Condition monitoring of ball bearings using vibration analysis
Rulmanlı yatakların titreşim analizi kullanılarak durum izlenmesi
- Tez No: 945313
- Danışmanlar: PROF. DR. JOHAN E. CARLSON
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Luleå University of Technology
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Sinyalizasyon Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 54
Özet
Günümüz endüstrisinde, arıza sonrası bakım, önleyici bakım veya tahmine dayalı bakım farketmeksizin, bakım faaliyetleri üretim sürecindeki en önemli maliyet kalemlerinden birini oluşturmaktadır. Rulmanlı yataklar makinelerin en hayati bileşenlerinden olup, üretimi keserek bu elemanların değiştirilmesi oldukça maliyetlidir. Bu yuvarlanma elemanlarında olası arızaların tespit edilmesi ve mevcut durumun izlenmesi yoluyla tahmine dayalı bakım stratejisinin oluşturulması, endüstrinin bu mekanik cihazların maksimum kullanım ömründen faydalanmasını sağlayacak ve bakım maliyetlerini önemli ölçüde azaltacaktır. Rubico AB'de devam etmekte olan titreşim analizine dayalı durum izleme projesi kapsamında, bu tez çalışması endüstriden elde edilen ölçüm verilerini analiz etmek üzere yeni bir algoritmanın adım adım anlaşılmasını ve önce çevrimdışı işleme, ardından sabit noktalı bir dijital sinyal işlemcisi üzerinde uygulanmasını hedeflemektedir. Algoritma performansını maksimize etmek için farklı yaklaşımlar test edilmiş ve karşılaştırılmış; çevrimdışı kayan nokta hassasiyetli ve sabit noktalı uygulamalardan elde edilen sonuçlar değerlendirilmiştir. Yöntemin endüstriden alınan farklı veri setleri üzerinde çalıştırılmasıyla, patentli algoritmanın ölçüm nesnesi ve ortamı hakkında önbilgi olmaksızın rulmanlı yatakların iç ve dış bileziklerindeki arızaları tespit edebildiği gösterilmiştir. Sabit noktalı dijital sinyal işlemcisi üzerinde uygulama konsepti de başarıyla kanıtlanmıştır.
Özet (Çeviri)
In today's industry, whether it is run-to-failure, preventive, or predictive, maintenance is one of the major expenses in the production process. Ball bearings are one of the most vital elements in machinery and maintenance cost for replacement of those elements with interrupting the production is one of the most expensive. Establishing predictive maintenance for those rolling bearings by detecting the possible defects and monitoring the current condition will enable the industry to use the maximum life span of those mechanical devices and reduce the cost of maintenance considerably. Within the ongoing project of condition monitoring by using vibration analysis at Rubico AB, this thesis work aims to understand and implement a new algorithm step-by-step, first as off-line processing, and then on a fixed-point digital signal processor to analyze the measured data from industry. Different approaches for maximizing the performance of the algorithm are tested, compared; and the results from both off-line floating point precision and fixed-point implementation are evaluated. By running the method on different data sets from industry, it has been shown that the patented algorithm manages to detect the defects on the inner or outer race of the ball bearings without a priori knowledge about the measurement object and environment. The concept for implementation on a fixed-point digital signal processor is also proven.
Benzer Tezler
- Arızalı bilyalı rulmanların tespitinde makine öğrenmesi kullanımı ve nesnelerin interneti tabanlı durum izleme ve ikaz sisteminin geliştirilmesi
Using machine learning in the detection of faulty ball bearings and the development of the internet of things based condition monitoring and warning system
MUSTAFA ÇAKIR
Doktora
Türkçe
2022
Makine Mühendisliğiİskenderun Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELÇUK MISTIKOĞLU
- 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
- Bilyeli rulman hasarlarının titreşim analizi ile tespiti ve gemi makinelerinde kestirimci bakım uygulaması
Detection of ball bearings defects by vibration analysis and implementation of predictive maintenance on ship's machinery
MURAT ÇİMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN AZMİ ÖZSOYSAL
- Yapay bağışıklık ile asenkron motor hata teşhisi
Artificial immune based induction motor fault diagnosis
EMRE DANDIL
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN ÇALIŞ
- On the predictability of time series by metric entropy
Zaman serilerinin metrik entropi yardımıyla tahmin edilebilirliği
HAKKI ERHAN SEVİL
Yüksek Lisans
İngilizce
2006
Makine Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SERHAN ÖZDEMİR