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Smart Suspension - TCC v2
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Smart Suspension - TCC v2
1.
Confidential© CTR Carinthian
Tech Research AG CTR Carinthian Tech Research AG Competence Centre for Advanced Sensor Technologies 3D Magnetic Steering Wheel Angle and Suspension Travel Detection Bruno Paes Spricigo 28.11.2016 Federal University of Santa Catarina Technological Center of Joinville Automotive Engineering
2.
Confidential© CTR Carinthian
Tech Research AG Page 1 Objetivos • Sugerir uma aplicação automotiva envolvendo o uso de um novo sensor Hall de três dimensões em suspensões ativas; • Usar o campo magnético para mensurar movimentos; • Melhorar a performance dos sistemas atuais através da inovação no método de medição. Fonte: BMW UK (2016).
3.
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Tech Research AG Page 2 Suspensões ativas Detecção do movimento da suspensão • Movimento mecânico utilizando potenciômetros ou sensores Hall 2D; • Aceleração entre massa suspensa e não suspensa, ou só massa suspensa com acelerômetros; • Sensores de nível para suspensões a ar ou hidráulicas. Ações de acordo com o movimento • Sistemas embarcados assistência (ESP, TCS, …); • Controle dos parâmetros de amortecimento (válvulas eletro-mecânicas ou fluido ferromagnético); • Atuadores (hidráulicos, pneumáticos ou motores lineares). Suspensões Ativas • Supera o conflito entre conforto e estabilidade; • Semiativa: Varia o coeficiente de amortecimento; • Ativa: Adiciona energia ao sistema e ativamente move os componentes.
4.
Confidential© CTR Carinthian
Tech Research AG Page 3 Métodos utilizados de medição • Sensores e atuadores em sistemas de suspensões semiativas e ativas: • Infineon AG possui sistemas com sensores magnéticos 2D para utilização em medição de movimento de suspensão; • Segundo Knowles (2011) alguns veículos utilizam sensores Hall para medir movimento de suspensão, sem citá-los.
5.
Confidential© CTR Carinthian
Tech Research AG Page 4 Proposta • Transmissão do movimento linear da cremalheira para rotação do sensor. • Movimento da suspensão para movimento linear do ímã. • Medir os movimentos de suspensão e direção utilizando apenas um sensor Hall 3D e um ímã;
6.
Confidential© CTR Carinthian
Tech Research AG Page 5 Proposta • Proposta completa incluindo os movimentos rotacional e linear; • Mapa magnético simples: 3 componentes 2 posições.
7.
Confidential© CTR Carinthian
Tech Research AG Page 6 Proposta • Medindo posição linear • Medindo posição angular
8.
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Tech Research AG Page 7 Proposta • Combinação • 0 grau • 45 graus
9.
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Tech Research AG Page 8 Montagem da proposta • Montagem final para o experimento;
10.
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Tech Research AG Page 9 Vídeo da proposta
11.
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Tech Research AG Page 10 Vídeo da proposta
12.
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Tech Research AG Page 11 • Calibração (varreduras); • Eixo z do robô simula o movimento da suspensão (movimento rápido); • Movimento manual do mecanismo para simular o movimento da direção (escala graduada). Experimento
13.
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Tech Research AG Page 12 Experimento
14.
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Tech Research AG Page 13 • Medição do ângulo do sensor; • Varredura -15 < z < 15 mm (gráfico -10 < z < 10 mm evitando final do ímã); • Ângulo do sensor 30 graus; • Erro máximo de 4 % nesse cenário. Resultados do experimento
15.
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Tech Research AG Page 14 • Medição da posição do ímã; • Varredura -15 < z < 15 mm (gráfico -10 < z < 10 mm evitando final do ímã); • Ângulo do sensor 15 graus; • Erro máximo de 20 % nesse cenário (perto de d = 0). Resultados do experimento
16.
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Tech Research AG Page 15 Perfil de estrada • Análise de perfil de estrada: comportamento dinâmico, análise de fadiga, resposta em frequência. Fonte: Bogsjo (2007, p. 2).
17.
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Tech Research AG Page 16 • Posição do ímã através das equações; • Pontos entre -10 < d < 10 mm; • Ângulo do sensor fixo em 30 graus; • Erro máximo de ~10 % nesse cenário. Resultados do perfil de estrada
18.
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Tech Research AG Page 17 • Posição do ímã e ângulo do sensor através da tabela de pesquisa; • Curva paramétrica com variação de d e β simultaneamente; • Varredura -10 < d < 10 mm para ímã e -40 < β < 40 graus; • Erro máximo > 20%. Resultados do perfil de estrada
19.
Confidential© CTR Carinthian
Tech Research AG Page 18 Conclusões: • Erro muito alto em todos os cenários (não aplicável em um sistema real); • Método da tabela de pesquisa possui erros menores, porém ainda altos (movimentação manual do mecanismo simulando a direção); • Sistema tem grande potencial de melhoria e aplicação; • Objetivo sugerir aplicação para novo sensor Hall 3d foi atingido; • Sistema consegue interpretar as componentes do campo magnético e traduzi-las para dois posicionamentos distintos. Conclusões e sugestões para trabalhos futuros
20.
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Tech Research AG Page 19 Melhorias sugeridas: • Trabalhar nas tolerâncias de construção e encaixe do mecanismo; • Mudar a configuração magnética (relação entre complexidade e facilidade de aceitação do projeto) • Utilizar novos esquemas matemáticos no mapeamento do movimento angular para aumentar o intervalo de medição; • Utilizar motor linear para simulação do movimento da direção; • Implementar o Sistema em um veículo (são necessários os valores de referência). Conclusões e sugestões para trabalhos futuros
21.
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Tech Research AG CTR Carinthian Tech Research AG Competence Centre for Advanced Sensor Technologies 3D Magnetic Steering Wheel Angle and Suspension Travel Detection Bruno Paes Spricigo 28.11.2016 Federal University of Santa Catarina Technological Center of Joinville Automotive Engineering
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