M. Gizicki, S. Kaczmarczyk, R. Smith

Teknoloji, Sanat, Bilim ve Teknoloji Fakültesi,

Northampton Üniversitesi, Birleşik Krallık

Anahtar kelimeler: Makine Öğrenimi, Arıza, Örüntü Tanıma, Bakım, Hasar, Makaralı Rulmanlar.

Özet

Dönen bileşenlerin, özellikle asansör tesisatlarındaki çekiş kasnakları ve yön değiştirici kasnakların dayanıklılığı son derece önemlidir. Ancak, bu bileşenler yoğun döngüsel ve dinamik yükleme koşullarına maruz kaldıkları için sıklıkla yorulma hasarına uğrarlar. Asansörlerin dinamik çalışma koşullarına (değişken yük, hız ve yön gibi) uyum sağlamada yetersiz kalan geleneksel rulman ömrü tahmin yöntemleri, genellikle bu arızaları önceden tahmin edemez. Bu sorunu çözmek için, gerçek dünya senaryolarını taklit eden, kasıtlı olarak hasar görmüş bileşenlere sahip bir dönen disk-mil düzeneğinden oluşan deneysel bir laboratuvar donanımı tasarlanmıştır. Gerçek çalışma koşullarını temsil eden titreşim verileri, ivmeölçerler kullanılarak sistematik olarak kaydedilmiştir. Bu veriler daha sonra, denetimli makine öğrenimi çerçevesi içinde yapay sinir ağı (ANN) modellerini eğitmek için girdi olarak kullanılan belirgin titreşim özelliklerini çıkarmak için kullanılmıştır. Eğitimli modeller, hasar modellerini tanımlama ve sınıflandırma kapasitesi göstermiş, böylece bu sistemlerdeki yorulma arızası mekanizmalarının kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlamıştır. Bu araştırmanın bulguları, asansör tesisatlarının ömrünü ve güvenliğini önemli ölçüde artırabilecek sağlam ve verimli durum izleme metodolojileri geliştirme potansiyelini göstermektedir.

1. Giriş

Asansör tesisatlarındaki mekanik bileşenlerin, özellikle çekiş kasnakları ve yön değiştirici kasnaklar gibi dönen elemanların ömrü ve güvenilirliği, bu sistemlerin bütünlüğünü korumak için çok önemlidir (bkz. Şekil 1). Bu bileşenler, şiddetli döngüsel ve dinamik yükleme koşullarına maruz kalır, bu da onları yorulma arızalarına karşı özellikle savunmasız hale getirir – bu, asansör endüstrisinde yaygın bir sorundur [1], [2]. Yatak ömrü için geleneksel tahmin yöntemleri, asansörlerin tipik olarak maruz kaldığı çeşitli çalışma koşullarına uyum sağlayamamaları nedeniyle sınırlı kalmaktadır [3]. Sonuç olarak, bu yöntemler genellikle bileşen arızalarını etkili bir şekilde öngörme ve önleme konusunda yetersiz kalmaktadır. Asansör operasyonlarının güvenliği ve bakım rejimlerinin ekonomik verimliliği üzerindeki doğrudan etkileri göz önüne alındığında, yorulma arızalarının erken teşhisi ve sağlam yönetimi kritik öneme sahiptir.

Son on yılda, yapay zeka (AI) alanındaki gelişmeler, asansör endüstrisi de dahil olmak üzere çeşitli endüstrilerdeki bakım prosedürlerinde önemli dönüşümler başlatmıştır. AI teknolojileri, özellikle sinir ağları, öngörücü bakım stratejilerini geliştirmede önemli bir potansiyel sergilemiştir [4]. Yaklaşan arızaların öncüllerini önceden tespit etme yeteneği, zamanında önleyici tedbirler alınmasına olanak tanıyarak, arıza süresini en aza indirip bileşenlerin ömrünü uzatarak önemli maliyet tasarrufları sağlar.

Bileşen arızalarıyla mücadelede AI'nın potansiyelini daha ayrıntılı olarak araştırmak için, araştırmacılar özel bir deney düzeneği geliştirdiler (bkz. Şekil 2). Bu düzenek, iki yatak arasında tutulan ve bir motorla tahrik edilen, gerçek çalışma koşullarını yansıtan bir dönen mil tertibatını içermektedir. Mil tertibatı, farklı potansiyel arıza senaryolarının sistematik analizine olanak sağlamak için kasıtlı olarak hem hasarsız bir durumda (Sınıf “A”) hem de çeşitli hasarlı durumlarda (Sınıf ‘B’ ila “F”) tasarlanmıştır. Bu hasar durumları, dengesiz mil, iç yatak halkası hasarı, yuvarlanma elemanı hasarı, bileşik hasar (dış halka silindiri hasarı dahil) ve ciddi yatak hasarını içerecek şekilde dikkatlice modellenmiştir.

Şekil 1. Ters çevrilmiş dişlisiz kaldırma makinesi düzeni.

