Kayış kasnak tahrikli bir fan sisteminde balanssızlık kaynaklı yatak rulman arızası
Görsel-1: Vakum fanının kasnak tarafındaki yatak yuvası; 3 eksende 60 dakikalık aralıklarla titreşim verisi toplanmıştır.
VAKA ÇALIŞMALARI
Dr. Öğr. Üyesi A. Kubilay Ovacıklı
Konik delikli 1311 EKTN9 tipi oynak bilyalı rulmanlar, kasnak hizalamasının kritik olduğu veya hızlı dönen redüktör millerinde mil kaçıklığı olasılığı bulunan uygulamalar için önerilir.
Bu arızada görüleceği üzere, kök nedenin fan rotorundaki bir balanssızlık olduğu belirlenmiş ve bu statik kuvvetin sonunda, balanssızlık kaynaklı momentin daha yüksek olduğu kasnak tarafındaki yatağı bozduğu tespit edilmiştir. Bu tür arızaların titreşim analizi yoluyla erken tespiti, plansız duruşların önlenmesinde ve bakım maliyetlerinin düşürülmesinde kritik bir rol oynamaktadır.
Görsel-1'de gösterilen fan, bir beyaz kağıt üretim tesisinde ASCRIBO tarafından geliştirilen ABLE System aracılığıyla uygulanan kestirimci bakım çalışmaları kapsamında otonom titreşim analizine tabi tutulmuştur. Motor ve fan yataklarında, kasnaklarda, fan kanatlarında ve milde meydana gelebilecek mekanik arızaların erken tespitini sağlamak için; ABLE System'in akademik olarak kanıtlanmış,benzersiz gözetimsiz öğrenme (unsupervised learning) algoritmaları kullanılarak her 60 dakikada bir üç eksenli titreşim verisi toplanmış ve otonom olarak analiz edilmiştir. Bu teknoloji, kritik ekipmanlardaki hasarı erken aşamada tespit etmek için insan müdahalesi gerektirmeyen istatistiksel bir sinyal işleme aracı olarak işlev görerek geleneksel yöntemlerden daha avantajlı bir çözüm sunar. Özellikle düşük bant genişlikli MEMS sensör verileriyle çalışmaya uygundur.
Görsel-2: İç bilezik hata trendi, yatay eksen.
Görsel-2, ekipmandan alınan her ham verinin otonom analizi sonucunda oluşan frekans spektrumunda ayrı ayrı tespit edilen ve takip edilen dış bilezik (Ball Pass Frequency - Outer Race; BPFO), iç bilezik (Ball Pass Frequency - Inner Race; BPFI) ve bilya (Ball Pass Frequency - Rolling Element; BPFR) hata frekanslarının trendlerini göstermektedir.
Yatay eksen trendi incelendiğinde, iç bilezik üzerinde ileri düzey bir hata geliştiği görülmektedir. Özellikle, bu hata değişen hız ve yükten bağımsız olarak tespit edilmiştir.
Görsel-3'te bu kez dikey eksen için gösterilen sonuçlar, dış bilezik üzerinde ileri düzey bir hata geliştiğini ve bunun değişen hız ve yükten bağımsız olarak tespit edilebildiğini göstermektedir.
Bu bulgular, değiştirilen rulman üzerinde çizikler, çukurlar ve yaygın hasarlar olarak gözlemlenmiş ve doğrulanmıştır. Yatak yuvalarındaki olası aşınma ve rulmandaki aşırı boşluk ihtimali de değerlendirilmiştir.
Görsel-3: Dış bilezik hata trendi, dikey eksen.
Ekipman daha sonra bakım için durdurulmuş ve inceleme sonucunda teşhisin doğru olduğu teyit edilerek aşağıdaki gibi raporlanmıştır.
Görsel-4: Fanın kasnak tarafındaki yatak yuvasındaki toplam titreşim seviyeleri 15-20 mm/s civarında dalgalanırken, belirli bir tarihten sonra her üç eksende de sistematik bir artış gözlemlenmiş ve 30-35 mm/s seviyelerine yükselmiştir. Bakım sonrasında seviyeler tüm eksenlerde tehlike sınırının altına düşmüştür.
Görsel-5: Yatay eksenden gelen ham veri ile ASCRIBO'nun gözetimsiz öğrenme algoritması aracılığıyla işlenen sinyal. Ham veride görünmeyen hata kaynaklı bileşenler işlenmiş veride belirgin hale gelmiş ve hata şiddetinin belirlenmesiyle birlikte doğrulukları frekans analizi ile teyit edilmiştir.
Görsel-5, yatay eksenden gelen yatak yuvasındaki rulman arızası ile ilgili ham ve işlenmiş verileri göstermektedir.
Gürültülü ham veride rulman arızasına işaret eden periyodik darbeler gözlemlenemezken, gözetimsiz öğrenme kullanılarak işlenen veride dış bilezik arızasının neden olduğu impulsif bileşenler görünür hale gelmektedir.
Arızanın yuvarlanma yolu yüzeyinin önemli bir kısmına yayıldığı düşünüldüğünde (kısa ve izole şoklar yerine, aynı anda gerçekleşen birden fazla bilya geçişi nedeniyle daha sık, zayıf ve üst üste binen impulslar oluşması); MEMS sensörleri gibi düşük bant genişlikli ivmeölçerlerden elde edilen verilerden çıkarım yapmanın matematiksel karmaşıklığı daha net anlaşılmaktadır.
Görsel-6: Dikey eksen ham verisi ile gözetimsiz öğrenme ile işlenmiş sinyal. Frekans analizi, işleme süreciyle ortaya çıkarılan hata bileşenlerinin kimliğini ve şiddetini doğrulamıştır.
Görsel-6, dikey eksenden gelen yatak yuvasındaki rulman arızası ile ilgili ham ve işlenmiş verileri göstermektedir.
Gürültülü ham veride bir rulman arızasına işaret eden periyodik darbeler gözlemlenemezken, ASCRIBO'nun gözetimsiz öğrenme algoritması kullanılarak işlenen veride iç bilezik arızasının neden olduğu impulsif ve modülasyonlu bileşenler görünür hale gelmektedir.
Dış bileziğin sabit olduğu ve iç bileziğin döndüğü koşullarda, iç bilezik üzerindeki bölgesel bir hatanın (çukur) oluşturduğu kesikli darbeler modülasyonlu bir biçimde tespit edilmiştir. Bu modülasyon, hatanın sensöre göre konumunun periyodik olarak değişmesi nedeniyle oluşur ve bu durum, söz konusu hatayı az önce tartışılan dış bilezik hatasından ayırır.
Görsel-7: Sökülen yatak (2650 rpm'de çalışıyor) yüzeydeki yaygın hasar ve bölgesel hataların kanıtlarını göstermektedir.
İlk bölümde belirtildiği gibi, fan balanssızlığından kaynaklanan açısal yükün neden olduğu bu rulman arızasının erken tespiti, plansız duruşları önlemiştir.
Planlı duruş sırasında bakım için sökülen rulmanda, dış bilezik üzerinde yüzeye yayılmış bir hata, iç bilezikte ise bölgesel bir hata gözlemlenmiştir. Yataklar ve fan rotoru değiştirilmiştir. Değişimden sonra üç eksende de toplam titreşim seviyelerinde (mm/s) düşüş gözlemlenmiş ve rulman hata trendleri normale dönmüştür.