Rulman Hasarlarının Titreşim ve Gürültü Analizi ile Tespiti

Year 2021, Issue: 25, 571 - 581, 31.08.2021

Habibe Gürsoy Demir Ozan Müştak

https://doi.org/10.31590/ejosat.869285

Cited By: 1

Abstract

Rulmanlar, yüksek hızlarda ağır yüklerin taşınmasını sağlayan, aynı zamanda çok düşük yuvarlanma kayıplarına sahip olan dönel makinaların vazgeçilmez parçası olarak endüstride yaygın olarak kullanılan makine parçalarıdır. Bu sebeple rulman hasarlarının erken teşhisi makinanın sağlıklı çalışmasını sağlamak amacıyla son derece önemlidir. Bu çalışmada ORS 6208 plastik kafesli sabit bilyalı rulmanda oluşan farklı tip hasarların titreşim analizi ve gürültü ölçümü metotları kullanılarak tespit edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla ORS 6208 plastik kafesli sabit bilyalı üç ayrı rulmanın, dış bilezik yuvarlanma yoluna, iç bilezik yuvarlanma yoluna ve bilyasına hasar verilerek rulman hasarları oluşturulmuş ve eş zamanlı titreşim ve gürültü ölçümü yapılmıştır. Titreşim ve gürültü ölçümü sonucu alınan veriler zaman ve frekans bölgesinde incelenmiş, bunlara ek olarak Hilbert dönüşümü kullanılarak zarf analizi yapılmış ve bu analizler sonucunda rulman hasarları tespit edilmiştir. Farklı tip hasarlara sahip rulmanlara ait titreşim analizleri kıyaslandığında Hilbert dönüşümünün rulman üzerindeki hasarı tespit etmede daha başarılı olduğu tespit edilmiştir. Aynı zamanda ses ölçüm cihazından alınan değerler kullanılarak rulmanların teorik olarak Ses Basınç Düzeyi, Ses Şiddeti Düzeyi, Ses Gücü Düzeyi, Yönelme ve Yönelme Katsayısı hesaplanmıştır. Sağlıklı rulman ve hasarlı rulmanlar arasındaki gürültü değerleri dB cinsinden karşılaştırıldığında bilya hasarına sahip rulmanın gürültü seviyesinin en düşük, dış bilezik yuvarlanma yolu hasarlı rulmanın ise en yüksek gürültü seviyesine sahip olduğu tespit edilmiştir.

Keywords

Rulman, Zarf Analizi, Gürültü Ölçümü, Hasar Tespiti, Titreşim Ölçümü

Thanks

Bu çalışma Ortadoğu Rulman Sanayi ve Ticaret A.Ş Ar-Ge Merkezinde oluşturulan deney düzeneğinde yapılmıştır. Bu bildirinin yazarları, katkılarından dolayı Ortadoğu Rulman Sanayi ve Ticaret A.Ş firmasına teşekkür ederler.

Fault Detection of Bearing by Vibration and Noise Analysis

Abstract

Bearings are machine parts that are widely used in the industry as an indispensable part of rotary machines that allow heavy loads to be transported at high speeds and also have very low rolling losses. For this reason, early diagnosis of bearing faults are extremely important in order to ensure the healthy operation of the machine. In this study, it is aimed to detect different types of faults in ORS 6208 plastic cage deep groove ball bearing using vibration analysis and noise measurement methods. For this purpose, bearing fault was created by damaging the outer race, inner race and ball of three separate ORS 6208 plastic caged deep groove ball bearings, and simultaneous vibration and noise measurements were made. The data obtained as a result of vibration and noise measurements were examined in the time and frequency region, in addition to these, envelope analysis was performed using Hilbert transform and bearing faults were determined as a result of these analyzes. Comparing the vibration analysis of bearings with different types of damage, it has been determined that Hilbert transformation is more successful in detecting the damage on the bearing. At the same time, using the values obtained from the sound measuring device, the theoretical Sound Pressure Level, Sound Intensity Level, Sound Power Level, Directionality and Directional Coefficient of the bearings were calculated. The noise values between healthy bearing and faulty bearing are compared in dB. When the noise values between healthy bearing and damaged bearings are compared in dB, it is found that the noise level of the bearing with ball damage is the lowest, and the bearing with the outer race has the highest noise level.

Keywords

Bearing, Fault Detection, Envelope Analysis, Noise Measurement, Vibration Measurement

References

• Ho, D. ve Randall, R.B. (2000). Optimisation of bearing diagnostic techniques using simulated and actual bearing fault signals. Mechanical systems and signal processing, 14(5): 763-788.
• Rubini, R. ve Meneghetti U. (2001). Application of the envelope and wavelet transform analyses for the diagnosis of incipient faults in ball bearings. Mechanical systems and signal processing, 15(2): 287-302.
• Kıral, Z.ve Karagülle, H. (2005). Rulmanlı Yatak Geometrilerinde Bölgesel Hata Adedinin Titreşim Sinyalleri Üzerindeki Etkisinin Zaman Ve Frekans Ortamlarında İncelenmesi. 12. Ulusal Makina Teorisi Sempozyumu, Kayseri, Türkiye 9-11 Haziran 2005.
• Yeşilyurt, İ. ve Özdemir, Ö. (2015). Dengesiz Yüke Maruz Silindirik Masuralı Rulman Arızasının Kısa Zamanlı Fourier Dönüşümü Yardımıyla Belirlenmesi. Uluslararası Katılımlı 17. Makina Teorisi Sempozyumu, İzmir, Türkiye 14-17 Haziran 2015.
• Glowacz A, Glowacz W, Glowacz Z, Kozik J (2018). Early fault diagnosis of bearing and stator faults of the single-phaseinduction motor using acoustic signals. Measurement 113, (1-9).
• Wang, X., Mao, D. ve Li, X. (2020). Bearing fault diagnosis based on vibro-acoustic data fusion and 1D-CNN network. Measurement, https://doi.org/10.1016/j.measurement.2020.108518
• Ozkat, E. C. (2021). Makine Öğrenmesi Metodolojisi Kullanılarak Yüksek Hızlı Rulmanlarda Sağlık Göstergesinin Belirlenmesi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (22), 176-183.