?
| Rádióhullámokon terjedő kommunikációt
| Nagytávolságú adattovábbítást és mérést
| Távfelügyeletet és irányítást
| CAN hálózati adatgyűjtést
2. Miért tiltják a kétirányú telemetriát legtöbb esetben a motorsportban?
| Mert nagymértékben befolyásolható a jármű menetdinamikája, ezzel egyenlőtlen feltételek születnének a mezőnyben
| Mert drága rendszerek
| Mert veszélyes elektromágneses sugárzást jelent a pilóta számára
| Mert feltörhető a rendszer, így külső irányítás alá vonható a jármű
3. Hogyan választana megfelelő áttételezést (ha azt a jármű lehetővé teszi) az adott versenypályához?
| Úgy választanám meg az utolsó sebességfokozatot, hogy a leghosszabb egyenesben se érje el a motor a maximum fordulatszámát.
| Maximalizálnám a motor által leadott mechanikai munkát adott körre számolva.
| Minden sebességfokozathoz a legrövidebb áttételeket alkalmaznám, hogy a gyorsulást maximalizáljam.
| Minden sebességfokozathoz a leghosszabb áttételeket alkalmaznám, hogy a végsebességet maximalizáljam.
4. Milyen adatokból számítható, hogy a jármű alul- vagy túlkormányzott?
| Gyorsulásszenzor, giroszkóp adatokból.
| Gyorsulásszenzor, kormányszög adatokból.
| Gyorsulásszenzor és kerékszög adatokból (tengelytávolságot ismerni kell).
| Gyorsulásszenzor, kormányszög, gumihőmérséklet adatokból.
5. Igaz-e az állítás: A telemetria rendszerek mindig tartalmazzák az összes hasznos információt a járműről.
| Igen, mert mindig ugyanazt a szenzorrendszert alkalmazzák a motorsportban.
| Nem, mert gyakran számítások révén kapjuk meg a vizsgálni kívánt műszaki jellemzőt.
| Igen, mert nagyban megkönnyítik a mérnökök munkáját, nem kell adatfeldolgozással foglalkozniuk.
| Nem, mert a járműadatok nem vihetők fel az ilyen rendszerekbe.
6. Igaz-e az állítás: Az oldalgyorsulás érték maximuma nem változik egy versenyhétvége során.
| Igen, mert ez a gumi jellemzője.
| Igen, mert leginkább a pilótán múlik a kanyarsebesség.
| Nem, mert a mechanikai tapadás sok paramétertől függ.
| Igen, mert az ember nem bírja el a nagyobb oldalgyorsulásokat, mint ami a motorsportban van.
7. A telemetria rendszerek mihez adnak nagyobb segítséget?
| A jármű pontos beállításához.
| A rendszer felügyelete révén a hibadetektáláshoz.
| A telemetria rendszerek a pilóták "tanításához" adják a legnagyobb segítséget.
| A telemetria rendszerek nem járulnak hozzá a jobb eredményekhez.