Studi Experimen tentang kecacatan transmisi gigi nyata dengan persepsi suara
4 Pengaturan Experimen .1 Alat percobaan
Agar lebih dekat dengan kecacatan gerigi asli, pengaturan eksperimen telah dirancang di laboratorium getaran akustik INSA Lyon-Prancis. Alat uji berisi dua transmisi gear yang biasanya dilumasi. Transmisi pertama terdiri dari 42 gerigi pinion yang terpasang di poros input dan roda gerigi 50. Transmisi kedua terdiri dari roda 65 gerigi dan pinion dari 45 gerigi yang terpasang di poros output. alat uji juga berisi rem untuk mensimulasikan beban variabel.
276 4.2 Perlakuan Experimen
Untuk mensimulasikan cacat gerigi sebenarnya, pengaturan dibiarkan beroperasi di bawah beban selama beberapa hari. Sinyal percepatan getaran telah diukur pada poros input dan output masing-masing 2 h. Ketika transmisi disertakan dalam casing, seperti pada tempat gir, maka suara yang dipancarkan terutama disebabkan oleh getaran yang satu ini [10], mengapa kita menggunakan akselerometer Dynae IEPE (Integral Electronic PiezoElectric) dengan sensitivitas 100 mV / g untuk akuisisi sinyal. Sinyal getar kemudian langsung dikonversi menjadi suara akustik menggunakan perangkat lunak Dynam X. Suara ini dianalisis dengan tes persepsi suara. Gambar berikut menampilkan gambar gir bagus (Gambar 1a), dan roda gigi yang rusak (Gambar 1b).
5 Tes Persepsi Suara 5.1 Stimuli
Pada akhir pengalaman, kami secara visual mencatat kemunculan keausan umum pada semua roda gigi yang terpasang pada poros input dan poros perantara. Pengamatan ini mengonfirmasikan hasil analisis getaran yang dilaporkan sebelumnya.
Di antara 46 suara yang diukur, pilihan pertama berdasarkan pendengaran awal memungkinkan pemilihan 8 suara paling berbeda di antara keduanya. Mereka akan menjadi subyek tes pendengaran. Perhatikan bahwa perangkat lunak DynamX memungkinkan perhitungan beberapa indikator skalar, sebagai tambahan kurtosis, seperti Crest Factor (CF), Spectral Center of Gravity (SCG), Puncak ke puncak, dll. Uji evaluasi perbedaan dilakukan di ruang laboratorium mekanik dan struktur (LMS) Universitas Guelma, Aljazair. Pembahasan suara dilakukan melalui headphone stereo. Rantai restitusi terdiri dari PC dengan prosesor Dell I5, tes antarmuka di bawah lingkungan Matlab, dan headphone Sennheiser HD201.
5.2 Tes interefasi dan subyek
Tes antarmuka diprogram dalam bahasa MATLAB, ini berisi dua fase: fase pertama disebut fase pelatihan dimana suara dikenai pendengaran auditor. Pendengar bisa menjadi terbiasa dengan suara uji coba. Yang kedua adalah fase perbandingan pasangan yang berbeda. 26 pendengar (11 wanita dan 15 pria), yang berusia antara 22 sampai 50 tahun, dibawa untuk mewujudkan dua tes ini.
5.3 Hasil Analisis
Kami hadir dalam Tabel 1, koordinat suara di ruang dua dimensi (DIM1 dan DIM2), di mana DIM1 mewakili evolusi degradasi cacat. Satu catatan bahwa hasil koordinat sesuai dengan kronologi suara yang dikumpulkan, mulai dari suara 1 (S1) yang sesuai dengan kasus tanpa cacat sampai suara 8 (S8) sesuai dengan gerigi yang lebih terdegradasi.
277 5.4 Ruang Proksimitas
Meskipun pemakaian rendah yang muncul pada gerigi gerigi yang diuji, tes persepsi memungkinkan untuk mengklasifikasikan suara dalam urutan degradasi dari suara yang paling tidak terdegradasi (S1) ke suara yang paling terdegradasi (S8) (lihat Gambar 2). S1
diukur pada tes awal
Tabel 1 koordinat suara dua dimensi ruang perceptual
278 (kasus roda gigi bagus), S2 diukur setelah sekitar 4 jam operasi, dan kemudian S3 diukur pada akhir hari pertama. Pendengar mengklasifikasikan tiga suara di kuartal pertama ruang pendekatan suara, sesuai dengan suara serupa (tingkat keparahan yang mendekati). Suara S4, S5 dan S6 diukur pada hari kedua operasi pada interval waktu yang berbeda.Pendengar telah mengklasifikasikan S4 di kuarter kedua ruang kedekatan. Kejutan yang disebabkan oleh degradasi gear dirasakan oleh pendengar dan dikonfirmasi oleh nilai kurtosis, yang melewati 6,6 untuk S3 sampai 9.6 untuk S4. Untuk S5 dan S6 degradasi gear menjadi lebih penting (fenomena keausan sehingga kurtosis rendah [11], pendengar mengklasifikasikan kedua bunyi ini pada kuartal ketiga dari ruang kedekatan yang sesuai dengan suara yang berbeda dengan keadaan awal S1. Akhirnya suara S7 dan S8, yang diukur pada hari ketiga, diklasifikasikan pada kuarter keempat dari ruang pendekatan yang sesuai dengan suara yang sangat berbeda dibanding S1.
