Top

Şekil 1.1: Leonardo da Vinci tarafından dizayn edilip çizilmiş ilkel bir rulman örneği.

Şekil 1.1’de en ilkel haliyle resmedilmiş olan rulmanlar esas itibari ile sürtünmeyi azaltarak dönme hareketini kolaylaştırmak için tasarlanmıştır. Çeşitli endüstri kollarında, imalat, hava-uzay, otomotiv, maden, enerji tesisleri ve yenilenebilir enerji üreten rüzgar santrallerinde kullanılırlar [Harris]. Rulman içeren döner aksamlı makineler, öngörülemeyen duruşları en aza indirmek için kestirimci bakım uygulamaları ile gözlenmeli ve olası hatalar erken aşamada teşhis edilmelidir [van Beek]. Bu türden bir arıza tespiti genel olarak mekanik dalgaların - titreşim, şok vurguları ve akustik gibi [Tandon-92] - analizinin sıcaklık ve devir hızı bilgisi ile tamamlanarak, hataların saptanmasını [Heng-08, Jardine-05] ve sınıflandırılmasını içerir. Yukarıda bahsedilen endüstri kollarında kestirimci bakım uygulamalarının gerekliliği ve faydaları halihazırda gözlenmiştir [Tandon-92, Tandon-94].   

 


Başarılı bir durum esaslı bakım (condition monitoring) için ilk yapılması gereken uygulamanın ve gözlenecek olan makinenin koşullarına uygun bir sensör seçmektir. ArGe (araştırma-geliştirme) ve endüstriyel uygulamalarda fiyat, dayanıklılık ve çalışma aralığı özellikleri analog ve dijital ivmeölçerleri (akselerometre, accelerometer) uygun bir seçenek haline getirir. Dikkate alınması gereken parametreler güç tüketimi, boyut, sıcaklık ve ivme aralıkları, hassasiyet, çözünürlük, kullanılabilir frekans bant genişliği ve gürültü yoğunluğudur. Bunlara ilaveten, montaj metodu (mıknatıs, yapıştırıcı veya vidalama), sensör muhafazası ve analog-dijital dönüştürme işlemleri de önem arz etmektedir.

Herhangi bir kestirimci bakım uygulamasında tespiti hedeflenen hatalar, rulmanlarda yüzeylere dağılmış olarak gözlenebilen pürüzlülük, dalgalılık, hizasız/ayarsız rulman bilezikleri, ve belirli bir bölgede görülen çatlaklar/yarıklar, oyuklar ve kırıklardır [Tandon-99]. Bu tür hatalar rulmanın herhangi bir parçasında, örneğin iç bilezik, dış bilezik, bilyalar veya yatak kafesinde gözlenebilir. Fakat hataların %90’a yakını iç veya dış bilezikte oluşur [Rubini-00]; bu sebeple bu bileşenlerde oluşan hataların tespiti ana hedeftir. Bahsi geçen bu rulman hataları diğer metal yüzeyler ile temasa geçtiğinde titreşim dalgaları yaratırlar. 


Genel olarak titreşimler, bir maddeyi oluşturan moleküllerin yer değiştirmesine karşı içsel olarak oluşan elastik dengeleyici tepki kuvvetinden açığa çıkar [Kinsler-99] (bir gitar telini düşünelim); rulmanlarda ise hata kaynaklı bu tür düzensizlikler metal metal etkileşimi dolayısıyla impulsif (ani ve güçlü vurgular şeklinde) titreşimler olarak ortaya çıkar. 

Rulmandaki hatalara ilişkin bu vurgular periyodik olmalarından bağımsız olarak, içinde bulundukları sistemi dürterek (harekete geçirerek) rezonansların üretilmesine sebep olur. İvmeölçerler (akselerometre, accelerometer) ile algılanabilen bu tür titreşimler ve ortamda bulunan diğer gürültüler, mekanik bir sistemin durumu ve bu sistemde bulunabilecek hataların varlığı ve karakteristiği hakkında değerli ve işe yarar bilgiler taşıyan sinyalleri oluşturur.

Şekil 1.2: Hata tespiti süreçleri.


1.2 Durum Esaslı Bakım (Condition Based Maintenance) Sisteminde Ölçülecek Parametreler

Döner ekipmanlarda kullanılan rulmanların mevcut durumunu değerlendirmek için kullanılabilecek çeşitli göstergeler bulunmaktadır. Bu göstergeler, parametreye has sensörler ile ölçülmüş kimi sinyaller ile ilişkilendirilebilir. En genel kapsamı ile, akustik, titreşim ve sıcaklık ölçümleri ile kapalı devre yağ döngülerinde aşınma kalıntısı analizi sıralanabilir [Tandon-99]. Günümüz endüstrisinde rulmanların, dişlilerin, şaftların ve dönen diğer tüm aksamların durum analizinde kullanımı en yaygın olan bilgi bu döner ekipmanların oluşturdukları titreşimlerdir [Tandon-99]. Ölçülebilecek diğer parametreler arasında hız, şok darbeleri, akustik yayım ve ve bu akustik dalgaların belirli bir eşiği verili sürede aşma sayısı sıralanabilir [Tandon-92]. Titreşim ölçümleri ve bunların analizi, endüstride üretim aşamalarında kullanılan döner ekipmanların rulman, dişli, şaft gibi bileşenlerinin mevcut sağlık durumunu değerlendirmek için kullanıldığı gibi, rulmanların üretimi esnasında kalite, dayanıklılık kontrolü ve ömür testleri için de referans alınmaktadır.

Bu noktadan sonra tartışılacak çoğu yöntemde dönüş hızı (rpm, devir/dakika) ve sıcaklık sürekli gözlenmesi gereken parametreler arasındadır. Bu parametreler sinyal analizlerinde, belirli mekanik hatalara özel frekansların hesaplanmasında ve rulmanın mevcut sağlık durumu tesptinde gerekli ve tamamlayıcı rol oynamaktadır. Bu yüzden, akustik ve titreşim gibi ana parametrelerin yanında sıcaklık ve devir sensörleri de gerekebilmektedir. Sonuç olarak, bir durum esaslı bakım sistemi genellikle birden fazla sensörden oluşur.

