YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANARAK DİŞLİ KUTUSU ARIZA

Transkript

T.C.
NĐĞDE ÜNĐVERSĐTESĐ
FEN BĐLĐMLERĐ ENSTĐTÜSÜ
MAKĐNE MÜHENDĐSLĐĞĐ ANABĐLĐM DALI
YAPAY SĐNĐR AĞLARI KULLANARAK DĐŞLĐ KUTUSU ARIZA ANALĐZĐ
SELÇUK KALEM
Aralık 2008
T.C.
NĐĞDE ÜNĐVERSĐTESĐ
FEN BĐLĐMLERĐ ENSTĐTÜSÜ
MAKĐNE MÜHENDĐSLĐĞĐ ANABĐLĐM DALI
YAPAY SĐNĐR AĞLARI KULLANARAK DĐŞLĐ KUTUSU ARIZA ANALĐZĐ
SELÇUK KALEM
Yüksek Lisans Tezi
Danışman
Yrd. Doç. Dr. Menderes KALKAT
Aralık 2008
Yrd. Doç. Dr. Menderes KALKAT danışmanlığında Selçuk KALEM tarafından
hazırlanan “Yapay Sinir Ağları Kullanarak Dişli Kutusu Arıza Analizi” adlı bu çalışma
jürimiz tarafından Niğde Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Makine Mühendisliği
Anabilim Dalında Yüksek Lisans tezi olarak kabul edilmiştir.
Başkan
:
Üye
:
Üye
:
ONAY:
Bu tez, Fen Bilimleri Enstitüsü Yönetim Kurulunca belirlenmiş olan yukarıdaki jüri üyeleri
tarafından …./…./20.... tarihinde uygun görülmüş ve Enstitü Yönetim Kurulu’nun
…./…./20.... tarih ve …............................ sayılı kararıyla kabul edilmiştir.
....../...../200..
Prof. Dr. Meysun ĐBRAHĐM
Enstitü Müdürü
ÖZET
YAPAY SĐ'ĐR AĞLARI KULLA'ARAK DĐŞLĐ KUTUSU ARIZA A'ALĐZĐ
KALEM, Selçuk
Niğde Üniversitesi
Fen Bilimleri Enstitüsü
Makine Mühendisliği Anabilim Dalı
Danışman
:Yrd. Doç. Dr. Menderes KALKAT
Đkinci Danışman (Varsa)
:..........................................................................
Aralık 2008, 55 sayfa
Bu çalışmada, dişli kutusu üzerinde oluşan titreşimlerin tespiti için, iki farklı hız ve yük
kapasitesine sahip asansör sistemi incelenmiş olup, asansör tahrik sistemini oluşturan
motor ve redüktör üzerinden veri toplanmıştır. Her iki asansörde de yüklü ve yüksüz ölçüm
alınarak tahrik sistemi üzerinde oluşan titreşim kaydedilmiştir. Bu titreşim parametreleri
düzenlenerek yapay sinir ağlarına öğretilmiştir.
Anahtar sözcükler: Titreşim, Asansör, Dişli kutusu, Motor, Arıza analizi, Yapay sinir ağları
iii
SUMMARY
FAULT A'ALYSIS of GEARBOXES USI'G ARTIFICAL 'EURAL 'ETWORK
KALEM, Selçuk
Nigde University
Graduate School of Natural and Applied Sciences
Department of Mechanical Engineering
Supervisor
: Assistant Professor Dr. Menderes KALKAT
Co-Advisor
:……………………………………………..
December 2008, 55 pages
In this study, there is an examined about a elevator system which has two different kind of
speed and bulk capacity on impulse system which made by vibration parameters, collected
data from engine and reducer . The vibrations that mesured with loaded and unloaded are
recorded on impulse system both these two lifts. These vibrations paremeter teached to
artificial neetworks with passing on regulation.
Key Words: Vibration, Elevator, Gearboxes, Engine, Fault diagnosis, Artifical neural network
iv
TEŞEKKÜR
Bu çalışmanın gerçekleşmesinde öneri ve katkılarının yanı sıra değerli zamanını
esirgemeyen, bilgi ve tecrübelerinden sürekli faydalandığım, danışmanım sayın Yrd. Doç.
Dr. Menderes KALKAT’ a teşekkürlerimi sunarım.
v
ĐÇĐ'DEKĐLER DĐZĐ'Đ
ÖZET ............................................................................................................................................................. iii
SUMMARY ................................................................................................................................................. iv
TEŞEKKÜR .................................................................................................................................................. v
ĐÇĐNDEKĐLER DĐZĐNĐ ....................................................................................................... vi
ŞEKĐLLER DĐZĐNĐ ................................................................................................................................ viii
ÇĐZELGELER DĐZĐNĐ ............................................................................................................................. .x
SEMBOLLER ve KISALTMALAR DĐZĐNĐ ……………………...…...…………………………...xi
FOTOĞRAFLAR DĐZĐNĐ ……………………………………………………………………………..xii
BÖLÜM I. GĐRĐŞ…….……………………….……...…………………...………………………………..1
1.1 Konunun Önemi ve Amacı.......................................................................................................... 1
BÖLÜM II. ASANSÖR SĐSTEMĐ ve ÖZELLĐKLERĐ.……………………………………...…….2
2.1 Asansör Tanımı…………………...…………….……………………………………..…………...2
2.2 Asansör Sistemlerinde Kullanılan Önemli Parçalar ve Özellikleri…….…………..……3
2.2.1 Kılavuz rayları.…………………………………………….…………………….……………3
2.2.2 Motor makine grubu..…………………………….…………………………………….……4
2.2.3 Elektromanyetik fren..………………...……………………………………………………..5
2.2.4 Kabin…………………………………………………………….……………...…….…………5
2.2.5 Karşı ağırlık…………………..……………………………………………………………......6
2.2.6 Kontrol (kumanda) panosu…...……………………………………...……………………...6
2.2.7 Kat kapıları………………………………………………………………….………….............6
BÖLÜM III. GENEL TĐTREŞĐM ÖZELLĐKLERĐ……........……………………..…….……….....7
3.1 Giriş…………………………………………………………………………………………………..7
3.2 Periyodik Titreşimler………………………………………………………….………..………...8
3.3 Sönümsüz Serbest Titreşimler....................................................................................................9
3.4 Sönümsüz Zorlanmış Titreşimler……...……………………………………………………...10
3.5 Titreşim Kaynakları……………………….……………………………………..……………...11
3.5.1 Motor titreşimi…………...……….………………………………..………………………...12
3.5.2 Güç iletim sistemlerinden kaynaklanan titreşimler…………….…...………………...12
3.5.3 Dönen sistemlerin zorlanmış titreşimi……………………...…....……………………...13
BÖLÜM IV. YAPAY SĐNĐR AĞLARI…………………………...………...…………………….…15
4.1 Giriş...……………………………...…………………………...……………………..……………15
4.2 Yapılarına Göre Yapay Sinir Ağları..…………..……………………………………………16
4.2.1 Đleri beslemeli ağlar…………………………………….…………..…………………...16
vi
4.2.2 Geri beslemeli ağlar…………………………..…………………………………………...17
4.3 Yapay Sinir Ağında Öğrenme………………………….……………………………………...18
4.3.1 Danışmalı öğrenme……………………………………………………..…………………18
4.3.2 Danışmasız öğrenme………………….…………….………...……………………….….18
4.3.3 Takviyeli öğrenme……………………………………………..………………………….18
4.4 Geri Yayılma Öğrenme Algoritması……...………………………………………………….18
BÖLÜM V. ARIZA TEŞHĐSĐ ve TANIMLAMA..……………....……..………….......……..…..21
5.1 Giriş……………………………………………………………………………………………..…..21
5.2 Rotor Sisteminde Titreşim Analiz Teknikleri……………………………...………….……21
5.3 Dişli Mekanizmalarında Hata Teşhisi…………………………..………..…………………..22
BÖLÜM VI. KESTĐRĐMCĐ BAKIM TEKNĐĞĐ VE ENDÜSTRĐDE UYGULANMASI...25
6.1 Giriş………………………………………………..………………………………………………..25
6.2 Koruyucu Bakım Teknikleri…………………………………..……………………………….28
6.2.1 Plansız bakım………….………………………………………………………………...….28
6.2.2 Zaman esaslı koruyucu bakım………………………………………………..…………28
6.2.3 Planlı bakım…………………………………….………………..…...…………………….29
6.2.3.1 Planlı bakım stratejileri…………………………….………………………………29
6.2.3.1.1 Koruyucu bakım…………………………….…..………….....................……29
6.2.3.1.2 Periyodik bakım………………………….……………………………………30
6.2.3.1.3 Duruma bağlı bakım………………………………………………………….30
6.2.3.1.4 Düzeltici bakım………………….………………………………………...…..30
6.2.3.1.5 Kestirimci bakım…………………………………………….………………..31
6.3 Makine Performansının Đzlenmesi…………………………………...……………………….33
BÖLÜM VII. DENEYSEL ÇALIŞMA…………………………...…………….…………...………36
BÖLÜM VIII. DENEYSEL ÇALIŞMA SONUÇLARI…………...……...……….……......……40
BÖLÜM IX. SONUÇLAR ve ÖNERĐLER…………………...……..…………………...…………51
KAYNAKLAR………….……………………………………………………...……………….…………53
vii
ŞEKĐLLER DĐZĐ'Đ
Şekil 2.1 Asansör sistemini oluşturan parçalar…………………………………………………….....4
Şekil 4.1 Ağ içerisindeki katmanların ve nöronların sıralanması ................................................ 17
Şekil 4.2 Üç katmanlı tipik bir YSA .................................................................................................... 19
Şekil 5.1 Rotor sistemi ............................................................................................................................. 21
Şekil 5.2 Dönen rotor sistemi ............................................................................................................... 22
Şekil 8.1 0.85 m/s hızlı asansörün yüklü ve aşağı doğrultudaki öğrenme durumu
(Delta-Bar-Delta öğrenme algoritması.…………………………………………………..41
Şekil 8.2 0.85 m/s hızlı asansörün yüklü ve yukarı doğrultudaki öğrenme durumu
(Delta-Bar-Delta öğrenme algoritması……….….………...……………………………..41
Şekil 8.3 0.85 m/s hızlı asansörün yüksüz ve aşağı doğrultudaki öğrenme durumu
Şekil 8.4 0.85 m/s hızlı asansörün yüksüz ve yukarı doğrultudaki öğrenme durumu
(Delta-Bar-Delta öğrenme algoritması.………………………………………………….44
(Delta-Bar-Delta öğrenme algoritması.………………………………………………….44
(Quick Prop öğrenme algoritması) ……………………………………………………….45
(Quick Prop öğrenme algoritması) …………………………....………………………….47
viii
ix
ÇĐZELGELER DĐZĐ'Đ
Çizelge 7.1 Asansör özellikleri……………………………………………………..............................37
Çizelge 8.1 Delta-Bar-Delta öğrenme algoritmasına ait RMSE Hata ve % Doğruluk……..49
Çizelge 8.2 Quick Prop öğrenme algoritmasına ait RMSE Hata ve % Doğruluk .........…….49
x
SEMBOLLER ve KISALTMALAR DĐZĐ'Đ
f
Cismin frekansı (Hz)
fn
Sönümsüz doğal frekans (Hz)
fn
wn / 2π : Doğal çevrim frekansı
g
Yer çekimi ivmesi (m/s^2)
G
Kayma modülü, N / m2
hcw
Krank kolunun boyu (m)
Hz
Frekans birimi
Ixz
Atalet momenti
kt
Burulan yay katsayısı
m
Kütle (kg)
m1r1ω2
Atalet kuvveti
mcw
Bir krank kolunun kütlesi (kg)
MD1
Dengeleme kütlesi
n
Devir sayısı
r
Yarıçap
t
Zaman (sn)
δ
Büyütme katsayısı
θ
Faz açısı (rad)
ω
Açısal Hız veya dairesel frekans rd/sn)
x
Cismin denge ekseninden uzaklığı (genlik – m)
x0
Maksimum genlik (m)
xst
Yayın statik uzanımı (m)
nI
Giriş katmanındaki nöran sayısı
nH
Gizli katmandaki nöron sayısı
nO
Çıkış katmanındaki Nöron Sayısı
η
Öğrenme oranı
AF
Aktivasyon fonksiyonu
xi
FOTOĞRAFLAR DĐZĐ'Đ
Fotoğraf 7.1 ALBERTO SASSĐ marka asansör motor ve redüktör ………………………….. 37
Fotoğraf 7.2 EMTAŞ marka asansör motor ve redüktör ………………………………………...38
Fotoğraf 7.3 Sistem üzerinde mevcut ölçüm noktaları …………………………………………...38
Fotoğraf 7.4 Sistem üzerinde mevcut ölçüm noktaları ………………….………………………..39
xii
BÖLÜM I
GĐRĐŞ
1.1 Konunun Önemi ve Amacı
Gelişen teknoloji ile endüstride kullanılan makinalar her geçen gün karmaşıklaşan
yapılarıyla üretim içerisinde yeri doldurulamaz bir hal almaktadır. Bu makinaların
durmaları halinde yol açacakları üretim kaybı ve bunun yol açacağı zarar da üretime katkı
payları ile doğru orantılıdır. Bu durum makinaların bakıma olan gereksinimlerini ortaya
çıkarmaktadır.
Günümüz teknolojisinde kaçınılmaz hale gelen kestirimci bakım yada makine
performansına dayalı bakım uygulamaları yaygınlaşmaktadır. Üretim sırasında yada üretim
sonrası aktif çalışma sırasında makine üzerinden alınan belli zaman aralıklarında alınan
ölçümlerle elde edilen titreşim değerleri izlemeye ve hatayı önceden fark edip, arıza
oluşmadan hemen önce bakımı yapmaya yöneliktir. Ve böylece sadece gerektiğinde bakım
yapılarak gereksiz zaman kayıpları ve maliyet artışı önlenmiş olur.
