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Eventos Anais de eventos

Anais de eventos

COBEM 2019

25th International Congress of Mechanical Engineering

FORCES ESTIMATION IN AUTOMOTIVE ENGINE MOUNTS BASED ON VIRTUAL SENSING TECHNIQUES

Submission Author: Alexandre Carlos Rodrigues Ramos , SE , Brazil
Co-Authors: Alexandre Carlos Rodrigues Ramos, Ricardo Álvarez, Cesar Abrahao Pereira Melo, Leopoldo de Oliveira
Presenter: Alexandre Carlos Rodrigues Ramos

doi://10.26678/ABCM.COBEM2019.COB2019-0302

 

Abstract

Forces estimations are very important in the context of noise, vibrations and harshness (NVH) for certain applications as for the calculation of the frequency responses functions of a structure, modal analysis, transfer path analysis among others. A solution to identify the forces could be the direct measurement with the use of load cells, however, in most cases, these forces cannot be measured directly or require a large investment in instrumentation and measurement capabilities. In addition, various types of force sensors can modify the dynamic characteristics of the system. More recently, probabilistic techniques based on the Kalman filter have gained importance in the field of force estimation. These techniques allow estimation of input forces in a linear system based on a limited number of measurements in a practical and efficient manner that can even deal with variability and uncertainty regarding system dynamics and input forces. In this article, an academic test bench that simulates the excitation of an automotive engine by means of a shaker, its mounts represented by springs and structure representing the body are tested. Acceleration data and dummy measurements are obtained and the force results of the recursive probabilistic method of Kalman filters are estimated and compared with the force measured by a load cell. The results showed a good relation between the forces estimated through accelerometers and dummy measurements with the results of the force sensor for certain points of application.

Keywords

Kalman Filter, Force Estimation, Sensor Fusion, probabilistic techniques

 

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