Dalgacık dönüşümü tekniği ile motor arıza tespiti

Abstract

iiÖZETDALGACIK DÖNÜŞÜMÜ TEKN Ğ LE MOTOR ARIZA TESP THüseyin F DANElektrik motorları, neredeyse her türlü endüstri alanında yaygın olarakkullanılmaktadır. Motorda oluşacak hatalar tüm sistemin işlemez hale gelmesinesebep olabilir. Arızanın oluşmaya başlamasının tespiti, elektrik motorununçalıştırdığı sistemin sürekliliğini sağlamak için oldukça önemlidir. Bir elektrikmotorunun en fazla arıza veren kısmı rulmanlarıdır. Rulman bileşenlerinin herhangibirinde oluşacak arıza motordan alınarak tespit edilebilir. Bu hatalar belirli frekansdeğerlerinde ani sinyallerdir.Geleneksel işaret işlemede kullanılan Fourier dönüşümünün bazı yetersizlikleri,işaret işlemede, farklı dönüşüm teknikleri geliştirme yolunu açmıştır. Sinyalanalizinin sadece frekans düzlemi veya zaman düzleminde yapılması, sinyaliçerisindeki bir bilginin düşünülmemesi anlamına gelmektedir. Özellikle durağanolmayan sinyallerin analizinde, işaretin frekans ve zaman bilgilerini aynı anda eldeetmek için geliştirilen dalgacık dönüşümü tekniği mükemmel sonuçlar vermektedir.Bir sinyali, çok çözünürlü analiz mantığı ile frekans bileşenlerine ayırarak inceleyenayrık dalgacık dönüşümü ile elektrik motorundan alınan arıza sinyalleri, analiz ediliparıza tanımlanabilir.Bu çalışmada öncelikle sinyal analiz yöntemleri üzerinde durulmuş ve deneyselsonuçların incelenmesinde kullanılacak dalgacık dönüşümü hakkında bilgiverilmiştir.Deneyde kullanılan 1 HP, üç fazlı, dört kutuplu elektrik motorundan bilgileri almakiçin veri toplama sisteminin tasarlanması, deneysel çalışmanın sonraki aşamasıdır.Deneysel düzenek, motordan gerilim, akım, hız, sıcaklık ve titreşim bilgilerini alıp,sinyal işleme kartı ile sayısallaştırılarak, bilgisayara kaydetmek amacıylaoluşturulmuştur. Veriler sağlam durum ve arızalı durum olmak üzere iki ayrı durumiçin alınmıştır.Tezin son bölümünde, hazırlanan deneysel düzenek ile alınan sinyaller dalgacıkanalizi ile incelenmiş ve rulmandaki arıza tanısı gerçekleştirilmiştir. Rulmanda kibilye ve dış bilezik arızaları belirlenmiş ve rulmanın iç bileziğinde arıza oluşmayabaşladığı tespit edilmiştir. Bu anlamda, dalgacık dönüşümü kullanılarak arızanınbaşlangıç anı tespiti, gerçek zamanlı motor izleme sistemi gerçekleştirilebilir.ANAHTAR KEL MELER: Dalgacık dönüşümü, Rulman arızaları, motor arızatanısı, Ayrık dalgacık dönüşümü

iiiABSTRACTFAULT DETECTION OF ELECTRICAL MOTORSUSING WAVELET ANALYSISHüseyin F DANElectrical motors are the most widely used in nearly every type of industrial process.Whole system can be out of service when the motors are out of order. The correctdiagnosis of beginning of the faults is very important for the system in whichelectricity motors are used in. Most of the motor failures occur due to the bearingfaults. The reason of the fault is recognized by obtained information regarding to thespike signals from motors.Fourier transformation known as traditional transform process has some weakness insignal processing so it leads to apply new algorithms on signal analysis. Using onlytime domain or frequency domain restrict the analysis results. Especially, applicationof wavelet transformation to the non-stationary signals for getting frequency andtime information at the same time gives excellent results. Discrete wavelettransformation that is a multi resolution algorithm analyses the signal by separatingthe signal into frequency components.In this thesis, information on the signal analysis processes and wavelettransformation used in analysis are given initially.Establishing the experimental system in order to get information from 1 HP, threephases, four poles electricity motor used in the experiment, is the next stage of thestudy. Experimental data such as motor vibration, current, voltage, shaft speed andtemperature signals are acquired from experimental system. Then, the whole data setregarding to the healthy and faulty conditions are saved in a computer by digitizingusing a data acquisition card.In the last section of the thesis, received signals from experimental system areanalyzed by using discrete wavelet transformation and motor bearing faults havebeen diagnosed. Ball and outer race faults were recognized by analyzing signalinformation. Besides, the inner race fault has been found at the beginning stage.Thus, in this context thesis contents can be used in real-time applications for furtherworks.KEY WORDS: Wavelet transformation, bearing faults, diagnosis of motor faults,Discrete Wavelet transform