Potentialanalyse eines nichtinvasiven Sensorkonzepts zur Füllstandüberwachung bei mobilen Schüttgutsilos

  • Gängige Füllstandmesssysteme für mobile Schüttgutsilos werden i. d. R. invasiv an der Innenseite des Behälters angebracht. Hierdurch sind die Sensoren abrasiven Mechanismen und einem entsprechend hohen Verschleiß ausgesetzt. Dies führt zu einer geringen Wirtschaftlichkeit der bisherigen Füllstandüber-wachung von mobilen Schüttgutsilos. Im Rahmen dieser Arbeit wird die Umsetzbarkeit eines alternativen, nichtinvasiven Sensorkonzeptes untersucht, welches auf der Auswertung der füllstandabhängigen Impulsantwort des Silos basiert. Hierzu werden anhand einer analytischen Modellierung des Messsystems die potentiellen Einflussgrößen des Sensorkonzeptes identifiziert. Anschließend werden die potentiellen Einflussgrößen im Rahmen numerischer Untersuchungen (FEM/DEM) näher analysiert und bewertet. Die ermittelten, scheinbar kritischen Einflussgrößen werden weiterhin experimentell untersucht. Es werden zwölf Füllstandkennwerte definiert, anhand derer eine Support Vector Machine trainiert und anschließend zur robusten Ermittlung des Füllstandes verwendet wird.

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Metadaten
Author:Paaranan SivasothyORCiD
URN:urn:nbn:de:hbz:386-kluedo-64982
DOI:https://doi.org/10.26204/KLUEDO/6498
ISBN:978-3-95974-160-6
Series (Serial Number):Berichte aus dem Lehrstuhl für Messtechnik und Sensorik (12)
Advisor:Jörg Seewig
Document Type:Doctoral Thesis
Language of publication:German
Date of Publication (online):2021/07/29
Date of first Publication:2021/07/29
Publishing Institution:Technische Universität Kaiserslautern
Granting Institution:Technische Universität Kaiserslautern
Acceptance Date of the Thesis:2021/05/28
Date of the Publication (Server):2021/07/29
Tag:Analytische Modellierung; Diskrete Elemente Methode; Experimentelle Untersuchung; Finite Elemente Methode; Füllstandüberwachung; Nichtinvasiv; Schüttgutsilo
GND Keyword:Materialmanagement; Zustandsüberwachung; Silo; Mathematische Modellierung; Sensitivitätsanalyse
Page Number:XVI, 269
Faculties / Organisational entities:Kaiserslautern - Fachbereich Maschinenbau und Verfahrenstechnik
DDC-Cassification:6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau
MSC-Classification (mathematics):62-XX STATISTICS / 62Pxx Applications [See also 90-XX, 91-XX, 92-XX] / 62P30 Applications in engineering and industry
Licence (German):Creative Commons 4.0 - Namensnennung (CC BY 4.0)