Şekil 2. Deney laboratuvarı düzeneği.

2. Deney cihazı ve veri toplama

Deney, bir tahrik motoru, iki makaralı rulmanla dönme ekseninde asılı bir mil ve bir volandan oluşan özel bir test düzeneği kullanılarak gerçekleştirildi (bkz. Şekil 3). Analog ivmeölçerler, çalışma sırasında hassas titreşim ivmesi ölçümleri için mil üzerine stratejik olarak yerleştirildi.

İvmeölçerlerden elde edilen ham analog veriler, yüksek çözünürlüklü bir analog-dijital dönüştürücü (ADC) aracılığıyla dijital sinyallere dönüştürüldü. Orijinal sinyallerin bütünlüğü, kayıpsız özellikleriyle bilinen .wav formatında dijitalleştirilmiş veriler kaydedilerek korundu.

Rulmanların birbiriyle değiştirilebilirlik özelliğinden yararlanarak, çeşitli hasar sınıfları için veri üretmek amacıyla sisteme tohumlanmış arızalar eklendi. Volana simetrik olmayan ağırlık ekleyerek dengesiz bir şaft durumu oluşturuldu. Kapsamlı analiz için toplamda altı hasar sınıfı oluşturuldu ve kaydedildi.

Şekil 3. Deney düzeneği.

(1 titreşimli makine, 2 ivme sensörü, 3 referans sensörlü şaft, 4 USB kutusu, 5 PC, 6 amplifikatör/filtre)

3. Sinyal işleme ve sinir ağı model seçimi

MATLAB'ın Sinyal Analizörü [6]'nda veriler incelendikten sonra, tüm sinyallerin standardizasyon, düzeltme ve merkezleme gerektirdiği belirlendi. Güç spektrumunda 4,1 kHz civarında, muhtemelen ivmeölçerin yapısına atfedilebilecek belirgin bir tepe noktası ortaya çıktı (bkz. Şekil 4). Sonraki sonuçlar üzerinde herhangi bir etkiyi ortadan kaldırmak için, 3,5 kHz kesme frekansına sahip bir alçak geçiren filtre eklendi.

Toplanan tüm sinyal verilerinin ön işleme tabi tutulmasından sonra (bkz. Şekil 5), araştırma uygun bir sinir ağı modelinin seçilmesine yöneldi. Birden fazla model titiz testlerden geçirildi ve performansları aşağıda özetlenmiştir:

• MATLAB'ın nnprtool uygulaması:

Ham zaman veri kümeleri ön işleme ve normalleştirmeye tabi tutuldu, ardından spektrogramlar oluşturmak için son işleme tabi tutuldu. Daha sonra, cepstrogramın gerçek katsayıları hesaplandı ve Sinir Ağı Desen Tanıma (NNPR) algoritması [7] için özellikler olarak kullanıldı. Bu işlem, her örnek için benzersiz bir şekilde işlenmiş titreşim imzası ile sonuçlandı ve NNPR'nin akıllı desen tanıma yeteneklerine katkıda bulundu. Analiz, altı sınıftan beşinin %100 doğrulukla tahmin edildiğini ortaya koydu. Ancak, “hasarsız” sınıfında %23,1 oranında yanlış sınıflandırma görüldü.

İvmeölçerlerle donatılmış teçhizat, titreşim verilerini toplamak için kullanıldı ve bu veriler wav dosyalarına dönüştürüldü. Veri işleme için MATLAB yazılım platformunun kullanılması, farklı hasar durumlarına karşılık gelen belirgin titreşim özelliklerinin çıkarılmasını kolaylaştırdı. Bu özellikler, yapay sinir ağını eğitmek için kritik girdiler olarak hizmet etti ve durum izleme için kapsamlı bir makine öğrenimi tabanlı yaklaşımın temelini oluşturdu.

Eğitim aşaması tamamlandıktan sonra, sinir ağının performansı yeni titreşim verileri kullanılarak titizlikle değerlendirildi. Ağın hasar sınıflandırmasındaki doğruluğu, bu AI tabanlı öngörücü bakım stratejisinin etkinliğini ve güvenilirliğini değerlendirmede çok önemli bir ölçüttür [5]. Yüksek tahmin doğruluğu ile bu metodoloji, asansör tesisatlarının bakım şeklini önemli ölçüde iyileştirme potansiyeline sahiptir ve bunların ömrünü ve çalışma güvenliğini belirgin şekilde artırır. Ayrıca, bu araştırmanın daha geniş kapsamlı etkileri, yorulma arızası ve dinamik yükleme koşulları ile ilgili benzer zorluklarla karşı karşıya olan diğer endüstrilerde AI tabanlı bakım stratejileri için bir model oluşturabilir.

Şekil (6).

Bu sonuçlar tatmin edici olsa da, ekip sınıflandırma doğruluğunu daha da artırmak için alternatif modellerin araştırılmasına devam etti.

