Roller bearing fault detection using rotary encoder
Açısal enkoder kullanarak bilyalı rulmanlarda hata tespiti
- Tez No: 856676
- Danışmanlar: PROF. DR. KENAN YÜCE ŞANLITÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Makine Dinamiği, Titreşimi ve Akustiği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
Birçok endüstriyel makina için makina duruşlarının azaltılması, bakım süreçlerinin yönetilmesi ve çalışma sürelerinin uzatılması karşılaşılan başlıca zorluklardan birkaçıdır. Makinalarda meydana gelen herhangi bir arıza ya da hata ciddi ekonomik kayıplara sebebiyet verebilecek makina duruşlarına neden olabilir. Bu nedenle endüstriyel şirketler, verimliliklerini optimize edebilmek adına sistematik bir bakım stratejisine ihtiyaç duyarlar. Duruma dayalı bakım stratejisi, verimliliği ve güvenilirliği sayesinde makina bakım alanında en çok kullanılan bakım tekniklerinden biridir. Rulmanlar dönen sistemlerde yaygın olarak kullanılan temel makina elemenlarından biridir, ancak beklenmedik arızalara eğilimlidirler. Çoğu durum izleme sistemi, geleneksel titreşim ölçümüne dayalıdır. Son yıllarda ise, alternatif bir metodoloji olarak mil açısal titreşimleri temelli rulman hasar tespit yöntemleri araştırmacılar tarafından bir hayli ilgi görmektedir. Öteleme yönündeki titreşimler ile karşılaştırıldığında açısal titreşimlerin kullanılmasının bazı avantajları mevcuttur. Örneğin, enkoderler dönen bileşenlere yakın konumlandıklarından ivmeölçerlerden daha yüksek sinyal-gürültü oranına sahiptir. Ek olarak, açısal enkoderler genellikle mevcut sistemlerin birçoğunda halihazırda bulunan sistemin bir parçası olan dahili tip sensörlerdir. Sisteme genellikle ilave bir sensör eklenmemesi ekonomik avantaj sağlar. Ancak enkoder sinyalleri düzensiz yük değişimleri ve elektrik sistemindeki dalgalanmalar gibi etmenlerden olumsuz yönde etkilenir ve bu etmenler sinyale gürültü olarak yansır. Tanı bilgisini içeren düşük enerjili sinyallerin gürültü kaynaklı maskelenmesi hata teşhisini zorlaştırır. Bu nedenle araştırmacılar, gürültülü sinyallerden değerli olan tanı bilgilerini çıkarabilmek adına sinyal işleme alanında ileri yöntemler geliştirmek için sürekli çaba sarf etmektedirler. Bu doğrultuda, nispeten kendini kanıtlamış ve geleneksel ivmeölçer bazlı hata tespitinde sık kullanılan yöntemler incelenmiş ve açısal titreşim bazlı hata tespitine uygulanabilirliği araştırılmıştır. İlaveten bu yöntemlerin hibrit kullanılmasına dayalı yeni hata tespit metotları geliştirilmiş ve deneysel doğrulamaları yapılmıştır. Tez kapsamında özellikle sinyal gürültü ayıklama aşamasına ölçüm sinyalinin hata tespit kabiliyetini arttırabilmek adına özel ilgi gösterilmiştir. Sinyal gürültü ayıklanması öncesi ve sonrası durumlar incelenmiş, pozitif yönde katkı yaptığı gözlemlenmiştir. Tezin ilk kısmında, duruma dayalı bakım stratejileri ve titreşim bazlı uygulamalara kısaca değinildikten sonra ele alınan problem tanıtılmıştır. Problem tanıtımı sonrası mevcut literatür incelenmiştir. Literatür incelemesi enkoder bazlı hata tespit metotları ve sinyal işleme metotları olmak üzere iki alt başlıkta verilmiştir. İkinci kısımda ise öncelikle anlık açısal hız kavramı ele alınmış, bu başlığın altında enkoder çalışma mekanizması ve mil anlık açısal hız ölçüm metotu tanıtılmıştır. Anlık açısal hız kavramının ele alınması sonrası rulman hata frekansları tanıtılmış, matematiksel alt yapısı ve ilgili formülasyonları verilmiştir. Daha sonra sinyal işlemede kullanılan zarf analizi, spektral kurtosis teknikleri tanıtılmıştır. İlaveten sinyal gürültü ayıklama ve sinyal kalitesinin iyileştirilmesinde kullanılan Tekil Değerlere Ayrıştırma (Singular Value Decomposition, SVD) ve Empirik Mod Ayrıştırma (Empirical Mode Decomposition, EMD) metotlarının teorik alt yapısı özet bir şekilde sunulmuştur. Takip eden kısımda ise çalışmanın deneysel kısmına odaklanılmış kullanılan test düzeneği tanıtılmış ve ölçüm detayları verilmiştir. Bu çalışma kapmasında Bosch firmasına ait hali hazırda yüksek basınç yakıt pompalarının uzun ömür dayanım testlerinde kullanılan test düzeneği ve ilgili ekipmanlar kullanılmıştır. Test düzeneği içten yanmalı motorlarda kullanılan