Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightElde edilen bulgular analiz edilmiş ve sonuç olarak, titreşim analizinin titreşime sebep olan etkenlerin tespit edilmesinde etkin olarak kullanılabileceği görülmüştür.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Dönen makine sistemlerinde, arızanın erken belirlenebilmesi sadece makine elemanlarını korumak için değil, aynı zamanda büyük bir arızadan önce mevcut arızanın tespit edilebilmesi için de gereklidir. Bu çalışmada, fan kanatlarında oluşan dengesizliğin ve yuvarlanmalı yatak (rulman) arızasının titreşime etkisi incelenmiştir. Bu bağlamda, bir yuvarlanmalı yatakta oluşan iç bilezik hatasının ve fan kanatlarında oluşan dengesizliğin rulmandan ve fan motorundan alınan ölçüm sonuçları ile belirlenebilmesi amacıyla kullanım yerinde çalışma gerçekleştirilmiştir. Titreşim ölçümleri ve analizi için VSE150 titreşim analizörü ile VSA001 kodlu ivmeölçer kullanılmıştır. Elde edilen bulgular analiz edilmiş ve sonuç olarak, titreşim analizinin titreşime sebep olan etkenlerin tespit edilmesinde etkin olarak kullanılabileceği görülmüştür. Sonuçlar, titreşim analizi ile rulman arıza tespitinin başarılı bir şekilde yapılabileceğini ortaya koymaktadır.
Abstract
In rotating machinery systems, early detection of the failure is not only necessary to ensure the health of the machinery elements but also to detect the current fault before catastrophic failure. In this study, the determination of the unbalance in the fan blades and the rolling element bearing fault by vibration analysis were investigated. In this context, in order to determine the inner ring defect in a rolling element bearing and the unbalance caused in the fan blades with the measurement results taken from the fan motor and rolling element bearing, an experimental study was conducted. In the study, VSE150 vibration analyzer and VSA001 code accelerometer were used for vibration measurements and their analysis. Obtained findings were analyzed. As a result, it has been seen that vibration analysis can be effectively used in detecting the factors that cause vibration. The results reveal that the fault detection in the bearing can be successfully performed by vibration analysis.