Dönen makinaların durumlarının izlenmesi, sistemin dinamik davranışının analizini
gerçekleştirme ve titreşim parametreleri açısından irdelenmesidir. Dönen mekanik
sistemlerde arıza tespitinin başlangıç safhası, sistemdeki dinamik yapının oluşturulması ve
çeşitli işletme şartlarında gösterecekleri performansın belirlenmesidir.
Bu çalışmanın amacı, farklı özelliklere sahip asansör tahrik sistemleri üzerinde yapılan
deneysel çalışmadan yola çıkarak, farklı işletme şartlarında dişli kutusu (redüktör) ve
motor üzerinde oluşan titreşimlerin tespiti ve yapay sinir ağları ile bu verilerin
öğrenilmesinin sağlanarak erken teşhis yöntemi geliştirilmesidir.
1
BÖLÜM II
ASA'SÖR SĐSTEMĐ ve ÖZELLĐKLERĐ
2.1 Asansör Tanımı
Asansörler, bir makine dairesi aracılığıyla tahrik etmek suretiyle bir kuyu içinde kılavuz
raylar boyunca hareket eden bir kabin veya bir kasa vasıtasıyla düşey doğrultuda insan ve
yük taşınmasına imkân veren mekanik sistemlerdir [1]. Başka bir ifade ile, “yük ve
insanları, kılavuz raylar arasında hareketli kabin veya platformları ile düşey doğrultuda
yapının belli duraklarına taşımaya yarayan elektrikli araçlar” olarak tarif edilebilir [1].
Geçen yüzyıldan itibaren sanayileşme ile birlikte hızlı bir kentleşme meydana gelmiştir.
Bununla birlikte yüksek bina yapımından doğan ihtiyaç asansör ihtiyacını da beraberinde
getirmiştir. Önceleri merdiven kullanımına göre sadece daha kısa sürede hedefe ulaşma
aracı olarak düşünülen asansörlerde zamanla ekonomiklik, kalite ve konforluluk da
aranmaya
başlanmıştır.
Böylece
asansör
teknolojisinin
geliştirilmesine
ihtiyaç
duyulmuştur. Artık günümüzde ileri teknolojilerin kullanılmadığı konforsuz bir asansör
düşünülemez hale gelmiştir.
Asansörlerde konfor ivmelenmenin az, yolculuk süresinin ise kısa olması demektir. Eğer
kabinde ani bir ivme meydana gelirse insanı rahatsız edecek bir hız değişimi meydana
gelir. Đnsanı etkileyen bu değişim “g etkisi” dir. Bu etkinin hissedilmemesi için kişiden
kişiye değişen g ivmesinin asılmaması gerekmektedir. Asansörlerin durma ve kalkma
anındaki ivmelenmesi, kabin içerisindeki ses ve titreşim düzeyi, kabin içi görünüm ve
fonksiyonellik konfor parametreleri olarak sayılabilen özelliklerdir. Günümüzdeki asansör
sistemlerinin
tasarımında
bu
parametreler
dikkate
alınarak
tasarım
yapılmaya
çalışılmaktadır.[2]
Tasarımı iyi yapılmış bir asansör, yüksek kapasiteli, kolay kullanımlı ve ekonomik işletim
sağlamalıdır. Asansör tahrik sistemleri, asansörde güvenlik, kalite, konfor ve maliyeti
önemli ölçüde etkileyen ünitedir. Asansörün işletiminin ekonomik olması için tahrik
sisteminin düşük maliyetli, az bakımlı ve yüksek verimli olması gerekir. [3,4]
Asansörler,her türlü konut, fabrika, iş, santral, değirmen, hastane, okul, tiyatro binaları,
devlet daireleri, kuleler, depolar, antrepolar, tren ve metro istasyonları, bakım tamir
2
atölyeleri, trafik terminal binaları otoparklar, yolcu, savaş ve uçak gemileri, füze rampaları,
inşaat yerleri, maden kuyuları, anten ve aydınlatma direkleri vs. gibi çok yaygın ve değişik
alanda kullanım esnekliğine sahiptir.
2.2. Asansör Sistemlerinde Kullanılan Önemli Parçalar ve Özellikleri
Asansör sistemini oluşturan parçalar Şekil 2.1’de gösterilmiştir. Ayrıca bu parçaların en
önemli olanları hakkında kısa bilgiler verilmiştir.
2.2.1 Kılavuz rayları
Klavuz raylarının, birinci olarak görevi kuyu içinde kabini ve karşı ağırlığı seyir süresince
kılavuzlamak ve yatay hareketlerini en aza indirmektir. Đkinci olarak, istenmeyen bir
durum karşısında güvenlik tertibatının çalışmasıyla kabini durdurmaktır. Ray malzemesi
olarak kılavuz raylarda genellikle soğuk çekme T profili kullanılır. [5,6]
3
Şekil 2.1. Asansör sistemini oluşturan parçalar
2.2.2. Motor makine grubu
Genelde 2,5 m/s hızın altındaki motor grupları içinde sonsuz vida sistemi olan makine
grupları kullanırlar. Asansörün hız ve yük durumuna göre redüksiyon oranı ayarlanan
makine grupları yaygın olarak 1/25 ile 1/50 arasında bir redüksiyon oranına sahiptirler. Bu
tip makinelerde yaygın olarak kullanılan sonsuz vida sisteminin özelliği sessiz ve küçük
boyutlu olmalarının yanı sıra hareketi motordan kasnağa kolayca iletmesine rağmen, ters
yönde gelen hareketlerde kilitleme özelliği göstermesidir. Genel olarak normal evolvent
dişli (sarı dişli) ve silindirik sonsuz vidadan meydana gelmektedir. Bu makine gruplarında
kullanılan elektrik motorlarının, kısa zaman aralıklarında çok fazla duruş ve kalkışa
dayanıklı, az ısınan tipte olması istenir.
4
Bu yüzden genel olarak sincap kafesli, özel sarılmış asansör motorları kullanılır. Küçük
güç ve orta hızlarda bu motorlar sessiz çalışma için kayma yataklara sahiptirler. Ancak bu
tip motorlar durma periyodunda dışarıdan bir güç isterler. Duruş hızı doğrudan dış etkiyle
düşürülen motor guruplarında kuvvetli elektromanyetik frenler kullanılır. Yüksek hızlarda
duruş mesafesini ve ivmesini ayarlamak için çift hızlı motorlar kullanılır. Motorlar
seçilirken asansörün yük ve hız ihtiyacı dikkate alınır. Düşük güçte seçilecek motor
asansörü ivmelendiremeyeceği gibi yüksek güçle seçilecek bir motorda asansörde kabul
edilen en yüksek ivme kuvveti olan 1,5 m/s² ivmenin üstüne çıkarak rahatsızlık yaratır.
Motor ve makine seçimi asansör dizaynının önemli kısımlarından biridir. 2,5 m/s üstündeki
hızlarda genelde makine grubu kullanılmaz. Bu asansörlerde doğru akım motorları veya
frekans ve voltajları haricen kontrol edilen alternatif akım motorları redüktörsüz olarak
tahrik kasnağına bağlanırlar. Bu tip motorlarda hız artışı ve düşüşü kontrol altında olduğu
için daha az güce sahip elektromanyetik frenler kullanılır.
2.2.3. Elektromanyetik fren
Asenkron motorların duruşu için ayrıca bir fren mekanizmasına ihtiyaç vardır. Frenler
normalde kapalı durumdadır. Asansör hareket etmeden önce fren mekanizması bir elektro
manyetik bobin vasıtası ile açılarak motorun harekete geçmesine müsaade eder. Fren
tamburu veya diski, tahrik kasnağı ile doğrudan mekanik bağlantılı olup hareket harici
zamanlarda asansörün devamlı kilitli kalmasını sağlar. Frenleme fren tamburu veya diski
üzerinde en az iki fren çenesi, fren pabucu veya fren bloğunun tatbikiyle sağlanır. Fren
pabuçlarının basıncı kılavuzlanmış, basınç altında çalışan yaylar veya ağırlıklarla sağlanır.
Fren çenelerini tutan tije güvenlik olarak kontra somun ilave edilir. Elektrik kesilmelerinde
kullanılmak üzere bir elle kurtarma düzeneği frenler üzerine monte edilmiştir. Asansör
makinelerimle çift pabuçlu fren haricinde redüktörsüz modellerde diskli frenlerde
kullanılabilir.
2.2.4. Kabin
Asansör kabini amacına göre yük veya insanların seyir mesafelerinde güvenli bir şekilde
taşınmalarını sağlayan çelik konstrüksüyonlardan yapılmış, çelik profil iskelet ile askı
halatlarına bağlı, eski alınmış ruhsatlarda kapısız olabilen, 1996 yılından sonra alınmış
5
inşaat ruhsatlarında kapılı olmak zorunluluğu olan taşıma bölümüdür. Kabinin ana
bölümünü askı halatları ile bağlantıyı sağlayan ayrıca raylara yönlendirme elemanı olarak
ray pabuçları (patenler) vasıtası ile tutturulup asansörün yatay hareketlerini engelleyen
kabin iskeleti oluşturur.
2.2.5. Karşı ağırlık
Sürtünme tahrikli asansörlerde karşı ağırlık kabini dengeleme unsuru olarak kullanılır.
Karşı ağırlığın kütlesi kabin ağrılığının beyan yükünün yarısının ilavesi ile olur. Ağırlık
olarak barit döküm gibi değişik malzemeler kullanılır.
2.2.6. Kontrol (kumanda) panosu
Asansör kontrol panosu ana görev olarak motorun harekete geçirilmesi ile görevli olmasına
karşın bu hareketi vermeden önce asansörün güvenlik sistemlerini kontrol eder. Her
panonun kendisi için bir sigortası olmalıdır. Bu sigortanın görevi pano içinde oluşabilecek
bir kısa devre veya aşırı akımda panoyu devreden çıkarmaktır. Pano içinde kullanılan faz
sırası rölesi, gerilimin tespit edilen değerin altına düşmesi veya faz sırasında oluşabilecek
bir hata durumunda asansöre hareket verilmesini önler. Faz sırasındaki değişme asansörün
ters yönde çalışmasına sebep olur. Pano içinde aranan bir diğer güvenlik sistemi akım
kontrolü yapmayan sistemlerde motorun her hız devresi için konması gereken termik
röledir. Motorun aşırı akım çekmesi veya iki faza kalması durumlarında görev yapar. Ana
pano ve kontrol panosu önce enerji sisteminin uygun olup olmadığını araştırır. Daha sonra
ve hepsi birbiriyle seri bağlı durumda olan durdurma şalterleri, güvenlik kontakları,
sıkışma kontakları veya fotoseller, gevşeme kontakları gibi asansörün emniyet devrelerinin
uygun olduğunu kontrol eder.
2.2.7. Kat kapıları
Asansör duraklarında çeşitli kapılar kullanılabilir. Asansör hizmet kalitesine bağlı olarak
basit yarı otomatik veya tam otomatik kapılar kat kapısı olarak hizmet verir. Asansör
kapıları normal şartlarda 700mm ile 1400mm genişlikte ve 2000mm yükseklikte dizayn
edilirler. Asansör kapıları düz ve çıkıntısız bir yüzeye sahip cm²’sinde 300 N/cm² bir
dayanıma sahip olacak şekilde saç veya yanmaz malzemeden yapılırlar.
6
BÖLÜM III
GE'EL TĐTREŞĐM ÖZELLĐKLERĐ
3.1. Giriş
Genel olarak titreşim hareketi, hareketin tekrar özelliğine bağlı olarak periyodik veya
random-(rastgele) titreşimler olarak ikiye ayrılır. Periyodik titreşim belirli sürede aynen
veya kısmen tekrar eder, random titreşim ise zamana bağlı olarak tekrar özelliği olmayan
titreşimdir. Titreşim hareketi, doğrusal veya açısal titreşim olarak ikiye ayrılır. Doğrusal
titreşimlerde; nicelik değişimi doğrusal, açısal titreşimlerde ise nicelik değişimi
açısaldır.[7]
Sistem özelliğine bağlı olarak oluşan titreşimlerin bir diğer özelliği serbestlik derecesidir.
Serbestlik derecesi, sistemin titreştiği varsayılan doğrultu veya eksen sayısıdır. Diğer bir
deyimle, serbestlik derecesi, titreşim sisteminin hareketlerini tamamıyla belirleyebilmek
için koordinatların sayısıdır. Uygulamada herhangi bir titreşim sisteminin serbestlik
derecesi sonsuz sayıdadır. Ancak bunlardan biri veya birkaçı diğerlerinden önemlidir.
Dolayısıyla, bu sistem tek veya çok serbestlik dereceli titreşim sistemleri olarak dikkate
alınır.
Bir titreşim sistemine bir kuvvet etki ettirilip bırakılırsa, sistem kendi özelliklerine bağlı
olarak, belirli bir frekansla titreşim hareketine başlar, bir süre sonra durur. Sistemin kuvvet
etkisi kalktıktan sonraki hareketine serbest titreşim hareketi denir.[8]
Kuvvetin sistem üzerindeki etkisi devam ettirilirse, sistemin titreşimi ya daha önce durur
veya daha uzun süre devam eder. Bu tip titreşimlere de zorlanmış titreşim hareket denir.[8]
Serbest ve zorlanmış titreşim hareketleri sistemde bulunan yalıtım elemanlarının
özelliklerine bağlı olarak belirli bir süre sonra sönümlenebilir. Bu nedenle sistemde
sönümleme olan titreşimlere sönümlü titreşim, olmayanlara da sönümsüz titreşim hareketi
denir. Aslında tüm titreşim sistemleri az da olsa bir sönümlemeye sahiptir ve sönümsüzlük
teorik olarak temel açıklamalar için varsayılan bir kavramdır.[8]
7
3.2. Periyodik Titreşimler
Periyodik titreşimler harmonik hareketle tanımlanan, titreşim analizlerinin ve olaylarının
açıklanmasında temel alınan titreşimlerdir. Harmonik hareketin uzama miktarı:
x = x0 sin(2πft) = x0 sin ωt
(3.1)
eşitliği ile tanımlanır.