1.3 Fiziksel Analiz

Döner ekipmanlardan alınacak titreşim ölçümleri ve bunların analizi mekanik bileşenlerin mevcut durumları hakkında eksiksiz bilgi verebilmek için yeterli değildir. Rulmanların ve dişlilerin geometrisi, oturdukları yatakların tipi, rulmanların şafta göre izafi konumları (orbit analizi), yükün ekseni ve büyüklüğü – Şekil 1.4’de gösterildği üzere yük bölgesini ve dağılımını belirler – olası bir arızanın tipi, arızanın gelişkinlik seviyesi ve analiz ediliecek işlenmiş veri arasında kurulacak matematiksel ilişki güvenilir bir durum esaslı bakım sisteminin kurulabilmesi için hayati öneme sahiptir.

Bu metinlerde tartışılacak konuların esasını mekanik dalga teorisinden ve bunların fiziksel yorumlamasından çok, ölçülen titreşimlerin analizi ve bunların matematiksel modellemeleri oluşturacaktır. Rulmanların ve diğer döner ekipman bileşenlerinin mekanik dizaynlarındaki gelişmelerin ileri düzeye ulaşmış olduğu, triboloji araştırmalarının yoğunluğu, sonuçta fiziksel modellerin yarım yüz yıldan fazladır incelendiği ve sayısız mühendislik yayınına konu olduğu düşünüldüğünde; sorunun matematiksel, mekanik titreşimlerin modellenmesi ve bunların analiz edilmesi boyutunun özellikle Türkçe olarak incelenmesi önem arz etmekte ve bu metinlerin temel amacını oluşturmaktadır.


Şekil 1.4: Rulman bileşenleri, uygulanan kuvvet, yük bölgesi ve dağılımı ile birlikte gösterilmektedir [sawalhi-07].


1.3.1 Rulman arızalarının sınıflandırılması


Döner ekipmanların kritik bileşenlerinden rulmanlarda oluşabilecek arızalar, genel hatları ile yüzeye yayılmış halde bulunan yüzey pürüzlülüğü, yüzey dalgalılığı, bilezikler arası hizasızlık/kaçıklık; ayrıca bölgesel olarak gözlenebilen kırık ve çatlaklar, oyuklar ve çapak/kıymık atması olarak sınıflandırılabilir [Tandon-99]. Olası arızanın rulmandaki konumuna göre – iç bilezik, dış bilezik, bilya, kafes – ve arızanın ürettiği sinyalin neredeyse periyodik olduğu varsayılırsa, bu arıza titreşimlerinin karakteristik frekansları (oluşma sıklıkları/periyotları) rulman geometrisine ve rulmanın oturduğu şaftın dönüş hızına bağlı olarak hesaplanabilir [Harris]. Örnek vermek gerekirse, bir bilya hatası oluştuğunda, bilya üzerindeki kırık dönme ve kısmi kayma hareketi esnasında diğer metal yüzeyler ile belirli bir süre temas etmeyebilir ve bu durum arıza titreşimlerinin periyodik olarak (hep aynı aralıklar ile) oluşmasını engelleyebilir [Tandon-92]. Buna karşın, rulmanlarda gözlenen hataların yaklaşık %90’ı iç veya dış bilezikte oluşmaktadır ve hata sinyallerinin (arıza titreşimlerinin) yine bu olasılık ile neredeyse periyodik olduğu varsayılabilir.

1.3.2 Modelleme

Parçalarının en az birinde herhangi bir arıza içeren rulmanlardan ortaya çıkan titreşim sinyallerinin modellenmesi çalışmaları, kestirimci bakım metotlarının araştırılmasına başlandığı zamanlara kadar uzanır. Rulman arızalarından ortaya çıkan sinyallerin (titreşimlerin) genel olarak incelenmesi amacı ile, ekipmanın mekanik özellikleri (geometrisi, tipi, montajı, hızı, vs) ile ilişkilendirilmiş arızalara özel titreşimler çalışılmış ve belirli bir bileşeninde kırık bulunan rulmanların titreşim simulasyonları tasarlanmıştır [Braun-80, White-84]. Bu modellerin içerisinde iç bileziğinde noktasal bir kırık bulunan [McFadden-84], birden fazla noktasal kırık bulunan [McFadden-85] ve ilerleyen yıllarda nihayetinde herhangi bir bölgesinde bir veya birden çok noktasal kırık bulunan [Su-91] rulman titreşimleri incelenmiş ve detaylı şekilde çalışılmıştır. Bahsi geçen titreşim modellerinin tamamı rulmanın bir bölgesinde bulunan arızanın/kırığın bir diğer metal yüzey ile temasa geçmesi ile oluşan bir vuruş/vurgu/impulse (ya da belirli bir genliği olan darbe) tarafından dürtülmüş (harekete geçirilmiş – excited) bir özgül titreşim modunu esas alır. Bu araştırmalara ilaveten sinyallerin daha detaylı temsili için rulmanın oluşturabileceği olası tüm titreşim modlarını mod şekli, darbe şekli, yükün açısı [Tandon-97] ve geçmişte kullanılan olası diğer değişkenler ile birleştirerek içeren modeller de çalışılmıştır.

Titreşim sinyallerinin matematiksel olarak daha iyi temsil edilebilmesi adına dış bilezikteki deformasyonu içeren [Tadina-2011] ve hasarlı yüzeylerdeki metal-metal etkileşiminin yarattığı darbe sinyallerindeki olası hafif faz kaymalarını dikkate alan [Ho-2000] modeller geliştirilmiştir. Bunun yanı sıra, rulman arızasına ait titreşimlerin oluşum mekanizmasının daha iyi anlaşılabilmesi ve titreşimlerden arıza boyutunun tahmin edilebilmesi için, metal-metal temasının dürtüsü ile ortaya çıkan tepki titreşimleri incelenmiş [Sawalhi-2010], bilyanın bilezikteki bir kırığa giriş ve çıkış simulasyonu tasarlanmıştır [Sawalhi-2010-Fault-Size].

