Uncertainty of Efficiency Measurements in Electric Drives

The two central goals of this master's thesis are to serve as a guidebook on the determination of uncertainty in efficiency measurements and to investigate sources of uncertainty in efficiency measurements in the field of electric drives by a literature review, mathematical modeling and experimental means. The influence of individual sources of uncertainty on the total instrumental uncertainty is investigated with the help of mathematical models derived for a balance and a direct air cooled calorimeter. The losses of a frequency converter and an induction motor are measured with the input-output method and a balance calorimeter at 50 and 100 % loads. A software linking features of Matlab and Excel is created to process measurement data, calculate uncertainties and to calculate and visualize results. The uncertainties are combined with both the worst case and the realistic perturbation method and distributions of uncertainty by source are shown based on experimental results. A comparison of the calculated uncertainties suggests that the balance calorimeter determines losses more accurately than the input-output method with a relative RPM uncertainty of 1.46 % compared to 3.78 - 12.74 % respectively with 95 % level of confidence at the 93 % induction motor efficiency or higher. As some principles in uncertainty analysis are open to interpretation the views and decisions of the analyst can have noticeable influence on the uncertainty in the measurement result.

Magneettikuvauslaitteen vääristymän korjausalgoritmin toiminnan vaikutus kuvanlaatuun

Tässä työssä tutkittiin magneettikuvauslaitteiden vääristymän korjausalgoritmien toimintaa ja niiden vaikutusta kuvien laatuun. Kuvaukset tehtiin yhteensä kuudella eri magneettikuvauslaitteella ja kuvat analysoitiin käyttäen kahta eri menetelmää. Ensimmäisessä testissä kuvattiin ACR:n (American College of Radiology) valmistama testikappale, eli fantomi, ACR:n suosittelemien kuvausparametrien mukaan. Fantomi kuvatiin vääristymänkorjausalgoritmi päällä ja pois päältä. Molemmat kuvasarjat analysoitiin kahdella tavalla: manuaalisesti ja automaattisesti. ACR on laatinut tarkat ohjeet analyysien tekemiseen. Automaattiseen analysointiin käytettiin kehitysvaiheessa olevaa Automated Analysis Tool for ACR MRI Phantom Measurements (AAT-ACR) -ohjelmaa. Eri laitteiden tuloksia vertailtiin toisiinsa. Toista testiä varten rakennettiin MaxFOV-fantomi niminen testifantomi, joka kuvattiin yhteensä kolmella eri laitteella. Kyseisen fantomin avulla on mahdollista tutkia magneettikuvauslaitteiden todellinen maksimaalinen kuva-ala. Kuvaukset tehtiin vääristymäkorjaus päällä ja pois päältä. Analysointia varten kehitettiin oma automaattinen Matlab-ohjelmisto. Eri laitteiden tuloksia vertailtiin toisiinsa. ACR:n fantomilla tehtyjen testien tulos näyttää, että pienellä kuva-alalla (noin 20 cm ja alle) ei virheenkorjausalgoritmin käyttö tai käyttämättä jättäminen aiheuta suurta virhettä tuloksiin vaan tulokset ovat hyvin lähellä toisiaan. Tämä vastaa hyvin sitä, että magneettikentän ja gradienttien lineaarisuus on kaikkein suurin juuri magneettikuvauslaitteen keskiössä ja sen lähistöllä. Automaattinen ohjelmisto tuotti tuloksiin suurempia vaihteluja kuin manuaalinen analyysi. Automaattinen ohjelmisto on kuitenkin vasta kehitysvaiheessa, joten on selvää, että ohjelmiston antamissa tuloksissa saattaa olla algoritmien toiminnasta aiheutuvia virheitä. MaxFOV-fantomilla tehdyt testit osoittavat, että siirryttäessä suuriin kuva-aloihin (yli 20 cm) on virheenkorjauksella suuri merkitys. Jo 30 cm kuva-alalla erot korjattujen ja korjaamattomien kuvien välillä olivat suuret. Kuvia vertailtaessa on myös selvästi nähtävissä, että virheenkorjausalgoritmi rajoittaa kuva-alan maksimia.

Tasavirtamoottoreilla toteutetun kameranvakautusjärjestelmän identifiointi

Identifiointia voidaan käyttää erilaisten järjestelmien parametrointiin, ja tässä työssä kyseisellä operaatiolla mallinnettiin järjestelmäkameran vakauttamiseksi rakennettua kolmiakselista järjestelmää. Työn tavoitteena oli saada järjestelmästä matemaattinen malli niin, että sen avulla voitaisiin simuloida järjestelmän toimintaa säätävän PID-säätimen arvoja, minkä pohjalta koko järjestelmä pystyttäisiin virittämään paremmin. Tutkielmassa saatu malli muodostettiin matlab-ohjelmalla järjestelmän mittausdatan perusteella. Mittauksissa mitattiin manuaalisesti viritetyn järjestelmän tuloja sekä lähtöä, ja niiden perusteella muodostettiin ARX-mallit jokaiselle järjestelmän kolmelle akselille. Kirjainyhdistelmä ARX, viittaa nyt MISO-järjestelmään, sekä regressioon mallin tulon ja lähdön välillä. MISO- järjestelmällä on yksi lähtö ja useita tuloja, joita työssä tehdyssä mallissa oli kolme kappaletta. Mallien tarkkuudeksi saatiin 60-75%. Identifioinnista saadulle mallille muodostettiin simulointimalli, jonka avulla järjestelmä simuloitiin nopeammaksi. Simuloidut PID-arvot viritettiin järjestelmälle myös käytännössä, jonka jälkeen identifiointi toistettiin kahden identifioidun siirtofunktion vertailua varten. Järjestelmille tehtyjen askelvastekokeiden vertailun mukaan, eri identifioidusta saadut järjestelmät, jotka sisälsivät kuitenkin saman säätimen, erosivat toisistaan huomattavasti, vaikka teoriassa niiden pitäisi olla samat. Erot selittyivät mallin identifioinnin riittämättömällä tarkkuudella. Lopuksi virityksen onnistumista testattiin järjestelmällä käytännössä, tekemällä sille askelvastekokeet vanhoilla sekä simuloinnista saaduilla uusilla säätimen arvoilla. Testien mukaan järjestelmän kahden akselin asettumisaikaa saatiin muutettua 5,0 ja 0,8 sekuntia nopeammaksi, mutta kolmannesta akselista tuli epästabiili. Epästabiilius ei ole toivottua, mutta sen havaitseminen osoittaa, että stabiiliksi simuloitu järjestelmä voi todellisuudessa saada epästabiilin lopputuloksen, mikäli simulointimalli sisältää virhettä.