Asenkron motor rulman arızasının titreşim işaretleri üzerinden entropi tabanlı analizi
Entropy based vibration signals analysis for induction motor bearing faults
Yazar: DUHAN SÖNMEZ
Danışman: PROF. DR. METİN GÖKAŞAN ; PROF. DR. SERHAT ŞEKER
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2013
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Günümüz endüstriyel tesislerinde en sık kullanılan elektrik motorlarının başında asenkron motorlar gelmektedir. Gelişen üretim teknolojileri, bu motorlarda yüksek verimlilik, uygulama kolaylılığı, dayanıklılık ve düşük maliyet faktörlerini ön plana çıkarmaktadır. Öte yandan ağır işletme koşullarının bu motorlar üzerinde yarattığı bozucu etkiler, beklenmedik anlarda arızaların oluşmasına ve plansız duruşlar nedeniyle ekonomik kayıplara neden olmaktadır. Bu bakımdan endüstrinin en önemli yapı taşlarından biri olan elektrik motorlarında gelişen arıza durumlarının, kalıcı arızaya dönüşmeden önce belirlenmesi; yaşanacak kayıpların önlenmesi veya azaltılması bakımından oldukça önem verilen bir araştırma konusudur.
Bu tez çalışmasında, asenkron motorlarda karşılaşılan arızalar arasında en büyük paya sahip olan rulman arızasının, işaret tabanlı analiz yöntemlerinin kullanımı ile incelenmesi ve arıza gelişiminin takip edilerek arızanın önceden belirlenmesi amaçlanmıştır. Uygulanan işaret tabanlı analiz yöntemleri ile; laboratuar ortamında yaşlandırılan motor rulmanının yarattığı motor titreşim işaretleri incelenmiştir.
Buna göre çalışmada kullanılan titreşim verisi, The University of Tennesssee-Knoxville (UTK) / Amerika Birleşik Devletleri, Maintenance and Reliability Centre?da kurulmuş olan deney düzeneğinden alınmıştır. Bu düzenekte asenkron motorlar için hızlandırılmış yapay bir yaşlandırma süreci bulunmaktadır. Yedi aşamada tamamlanan bu sürecin her çevriminde motorlara; elektriksel, ısıl ve kimyasal bozucu etkiler uygulanmakta ve sonrasında motor performans düzeneği kullanılarak motorlardan elektriksel, mekanik ve ısıl ölçümler alınmakta ve bu şekilde bir veri kümesi oluşturulmaktadır. 
Buna göre bu tez çalışmasında sadece motor titreşim işaretleri üzerinden inceleme yapılmıştır. Toplam altı adet ivmeölçer kaydının bulunduğu veri kümesinden, etkin değerleri dikkate alınarak yapılan seçimde sadece bir ivmeölçerin (motor mil tarafı, saat 2 konumu) ilettiği titreşim işaretleri ile analizler yürütülmüştür.
Titreşim işaretlerinin analiz edilmesi için öncelikle zaman ve frekans tanım bölgelerinde genlik değişimleri incelenmiştir. Buna göre ivmeölçerden alınan titreşim işaretlerinin her yaşlandırma çevriminden sonraki grafik incelemesinde, hem zaman hem de frekans tanım bölgelerinde bozulmaya bağlı olarak işaret genliğinde artma olduğu gözlenmiştir. Ayrıca güç spektrum yoğunluk (GSY) ları ile yapılan spektral inceleme; özellikle yüksek frekans bölgesinde genlik artışı tespit edildiğinden, yüksek frekans bandına daha çok yoğunlaşabilmek için yüksek geçiren bir bant filtre uygulanmıştır. Yüksek geçiren bant filtre ile koşullandırılan titreşim işaretleri tekrar zaman ve frekans tanım bölgelerinde incelenmiş ve öncekine benzer genlik artışları tespit edilmiştir.