Rulmanların sıklıkla kullanıldığı redüktörlerdeki dişlilerden ortaya çıkan titreşimler (vurgu/darbe titreşimleri) ile bu rulmanlardaki olası arızaların oluşturduğu titreşimlerin birbiri ile çakışması ihtimali yüksek olduğundan, farklı mekanik ekipmanlardan ortaya çıkan bu sinyallerin birlikte yer aldığı durumlar özellikle konunun uzmanı araştırmacıların ilgi odağı olmuştur. Yataklama rulmanları ve dişli titreşimlerinin etkileşimlerinin incelenmesi [Sawalhi-2007, Sawalhi-2008-Part 1], redüktör rulmanlarında oluşabilecek gelişkin hatalara ait titreşimlerin analizi [Sawalhi-2008-Part 2], dişlilerdeki ve rulmanlarındaki arızaların erken aşamada tespiti [McFadden-86] ve rulman ve dişli sinyallerinin istatistiksel özellikleri [Randall-2010] detaylı şekilde çalışılmıştır. Burada örnekler ile desteklenecek yöntemler halihazırda arızalı dişlilerin titreşim analizinde de kullanılmaktadır.

1.4 Titreşim Analizi

Döner ekipmanlardan üretim esnasında ve olağan çalışma koşullarında ölçülen titreşimlerin (ham verinin), rulmanların işlevsel durumu hakkında bilgi edinebilmek adına detaylı olarak analiz edilmesi gerekmektedir. Bu amaçla, rulmanlarda olası hasarların tespitine yönelik çeşitli yöntemler kullanılmaktadır. İzleyen bölümlerde bu yöntemler detaylı olarak ele alınacaktır. Burada nihai hedef, titreşim analizlerinin insan yorumu (öznellik) olmadan otonom şekilde gerçekleşmesini sağlayarak Endüstri 4.0 uyumlu bir kestirimci bakım sisteminin oluşturulmasıdır.




Şekil 1.5: Genel Titreşim Seviyesi (mm/s), ISO 10816-3.


1.4.1 Ham Veri Analizi ve Göstergeleri


Döner ekipmanlardan ölçülen titreşimler, zaman bölgesinde (time domain), frekans bölgesinde (frequency domain) veya her ikisinde de analiz edilebilir [Yang-03]. Ekipman şasesinden ölçülen titreşimlerden rulmanların genel sağlık durumu hakkında yorum yapabilmek için kullanılan ilk yöntemler ham verinin (ilk ölçülen titreşimlerin) RMS (ISO 10816-3 genel titreşim seviyesi, [mm/s], Şekil 1.5) değerleri, tepe/uç değer (peak value), tepe faktörü (crest factor), güç (power) ve kepstrum hesaplamalarından ibarettir. Ham veri üzerinde uygulanan bu yöntemlerin temel dayanağı, rulmanlar sağlam iken hesaplanan değerlerin olası arızalar ile zaman içerisindeki değişimini (görece değer) tespit ederek ekipman dağılmadan (en az üretim kaybı ile) müdahele edebilmektir. Elbette bu görece karşılaştırmaların yanında, ölçüm esnasında ekipman üzerinde yapılan gözlemler, yükselen ses (örneğin çınlamalar-rezonanslar) ve sıcaklık seviyesi, el ile yapılan kontroller, genel anlamı ile tecrübeye dayalı öznel yorumlar başat rol oynamaktadır. Bahsi geçen hesaplamaların uygulamadaki amacı ise veriye dayalı analiz ile arızaları erken aşamada öngörmek değil, yapılan gözlemler üzerinden tahmin yürütülerek tespit edilmeye çalışılan arızalara kimi rakamsal (ve çoğunlukla gürültüler nedeni ile yanıltıcı) dayanaklar sağlamaktır. Ekipman çalışırken yapılan bu tür fiziksel durum gözlemleri temel olarak o üretimi ve değişen koşullarını çok iyi bilen ve günden güne algıları değişmeyecek tecrübeli teknisyenlerin varlığını gerektirmektedir. Bu ise insan faktörünün ve öznel yorumunun yüksek olduğu bir sistem anlamına gelmektedir. Sonuç olarak, akademik çalışmaların da [Tandon-94, Heng-97, Williams-2001] detaylı olarak gösterdiği üzere, ham veri üzerinde yapılan bu genel hesaplamalar durum esaslı bir bakım sistemi için sağlam dayanaklar sağlamamaktadır.

Gelişen ve biriken akademik çalışmalar ve saha gözlemleri ile, rulman titreşimlerinin istatistiksel analizleri tartışılmaya başlanmış ve bu durum yüksek-mertebe istatistiklerinin (higher order statistics, yüksek-mertebe momentler, örneğin 3. ve 4. dereceden momentlerin) rulmanların hasar tespitinde kullanımını gündeme getirmiştir. Hasarlı bir rulmandan ortaya çıkan titreşimlerin (mekanik dalgaların) sensöre ulaşana kadarki yolculuğunda maskelenmesi, düzensiz hale gelmesi ve gürültü ile bastırılarak bozulmaya uğraması – ki bu durum ölçülen titreşimlerin olasılık yoğunluğu fonksiyonunu (PDF) Gaussian tipine yaklaştırır [Papoulis] – akıllara doğası gereği Gaussian olmayan impulsif arıza titreşimlerinin diğer tüm bileşenlerden frekans dağılımında (ayrıksı bantlarda) kurtosis (dördüncü dereceden moment) değeri hesaplanarak tespit edilebileceğini getirmiştir [Dwyer-84]. Buna ek olarak, kurtosis hesaplamalarının güvenilirliği rulmandaki arızanın gelişmişliğine [Tandon-99, Abdullah-2006, Dron-2002] ve şaft dönüş hızına [Heng-97] bağlı olarak incelenmiştir. Bahsi geçen çalışmalar ayrıca bir diğer yüksek-mertebe fonksiyonu, skewness hesaplamalarını da ele almıştır. Kestirimci bakım ve özelinde titreşim analizi literatürünün hemen hemen tamamında, ham veriden yakınsanacak bu istatistiki değerlerin tek başlarına güvenilir ölçütler olmadığı ve ekipmanların sağlığı hakkında yeterli dayanak sağlamayacakları tespit edilmiştir [Heng-2008]. Buna karşın, bu hesaplamalar halen rulmanların hasar durumları ile ilgili göstergeler olarak ve hatta kimi metotların performanslarını değerlendirmede kullanılmaktadır. Bu tutumun teorik açıklamaları ve deneysel değerlendirmeleri halen daha çalışılmayı beklemektedir.

