Fault detection of a planetary gear system based on non-linear dynamic modeling and vibration signals via non-stationary time series models
Doğrusal olmayan dinamik modelleme ve titreşim sinyallerine dayalı bir planet dişli sisteminin durgun olmayan zaman serisi modelleri ile hata tespiti
- Tez No: 800702
- Danışmanlar: PROF. DR. ENDER CİĞEROĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Makine Dinamiği, Titreşimi ve Akustiği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, durağan olmayan zaman serisi modelleri ve doğrusal olmayan dinamik modelleme kullanarak bir dişli sisteminde arıza teşhis problemini araştırmayı amaçlamaktadır. Dişli kutularının arıza teşhisi, durum izleme bağlamında devam eden ve önemli bir araştırma konusudur. Farklı endüstrilerde ve araçlarda bulunan makinelerde çeşitli dişliler ve dişli kutuları kullanılmaktadır. İmalat sırasında şanzıman arızalarının tespiti de önemli bir konudur. Diş profil hatası, helis açısı hatası (helisel dişlilerin) ve montaj hataları gibi hatalar daha önce bahsedildiği gibi hatalardandır. Diğer bazı arızalar, makine çalışırken meydana gelir ve önceden tespit edilmezlerse, sonunda feci arızalara neden olabilirler. Bu tür hataların örnekleri arasında dişli dişi çatlaması, yüzeyde çukurlaşma ve parçalanma yer alır. Arıza tespiti için öncelikle diş kök çatlağı dahil doğrusal olmayan bir dinamik model geliştirilmiştir. Daha sonra mevcut literatürde verilen sonuçlar kullanılarak hatalı dinamik model doğrulanmıştır. Bir sonraki adımda, deneysel veriler kullanılarak arıza tespiti gerçekleştirilir. Süreç, Hızlı Fourier Dönüşümü (FFT) aracılığıyla frekans spektrumundaki arıza özelliklerini belirlemek için bir test düzeneğinden ölçülen titreşim sinyallerinin analizi ile başlar. FFT analizinden önce, Zaman Senkron Ortalama (TSA) yöntemi ile sinyallerin ortalaması alınır. FFT analizinden önce, Zaman Senkron Ortalama (TSA) yöntemi ile sinyallerin ortalaması alınır. Daha sonra, TSA sinyalleri, Fonksiyonel Zaman Serisi Zamana Bağlı Otoregresif Hareketli Ortalama (FS-TARMA) adı verilen durağan olmayan bir zaman serisi modeli aracılığıyla modellenir. Ardından, sağlıklı ve arızalı dişli kutuları ile ilgili modeller karşılaştırılarak bir arıza tespit ve lokalizasyon algoritması geliştirilmiştir. Son olarak, deneysel sonuçların yanı sıra teorik sonuçlar, uygulanabilirliğini ve etkinliğini göstermek için geliştirilen yöntemin kullanımıyla analiz edilir.
Özet (Çeviri)
The current study aims to investigate the fault diagnosis problem in a gear system using non-stationary time series models and non-linear dynamic modeling. Fault diagnosis of gearboxes is an ongoing and significant research topic in the context of condition monitoring. Various gears and gearboxes are used in machinery found in different industries and vehicles. During manufacturing, detecting gearbox faults is also an important task. Faults such as tooth profile error, helix angle error (of helical gears), and assembly errors are of the faults as mentioned earlier. Some other faults occur when the machinery is operating and if they are not prognosed in advance they can finally result in catastrophic failures. Instances of such faults include gear tooth crack, surface pitting, and spalling. For fault detection, first, a non-linear dynamic model, including tooth root crack, is developed. Then the dynamic model with fault is verified by using the results given in the available literature. In the next step, fault detection using experimental data is carried out. The process starts with the analysis of the vibration signals measured from a test setup to identify the fault features in the frequency spectrum via Fast Fourier Transform (FFT). Before FFT analysis, the signals are averaged via Time Synchronous Averaging (TSA) method. Subsequently, the TSA signals are modeled via a non-stationary time series model called Functional Time Series Time Dependent Autoregressive Moving Average (FS-TARMA) and its another form called FS-TAR. The developed method of fault detection, utilizes the identified models for vibration analysis and the estimation of Power Spectral Densities to evaluate fault effects in the time-frequency domain. Subsequently, a fault detection and localization algorithm is developed by comparing models associated with healthy and faulty gearboxes. Finally, the experimental results, as well as theoretical results, are analyzed by the use of the developed method to demonstrate its applicability and effectiveness.
Benzer Tezler
- Vibration analysis and fault detection of a faulty slider crank mechanism
Arızalı bir krank biyel mekanizmasının titreşim analizi ve arıza tespiti
AYBERK ZENGER
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Makine MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN ÖZTÜRK
- Bir arıza izleme ve bildirim sistemi gerçeklemesi
Implementation of a fault detection and announcement system
İBRAHİM TOLGA HASDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ. DR. SALMAN KURTULAN
- Çoklu tank sistemlerinde gözleyici tabanlı sistem arızasının tespiti ve izolasyonu
A fault detection and isolation method of an observer based system in multitank system
MURAT AYDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. FİKRET ÇALIŞKAN
- Fotovoltaik sistemlerde hata tespiti ve sınıflandırılması için doğrusal ve doğrusal olmayan boyut azaltma tekniklerinin karşılaştırmalı bir değerlendirmesi
A comparative evaluation of linear and nonlinear dimensionality reduction techniques for fault detection and classification in photovoltaic systems
GÖKHAN KARACA
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÜMİT ÇİĞDEM TURHAL
- Kalıcı Mıknatıslı Vernier Makinesi İçin Sargı İçi Kısa Devre Arızasının Kaçak Manyetik Akı İle Tespiti
Inter-Turn Short Cırcuıt Fault Detectıon of a Permanent Magnet Assisted Vernıer Machıne Through Stray Magnetıc Field
NAZİF KEREM ATAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAbdullah Gül ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DİDEM TEKGÜN