A virtual sensing témakör számos műszaki területen megjelenik. Robotoknál például a mechanikai paraméterekből és mért motor áramokból becsülhető, hogy a robot hozzáért-e valamihez, vagy mekkora terhelés hat rá. Az ilyen feladatokban alkalmazott állapotbecslési módszerek közül a Kalman-szűrés története egészen az Apollo-program navigációs rendszeréig nyúlik vissza. A téma ezért jó lehetőséget ad arra, hogy a hallgató olyan módszerekkel dolgozzon, amelyek a méréstechnikát, a digitális jelfeldolgozást, a rendszeridentifikációt és a szabályozástechnikát is összekapcsolják.

Jelen alkalmazás torziós mérésekhez kapcsolódik. Villamos motorok és szabályozásaik fejlesztése során alapvető feladat a hajtás valós viselkedésének pontos visszamérése. Ehhez tesztpadot használunk, ahol a vizsgált motor egy tengely - kuplung - nyomatékszenzor - kuplung - fékmotor hajtásláncon keresztül kapcsolódik a terheléshez. A nyomatékszenzor azonban nem közvetlenül a motor tengelyén mér. A köztes mechanikai elemek tehetetlensége, rugalmassága és csillapítása jelentősen módosíthatják a mért jelet. Ráadásul ezek a tulajdonságok egy motor le- és felszerelése után kis mértékben meg is változhatnak.

A cél egy virtuális nyomatékszenzor létrehozása, amely a tényleges mért jelek és a hajtáslánc dinamikai modellje alapján megbecsüli, mekkora nyomaték hatott valójában a motor tengelyén. Ehhez rendszeridentifikáció, inverz szűrés, Kalman-szűrés és különböző adaptív becslési módszerek használhatók. A feladat különösen érdekessé válik akkor, ha a módszer nemcsak a nyomatékot becsli, hanem minden mérés során a kissé megváltozott mechanikai paramétereket is újra identifikálja.

A hallgató feladatai:

• a tesztpad torziós dinamikájának modellezése és identifikációja;
• a motoroldali nyomaték rekonstrukciója mért jelekből;
• a módszerek szimulációs és tesztpadi validációja;
• a rendszer automatikus (újra)identifikációjának megvalósítása;
• EKF, UKF és más adaptív becslési módszerek vizsgálata és összehasonlítása.

A téma elsősorban MSc szintű, de skálázható. Akár egy lelkes BSc hallgató számára is kialakítható belőle önálló részfeladat. MSc diplomamunka keretében kibővíthető: megfigyelhetőség és identifikálhatóság elemzése, a becslési bizonytalanság meghatározása, illetve további jelek (például fordulatszám, motoráram vagy gyorsulás) bevonása szenzorfúzióval.

A tényleges fizikai mérések a thyssenkrupp Technologies Hungary Kft. telephelyén zajlanak, ahol a szükséges tesztpadok és mérőeszközök rendelkezésre állnak. A telephely a XI. kerületben, a Hengermalom úton található, az egyetemhez közel.