Cismin hız ve ivmesi, genliğin sırasıyla 1. ve 2. türevleriyle bulunur.
Hız:
.
x = x0 (2πft) cos2πft = x0 ωcosωt m/s
(3.2)
Đvme:
..
x = x0 (2πft)2 cos(2πft) = -x0ω2 sinωt m/s2
(3.3)
Periyodik hareketin genlikleri, hız ve ivme gibi nicelikleri maksimum, ortalama veya rms
(root-mean-square) değerleriyle verilir. Söz konusu ortalama, mutlak ortalamadır ve
aşağıdaki eşitliklerde gösterilir:
T
xort =
l
x dt
t ∫0
(3.4)
Bu değer bir periyottan daha uzun süre devam eden titreşim hareketinin tarifi için
uygulama değeri olmayan bir tanımdır. Oysa (rms) değeri titreşim hareketinin
niceliklerinin tanımında kullanılır ve aşağıdaki eşitliklerle gösterilebilir:
1
xrms
 l T 2 2
=  − ∫ x tdt 

 T0
(3.5)
rms değeri değişkenlerin kareleri ortalamasının kareköküdür. Aşağıdaki eşitlikle bulunur:
8
1
xrms
 ∑ nxn2  2
=

 n 
(3.6)
3.3 Sönümsüz Serbest Titreşimler
Sabit bir zemin üzerinde düşey olarak duran yay, yay üzerine konan bir kütle basit bir
titreşim sistemini oluşturur. Bu sistemin kütlesine bir kuvvet etki ettirilirse, sistem düşey
doğrultuda bir titreşim hareketine başlar.
..
m x = kxst
(3.7)
Yukarıdaki eşitliğin çözümü ;
x = A sin ωnt + B cos ωnt = C sin (ωnt + θ )
(3.8)
şeklinde yazılabilir.
A ve B katsayılar olmak üzere,
C = (A2 + B2)1/2
(3.9)
θ = tg-1(B/A)
(3.10)
Dairesel doğal frekans cismin kütlesi ve yalıtım elemanının sertlik katsayısına bağlı olarak;
ωn =
k
m
(3.11)
şeklinde gösterilebilir. Sürekli tekrar eden kütlenin bir salınımı için geçen süreye peryot
(T) denir ve dairesel frekansa bağlı olarak
T=
2π
ωn
(3.12)
şeklinde tanımlanabilir. Periyodun tersi doğal frekans olarak bilinir. Dairesel frekansla
9
ilişkili olarak;
fn =
1
f
k
= n =
T 2π
m
(3.13)
eşitliği ile gösterilebilir.
fn =
1
=
2π
g
xst
(3.14)
3.4 Sönümsüz Zorlanmış Titreşimler
Sürekli bir zorlamaya tepki olarak meydana gelen bu titreşimler, zorlamanın etkisiyle
sinüzoidal olarak değişirler. Sistemi alternatif olarak etkileyen uyarımı, sistemin kütlesine
veya çatısına yapabilir. Kütle uyarımında sistemin tepkisi, çatıya iletilen kuvvetle, çatı
uyarımında sistemin tepkisi, kütlede oluşan hareketle değerlendirilir.
Genellikle tepki ve iletkenlik ilişkileri uyarı kuvvetinin fonksiyonudur ve sönümleme
derecesiyle değişir. Sisteme,
u(t) = u0 sinωt
(3.15)
şeklinde bir kuvvetle uyarılırsa, diferansiyel eşitliği
..
m x = −kx + u0 sin ωt
(3.16)
olur.
Eşitliğin çözümü:
10
x = A sin ωnt + B cos ωnt +
u0
ω2
1− 2
ωn
sin ωt
(3.17)
Burada;
ωn =
k
m
(3.18)
sisteminin sönümsüz dairesel doğal frekansı (rad/s) dir.
A, B katsayıları t = 0 için hız ve uzanımları bulunabilir.
Sistemin ωn sönümsüz doğal frekansı, sönümlemeden dolayı dereceli olarak azalarak, sıfır
değere ulaşır zorlama frekansındaki ω sabit salınımlar, ωn doğal frekansların azalması ile
sağlanan denge koşullarından sonra ortaya çıkar, dış kuvvet etkisi oldukça devam eder. Bu
nedenle genlik oranları, iletkenliğin belirtimi için kullanılabilir.
ĐL =
x0
=
u0
1
1−
ω2
ωn2
(3.19)
Böyle bir sistemde, hareketin tepkisi olan kuvvet iletkenliği ve hareket iletkenliği sayısal
olarak birbirine eşittir.
3.5 Titreşim Kaynakları
Makine işletimi, çeşitli titreşimlere sebep olan hareketlerden meydana gelmektedir.
Titreşime sebep bu hareketlere kaynak adı verilir. Bu kaynaklar içerisinde; makine
dengesizlikleri, çarpmalar, dişli çiftlerinde ve kamalarda meydana gelen değişken şiddetli
kuvvetler, döner elemanlardaki elektromanyetik kuvvetler, yanma basınçları, hava ve sıvı
akımlarının sebep olduğu değişken şiddetli kuvvetler yer alır. [9]
Titreşimler üzerindeki araştırmaların hedefi, yukarıda bahsedilen faktörlerin mahiyetini
11
incelemek, bunların sebeplerine inerek zararlı tesirlerini yok etmek veya azaltmak yollarını
aramak ve taşıtta hareket konforunu artıracak tedbirleri almaktır. [9]
Bu çalışmada taşıtlarda motor bloğundan ve dönel elemanlardan kaynaklanan titreşim
boyutları ve giderme yöntemlerinden biri olan dengeleme yönteminden bahsedilecektir.
Taşıtlardaki titreşimlerin kaynakları çok çeşitli olmakla birlikte, döner elemanların kütle
dağılımındaki düzgünsüzlüğün ve yataklama şartlarının neden olduğu atalet kuvvetleridir.
Merkezkaç kuvvetler, etkidikleri eleman ve yataklar aracılığı ile iletilmek suretiyle,
makinenin diğer kısımlarının, makinenin dönme devrine eşit frekanslı zorlanmış titreşimler
yapmasına neden olurlar. Bu titreşimler; gürültü, aşınma ve yorulma gibi taşıtın mekanik
özelliklerini zayıflatan etkiler gösterirler. Bu nedenle, makinelerin döner kısımlarının
titreşime neden olan merkezkaç kuvvetlerinin azaltılarak (dengelenerek) belirli sınırlar
içerisinde tutulması gerekmektedir. Genellikle, makine parçalarını imalattan sonra
dengelemek, dengeleme gerektirmeyecek kadar düzgün ve hassas imal etmekten daha
ekonomiktir. Dönen elemanların dengelenmesinden amaç, yataklara gelen kuvvetleri
ortadan kaldırarak veya azaltarak, titreşimin meydana gelmesini önlemektir. Dönen
elemanlara statik ve aynı zamanda dinamik olarak dengelenmelidir.
Bir taşıtta titreşime neden olan iç kaynaklar; motor titreşimi, güç iletim sistemlerinin
titreşimi, tekerlek asılış sistemlerinden kaynaklanan titreşimler ve yalpa hareketleridir.
3.5.1 Motor titreşimi
Balans ayarı iyi yapılmamış motorlarda, motor dönme hızı arttıkça titreşimi frekansı
artmaya ve etkili olmaya başlar. Ayrıca duran bir taşıtta böyle bir motorun düşük frekans
üretmesi halinde de yine arzu edilmeyen titreşimlere maruz kalmak kaçınılmazdır. Bu
titreşimleri etkisiz hale getirmek için dengelenmenin iyi yapılması gerekir.
3.5.2 Güç iletim sistemlerinden kaynaklanan titreşimler
Ayarsızlıktan dolayı işletme milinde ufak yer değiştirme salınım hareketleri oluşturur.
Bunun sonucunda transmisyon oranına bağlı olarak motor hızının düzgün şekilde artması
ile bu uyarımlar bir frekans halini alır.
12
3.5.3 Dönen sistemlerin zorlanmış titreşimi
Bundan önceki değerlendirmelerde volan-mil sisteminin titreşiminde dışarıdan herhangi bir
momentin etki etmediği varsayılmıştı. Halbuki motorda mil üzerine etkiyen periyodik bir
motor momenti bulunmakta ve bu moment birçok harmoniklere ayrılabilmektedir.
Bunlardan herhangi biri;
M = Mo sin w t
(3.20)
ile gösterilirse, sistemin nasıl bir titreşim yapacağı incelenebilir. Böyle bir titreşimin
diferansiyel denklemi;
d 2θ
I 2 + ktθ = M 0 sin ωt
dt
(3.21)
olur. Buradan;
d 2θ
+ ωn2θ = P sin ωt
2
dt
(3.22)
yazılabilir. Đkinci denklemin θ = a sin wt gibi bir integrali olduğu bilinir. Böylece;
θ = C1 cos wn t + C2 sin wn t + a sin w t
(3.23)
olur. Veya;
a=
P
ω + ω2
2
n
(3.24)
olduğundan;
θ = C1 cos ωnt + C2 sin ωnt
P
sin ωt
ω − ω2
2
n
(3.25)
yazılabilir. Buradaki ilk iki terim, mil-volan sisteminin serbest titreşimini; üçüncü terim
13
ise, salınımları zorlayıcı momentinkine eşit olan ve bu momentin doğurduğu diğer bir
titreşimi belirtir. Đşte bu titreşime “zorlanmış titreşim” denilmektedir. Zorlayıcı momentin
etkisiyle titreşimin başlamasından kısa bir süre sonra serbest titreşim sönerek ortadan
kalktığı halde, zorlanmış titreşim, momentin etkisi süresince devam eder. Zaman denklemi;
θ=
P
sin ωt
ω − ω2
2
n
(3.26)
olan bu titreşimin periyodu
τ=
2π
ω
(3.27)
genliği ise
a=
a=
P
ω + ω2
2
n
P
P
= 2
2
ω +ω
ωn
2
n
(3.28)
l
M
l
= 0
2
kt
 ω2 
ω 
l −  2 
l −  2 
 ωn 
 ωn 
(3.29)
yazılabilir. Bu titreşimde milin burulma açısının, yani sabit bir Mo momenti altında
burulacağı açının,
δ=
l
ω2 
l −  2 
 ωn 
(3.30)
olacağı anlaşılmaktadır. Đşte bu nedenle δ ‘nın mutlak değerine “büyütme katsayısı” denir.
14
BÖLÜM IV
YAPAY SĐ'ĐR AĞLARI
4.1. Giriş
Đnsan beyni, bilinen en gizemli ve karmaşık hesaplayıcıdır. Yapay sinir ağları, insan
beyninin işleyişini taklit ederek yeni sistem oluşturulmaya çalışılan yaklaşımlardır.
Đstinasız tüm YSA yapılarının esin kaynağı biyolojik sinir ağlarının işleyiş yöntemidir [10].
Taklit edilmeye çalışılan edilen sinir hücreleri nöronlar içerirler ve bu nöronlar çeşitli
şekillerde birbirlerine bağlanarak ağı oluştururlar. Bu ağlar öğrenme, hafızaya alma ve
veriler arasındaki ilişkiyi ortaya çıkarma kapasitesine sahiptirler. Diğer bir ifadeyle, YSA'
lar, normalde bir insanın düşünme ve gözlemlemeye yönelik doğal yeteneklerini gerektiren
problemlere çözüm üretmektedir. Bir insanın, düşünme ve gözlemleme yeteneklerini
gerektiren problemlere yönelik çözümler üretebilmesinin temel sebebi ise insan beyninin
ve dolayısıyla insanın sahip olduğu yasayarak veya deneyerek öğrenme yeteneğidir.
Biyolojik sistemlerde öğrenme, nöronlar arasındaki sinaptik bağlantıların ayarlanması ile
olur. Yani, insanlar doğumlarından itibaren bir yasayarak öğrenme süreci içerisine girerler.
Bu süreç içinde beyin sürekli bir gelişme göstermektedir. Yaşayıp tecrübe ettikçe sinaptik
bağlantılar ayarlanır ve hatta yeni bağlantılar oluşur. Bu sayede öğrenme gerçekleşir. Bu
durum YSA için de geçerlidir. Öğrenme, eğitme yoluyla örnekler kullanarak olur; başka
bir deyişle, gerçekleşme girdi/çıktı verilerinin islenmesiyle, yani eğitme algoritmasının bu
verileri kullanarak bağlantı ağırlıklarını bir yakınsama sağlanana kadar, tekrar tekrar
ayarlamasıyla olur.
