Makineler çalışırken titreşir ve bazen bir ses duyabilirsiniz. Ses/gürültü aslında titreşimin bir fonksiyonudur.
Makineleri dinlemek için makine durum izleme teknolojilerini kullanıyoruz. Piyasada çeşitli makine durum izleme teknikleri mevcuttur.
Bununla birlikte, titreşim izleme, makinenin sağlığının değerlendirilmesi için hala en yaygın kullanılan yöntemdir. Titreşim izleme sayesinde, daha fazla veri analizi ve yorumlama için durum izleme yazılımına sinyaller alıyoruz.
Yorumlama manuel (kalifiye bir Bakım Mühendisi ile) veya otomatik (bakım yazılımı kullanılarak) olabilir. Veriler en yaygın olarak iki şekilde sunulur:
- Zaman alanı: y ekseninde genliği ve x ekseninde zamanı göstererek fiziksel değerlerin bir temsilidir
- Frekans alanı veya spektrum: aynı verilere bakmanın başka bir yoludur. Frekans analizi, zaman verilerini sinüs dalgaları serisinde ayrıştırır. Hızlı Fourier Dönüşümü (FFT), bir zaman fonksiyonunu bir frekans fonksiyonuna dönüştürmek için kullanılan matematiksel bir yöntemdir. Fiziksel değerler y ekseninde genlik ve x ekseninde frekans gösterilerek temsil edilir
Frekans spektrumu, titreşim analizinde en yaygın kullanılan sinyal gösterimidir.
Genlik önemli olsa da, genliğin zaman içindeki değişimi sorunun ciddiyetini anlamak için daha önemlidir. Bu nedenle, titreşim izleme sisteminde geçmiş veri (trend izleme) işlevselliğinin bulunması çok önemlidir.
Öte yandan, frekans bize gelişen arızanın doğasının ne olduğunu söyler. Çok basitleştirilmiş bir gösterim, frekansları iki ana kategoriye ayırmaktır:
- Makine hızıyla ilgili düşük frekanslı titreşim (DC ila 1kHz) – hız (mm/s) olarak ölçülür. Bu kategoriye yanlış hizalama, mekanik gevşeklik ve dengesizlik girer
- Yüksek Frekans (1kHz ila 10kHz) bileşenin doğal frekansı ile ilgilidir – ivme (g) olarak ölçülür. Bu kategoriye düşen yatak arızaları ve dişli arızaları girer
Dengesizlik ve yanlış hizalamanın teorik kısmına bir göz atalım ve bunu gerçek hayattaki örneklerle karşılaştıralım. Bu amaçla aşağıdaki demo ekipmanı kurduk:
Demo kurulumunda kullanılan motor, 3000 RPM (50 Hz) sabit hızda çalışan 750 W’lık bir elektrik motorudur. Bir çene kaplini ile birleştirilmiş harici bir dişli kutusuna bağlanmıştır.
Makine durumunu izleme amacıyla motor tahrik ucuna iki ASI-1xVIB-50g ivmeölçer monte ettik. Her ikisi de yatay olarak hizalanmıştır, biri eksenel yönde ve diğeri radyal yöndedir.
Sensörleri IOLITEd-2xASI veri toplama cihazına bağladık ve Dewesoft Makine Durum İzleme yazılımını kullanarak verileri elde ettik. Makine durumunu göstermek için hızlanma ve hız eşikleri belirledik ve üç farklı durumu temsil etmek için üç renk kullandık:
- Yeşil: Normal durum
- Sarı: Uyarı
- Kırmızı: Alarm – makinenin derhal bakıma ihtiyacı var
Ekranın sol alt kısmındaki FFT grafikleri (aşağıdaki ikinci şekle bakın) her iki sensörden frekans alanında ölçülen titreşim hızını gösterir.
- Eksenel sensör kırmızı grafikle gösterilmiştir
- Radyal sensör sarı grafikle gösterilmiştir
Dengesizlik nedir ve frekans alanında nasıl görünür?
Dengesizlik, makine titreşiminin ana nedenlerinden biridir. Dönme ekseni etrafında kütlenin eşit olmayan dağılımı ile tanımlanır, bu da yüksek titreşim yaratan ve makinelerin faydalı ömrünü azaltan bir merkezkaç kuvvetinin oluşmasına yol açar.
Dengesizliğin korozyon veya aşınma (ağırlık kazanımına veya kaybına neden olan), boşluk toleransları, rotorun gevşek parçaları, rotor içinde eşit olmayan şekilde dağıtılmış ağırlık, dökümlerin gözenekliliği, aktarma organlarının rotor eksenine göre yanlış hizalanması ve diğer birçok nedeni vardır. Makine dengesiz olduğunda, makine durum izleme sistemi tarafından tespit edilmeli ve birinci dereceden daha yüksek bir genlikle ve bazı durumlarda da makine dönüş hızının ikinci ve üçüncü dereceden artan bir genliği ile temsil edilmelidir.
