Titreşim Sinyallerinin RMS İle Hesaplanmasında Zaman Kaybının Önlenmesine Yönelik Geliştirilen Bir Algoritma
Algorithm Developed for Preventing Time Loss Calculating RMS of Vibration Signals

Orhan GÜNGÖR [1] , Hüseyin Bilal MACİT [2] , Abdülkadir ÇAKIR [3]

39 126

Bu çalışmada; titreşim sinyallerinin kare ortalamalarının karekökü (RMS) hesaplanması sırasında meydana gelen zaman kayıplarının önüne geçilmesine yönelik bir algoritma geliştirilmiştir. Titreşim sinyal verisi; Inconel 718 adlı süper alaşım malzemenin, CNC Torna tezgâhında; 50 metre/dak kesme hızı, 0,15 mm/devir ilerleme hızı, 2,5 mm kesme derinliğindeki kesimi sırasında elde edilmiştir. Veriler titreşim sensörü (PCB Piezotronic’e ait 353B31) ve dijital-analog çevirici(DAQ 6062E) kartı ile bilgisayara alınmış ve Matlab ortamında matematiksel ifadeler oluşturulmuştur. RMS ise bu verilerin değerlendirilmesinde önemli değerlendirme parametrelerden bir tanesidir. Klasik algoritmada, yaklaşık 60 testlik toplam 120 milyon verinin işlendiği RMS hesaplamasında aşırı zaman kaybı olduğu gözlemlenmiş; her bir test yaklaşık sekiz saat sürmüştür. Bundan dolayı işlemleri çok daha hızlı yapabilen yeni bir algoritma geliştirilmiştir. Yeni algoritma ile klasik algoritmanın sonuçları karşılaştırılmış ve yeni algoritmanın %100 doğru sonuçlar ürettiği tespit edilmiştir. Yeni algoritma ile zaman kaybının %99 oranında önüne geçilmiştir.

In this work, an algorithm is developed to prevent time losses that occur during the calculation of Root Mean Square (RMS) of the vibration signals. Vibration signals are obtained during cutting of super alloy material Inconel 718 on a CNC lathe machine with a cutting speed of 50 meters per minute, 0.15 mm progress per revolution and 2.5 mm cutting depth. The data is loaded to the computer via the vibration sensor (353B31 from PCB Piezotronic) and the digital-analog converter card (DAQ 6062E) and then mathematical expressions are created in Matlab environment. RMS is one of the most important evaluation parameters in the evaluation of this data. Running the classical algorithm, it is observed that there was excessive time loss in the RMS calculation of total 120 million data about 60 tests, each test lasted about eight hours. So a new algorithm has been developed that can do operations much faster. The results of the new algorithm are compared with the results of the classic algorithm and it is determined that the new algorithm produces 100% correct results. 99% of the time loss is avoided with this new algorithm.

  • Genç M.H., Çataltepe Z., Pearson T. (2007). A New PCA/ICA Based Feature Selection Method. IEEE 15th, Signal Processing and Communications Applications,. SIU
  • Gençer Ç. (2009). A Microcontroller Based Application of a True Rms Value Scale System. Journal of Polytechnic. Vol: 12 No: 2 pp.79-84
  • Germer, H. (2000). A New Method and a Device for High Precision True RMS Measurements Using the Monte Carlo Method. Precision Electromagnetic Measurements Digest. pp. 581-582
  • Germer, H. (2001). High-Precision AC Measuruments Using the Monte Carlo Method. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurument. Vol 50, No 2, pp. 457-460
  • Guyon, I., Elisseeff, A. (2003). An introduction to variable and feature selection. Journal of Machine Learning Research. Vol 3, pp. 1157-1182
  • Güngör O. (2011). Real Time Monitoring Cutting Tool Vibration, M.Sc.Thesis, Süleyman Demirel University Graduate School of Applied and Natural Sciences Electronic Computer Education Department, ISPARTA
  • Hall, M, A. (2000). Correlation-based feature selection for discrete and numeric class machine learning. Proceedings of 17th International Conference on Machine Learning, pp. 359-366
  • Kuo, S, M., Lee, B. (2001). Real-Time Digital Signal Processing. Implementations, Applications, and Experiments With the TMS320C55X. New York: Wiley.
  • Michale, A., Heydt, G.T. (2003). On the Use of RMS Values in Power Quality Assessment, IEEE Transactıons On Power Delıvery, Vol 18, No 4
  • Mitsubishi. (2005). Materials Kobe Tolls. General Katalogue
  • Rockwell Automation Technologies Inc. (2003). Method And Apparatus For Calculatıng Rms Value, United States Patent, Patent No.: US 6,516,279 B1
  • Vujicic, V., Milovanvev, S., Pesaljevic, M., Pejic, D., Zupunski, I. (1999). Low Frequency Stochastıc True RMS Instrument, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, Vol 48, No 2, pp. 467 – 470.
  • Wey, W.S. and Huang Y.C. (2000). A CMOS Delta–Sigma True RMS Converter. IEEE Journal of Solid-State Circuits, Vol 35, No 2, pp.248-257.
  • Yu L., Liu, H. (2004). Efficient feature selection via analysis of relevance and redundancy, Journal of Machine Learning Research, Vol 5, pp. 1205-1224.
Primary Language en
Subjects Engineering
Journal Section Research Paper
Authors