Ağırlıkların değişimi öğrenmeyi ifade eder. YSA’da ağırlık değişimi yok ise öğrenme
işlemi de durmuştur [10] YSA’lar, ağırlıklandırılmış şekilde birbirlerine bağlanmış birçok
işlem elemanlarından oluşan matematiksel sistemlerdir. Bu elemanlar farklı formda ifade
edilebilen nümerik verileri taşıyan “bağlantılar” veya “ağırlıklar” ile birbirlerine bağlıdırlar
[10]. Bu işlem elemanı, diğer işlem elemanlarından sinyalleri alır; bunları birleştirir,
dönüştürür ve sayısal bir sonuç ortaya çıkartır. Genelde, işlem elemanları kabaca gerçek
nöronlara karşılık gelirler ve bir ağ içinde birbirlerine bağlanırlar; bu yapı da sinir ağlarını
oluşturmaktadır
YSA ’lar, geleneksel işlemcilerden farklı şekilde işlem yapmaktadırlar. Geleneksel
15
işlemcilerde, tek bir merkezi işlem elemanı her hareketi sırasıyla gerçekleştirir. YSA’ lar
ise her biri büyük bir problemin bir parçası ile ilgilenen, çok sayıda basit işlem
elemanlarından oluşmaktadır. En basit şekilde, bir işlem elemanı, bir girdiyi bir ağırlık
kümesi ile ağırlıklandırır, doğrusal ve/veya doğrusal olmayan bir şekilde dönüşümünü
sağlar ve bir çıktı değeri oluşturur. Đlk bakışta, işlem elemanlarının çalışma sekli yanıltıcı
şekilde basittir. Yapay sinir ağlarının hesaplamanın gücü, toplam işlem yükünü paylasan
işlem elemanlarının birbirleri arasındaki yoğun bağlantı yapısından gelmektedir.
Çoğu YSA’ da, benzer karakteristiğe sahip işlemci elemanları katmanlar halinde
yapılandırılırlar ve transfer fonksiyonları es zamanlı olarak çalıştırılırlar. Hemen hemen
tüm ağlar su kısımlardan oluşur: girişler, ağırlıklar, toplama fonksiyonu, transfer
fonksiyonu ve çıkış [11].
YSA’ nın ana öğesi olan matematiksel fonksiyon, ağın mimarisi tarafından şekillendirilir.
Daha açık bir şekilde ifade etmek gerekirse, fonksiyonun temel yapısını ağırlıkların
büyüklüğü ve işlem elemanlarının işlem sekli belirler [12]
YSA üzerinde yapılan birçok çalışmaya Kohonen, Hopfield, Grossberg, Cohen, Anderson,
Rosenfeld, DeSieno, Zurada, Hecht-Nieken, Hertz, Pao, Minsky, Haykin, Papert, Amari,
Hinton, Sejnowski, Widrow, Albus, Carpenter, Elman, Jordan, Hebb, Fukishama, Kosko,
Littmann, Oja, Rumelhart, Spect, Williams, Rosenblatt, McClelland gibi bir çok bilim
adamının katkılarıyla bir çok yapı geliştirilmiş ve bugün farklı problemlere basarıyla
uygulanmaktadır [12]
4.2 Yapılarına Göre YSA
Yapılarına göre YSA, ileri beslemeli ve geri beslemeli olmak üzere ikiye ayrılır.
4.2.1 Đleri Beslemeli Ağlar
Đleri beslemeli bir ağda nöronlar genellikle katlar olarak gruplanmıştır. Sinyallerin giriş
katından girip çıkış katına doğru tek yönlü bağlantılarla aktarılır. Nöronlar bir sonraki kata
bağlanmalarına rağmen aynı katta bağlantı kurulamaz. Örnekleri MLP, LVQ ve GMDH
ağlarıdır. Đleri beslemeli ağlar girdi uzayı ile çıktı uzayı arasında statik eşleme yapar. Bir
andaki çıktı uzayı arasında statik eşleme yapar. Bir andaki çıktı sadece o andaki girdinin
16
bir fonksiyonudur [13,14]
Şekil 4.1de gösterilen ağ yapısı, geri besleme bağlarının olmaması dolayısıyla, veri akışı
yönünden ileri beslemeli ağ yapısındadır. Bu yapıda giriş katmanı giriş vektörünü gizli
katmana ulaştırmakla yükümlüdür ve nonlineer bir davranışa sahip değildir. Dolayısıyla,
giriş katmanındaki her bir nöronun çıkışında, bağlı olduğu giriş değeri görünür.[15]
Şekil 4.1 Ağ Đçindeki Katmanların ve Nöronların Sıralanması
4.2.2 Geri Beslemeli Ağlar
Bir geri beslemeli ağda bazı nöronların çıktısı ya kendilerine ya da bir önceki seviyedeki
nöronlara geri gönderilir. Böylece, sinyaller hem ileri hem de geri aktarılabilir. Bu gruba
Hopfield, Elman, Jordan ağları örnek olarak verilebilir. Geri beslemeli ağların dinamik
hafızaları vardır. Öğrenme kapasiteleri yüksek ve algoritmaları basittir. [16] Bu algoritma
hataları geriye doğru çıkıştan girişe azaltmaya çalışmasından dolayı bu ismi almıştır.
Geriye yayılmalı öğrenme kuralı ağ çıkışındaki mevcut öğrenme düzeyine göre her bir
tabakadaki ağırlıkları yeniden hesaplamak için kullanılmaktadır. Bir geri yayılımlı ağ
modelinde giriş, gizli ve çıkış katmanı olmak üzere üç katman bulunmakla birlikte
özelliklerine göre gizli katman sayısını arttırmak mümkündür. [15,16]
17
4.3 Yapay Sinir Ağında Öğrenme
Yapay sinir ağ bir problemi insan beyni gibi örneklerle öğrenir. Birçok öğrenme
algoritması vardır. Genel olarak YSA‘ larda kullanılan üç temel öğrenme metodu:
4.3.1. Danışmalı öğrenme
Danışmalı öğrenmede ağa giriş ve çıkış değeri verilir. Ağın hatası, istenilen çıkış değeriyle
ağın çıkış değeri arasındaki fark olarak tarif edilir. Bu hata istenilen düzeye ininceye kadar
nöronlar arasındaki ağırlılar değiştirilerek iterasyon yapılır. Danışmalı öğrenme
algoritmasındaki deta kuralı (Widrow ve Hopf, 1960) , genelleştirilmiş deta kuralı veya
geri yayılmalı algoritma (Rumelhart ve Mc Clellend, 1986) ve vektör nicelliklerinin
öğrenilmesi (LVQ) (Kohonen, 1989) örnek olarak verilebilir. [17,21]
4.3.2. Danışmasız öğrenme
Danışmasız öğrenmede , çıkış değerlerinin bilinmesine gerek yoktur. Ağa sadece giriş
değerleri verilir ve uygun çıkış değerleri vermesi için kendi ağ ağırlıklarını düzenlemesi
istenir. Bu tür öğrenme algoritmalara (Kohonen, 1989) ve Carpenter-Grassberg Rezonans
Adapte Teorisi (ART) (Carpenter ve Grassberg, 1983) algoritmaları verilebilir [16,21]
4.3.3. Takviyeli öğrenme
Takviyeli öğrenme, danışmalı öğrenmenin özel bir şeklidir. Bu öğrenmede giriş
değerlerine karşılık gelen çıkış değerlerini bulmak için ağ ağırlıkları tavlama benzeşimi
genetik ve tabu araştırma algoritmalarıyla en optimum şeklinde bulunur.
4.4 Geri Yayılma Öğrenme Algoritması
Geri yayılma öğrenme algoritması, ağ çıkışındaki hatanın minimize edilerek ağ
ağırlıklarının buna göre değiştirilmesi ana prensibine dayanır [17]. Geri yayılmalı YSA’
larında nöronlar tabakalar halinde düzenlenmiştir. Her bir YSA ‘ da giriş, saklı, çıkış
tabakası olmak üzere üç çeşit tabak vardır. Giriş tabakası ağın giriş değerlerinin verildiği
tabakadır. Bu tabaka da giriş sayısı kadar nöron bulunur ve bu tabakadaki nöronlar veriyi
değer olarak bir sonraki (saklı) tabakaya iletir. Giriş ve çıkış tabakası arasında kalan tabaka
18
veya tabakalar da saklı tabaka olarak adlandırılır. Saklı tabaka ve bu tabakadaki nöron
sayısı danışman kendi problemine uygun olarak seçilir. Bu tabak giriş tabakasından aldığı
bilgileri kullanarak aktivasyon fonksiyonuyla işleyerek bir sonraki tabakaya iletir. Ağın
çıkış değerinin elde edildiği tabakaya da çıkış tabakası adı verilir. Bu tabakada ki nöron
sayısı problemin çıkış sayısı adedi kadardır. Nöronlar arasındaki her bir bağlantı bir
ağırlıkla ifade edilir. Bu bağıntılar ağın eğitimi ile bulunur. [22] Giriş tabakasındaki
nöronlar bilgiyi ara tabakaya iletir. Ara tabakadaki nöronlar kendilerine gelen bilgileri
toplar ve aktivasyon fonksiyonu ile bu bilgileri bir sonraki ara tabakaya veya direk olarak
çıkış tabakasına iletir. Böylece, ağın ilk çıkış değeri bulunmuş olur. Ağın çıkış değeri
istenilen çıkış değeri ile karşılaştırılarak ağın hatası bulunur ve bu hata minimize edilerek
ağ ağırlıkları buna göre değiştirilir. Bu işlem hata oranı istenilen düzeye ininceye kadar
devam ettirilir.
Şekil 4.2 Üç katmanlı tipik bir YSA
Şekil 4.2 Fx , Fy , Fz olmak üzere üç tabakalı tipik bir YSA gösterilmektedir. En alt
tabaka (Fx) ; x1 , x2 , x3 PE ‘leri kendilerine gelen giriş değerlerini kabul ederler. Ağırlıklı
bağlantılar (bazen bunlar ‘bağlantılar’ olarak adlandırılır) , FX PE’lerinden Fy PE ‘ lerine
bağlanırlar. Fy PE ‘ leri (y1 ve y2) saklı tabaka (hidden layer) dır. Benzer şekilde Fy PE ‘
leri çıkış tabakası biçimindeki Fz PE ‘ lerine bağlantılıdırlar. Ağırlık isimleri, hem etiket
hem de bir değer gibi görev yaparlar. Mesela ; Şekil 4.2 deki w12 ; x1 . Fx PE ‘ sinden y2
. Fy PE ‘ sine olan bağlantı ağırlığıdır. Bağlantı ağırlıklarının ayarlanması ile bilgi ağda
depolanır. Bağlantı ağırlıklarının değeri, YSA öğrenme metodu tarafından şıkça belirlenir.
19
PE ‘ lerin her biri için güncelleştirme (update) operasyonlarının icra edilmesiyle YSA
bilgiyi yeniden elde eder (recall). Şekildeki gibi tüm YSA tarafından icra edilen iki önemli
özellik vardır.[21]
Yerel (Local) işlemler: Her bir PE, dışındakilerden bağımsız olarak hareket eder. PE ‘
lerin çıkışı; sadece irtibat kurduğu bağlantılardan sabit olan girişlere bağlıdır. Bu bilgi,
işleme ihtiyaç duyan PE’ nin bitişik olan tüm bağlantılar tarafından üretilir. Diğer PE ‘
lerden gelen bilgiye, belirgin bir bağlantı mevcut olmadığından ihtiyaç duyulmaz.
Dağınık gösterim: çok sayıdaki bağlantı adedi gereksiz büyüklüklerin artmasına neden
olurlar ve dağıtılmış gösterimi kolaylaştırırlar. Bağlantıların birçoğu, bozulmuş olan
bilginin önemli bir miktarı için elimine edilmelidir.
YSA ‘ larının müsaade ettiği ilk özellik, paralel olarak verimli bir şekilde çalışmasıdır.
YSA’ larını sağladığı son özellik, tipik hesaplama sistemlerinin varmasının çok güç olduğu
genelleme nitelikleri ve hata toleranslarının olmasıdır.
Bazı uygulamalarda, bir değer vektörü gibi gösterilen özellikler, YSA’ ların icra edebildiği
işlemin tipi ile sınırlıdır. Hopfield ağı, [11,12] Binary Adaptif Rezonans Teorisi [14] ve
Brain –State in a Box [14] gibi ağ modelleri sadece ikili (binary) veriyi işleyebilir. Geri
yayılım (Backpropagation) [16-18] ve Vektör Kuvantalama Öğrenmesi (Learning Vector
Quantiziation) [17-20] gibi ağ modelleri de gerçek değerlikli veriyi işleyebilir. Bu yüzden,
bir yapay nöral ağ uygulamasında, mümkün olan en iyi ağ modelini seçme, en iyi özellik
kümesi oluşturma ve bu özelliklerin en uygun olanını gösterme başarılı bir uygulama için
atılacak ilk adımdır.
20
BÖLÜM V
ARIZA TEŞHĐSĐ ve TA'IMLAMA
5.1 Giriş
Son yıllarda, titreşim analizinden faydalanarak makine işletme ve bakım şartlarının
izlenmesi ve arıza teşhisi amacıyla endüstriyel uygulamalar için bazı uzman sistemler
geliştirilmektedir. Bu tür uygulamalarda, makina üzerindeki bazı bölgelerden periyodik
olarak titreşim sinyalleri alınmakta ve bu sinyaller incelenmektedir. Bu sonuçlar,
makinanın normal işletme şartlarında alınan referans titreşim sinyalleri ile mukayese
edilmektedir. Bazı elemanların titreşim seviyelerinde önemli bir artış gözlendiğinde
kullanıcıya bir uyarı verir ve arıza, bir nitelikli analizci veya bir uzman sistem programı
tarafından teşhis edilebilir. Bu tür bir yolla arızanın önceden belirlenmesi bakım maliyetini
ve zamanını azaltır ve sistemdeki ani arızalanma riskini de ortadan kaldırır. Benzer bir
şekilde oluşan titreşim verileri önceden sinir ağları yaklaşımı kullanılarak, elde edilen
datalar izlenerek ve eğitilerek oluşabilecek hataların teşhisi ve erken düzeyde uyarı
alınması mümkündür [24]. Đzleme işleminin maliyeti, diğer muayene ve bakım teknikleri
ile kıyaslandığı zaman genellikle çok düşüktür.
