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dc.date.accessioned2017-03-23T14:19:32Z
dc.date.available2017-03-23T14:19:32Z
dc.date.issued2017-03-23
dc.identifier.issn0931-6264
dc.identifier.uriurn:nbn:de:hebis:34-2017032352288
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/2017032352288
dc.description.sponsorshipDie vorliegende Arbeit ist eingebunden in ein aus Mitteln des Zweckvermögens des Bundes bei der Landwirtschaftlichen Rentenbank geförderten Projektes mit dem Titel „Echtzeit- Erkennung der Messerschärfe in Landmaschinen“.ger
dc.language.isoger
dc.rightsUrheberrechtlich geschützt
dc.rights.urihttps://rightsstatements.org/page/InC/1.0/
dc.subjectAkustikger
dc.subjectEchtzeit-Erkennung Messerzustandger
dc.subjectFeldhäckslerger
dc.subjectZustandsüberwachungger
dc.subjectStatistische Klassifikation SVMger
dc.subjectMultiple Regressionger
dc.subject.ddc630
dc.titleAkustische Echtzeit-Erkennung des Messerzustandes in Feldhäckslernger
dc.typeDissertation
dcterms.abstractIn der vorliegenden Dissertation wurde die Machbarkeit einer akustischen Messerzustandserkennung am selbstfahrenden Feldhäcksler untersucht. Gegenstand waren die Charakteri- sierung des schneidkraftinduzierten Körperschalls, Untersuchung des Zusammenhangs von Körperschall und Schleifintensität bzw. Ernteleistung, Erarbeitung von Auslegungskriterien für die Sensorik (Position, Messrichtung, Frequenzbereich) und für die Analysesoftware (Zeit- und Frequenzbereichsverfahren). Der Schneidprozess wurde in seiner prinzipiellen Wirkungsweise mit einem analytischen Modell beschrieben und die Schneidkräfte entsprechend der Parameter der Versuchsmaschinen berechnet. Mit einer experimentellen Modalanalyse wurde das dynamische Verhalten der Gegenschneide inkl. des Gegenlagers untersucht. Körperschallmessungen in der Grassilage-, Ganzpflanzensilage- und Maissilageernte an einem selbstfahrenden Feldhäcksler wurden bei unterschiedlich intensiv geschliffenen Messern und in der Ernte ohne Schleifen durchgeführt. Die Ergebnisse der Simulation und aus dem Feld zeigen gleichermaßen, dass die schneidkraftinduzierten Körperschallsignale von den Anteilen in der Messerfolgefrequenz und deren höheren Harmonischen dominiert sind. Die Messposition an der Gegenschneide ist anderen Positionen im Häcksler deutlich überlegen und es ist an dieser Position eine Messung in allen drei Richtungen möglich. Mit einem linearen multiplen Regressionsverfahren und einem statistischen Klassifikationsverfahren mit der Methode der SVM konnten die Schallpegelveränderungen in Abhängigkeit von der Schleifintensität gut beschrieben werden. Sowohl in der Gras- als auch in der Maisernte konnte eine Schallpegelzunahme in Abhängigkeit von der Erntefläche detektiert werden, Erntebedingungen und insbesondere Ackerschlagwechsel haben einen deutlichen Einfluss. Die Klassifizierung zeigt v.a. für die Maisernte mit insgesamt ca. 700 t Erntegut eine Klassifizierungsgenauigkeit von über 92 %.ger
dcterms.accessRightsopen access
dcterms.creatorSiebald, Hubertus
dcterms.isPartOfForschungsbericht Agrartechnik des Fachausschusses Forschung und Lehre der Max-Eyth-Gesellschaft Agrartechnik im VDI (VDI-MEG) ;; 575ger
dc.contributor.corporatenameKassel, Universität Kassel, Fachbereich Ökologische Agrarwissenschaften
dc.contributor.refereeHensel, Oliver (Prof. Dr.)
dc.contributor.refereeBeneke, Frank (Prof. Dr.-Ing.)
dc.contributor.refereeWenzel, Andreas (Prof. Dr.-Ing.)
dc.contributor.refereeBackes, Gunter (Prof. Dr.)
dc.subject.mscSVM Classificationger
dc.subject.pacsAcceleratorsger
dc.subject.pacsAcoustical instruments and techniquesger
dc.subject.swdFeldhäckslerger
dc.subject.swdSchneidwerkzeugger
dc.subject.swdZustandsüberwachungger
dcterms.source.seriesForschungsbericht Agrartechnik des Fachausschusses Forschung und Lehre der Max-Eyth-Gesellschaft Agrartechnik im VDI (VDI-MEG)ger
dcterms.source.volume575ger
dc.date.examination2016-11-08


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