Skip to content
New issue

Have a question about this project? Sign up for a free GitHub account to open an issue and contact its maintainers and the community.

By clicking “Sign up for GitHub”, you agree to our terms of service and privacy statement. We’ll occasionally send you account related emails.

Already on GitHub? Sign in to your account

Processing and visualization of measured data #4

Open
2 tasks
kaklik opened this issue Oct 12, 2021 · 0 comments
Open
2 tasks

Processing and visualization of measured data #4

kaklik opened this issue Oct 12, 2021 · 0 comments

Comments

@kaklik
Copy link
Member

kaklik commented Oct 12, 2021

Průběh měření

TF-MOTORSCALE má dva základní měřící režimy, které se liší pouze okrajovými podmínkami během měření.

Statické měření linearity tahu

V tomto režimu TF-MOTORSCALE leží staticky na ploše, případně může být i namontovaná na zaparkovaném autě.
Na adaptér TF-MOTORSCALE je připevněna měřená propulzní soustava (akumulátor, ESC regulátor, motor, vrtule).
V nehybném vzduchu pak proběhne sweep přípusti motoru z nulové hodnoty do maximálního tahu a zpět. Během tohoto měření jsou zaznamenávány náhodnoty:

  • Přípust regulátoru [%]
  • Příkon regulátoru [W]
  • Tah motoru [N]
  • V budoucnu moment vrtule/motoru [Nm]
  • Airspeed pro kontrolu klidové hodnoty rychlosti vzduchu [m/s]

Dynamické měření tahu za nenulové rychlosti

V tomto režimu TF-MOTORSCALE je namontovaná na pojízdném autě, schopném jet dlouhou dráhu v klidné atmosféře.
Na adaptér TF-MOTORSCALE je připevněna měřená propulzní soustava (akumulátor, ESC regulátor, motor, vrtule).

Následně je proveden sweep rychlosti jízdy autem (změna proměnné airspeed). Tato změna musí být provedena na několikrát, kdy pokaždé bude dosaženo ustálené rychlosti. (Zrychlení totiž bude ovlivňovat měřenou hodnotu tahu).
Při každé ustálené rychlosti pak může být proveden sweep přípusti motoru od nulového tahu do plného tahu. Nulový tah je zde důležitý (Možná že by dokonce mělo dojít k zabrždění vrtule), neboť na nulovém tahu je potřebné odečíst hodnotu aerodynamického odporu celé soustavy.

Během měření jsou zaznamenávány tyto hodnoty:

  • Přípust regulátoru [%]
  • Příkon regulátoru [W]
  • Tah motoru [N]
  • V budoucnu kroutivý moment vrtule/motoru [Nm]
  • Airspeed pro konstrolu klidové hodnoty rychlosti vzduchu [m/s]
  • (Možná zrychlení auta pomocí GPS?)

Zpracování a vizualizace dat

Měření by měla být zpracována do grafů které budou zachycovat následující hodnoty:

  • Účinnost propulze v závislosti na přípusti pro různé airspeed - 2D graf s několika křivkami (Vstupní parametry Příkon, Přípust, Tah, Airspeed)
  • Tah motoru vzhledem k přípusti pro různé airspeed - 2D graf s několika křivkami (Vstupní parametry Přípust, Tah, Airspeed)
  • Kroutivý moment vrtule v závislosti na přípusti pro různá airspeed - 2D graf s několika křivkami (Vstupní parametry Přípust, Moment, Airspeed)

Zde je příklad podobného grafu (na místo přípusti je zde proměnnou stoupání vrtule):

image

K tomu, aby to bylo možné, tak bude potřeba během měření ověřit, že pro všechny grafy je dostatek měřených hodnot. Tj. existuje dost hodnot pro každý pracovní bod celého systému.
Na to existuje buď možnost udělat nějaký graf, který zachytí hustotu naměřených bodů v každém pracovním bodě. A nebo budou výše zméněné grafy průběžně vykreslovány z dosud naměřených hodnot.
Real-time vykreslování hodnot má komplikaci v tom, že když bude vícekřivkový graf vykreslován například pro křivky 0, 5, 10 a 15 m/s. A měření bude probíhat pro nějakou konkrétní hodnotu, například 15m/s tak je velmi málo pravděpodobné, že bude změřeny hodnoty, přesně při rychlosti 15m/s, ale naopak lze předpokládat, že hodnoty okolo této rychlosti budou fluktuovat, taktéž i rychlost jízdy.
Přirozeným řešením tohoto problému pro post-processing zpracování by bylo uspořádat data do 3D struktury s osami Např. rychlost, přípust, tah. Tyto hodnoty následně proložit nějakým polynomem. A pak teprve vykreslit data do 2D grafu pomocí řezu grafem na úrovni 15 m/s v rychlostní ose.

image

Následné řezy pak mohou být i na ostatních potřebných rychlostech.

Překážky které potřebujeme vyřešit

  • Umět kreslit 2D grafy ze vzájemně asynchronních dat (tohle třeba plotjuggler neumí)
  • Vyřešit způsob vyčištění dat pro zafixovanou vstupní proměnnou. Respektive pro křivky odpovídající jedné zafixované vstupní proměnné vynesené do 2D grafu.
@kaklik kaklik mentioned this issue Oct 12, 2021
12 tasks
Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment
Labels
None yet
Projects
None yet
Development

No branches or pull requests

1 participant