Bearing faults are the dominant fault of three phase induction motors. Vibration signals are commonly analysed signals for the detection of bearing faults. The Discrete Wavelet Transform (DWT) is one of the popular signal processing methods that is used to detect induction motor faults. DWT is a method that decomposes vibration signals into frequency components and analyses each component at a specified scale. DWT provides a practical approach in fault detection applications based on the feature extraction. Multiple statistical parameters are typically extracted in DWT analyses which can lead to computational complexity. Inner race and outer race bearing faults of induction motors cause slight variations in the standard deviations of the vibration signals if they are compared with the healthy operating condition of induction motor. Through entropy calculations, these small variations can be transformed into meaningful outputs for condition monitoring operations of induction motors. Information theory is a statistical based computational method that calculates the uncertainties/irregularities within a dataset. Shannon, Renyi and Tsallis entropies are prominent approaches of information theory found in the literature. In this paper, the statistical parameter required for entropy calculations is the standard deviation of the 6th level detail coefficients obtained from DWT that applied to the vibration signals. In this study, open-source vibration signals dataset from the Mendeley data port were used for bearing faults detection. A slope angle which depends on the change of the bearing fault conditions is calculated by applying entropy. The results show that slope angles of 75° and above are obtained for inner race and outer race bearing faults of varying severity in the induction motor by applying Renyi entropy. These high slope values suggest that Renyi entropy, in conjunction with single-feature DWT analysis, is a viable method for detecting bearing faults in induction motors.
Rulman arızaları, üç fazlı asenkron motorlarda karşılaşılan baskın arıza tipidir. Titreşim sinyalleri rulman arızalarının tespiti için yaygın olarak analiz edilen sinyallerdir. Ayrık Dalgacık Dönüşümü (DWT-Discrete Wavelet Transform) asenkron motor arızalarının tespitinde kullanılan popüler sinyal işleme yöntemlerinden bir tanesidir. DWT, titreşim sinyallerini frekans bileşenlerine ayırarak her bir bileşeni belirlenen ölçekte analiz eden bir yöntemdir. DWT, özellik çıkarma tabanlı arıza tespit uygulamalarında pratik bir yaklaşım sağlamaktadır. DWT analizlerinde genellikle birden çok istatistiki parametrenin çıkarımı yapılmakta, bu durum da hesaplama karmaşıklığına yol açabilmektedir. Asenkron motor iç bilezik ve dış bilezik rulman arızaları, titreşim sinyalleri standart sapmalarında motorun sağlam çalışma durumuna göre küçük değişimler meydana getirmektedir. Entropi hesaplamaları ile bu küçük değişimler anlamlı çıktılara dönüştürülerek asenkron motor durum izleme çalışmaları yapılabilmektedir. Bilgi teorisi bir veri kümesindeki belirsizlikleri/düzensizlikleri hesaplayan istatistiksel hesaplama tabanlı bir yöntemdir. Shannon, Renyi ve Tsallis entropileri literatürde öne çıkan bilgi teorisi yaklaşımlarıdır. Bu çalışmada entropi hesaplamalarının ihtiyaç duyduğu istatistiki parametre, titreşim sinyallerine uygulanan DWT sonucu elde edilen 6. seviye detay katsayıları sinyali standart sapmasıdır. Bu çalışmada Mendeley veri portundaki açık-kaynak titreşim verileri kullanılarak rulman arızaları tespiti yapılmıştır. Entropi ile rulman arıza durumları arasındaki geçişe bağlı olarak bir eğim açısı hesaplanmaktadır. Elde edilen sonuçlar göstermektedir ki Renyi entropi ile asenkron motorun farklı şiddetlerdeki iç bilezik ve dış bilezik rulman arızalarında 75° ve üzerinde eğim açıları elde edilmektedir. Bu yüksek değer, tek bir özellik çıkarma ve Renyi entropisine dayalı DWT analizinin asenkron motor rulman arızası tespitinde kullanılabileceğini göstermektedir.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Electrical Machines and Drives |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | May 30, 2025 |
Submission Date | May 10, 2024 |
Acceptance Date | July 8, 2024 |
Published in Issue | Year 2025 Volume: 12 Issue: 1 |