Fault detection and diagnostics in universal motors by signal processing
Universal motorlarda sinyal işleme yordamları ile arıza sezme ve tanımlama
- Tez No: 50513
- Danışmanlar: PROF.DR. BÜLENT SANKUR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1996
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 105
Özet
VI ÖZET Ses, titreşim, tako gerilimi, besleme gerilimi ve besleme akım sinyalleri motorun arızalı olup olmadığım yansıtırlar. Normal çalışma koşullarından sapma durumunda bu sinyallerin karakteristikleri değişir. Bu sinyalleri analiz ederek ve sonuçları arızasız motor verileriyle karşılaştırarak, arıza saptaması ve ya da sınıflandırması yapılabilir. Bu sinyallerin her biri tek basma veya birkaç sinyal birarada motor arızasını tespit etmede kullanılabilir. Motorun değişkenlerini izleyerek arıza tespitine olanak veren teknikler geliştirilmiştir. Bu izleme teknikleri motor durum izleme teknikleri olarak bilinir. Durum izleme teknikleri iki ana kategoriye ayrılır, örseleyen ve örselemeyen. Örseleyen yöntemde, incelenen motor sökülür, halbuki örselemeyen yöntemde motor normal olarak çalışırken veri toplamaya imkan verir. Modern sinyal işleme teknikleri, özellikle süreçlerin temelini motorun çalışma yapısını anlama zemini üzerine oturtarak, işletmelerin ve süreçlerin daha iyi izlenmesine olanak verir. Motordan elde edilen sinyalleri analiz etmek için çeşitli sinyal işleme yordamları vardır. Bu tezde, ses ve titreşim sinyallerini izleyerek ve analiz ederek universal motorlardaki çeşitli kusurları ve arızaları tespit etme hedef alındı. Ele alman arıza tipleri, sırasıyla, fırça/kollektörün bozuk olması, rulman hataları, balansı bozuk rotor ve yırtık folyolu rotordan oluşmuştur. Bu tür kusurlu motorlardan gelen ses ve titreşim smyallerinin arızasız motorlannkine göre farklılıklarım saptayıp, kusur sınıflandırması yapılmaktadır. Sonuçların değerlendirilmesinde, periyodogram spektrumu ve bu spektrumdan elde edilen öznitelikler kullanılmıştır. Bir doruk yakalama algoritması uygulanarak maksimum genliğe sahip frekanslar bulunmuş, bu doruk genlMerinin kusur tipine göre değişimleri saptanmıştır. Bu farklılaşmalar istatistiksel olarak değerlendirilmiştir.vıı TABLE OF CONTENTS Page ACKNOWLEDGMENTS ii ABSTRACT iii ÖZET iv TABLE OF CONTENTS vii LIST OF FIGURES ix LIST OF TABLES xiii 1. INTRODUCTION 1 1.1. Signal Processing for Fault Diagnosis in Rotating Machinery 1 1.2. Fault Detection and Diagnosis in Universal Motors 3 1.3. Statement of the Problem 5 1.4. Previous Work 5 1.5. Chapterwise Summary 7 2. NOISE AND VIBRATION IN UNIVERSAL MOTORS 9 2.1. Sound and Vibration in Universal Motors (UM) 9 2.2. Noise Generation Mechanisms due to Faults 11 2.3. Fault Types in Universal Motors 13 3. METHODS OF ACOUSTICS AND VIBRATION MEASUREMENTS 21 3.1. Sound and Vibration 21 3.2. Basic Acoustical Quantities 22 3.3. Sound Sources: Point, Line and Plane Sources 24 3.4. Sound Measurement Chambers 25 3.5. Basics of Vibration 26 3.6. Measurement Set-up 28
Özet (Çeviri)
IV ABSTRACT The acoustics, vibration, tacho voltage (tacho is apart of the universal motor used to get a feedback from the motor to control the speed), feeding voltage and the supply current signals reflect the health of the motor. When there is a diversion from the normal operating situation these signals change their characteristics. By analyzing these signals and comparing the results with the reference data obtained from the non-defective motors, the anomalous behaviour can be detected. These signals can be used individually or together in the fault detection of the motors. A number of techniques have been developed which monitor certain parameters of the motors, allowing its health to be determined. These monitoring techniques are known as Machine Condition Monitoring. Condition monitoring technique can often be separated into two main categories, those being invasive and those being non-invasive. Invasive monitoring, as the name suggests, involves the disassembly of the motor in question, whereas the non-invasive techniques allow the health of the motor to be obtained while the motor is still in its normal operation. Modern signal processing techniques allow us to see much more deeply into the operations of plants and processes, particularly when we base the procedure on a fundamental understanding of the mechanics of operation of the machine. There are various kinds of signal processing tools to analyze the signals obtained from the motors. In this work we aim to detect the noise problems and identify the various faults in the universal motors by monitoring and analyzing the sound and vibration signals. This method contributes a cheap approach to fault identification of the sound and vibration signals coming from the defective motors, that could originate from a defective brush and/or commutator, defective bearings, an unbalanced rotor or from a torn-folio of the rotor) are compared against the sound database of non-defective motors. For fault identification purposes extensive use of periodogram spectra was made. Feature extracted from spectra were assessed as for their discriminatory power, sincerotating machinery gives rise to resonant spectra, spectral peaks were found to be the best set of evidence to classify between motor fault types. Preliminary statistical results with spectral peaks indicate that it is feasible to develop a noninvasive tool based on acoustics / vibration data for fault classification
Benzer Tezler
- Asenkron makina otomasyonu ve bir bant taşıma sisteminin otomasyonunun projelendirilmesi
Başlık çevirisi yok
OZAN ARAY
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURDAN GÜZELBEYOĞLU
- Design of model based fault detection system for washing machine electric motors
Başlık çevirisi yok
EVREN ALBAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
1998
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CAN ÖZSOY
- Model based diagnosis of the oxygen sensors
Oksijen algılayıcıların model tabanlı arıza teşhisi
KÜBRA EKİNCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL
- Vibration-based fault detection for ball bearings
Bilyalı rulmanlarda titreşim verileri kullanılarak hasar tespiti
REZA GOLAFSHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KENAN YÜCE ŞANLITÜRK
- Pantograf-katener sistemlerinde görüntü işleme tabanlı temassız izleme yöntemlerinin geliştirilmesi
Development of image processing based contactless monitoring methods in pantograf-catenary systems
ORHAN YAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET KARAKÖSE