yakıt enjeksyion sistemi alt parçası olan yüksek basınç pompasının çalışma koşullarını simüle edecek şekilde tasarlanmıştır. Kullanılan yüksek basınç pompası pistonlu bir pompa olup kam mili vasıtasıyla tahrik edilmektedir. İçten yanmalı motorlardakinin aksine kam mili elektrik motoru vasıtasıyla tahrik edilmekte olup gerekli tork elektrik motoru tarafından karşılanmaktadır. Test düzeneği mekanik sistemlere ilaveten, yakıt ve yağ sistemlerini de içeren hidrolik düzenekler de barındırmaktadır. Çalışmalar firmaya ait araştırma ve geliştirme departmanın test merkezinde yürütülmüştür. İncelenen metotların deneysel doğrulanması adına sistemde bulunan ve tahrik milini destekleyen rulmanlardan biri hedef seçilmiştir. Seçilen rulman silindirik makaralı rulman olup iç bileziği ayrılabilmekte tekrar sökülüp takılabilmektedir. Geliştirilen metotların etkinliğini incelemek adına seçilen silindirik makaralı rulmanın iç bileziği üzerinde farklı boyutlarda yapay hatalar oluşturulmuştur. Seçilen rulmanın hatasız ve hatalı olduğu durumları temsilen farklı ölçümler alınmıştır. Bunlardan ilki, rulmanın hatasız olduğu durumda alınan referans ölçüm olarak adlandırılan ölçümdür. İkinci ve üçüncü ölçümler ise 1 mm ve 2 mm hata genişliğine sahip rulmanlar ile alınan hata bilgilerini barındırması beklenilen ölçümlerdir. Test düzeneğinin karmaşık yapısı ve ölçüm sırasında karşılaşılan negatif etkenlerden dolayı, ölçülen sinyaller beklendiği üzere önemli ölçüde gürültü içermektedir. Uygulanan sinyal işleme teknikleriyle gürültünün önemli ölçüde ayıklanması ve sinyal kalitesinin iyileştirilmesi hedeflenmektedir. Dördüncü kısımda, tez kapsamında kullanılan sinyal işleme teknikleri ve metotlar detaylıca incelenmiş, araştırmalar neticesinde elde edilen ulaşılan sonuçlar sunulmuştur. İncelenen sinyallerin analizi ve sinyal işleme metotlarının uygulanması noktasında açık kaynak kodlu bir yazılım olan Python yazılımı ve ilgili sinyal işleme kütüphaneleri kullanılmıştır. Literatür taraması ve araştırmalar esnasında gözlemlenen zengin sinyal işleme teknik çeşitliliği ve exponansiyel büyümeye ithafen Python yazılımı bilinçli olarak tercih edilmiştir. Dördüncü kısım içerisinde üç ana sinyal işleme metodolojisi sunulmuştur. İlk olarak farklı boyutlarda oluşturulan rulman arızalarını tespit etmek için spektral kurtosis ve zarf analizi tabanlı sinyal işleme metodolojisi kullanılmıştır. Analizler sonucunda rulman iç bilezik arıza frekansı ve harmonikleri zarf spektrumunda başarıyla tespit edilmiştir. Hata genişliği arttırıldığında spektrumlarda görülen rulman iç bilezik hata frekansı harmoniklerinin değişimleri incelenmiş, bazı harmoniklerin genliğinin arttığı tespit edilmiştir. Dördüncü bölümün ikinci kısmında ise tekil değerlere ayrıştırma ve empirik mod ayrıştırma bazlı rulman hata tespit metodolojisi önerilmiştir. Özellikle tekil değerlere ayrıştırma sinyal işleme tekniğinde kullanılan matris işlemlerinden kaynaklı görece yüksek bilgisayar performansına gereksinim duyulmaktadır. Bu görece yüksek bilgisayar performansından tasarruf edebilmek adına hedef sinyaller tekrardan örneklenerek veri sayısı düşürülmüştür. Veri sayısının düşürülmesi sonrası sinyalde bulunan gürültünün azaltılması için tekil değerlere ayrıştırma sinyal işleme tekniğinden faydalanılmıştır. Sinyalde bulunan gürültü ayıklandıktan sonra empirik mode ayrıştırma ile sinyal farklı bantlara ayrıştırılmıltır. Daha sonra ayrıştırılan bu bantlar spektrum analizi vasıtasıyla frekans alanında incelenmiştir. Geliştirilen metot, doğrudan empirik mod ayrıştırma tekniği uygulanan, ön sinyal işleme adımı olarak gürültü ayıklama uygulanmamış sinyal ile kıyaslanmıştır. Elde edilen kıyaslamalar sonucunda, geliştirilen hibrit metot ile rulmanın iç bilezik hata frekansı başarı ile tespit edilebiliyorken, doğrudan spektrum analizi veya sadece empirik mod ayrıştırma tekniğinin uygulanmasıyla rulman hata frekansı tespit edilememiştir. Anlık açısal hız sinyallerinin doğrudan analizi ile rulman hata tespiti rulman arıza frekanslarının sinyal içerisinde çok düşük bir enerjiye sahip olmasından dolayı bir hayli zorludur. Bu nedenle sinyal içerisinde baskın olan dişli ve mil frekansları