Guida degli insegnamenti

Syllabus

Partially translatedTradotto parzialmente
[W000049] - METODI E STRUMENTI PER LA DIAGNOSTICAMETHODS AND TOOLS FOR DIAGNOSTICS
Gian Marco REVEL
Lingua di erogazione: ITALIANOLessons taught in: ITALIAN
Laurea Magistrale - [IM09] INGEGNERIA MECCANICA (Curriculum: MECCANICO COSTRUTTIVO) Master Degree (2 years) - [IM09] MECHANICAL ENGINEERING (Curriculum: MECCANICO COSTRUTTIVO)
Anno di corsoDegree programme year : 2 - Primo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2018-2019
Anno regolamentoAnno regolamento: 2017-2018
Crediti: 6
Ore di lezioneTeaching hours: 48
TipologiaType: D - A scelta dello studente
Settore disciplinareAcademic discipline: ING-IND/12 - MISURE MECCANICHE E TERMICHE

LINGUA INSEGNAMENTO LANGUAGE

Italiano

Italian


PREREQUISITI PREREQUISITES

Il corso presuppone che gli studenti abbiano conoscenze di base sui principali strumenti per le misure meccaniche e termiche.

The students should have basic knowledge of the principal instruments for mechanical and thermal measurements.


MODALITÀ DI SVOLGIMENTO DEL CORSO DEVELOPMENT OF THE COURSE

Lezioni frontali: 32 ore
Esercitazioni in aula o in laboratorio: 16 ore

Lectures: 32 hours
Class or Lab exercises: 16 hours


RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI LEARNING OUTCOMES
Conoscenze e comprensione.

L’insegnamento fornisce le conoscenze utili alla
progettazione, alla gestione ed all’applicazione di
sistemi di misura, algoritmi di analisi e di procedure
per il controllo di qualità, la diagnostica industriale ed
il monitoraggio strutturale


Capacità di applicare conoscenze e comprensione.

Lo studente saprà scegliere la tecnica diagnostica
sperimentale appropriata, sia per la componente
strumentale che quella algoritmica; ciò verrà trattato
con riferimento a numerosi casi applicativi, sia in
modalità didattica frontale che tramite esercitazioni di
laboratorio.


Competenze trasversali.

L’insegnamento tratterà di tecniche per la diagnostica
con esempi applicativi scelti in diversi contesti
ingegneristici (meccanici, civili/edili, ecc.), che non
ingegneristici, favorendo un approccio
multidisciplinare allo studio ingegneristico


Knowledge and Understanding.

The course provides knowledge for the design,
management and implementation of measurement
systems , analysis algorithms and procedures for
quality control , industrial and structural monitoring
diagnostics


Capacity to apply Knowledge and Understanding.

The student will know how to choose the appropriate
experimental technique diagnostics , both for the
instrumental component and for the algorithmic; this
is discussed with reference to a number of
application cases , both in classroom teaching mode
through laboratory exercises


Transversal Skills.

The course will cover techniques for diagnostics with
application examples chosen in different contexts
engineering ( mechanical , civil / construction , etc . )
, as well as in non- engineering context , fostering a
multidisciplinary approach to the study



PROGRAMMA PROGRAM

Contenuti (lezioni frontali)
Il corso mira a fornire le conoscenze utili alla progettazione, alla gestione ed all'applicazione di sistemi di misura e di procedure per il controllo di qualità, la diagnostica industriale ed il monitoraggio strutturale.
La diagnostica ed il controllo di qualità. Tipologie di segnali: acustici, vibrazionali, immagini.
Elementi di analisi dei segnali per la diagnostica industriale: analisi nel dominio del tempo, analisi nel dominio della frequenza, analisi nel dominio delle quefrenze, Joint time-frequency analysis e wavelets, analisi di segnali modulati e analisi dell'inviluppo, analisi degli ordini nelle macchine rotanti, analisi di domini 2D (immagini).
Le caratteristiche dello stato di salute delle macchine con riferimento ai componenti meccanici costituenti gli impianti industriali (alberi sbilanciati, motori elettrici, turbomacchine centrifughe e assiali, macchine alternative, riduttori a ingranaggi, trasmissioni a cinghie, cuscinetti a rotolamento e cuscinetti lubrificati).
Strumenti di misura per il controllo di qualità: tipologie di strumenti utilizzati, esigenze metrologiche degli strumenti di misura.
Prove non distruttive: magnetoscopia, ultrasuoni, techniche full-field basate su elaborazione di immagini (shearografia, termografia infrarossa).
Estrazione delle caratteristiche e classificazione di segnali mediante reti neurali.
Esercitazioni in aula o in laboratorio
Esercitazione con strumenti di misura per la diagnostica, applicazione a casi reali in diversi settori. Esercitazioni di analisi e classificazione dei segnali usando Matlab e Labview.

