Yürüyen Merdiven Fraktal Davranışı, Bölüm XNUMX

Yolcu hizmeti için yürüyen merdivenlerin mekanik performansı ve kullanılabilirliği ile karşılıklı ilişkili fraktal kavramının kullanımı

Yürüyen merdivenin kalp atışını algılamak için yüksüz bir yürüyen merdivende çalıştırılan elektronik “akıllı adım” sisteminden veri izleri toplandı ve indirildi. Veri izleri, fraktal boyut kavramı kullanılarak tek değerler olarak nicelleştirilmiştir (). Her izlemenin Df'sini belirlemek için başarılı bir teknik uygulandı. Log-log ölçeğinde tutarlı ve makul bir doğrusal ilişki elde edilmiştir.

Yürüyen merdivenlerin sınıflandırılması ve sınıflandırılması set, bu değerleri mekanik performans ve yolcu hizmeti için yürüyen merdivenlerin kullanılabilirliği ile ilişkilendirmede yeni girişimler açabilir. Yürüyen merdiven alt mekanik sistemlerinin mekanik işleyişinin ve kalitesinin güvenilir bir şekilde yansımasını sağlayacaktır. Örneğin, değerler, bir yürüyen merdivenin farklı alanları için rayların kalitesinin gerçek niceliksel yansımasını verebilir. Basamak stres seviyeleri, rayların kalitesiyle ve dolayısıyla.

Giriş

Yürüyen merdiven sektörü için akıllı basamak sistemini tanıtıldığından bu yana bu makale yazarı ve ekibi, sistemi geniş yelpazedeki yürüyen merdiven türünde yaygın bir şekilde kullanmaktadır.[1] Akıllı basamak sistemi, yürüyen merdivenin “periyodik sinyalini” tespit etmek için kullanılmaktadır. Periyodik sinyalden elde edilen iz, yürüyen merdivenin mekanik sağlığı hakkında eksiksiz dijital veri sağlar: yürüyen merdivenin ne kadar sorunsuz ya da gelişigüzel bir şekilde çalıştığını gösterir, basamak ve iç kısımdaki çeşitli mekanik bileşenler arasındaki etkileşim miktarını ölçer, yürüyen merdiven basamak bandının maruz kaldığı basınç ve defleksiyon düzeyi hakkında doğrudan ve kesin bilgi verir. Ayrıca yürüyen merdivenin içindeki titreşim düzeylerinin miktarını da ölçebilir.

Akıllı basamak, yürüyen merdiven bakımında önemli bir tespit aracı hâline gelmiştir. Basınç, defleksiyon ve titreşim düzeyleri elektronik sisteminde depolanabilmektedir. Elektronik sistem, yürüyen merdivenin yakın çevresinde bulunan Bluetooth aracılığıyla (yaklaşık 15-m yarıçapta) ya da daha uzak mesafeler için Bluetooth ile birlikte internetin de kullanılmasıyla aktarılabilmektedir.

Bu çalışmanın amacı, ilk olarak, akıllı adımdan gelen sinyalleri kolay ve güvenilir bir şekilde ölçmek ve ele almaktır. Ardından, en önemlisi, yürüyen merdivenin kalitesini ve güvenilirliğini kategorize etmek için değerleri kullanmaktır. Bu, kavramı kullanılarak elde edilecektir. bir elektronik sinyalin/izin karmaşıklığını ölçmek için kullanılmıştır. Genel olarak karmaşıklık, sistemin zaman alanında, frekans alanında ve faz uzayında analiz edilebilir. Frekans alanındaki analiz, sinyalin Fourier dönüşümünü gerektirirken, faz uzayındaki analiz, verilerin daha yüksek boyutlu bir uzaya gömülmesini gerektirir. Tersine, tanımlayıcı nicel bir ölçüdür, bir sinyalin karmaşıklığını ölçen tek bir sayıdır.[2]

Talaşlı imalat, öğütme, haddeleme vb. üretim süreçlerinde doğrudan uygulaması olabilecek doğrusal olmayan dinamik mekanik sistemleri bulmak için yeni fikirler üzerinde çalışılmış ve modellenmiştir.[3] Bu araştırmanın amacı, akıllı adım gibi bir araçtan gelen sinyallerin kavramı.