5.2 Rotor Sisteminde Titreşim Analiz Teknikleri
Dönen makinaların titreşiminin analizine geçiş yapabilmek için Şekil 5.1’ de görülen bir
rotor (mil – yatak – disk) sistemini incelemek gereklidir.
Şekil 5.1. Rotor sistemi.
21
Rotor sistemi, her iki ucundan yataklanmış bir mil ve milin orta noktasından, tespit edilmiş
bir diskten oluşmakta ve literatürde, bu türdeki bir rotor sistemine De-Laval Rotoru adı
verilmektedir. Sistemdeki mil ve disk birlikte kütle yerine geçmekte ve mil kütlesi ihmal
edilmektedir. Mil ve disk döndüğünde, kütledeki dengesizlikten dolayı mil esnemekte ve
kütle sistemindeki yay gibi davranmaktadır. Mil ve diskin bir tam devri bir çevrimdir.
Şekil 5.2’ da görüldüğü gibi her bir çevrim, esneyen milin negatif ve pozitif yer değişimini
gösterir.
Şekil 5.2. Dönen rotor sistemi
Disk dönerken, üzerindeki bir noktanın hareket yörüngesi çizildiğinde bir sinüs eğrisi
ortaya çıkar ve bu eğri ise aşağıdaki eşitlikle tanımlanır.
X = A.Sinωt
X= Yer değiştirme,
(5.1)
A = Genlik (mm) t = Zaman (s), ω = Dönüş hızı (rad/s)
Buradan, ivmeyi ölçmek ve hızı kaydetmek için bir yatak üzerindeki belirli noktaya ivme
ölçer monte ederek, ivme ölçülür ve hızı türetilebilir. Durum izleme amaçlı kullanılan
Makina Analizörüyle, alınan ölçümler kaydedilir, RS 232 bağlantısı ile bilgisayara
aktarılır, yazılım vasıtasıyla analiz edilir, tablo ve Şekil formunda görüntülenir.
5.3 Dişli Mekanizmalarında Hata Teşhisi
Dişli çarklar, dönen makina elemanlarından en önemlisidir. Bu tür elemanlardan oluşmuş
22
mekanizmaların kullanım alanları oldukça yaygındır ve dinamiği de oldukça karmaşıktır.
Dişli çarkların çalışmalarının güvenilirliği, makinanın izlenmesi ve görüntülenmesinde
önemli bir rol oynar. Dişli çarkların arızalanması, genellikle diğer makine elemanlarının
daha büyük hasara uğramasına sebep olur. Dişli malzemesi, yüzey pürüzlülüğü, imalat
hassasiyeti, geometrik parametreler, dişli dinamiği, yükleme şartlarının değişken veya sabit
olup olmadığı, dönme hızı gibi dişli titreşimlerine etki eden bir çok faktörler mevcuttur.
Bütün bu faktörlerin bir dişli arızasının tespiti için dikkate alınması gereklidir.
Genelde dişlilerden kaynaklanan titreşimler, ya dişlinin kendi yapısından yada diğer dış
etkilerden kaynaklanır. Dişli yapısındaki hatalar; imalat işleminden, çalışma şartlarından
veya dişli mekanizmasının montajından meydana gelir.
Literatürde, titreşim analizinden faydalanarak dişli hatalarının tespiti üzerine çeşitli
araştırmalar mevcuttur. Bu araştırma ve çalışmalarda temel olarak iki farklı yaklaşım ele
alınmıştır;
Deneysel yaklaşım,
Matematiksel model yardımıyla simülasyon,
Deneysel yaklaşımlarda, dişli veya dişli çiftinde bilinen bir hata ortaya konmuş ve daha
sonra titreşim veya gürültü sinyali ölçülmüş ve spektrum, sinyal ortalaması ve zoom analiz
gibi sinyal analiz teknikleri kullanılarak analiz edilmiştir. Bu analiz sonuçlarından ortaya
konulan dişli hatasının teşhisiyle ilgili bazı fikirler sunulmuştur [25]. Ayrıca, deneysel
çalışmalarda mil, yatak ve özellikle dişli hataları gibi parametrelerin kontrol edilmesi çok
zordur. Bundan dolayı, izleyen araştırmaların bir kısmı matematiksel modellemeye ve
simülasyona dayanmaktadır [25]. Bu çalışmalarda bilinen bir özel dişli hatası sunulmuş ve
dişli çiftinin matematiksel modeli ve dişli titreşimlerinin simülasyon sonuçları yukarıda
bahsedilen çeşitli sinyal analiz teknikleri kullanılarak değerlendirilmiştir.
Daha önceki araştırmalarda, yapılan çalışmalar deneylere dayanıyordu. Son zamanlarda ise
dişli hataları için matematiksel modellerin kurulmasına doğru bir eğilim vardır. Welbourn,
dişli hatalarının muhtemel tipleri ve dişli gürültüsüne etkilerini tanımlamıştır [25]. Randall,
dişli titreşimini analiz etmiş ve teşhis amaçları için frekans analiz metotlarını tanımlamıştır.
Mc. Fadden, sinyal ortalaması metodunu kullanarak dişli profillerindeki bölgesel hataları
tespit edebilmek için yeni bir teknik tanımlamıştır [25]. Eshleman, uyarı frekansları ve
23
bunların dişli titreşiminde frekansların toplamı, farkı ve çarpımları olarak etkileri
arasındaki korelasyonu incelemiştir. Yalçıntaş, helisel dişli çiftlerinin matematiksel
modellerini kullanarak dişli titreşimlerine sebep olan farklı dişli hata çeşitlerini simüle
etmiştir [25]. Stewart, dişli arızalarına sebep olan frekans ve genlik modülasyonunu
incelemiştir. Taylor, titreşim analizi kullanarak dişli hatalarının tespiti üzerine deneysel
çalışmalar yapmıştır. Badgley, titreşim sinyalleri yardımıyla dişli temasındaki titreşim yan
bantların tahmini üzerine bir deneysel çalışma yapmıştır. Fadden, bölgesel hatalara sebep
olan dişli çark diş etkileri üzerine deneysel bir çalışma yaparak düşük frekanslı titreşimleri
incelemiştir. Kohler, dinamik bir dişli modeli kurarak bazı dişli hatalarını simüle etmiştir.
Lin, dinamik yükleme şartlarını ve dolayısıyla da iletim hatasını minimize etmek için profil
modifikasyonlarını simüle etmiştir. Rammer, farklı yük ve dizayn temas oranı ile diş
boşluk hatalarını simüle etmiştir. Mark, dişli model analizi hakkında analitik çalışmalar
yapmıştır. Dişli hatalarından kaynaklanan gürültü sonuçlarını simüle ederek, frekans
bileşenleri ve büyüklükleri (genlikleri) için analitik ifadeler türetmiştir [25]. Houser,
Pearce, Lees, Kubo dişli hatalarının farklı etkilerini dikkate alarak diğer simülasyon
çalışmalarını gerçekleştirmişlerdir [25]. Dişli hatalarının tespiti ve durumunun izlenmesi
üzerine bazı çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Chay, Yagishita, Fuzhi, Fujita dişli
mekanizmalarındaki titreşim ve gürültü durumlarını izleyen bilim adamlarından bazılarıdır
[25].
Helisel dişlilerin dinamik analizi için altı serbestlik dereceli non-lineer yarı belirli bir
model geliştirerek, dişli dinamiği üzerine mil ve yatak dinamiğinin etkisini göstermek için
nümerik sonuçlar elde etmiştir. A. Kahraman ve R. Singh, bir dişli-rotor-yatak sisteminin
non-lineer frekans cevap karakteristiklerini incelemişlerdir [25]. A. Kahraman ve R. Singh
diğer çalışmalarında aynı sistemde zamanla değişen temas rijitliğini araştırmışlardır [25].
Ö.S. Şener ve H.N. Özgüven, sürekli sistem modeli kullanarak dişli-mil sisteminde
dinamik temas kuvvetleri ve dinamik faktörleri araştırmışlardır. Y.-T. Su ve S.-J. Lin,
çeşitli yüklere maruz arızalı bir yatak için titreşimin frekans karakteristiklerini
araştırmışlardır. M. Biswas, A.K. Pandey, A. Bluni ve M.M. Samman, farklı yapısal
dinamik cevap değişkenleri ve parametrelerini dikkate alarak sistemdeki arıza tespiti ve
teşhisi üzerine bir araştırma yapmışlardır. P.D. Mcfadden, bir dişli kutusundaki dişli
titreşiminin zaman döneminde ortalamalarını hesaplayan bir teknik geliştirmiştir .
24
BÖLÜM VI
KESTĐRĐMCĐ BAKIM TEK'ĐĞĐ VE E'DÜSTRĐDE UYGULA'MASI
6.1. Giriş
Çalışan bütün makinalar titreşim üretirler. Makinaların çalışma şartlarındaki her
bozulmanın sonucunda artan bir titreşim meydana gelir. Dönen makinalardaki titreşimlerin
temelinde aşınmadan kötü montaja kadar bir çok neden yatabilir [26].
En sık rastlanan arızalar dengesizlik, eksen kaçıklığı, gevşeklik, rulmanlı yatak
hasarlarıdır. Titreşimli çalışan bir makina her şeyden önce kendisine zarar verir. Titreşimli
çalışma nedeniyle yer değiştirme genlikleri dolayısıyla da parçaların maruz kaldıkları
gerilme değeri artacaktır.Titreşimin genlikleri çok büyük olamasa dahi dönen kuvvetler,
makine parçalarının değişken yükler altında çalışarak yorulma sonucu kırılmalarına yol
açar [27]. Erken yatak tahribatı, kavramaların kırılması, mil yorulması ve kısaca makinanın
kendisinin tahrip olması titreşimlerin kaçınılmaz neticesidir.
Genelde bir makinanın titreşimlerini incelemek ve gerekli dizayn değişikliğini yaparak
koruyucu tedbir almak, o makinayı titreşim açısından kötü bir sistem olarak imal etmeden
önce daha kolaydır.
Dolayısıyla,sistemler henüz dizayn safhasında genel bir titreşim
analizine tabi tutulur ve titreşimleri kabul edilebilir ölçüler içinde olabilecek şekilde
tasarımları yapılır [28]
Çağımızda gelişen teknolojiye paralel olarak artan hız, hafiflik şartı ve bunların yanı sıra
makinaların ekonomikliği yani uzun ömürlü olması titreşim konusunu daima gündemde
tutmaktadır. Đmal edilen makinalar yüksek hız ve elastik yapıları yüzünden oldukça fazla
titreşime zorlayıcı kuvvetlere maruz kalırlar. Bu kuvvetlerin frekans spektrumu özellikle
rezonans titreşimleri açısından bilinmesi gereken bir husustur. Çünkü zorlayıcı
kuvvetlerden bir veya birkaçının frekansının, sistemin doğal frekanslarından biriyle
çakışması halinde titreşim genliği açısından tahrip edici özelliğe sahip rezonans titreşimleri
meydana gelir. Bu titreşimler ve istenmeyen dinamik performansla karşılaşmamak için
dizayn safhasında genel titreşim analizi yapılmalıdır [29].
25
Bu yüzden titreşimleri ölçmek, tanımak ve kontrol etmek günümüzde mühendislerin başta
gelen problemlerindendir.
Makinalardaki mekanik titreşimlerin kontrolü üç şekilde yapılabilir;
1.
Dengeleme suretiyle zorlayıcı kuvvetin genliğini düşürmek,
2.
Sistemin rijitliğini arttırarak kritik hızlarını yükseltmek ve sistemi rezonanstan
korumak,
3.
Bir dış sönümleyici kullanarak sistemi gerek rezonans bölgelerindeki zorlanmış
titreşimlerinden gerekse de kararsızlık titreşimlerinden korumak.
Titreşim kontrolü ve makina performansının izlenmesi amacıyla günümüzde, kullanımı
çok kolay olan ve her türlü titreşim analizini yapabilen ölçü aletleri geliştirilmiştir.
Endüstride hızla otomasyona geçilmesi ve makinaların gelişmesi,bakıma verilen önemi
arttırdığı gibi , bakım yöntemlerinde de hızlı değişmelere sebep olmuştur.
Bir tesisin karlılığı arıza nedeniyle duruş sürelerinin azalmasına, dolayısıyla bakım
bölümünün ve ekibinin başarısına büyük ölçüde bağıntılı hale gelmiştir.
Makinaların performanslarının üretim esnasından yapılan ölçmelerle izlenmesi ve gerçek
bakıma ihtiyacı olduğuna kanaat getirdikten sonra kısa bir süre için üretime ara verip
onarımını yapma yöntemi,diğer bir tanımlama ile dinamik erken uyarıcı bakımı son 25 yıl
içinde özellikle gelişmiş batılı ülkelerde önceleri sadece entegre tesislerde başlayarak
uygulamaya konmuş, günümüzde ise her sektörde başarılı neticeler verir hale gelmiştir. Bu
bakım programı beklenmedik arızalardan dolayı üretim durmalarını minumuma
indirgediğinden büyük tasarruflar sağlamasının yanı sıra üretim
planında muhtemel
aksamaları ortadan kaldırır [30].
