Rulmanların kalan faydalı ömür tahmini için titreşim analizi tabanlı kestirimci bakım yaklaşımı

Kestirimci bakım, ekipmanlardan elde edilen ölçümlerin sensörler aracılığıyla analiz edilerek arızaların önceden tahmin edilmesini sağlayan bir yöntemdir. Bu bakım yöntemi, doğru bir şekilde ekipmanların sağlık durumunun izlenmesi için çeşitli teknikler içermektedir. Bu teknikler, lokal veya bulut tabanlı olarak çalışabilen, veri analizi ve makine öğrenme algoritmalarını içeren yöntemlerdir. Kestirimci bakım, plansız bakım ve periyodik bakıma göre maliyet avantajı sağlamaktadır. Asansörler, modern toplumun vazgeçilmez bir parçasıdır ve güvenli ve kesintisiz çalışmaları büyük önem taşımaktadır. Ancak, beklenmedik arızalar ve kesintiler, kullanıcı güvenliğini tehlikeye atmaktadır ve işletme sahiplerine büyük mali kayıplar yaşatabilmektedir. Rulmanlar, asansörlerde en sık arızalanan ekipmanlardan biridir. Rulmanlar, hareketli parçalar arasındaki sürtünmeyi azaltarak veya hareketin istenen yönde kısıtlanmasını sağlayarak döner veya doğrusal hareketi kolaylaştıran bileşenlerdir. Zorlu çalışma koşullarına maruz kaldıklarından dolayı aşırı yük, yüksek hız ve yetersiz yağlama gibi faktörlerle karşılaşırlar. Bu koşullar altında, zamanla artan boşluk, sürtünme kuvveti ve aşırı ısınma gibi etkenlerle performans düşüklüğü ve arızalar meydana gelebilir. Bu arızaların zamanında tespit edilmemesi ve uygun bakımlarının yapılmaması, rulmanların bozulmasına yol açabilir. Bu tez çalışmasında, bir asenkron motorun miline bağlı beş adet aynı karakteristiğe sahip rulman üzerinden elde edilen titreşim verilerinin analizi ile rulmanlarda oluşabilecek arızaların önceden tahmin edilmesi için bir kestirimci bakım modeli geliştirilmiştir. Bu çalışmada, rulman bozulmasıyla ilgili veri seti, araştırmacılara açık kaynak olarak sunulan "Biao Wang, Yaguo Lei, Naipeng Li, Ningbo Li, A Hybrid Prognostics Approach for Estimating Remaining Useful Life of Rolling Element Bearings, IEEE Transactions on Reliability, vol. 69, no. 1, pp. 401-412, 2020" çalışmasından alınmıştır. Bu çalışmada, rulmanlardan elde edilen titreşim sinyalleri zaman alanından frekans alanına Hızlı Fourier Dönüşümü ve frekans alanından da zaman-frekans alanına Dalgacık Dönüşümü yöntemleriyle işlenmiştir. Zaman alanında Ortalama, Standart Sapma, RMS, Pik-Pik, Kurtosis ve Crest Faktörü gibi öznitelikler hesaplanmıştır. Frekans alanında ise Tepe Frekansı özelliği kullanılmıştır. Ayrıca, zaman-frekans alanında Ortalama Tepe Frekansı özelliği elde edilmiştir. Daha sonra, monotonluk seviyelerine göre seçilen belirli sayıda öznitelik, temel bileşen analizi kullanılarak bir sağlık göstergesi olarak birleştirilmiştir. Bu sağlık göstergesi, rulmanın sağlık durumunu tek bir değerle göstermektedir. Son olarak, bu sağlık göstergesi kullanılarak verifikasyon veri setinde rulmanların kalan faydalı ömürleri tahmin edilmiştir. Bu çalışma, asansörlerdeki rulman arızalarının önceden tahmin edilmesi için kestirimci bakım yöntemlerinin kullanılmasını amaçlamaktadır. Elde edilen sonuçlar, asansörlerin bakım süreçlerini optimize etmek, beklenmedik arızaları önlemek ve işletme maliyetlerini düşürmek için önemli bir adım olabilir. Ayrıca, bu çalışma, veri analizi ve makine öğrenme tekniklerinin endüstriyel uygulamalarda nasıl kullanılabileceğini gösteren bir örnek olarak da hizmet edebilir.