gibi kararlı frekansların filtrelenmesi kritik önem arz etmektedir. Bu bağlamda üçüncü metotta sinyal içerisinde yer alan kararlı elemanların filtrelenmesine odaklanılmıştır. Kararlı frekansların filtrelenmesi sonrası genlik ve zarf spektrumlarında filtreleme öncesi tespiti güç olan hata frekansı ve harmonikleri kolaylık ile tespit edilebilmiştir. Ayrıca hatanın dönen bir eleman üzerinde olması dolayısıyla hata frekansının mil dönüş frekansı ile modülasyonu sonucu hata frekansı etrafında yan bantlar gözlemlenmiştir. Alınan ölçümler sadece tek bir hız da alınmamış olup belirli bir hız aralığı taranmıştır. Hız etkisi incelendiğinde ise farklı hızlarda tutarlı sonuçlar elde edildiği görülmüştür. Buna rağmen, mil dönüş hızının artmasıyla gürültü miktarı da arttığı için görece düşük hızlarda rulman iç bilezik arıza frekansı daha kolay tespit edilmiştir. Sonuç olarak, bu tez kapsamında elde edilen bulgular ışığında, rulmanların mevcut durumlarının izlenmesi ve arızalarının tespiti hususunda enkoder bazlı durum izleme metodlarının, geleneksel ivmeölçer bazlı titreşim metodlarına güçlü bir alternatif olabileceği gösterilmiştir. Bunun yanında, sinyallerden gürültü ayıklanması ile mevcut metodların rulman hata frekansı tespit kabiliyetlerinin önemli ölçüde arttırılabildiği/artırılabileceği gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
For many industrial complex machines, there are various challenging issues which include reducing machine downtime, managing repairs and maximising operating times. Any problem or fault in machines can cause failures and downtimes which in turn can lead to significant economic losses. Therefore, industrial companies need to plan organized maintenance strategies for optimum productivity. Condition based monitoring stands out as a highly effective and dependable method widely utilized in the field of maintenance. For rotating systems, rolling bearings are one of the commonly used essential machine elements that are prone to unexpected failures. Traditional monitoring methods predominantly rely on conventional vibration measurements. In recent years, a novel approach to monitoring the condition of bearings using torsional vibration signals via encoder has attracted great attention by scholars. Encoder signals offer notable benefits over standard vibration signals. For instance, encoders have higher signal to noise ratio than accelerometers because they are located close to the rotary components while accelerometers suffer from long and complicated transfer paths. Moreover, encoders are usually built-in type sensors which make them part of the available systems, and this brings additional economic advantages for condition monitoring. However, captured encoder signals are impacted by adverse factors like speed uncertainties due to random load fluctuations and variations in electric supply. These factors predominantly affect low-level signals, where diagnostic information is frequently masked by noise. In order to overcome this challenging problem, researchers continuously strive to create sophisticated signal processing strategies for the effective extraction of crucial diagnostic insights from signals with significant noise interference. In this thesis, conventional and relatively well-established signal processing methods typically employed in vibration-based fault detection are examined and their implementations in encoder-based fault diagnosis are investigated. Particular attention is paid to signal de-noising and enhancement of the measured signals to improve fault detection performance of proposed method. In the first chapter, the problem addressed in this thesis is introduced in detail and the existing literature is thoroughly reviewed. In the second chapter, encoder specific details and employed signal processing methods are described. Briefly, working principle of encoders and Instantaneous Angular Speed (IAS) measurement concept are examined. Theoretical background of the the signal processing methods used in this thesis are also presented in this chapter. The subsequent chapter details the experimental setup and outlines the specifics of the