Makinaların kritik noktalarında ölçülen titreşim parametreleri bize aşınma ve arızları daha
oluşma safhasında haber verir. Böylece bakım işlemlerinin daha rahat programlanabilmesi,
makinaların en üstün performans düzeyinde tutulabilmesi ve üretimde artış sağlanır,
işletme masrafları, stokta tutulan yedek parçaya yapılan yatırım ve bakım etkinliklerine
ayrılan adam saat ücreti azalır [26]
26
Herhangi bir titreşim sinyali ne kadar karmaşık olursa olsun farklı genlik ve frekansları
sahip çok sayıda basit harmonik terimin toplamı olarak ifade edilebildiğinden titreşimlerin
analizinde Fourier analizi esas alınır [28]
Zoom özelliği olan ve ince frekans ayarı yapabilen
Hızlı Fourier Dönüşümü (FFT)
Analizörü, bir makinanın titreşimi esnasında elde edilen titreşim sinyalinin değişik
frekanslardaki bileşenlerini derhal incelemeye yarar,titreşim analizi ve diyagnostik
bakımdan son derece kullanışlı bir cihazdır. makinaların çalışma şartları değiştiğinde
spektrumları da değişeceğinde FFT analizöründen elde edilen frekans spektrumlarının
incelenmesi ile arıza teşhislerinin yapılması mümkündür [26-30]
Titreşimlerin ölçülmesinde en çok kullanılan transdüserler geniş frekans aralığı son derece
hassas oluşu ve çok farklı koşularda ölçüm yapılabilmesi gibi özelliklerinden dolayı
piezoelektirik ivme transdüserleridir. Bu taransdüserlerle yapılan ölçümlerde kesin sonuç
alabilmek için, transdüserlerin montaj şekilleri ve çevre koşulları son derece önemlidir.
Dönen makinaların mekanik titreşimlere karşı arındırılması da önemli bir problemdir.
Titreşimden arındırma işlemi, titreşimin kaynağına bağlı olarak aktif ve pasif olmak üzere
iki şekilde yapılır [31]. Makinadan temele geçen kuvvetlerin azaltılması aktif titreşim
arındırma,temelden gelecek titreşimlerin makine ve hassas cihazlara geçmesi engellenmesi
pasif titreşim arındırma ve makinaların temele elastik elamanlarla (metal yay, kauçuk,
arındırıcı, hava yastığı, vb) bağlaması sismik montaj ile sağlanır
Son yıllarda koruyucu bakım ve kırılma öncesi yorulma hasarı tespiti dinamik sistemlerin
bulunduğu işletmelerde, mühendislik hayatının bir parçası haline gelmiştir. Örneğin; gaz
veya buhar türbinlerinin kullanıldığı merkezlerde, pompa ve benzeri dinamik sistemlerin
bulunduğu işletmelerde, dengesizlikleri, dinamik kuvvet ve titreşimlerin tahribatını anında
tespit etmek ve gerekli tedbirleri almak için sürekli ölçüm işlemleri yapılmaktadır.
Sistemlerde gerek tahribat öncesi koruyucu bakım gerekse de dizayn çalışmaları sırasında
yapılan deneyler günümüzde oldukça gelişmiş cihazlarla ve bilgisayar destekli otomatik
kontrollü ölçme değerlendirme sistemleri ile yapılmaktadır. Hiç şüphesiz titreşim ölçüm
sahasına bilgisayar ve otomatik kontrol teknolojisinin girmesi değerlendirmelerin çok daha
kolay yapılmasını sağlamıştır.
27
Sistemlerin dinamik analizini yaparken dinamik karakteristikleri en genel ve detaylı bir
şekilde açıklaması bakımından en fazla ölçülen büyüklükler genlik, hız ve ivme gibi
değerlerdir. Yapılan araştırma ve incelemenin cinsine bağlı olarak sinüzoidal bir kuvvet ile
tahrik edilebileceği gibi serbest titreşim özelliklerini göstermek için sistem şok veya darbe
ile de tahrik edilebilir.
6.2 Koruyucu Bakım Teknikleri
6.2.1 Plansız bakım
Plansız Bakım; herhangi bir kesinti, arıza veya üretim duruşunda ekipman ve aksamlarının
parçalarını değiştirme, onarma, düzeltme gibi faaliyetlerle mümkün olduğu kadar kısa
sürede sistemi çalışır duruma getirmektir. Bu tür bakım; arıza oluştuğunda uygulandığı için
arıza bakım (breakdown-bozulma) veya onarım nitelikli (corrective-düzeltici) bakım diye
adlandırılır.
Sistemdeki makineler genellikle arıza verene kadar çalıştırılırlar. Makine duruşu veya
işlevini kaybetmesi durumunda meydana gelen üretim azalması yedekteki makineler ile
telafi edilebildiğinden yeni bakım metotlarını kullanmakla kazanılacak ekonomiklik
ortadan kalkmaktadır. Plansız Bakım; arıza, kesinti veya herhangi beklenilmeyen bir
nedenle oluşan bir üretim aksamasında uygulanan onarım ve düzeltme işlemlerine denir.
Plansız bakım sisteminde makine veya ünitede arıza oluştuğunda müdahale edilmektedir.
Bakım direkt maliyeti düşüktür. Çünkü sistem çok az planlama ve kırtasiye işleri gerektirir.
Böyle bir sistemde üretim maliyetinin minimum düzeyde olması beklenemez, zamanla
ünitenin arızaları sıklaşmaya başlar ve çalışma (üretim) miktarı azalır. Arızaların
çoğalması bakım servisinin faaliyetlerini yaygınlaştırır ve makinelerin duruş zamanları
arttırır. Böylece bir arızanın gerçek maliyeti göründüğünden fazladır.
6.2.2 Zaman esaslı koruyucu bakım
Yedekli çalışılmayan işletmelerde veya hedeflenen üretim programını aksatan, duruş ve
tamiratın büyük maddi kayıplara sebep olduğu durumlarda bakım işlemi belirli bir bakım
28
programına göre sabit zaman aralıkları ile düzenli olarak gerçekleştirilir. Zaman esaslı
koruyucu bakım yöntemi gereksiz parça, mekanizma ve sistem değişikliklerini de
içerdiğinden ekonomik değildir.
6.2.3 Planlı Bakım
Planlı Bakım, güvenlik, uygulanabilirlik, güvenirlik ve performans düzeylerinde sistemi
belirli aralıklarda bakım yaparak, muayene, izleme, küçük veya büyük çapta onarımlar
yapılarak çalışır halde tutma diye tanımlanabilir. Bu faaliyetler sistem ve aksamlarının
arızalanma oranlarını kabul edilebilir düzeylerde tutmak için yürütülür. Planlı bakım
koruyucu bakım olarak da adlandırılır.
6.2.3.1 Planlı bakım stratejileri
Her teçhizat ve ekipman için yasal düzen, mali durum, yedek parça stoku, yerleşim,
personel, bulunabilirlik gibi faktörler göz önüne alınarak aşağıdaki bakım stratejilerine
göre seçim yapılır.
Koruyucu Bakım
Periyodik Bakım
Duruma Bağlı Bakım
Düzeltici Bakım
Kestirimci Bakım
6.2.3.1.1 Koruyucu bakım
Koruyucu bakım, işletmelerdeki tüm çalışan makine ve ekipmanların arızalarını, mümkün
olabilecek en düşük düzeye çekebilmek amacıyla geliştirilmiş bilimsel bakım yöntemi
olup; belirli periyotlarda makine ve ekipmanların durdurulup önceden tanımlanmış bakım
işlemlerinin ve duruş süreleri içerisinde yapılması esasına dayanır.
Koruyucu bakım yaklaşımı;
Makine ve ekipmanın yerleşim düzenleri,
Kapasite kısıtlamaları,
29
Bakım ve üretim kayıpları,
kıstasları baz alınarak oluşturulmaktadır. Đmalatçı firmaların ekipman dokümanlarında yer
alan önerilere ve işletmecilerin tecrübelerine dayanarak; cihaz ve ekipmanların eskime
veya bozulma sürelerine göre istatistiksel anlamda tespit edilen periyotlara bağlı olarak
standart bakım talimatları oluşturulur.
Koruyucu Bakım Yöntemini uygulamaya karar veren işletmelerin karar nedenlerinin
başında sözü edilen yöntemi seçen tüm fabrikalarda olduğu gibi arızalarını azaltıp
üretimini arttırmak düşüncesi ön plandadır. Bunların yanı sıra üretimde çağdaş
uygulamalar arayışı eski teknolojiye sahip olan ve eskiyen makine ve ekipmanın
performanslarını en azından bulunduğu düzeyde tutabilmek ve ömürlerini uzatabilmek
düşünceleri ön planda olmuştur.
6.2.3.1.2 Periyodik bakım
Belli bir cihaz veya ekipmanın koruyucu bakım süreleri istatistiksel olarak eskime veya
bozulma periyotlarına göre ayarlanır. Bu süreler imalatçıların tecrübesine, işletmede
yıllarca birikmiş tecrübelere dayanarak veya üretim saatlerine uygun zaman periyotları baz
olarak alınır. Bu şekilde oluşturulan koruyucu bakıma periyodik bakım denir.
6.2.3.1.3 Duruma bağlı bakım
Duruma Bağlı Bakım; Bir kontrol ve güvenlik sistemiyle, genellikle bilgisayarlı bir kontrol
odasından tüm prosesin izlenmesi, gerekli bilgilerin kaydedilmesi yoluyla istenilmeyen ve
beklenilmeyen durumların önüne geçmek, en uygun zamanda, en kazançlı şekilde bakım
yapmak şeklinde özetlenebilir. En çok kullanılan ölçüm değerleri içinde; vibrasyon, enerji,
akım, sıcaklık, basınç örnek gösterilebilir.
6.2.3.1.4 Düzeltici bakım
Tekdüze bakım raporlarıyla değil, ayrı raporlarla uygulanır. Normal olarak tekdüze bakım
departmanı muayene raporları olarak veya fabrika operatörlerinin raporları olarak
başlatılır. Düzeltici bakım ‘Arıza bakım’ olarak da adlandırılır.
30
6.2.3.1.5 Kestirimci bakım
Bu yöntemle her makine ayrı, bağımsız olarak ele alınır ve sabit zaman aralıklı ölçümlerle
her bir makineden alınan veriler değerlendirilir; bakım zamanı ve bakım yapılacak olan
makine aksamı teşhis edilir.
Belirli aralıklarla ölçüm aletleri ve ekipmanlarıyla makine ve aksamlarının güncel
durumları hakkında yeterli bilgi veren ölçüm ve parametre bilgileri toplanır. Bu bilgilerden
hareketle trend göstergeleri ile birlikte değerlendirilen; aşınma ve bozulma gibi
gelişmelerin önceden tespit edilmesi ve gereken önlemlerin arıza oluşmadan önce alınması
sağlanır.
Kestirimci bakım yönteminde; rutin ölçümler alınıp bunlar kabul edilebilir bir maksimum
değerle karşılaştırılır ve ölçüm değerindeki bozulma eğiliminin belirlenip kabul edilemez
değerlere ne zaman ulaşacağı tahmin edilir.
Bakım sırasında makine başında elde edilen ölçümler laboratuarda analiz edilmekte ve
değerlendirilerek hatalar ve hataların gelişimi izlenmektedir. Hatayı oluşturan neden
belirlenir ve böylece hata teşhisi yapılır. Bu teşhis yöntemin en önemli aşamasıdır. Kontrol
edilen parametreye (titreşim, sıcaklık, basınç, aşınma, sızıntı vb.) göre bu kontrol değişik
kriterler göz önüne alınarak yapılır.
Bu bakım yönteminde ana prensip, üretim sırasında yapılan ölçmelerle makinelerin
performansını izleyerek ne zaman bakıma gerek olacağına karar vererek, kısa bir süre
üretime ara vererek daha önceden belirlenen arızayı onarmaktır.
Bir üretim sistemi; özellikle malzeme besleme ve sevk sistemleri, pompa ve hava dağıtım
sistemlerinin basınç ve akım ölçümü, ısı ve yağ akışı kontrolleri yapan güvenlik
sistemlerini kapsar.
Bu güvenlik sistemleri normal olarak kontrol odalarından izlenir. Ancak gerek
görüldüğünde ve alarm verileceğinde bakım bölümüne danışılır. Bu tür bilgi genelde
Durum Đzleme (Condition Monitoring) olarak adlandırılır.
31
Bazı hayati öneme haiz göstergelerin bilgileri sistematik olarak kayıt ederek, değişimleri
anında değerlendirerek, önceden tahmin ve öngörülerle ekipmanda beklenilmeyen ve
istenilmeyen üretim sonuçlarıyla karşılaşılmadan önlem alınabilir. Böylece ekipmandan
yaralanma derecesi maksimuma çıkar, arzu edilmeyen istenmeyen bir durumla
karşılaşmadan en uygun zamanda önlem alınması mümkün olur. Đşte duruma bağlı bakımın
temel prensibi budur.
Durum izleme yönteminin en fazla kullanılan metodu vibrasyon (titreşim) ölçümüdür.
Vibrasyon (titreşim) makine tarafından üretilen yıkıcı, tahrip edici, aşınmayı hızlandıran,
duruşa yol açıcı bir tür güç ürünüdür.
Vibrasyon kayıtlarının sıklığını analiz ederek elde ettiğimiz sıklık dağılımını grafiğe
geçirirsek makinenin vibrasyon kaydı oluşturulur. Makine ve aksamında aksamalar,
arızalar baş gösterdiğinde; vibrasyona neden olan dinamik prosesler değiştirilince
vibrasyon dağılım trendi de değişir. Böylece vibrasyon sinyalleri makine durumunun
göstergesi gibi işlev görür. Düzenli vibrasyon ölçümlerini izleyerek çalışan makinenin
durumuna ilişkin çok fazla bilgi sağlanır ve bu yolla bozulma ve aksama gelişiminin trendi
kritik bir seviyeye ulaşmadan yakalanabilir ve onarımı yapmayı önceden kestirebiliriz. Bu
metot aynı zamanda kestirimci bakım (Predictive Maintenance) olarak da adlandırılır.
