Sonsuz vidalı redüktörlerde yapay zekâ teknikleri ile arızaların tespiti ve sınıflandırılması
Fault detection and classification with artificial intelligence techniques on worm gearboxes
Yazar: YUNUS EMRE KARABACAK
Danışman: PROF. DR. LEVENT GÜMÜŞEL
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering ; Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering

Özet:
Sonsuz vidalı redüktörler (SVR) endüstrinin birçok alanında kullanılmaktadır. SVR'ler çalışma prensipleri gereği diğer redüktörlerden farklıdır ve daha çok arızalanma riski altındadır. Bu nedenle SVR'lerde meydana gelebilecek arızaların tespiti ve buna göre önlem alınması kesintisiz çalışması istenen sistemler ve tesisler için özellikle önemlidir. Bu amaçla bu çalışmada SVR'lerin kestirimci bakımına yönelik dinamik çalışma koşullarını taklit eden bir deney düzeneği geliştirilmiştir. Deney düzeneği ile sağlam ve arızalı SVR'ler üzerinden toplanan titreşim, ses ve termal görüntü verilerinden öznitelikler çıkarılmış ve arıza tespiti ve sınıflandırılması amacıyla kullanılmıştır. Titreşim ve ses verilerine ait zaman ve frekans bölgesinden çıkarılan öznitelikler ve termal görüntülere ait öznitelikler tek tek, ikili ve üçlü kombinasyonlarda kullanılarak elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Çalışmalarda, yapay sinir ağları (YSA), destek vektör makinesi (DVM), k en yakın komşu (k-NN), ANFIS (adaptif nöro-bulanık arayüz sistemi) ve derin öğrenme algoritmaları arıza tespiti ve arıza türünün sınıflandırılması amacıyla kullanılmıştır. Titreşim, ses ve termal görüntü verilerinden çıkarılan özniteliklerin tek tek ve ikili kombinasyonlarda kullanılmasının sınıflandırma başarısını düşürdüğü gözlemlenmiştir. En yüksek sınıflandırma başarıları ölçüm verilerine ait özniteliklerin tümünün beraber kullanılmasıyla elde edilmiştir. Sonuçlar öznitelik seçiminin sınıflandırıcı performansını en üst düzeye çıkarmak için önemli bir adım olduğunu göstermiştir.

Abstract:
Worm gearboxes (WG) are frequently used in many areas of the industry. WG is different from other gearbox types and due to their working principles, they are under high risk of wear and fault. Therefore, detection of faults that may occur in WG and taking measures accordingly especially are important for systems and facilities that require uninterrupted operation. For this purpose, in this study an experimental setup which simulates different working conditions has been developed for condition monitoring studies of WG. Fault detection and classification were performed based on vibration, sound and thermal images data features which were acquired and processed from the healthy and faulty WG in the test rig. Apart from classical studies, time and frequency domain features vibration and sound signals and thermal images features were extracted and evaluated singularly, dual or triple forms. Commonly effective ANN (Artificial Neural Network), SVM (Support Vector Machines), k-NN (k-Nearest Neighbor), ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) and deep learning classifiers were selected to detect fault and to classify types of faults. It has been determined that the fault detection and classification performances are low with the use of single feature sources. The highest classification performances for fault detection were observed when the features of all three sources used. The experimental results indicated that the selection of features is an important step to maximize the performances of classifiers.