5.5 Korelasi Antara Indikator Skalar dan Dimensi
Karena dimensi ini secara sempurna menggambarkan pemancaran suara di ruang pedekatan, dan untuk menghubungkan indikator getaran dengan persepsi akustik, kami mencari korelasi antara pancaran dan indikator skalar yang dihitung: Kurtosis K, Crest Factor CF, Pusat Spektral Gravitasi SCG, RMS, Ujung-ke-Ujung, tingkat keseluruhan OL, nilai puncak dan faktor-K. Jadi dimensi ruang ini akan menjadi fungsi linier dari berbagai indikator.
Untuk tujuan ini, kami melakukan regresi linier naik, karena untuk memasukkan indikator getaran. Dimensi yang dipilih adalah yang menyajikan nilai kesamaan yang terbaik, sehingga keselarasan gumpalan titik yang lebih baik mengarah pada garis regresi.
Hubungan antara dimensi ini dan indikator skalar metrik yang digunakan sebelumnya memberi dimensi 2 berhubungan dengan:
x kurtosis dan faktor puncak dengan koefisien korelasi R2 = 0:95, x pusat spektral gravitasi dan RMS dengan koefisien korelasi R2 = 0:96. 6 Kesimpulan
Tujuan dari artikel ini adalah penerapan pendekatan persepsi suara dalam penelitian dan deteksi kerusakan gear. Pertama, analisis getaran dilakukan untuk menindaklanjuti keadaan degradasi roda gigi yang diuji. Studi perseptual berdasarkan perbandingan berpasangan dan metode MDS dilakukan untuk mempelajari suara gear untuk tingkat degradasi yang berbeda. Studi ini memungkinkan identifikasi parameter getaran untuk membangun hubungan vibro-akustik pada mesin berputar yaitu transmisi roda gigi. Hasil yang diperoleh dalam penelitian ini menunjukkan bahwa:
x Metode seleksi suara yang diusulkan, berdasarkan nilai kurtosis, memberikan koefisien korelasi yang lebih penting daripada yang diperoleh dengan metode mendengarkan yang disebutkan dalam literatur. x Uji persepsi memungkinkan pengklasifikasian suara dalam urutan degradasi dari suara yang paling tidak terdegradasi Ra ke suara S8 yang paling terdegradasi.
279 x Korelasi antara aspek objektif dan subjektif membantu menyoroti hubungan penting antara indikator getaran dan jarak antara suara gigi di jarak kedekatan.
x Indikator skalar: kurtosis, Faktor Crest, faktor SCG dan RMS paling baik menjelaskan penilaian preferensi untuk suara gigi dalam kasus cacat nyata.
References
9LQFHQW+ (WXGHGHODTXDOLWpVRQRUHG¶DSSDUHLOVGHVRXIIODJHHWGHFOLPDWLVDWLRQ M. Sc Thesis, Pierre & Marie Curie University, Paris (2005)
2. Parizet, E., Hamzaoui, N., Jacquemoud, J.: Noise assessment in a high-speed train. Appl. Acoust. 63, 1109±1124 (2002)
3. Parizet, E., Hamzaoui, N., Sabatie, G.: Comparison of some listening test methods: a case study. Acta Acust United Ac 91, 356±364 (2005)
4. Michaud, P.Y., Meunier, S., Herzog, P., Aubigny, GD, Lavandier, M.: Méthode de test DGDSWpH j O¶pYDOXDWLRQ SHUFHSWLYH G¶Xn grand nombre de stimuli audio Application aux enceintes acoustiques. In: 10th French congress of Acoustics, CFA2010. Lyon, France (2010)
5. Winsberg, S., Carroll, J.D.: A quasi-nonmetric method to multidimensional scaling via an extended euclidean model. Psychometrika 54, 217±229 (1989)
6. Winsberg, S., De Soete, G.: A latent class approach to fitting the weighted euclidean model. CLASCAL. Psychometrika 58(2), 315±330 (1993)
7. Koehl, V.: Influence of structure dispersions on sound perception. Ph.D. Thesis, INSA of Lyon. France (2005)
8. Torgerson, W.S.: Multidimensional scaling: I. theory and method. Psychometrika 17(4), 401± 419 (1952)
9. Carroll, J.D., Chang, J.J.: Analysis of individual differences in multidimensional scaling via an n-ZD\JHQHUDOL]DWLRQRI³HFNDUW-\RXQJ´GHFRPSRVLWLRQ3V\FKRPHWULND 35, 283±319 (1970)
10. Reboul, E.: Vibroacoustique of high frequencies mechanisms: application to gears transmissions. Ph.D., Thesis Central School of Lyon. France (2005)
11. Djebala, A.: Application of the wavelet transform to the study and the vibratory analysis of the mechanical systems. Ph.D. Thesis, Badji Mokhtar University, Annaba, Algeria (2008)
280