Durum bazlı kestirimci bakım yöntemlerinden titreşim analizi ile fanlardaki dengesizlik arızasının tespiti ve bakımı
Imbalance fault detection and maintenance in fans with use of vibration analysis as a condition based predictive maintenance method
- Tez No: 705674
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HAMDİ TAPLAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Makine, kestirimci bakım, arıza, fan, titreşim, Fanlar, Kestirimci bakım sistemleri, Makineler, Machine, predictive maintenance, malfunction, fan, vibration, Fault, Fans, Predictive maintenance systems, Machinery
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Ani beklenmedik ekipman arızaları üretim planını bozmakta ve ayrıca büyük mali kayıplara yol açmaktadır. Bu nedenle kestirimci bakım, makine işleyişinin önemli bir parçasıdır. En önemli ve en kapsamlı kestirimci bakım yöntemi 'titreşim analizi ile kestirimci bakım'dır. Bu yöntemde temel ilke, işleyişleri esnasında alınan ölçümler ile makinelerin durumunu kontrol etmek, ne zaman bakım gerektiğine karar vermek ve erkenden tespit edilen bir arızayı bu arıza büyümeden üretimde kısa bir kesinti ile ortadan kaldırmaktır. Çalışma kapsamında kestirimci bakım yöntemleri ve hangi tür makine arızaları için uygulanabilecekleri genel olarak açıklandıktan sonra kestirimci bakım yöntemlerinden titreşim analiziyle ilgili teknik açıklamalara daha detaylı şekilde yer verilmiştir. Ardından fan donanımları hakkında genel bilgiler verilmiş, fan donanımlarında karşılaşılan arıza türleri ve bu arızaların titreşim ile ilişkileri açıklanmıştır. Uygulama kısmında ise Bien Seramik Bilecik Karo Üretim Fabrikasındaki bir toz emme fanı üstünde titreşim ölçümleri alınmış, yapılan değerlendirmeler sonucunda rotor balansından şüphe edilmiştir. Balans ayarı yapılıp sonrasında tekrar ölçümler alınmış ve elde edilen titreşim değerlerinin olması istenen aralığa kadar inmiş olmasa da büyük ölçüde düzeldiği gözlemlenmiş; ana problemin balanssızlıktan olduğuna kanaat getirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Sudden unexpected equipment failures disrupt the production schedule and also cause huge financial losses. That's why predictive maintenance is an essential part of machinery. The most important and the most comprehensive predictive maintenance method is predictive maintenance with vibration analysis. The basic principle in this method is to control the condition of the machines with the measurements taken during their operation, to decide when maintenance is required and to eliminate an early detected malfunction with short interruption duration in production before it becomes a bigger problem. Within the scope of this study, detailed technical explanation about vibration analysis which is one of the predictive maintenance methods is given after predictive maintenance methods and suitable corresponding ones for machine failure types are explained in general. After that general information about fan equipments is given. Failure types occurring in fan equipments and relationships between those failure types and vibration types caused by them are also considered in the paper. In the application part of the study a fan in a dust extraction system in Bien Ceramics Bilecik Tile Production Factory has been used. After the consideration of the results obtained by vibration measurements it was thought that the problem might be caused by imbalanced rotor. Vibration measurements have been taken again after balancing process and results showed a great improvement even they aren't in required intervals and it is decided that the main problem was imbalanced rotor.
Benzer Tezler
- Elektrik motorları için makine öğrenmesi temelli arıza analizi
Machine learning based fault analysis for electrical motors
İLYAS GÜVENÇ PİRGE
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiManisa Celal Bayar ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İLHAN BAŞTÜRK
- Classification, prediction and state estimation algorithms for predictive maintenance
Kestirimci bakım için sınıflandırma, tahmin ve durum kestirimi algoritmaları
UĞUR YILDIRIM
Doktora
İngilizce
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAdana Alparslan Türkeş Bilim ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN AFŞER
- Tailored indirect algorithms for efficient on-line optimization of batch and semi-batch processes
Kesikli ve yari kesikli süreçlerin çevrimiçi optimizasyonuna yönelik özel yapimli dolayli algoritmalar
ERDAL AYDIN
Doktora
İngilizce
2018
Kimya MühendisliğiOtto Von Guerıcke UnıversıtyKimya ve Süreç Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KAI SUNDMACHER
- Sensorless speed control of a PM assisted synchronous reluctance motor from zero to rated speed
DM destekli bir senkron relüktans motorun sıfırdan anma hızına kadar algılayıcısız hız kontrolü
KADİR AKGÜL
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LALE ERGENE
- Kestirimci bakım için makine öğrenmesi uygulamaları
Machine learning applications for predictive maintenance
OLCAY DUVAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mekatronik Mühendisliğiİzmir Demokrasi ÜniversitesiMekatronik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEYNEL ABİDİN ÇİL