• MATLAB'ın ileri besleme ağı [8]:

nnprtool'da kullanılanlarla aynı matrisler kullanıldı. Ancak bu model, eğitim için çoklu nöron katmanlarının kullanımını kolaylaştırdı.

Ayrıca, yeni test verilerinin sınıflandırma doğruluğunu artırmak için yeniden eğitim gerçekleştirildi. Feedforwardnet modeli için altı sınıftan beşi doğru tahmin edildi. Ancak, “hasarsız” sınıfında başlangıçta 35,8 ve yeniden eğitimden sonra 31,6 oranında yanlış sınıflandırma oranı vardı (bkz. Şekil 7).

Bu sonuçları iyileştirmek için ekip, daha fazla veri çalışması yapılması gerektiğine karar verdi.

Daha uygun bir model bulmak için ekip, MATLAB'ın Feature Designer ve Classification Learner uygulamasıyla uyumlu bir veri deposu oluşturmakla başlayan yeni bir süreç başlattı.

Sinyal verileri başlangıçta önceki modellerde olduğu gibi önceden işlendi ve ardından bir saniyelik aralıklarla kayıtlara bölündü.

Motorun yaklaşık 700 RPM hızı göz önüne alındığında, her bir saniyelik veri segmenti 11,6 dönüşü temsil ediyordu ve veri deposu için yeterli bir örnek seti sağlıyordu.

Veri deposu Özellik Tasarımcısı [9]'a aktarıldıktan sonra, yaygın sinyal özelliklerini oluşturmak için otomatik özellik çıkarma işlemi gerçekleştirildi. Daha sonra, bu özellikleri sıralamak için Varyans Analizi (ANOVA) yapıldı ve on tanesi önemli olarak sınıflandırıldı (bkz. Şekil 8). Bununla birlikte, tüm özellikler daha ayrıntılı analiz için Sınıflandırma Öğrencisi uygulamasına [10] aktarıldı.

Sınıflandırma Öğrencisi uygulamasını kullanarak, erişilebilir tüm modeller Özellik Tasarımcısı'ndan dışa aktarılan özellikler kullanılarak eğitildi.

Bu modeller daha sonra doğrulama için içe aktarılan verilerin %15'i üzerinde test edildi.

Dikkat çekici bir şekilde, dört model —Doğrusal Ayırıcı, Verimli Lojistik Regresyon, Verimli Doğrusal SVM ve Alt Uzay Ayırıcı— hasar sınıflandırmasını tahmin etmede %100 doğruluk elde etti (bkz. Şekil 9).

Olağanüstü tahmin performansı sergileyen bu modellerin her biri, hasar sınıflandırmasını güvenilir bir şekilde tahmin etmek için gelecekteki ölçümlerde kullanılabilir.

4. Sonuç

Araştırma, yapay sinir ağlarının önemli asansör bileşenlerinde, özellikle dönen şaftlar, kasnaklar ve yataklarda hasarı tespit etme ve tahmin etme konusundaki etkinliğini göstermektedir. Eğitimden sonra, model hasar sınıflandırmasında tutarlı bir şekilde yüksek doğruluk sergilemiş, değerler %80'i aşmış ve bazı durumlarda %100'e bile ulaşmıştır.

Model, gerçek dünya uygulamaları için ek geliştirme ve çeşitli asansör sistemlerinden daha geniş veri girdileri gerektirmektedir. Bu strateji, modelin tahmin doğruluğunu muhtemelen artıracaktır.

Modelin MATLAB'ın Predictive Maintenance Toolbox ile entegrasyonu, tahmin yeteneklerini daha da geliştirebilir. Bu yazılım paketi, durum izleme ve arıza tahmini için gelişmiş araçlar sağlayarak, doğru arıza süresi tahminlerine yol açar ve proaktif bakımı kolaylaştırır.

Sonuç olarak, çalışma, asansör endüstrisinde dönen ve diğer bileşenlere odaklanan proaktif bakım stratejilerine doğru potansiyel bir geçişi sunmaktadır. AI'nın da yardımıyla bu geçiş, daha güvenilir ve daha güvenli asansör sistemleri vaat ederek, gelecekteki araştırmalar ve pratik uygulamalar için umut verici bir yön belirlemektedir.

Kaynaklar

[1] R. B. Randall and J. Antoni, “Rolling element bearing diagnostics—A tutorial”, Mech. Syst. Signal Process., vol. 25, no. 2, pp. 485–520, 2011.

[2] J. P. Andrew, S. Kaczmarczyk, “Rope Dynamics”, Elevator World.

[3] M. Rooke, MSc dissertation, University of Northampton, 2016.

[4] A. Torres Perez et al., EWSHM 2020, Springer, 2021.

[5] S. W. Lee et al., “Deep Learning Application of Vibration Data…”.

[6] MATLAB Signal Analyzer App, MathWorks.

[7] MATLAB nprtool, MathWorks.

[8] MATLAB feedforwardnet, MathWorks.

[9] MATLAB Diagnostic Feature Designer, MathWorks.

[10] MATLAB Classification Learner, MathWorks.