Kestirimci bakım son 15 yıl içerisinde bütün endüstriyel ülkelerde yaygın hale gelmiştir.
Özellikle üretimin durmaması bakım için bile olsa hem ekonomik hem de üretim
sisteminin devamlılığı yönünden sakıncalı olduğu durumlarda bu yöntemin uygulanması
gerekli hale gelmiştir. Bazı tesislerde bu metodun uygulanması kaçınılmazdır. Buna örnek
olarak enerji santralleri, çimento sanayi, cam, kağıt, petro-kimya sanayi ve madencilik
sektörleri verilebilir.
Kestirimci bakım metodu ile hasarların oluşumu çok önceden yapılacak ölçümler
neticesinde bilinir ve oluşabilecek toplam hasar oluşumu ve bununla ikincil bir hasara yol
açması önlenmiş olur. Bu yöntemle hasarın nerede olduğu çok kolay tespit edilebilir ve
müdahale kolaylaşır. Bozuk parçaların ömürlerini tamamlamadan kullanım dışı kalmasının
da önüne geçilmiş ve parçadan maksimum düzeyde yararlanılmış olur
32
6.3 Makine Performansının Đzlenmesi
Makinelerin çalışma şartlarının ve performanslarının izlenmesi için çeşitli parametrelerden
faydalanılmalıdır. Performansı izlenecek makine de çalışma şartları ve ölçüm yapılacak
noktaların özelliklerine bağlı olarak seçilen bu parametreler yardımıyla makinenin
performansını, belirli bir zaman aralığında gözlemlemek ve muhtemel arızalara daha
önceden müdahale etme imkanı ortaya çıkmaktadır. [34]
Makinelerin performansının belirlenmesinde kontrol edilebilecek olan parametreler şu
şekilde sıralanabilir:
Sıcaklık
Yağ analizi
Kaçaklar
Basınç
Gürültü
Titreşim
Bu parametrelerin izlenmesi ile makine performansı hakkında gerçek bir değerlendirme
yapılabilir. Bu parametreler arasında sistem hakkında en önemli ve detaylı bilgileri
verebilen parametre titreşim parametresidir.
Makinelerdeki değişik arızalar değişik titreşim sinyali olarak kendini gösterirler. Bu
durumda hata teşhisinde esas yöntemin oluşumu teşkil eder. Frekans düzlemindeki titreşim
sinyali, kaymalı yataklardaki, dişli çarklardaki veya daha değişik makine elemanları için
hasar gelişmeleri hakkında bu bilgileri
görebilmek için makinenin
çalışma hızı, diş
kavrama frekansı, diş sayısı, diş geometrisi, vb. yi bilmek gerekmektedir.
Dinamik sistemlerdeki titreşimler, dış kuvvetler ve sistemin bu dış kuvvetlere cevap verme
özelliğinden kaynaklanır. Asansörde titreşim yatay ve düşey titreşim olmak üzere iki tiptir.
Yatay titreşim asansör raylarının malzeme ve montajı ile kabin kılavuz pabuçlarının
malzeme ve montajı ile ilgilidir. Sağlıklı projelendirilmiş, malzeme seçimi yapılmış monte
edilmiş ve bakımı düzenli yapılan asansörlerde yatay titreşim olmamalıdır.
33
Düşey titreşimin ana nedeni tahrik sistemi veya halat askı sistemidir. Bu ana nedenlerin
yanında kılavuz ray montajı sırasındaki kaçıklıklar ve kılavuz ray deformasyonları kabin
içi titreşimi oluşturan diğer düşey titreşim faktörleridir. Bazı tahrik sistemlerinde,
asansörün kalkış, yavaşlamaya başlama ve nihai duruş anlarında düşey darbeler olması
normaldir.[3-5]
Titreşim ölçüm analizi yapılarak makinede mevcut hasarlar ve bu hasarların kendilerini
gösterme şekilleri farklılık gösterir. Örneğin aynı mil üzerinde bulunan bir fan kanadındaki
hasardan kaynaklanan hata ile aynı milin yataklanmasında kullanılmış olan rulmanlardaki
hatalı titreşim ölçüm spektrumundaki karakteri oldukça farklıdır.
Kaymalı yataklardaki hasarlar, düşük oranlardaki kırılma olayını dışında esas olarak
aşınma dolayısıyla ortaya çıkar. Yağlayıcılarda, yaşlanma veya diğer nedenlerle oluşan
yağ asitleri gibi korozyon yapıcı ortamlar oluşmasıyla kaymalı yataklarda korozyon
hasarları görülebilir.
Hidrodinamik bir yağlamada sıvı sürtünmesi bölgesinde çalışıldığında, yağlayıcı temiz
kaldıkça sürekli çalışma bölgesinde hiçbir aşınmanın meydana gelmemesi beklenir. Bazen
kama şeklindeki yağlama filmi arlığında negatif hidrodinamik basınç yani kavitasyon
koşarak yani yağ filmini oluşturma kabullerimiz değiştiğinde istenilen şekilde yatak
çalışmaz ve titreşim ölçümlerinde değerlerde artmalar gözlenir.
Yarı sıvı sürtünme ile çalışıyorsa, yatak ve mil malzemelerinin teması
artacağından
aşınma sıvı sürtünme halinde daha fazla olur. Yatak yükünün zamana değişimi ve yatak
ile mil arsındaki zafi hareketin cinside aşınma açısından önemli faktörlerdir işte bu koşullar
kaymalı yataklarda hata oluşumuna neden olur ve titreşim sinyalini referans sinyalinden
farklılık göstermesine yani hata oluşumuna sebep olur. Kaymalı yataklarda genellikle
karşılaşılan hatalar yağ filmi dengesizliği
gevşek
bağlanmış parçalar, dolanında iç
sönümün etkisi şeklindedir.
Yağ filmi dengesizliği yüksek hızlı makinelerde düşük yüklerde kendi kendini besleyen
tipik titreşim ortaya çıkar, genellikle radyal titreşim şeklindedir ve dönme hızının %42–48
değerlerinde gözlenir. Gevşek bağlı yatak elemanları radyal karakterli titreşim verilirken
bu hata tipinde harmoniklerde artmalar gözlenir. Đç sürtmelerin etkisinde ise milin kritik
hızından titreşim ortaya çıkar ve yüksek hızla devam eder.
34
Tüm bu bilgilerin ışığında bir asansör sisteminde uygulanan bakımın amacı donanımın
performansını, güvenirliliğini sağlamaktır. Ayrıca tesisi düzenli ve verimli, arızayı
önleyecek düzeyde emniyetli olarak çalıştırılacak en üst düzeyde tutmak ve işletme
kayıplarını en aza indirmek de bakımın amaçlarındandır. Herhangi bir olay vukuu
bulmadan yapılacak olan bakım planlaması ve tutulacak olan kayıtları sıralayacak olur
isek;
1-) Koruyucu ve Planlı Bakım: Donanım ve elemanların çalışmalarını yeterli ve uygun bir
şekilde sürdürülmesi için düzenlenen bakım.
2-) Arızadan Kaynaklanan Bakım: Donanım ve elemanların yeniden eski çalışma
koşullarına dönmesini sağlayan bakım.
3-) Dinamik Bakım: Donanımın uzaktan izlenme ve bilgilerin bilgisayar tarafından sürekli
değerlendirildiği bakım.
Uygulanacak olan bakım prosedürü, sistemden alınan periyodik verilerin işlendiği bakım
defterinde yer alan dataların hangi durumda ne gibi arıza oluştuğunu ortaya koyması
açısından önemlidir. Bu nedenle alınan dataların yapay sinir ağları kullanılarak eğitilmesi
ve benzer bir durumun ortaya çıkması halinde tüm bakım mühendisleri için, gerek
zamanında müdahaleyi ve hasarın makine durdurulmadan anlaşılabilmesini sağlayan bu
sayede makine elemanlarının durumlarının sürekli olarak kontrol altında tutulmasını
öngören ve bu nedenlerle de kendisinden önceki metotları geçersiz kılabilecek derecede
güçlü bir yöntemdir. Özellikle hasarın bu yöntemle diğer yöntemlere göre çok önceden
teşhisi mümkün olduğundan sanayide ve taşımada yerinde ve zamanında mal ve can
kaybını önleyecek yönde müdahalede etkin bir yöntemdir.
35
BÖLÜM VII
DE'EYSEL ÇALIŞMA
Bu çalışmada, farklı hızlara ve taşıma kapasitesine sahip 2 adet asansör üzerinde oluşan
titreşimler incelenmiştir. Ölçüm alınan asansör özellikleri Çizelge 7.1 de verilmiştir. Kayda
alınan titreşim parametreleri mevcut asansörlerin tahrik sistemi üzerinden alınmıştır. Söz
konusu tahrik sistemi bir redüktör ve motordan oluşmaktadır.
Her iki sistemden de aşağı ve yukarı yönlü yüklü ve yüksüz pozisyonlardaki titreşim
değerleri bir ivme ölçer vasıtasıyla alınmıştır.
Her iki yönde de hareketlenen asansörlerden 15sn süreyle ölçüm alınmış, sistemin rejime
girişine kadar olan 3sn lik süreç ihmal edilmiştir.
Ölçümler neticesinde elde edilen titreşim değerleri sadeleştirilerek bir data set
oluşturulmuş ve bu datalar Qwiknet yazılımı kullanılarak
yapay sinir ağlarına
öğretilmiştir. Dataların yapay sinir ağına öğretiminde, ilk aşamada farklı öğrenme
algoritmaları kullanılmıştır. Bu aşama sonrasında en iyi öğrenme düzeyinde olan algoritma
seçilmiş ve eğitim işlemine bu algoritma ile devam edilmiştir.
Fotoğraf 7.1 de ve Fotoğraf 7.2 de ölçüm alınan asansör tahrik sistemi verilmiştir. Fotoğraf
7.3 ve Fotoğraf 7.4 de ise bu sistemler üzerindeki ölçüm noktaları verilmiştir.
36
Asansör Markası
Alberto Sassi
Emtaş
Type
Leo
160/4-16A4
Taşıma Kapasitesi
400 kg / 5 kişi
320 kg / 4 kişi
Sheave Speed
1.54 m/s
0.85 m/s
Frekans
50 hz
50hz
Güç
7.3 kW
5.5 kw
cos ϕ
0.84
0.83
Çizelge 7.1 Asansör özellikleri
Fotoğraf 7.1 ALBERTO SASSĐ marka asansör motor ve redüktör
37
Fotoğraf 7.2 EMTAŞ marka asansör motor ve redüktör
Fotoğraf 7.3 Sistem üzerinde mevcut ölçüm noktaları (kırmızı ok ile gösterilmiştir)
38
Fotoğraf 7.4 Sistem üzerinde mevcut ölçüm noktaları (kırmızı ok ile gösterilmiştir)
39
BÖLÜM VIII
DE'EYSEL ÇALIŞMA SO'UÇLARI
Yapılan deneysel çalışma sonucu elde edilen veriler, Qwiknet yazılımı kullanılarak analiz
ed ilmiştir. Yapılan analiz çalışmasında sırasıyla, Online Backprop, Online BackpropRand, Batch Backprop, Delta-Bar-Delta, RPROP ve Quick Prop öğrenme algoritmaları
kullanılmıştır. Her bir öğrenme algoritması ile 1000000 defa öğretme işlemi 0.01 hata
oranı ile tekrarlanmıştır.
Oluşturulan ağ yapısında, aktivasyon fonksiyonu olarak mantıksal fonksiyon kullanılmıştır.
Ağ yapısı 2 adet giriş, 1 adet gizli katman ve 1 adet çıkış katmanından oluşmaktadır.
Tüm öğrenme algoritmaları ile tekrarlanan öğrenme işlemi sonucunda en iyi sonucu veren
Quick Prop algoritmasın olduğu diğer öğrenme algoritmalarının ise daha kötü sonuçlar
verdiği görülmüştür.
Aşağıda en kötü sonucu veren Delta-Bar-Delta ve en iyi sonuçların görüldüğü Quick Prop
öğrenme algoritmalarının sonuçları mevcuttur.