Df’yi Belirlemede Kullanılan Metodoloji

belirlemek için ölçekleme adımı tekniği kullanılmıştır.. belirlemek için Microsoft Excel'de bir bilgisayar programı yazılmıştır. ve verileri çizin. Metodolojimiz, birçok araştırmacı tarafından kullanılan Çoklu Çözünürlük Uzunluk Metodu'na çok benzer.[3-5]

Zaman serisindeki basamaklar = s = {s(0), s(1), s(2), s (3), izin n uzunluğuna ait . . .s(n)}. i = 1, 2, 3, . . .n. xi değerleri yatay koordinat olduğunda ve yi ordinat değerler olduğunda çizelgedeki her bir nokta (xi, yi) ile ifade edilir. İki nokta arasındaki Öklityen uzaklık (x1, y1) ve (x2, y2):

İlk çözünürlüğün eğrisinin toplam uzunluğu şu şekilde hesaplanır:

Çözünürlük geniş aralıklı bir hâl aldıkça zaman serilerinin hesaplanmış uzunluğunun doğruluğu daha da azaldığı unutulmamalıdır. rp, eğrinin uzunluğunun hesaplandığı maksimum geniş aralıklı çözünürlük olduğunda yukarıdakileri tekrar edin, (r = r1, r2, r3, r4, ...rp,).

(1/rk) karşısında (Lr) şeklinde bir log-log grafiği çizerek ve meyli hesaplayarak fraktal boyut şu şekilde hesaplanır:

Yeni, tamamen yenilenmiş bir yürüyen merdivene akıllı basamak kurulmuştur. Sekiz gerinim ölçer, basamağın farklı noktalarına monte edilmiştir (Şekil 1). Gerinimler, basamak için bir 3D modelde sonlu eleman analizi simülasyonu yapıldıktan sonra önemli noktalara yerleştirilmiştir. Basamağa EN 115 standardındaki öneriler gereğince aksiyal, torsiyon ve zincir diferansiyel testleri yapılarak yük bindirilmiştir.

Sonuçlar ve tartışma

Şekil 2, yürüyen merdiveni 15 dakikadan fazla çalıştırdıktan sonra akıllı adımdan indirilen dokuz gerinim ölçer için izlerin verilerini göstermektedir. Ne yazık ki, gerinim ölçer no. 2 bir arıza geliştirdi; bu nedenle, bu göstergeden gelen veriler yok sayılır. İzlerin şekli (tepelerin ve çukurların sayısı), yürüyen merdivenin çeşitli alanlarında rayların ne kadar düzgün veya pürüzlü olduğuna dair net bir gösterge sağlar. İzdeki çok yüksek veya düşük tepe noktaları, istisnai olayların nerede meydana geldiğini gösterebilir. Bu konu derinlemesine tartışılacak
gelecek makale.

Şekil 3, dokuz göstergenin tümü için log-log grafiklerini göstermektedir. Her gösterge için Df belirlendi (Tablo 1). Grafikler, kolayca tahmin edilen eğimlerle iyi doğrusal ilişkiler gösterir ve bu nedenle, .
Maksimum ve ortalama ölçülen gerilimler arasındaki ilişki, değerlendirilen değerlerin değerlerine karşı çizilir. . Çizimdeki parametreler arasında zayıf ilişkiler olmasına rağmen, grafikler aralarında ilginç bir ilişkinin potansiyelini ortaya koymaktadır. Bu bizi daha fazla araştırma yapmaya teşvik ediyor.

Sonuç

Akıllı adımdan gelen izlerin sistematik, tekrarlanabilir ve tutarlı kalıpları, fraktal boyut kavramını kullanarak bu izlerin kalitesini değerlere dönüştürmeye teşvik etti. Bu çalışma kanıtlamıştır ki yürüyen merdivenleri yapım kalitesine, tasarımına ve bakım rejimine bağlı olarak sıralamada sınıflandırmak ve sınıflandırmak için bir araç olarak kullanılabilir. Aynı zamanda ilişkilendirme potansiyelini de ortaya koymaktadır. basamak bandındaki maksimum ve ortalama stres seviyeleri gibi diğer birçok değişkene değerler. Yolcu yüklemesinin ve oluşan stres düzeylerinin bir sonraki makalede incelenecektir.

Referanslar

[1] A. Albadri. “Tube Lines, Yürüyen Merdiven Aşınmasını İzlemek İçin Akıllılaşıyor,” Computer Weekly (07/01/2008).
[2] BS Raghavendra ve D. Narayana Dutt. “Çok Çözünürlüklü Kutu Sayma Yöntemini Kullanarak Sinyallerin Fraktal Boyutunun Hesaplanması,” World Academy of Science, Engineering and Technology 37 (2010).
[3] D. Scheianu ve I. Tutanescu. “Fractal Signal Uygulaması,” Piesti Üniversitesi, İletişim ve Bilgisayar Bölümü.
[4] A. Zlatintsi ve P. Maragos, “Tanımaya Uygulama ile Müzik Aleti Sinyallerinin Çok Ölçekli Fraktal Analizi”, IEEE Transaction on Audio, Speech and Processing, Cilt. 21, hayır. 4 (Nisan 2013).