Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi, Mühendislik Ve Mimarlık Fakültesi, Makine Mühendisliği, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Enis KALCIOĞLU
Danışman: Erkan Caner Özkat
Özet:
Kestirimci bakım, ekipmanlardan elde edilen ölçümlerin sensörler aracılığıyla analiz edilerek arızaların önceden tahmin edilmesini sağlayan bir yöntemdir. Bu bakım yöntemi, doğru bir şekilde ekipmanların sağlık durumunun izlenmesi için çeşitli teknikler içermektedir. Bu teknikler, lokal veya bulut tabanlı olarak çalışabilen, veri analizi ve makine öğrenme algoritmalarını içeren yöntemlerdir. Kestirimci bakım, plansız bakım ve periyodik bakıma göre maliyet avantajı sağlamaktadır.
Asansörler, modern toplumun vazgeçilmez bir parçasıdır ve güvenli ve kesintisiz çalışmaları büyük önem taşımaktadır. Ancak, beklenmedik arızalar ve kesintiler, kullanıcı güvenliğini tehlikeye atmaktadır ve işletme sahiplerine büyük mali kayıplar yaşatabilmektedir. Rulmanlar, asansörlerde en sık arızalanan ekipmanlardan biridir. Rulmanlar, hareketli parçalar arasındaki sürtünmeyi azaltarak veya hareketin istenen yönde kısıtlanmasını sağlayarak döner veya doğrusal hareketi kolaylaştıran bileşenlerdir. Zorlu çalışma koşullarına maruz kaldıklarından dolayı aşırı yük, yüksek hız ve yetersiz yağlama gibi faktörlerle karşılaşırlar. Bu koşullar altında, zamanla artan boşluk, sürtünme kuvveti ve aşırı ısınma gibi etkenlerle performans düşüklüğü ve arızalar meydana gelebilir. Bu arızaların zamanında tespit edilmemesi ve uygun bakımlarının yapılmaması, rulmanların bozulmasına yol açabilir.
Bu çalışmada, rulmanlardan elde edilen titreşim sinyalleri zaman alanından frekans alanına Hızlı Fourier Dönüşümü ve frekans alanından da zaman-frekans alanına Dalgacık Dönüşümü yöntemleriyle işlenmiştir. Zaman alanında Ortalama, Standart Sapma, RMS, Pik-Pik, Kurtosis ve Crest Faktörü gibi öznitelikler hesaplanmıştır. Frekans alanında ise Tepe Frekansı özelliği kullanılmıştır. Ayrıca, zaman-frekans alanında Ortalama Tepe Frekansı özelliği elde edilmiştir. Daha sonra, monotonluk seviyelerine göre seçilen belirli sayıda öznitelik, temel bileşen analizi kullanılarak bir sağlık göstergesi olarak birleştirilmiştir. Bu sağlık göstergesi, rulmanın sağlık durumunu tek bir değerle göstermektedir. Son olarak, bu sağlık göstergesi kullanılarak verifikasyon veri setinde rulmanların kalan faydalı ömürleri tahmin edilmiştir.
Bu çalışma, asansörlerdeki rulman arızalarının önceden tahmin edilmesi için kestirimci bakım yöntemlerinin kullanılmasını amaçlamaktadır. Elde edilen sonuçlar, asansörlerin bakım süreçlerini optimize etmek, beklenmedik arızaları önlemek ve işletme maliyetlerini düşürmek için önemli bir adım olabilir. Ayrıca, bu çalışma, veri analizi ve makine öğrenme tekniklerinin endüstriyel uygulamalarda nasıl kullanılabileceğini gösteren bir örnek olarak da hizmet edebilir.