Otonom Vibrasyon Analizi Nedir, Nasıl Çalışır?

Vibrasyon Analizi ile Vibrasyon Ölçümü Arasındaki Fark Nedir?

İnsansız Vibrasyon Analiz Algoritması, Adaptive Impact Recovery® (AIR®)

Able Monitor®, İnsansız Vibrasyon Analizi İzleme Portalı (Detaylı Anlatım)

Döner ekipmanların hasarlı rulmanlarından ölçülen titreşimlerin matematiksel özellikleri ile bu ekipmanların ve rulmanların mekanik çalışma prensipleri ve fiziksel modelleri arasındaki ilişki daha iyi anlaşıldıkça, bilimsel araştırmalar, hasarlı rulmanlardan metal-metal etkileşimi sonucu ortaya çıkan vurguların (impulsif sinyallerin), ölçülen gürültülü ve düzensiz haldeki ham veriden tekrar geri kazanılabilmesi için, bu ham titreşimlerin sinyal işleme yöntemleri ile temizlenmesine doğru yönelmeye başlamıştır. Burada amaç, istenmeyen ve arıza ile ilişkisiz tüm titreşimlerin ham veriden temizlenerek arızalı rulmandan ilk ortaya çıkan titreşimlere (hatanın karakteristik sinyaline) olabildiğince yaklaşmak ve bu sayede erken aşamada arızayı tespit edebilmektir. Veriye dayalı analizi temel alan bu hedef doğrultusunda önerilen ve deneyler ile sınanan yöntemler ilerleyen bölümlerde ayrıntıları ile ele alınmaktadır.

1.5.1 Yüksek Frekans Rezonans Tekniği, Zarflama Analizi

Endüstride rulman titreşim analizinde en sık kullanılan yöntemdir. Şekil 1.6’da [Ascribo] özetlendiği üzere, temel olarak hasarlı rulman bileşenlerinin (metal-metal teması ile) yarattığı vurguların/dürtülerin/ikaz kuvvetinin harekete geçirdiği makine rezonanslarının gözlendiği frekans bandını bant-geçiren filtre ile ayıklamak, filtrelenmiş bu sinyalin zarfını (sinyal örtüsünü) lineer olmayan demodülasyon (genellikle rektifikasyon) ile ortaya çıkarmak, kalan sinyali alçak geçiren filtre ile temizlemek ve en son frekans analizi ile rulmanın genel durumu hakkında öznel çıkarımlarda bulunmayı öngören, tamamı uzman insan yorumu ve tercihi gerektiren adımlardan oluşur [McFadden-84, Tandon-99, Tse-2001, Rubini-2001, Pan-2013]. Bu yöntem halen daha birçok araştırmacı tarafından çalışılmakta ve metodun içerdiği kendine özgü sorunları aşmak için çeşitli yöntemler denenmektedir. Rezonansları tespit edilecek rulmanda modal testlerden başlayarak bu rezonansları ayıracak bant-geçiren filtrenin tasarımı, bu filtrenin merkez frekansının ve bant genişliğinin doğru seçilmesi konularında henüz bir fikir birliği bulunmamaktadır [Yan-2008, Tse-2001, Rubini-2001, Pan-2013]. Ekipmanın ve döner aksamlarının tipine, çalışma hızına, yüke ve üretim çeşidine bağlı olan rezonans bandını anlık olarak değişebilecek koşullara uyarlanarak ayırabilecek bir yöntem halen bulunamamıştır. Bu konudaki çalışmalarda ilk ortaya atılan varsayım, hasarlı rulmanların ürettiği vurgu titreşimlerinin dürttüğü (ikaz ettiği) bu makine rezonanslarının görece yüksek frekans bandında ortaya çıkacağı yönündedir [McFadden-84]. Bu frekans bandı kabaca 10 Khz - 50 Khz araliginda bulundugundan, ölçümler ancak analog sensörler ve pahalı analog-dijital çeviriciler ile alınabilir; bu ise yöntemin ucuz maliyetli, bulut tabanlı, MEMS (micro-electromechanical systems) teknoloji ile çalışabilen Endüstri 4.0 sistemlerine uyumunu bugün için imkansız kılar. İlerleyen zamanlarda, bant seçiminin otomatik yapılabilmesi için ilk kez Dwyer tarafından önerilen Spektral Kurtosis (SK) [Dwyer-84] yöntemi yoğun şekilde çalışılmıştır [Pagnan-94, Antoni-2004, Antoni ve Randall-2004, Bellini-2008, Bellini-2009, Combet-2008, Sawalhi-2004]. Bu tür bir yöntemin ihtiyaç duyduğu işlem gücü ve kaynak miktarı vurgulanmış [Zhang-2009], ayrıca kurtosis hesaplamalarının impulsif (vurgu) titreşimleri ayıklamada ne kadar uygun ve geçerli bir ölçüt olduğu özellikle sorgulanmıştır [Barszcz-2010, Ovacıklı-16]. Bunlara ek olarak, tanımlı frekans bandının tamamında kayan ve kısmen üst üste binen filtrelerin tek tek denenerek rezonansların gözlendiği optimum bandın bulunması yaklaşımı SK yönteminin preformansını arttırmak için denenmiştir [Wang-2010]. Sonuç olarak, zarflama tekniğinin genel performansını değerlendirmek gerekirse, bu yöntemin özellikle iç bilezik hatalarında [McFadden-85, Tse-2001] ve gelişkin ve yüzeye yayılmış rulman hasarlarında [Tandon-99, Rubini-2001, McFadden-84, McFadden-85] güvenilir sonuç veremeyebileceği ortaya konmuştur. Bant-geçiren filtrenin parametrelerinin (merkez frekansı, bant genişliği ve derecesi – filter order) ekipman çalışma koşullarına göre uyarlanma gerekliliği [Rubini-2001], rektifikasyon işleminin lineer olmayışı, alçak geçiren filtrenin tipi ve parametrelerinin rektifikasyon sonrası elde edilen sinyalin karakteristiğine uygun olma zorunluluğu, frekans analizi yapabilen, uzun soluklu titreşim analizi eğitimlerinden geçmiş ve üretim şartlarını iyi bilen teknik personele duyulan ihtiyaç, yöntemin akla ilk gelen handikapları arasındadır [Tse-2001, Rubini-2001, Pan-2013].


