Araştırma Makalesi

Bir Asenkron Motorun Mekanik Titreşim Sinyallerinin Ölçülerek Arıza Analizinin Yapılması

15 Ağustos 2020
PDF İndir
EN TR

Bir Asenkron Motorun Mekanik Titreşim Sinyallerinin Ölçülerek Arıza Analizinin Yapılması

Öz

Asenkron motorlar, endüstride en yaygın kullanılan motor türüdür. Asenkron motorların verimlerinde meydana gelen bozulmalar, çalışma performanslarını ciddi şekilde etkilemektedir. Üretim sürecinin aksamaması için bu motorların bakımlarının periyodik bir şekilde yapılması ve durumlarının izlenmesi gerekmektedir. Bu çalışmada bir asenkron motorun farklı hız kademelerinde mekanik titreşimlerinin ölçülmesi için bir deney düzeneği tasarlanmış ve gerçekleştirilmiştir. Deney düzeneğinde asenkron motorun gövdesine "Z" ekseni yönünde bağlanan bir ivmeölçer yardımıyla titreşim sinyalleri elektrik sinyaline dönüştürülmüş ve bir veri alışveriş kartı üzerinden bilgisayar ortamına aktarılmıştır. Bu yöntem ile asenkron motorda gerçek zamanlı durum izleme gerçekleştirilmektedir. Motor üzerinde oluşan mekanik titreşimler ayrıca titreşim ölçümü yapabilen test cihazı ile ölçülmüş ve hafıza kartına kayıt edilmiştir. Elde edilen sensör verileri FFT dönüşümü kullanılarak analiz edilmiş ve sonuçlar yorumlanmıştır.

Anahtar Kelimeler

Teşekkür

Bu çalışma, Karabük Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü doktora dersleri kapsamında üretilmiştir. Çalışmada ölçüm sonuçlarını doğrulamak amacıyla titreşim ölçüm cihazının kullanımında desteklerini esirgemeyen Düzce Üniversitesi öğretim üyesi Sayın Prof. Dr. Suat Sarıdemir ve Sayın Öğr. Gör. Zafer Cingiz’e teşekkürlerimizi sunarız.

Kaynakça

  1. Areias, I. A. dos S., da Silva, L. E., Bonaldi, E. L., de Lacerda de Oliveira, L. E., Lambert-Torres, G., & Bernardes, V. A. (2019). Evaluation of Current Signature in Bearing Defects by Envelope Analysis of the Vibration in Induction Motors. Energies, 12(21). doi: 10.3390/en12214029
  2. Ballal, M S, Khan, Z. J., Suryawanshi, H. M., & Sonolikar, R. L. (2006). Induction motor: fuzzy system for the detection of winding insulation condition and bearing wear. Electric Power Components and Systems, 34(2), 159–171.
  3. Ballal, Makarand S, Khan, Z. J., Suryawanshi, H. M., & Sonolikar, R. L. (2007). Adaptive neural fuzzy inference system for the detection of inter-turn insulation and bearing wear faults in induction motor. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 54(1), 250–258.
  4. Bayir, R., & Bay, O. F. (2004). Serial wound starter motor faults diagnosis using artificial neural network. Proceedings of the IEEE International Conference on Mechatronics, 2004. ICM ’04., 194–199. doi: 10.1109/ICMECH.2004.1364436
  5. Benbouzid, M. E. (2000). A review of induction motors signature analysis as a medium for faults detection. IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS, 47(5), 984–993. doi: 10.1109/41.873206
  6. Betta, G., Liguori, C., Paolillo, A., & Pietrosanto, A. (2002). A DSP-based FFT-analyzer for the fault diagnosis of rotating machine based on vibration analysis. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 51(6), 1316–1322.
  7. Bin, G. F., Gao, J. J., Li, X. J., & Dhillon, B. S. (2012). Early fault diagnosis of rotating machinery based on wavelet packets-Empirical mode decomposition feature extraction and neural network. Mechanical Systems and Signal Processing, 27, 696–711.
  8. Choudhary, A., Goyal, D., Shimi, S. L., & Akula, A. (2019). Condition Monitoring and Fault Diagnosis of Induction Motors: A Review. ARCHIVES OF COMPUTATIONAL METHODS IN ENGINEERING, 26(4), 1221–1238. doi: 10.1007/s11831-018-9286-z

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Mühendislik

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

15 Ağustos 2020

Gönderilme Tarihi

28 Haziran 2020

Kabul Tarihi

10 Ağustos 2020

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2020

Kaynak Göster

APA
Çeven, S., & Bayır, R. (2020). Bir Asenkron Motorun Mekanik Titreşim Sinyallerinin Ölçülerek Arıza Analizinin Yapılması. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 312-322. https://doi.org/10.31590/ejosat.780063

Cited By