Sonraki aşamada titreşim işaretleri istatistiksel olarak incelenmiş ve her yaşlandırma çevriminde elde edilen titreşim veri kümesinde veri dağılımına ait istatistik parametreleri hesaplanmıştır. Bunlar; ortalama değer, standart sapma, çarpıklık ve basıklık?tır. Her çevrime ait istatistik parametreleri karşılaştırıldığı zaman bunlar arasında en büyük değişimi standart sapma değeri kaydetmiştir. Ayrıca filtre uygulamadan önceki, sağlam durum ile arızalı (son yaşlandırma adımı) duruma ait standart sapma değerlerinin arasındaki oranın, filtrelenmiş işaret ile belirgin bir değerde arttığı gözlenmiştir. Buna göre de, uygulanan filtrenin yapılan analizi kolaylaştırdığı değerlendirilmiştir.
İstatistiksel bakımdan baskın parametre olarak belirlenen standart sapma değeri, aynı zamanda arıza teşhis işlemlerine uyarlanan Entropi tanımında karşılaşılan olasılık değerinin hesaplanması için de kullanılmıştır. Shannon Entropi olarak da bilinen bu kavram, rastlantısal bir olaydaki belirsizlik seviyesinin hesaplanması için kullanılmaktadır. Böylece yaşlandırma sürecinde her çevrim için yapılan Entropi hesabı ile rulman arızasının gelişimi, hesaplanan belirsizlik seviyesine bağlı olarak belirlenmeye çalışılmıştır.
Sonuç olarak yaşlandırma sürecindeki bir motorun rulmanındaki bozulmanın derecesi, mevcut motor titreşim işaretlerine üç aşamada işaret analiz yöntemlerinin uygulanması ile incelenmiş ve bu şekilde rulman arızasının gelişimi takip edilmiştir.

Abstract:
The common usage of induction motors in recent decades increased evidently in all types of industries. Developing production technologies maintain the induction motors to be more reliable and efficient, easy to apply with low costs when compared with the other types. On the other hand, the harsh environmental conditions create negative defects on the motors which cause them malfunction in an unexpected time and this will also stop the ongoing process in the system which will lead to high economical losses. Therefore fault diagnosis became a very important subject to determine any faults before it reaches to a catastrophic system failure for the industry. 
According to the studies on this subject, it is seen that the most significant motor faults are because of the mechanical effects and especially bearing fault takes an important part; as more than 40% of all induction motor faults. And there are different techniques for motor fault diagnosis developed in recent decades, which are mainly based on three groups as; ?Signal-based?, ?Model-based? and ?Data-based? condition monitoring and fault diagnosis techniques. Signal based fault signature analysis is one of the most preferred techniques for condition monitoring and diagnosis and also to investigate the incipient fault signature of the motor. There are different types of signals that can be measured and analysed. Mainly these are electrical measurements (current, power, flux), mechanical measurements (vibration, noise), temperature measurement, chemical measurements (gas analysis) and partial discharge detection.
Bearing faults generally causes static and dynamic eccentricities on the rolling elements which come out with many negative effects on the performance of the motor. Primarily, mechanical vibration on the system occurs due to bearing faults. Therefore, in this thesis, it is concentrated on vibration signal analysis for an induction motor. A proper accelerated aging process is being applied to the motor at seven sequential steps, to bring out the bearing fault and its effects at the end of this period. Measured actual motor vibration signals will be investigated for each aging cycle by spectrum analysis and statistical parameters which will be helpful to diagnose the status of the motor bearing and follow up the aging process in terms of bearing degradation trend.
The measurement data is collected from an experimental setup which is built by ?The University of Tennesssee-Knoxville (UTK) / USA, Maintenance and Reliability Centre?. This experimental setup was designed to simulate the aging process for a 5HP AC motor, which is under electrical and mechanical stresses, also thermal and corrosive effects are added to this artificial aging process. This experimental setup is designed regarding IEEE Standard Test Procedure for AC Electrical Machinery and Standard for Systems of Insulation Materials.
