RULMAN HATA BOYUTUNUN UYARLANAB L R S N RSEL-BULANIK ÇIKARIM S STEM MODEL KULLANARAK KEST R LMES PREDICTION OF BEARING FAULT SIZE BY USING MODEL OF ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM-猫眼课题宝

DOI：

发表时间：

2015

期刊：

影响因子：

通讯作者：

中科院分区：

其他

文献类型：

作者：

Kaplan Kaplan-Kaplan;M. Kuncan;H. Ertunc

Özetçe- Dönme i lemine sahip makinelerde，hayati öneme sahip olan rulmanlar n ar za durumlar n n izlenmesi ve daha önceden hattern tespit edilmesi，prosesin aksamamas austres ndan büyük önem ta maktad r.但事实上，统治者可以用一种简单的激光和一种小男孩的方式来控制他们的生活，而统治者可以在他们的生活中控制他们的生活。在中国，有一个非常重要的问题，那就是如何在中国建立一个由中国人自己设计的模型。总计划在验证中的滴度是非常好的，因为它是一个非常好的选择，它是一个非常好的模型，它是一个非常好的模型。Lazer ile olu turulan 0.15cm，0.5cm，0.9cm çaptaki iabilezik hatal rulmanlar n bankar lan özelliklerinin hatan n boytuna ba l olarak farkl oldu u gözlemlenmi tir.但是，ANFIS的最佳模型是一个简单的数学模型，它的规则和计算能力都很强，因此它的计算能力只有2.40倍。在ANFIS上，有一个0.1毫米的椭圆形孔，它有一个很大的孔，可以用一个很小的孔来固定。Anahtar kelimeler- Ar za te his，ANFIS，rulman hatelman，s n fland rma摘要-轴承故障的状态监测在机器中至关重要，并且早期检测故障在中断过程中非常重要。在本研究中，利用激光束在轴承内圈上产生一定尺寸的人工故障，并在轴-轴承装置中获得这些轴承的振动信号。本研究的目的是利用自适应神经模糊推理系统（ANFIS）模型来诊断轴承的缺陷大小。在提取所获得的振动数据的实时特征之后，将其乘以特定权重，并将其作为生成的分类模型的输入。它已被观察到的差异提取的特征的0.15厘米，0.5厘米，0.9厘米直径的内圈故障轴承由激光创建取决于故障的大小。利用这些特征建立了ANFIS分类模型，并计算了这些轴承故障的大小，实际误差为2.40%。然后创建一个具有0.1mm阈值的误差带，观察到所有预测值都在该误差带内。关键词-诊断，ANFIS，轴承故障，分类

Özetçe— Dönme i lemine sahip makinelerde, hayati öneme sahip olan rulmanlar n ar za durumlar n n izlenmesi ve daha önceden hatalar n tespit edilmesi, prosesin aksamamas aç s ndan büyük önem ta maktad r. Bu çal mada, rulman bile enlerinden olan iç bilezik üzerine lazer n ile belirli boyutlarda yapay hatalar olu turulmu ve rulman-mil düzene inde titre im sinyalleri elde edilmi tir. Çal mada rulmanlarda meydana gelen ar zalar n boyutunu uyarlanabilir sinirsel-bulan k mant k ç kar m sistemi modelini kullanarak te his etmek amaçlanm t r. Toplanan titre im verilerinin gerçek zamanda özellikleri ç kar ld ktan sonra belirli a rl klarla çarp lm ve olu turulan s n fland rma modeline giri olarak verilmi tir. Lazer ile olu turulan 0,15cm, 0,5cm, 0,9cm çaptaki iç bilezik hatal rulmanlar n ç kar lan özelliklerinin hatan n boyutuna ba l olarak farkl oldu u gözlemlenmi tir. Bu özellikler kullan larak ANFIS s n fland rma modeli geli tirilmi ve rulman n iç bilezi inde meydana gelen hatan n büyüklü ü, gerçek hata de erinden %2.40 bir farkla bulunmu tur. Daha sonra ANFIS ç k nda bulunan hata de erlerine uygulanan 0.1mm e ik de er ile hata band olu turulmu ve bütün tahmin de erlerinin bu hata band içerisinde ç kt görülmü tür. Anahtar kelimeler— Ar za te his, ANFIS, rulman hatalar , s n fland rma Abstract— Condition monitoring of bearings faults which have vital importance in machines and detection of faults earlier have very big importance in terms of disruption of process. In this study, certain sizes artificial faults are generated by the laser beam on inner rings of bearing and vibration signals are obtained from these bearings in a shaftbearing setup. It is aimed to diagnose the size of the defects occurring in the bearings by using adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) model in the study. After extracting the real-time features of obtained vibration data, they are multiplied by the specific weight and they are given as input to the generated classification model. It has been observed difference of features extracted from of 0.15 cm, 0.5 cm, 0.9 cm diameter inner ring faulty bearings created by the laser depending on size of faults. ANFIS classification model is developed by using these features and the size of the faults occurring in these bearings were calculated with an actual error 2.40 %. Then a error band are created with 0.1mm threshold value and it is observed that all the predicted values are inside this error band. Keywords— diagnostics, ANFIS, bearings faults, classification

RULMAN HATA BOYUTUNUN UYARLANAB L R S N RSEL-BULANIK ÇIKARIM S STEM MODEL KULLANARAK KEST R LMES PREDICTION OF BEARING FAULT SIZE BY USING MODEL OF ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM

文献摘要

被引文献

相似文献