LabVIEW Tabanlı Veri Toplama Ve Analiz Kullanılarak Dönen Makinelerdeki Arizaların Deneysel Ve Teorik İncelenmesi

Abstract

Dönen makinelerin durum izleme ve arıza teşhisi, endüstriyel sistemlerde operasyonel güvenilirliği sağlamak ve felaket niteliğindeki arızaları önlemek için kritik öneme sahiptir. Bu çalışma, en yaygın üç mekanik arızaya (kayar krank, kütle dengesizliği ve şaft hizalama hatası (paralel, açısal ve birleşik)) ilişkin kapsamlı bir deneysel ve teorik araştırma sunmaktadır. Kontrollü çalışma parametreleri altında arıza koşullarını simüle etmek için özel olarak tasarlanmış bir deneysel test düzeneği kullanılmıştır. Hızlanma sinyalleri, 1000 RPM şaft hızında Entegre Devre Piezoelektrik (ICP) ivmeölçerler kullanılarak yakalanmıştır. Gerçek zamanlı Zaman Alanı ve Hızlı Fourier Dönüşümü (FFT) spektrum analizleri gerçekleştirmek için NI LabVIEW'de özel bir Veri Toplama (DAQ) ve sinyal işleme yazılımı geliştirilmiştir. Deneysel sonuçlar, her arıza koşulu için farklı spektral imzalar göstermektedir; burada kütle dengesizliği ağırlıklı olarak vibrasyon grafiğinde 1X genliğinde spikelar oluştururken, hizalama hatası 2X ve 3X boyutlarında harmonik genlikler üretmektedir. Deneysel olarak elde edilen ortalama karekök (RMS) ivme değerleri, temel sağlıklı duruma kıyasla kritik bir artış (birleşik hizalama bozukluğu altında 6,0 m/s²'ye kadar) göstermiştir. Deneysel bulgular, klasik Jeffcott rotor modeli ve kinematik zorlama fonksiyonları kullanılarak doğrulanmış ve geliştirilen LabVIEW tabanlı sistemin, öngörücü bakım ve mühendislik eğitimi için son derece doğru, uygun maliyetli ve sağlam bir araç sunduğu kanıtlanmıştır.

Keywords

• Dönen Makineler
• Arıza Teşhisi
• LabVIEW
• Titreşim Analizi
• FFT Spektrumu
• Önleyici Bakım

Supporting Institution

Marmara Üniversitesi-BAP

Project Number

FYL-2025-11639

Ethical Statement

Bu çalışma, tamamen laboratuvar ortamında gerçekleştirilmiş deneysel ve teorik bir mühendislik araştırmasıdır. Çalışma kapsamında herhangi bir insan veya hayvan denek, biyolojik materyal, klinik örnek ya da kişisel veri kullanılmadığından dolayı Etik Kurul İzni alınması gerekmemektedir. Yazar herhangi bir çıkar çatışması bulunmadığını beyan eder.

Thanks

Bülent EKİCİ

Experimental And Theoretical Investigation of Rotating Machinery Faults Using LabVIEW Based Data Acquisition and Analysis

Abstract

Condition monitoring and fault diagnosis of rotating machinery are critical to ensuring operational reliability and preventing catastrophic failures in industrial systems. This study presents a comprehensive experimental and theoretical investigation of the three most common mechanical failures (sliding crank, mass imbalance, and shaft misalignment (parallel, angular, and combined)). A specially designed experimental test setup was used to simulate failure conditions under controlled operating parameters. Acceleration signals were captured using Integrated Circuit Piezoelectric (ICP) accelerometers at a shaft speed of 1000 RPM. A custom Data Acquisition (DAQ) and signal processing software was developed in NI LabVIEW to perform real-time Time Domain and Fast Fourier Transform (FFT) spectrum analyses. Experimental results show different spectral signatures for each failure condition; where mass imbalance predominantly produces spikes of 1X amplitude in the vibration graph, while misalignment produces harmonic amplitudes of 2X and 3X dimensions. Experimentally obtained root mean square (RMS) acceleration values showed a critical increase (up to 6.0 m/s² under combined misalignment) compared to the baseline healthy condition. The experimental findings were validated using the classical Jeffcott rotor model and kinematic forcing functions, proving that the developed LabVIEW-based system offers a highly accurate, cost-effective, and robust tool for predictive maintenance and engineering training.

Keywords

• Rotating Machinery
• Fault Diagnosis
• LabVIEW
• Vibration Analysis
• FFT Spectrum
• Predictive Maintenance.

Supporting Institution

Marmara Üniversitesi-BAP

Project Number

FYL-2025-11639

Ethical Statement

This study is an experimental and theoretical engineering research conducted entirely in a laboratory setting. Since no human or animal subjects, biological materials, clinical samples, or personal data were used in this study, Ethics Committee approval is not required. The author declares that there is no conflict of interest.

Thanks

Bülent EKİCİ

References

1. [1] Machinery Vibration Analysis and Predictive Maintenance,” Elsevier, 2004.
2. [2] Mechanical Vibrations (5th Edition), Singiresu S. Rao, Upper Saddle River, New Jersey, 2010.
3. [3] Piotrowski, J. (2006). Shaft Alignment Handbook (3rd ed.). CRC Press.
4. [4] E. J. Gunter, R. Barrett, Fundamentals of Rotor–Bearing Dynamics, Bently Press.
5. [5] Ehrich, F. F. (Ed.). (1992). Handbook of Rotordynamics. McGraw-Hill.
6. [6] A. Sawalhi, “Parallel misalignment modeling and coupling bending stiffness measurement of a rotor–bearing system,” Journal of Sound and Vibration, 2019.
7. [7] Inman, D.J. (2013). Engineering Vibration. Pearson.
8. [8] PCB Piezotronics. (2023). Model 352C33 ICP® Accelerometer: Installation and Operating Manual. Depew, NY: PCB Piezotronics, Inc.

9. [9] Ni.com. "What Is NI LabVIEW?" Accessed [09.2025]. https://www.ni.com/en/shop/labview.html
10. [10] Shin, K., & Hammond, J. K. (2008). Fundamentals of Signal Processing for Sound and Vibration Engineers. John Wiley & Sons.
11. [11] Norton, R. L. (2019). Design of Machinery: An Introduction to the Synthesis and Analysis of Mechanisms and Machines (6th ed.). McGraw-Hill.
12. [12] Shigley, J. E., & Uicker, J. J. (2014). Theory of Machines and Mechanisms. Oxford University Press.
13. [13] M. Desouki, “Dynamic response of rotating systems under misalignment and imbalance,” Shock and Vibration, 2020