YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANARAK DİŞLİ KUTUSU ARIZA
Transkript
YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANARAK DİŞLİ KUTUSU ARIZA
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 (Delta-Bar-Delta öğrenme algoritması.…………………………………………………..42 Şekil 8.4 0.85 m/s hızlı asansörün yüksüz ve yukarı doğrultudaki öğrenme durumu (Delta-Bar-Delta öğrenme algoritması.…………………………………………………..42 Şekil 8.5 1.54 m/s hızlı asansörün yüklü ve aşağı doğrultudaki öğrenme durumu (Delta-Bar-Delta öğrenme algoritması.…………………………………………………..43 Şekil 8.6 1.54 m/s hızlı asansörün yüklü ve yukarı doğrultudaki öğrenme durumu (Delta-Bar-Delta öğrenme algoritması.…………………………………………………..43 Şekil 8.7 1.54 m/s hızlı asansörün yüksüz ve aşağı doğrultudaki öğrenme durumu (Delta-Bar-Delta öğrenme algoritması.………………………………………………….44 Şekil 8.8 1.54 m/s hızlı asansörün yüksüz ve yukarı doğrultudaki öğrenme durumu (Delta-Bar-Delta öğrenme algoritması.………………………………………………….44 Şekil 8.9 0.85 m/s hızlı asansörün yüklü ve aşağı doğrultudaki öğrenme durumu (Quick Prop öğrenme algoritması) ……………………………………………………….45 Şekil 8.10 0.85 m/s hızlı asansörün yüklü ve yukarı doğrultudaki öğrenme durumu (Quick Prop öğrenme algoritması) ……………………………………………………….45 Şekil 8.11 0.85 m/s hızlı asansörün yüksüz ve aşağı doğrultudaki öğrenme durumu (Quick Prop öğrenme algoritması) ……………………………………………………….46 Şekil 8.12 0.85 m/s hızlı asansörün yüksüz ve yukarı doğrultudaki öğrenme durumu (Quick Prop öğrenme algoritması) ……………………………………………………….46 Şekil 8.13 1.54 m/s hızlı asansörün yüklü ve aşağı doğrultudaki öğrenme durumu (Quick Prop öğrenme algoritması) ……………………………………………………….47 Şekil 8.14 1.54 m/s hızlı asansörün yüklü ve yukarı doğrultudaki öğrenme durumu (Quick Prop öğrenme algoritması) …………………………....………………………….47 viii Şekil 8.15 1.54 m/s hızlı asansörün yüksüz ve aşağı doğrultudaki öğrenme durumu (Quick Prop öğrenme algoritması) ……………………………………………………….48 Şekil 8.16 1.54 m/s hızlı asansörün yüksüz ve yukarı doğrultudaki öğrenme durumu (Quick Prop öğrenme algoritması) ……………………………………………………….48 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) şeklinde yazılabilir. 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) şeklinde yazılabilir. 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) Şekil 8.1 0.85 m/s hızlı asansörün yüklü ve aşağı doğrultudaki öğrenme durumu (Delta-Bar-Delta öğrenme algoritması) Output,Target Vs. Pattern 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) Şekil 8.2 0.85 m/s hızlı asansörün yüklü ve yukarı doğrultudaki öğrenme durumu (Delta-Bar-Delta öğrenme algoritması) 41 Output,Target Vs. Pattern 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) Şekil 8.3 0.85 m/s hızlı asansörün yüksüz ve aşağı doğrultudaki öğrenme durumu (Delta-Bar-Delta öğrenme algoritması) Output,Target Vs. Pattern 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) Şekil 8.4 0.85 m/s hızlı asansörün yüksüz ve yukarı doğrultudaki öğrenme durumu (Delta-Bar-Delta öğrenme algoritması) 42 Output,Target Vs. Pattern 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) Şekil 8.5 1.54 m/s hızlı asansörün yüklü ve aşağı doğrultudaki öğrenme durumu (Delta-Bar-Delta öğrenme algoritması) Output,Target Vs. Pattern 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) Şekil 8.6 1.54 m/s hızlı asansörün yüklü ve yukarı doğrultudaki öğrenme durumu (Delta-Bar-Delta öğrenme algoritması) 43 Output,Target Vs. Pattern 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) Şekil 8.7 1.54 m/s hızlı asansörün yüksüz ve aşağı doğrultudaki öğrenme durumu (Delta-Bar-Delta öğrenme algoritması) Output,Target Vs. Pattern 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) Şekil 8.8 1.54 m/s hızlı asansörün yüksüz ve yukarı doğrultudaki öğrenme durumu (Delta-Bar-Delta öğrenme algoritması) 44 Output,Target Vs. Pattern 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) Şekil 8.9 0.85 m/s hızlı asansörün yüklü ve aşağı doğrultudaki öğrenme durumu (Quick Prop öğrenme algoritması) Output,Target Vs. Pattern 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) Şekil 8.10 0.85 m/s hızlı asansörün yüklü ve yukarı doğrultudaki öğrenme durumu (Quick Prop öğrenme algoritması) 45 Output,Target Vs. Pattern 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) Şekil 8.11 0.85 m/s hızlı asansörün yüksüz ve aşağı doğrultudaki öğrenme durumu (Quick Prop öğrenme algoritması) Output,Target Vs. Pattern 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) Şekil 8.12 0.85 m/s hızlı asansörün yüksüz ve yukarı doğrultudaki öğrenme durumu (Quick Prop öğrenme algoritması) 46 Output,Target Vs. Pattern 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) Şekil 8.13 1.54 m/s hızlı asansörün yüklü ve aşağı doğrultudaki öğrenme durumu (Quick Prop öğrenme algoritması) Output,Target Vs. Pattern 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) Şekil 8.14 1.54 m/s hızlı asansörün yüklü ve yukarı doğrultudaki öğrenme durumu (Quick Prop öğrenme algoritması) 47 Output,Target Vs. Pattern 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) Şekil 8.15 1.54 m/s hızlı asansörün yüksüz ve aşağı doğrultudaki öğrenme durumu (Quick Prop öğrenme algoritması) Output,Target Vs. Pattern 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) Şekil 8.16 1.54 m/s hızlı asansörün yüksüz ve yukarı doğrultudaki öğrenme durumu (Quick Prop öğrenme algoritması) 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 0.85 m/s hızlı yukarı yüksüz pozisyon 0.0227 21.31 0.85 m/s hızlı aşağı yüksüz pozisyon 0.0230 25.76 0.85 m/s hızlı yukarı yüklü pozisyon 0.0487 19.67 0.85 m/s hızlı aşağı yüklü pozisyon 0.0363 8.19 Çizelge 8.1 Delta-Bar-Delta öğrenme algoritmasına ait RMSE Hata ve % Doğruluk KULLANILAN ASANSÖR RMSE % DOĞRULUK 1.54 m/s hızlı yukarı yüksüz pozisyon 0.0208 34.85 1.54 m/s hızlı aşağı yüksüz pozisyon 0.0229 33.23 1.54 m/s hızlı yukarı yüklü pozisyon 0.0198 42.28 1.54 m/s hızlı aşağı yüklü pozisyon 0.0197 44.62 0.85 m/s hızlı yukarı yüksüz pozisyon 0.0218 34.64 0.85 m/s hızlı aşağı yüksüz pozisyon 0.0204 37.19 0.85 m/s hızlı yukarı yüklü pozisyon 0.0432 20.66 0.85 m/s hızlı aşağı yüklü pozisyon 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