Electrical and thermal aging processes are applied sequentially to the test motor as an aging cycle and this cycle is repeated seven times totally. Each aging cycle started with Electrical Discharge Machining (EDM) process in order to simulate electrical discharge current from motor shaft to the bearing. At each EDM aging cycle the motor was run for 30 minutes with no load condition and during the period, an externally supplied shaft current (27Amperes at 30Volts AC) is applied to the motor shaft. After each EDM aging cycle, a thermal aging process was carried out, which was applied to accelerate the aging process. Basically in a thermal aging process, the motor is being heated up in a laboratory oven that gives a constant temperature of 140°C, and after the heating process, it is immersed in the water. The cycle is repeated again after waiting in water to expose the corrosion effect on the motor components.
Each aging period was followed by a performance test process on an experimental setup. Eventually eight set of measurements are achieved as one healthy (initial) and seven aged cases. There are two accelerometers in this setup for independent vibration measurements and the locations of the two accelerometers whixh are located at the process end of motor, on clock position by 2 and 10 respectively. After getting the vibration signal from accelerometers, signal conditioners with an anti-aliasing filter are used before data process in a host PC. The anti-aliasing filter has been set to 4kHz cut-off frequency. In this study S2 vibration data is being used.
According to the vibration signal analysis, two types of data analysis methods have been applied. The first inspection due to each aging cycle?s data has been in time domain and it?s been observed that the vibration signal magnitude increases during the degradation period in the aging process. This increase gives an idea about degradation of bearing but it does not give some characteristic details about aging process and the bearing fault. Therefore when the vibration signal has been examined by spectral analysis, Power Spectral Density (PSD) plots indicate that there have been additional frequency components after 1.5kHz which points out a bearing fault trend during the aging process. It?s also possible to realize the deviation on vibration signal data, by looking at PSD plot in logarithmic scale. It is significantly seen on the plot that the subjected deviation arises after frequency level of 1500Hz. 
Because of the additional frequency components in the range of 1500Hz to 4000Hz on the spectrum, it has been decided to investigate only this frequency range, just to ignore the low frequency components effect during the spectrum analysis. Therefore a Butterworth type of high-pass filter has been applied to the signal, which is set to 1.5kHz cut-off frequency. It?s been indicated that the high frequency components above 1500Hz are being increased due to the degradation of bearing by each aging cycle. Also when the PSD plots are compared in logarithmic scale, the increase at the magnitude of high frequency signal components after each aging cycle, clearly points out the degradation of bearing.
The second method which will be used for vibration analysis will be Statistical analysis. The statistical parameters are mean value (µ), standard deviation (?), skewness (?) and kurtıosis (ß). They have been calculated for each aging cycle to analyze the vibration signal data. For the healthy case of motor, the vibration signal data draws a standard normal (Gaussian) distribution in terms of probability distribution. During the aging process, standard deviation value increases significantly which is also an indicator of deviation from standard normal distribution. At the final stage of aging process (Cycle #7), standard deviation value becomes 20 times bigger than the initial case (healthy motor). The other statistical parameters do not differ as much as standard deviation. The probability density function shows the differentiation on these parameters by each aging cycle.
Finally, Shannon Entropy definition will be used to understand and explain the degree of degradation by calculating the amount of transferred data from initial case (healthy motor) to the last aging cycle (bearing fault) through the aging process. Generally entropy value is defined as a measure of uncertainty. On the other hand; statistical evaluation shows that standard deviation is the most significant parameter that has changed during the aging process. Therefore regarding to the entropy definition, standard deviation can be the parameter which determines the probability value of each cycle at the aging process. 
In this manner, the remarkable point is that the greater aging cycle, the greater probability of being faulty, the lower entropy value. It means that during the aging process the probability of being faulty increases and the uncertainty at being faulty state decreases which depends on the Shannon Entropy definition. Besides this, if the entropy variation between each aging cycle has been evaluated then it is possible to realize the amount of entropy which is transferred between aging cycles which can be called as entropy transfer rate. From the point of being faulty prospect, the entropy transfer rate has the maximum value at the first aging cycle which points out the maximum uncertainty about this state. After every aging cycle process, the calculated transfer rates between cycles decreases as like as entropy value. 
In this study, all the figures regarding entropy approach are stating out a degradation trend for the motor bearing during the aging process, which is also supported by spectral and statistical analysis figures. Therefore it is possible to follow the degradation level of the bearing by evaluating these methods together.