measurement campaign. For the experimental part of the study, an existing Bosch test bench, designed for endurance validation of high-pressure pumps, is employed. For the experimental validation of the fault detection methods used in this thesis, artificial faults are created on the inner rings of cylindrical roller bearings. Due to the complicated design of the setup and the adverse effects encountered during the signal acquisition, measured data inherently contained significant amount of background noise. Chapter four focuses on the signal processing of the measured raw data, aiming to extract hidden information which is critical for detecting bearing faults. An open-source software, Python, along with its signal processing libraries, are employed to process the measured signal and apply various signal processing methods for extracting diagnosic information from measured data. This software choice is based on the diverse range of available techniques and exponential growth observed in this area. In this chapter, three different methodologies for fault detection are introduced. The first employs envelope analysis and spectral kurtosis for detection of faults on the bearing's inner ring. In this context, different fault sizes are examined, and the effectiveness of a hybrid approach is investigated. The results clearly indicate that successful identification of the fault frequency of the bearing's inner ring can be captured via the envelope spectra. In the second method, signal de-noising is the main focus of the investigation. Empirical mode decomposition and singular value decomposition-based bearing fault detection methodology is proposed and proposed method is compared with direct empirical mode decomposition applied signal without prior signal de-noising. The findings reveal that the proposed methodology effectively identifies the bearing inner ring fault frequency in the presence of considerable amount of background noise. In contrast, approaches relying solely on spectrum analysis and the direct application of empirical mode decomposition demonstrate limited effectiveness under similar conditions. When analyzing instantaneous angular speed variations captured by an encoder, directly detecting fault-indicative frequency components is challenging since the bearing fault carries low energy in the signal. Therefore, the third method focuses on removing the most deterministic components from the signal. After filtering, fault frequencies and harmonics were distinguishable in the signal spectra at various speeds, yielding consistent results. Modulation-related sidebands were also observed in the signal. Upon examining the effect of speed, it was found that in our case, detecting bearing frequencies at relatively lower rpms was easier due to the increase in noise content with rising speed. As a result, findings in this thesis leads to the conclusion that encoder signal-based fault detection methods offer an important alternative in bearing condition monitoring. Besides, bearing fault detection capability of the existing methods can be significantly improved by the use of signal de-noising.
Benzer Tezler
- 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
2021
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
- Makina performansının titreşim analizi metodları yardımıyla belirlenmesi ve rulmanlarda titreşim analizi ile hasar tesbiti
Başlık çevirisi yok
BİLGİN KONAÇ
- Dengesiz yüke maruz silindirik masuralı rulman arızasının titreşim analiziyle belirlenmesi
Beari̇ng fault detecti̇on under unbalance effect usi̇ng vi̇brati̇on analysi̇s
ÖZKAN ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Makine MühendisliğiUşak ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSA YEŞİLYURT
- Dişli çark hata ve hasarlarının titreşim analizi ile belirlenmesi
Identifying the faults in gears with vibration analysis
VOLKAN SİPAHİ
- Yapay zekâ ve sinyal işleme yöntemleri ile rulmanlarda taşlama yanığı hatasının tespiti
Detection of grinding burn defect in bearings with artificial intelligence and signal processing methods
NURDOĞAN CEYLAN
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEZGİN KAÇAR