Contents (lectures)
The objectives are the design, management and application of measurement systems and diagnostic procedures for quality control, industrial diagnostics and non-destructive testing.
Diagnostics and quality control. Signals typologies: acustical, vibrational, images.
Elements of data analysis for industrial and clinical diagnostics: Time domain, Frequency domain, Cepstrum domain, Modulated signals and envelope analysis, Joint time-frequency analysis and wavelets, Rotating machinery and order tracking, 2D domains (images).
The features for machinery health monitoring with reference to the main components constituting the industrial plants (unbalanced shafts, electrical motors, centrifugal and axial turbomachines, alternative machinery, gears, belt transmission, rolling bearings and lubricated bearings).
Measurement instrumentation for the quality control: instrumentation, metrological requirements.
Non destructive testing: magnetoscope, ultrasound, shearography, infrared thermography.
Feature extraction and signal classification by neural networks.
Laboratory experiences
Practical experiences with instruments for diagnostics, application to real cases. Signal analysis and classification using Matlab e Labview.


MODALITÀ DI SVOLGIMENTO DELL'ESAME DEVELOPMENT OF THE EXAMINATION
Modalità di valutazione dell'apprendimento.

L'esame consiste nella discussione orale degli argomenti del corso. È facoltativo lo svolgimento di una tesina di carattere sperimentale su uno degli argomenti del corso, presso il laboratorio del Dipartimento di Ingegneria Industriale e Scienze Matematiche. In tal caso l’eventuale tesina verrà discussa nel corso dell'esame.


Criteri di valutazione dell'apprendimento.

Lo studente, nel corso della prova orale, dovrà dimostrare di possedere le conoscenze utili alla progettazione, alla gestione ed all'applicazione di sistemi di misura e di procedure per il controllo di qualità, la diagnostica industriale ed il monitoraggio strutturale. Per superare con esito positivo l'esame, lo studente dovrà dimostrare di possedere una complessiva conoscenza dei contenuti dell’insegnamento, esposti in maniera sufficientemente corretta con utilizzo di adeguata terminologia tecnica. La valutazione massima verrà conseguita dimostrando una conoscenza approfondita dei contenuti dell'insegnamento, esposta con completa padronanza del linguaggio tecnico.


Criteri di misurazione dell'apprendimento.

Attribuzione del voto finale in trentesimi sulla base delle conoscenze e capacità dimostrate dallo studente e misurate secondo i Criteri di Valutazione dell'Apprendimento sopra indicati.


Criteri di attribuzione del voto finale.

Ad ogni domanda posta (solitamente 3) verrà dato un voto in trentesimi. Il voto finale corrisponderà alla media dei voti nelle singole domande. La presentazione e discussione dell'eventuale tesina sostituirà una delle domande e pertanto anche ad essa sarà attribuito un voto in trentesimi. La lode verrà attribuita agli studenti che, avendo conseguito la valutazione massima, abbiano dimostrato una particolare padronanza della materia.


Learning Evaluation Methods.

Oral examination and optional discussion of a final project carried out in the laboratoies of the Department of Industrial Engineering and Mathematical Sciences.


Learning Evaluation Criteria.

The student, during the oral examination, will have to demonstrate to have the fundamental knowledge of the design, management and application of measuerement systems and procedures for quality control, insutrial diagnostic and non-destructive testing. In order to pass the exam with positive results, the student will have to show an overall knowledge of the course contents, which will have to be exposed with sufficient and correct use of technical terms. The maximum score will be achieved by demonstrating a deep knowledge of the course contents presented with a fully appropriate technical approach


Learning Measurement Criteria.

Score in a scale with 30 levels (e.g. 27/30) based on knowledge and capacities demonstrated by the student and measured according to the Learning Evaluation Criteria.


Final Mark Allocation Criteria.

For each question (usually 3) posed to the student, a score in the scale with 30 levels will be assigned. The final overall score will correspond to the average of the scores for each single question. The presentation and discussion of the optional final project will substitute one of the questions with a score in the same scale. The Laude will be assigned to the students that, having achieved the maximum score, will also demonstrate an outstanding knowledge in the discussed topics.



TESTI CONSIGLIATI RECOMMENDED READING

Dispense del docente con le slide proiettate a lezione. Di volta in volta si indicheranno anche riferimenti bibliografici relativi agli argomenti svolti. A titolo indicativo si fornisce una breve lista di alcuni testi utili.
1. E. Doebelin, "Strumenti e metodi di misura", ed. Mc Graw Hill, 2004.
2. Primers e Technical review disponibili sul sito: www.bksv.com
3. L. Furlanetto, "Manuale di manutenzione degli impianti industriali e dei servizi", ed. Franco Angeli, 1998.
4. J.L. Semmlow, "Biosignal and Biomedical Image Processing - MATLAB-Based Applications, ed. CRC Press, 2004.

Print of the course slides provided by the professor; For some topics indications on specific references will be given, e.g.: 1. E. Doebelin, "Strumenti e metodi di misura", ed. Mc Graw Hill, 2004.
2. Primers e Technical review disponibili sul sito: www.bksv.com
3. L. Furlanetto, "Manuale di manutenzione degli impianti industriali e dei servizi", ed. Franco Angeli, 1998.
4. J.L. Semmlow, "Biosignal and Biomedical Image Processing - MATLAB-Based Applications, ed. CRC Press, 2004.


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Scheda insegnamento erogato nell’A.A. 2018-2019
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento.
Academic year 2018-2019

 


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