Şekil 1.6: Endüstride rulman titreşim analizinde yaygın olarak kullanılan (ve lineer olmayan) sinyal işleme tekniği, zarflama analizi. Lineer olmayan (nonlinear) sinyal işleme genellikle sinyaldeki gürültünün daha da artmasına ve işleme alınan sinyal içerisinde bulunmayan kimi bileşenlerin uygulanan işlemler sonrasında ortaya çıkarak sinyalin frekans dönüşümünün daha karmaşık hale gelmesine neden olur.

Tekniğin adımlarını, basitleştirilmiş sinyaller üzerinden adım adım ilerleyerek ve her adım için ekipmanın çalışma koşullarına göre uzman teknik elemanlar tarafından tasarlanması ve uyarlanması gereken filtrelere örnekler vererek açıklamak gerekirse:

  1. Zarflama tekniği, rulman arıza titreşimleri ile (taşıyıcı sinyal) sensöre ulaştırılan rezonans sinyallerinin manipülasyonuna dayanır, bu yüzden literatürde “rezonans demodülasyon analizi” olarak da adlandırılır,
  2. Çok kısa süreli ve çok kuvvetli vurgu titreşimlerinin (ikaz edici sinyaller) frekans alanındaki karşılıkları (dönüşümleri), mevcut frekans bandının tamamına yayılmış zayıf bileşenler bütünüdür,


a) Bir impulse benzeri, çok kısa süreli ve çok kuvvetli bir vurgu/ikaz sinyalinin frekans dönüşümünü düşünebiliriz (ultra geniş bantlı bir sinyal).

b) Buna karşılık, bu dürtünün/ikazın yarattığı yapısal rezonanslar (çınlamalar) genellikle yüksek frekans bandında (10 kHz – 50 kHz) ve belirli bir bölgede yoğunlaşmış, filtrelenebilir ve ayıklanabilir sinyaller olarak ortaya çıkar. Bu bantta yer alan sinyaller ancak ve ancak analog ve genelde tek eksenli ivmeölçerler ile ölçülebilir.

  1. Makine ve döner aksamların rezonanslarını deneysel olarak bulmak zor ve yüksek maliyetli ölçümler gerektirir [McFadden-84, Tse-2001, Pan-2013]. Bunun yanında, bu rezonans sinyalleri arasından hangi mekanik bileşenin ürettiği titreşimlerin baskın olacağını önceden kestirmek ise mümkün değildir [Rubini-2001]. Örneğin, Şekil 1.7’de gösterilen, bir kondens pompasının şaft tarafından 22 kHz örnekleme sıklığı ile alınmış titreşimlerin (ham verinin)  spektral güç yoğunluğunda, hangi frekans bandının en kuvvetli titreşimleri içerdiğini tespit etmek ilk bakışta mümkün değildir. Bu frekans analizi konusuna tekrar dönmek üzere devam etmek gerekirse, makine rezonansları genel olarak şu titreşim sinyalleri olabilir [McFadden-84, Tse-2001, Pan-2013]:


a) Rulman iç ve dış bilezik arasındaki (boşluk kaynaklı) toplam titreşim,

b) Bileziklerin her birinin ayrı ayrı kendi rezonans modlarındaki (doğal frekanslarındaki) salınımı/titreşimleri,

c) Rulman yataklamasının veya rulmanın çalıştığı mekanik kademenin doğal frekansında yaptığı salınımlar,

ç) Sensörün kendi doğal frekansındaki titreşimleri (bu genel amaçlı analog ivme ölçerlerde engellenmesi gereken bir durumdur),

d) Bahsi geçen tüm bu titreşimlerin bir kısmının ya da tamamının birleşimi,

e) Ölçülen herhangi bir ekipmanda, birden fazla mekanik bileşenin rezonans frekansında salınımı gözlenebilir, zira ölçülen frekans aralığına yüksek olasılıkla birden fazla mekanik bileşenin doğal frekansları denk gelecektir.



Şekil 1.7: 2982 devirde dönen bir kondens pompasının şaft tarafından (7311 BECBP rulmanı içeren) 22 kHz örnekleme sıklığı ile alınmış titreşimlerin (ham verinin) Welch frekans dönüşümü. Farklı bantlarda karşılaştırılabilir kuvvetlerde frekans bileşenleri gözlenmektedir. İdeal şartlarda bu hızda dönen bir ekipmanda zarflama analizi yapabilmek için örnekleme sıklığının en az iki katı fazla olması gerekirdi (50 kHz civarı).

