Habibe GÜRSOY DEMİR, Ozan MÜŞTAK

Rulman Hasarlarının Titreşim ve Gürültü Analizi ile Tespiti

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 erkenteşhisi makinanın sağlıklı çalışmasını sağlamak amacıyla son derece önemlidir. Bu çalışmada ORS 6208 plastik kafesli sabit bilyalırulmanda oluşan farklı tip hasarların titreşim analizi ve gürültü ölçümü metotları kullanılarak tespit edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçlaORS 6208 plastik kafesli sabit bilyalı üç ayrı rulmanın, dış bilezik yuvarlanma yoluna, iç bilezik yuvarlanma yoluna ve bilyasına hasarverilerek rulman hasarları oluşturulmuş ve eş zamanlı titreşim ve gürültü ölçümü yapılmıştır. Titreşim ve gürültü ölçümü sonucu alınanveriler zaman ve frekans bölgesinde incelenmiş, bunlara ek olarak Hilbert dönüşümü kullanılarak zarf analizi yapılmış ve bu analizlersonucunda rulman hasarları tespit edilmiştir. Farklı tip hasarlara sahip rulmanlara ait titreşim analizleri kıyaslandığında Hilbertdönüşümünün rulman üzerindeki hasarı tespit etmede daha başarılı olduğu tespit edilmiştir. Aynı zamanda ses ölçüm cihazından alınandeğerler kullanılarak rulmanların teorik olarak Ses Basınç Düzeyi, Ses Şiddeti Düzeyi, Ses Gücü Düzeyi, Yönelme ve YönelmeKatsayısı hesaplanmıştır. Sağlıklı rulman ve hasarlı rulmanlar arasındaki gürültü değerleri dB cinsinden karşılaştırıldığında bilyahasarına sahip rulmanın gürültü seviyesinin en düşük, dış bilezik yuvarlanma yolu hasarlı rulmanın ise en yüksek gürültü seviyesinesahip olduğu tespit edilmiştir.

Fault Detection of Bearing by Vibration and Noise Analysis

Bearings are machine parts that are widely used in the industry as an indispensable part of rotary machines that allow heavy loads to betransported at high speeds and also have very low rolling losses. For this reason, early diagnosis of bearing faults are extremely importantin order to ensure the healthy operation of the machine. In this study, it is aimed to detect different types of faults in ORS 6208 plasticcage deep groove ball bearing using vibration analysis and noise measurement methods. For this purpose, bearing fault was created bydamaging the outer race, inner race and ball of three separate ORS 6208 plastic caged deep groove ball bearings, and simultaneousvibration and noise measurements were made. The data obtained as a result of vibration and noise measurements were examined in thetime and frequency region, in addition to these, envelope analysis was performed using Hilbert transform and bearing faults weredetermined as a result of these analyzes. Comparing the vibration analysis of bearings with different types of damage, it has beendetermined that Hilbert transformation is more successful in detecting the damage on the bearing. At the same time, using the valuesobtained 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 bearingare compared in dB. When the noise values between healthy bearing and damaged bearings are compared in dB, it is found that thenoise level of the bearing with ball damage is the lowest, and the bearing with the outer race has the highest noise level.

PDF

___

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.
Williams, T., Ribadeneira, X., Billington S. ve Kurfess, T. (2001). Rolling Element Bearing Diagnostics in Run-to-Failure Lifetime Testing, Mechanical System and Signal Processing, Cilt 15(5): 979-993.
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.
Arslan, H., Aslan, E. ve Aktürk, N. (2006). Bilyalı Rulman Hasarlarının titreşim analizi yöntemiyle incelenmesi. Gazi Üni. Müh. ve Mim. Fak. Dergisi, Cilt 21(3): 541-552.
Aliustaoğlu, C., Ocak, H. ve Ertunç, H., M. (2007). Rulman Titreşim Analizi ile Bölgesel Hataların İncelenmesi, TOK’07 Bildiriler Kitabı.
Jayaswal, P. and Wadhwani, A.K (2009). Application of Artificial Neural Networks Fuzzy Logic and Wavelet Transform in Fault Diagnosis via Vibration Signal Analysis: A review, Australian Journal of Mechanical Engineering, Cilt 7(2): 157-171.
Boukhobza, M.E., Derouiche, Z., Foitih,Z., A. (2013). Location and Evaluation Of Bearings Defects By Vibration Analysis And Neural Networks, Mechanics, Cilt 19(4): 459-465.
Bayram, S., Kaplan, K., Kuncan, K. ve Ertunç. H. M. (2014). Rulman Hatalarının Dalgacık Dönüşümü Yöntemi Kullanarak Elde Edilen Katsayılara Etkisi, IEEE 22nd Signal Processing, Communication and Applications Conference.
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 singlephaseinduction 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.2020.1 08518.
Ozkat, E. C. (2021). Makine Öğrenmesi Metodolojisi Kullanılarak Yüksek Hızlı Rulmanlarda Sağlık Göstergesinin Belirlenmesi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (22), 176- 183.