Elektrik motorları, neredeyse her türlü endüstri alanında yaygın olarak kullanılmaktadır. Motorda oluşacak hatalar tüm sistemin işlemez hale gelmesine sebep olabilir. Arızanın oluşmaya başlamasının tespiti, elektrik motorunun çalıştırdığı sistemin sürekliliğini sağlamak için oldukça önemlidir. Bir elektrik motorunun en fazla arıza veren kısmı rulmanlarıdır. Rulman bileşenlerinin herhangi birinde oluşacak arıza motordan alınarak tespit edilebilir. Bu hatalar belirli frekans değerlerinde ani sinyallerdir. Geleneksel işaret işlemede kullanılan Fourier dönüşümünün bazı yetersizlikleri, işaret işlemede, farklı dönüşüm teknikleri geliştirme yolunu açmıştır. Sinyal analizinin sadece frekans düzlemi veya zaman düzleminde yapılması, sinyal içerisindeki bir bilginin düşünülmemesi anlamına gelmektedir. Özellikle durağan olmayan sinyallerin analizinde, işaretin frekans ve zaman bilgilerini aynı anda elde etmek için geliştirilen dalgacık dönüşümü tekniği mükemmel sonuçlar vermektedir. Bir sinyali, çok çözünürlü analiz mantığı ile frekans bileşenlerine ayırarak inceleyen ayrık dalgacık dönüşümü ile elektrik motorundan alınan arıza sinyalleri, analiz edilip arıza tanımlanabilir. Bu çalışmada öncelikle sinyal analiz yöntemleri üzerinde durulmuş ve deneysel sonuçların incelenmesinde kullanılacak dalgacık dönüşümü hakkında bilgi verilmiştir. Deneyde kullanılan 1 HP, üç fazlı, dört kutuplu elektrik motorundan bilgileri almak için veri toplama sisteminin tasarlanması, deneysel çalışmanın sonraki aşamasıdır. Deneysel düzenek, motordan gerilim, akım, hız, sıcaklık ve titreşim bilgilerini alıp, sinyal işleme kartı ile sayısallaştırılarak, bilgisayara kaydetmek amacıyla oluşturulmuştur. Veriler sağlam durum ve arızalı durum olmak üzere iki ayrı durum için alınmıştır. Tezin son bölümünde, hazırlanan deneysel düzenek ile alınan sinyaller dalgacık analizi ile incelenmiş ve rulmandaki arıza tanısı gerçekleştirilmiştir. Rulmanda ki bilye ve dış bilezik arızaları belirlenmiş ve rulmanın iç bileziğinde arıza oluşmaya başladığı tespit edilmiştir. Bu anlamda, dalgacık dönüşümü kullanılarak arızanın başlangıç anı tespiti, gerçek zamanlı motor izleme sistemi gerçekleştirilebilir. ANAHTAR KELİMELER: Dalgacık dönüşümü, Rulman arızaları, motor arıza tanısı, Ayrık dalgacık dönüşümü.
Electrical motors are the most widely used in nearly every type of industrial process. Whole system can be out of service when the motors are out of order. The correct diagnosis of beginning of the faults is very important for the system in which electricity motors are used in. Most of the motor failures occur due to the bearing faults. The reason of the fault is recognized by obtained information regarding to the spike signals from motors. Fourier transformation known as traditional transform process has some weakness in signal processing so it leads to apply new algorithms on signal analysis. Using only time domain or frequency domain restrict the analysis results. Especially, application of wavelet transformation to the non-stationary signals for getting frequency and time information at the same time gives excellent results. Discrete wavelet transformation that is a multi resolution algorithm analyses the signal by separating the signal into frequency components. In this thesis, information on the signal analysis processes and wavelet transformation used in analysis are given initially. Establishing the experimental system in order to get information from 1 HP, three phases, four poles electricity motor used in the experiment, is the next stage of the study. Experimental data such as motor vibration, current, voltage, shaft speed and temperature signals are acquired from experimental system. Then, the whole data set regarding to the healthy and faulty conditions are saved in a computer by digitizing using a data acquisition card. In the last secti on of the thesis, received signals from experimental system are analyzed by using discrete wavelet transformation and motor bearing faults have been diagnosed. Ball and outer race faults were recognized by analyzing signal information. Besides, the inner race fault has been found at the beginning stage. Thus, in this context thesis contents can be used in real-time applications for further works. KEYWORDS: Wavelet transformation, bearing faults, diagnosis of motor faults, Discrete Wavelet transform.
Tez (Yüksek Lisans) - Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Anabilim Dalı, 2006.