  1. Rulman bileziklerinde ve bilyalarında oluşabilecek kırıklar metal-metal teması ile periyodik vurgular üreteceğinden, yukarıda bahsi geçen rezonansların “genlik modulasyonu” ile bu periyodik sinyaller üzerinden (rulman tipine ve devrine bağlı olan hata frekanslarında) sensöre ulaşacağı varsayılabilir.


a) Bu modülasyon (sinyal örtüsü, Şekil 1.8), gerçek ekipmanlardan alınan ölçümlerde Şekil 1.8’dekinin aksine tam olarak sinüsyodal bir taşıyıcı değildir, zira rulmandaki arızaya bir bilyanın teması ile ortaya çıkan impulsif vurgu çok hızlı ve ani olmasına karşılık sönümlenmesi ekipmanın içsel soğurması sebebi ile neredeyse eksponensiyel gerçekleşebilmektedir [McFadden-84].


Şekil 1.8:
Sinyal modülasyonu ve taşıyıcı sinyalin (zarfın) Hilbert Dönüşümü ile tespiti.

  1. Yöntemin adımlarını ve bu adımların detaylarını tartışmak gerekirse:


a) Bant-geçiren filtre: Tahmin edilen rezonans frekansında görece dar bantlı (yüksek frekanslarda fakat dar bir bantta gözlenen) ve rulman hata frekansında (iç bilezik, dış bilezik, bilye) modüle olmuş (sensöre taşınan) rezonans sinyalini ortaya çıkartır. Bu filtrenin her ekipman için ayrı ayrı tasarımında, merkez frekansın en doğru şekilde saptanabilmesi için, ekipmanın normal çalışma koşullarında olabilecek en doğru noktadan ve her 3 eksenden alınan ham titreşimlerin incelenmesi ve spektrum analizlerinin uzman ve eğitimli teknik personel tarafından gerçekleştirilmesi gerekmektedir [Rubini-2001, Pan-2013]. Bant genişliği ise, rulman hata frekansları ve belirli sayıda harmoniğini içerecek şekilde tasarlanmalıdır. Bunlara ilaveten, en isabetli filtreleme için diğer filtre paramerelerinin doğru seçimi de önem arz etmektedir, örneğin filtrenin tipi (FIR, IIR), bantlardaki keskinliği, filtre derecesi, spektral etekler ve sönümlenme derecesi örnek verilebilir. Filtre dizaynı ekipmana ve çalışma koşullarına olası en uygun şekilde tasarlanmadığında, özellikle redüktörlerde dişli sinyallerini rulman arıza titreşimlerden ayırmak zorlaşabilmektedir.

    1. Örnek vermek gerekirse, Şekil 1.7’de gösterilen frekans dönüşümünde en kuvvetli bileşenlerin bulunduğu frekans bandını tespit etmek için kayan filtreler yöntemi kullanılabilir. Bu yöntem ile, mevcut frekans bandının tamamını baştan sona kateden ve her seferinde faklı bant genişliğine sahip 5. dereceden (filtre derecesi deneme yanılma yöntemi ile elde edilmiştir) Butterworth filtreler teker teker denenmiş ve yüksek seviyede işlemci gücü gerektiren bu uzun süreli işlemden sonra nihayetinde, Şekil 1.9’da frekans güç dönüşümü gösterilen bant-geçiren filtre elde edilmiştir. Bu filtre, Şekil 1.7’de temsil edilen frekans dönüşümünde en kuvvetli bileşenlerin bulunduğu bandı tespit etmiştir. Bu bantta tespit edilen rezonansların hangi mekanik bileşenden geldiğini kestirmek ise mümkün değildir.


Şekil 1.9: Ham verinin frekans dönüşümünde en kuvvetli bileşenlerin bulunduğu bandı tespit eden, kayan filtreler yöntemi sonucu elde edilmiş bant-geçiren filtrenin frekans güç cevabı. 11 kHz’lik ölçüm bant genişliğinde, en kuvvetli bileşenler 1.5 kHz ile 4 kHz arasında tespit edilmiştir. İdeal koşullarda, makine rezonanslarının tespiti için, ölçüm alınan bant genişliğinin çok daha yüksek olması gerekir.

    1. Kayan filtreler yöntemininin yanında, makine rezonanslarının bulunduğu frekans bandını tespit etmek için, yöntemin ilk kullanıldığı zamanlarda çalışılan Spektral Kurtosis (SK) [Dwyer-84] yöntemi de denenebilir. Bu yöntemde, ham veri üzerinde ayrıksı frekans bantlarında farkli pencere boyutları ile yakınsanan STFT (Short Time Fourier Transform) dönüşümleri üzerinden, dönüştürülen her bandın Kurtosis değeri hesaplanarak bu bantların ne seviyede impulsif titreşmler içerdiği ölçülmeye çalışılır. Kayan filtrelerde olduğu gibi, bu yöntemin de işlem gücü maliyeti oldukça yüksek ve sonuç verme süresi uzundur. Örneğin Şekil 1.10’da gösterilen Kurtogram yakınsamasında, her bir frekans bandının değişen pencere boyutlarında frekanslara göre değişimi 3 boyutta gösterilmektedir. Bu yöntemde en kuvvetli frekans bileşenleri 2.5 kHz ile 2.7 kHz arasında daha dar bir bantta tespit edilmiştir (kayan filtreler yönteminde 1.5 kHz ile 4 kHz arasında tespit edilmişti). Bu bantta tespit edilen rezonansların hangi mekanik bileşenden geldiğini kestirmek ise mümkün değildir.


Şekil 1.10: Ham veri üzerinde ayrıksı frekans bantlarında farkli pencere boyutları ile yakınsanan STFT (Short Time Fourier Transform) dönüşümleri üzerinden, dönüştürülen her bandın Kurtosis değeri hesaplanarak bu bantların ne seviyede impulsif titreşimler içerdiğini ölçen Kurtogram yöntemi ve sonucu. 11 kHz bant genişliğinde, en kuvvetli bileşenler 2.5 kHz ile 2.7 kHz arasında tespit edilmiştir. İdeal koşullarda, makine rezonanslarının tespiti için, ölçüm alınan bant genişliğinin çok daha yüksek olması gerekir.

a) Zarflama: Rektifikasyon (lineer olmayan bir sinyal işleme yöntemi) ve alçak geçiren filtre ile gürültülerin azaltılması ve en son rulman hata titreşimlerinin ortaya çıkarılarak göz ile tespiti olarak özetlenebilir. Bu işlem, bir önceki adımda bant-geçiren filtre ile ayrıştırılan rezonans titreşimlerinden, sinyalin zarfını (örtü, rulman hata frekanslarındaki taşıyıcı sinyal) diğer bileşenlerden ayırmaya yarar.