Örneğimizde, kaplin vidasını daha uzun ve daha ağır bir vida ile değiştirerek kaplinin dış tarafına 5 gramlık bir kütle ekleyerek dengesizliği simüle ediyoruz. Bu, kütle merkezini şaft merkez hattından uzaklaştırır ve motor dönüş hızı frekansında (50Hz) daha yüksek titreşime neden olur – radyal yönde birinci derece.
Paralel yanlış hizalama (ofset) nedir ve frekans alanında nasıl görünür?
Çeşitli yanlış hizalama türleri mevcuttur:
- Açısal yanlış hizalama
- Yatak yanlış hizalaması
- Kasnak yanlış hizalanması
- Paralel yanlış hizalama
İki milin birbirine paralel ancak belirli bir mesafede olması durumunda paralel olarak yanlış hizalandığını söyleriz.
Paralel yanlış hizalama da makinelerin titreşmesine neden olan çok yaygın bir sorundur. Makine paralel olarak yanlış hizalandığında, makine durum izleme sistemi tarafından tespit edilmeli ve makine dönüş hızının birinci, ikinci ve bazen de üçüncü derecesinde daha yüksek genlikle temsil edilmelidir.
Motor ve dişli kutusu arasındaki paralel yanlış hizalamayı simüle etmek için, test düzeneğinde motoru mile dik yönde hareket ettirdik.
Motorun konumu yatay olarak 3 mm değiştirilmiştir. Gördüğünüz gibi sistem 1. dereceden (motor dönüş hızının frekansı (50Hz)) ve radyal yönde 2. dereceden artan bir genlik tespit etti.
Düşük frekanslı titreşimi anlamak normalde o kadar zor olmasa da, yüksek frekanslı titreşim seviyelerini anlamak için çok daha fazla uzmanlık gerekir.
Rulmanlar ve olası arızalar hakkında bilginiz var mı?
Rulman arızaları, dönen makinelerde meydana gelen en yaygın arızalardan biridir. Arızaları anlamak için öncelikle rulman yapısını bilmemiz gerekir. Tipik bir rulman aşağıdaki bileşenlerden oluşur:
- Haddeleme elemanları – bilyalar / silindirler
- Kafes
- İç bilezik
- Dış bilezik
Tipik rulman kusurları
Rulmanların en tipik kusurları şunlardır:
- Dış yuva kusurları
- İç yuvarlanma kusurları
- Haddeleme elemanı kusurları
- Kafes kusurları
- Çoklu bileşen kusurları
- Rulman yağlama sorunları
- Yanlış Hizalama
- Gevşeklik
Tipik rulman arızalarına ve bunları frekans spektrumunda nasıl tanımlayabileceğimize daha yakından bakalım.
Dış yuva kusurları
Dış yuva kusurları normalde frekans spektrumunda BPFO – Dış yuva üzerinde Bilye Geçiş Frekansının birden fazla tepe noktasının (harmonik) varlığıyla karakterize edilir. BPFO, milin bir tur attığı süre içinde bilyelerin dış yatak üzerindeki kusurlu bir noktadan yaptığı geçiş sayısının mil dönme frekansıyla çarpımıyla temsil edilir.
BPFO’yu hesaplamak için kullanılan denklem aşağıdaki gibidir:
Burada Nb yuvarlanma elemanı sayısı, Bd bilya çapı, Pd hatve çapı ve β temas açısıdır. Tipik BPFO frekansı 2-15 x RPM arasındadır.
Kafes kusurları
Kafes arızaları normalde frekans spektrumunda FTF’nin çoklu tepe noktalarının (harmonikler) ve kafes arıza frekansının varlığı ile karakterize edilir. FTF (Temel Tren Frekansı) – trenin dönme hızı, şaftın bir tur yaptığı süre içinde trenin yaptığı dönüş sayısının şaft dönme frekansı ile çarpımına karşılık gelir.
FTF’yi hesaplamak için kullanılan denklem aşağıdaki gibidir:
Burada Bd bilye çapı, Pd hatve çapı ve β temas açısıdır. Tipik TFT frekansı 1/2 x RPM’den azdır.
Bilye kusurları
Bilye kusurları normalde frekans spektrumunda BSF, yuvarlanma elemanı arıza frekansının çoklu tepe noktalarının (harmonikler) varlığı ile karakterize edilir. BSF (Bilye Dönme Frekansı) – milin bir tur yaptığı süre içinde bir bilyenin kendi etrafında yaptığı dönüş sayısının mil dönme frekansı ile çarpımıdır.