Kaynakça var.
Elektrik motorları, neredeyse her türlü endüstri alanında yaygın olarak kullanılmaktadır. Motorda oluşacak hatalar tüm sistemin işlemez hale gelmesine sebep olabilir. Arızanın oluşmaya başlamasının tespiti, elektrik motorunun çalıştırdığı sistemin sürekliliğini sağlamak için oldukça önemlidir. Bir elektrik motorunun en fazla arıza veren kısmı rulmanlarıdır. Rulman bileşenlerinin herhangi birinde oluşacak arıza motordan alınarak tespit edilebilir. Bu hatalar belirli frekans değerlerinde ani sinyallerdir. Geleneksel işaret işlemede kullanılan Fourier dönüşümünün bazı yetersizlikleri, işaret işlemede, farklı dönüşüm teknikleri geliştirme yolunu açmıştır. Sinyal analizinin sadece frekans düzlemi veya zaman düzleminde yapılması, sinyal içerisindeki bir bilginin düşünülmemesi anlamına gelmektedir. Özellikle durağan olmayan sinyallerin analizinde, işaretin frekans ve zaman bilgilerini aynı anda elde etmek için geliştirilen dalgacık dönüşümü tekniği mükemmel sonuçlar vermektedir. Bir sinyali, çok çözünürlü analiz mantığı ile frekans bileşenlerine ayırarak inceleyen ayrık dalgacık dönüşümü ile elektrik motorundan alınan arıza sinyalleri, analiz edilip arıza tanımlanabilir. Bu çalışmada öncelikle sinyal analiz yöntemleri üzerinde durulmuş ve deneysel sonuçların incelenmesinde kullanılacak dalgacık dönüşümü hakkında bilgi verilmiştir. Deneyde kullanılan 1 HP, üç fazlı, dört kutuplu elektrik motorundan bilgileri almak için veri toplama sisteminin tasarlanması, deneysel çalışmanın sonraki aşamasıdır. Deneysel düzenek, motordan gerilim, akım, hız, sıcaklık ve titreşim bilgilerini alıp, sinyal işleme kartı ile sayısallaştırılarak, bilgisayara kaydetmek amacıyla oluşturulmuştur. Veriler sağlam durum ve arızalı durum olmak üzere iki ayrı durum için alınmıştır. Tezin son bölümünde, hazırlanan deneysel düzenek ile alınan sinyaller dalgacık analizi ile incelenmiş ve rulmandaki arıza tanısı gerçekleştirilmiştir. Rulmanda ki bilye ve dış bilezik arızaları belirlenmiş ve rulmanın iç bileziğinde arıza oluşmaya başladığı tespit edilmiştir. Bu anlamda, dalgacık dönüşümü kullanılarak arızanın başlangıç anı tespiti, gerçek zamanlı motor izleme sistemi gerçekleştirilebilir. ANAHTAR KELİMELER: Dalgacık dönüşümü, Rulman arızaları, motor arıza tanısı, Ayrık dalgacık dönüşümü.
Electrical motors are the most widely used in nearly every type of industrial process. Whole system can be out of service when the motors are out of order. The correct diagnosis of beginning of the faults is very important for the system in which electricity motors are used in. Most of the motor failures occur due to the bearing faults. The reason of the fault is recognized by obtained information regarding to the spike signals from motors. Fourier transformation known as traditional transform process has some weakness in signal processing so it leads to apply new algorithms on signal analysis. Using only time domain or frequency domain restrict the analysis results. Especially, application of wavelet transformation to the non-stationary signals for getting frequency and time information at the same time gives excellent results. Discrete wavelet transformation that is a multi resolution algorithm analyses the signal by separating the signal into frequency components. In this thesis, information on the signal analysis processes and wavelet transformation used in analysis are given initially. Establishing the experimental system in order to get information from 1 HP, three phases, four poles electricity motor used in the experiment, is the next stage of the study. Experimental data such as motor vibration, current, voltage, shaft speed and temperature signals are acquired from experimental system. Then, the whole data set regarding to the healthy and faulty conditions are saved in a computer by digitizing using a data acquisition card. In the last secti on of the thesis, received signals from experimental system are analyzed by using discrete wavelet transformation and motor bearing faults have been diagnosed. Ball and outer race faults were recognized by analyzing signal information. Besides, the inner race fault has been found at the beginning stage. Thus, in this context thesis contents can be used in real-time applications for further works. KEYWORDS: Wavelet transformation, bearing faults, diagnosis of motor faults, Discrete Wavelet transform.