  1. Basit bir örnek ile başlamak gerekirse, Şekil 1.8’de gösterilen, 1 kHz’de salınan ve 50 Hz’de modüle edilmiş sinüsyodal dalganın Welch frekans güç dağılımı Şekil 1.11’de verilmiştir. Taşınan sinyalin salınım frekansı olan 1 kHz frekans bileşeni, taşıyıcı sinyalin salınım sıklığı olan 50 Hz’de yan bantlara sahiptir. Bu yan bantlar modülasyon işleminin frekans alanındaki doğal sonucudur.



Şekil 1.11:   1 kHz’de salınan ve 50 Hz’de modüle edilmiş sinüsyodal dalganın Welch frekans güç dağılımı. Taşınan sinyalin salınım frekansı olan 1 kHz frekans bileşeni, taşıyıcı sinyalin salınım sıklığı olan 50 Hz aralıklarda (950 Hz ve 1050 Hz) yan bantlara sahiptir. Bu yan bantlar modülasyon işleminin frekans alanındaki doğal sonucudur.

    1. Endüstride döner makinelerin rulmanlarındaki hata sinyalleri tarafından taşınan rezonans titreşimleri, her biri farklı performans sergileyen, çıktı sinyalinin gürültü oranlarının (SNR) değiştiği çeşitli lineer olmayan rektifikasyon yöntemleri ile ayrıştırılabilir. Örneğin Şekil 1.8’deki taşıyıcı sinyal (zarf), Hilbert dönüşümü ile ayrıştırılmıştır. Detaylandırmak gerekirse:


A) Senkron ve asenkron olarak sınıflandırılabilecek, yarım- ve tam-dalga doğrultucu (rektifikasyon) yöntemleri bulunmaktadır. Örneğin Şekil 1.12a ve Şekil 1.12b’de,  RMS ve Peak zarflama yöntemleri kullanılarak tespit edilen zarf/örtü sinyalleri görülebilir. Daha detaylı inceleme ve analizler literatürde mevcuttur [Lyons-17].



Şekil 1.12a: Sinyal modülasyonu ve taşıyıcı sinyalin (zarfın) RMS zarflama ile tespiti.


Şekil 1.12b: Sinyal modülasyonu ve taşıyıcı sinyalin (zarfın) Peak zarflama ile tespiti.

B) Lineer olmayan bu operasyon, işleme alınan ham sinyallerde bulunmayan frekans bileşenlerinin ve harmoniklerin işlem sonrası elde edilen sinyalde ortaya çıkmasını, aliasing etkisi oluşmasını beraberinde getirir [Lyons-17], böylesine bir spektrumun analizini ise ancak iyi eğitilmiş, ölçüm alınan sahayı çok iyi tanıyan uzman bir personel gerçekleştirebilir. Bu tür kişiye bağlı analizlerin ise öznel olacağını ve günden güne değişebileceğini unutmamak gerekir.

C) İşlem sonrası çıktı sinyaldeki gürültü oranı rektifikasyon metoduna bağlı olarak değişmektedir [Lyons-17],

Ç) DC bileşen, taşınan sinyalin en yüksek değerinin %5’inden az olmalıdır, rektifikasyon işleminin son adımına (karekök) etki eden bu koşulun sağlanması önemlidir. Bunun yanısıra, karekök işlemi pahalı olmasına karşılık bu işlemci maliyetini azaltan yeni yöntemler geliştirilmektedir.

  1. Ekipmanın rezonansları soğurma özelliği de dikkate alınmalıdır. Özellikle rulmanların sensöre olan mesafesinin görece uzun olduğu büyük ve karmaşık ekipmanlarda, soğutma sisteminin ve diğer mekanik bileşenlerin gerek arıza kaynağından gelen vurgu titreşimleri gerekse de bu titreşimlerin ikaz ettiği rezonansları soğuracağı unutulmamalıdır. Bu gibi senaryolarda, buraya kadar anlatılan tüm filtrelerin ve işlemlerin bu koşullara uygun olarak tekrardan tasarlanması, daha da karmaşık ve zor hale gelecek spektrum analizlerinin ise, gürültü oranının (SNR) ve farklı modüle edici mekanik sinyallerin kuvvetleri göz önüne alınarak, yine uzman kişiler tarafından yapılması gerekmektedir. Bu gibi durumlar zarflama analizinin insana olan bağımlılığını arttırmakta, öznel yorumların etkisi daha baskın olmakta ve ayrıca ihtiyaç duyulan donanımın (sensör, analog-dijital dönüştürücü) maliyetini yükseltmektedir.  



c) Frekans analizi: Son aşamada, zarflama metodu sonrasında ortaya çıkan titreşimler içerisinden rulman hatalarına ait olanları belirlemek olarak özetlenebilecek, konu hakkında kapsamlı eğitimlerden geçmiş ve üretim koşullarını iyi bilen teknik personel tarafından yürütülmesi gereken ve arızanın tespit edilerek bakım zamanının kestirilmeye çalışıldığı bu adımda incelenen frekans dönüşümleri aşağıda sıralanan etmenlere bağlı olarak değişebilir:

