Turbófeltöltő tengelyvég kitérésének vizsgálata: közelítésérzékelő szenzor- és gyorskamerás helyzet meghatározó méréstechnikai módszertannal

Testing of turbocharger shaft end deflection: using displacement sensor- and high-speed camera position determining measurement methodology

Authors

  • BOROS Máté
  • KISS Norbert
  • PESTHY Márk

Keywords:

Turbocharger, Rotordynamics, Measurement method, Image detection, /, Turbófeltöltő, Mérési metódusok, Képfelismerés

Abstract

The mechanical effects and phenomena arising from the rotational speed range of turbochargers have a major impact on the stability of the system and even its lifetime. Due to the natural frequency characteristics of turbochargers, there are critical speeds where the magnitude of the deflection amplitude increases locally due to modal shapes and excitation. In this study, the shaft end deflection magnitude and its orbital motion characteristics at different speeds are analyzed. Measurement results were obtained using high-speed camera measurements, from which the data were further processed. The detection of a measuring point in turbochargers by the fast camera method opens up new measurement possibilities for rotordynamics research in practice.

Kivonat

Turbófeltöltők forgási sebesség tartományából származó mechanikai effektusok és jelenségek nagyban befolyásolják a rendszer stabilitásának állapotát, illetve akár annak élettartalmát. Turbófeltöltő sajátfrekvencia adottságaiból adódóan vannak kritikus fordulatszámok, ahol a modális alakzatjainak és a gerjesztésnek köszönhetően, lokálisan lebonthatóan megnő a kitérési amplitúdó nagysága. Ebben a tanulmányban tengelyvég kitérésének mértéke kerül analizálásra és annak körpályájának mozgási karakterisztikája, különböző fordulatszámokon. Mérési eredmények közelítésérzékelő szenzorral, illetve gyorskamerás méréssel kerültek kivitelezésre, melyekből származó adatok további feldolgozásra kerültek. Gyorskamerás metódus általi mérési pont detektálása turbófeltöltőknél gyakorlatban új mérési lehetőségeket nyit meg rotordinamikai kutatások szempontjából.

References

Paulovics, L., Kuti, R., Rohde-Brandenburger, J., Tóth-Nagy, C., Development of comparative investigation method for timing chain wear analysis using oscillating tribometer. Acta Technica Jaurinensis, 14(4), 406–423, https://doi.org/10.14513/actatechjaur.00620, 2021

Micro-Epsilon. Eddy current displacement sensor datasheet eddyNCDT 3300. Micro-Epsilon, n.d., 2024

Olympus Corporation, i-SPEED 2 series datasheet, 2024

Renas R. A., Rasan I. A., Zerevan A. A., Awaz A. S., Image Processing with Python Libraries, Academic Journal of Nawroz University (AJNU), Vol.12, No.2, DOI 10.25007/ajnu.v12n2a1754, 2023

What is OpenCV? A Guide for Beginners., Roboflow Blog: https://blog.roboflow.com/what-is-opencv/, (Feb 30, 2024)

Tanzil S., Samiul H. S, Ishrak I. Z., Sheikh I. A., Mohammad H. R., Mapping and Localization in 3D Space for Vision-based Robot Manipulation, Proceedings of the IEOM Society International, Bangladesh, 2021

Cover T., Hart P., Nearest neighbor pattern classification, IEET Transactions on Information Theory, 13(1), 21-27, 1967

Forsyth D. A., Ponce J., Computer Vision: A Modern Approach, ed. 2nd, Pearson, 2012

Cha S. H., Comprehensive Survey on Distance/Similarity Measures between Probability Density Function, Internal Journal of Mathematical Models and Methods in Applied Sciences, 1(4), 300-307, 2007

Zhu G., Zhang D., A fast KNN algorithm for text categorization, IEEE Internal Conference on Neural Networks and Brain, 3, 1511-1514, 2005

Cortes C., Vapnik V., Support-Vector Networks, Machine Learning, 20(3), 273-297, DOI: 10.1007/BF00994018, 1995

Osuna E., Freund R., Girosi F., Training Support Vector Machines: An Application to Face Detection, Proceedings of CVPR, 130-136, DOI: 10.1109/CVPR.1997.609310, 1997

Liu Y., Yu H., Wang Y., Image Classification Using SVM, Proceedings of IEEE ICMLA, 335-340, DOI: 10.1109/ICMLA.2017.0, 2017

Vedaldi A., Zisserman A., Efficient Additive Kernels via Explicit Feature Maps, IEEE Transactions on Pattern Analysis an Mechanical Intelligence, 34(3), 480-492, DOI: 10.1109/TPAMI.2011.153, 2012

Tóth-Nagy, C., Szabó, Ádam I. Experimental Investigation of the Friction Modifying Effects of Graphene and C60 Fullerene Used as Nanoadditives in Engine Lubricating Oil Performed on an Oscillating Tribometer, Periodica Polytechnica Transportation Engineering, 51(3), pp. 257–262. https://doi.org/10.3311/PPtr.20594, 2023

Downloads

Published

2025-05-05