40
Output,Target Vs. Pattern
for Node #1
Tes t D ata Targets
1.19
0.71
O utput
0.47
N N O utputs
Đvme (m/s2)
0.95
0.24
0.00
7
8
9
10
11
Pattern #
12
13
14
15
Saniye (s)
(Delta-Bar-Delta öğrenme algoritması)
for Node #1
Tes t D ata Targets
1.30
0.78
Output
0.52
N N Outputs
Đvme (m/s2)
1.04
0.26
0.00
7
8
9
10
11
Pattern #
12
13
14
15
Saniye (s)
41
for Node #1
Test Data Targets
0.74
0.45
Output
0.30
NN Outputs
Đvme (m/s2)
0.59
0.15
0.00
6
7
8
9
10
Pattern #
11
12
13
14
Saniye (s)
for Node #1
Test Data Targets
1.00
0.60
0.40
NN Outputs
Output
Đvme (m/s2)
0.80
0.20
0.00
7
8
9
10
11
Pattern #
12
13
14
15
Saniye (s)
42
for Node #1
Test Data Targets
1.11
Output
0.67
0.45
NN Outputs
Đvme (m/s2)
0.89
0.22
0.00
7
8
9
10
11
Pattern #
12
13
14
15
Saniye (s)
for Node #1
1.11
Test Data Targets
1.00
0.89
0.67
0.56
0.45
NN Outputs
Output
Đvme (m/s2)
0.78
0.33
0.22
0.11
0.00
7
8
9
10
11
Pattern #
12
13
14
15
Saniye (s)
43
for Node #1
Test Data Targets
1.13
0.68
Output
0.45
NN Outputs
Đvme (m/s2)
0.90
0.23
0.00
9
10
11
12
13
Pattern #
14
15
16
17
Saniye (s)
for Node #1
Test D ata Targets
0.93
0.56
Output
0.37
N N Outputs
Đvme (m/s2)
0.74
0.19
0.00
7
8
9
10
11
Pattern #
12
13
14
15
Saniye (s)
44
for Node #1
Tes t D ata Targets
1.16
0.69
Output
0.46
N N Outputs
Đvme (m/s2)
0.92
0.23
0.00
3
4
5
6
7
Pattern #
8
9
10
11
Saniye (s)
(Quick Prop öğrenme algoritması)
for Node #1
Test D ata Targets
1.30
0.78
Output
0.52
NN Outputs
Đvme (m/s2)
1.04
0.26
0.00
3
4
5
6
7
Pattern #
8
9
10
11
Saniye (s)
45
for Node #1
Test Data Targets
0.74
Output
0.45
0.30
NN Outputs
Đvme (m/s2)
0.59
0.15
0.00
6
7
8
9
10
Pattern #
11
12
13
14
Saniye (s)
for Node #1
Test Data Targets
0.80
0.48
0.32
NN Outputs
Output
Đvme (m/s2)
0.64
0.16
0.00
6
7
8
9
10
Pattern #
11
12
13
14
Saniye (s)
46
for Node #1
Test Data Targets
1.08
Output
0.65
0.43
NN Outputs
Đvme (m/s2)
0.86
0.22
0.00
30
31
32
33
34
Pattern #
35
36
37
38
Saniye (s)
for Node #1
Test Data Targets
1.11
0.67
0.45
NN Outputs
Output
Đvme (m/s2)
0.89
0.22
0.00
7
8
9
10
11
Pattern #
12
13
14
15
Saniye (s)
47
for Node #1
Test Data Targets
1.09
Output
0.65
NN Outputs
0.43
0.22
0.00
7
8
9
10
11
Pattern #
12
13
14
15
Saniye (s)
for Node #1
Test Data Targets
0.98
0.79
0.59
0.39
NN Outputs
Output
Đvme (m/s2)
0.87
0.20
0.00
6
7
8
9
10
Pattern #
11
12
13
14
Saniye (s)
48
KULLANILAN ASANSÖR
RMSE
% DOĞRULUK
1.54 m/s hızlı yukarı yüksüz pozisyon
0.0318
21.31
1.54 m/s hızlı aşağı yüksüz pozisyon
0.0274
24.59
1.54 m/s hızlı yukarı yüklü pozisyon
0.0224
36.07
1.54 m/s hızlı aşağı yüklü pozisyon
0.0229
34.43
0.0227
21.31
0.0230
25.76
0.0487
19.67
0.0363
8.19
Çizelge 8.1 Delta-Bar-Delta öğrenme algoritmasına ait RMSE Hata ve % Doğruluk
KULLANILAN ASANSÖR
RMSE
% DOĞRULUK
0.0208
34.85
0.0229
33.23
0.0198
42.28
0.0197
44.62
0.0218
34.64
0.0204
37.19
0.0432
20.66
0.0291
31.15
Çizelge 8.2 Quick Prop öğrenme algoritmasına ait RMSE Hata ve % Doğruluk
49
nI
nH
nO
η
Öğrenme Sayısı
AF
2
10
1
0.239
1000000
Logistic
Çizelge 8.3 Delta-Bar-Delta algoritması yapısal ve öğrenme parametreleri
nI
nH
nO
η
Öğrenme Sayısı
AF
2
10
1
0.348
1000000
Logistic
Çizelge 8.4 Quick Prop algoritması yapısal ve öğrenme parametreleri
50
BÖLÜM IX
SO'UÇLAR ve Ö'ERĐLER
Kestirimci bakım planlamasında, esas olarak titreşim ölçümü metodu kullanılmaktadır.
Titreşim, hareketli ekipmanların çalışmaları esnasında ekipmanı meydana getiren
elemanların düzensiz hareketleri sonucu ortaya çıkmaktadır. Titreşim karakteristikleri,
makinanın
çalışır
durumdaki
performansını
ve
mekanik
problemlerinin
ortaya
çıkarılmasında en önemli faktörleri teşkil ederler. Bunlar titreşimin frekansı, genliği, hızı
ve ivmesidir.
Yapılan titreşim analizi makine / ekipmanda yada özel duruma indirgeyecek olursak dişli
kutularında meydana gelebilecek arızaların önlenmesi için öncelikle dişli kutusunun
optimum çalışma koşullarına göre set etmek ve standart operasyon şartlarına göre izleme
ve ölçümler yaparak meydana gelebilecek hataları önceden anlayabilmektir içindir.
Bu çalışmada birbirinden farklı özelliklere haiz iki asansör kullanılmıştır. Asansör tahrik
sistemini oluşturan redüktör ve motor üzerinden titreşim değerleri alınmıştır. Her iki
sistemde de asansörler yüklü ve yüksüz çalıştırılmış ve bu durumda titreşim değerleri
izlenmiştir. Đzleme sonucunda elde edilen veriler QWIKNET yazılımı yardımı ile yapay
sinir ağına öğretilmiştir. Yapay sinir ağına verilerin öğretimi farklı öğrenme algoritmaları
kullanılarak yapılmış ve en iyi öğrenmeyi gerçekleştiren Quick Prop öğrenme algoritması
ile sistem ayrıntılı olarak ele alınmıştır. Öğretim sonrasında ise benzer durumlar
oluşturularak, yapay sinir ağının vermiş olduğu yanıtlar incelenmiştir. Hız sabit kalmakla
ile birlikte aynı asansör üzerinde yüklü ve yüksüz ölçümler arasında görülen titreşim değer
aralıları (min-max. aralık) eğitim sırasında ve sonrasında yapay sinir ağı tarafından kabul
edilebilir seviyede bulunmuştur.
Eğitim öncesi tahrik sisteminden alınan deneysel datalar ile seçilen öğrenme algoritması
(Quick Prop) ile eğitilen yapay sinir ağının vermiş olduğu sonuçlarının istenen aralıkta
olduğu ve daha sonrasında zamanının ötelenmesiyle oluşturulan test dataları ile deneysel
veriler örtüşmüş olduğu görülmüştür.
51
Sonuç olarak, yapay sinir ağları kullanımıyla kritik titreşim noktalarının ve hasarın erken
teşhisi yöntemi, tüm bakım mühendisleri için, gerek zamanında müdahaleyi ve hasar
seviyesinin anlaşılabilmesini sağlayan bu sayede hareketli veya hareketsiz makine
elemanlarının durumlarının sürekli olarak kontrol altında tutulmasını öngören bir
yöntemdir. Özellikle titreşim seviyesinin ve hasarın bu yöntemle diğer yöntemlere göre
çok önceden teşhisi mümkün olduğundan sanayide ve taşımada yerinde ve zamanında mal
ve can kaybını önleyecek yönde müdahalede etkin bir yöntemdir.
52
KAY'AKLAR
[1] Đmrak, C.E., Gerdemeli, Đ, “Asansörler ve Yürüyen Merdivenler”, Birsen Yayınevi,
Đstanbul, 60-100 (2000).
[2] Tavaslioglu S., Asansörde Pratik Bilgiler, Elektrik Mühendisleri Odasi Izmir Subesi
Yayinlari, E/2003/1-35, (2003).
[3] Funai, K., Katayama, H., Hiyaki, J-L., Utsinomiya, K., Nakashima, S., “The
Devolopment of Active Vibration Damper for Super High Speed Elavetors, Elevator
Technology 14” (2004)
[4] Gomez, A., Pelegey, J.L., Villa, L., Bernad, C., “State of the Art Simulation and
Measurement Techniques for the Analysis of Noise and Vibration Problem in Elavator
Instalitions, Elavator Technology 14” (2004)
[5] Hagiwara, T., Hamada, T., Yamamato, S., “Automatic Guide-Rail Measuring System
for Elavator Installation and Renewal, Elavator Technology 14” (2004)
[6] Targıt, S., “Asansör Kılavuz Rayları Özellikler ve Uygulamalar” 1. Đletim Teknolojileri
Bildiri Kitabı, (2003)
[7] Singiresu, R., “Mechanical Vibrations”, Addison Wesley, (1990).
[8] Thompson, W.T., “Theory of Vibrations”, Nelson Thornes Ltd, (1996).
[9] Victor, E., “Mechinery Vibration, Meusurement and Analysis”, Vol 1 & 2, McGraw
Hill.
[10] Sağıroğlu, S., Besdok, E., Erler, M., “Mühendislikte yapay zeka uygulamaları-I:
Yapay Sinir Ağları”, Ufuk Kitap Kırtasiye Yayıncılık, Kayseri, 23-116 (2003).
[11] Elmas, Ç., “Yapay Sinir Ağları”, Sekçin Yayıncılık (2003).
[12] Fausett, L., “Fundamentals of Neural Networks, Architectures, Algorithms and
Applications”, Prentice-Hall, Inc. , New Jersey, (1994).
[13] Kohonen, T., “Self Organization and Associative Memory”, Third Edition, SiprengerVerlag, NewYork, (1989).
53
[14] Rumelhart, D.E. and McClelland, J.L., “Parallel Distributed Proccesing Explorations
in the Microstructure of Cognitions”, MIT Pres, Cambridge, MA, (1986).
[15] Kalkat, M., Yıldırım, Ş. and Erkaya, S., “Oils quality and performance analysis of
vehicle’s engines using radial basis neural networks”, Industrial Lubrication & Tribology,
(2008)
[16] Mandic, D. and Chambers, J., “Recurrent Neural Networks for Prediction:
Architectures, Learning algorithms and Stability”, Wiley (2001).
[17] Man, K.F., Kong, K.S. and Kwong, J., “Genetic Algotitms Concept and
Applications”, IEEE, Vol.43, pp519-534, (1996).
[18] Hopfield, J.J., “Neural Networks and Physical System with Emergent Collective
Computational Abilities”, Proceeding of the National Academy of Science, Vol.79,
pp2554-2558, (1982).
[19] Amari, S., “Learning Patterns and Pattern Sequences by Self-Organizing Nets of
Thershold Elements”, IEEE Trans. On Computer, Vol.C-21, pp.1197-1206, (1972).
[20] Carpenter, G. and Grossberg, S., “Massively Parellel Architecture for a SelfOrganizing Neural Pattern Recognition Machine”, Computer Vision, Graphics and Image
Understanding, Vol.37, pp54-115 (1987).
[21] Anderson, J., Silverstein, J. , Ritz, S. And Jone, R., “Distinctive Features, Categorical
Perception and Propability Learning: Some Application of A Neural Model”,
Phychological Review, Vol.84, pp.413-451, (1997)
[22] Lobser, G., “The Neural Network Backpropagation Project", (1996)
[23] Kulkarni, A.D., “Computer Vision and Fuzzy – Neural Systems”, Prentice Hall,
(2001)
[24] Dal, H., Morgül, Ö.K., Şahin, Đ., “Yapay Sinir Ağları Kullanarak Titreşim Tabanlı
Makine Durum Đzlenmesi ve Hata Teşhisi”, SAÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, Cilt10,
Sayı 2, Sayfa 45-50, (2006)
[25] Taplak, H., “Mekanik Sistem Dinamiği Parametreleri Kullanılarak Hata Tespiti”,
Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi. Kayseri , (2000)
54
[26] Belek, T., Güvenç, S., “Dinamik Erken Uyarıcı Bakım Yöntemleri”, Mühendis ve
Makine Dergisi, Cilt:29, Sayı:339-340, (1988)
[27] Uzmay, Đ., Sarıkaya, H.,” Makine Dinamiği”, Erciyes Üniversitesi Yayını, No:10.
Kayseri, (1990)
[28] Kaya, F., Titreşim
Mühendisliği. Yıldız Teknik Üniversitesi Makine Fakültesi,
Đstanbul, (1990)
[29] Kaya, F., Titreşimler ve Kontrolü. Konferans. Yıldız Teknik Üniversitesi Makine
Fakültesi, Đstanbul, (1989)
[30] Belek, T., Toprak, T.,” Endüstriyel Tesislerde Makine Performansının Đncelenmesi ve
Bilgisayar Destekli Bakım Planlaması”, Đ.T.Ü, Makine Fakültesi, Đstanbul, (1986)
[31] Kaya, F., “Makinaların Titreşim Đzolasyonu ve Sismik Montajı”, Konferans,Yıldız
Teknik Üniversitesi Makine Fakültesi, Đstanbul, (1991)
[32] Yıldırım, Ş., “Artificial Neural Network Applıcations to Control”, Erciyes
Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 18, Sayfa 1-2, (2002)
[33] Gonçalves, A.C., Cunha, R.C. and Lago, D.F., “Maintenance of A Reducer by
Vibration and Wear Particles Analysis”, Journal of Quality in Maintenance Engineering,
Vol 12 No 2, pp. 118-132, (2006)
[34] Kumaraswamy. S., Rakesh. J. Ve Amol Kumar N.,“Standardization of Absolute
Vibration Level and Damage Factors for Machinery Health Monitoring”, Proceedings of
VETOMAC-2, (2002.)
55

YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANARAK DİŞLİ KUTUSU ARIZA

Transkript

Benzer belgeler

Silentline Ses ve Titreşim Çözümleri

File

Aile Hekimliğinin Gelişimi ve Temel İlkeleri

Sağlık liderleri için kültürel yetkinlikte şefkatli bakımda öğrenme

başkent üniversitesi hastanesi - Başkent Üniversitesi Ankara

Öğrenme Antrenör İçerik