Geri Dön

Vibration based condition monitoring of pumping systems in textile dyehouses

Tekstil boyahanelerindeki pompalama sistemlerinin titreşim tabanlı durum izlemesi

  1. Tez No: 652350
  2. Yazar: CANBERK DEMİRCAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET AKAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 88

Özet

Pompalar, endüstriyel işletmelerde hayati öneme sahiptir ve bu nedenle durumlarının izlenmesi gerekmektedir. Bu tez, ilaç, yiyecek ve tekstil terbiye fabrikalarında sıklıkla kullanılan esnek kanatçıklı pompalarda meydana gelecek hataların titreşim işaretlerine dayalı tespit ve teşhisine odaklanmaktadır. Pozitif deplasmanlı bir pompa olan esnek kanatçıklı pompalarda en çok kanatçıklarla ilgili problemler gözlemlenmektedir. Kavitasyon ise kanatçık hasarına ve aşınmasına en çok sebep olan olgudur. Literatürde pozitif deplasmanlı pompalarla ilgili birçok çalışma olmasına rağmen, bu çalışmalardan hiçbirinde esnek kanatçıklı pompalara odaklanılmamıştır. Bu tezde, ilk olarak, deney düzeneğinden titreşim ve motor akımı işaretlerinin toplanabilmesi için gereken veri toplama sistemleri tasarlanmıştır. Sonrasında, pompanın farklı çalışma durumları altında toplanan verilerden titreşim ve motor akımı özellikleri çıkartılmıştır ve bu özelliklerin ayırt edicilikleri analiz edilmiştir. Motor akımı özelliklerinin pompanın farklı çalışma durumlarını ayırt etmekte başarılı olmadığı sonucuna varılmıştır. Titreşim işaretlerinin zaman, frekans ve zaman-frekans özelliklerini girdi olarak kullanan sınıflandırıcılar eğitilmiştir. Eğitilen karar destek makinesi ve yapay sinir ağı sınıflandırıcıları ile gerçekleştirilen performans testlerinin sonuçları sunulmuştur. Titreşim işaretlerinden elde edilen dalgacık varyansları kullanılarak eğitilen ileri beslemeli sinir ağları, esnek kanatçıklı pompanın çalışma durumlarını %99'un üstünde bir başarım oranıyla sınıflandırmıştır. Gerçekleştirilen çalışmaların son adımı olarak, esnek kanatçıklı pompalarda hata teşhis ve tespiti için önerilen sayısal işaret işleme zinciri, gömülü sistem üzerinde gerçeklenmiştir.

Özet (Çeviri)

Condition monitoring of pumps is very important due to their critical role in industrial plants. This thesis focuses on vibration based fault detection and diagnosis of the flexible impeller pumps which are mostly used in pharmaceutical, food processing and textile finishing plants. The common problems of this type of positive displacement pumps are associated with the impellers and the cavitation is the main cause of impeller wear and damage. In the literature, there are many studies focused on the condition monitoring of positive displacement pumps. Nevertheless, none of these studies is particularly concentrated on the flexible impeller pumps. In this study, firstly, the data acquisition system has been devised for collecting vibration and motor current signals from the experimental setup. The separation ability of the features extracted from the vibration and motor current signals collected under different pump conditions has been investigated. The analysis regarding motor current signals has shown that they are not that distinctive to separate the conditions experienced by flexible impeller pumps. The classifiers exploiting features based on the time domain, frequency domain and time-frequency domain representations of vibration signals have been trained. The results regarding the performances of trained multi-class support vector machine and feedforward neural network classifiers have been presented as well. The findings of the thesis show that the feedforward neural networks exploiting wavelet variance features perform very well for classifying the flexible impeller pump conditions focused on. Eventually, a digital signal processing chain for fault detection and diagnosis of flexible impeller pumps has been proposed and realized in the embedded hardware.

Benzer Tezler

  1. Building sensor-based real-time predictive maintenance system by utilizing artificial intelligent techniques

    Yapay akıllı teknikleri kullanarak sensör tabanlı gerçek zaman tahminli bakım sistemi kurulması

    RAGHAD MOHAMMED KHORSHEED

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA

  2. Diyafram duvarlarda stabilite probleminin sonlu elemanlar yöntemi kullanılarak irdelenmesi ile ilgili bir inceleme

    A study with finite element method for the stability problems of the diaphragm walls

    ENDER ÇETİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geoteknik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUĞRUL ÖZKAN

  3. Katkılı taze harçların reolojik performansına sıcaklığın etkisinin araştırılması

    Investigation of the effect of temperature on the rheological performance of fresh mortars with additive

    MECİT TARKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    İnşaat MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. KEMAL TUŞAT YÜCEL

  4. Roller bearing failure detection using vibration analysis

    Silindirik masuralı rulmanlarda titreşim analiziyle arıza tespiti

    KEMAL MAZANOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    Makine MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA SABUNCU

  5. Vibration-based fault detection for ball bearings

    Bilyalı rulmanlarda titreşim verileri kullanılarak hasar tespiti

    REZA GOLAFSHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KENAN YÜCE ŞANLITÜRK