BSF’yi hesaplamak için kullanılan denklem aşağıdaki gibidir:
Burada Bd bilye çapı, Pd hatve çapı ve β temas açısıdır. Tipik BSF frekansı 5-15 x RPM arasındadır.
İç yuva kusurları normalde frekans spektrumunda BPFI, iç yuva arıza frekansının birden fazla tepe noktasının (harmonik) varlığı ile karakterize edilir. BPFI (Bilye Geçiş Frekansı İç) – milin bir tur yaptığı süre içinde bilyelerin iç yuva üzerindeki kusurlu bir nokta üzerinden yaptığı geçiş sayısı.
BSFI’yi hesaplamak için kullanılan denklem aşağıdaki gibidir:
Burada Nb yuvarlanma elemanı sayısı, Bd bilye çapı, Pd hatve çapı ve β temas açısıdır. Tipik BPFO frekansı 4-15 x RPM arasındadır.
Uygulamada, yatak elemanlarının imza frekanslarını etkili bir şekilde belirlemek için normalde Zarf Tespiti adı verilen özel bir tekniğin kullanılması gerekir.
Çoklu rulman bileşenlerinin kusurları
Çoklu yatak bileşenlerinin arızaları oldukça yaygındır. Bunlar frekans spektrumunda farklı rulman elemanı arıza frekanslarının ve bunların harmoniklerinin varlığıyla görülebilir.
Gevşeklik
Gevşeklik, dönen elemanlar yanlış monte edildiğinde veya rulman yanlış takıldığında meydana gelir. Bilinen üç tip rulman gevşekliği vardır:
- Aşırı rulman iç boşluğu: Genellikle senkron titreşim (dönme hızı harmonikleri), senkron altı titreşim (0,5x RPM) ve senkron dışı (1,5x RPM, 2,5xRPM, 3,5x RPM, vb.) varlığı ile karakterize edilen bir spektral imza içerir. Bu frekanslar bazen FTF tarafından modüle edilebilir.
- Yatak ve şaft arasında gevşeklik: Birden fazla dönüş frekansı harmoniği ortaya çıkar, ancak normalde ana olan 3x RPM’dir.
- Rulman ve gövde arasında gevşeklik: Birden fazla dönüş frekansı harmoniği ortaya çıkar ancak normalde başlıca ikisi 1x RPM ve 4x RPM’dir.
Yatak yanlış hizalaması
Rulmanın yanlış hizalanması, dönme frekansının çeşitli harmoniklerinde titreşimin varlığı ile karakterize edilir ve en önemli genlik NB x RPM’dedir; burada NB rulmandaki yuvarlanma elemanlarının sayısıdır.
Yetersiz yağlama
Yetersiz yağlama sorunları, rulmanların rezonans frekanslarının bu frekans aralıklarında uyarılması nedeniyle, birbirinden aralıklı tepe bantları ile yüksek frekanslı titreşim (1 kHz ile 20 kHz arasında) ile karakterize edilir.
Sorunun ne kadar ciddi olduğunu nasıl bilebiliriz?
Şu ana kadar sorunun yerini tespit etmekten bahsettik ve bu nedenle imza frekanslarına odaklandık.
Sorunun ciddiyetini tahmin etmeye çalışırken sinyal genliğine bakmamız gerekir. Mutlak genlik önemli olsa da, genliğin zaman içindeki değişimi sorunun ciddiyetini anlamak için daha önemlidir. Bu nedenle, titreşim izleme sisteminde geçmiş veri işlevselliğinin bulunması çok önemlidir.
Uluslararası Standartlar Örgütü (ISO), Alman Mühendisler Birliği (VDI) ve diğerleri gibi, sınırlar, ölçüm teknikleri, makine sınıflandırmaları vb. önererek mekanik titreşimleri düzenleyen birçok norm vardır. Standartlar, alarm eşiklerini belirlemek için iyi bir başlangıç noktası olarak hizmet edebilir.
Bununla birlikte, toplanan geçmiş verilere ve gelişmiş veri analizine dayalı olarak makine unsurlarının ve uzun vadeli makine davranışının iyi anlaşılması, makine koşullarının belirlenmesi için hayati önem taşır. Bakım mühendislerinin bir bakım stratejisi belirlemesini ve bunu etkili ve verimli bir şekilde gerçekleştirmesini sağlar.
Sonuç
FFT spektrum analizi, titreşim sinyalinin yorumlanması için çok önemli bir tekniktir ve genellikle dengesizliği ve yanlış hizalamayı tespit etmek için kullanılır.
Uygulamada Makine Durum İzleme uzmanları, kritik makineleri korumak, sürekli izleme ve zarf algılama, sipariş takibi, yörünge grafikleri ve diğerleri gibi makine sağlığının daha iyi anlaşılması ve değerlendirilmesi için çeşitli analiz ve algoritma biçimlerini kullanır.