Elektrik motorlarında rulman arızalarının oluşumu ve titreşim işaretlerinin spektral analizi ile arıza tanısı
Bearing damage detection and fault diagnosis using the spectral analysis methods for motor vibration signal
- Tez No: 101315
- Danışmanlar: DOÇ.DR. SERHAT ŞEKER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2001
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Bölümü
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 76
Özet
ELEKTRİK MOTORLARINDA RULMAN ARIZALARININ OLUŞUMU VE TİTREŞİM İŞARETLERİNİN SPEKTRAL ANALİZİ İLE ARIZA TANISI ÖZET îndüksiyon motorları, endüstride en dayanıklı ve kullanımı en yaygın olan makinalardır. Sözkonusu bu motorların elektriksel ve mekaniksel kısımlarındaki arızaların erken belirlenmesi ise endüstriyel bir sürecin güvenli ve ekonomik işletimi için çok önemlidir. Bu nedenle endüstriyel bir sistemin süreç donanımlarının izlenmesi ve erken arıza tanısının artan ihtiyacı, makine ölçmelerinden eskimeye duyarlı enformasyonu çıkarma için yeni ve güvenilir bir işaret analizi tekniği geliştirmeye yönelik çabalan da arttırmıştır. Elektrik makinelerinin arıza tanısında, bozuklukların % 50 sinden fazlası, rulman ve mil dengesizlikleri gibi mekaniksel karakterdedir. Bu durumlar için spektral analiz tekniği, farklı işletim koşulları altında dönen makinelerin veri analizini yapmak için kolaylıkla kullanılabilir. Durağan işaretler genellikle standart Fourier Dönüşümü Teknikleri kullanılarak analiz edilir. Sistem durağan olmayan veya geçici bir duruma girdiği zaman Fourier Tekniği, işaretin bu duruma uygun dar bölgesinde çalışamaz. Durağan olmayan analiz, zaman- frekans ve zaman-ölçek teknikleri kullanılarak yerine getirilebilir. Bu anlamda en fazla kullanılan yöntem Spektral Analiz teknikleridir. Spektral analiz yöntemlerinin bir uygulaması olan bu çalışmanın amacı da, makine rulmanlarında hızlandırılmış mekaniksel yaşlanma süreçleri ile ilgili olarak, elektrik motorlarından alınmış titreşim işaretlerinden özellik çıkartmak ve indüksiyon motorlarının her bir yaşlanma sürecinde rulman bozulmasının etkisini belirlemektir. Bu ise, Güç Spektrum Yoğunluğunun titreşim işaretlerine uygulanması ile kolaylıkla başarılmıştır. Böylece rulman arızası kaynaklı rotor dengesizliklerinin gelişimi de eskitme süreçleri vasıtasıyla izlenebilmiştir.
Özet (Çeviri)
BEARING DAMAGE DETECTION AND FAULT DIAGNOSIS USING THE SPECTRAL ANALYSIS METHODS FOR MOTOR VIBRATION SIGNAL SUMMARY Induction motors are the most rugged and the most widely used machines in industry. The early detection of anomalies in the electrical or mechanical parts of the electric motors is important to the safe and economic operation of an industrial process. The increased need for monitoring and prognosis of process equipment in industrial system has increased the efforts towards developing new and reliable signal analysis tecniques for extracting degradation-sensitive information from machinery measurements. More than fifty percent of the failures are mechanical in nature, such as bearing, balance and alignment-related problems. For these situations, the spectral analysis tecniques can be easily used for the data analysis of rotating machinery under the different operating conditions. Stationary signals are often analyzed by using the standard Fourier Transform Tecniques. When the system is non-stationary or undergoes a transient, the Fourier Tecnique does not provide proper compression of the signals. The analysis of non stationary signals may be performed using the time-frequency and time-scale tecniques. The most used technique is the Spectral analysis tecniques. The purpose of this project is also to extract features from vibration signals measured from motors subjected to accelerated bearing fluting aging, and to detect the effects of bearingfluting at each aging cycle of induction motors. This is achieved by the application of Spectral Analysis Tecniques to vibration signals. Hence, the imbalance of the rotor is easily determined by the evaluation of the aging process. XI
Benzer Tezler
- Elektrik motorlarında dalgacık analizi yaklaşımı ile rulman arıza tanısı ve yapay zeka tabanlı bir durum izleme sistemi
Bearing fault diagnosis with the approach of wavelet analysis and a condition monitoring system based on artificial intelligence in electric motors
EMİNE AYAZ
Doktora
Türkçe
2002
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERHAT ŞEKER
- Neuro classifiers for condition and bearing health assessment of an electric motor
Elektrik makinasında durum ve rulman sağlığı değerlendirmesi için nöro sınıflandırıcılar
MINA GHORBAN ZADEH BADELI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU BAYRAM KARA
- Data-driven condition monitoring and fault diagnosis of VFD-FED induction motors
Değişken frekanslı sürücü ile beslenen asenkron motorlarda veri odaklı durum izleme ve arıza tanılama
ALPER SENEM
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL
- Sabit mıknatıslı senkron motorda yapay zeka yöntemleri ile mekanik hataların teşhisi
Mechanical fault diagnosis in the permanent magnet synchronous motor with artifical intelligence techniques
MEHMET AKAR
Doktora
Türkçe
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İLYAS ÇANKAYA
- Üç fazlı asenkron motorlarda rulman arızalarının giderilmesine yönelik bulanık mantık tabanlı soğutma sistemi tasarımı
Design of fuzzy logic based cooling system for eliminating the bearing faults in three phase asynchronous motors
FERHAT HALAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Sistemleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HASAN ERDİNÇ KOÇER