Orcid: 0000-0002-5398-4571
Author: Orhan GÜNGÖR (Primary Author)
Institution: MEHMET AKİF ERSOY ÜNİVERSİTESİ, TEFENNİ MESLEK YÜKSEKOKULU, BİLGİSAYAR TEKNOLOJİLERİ BÖLÜMÜ
Country: Turkey


Orcid: 0000-0002-5325-5416
Author: Hüseyin Bilal MACİT
Institution: MEHMET AKİF ERSOY ÜNİVERSİTESİ, TEFENNİ MESLEK YÜKSEKOKULU, BİLGİSAYAR TEKNOLOJİLERİ BÖLÜMÜ
Country: Turkey


Author: Abdülkadir ÇAKIR
Institution: SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ, TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ
Country: Turkey


Dates

Publication Date: December 14, 2018

Bibtex @research article { makufebed430883, journal = {Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi}, issn = {}, eissn = {1309-2243}, address = {Mehmet Akif Ersoy University}, year = {2018}, volume = {9}, pages = {248 - 252}, doi = {10.29048/makufebed.430883}, title = {Algorithm Developed for Preventing Time Loss Calculating RMS of Vibration Signals}, key = {cite}, author = {GÜNGÖR, Orhan and MACİT, Hüseyin Bilal and ÇAKIR, Abdülkadir} }
APA GÜNGÖR, O , MACİT, H , ÇAKIR, A . (2018). Algorithm Developed for Preventing Time Loss Calculating RMS of Vibration Signals. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 9 (Ek (Suppl.) 1), 248-252. DOI: 10.29048/makufebed.430883
MLA GÜNGÖR, O , MACİT, H , ÇAKIR, A . "Algorithm Developed for Preventing Time Loss Calculating RMS of Vibration Signals". Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 9 (2018): 248-252 <http://dergipark.org.tr/makufebed/issue/38291/430883>
Chicago GÜNGÖR, O , MACİT, H , ÇAKIR, A . "Algorithm Developed for Preventing Time Loss Calculating RMS of Vibration Signals". Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 9 (2018): 248-252
RIS TY - JOUR T1 - Algorithm Developed for Preventing Time Loss Calculating RMS of Vibration Signals AU - Orhan GÜNGÖR , Hüseyin Bilal MACİT , Abdülkadir ÇAKIR Y1 - 2018 PY - 2018 N1 - doi: 10.29048/makufebed.430883 DO - 10.29048/makufebed.430883 T2 - Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi JF - Journal JO - JOR SP - 248 EP - 252 VL - 9 IS - Ek (Suppl.) 1 SN - -1309-2243 M3 - doi: 10.29048/makufebed.430883 UR - https://doi.org/10.29048/makufebed.430883 Y2 - 2018 ER -
EndNote %0 The Journal of Graduate School of Natural and Applied Sciences of Mehmet Akif Ersoy University Algorithm Developed for Preventing Time Loss Calculating RMS of Vibration Signals %A Orhan GÜNGÖR , Hüseyin Bilal MACİT , Abdülkadir ÇAKIR %T Algorithm Developed for Preventing Time Loss Calculating RMS of Vibration Signals %D 2018 %J Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi %P -1309-2243 %V 9 %N Ek (Suppl.) 1 %R doi: 10.29048/makufebed.430883 %U 10.29048/makufebed.430883
ISNAD GÜNGÖR, Orhan , MACİT, Hüseyin Bilal , ÇAKIR, Abdülkadir . "Algorithm Developed for Preventing Time Loss Calculating RMS of Vibration Signals". Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 9 / Ek (Suppl.) 1 (December 2018): 248-252. https://doi.org/10.29048/makufebed.430883
AMA GÜNGÖR O , MACİT H , ÇAKIR A . Algorithm Developed for Preventing Time Loss Calculating RMS of Vibration Signals. MAKUFEBED. 2018; 9(Ek (Suppl.) 1): 248-252.
Vancouver GÜNGÖR O , MACİT H , ÇAKIR A . Algorithm Developed for Preventing Time Loss Calculating RMS of Vibration Signals. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi. 2018; 9(Ek (Suppl.) 1): 252-248.