  1. Yük bölgesinin (Şekil 1.4) açısal dağılımı ve genişliği,
  2. Mevcut arızanın gelişkinliği ve yüzeydeki yayılma oranı ikaz edici vurgu titreşimlerinin ideal bir impulsif sinyale yakınlığını belirleyeceğinden (Bknz: Dirac Delta Fonksiyonu), hangi mekanik bileşenlerin hangi oranda ikaz edileceğini de doğrudan belirler ve dolayısı ile zarflama analizinin performansına doğrudan etki eder. Gelişkin ve artık giderek yüzeye yayılmış haldeki rulman hasarlarında, zarflama analizinin arızaları tespit edemediği akademik çalışmalarda raporlanmıştır [Tandon-99, Rubini-2001, Tse-2001, McFadden-84, McFadden-85].
  3. Rezonansların farklı periyodik vurgusal titreşimler tarafından taşınma ihtimali ve olası balanssızlıkların yaratabileceği diğer sinusyodal sinyaller nedeni ile frekans dönüşümünde ortaya çıkacak yan bantların varlığı frekans analizlerini ve arıza tespitlerini zorlaştırmaktadır,
  4. Rezonansların oluşmasına sebep olacak ikaz sinyalinin kalitesi, kuvveti ve oluşum süresinin kısalığı (Madde II’nin detayları),


A) Rulman arızası yüzeye yayılmaya başladığında, noktasallığını kaybettiğinde,

B) Ekipman devri düşük olduğunda ve bu durum örneğin rulmanda arıza kaynaklı metal-metal temas süresinin uzamasına sebep olduğunda, Madde II’de belirtilen durumun, bu kez yavaş dönen ekipmanlarda, ikaz kuvvetinin çok kısa olması gereken oluşum süresinin uzaması, dolayısı ile mekanik bileşenleri ikaz edememesi ve arıza sinyalleri ile taşınacak rezonansların oluşamaması şeklinde sonuçlar doğurması, yine akademik çalışmalarda raporlanmıştır [Tandon-99, Rubini-2001, Tse-2001, McFadden-84, McFadden-85]. Özetle, zarflama analizi ile yavaş dönen ekipmanlarda arıza tespiti zorlaşmakta ve hatta mümkün olmamaktadır.

  1. Oynak makaralı rulmanlarda oluşacak arızalar rulman hata frekansında gözlenmesi beklenen bileşenlerin yakınında birden fazla modülasyon eklentisi (yan bantlar) oluşmasına neden olabilirler; fiziksel gerçekliğin doğrudan bir sonucu olan bu durum, zarflama tekniğindeki lineer olmayan rektifikasyon işlemi ile birleştiğinde görece daha karmaşık ve analizi zor olan bir spektrum ortaya çıkarır,
  2. Aynı rulman bileşeninin (örneğin dış bilezik) farklı bölgelerinde ortaya çıkabilecek birden fazla arıza (kırık, çapak atması) frekans dönüşümünde kimi bileşenlerin üst üste binerek birbirini yok etmesine neden olabilir,
  3. Titreşim ölçümlerinin alındığı ekipmanın mekanik karmaşıklığı muhtemelen farklı frekans bantlarında gözlenecek farklı bileşenlerden kaynaklı rezonans sayısını da belirler,
  4. Ekipmanın boyutları ve ölçüm noktası, yani sensörün rulmana olan görece mesafesi ve aradaki tüm mekanik bileşenler, rezonansların sensöre olan seyahatlarindeki sönümlenme oranını da belirler, şu durumda karmaşık ve görece büyük çaplı ekipmanlarda daha hassas ölçüm ve derinlemesine analizlere ihtiyaç duyulabilir,
  5. Frekans analizlerinde, rezoanansların başka ikaz kuvvetleri (örneğin dişliler) vb. kaynaklar tarafından module edilerek taşıyıcı frekansın kaymasına sebep olması, rektifikasyon sonrası tespit edilen impulsif bileşenlerin rulman arızalarına denk düşmemesi ile birleşerek yanlış alarma ya da arızanın ıskalanmasına neden olabilir,
  6. Titreşim analizleri ile hata tespitindeki nihai amaç, arıza kaynaklı frekans bileşenlerinin mutlak kuvveti ile (magnitude) arızanın çapını doğrusal olmasa bile en azından olabildiğince yakın bir şekilde ilişkilendirmek, ve sonrasında bu ilişkilendirmeyi bir sayısal değer ile ifade etmek olduğundan (alarm seviyeleri atayabilmek için); yukarıda anlatılan bant-geçiren ve alçak-geçiren filtrelerin parametre tercihlerinin makine-spesifik olması, rektifikasyon işleminin lineer olmaması, spektrumdaki bileşenlerin kuvveti ile arızanın derecesini ilişkilendirmeyi zorlaştırmakta, bu durum ise analizleri gerçekleştiren personele fazladan sorumluluk yüklemektedir. İnsana bağımlı olan bu sistem aynı zamanda sahip olduğu öznellik ve matematiksel zorluklar nedeni ile bağımlı olduğu teknik personeli de zan altında bırakabilmektedir.


Bir sonraki ana başlıkta, yaklaşık yarım yüzyıldır kullanılan ve içerdiği matematiksel sorunlar bu süre zarfında çözülemeyen konvensiyonel zarf analizi yöntemindeki tüm handikapları ortadan kaldıran, insansız (otonom) çalışabilen ve doğrudan ikaz kuvvetlerine ilişkin titreşimleri aradığı için düşük frekans bandına ve dolayısı ile küçük boyutlu ölçümlere ihtiyaç duyan, bu fiziksel gerçeklikten yola çıkarak MEMS sensörlerin kullanımına imkan tanıyan bulut tabanlı bir algoritmanın detayları ve çalışma prensibi anlatılacaktır (Able System™, AIR®). Ortam değişkenlerinden, arızanın tipinden ve boyutundan, ekipman dönüş hızından, yük miktarından ve malzeme tipinden bağımsız olarak, kendini değişen koşullara uyarlayabilen adaptif lineer filtreler üzerinden analiz gerçekleştiren bu otonom yapay zekanın insan faktörünü ortadan kaldırarak titreşim ölçümlerinin analiz sonuçlarını yoruma gerek kalmadan dakikalar içerisinde verebilmesi, titreşim analizlerinde yeni bir dönemin kapılarını açmış ve Endüstri 4.0 uyumlu insansız ve dijital kestirimci bakıma imkan yaratmıştır.