Arıza Tespiti Nasıl Yapılır?

Endüstriyel tesislerde bakım-onarım operasyonlarının doğasındaki büyük farklılıklara rağmen temelde titreşim, sıcaklık, yağ kalitesi vb. gibi benzer niceliklerin ölçüldüğü süreçleri içerir. Bu süreçlerde sensörlerden gelen veriler, dönüştürücüler ile farklı birimlere çevrilerek sistem sağlığı hakkında yorumlar yapılır. Titreşim analizlerinde ise genelde RMS(Root Mean Square) kullanılır. RMS titreşim profilinin enerji içeriğiyle ve dolayısıyla titreşimin yıkıcı kapasitesiyle ilgili bilgi vermesi nedeniyle yaygın olarak kullanılır. Fakat tek bir parametre ile sistem hakkında kesin bir yorum yapmak doğru değildir. Bu yüzden, arıza tespitinde çeşitli parametreler kullanılır ve çok parametreli bir yaklaşım, sorunun temel nedenini belirlemeye yardımcı olmak için en iyi sonuçları verir. Sensemore, bu prosedürü benimseyerek titreşim analizlerinde doğru tespit yapılabilmesi için arayüzünde çeşitli parametrelerle çıktılar sunarken, aynı zamanda kullanıcının farklı telemetrileri ekleyebilmesini de sağlamaktadır.

Titreşim analizinin en büyük avantajı, makine ve ekipmanlarının gelişen sorunlarını çok ciddi hale gelmeden ve planlanmamış arıza sürelerine neden olmadan tespit edebilmesidir. Bu, makine titreşimlerinin sürekli olarak veya programlanmış aralıklarla düzenli olarak izlenmesi ile sağlanabilir. Arıza tespiti çeşitli yöntemlerle yapılabilir. Kestirimci bakımda kullanılan metodları 2 ana başlık altında inceleyebiliriz:                   

1. Zaman-Dalga Formunda Analiz

2. Spektrum Analizi

Zaman-Dalga Formunda Analiz

Bir ivmeölçerden titreşim sinyali alınarak dijital sinyale dönüştürüldükten sonra görüntülendiğinde dalga formu oluşturulur. Bu sinyal zaman etki alanı içindedir. Zaman alanı, zamana karşı çizilen genliktir. Çoğu makinedeki titreşim sorunu, spektrum analizi kullanılarak tespit edilirken, bazı tiplerde dalga formları da spektral bilgileri geliştirmek için etkili bir şekilde kullanılabilir. Zaman dalga biçimi; düşük hızlı uygulamalar, rulman arızalarının ciddiyetinin değerlendirilmesi, gerçek genliğin gösterilmesi, gevşeklik ve vuruşların (Beats) meydana geldiği durumlarda spektral bilgileri geliştirmek için etkili bir şekilde kullanılabilir.

Rulmanlı yataklarda döner elemanlar, bilezikte küçük bir çatlak veya aşınma ile karşılaştığında periyodik etkiler oluşturur. Dış gürültünün varlığında, bu sinyalin spektrumu iyi tanımlanmış bir tepe göstermeyebilir, ancak hızlanma gerçekleştiğinde genellikle bileziğin kusurlu frekansı veya rulman bilyeli geçiş frekansı periyoduna eşit tekrar oranlarıyla tepe noktalar (peak) oluşturacaklar.

Tipik Arızalar a)Dengesizlik b)Dış Bilezik Hasarı c)Vuruş Fenomeni d) Gevşeklik

Neredeyse aynı hızda çalışan iki veya daha fazla bitişik makine olduğunda, mevcut toplam ve fark frekansları ile bir vuruş(beating) fenomeni oluşur. Vuruş frekansı çok düşük bir frekansa karşılık geldiğinden spektrumda açıkça görülmeyebilir. Ancak zaman kaydında genlik modülasyonlu sinyal olarak açıkça görülmektedir.

Titreşime neden olan dönmenin bir kısmı sırasında biraz yükselen ve ardından döngünün geri kalanı için tabana temas eden bir yatak bloğu gibi birçok gevşeklik durumunda, dalga formu belirli bir değer üzerinde düzleşir. Bu, spektrumda, aynı zamanda harmonikler üreten diğer dalga biçimi bozulma türlerinden ayırt edilemeyen harmonikler olarak tezahür edecektir. Zaman dalga biçiminden hareketin bir yönde kısıtlandığı bu tür bir gevşeklik hızlı bir şekilde tanımlanabilir.

Gevşek bir makine bileşeni, makine hızıyla ilgisi olmayan bir hızda bir ekipmanı etkilediğinde, genellikle periyodik olmayan, rastgele titreşimler üretir. Böyle bir duruma karşılık gelen titreşim spektrumu, çok yüksek frekanslara uzanan sürekli bir spektruma sahiptir. Bu spektrum, diğer geniş bant gürültü kaynaklarına benzese de etkiler zaman alanı dalga biçiminde çok net bir şekilde görülmektedir.

Bir titreşim sinyalinin zaman kaydından tanılamada yararlı olan bazı endeksler çıkarılabilir. En yaygın kullanılan endeksler ham titreşim sinyalinden hesaplanabilen ve kayıtlar arasındaki farklılıkları vurgulayan ve onları arıza teşhisi ve eğilim için yararlı kılan istatistiksel parametrelerdir. Bu parametreler makinenin tüm bileşenlerinin titreşimlerinden etkilendikleri için makinedeki hatalı bileşeni tam olarak belirleyemez fakat arızalara karşı aksiyon almamızı sağlar. Bu parametrelerden bazıları şunlardır: RMS, tepe faktörü, çarpıklık, basıklık faktörü ve açıklık faktörüdür. Bu özelliklerin düzenli aralıklarla çizilmesi(trend izleme) alışılagelmiş bir durum izleme tekniğidir. Bu özelliklerin referans veya taban değerlerinden (normal koşullarda ölçülen) önemli farklılıklarının olması, sistemde arızalar olduğunu gösterecektir.

RMS değeri, dalganın zaman geçmişi dikkate alınarak hesaplanır. Titreşim işaretindeki enerji içeriğinin bir ölçüsüdür ve dolayısıyla makine arızasının ciddiyeti için en doğru istatistiksel parametrelerden biridir. Bu özellik, genel titreşim seviyesini izlemek için iyidir, ancak hangi bileşenin arızalı olduğu hakkında herhangi bir bilgi sağlamaz. Döner ekipmanlı sistemlerde büyük bir denge bozukluğunu tespit etmede RMS değeri çok etkili olabilir. RMS değeri ayrıca şok darbelerinin ortaya çıkmasıyla artar. Yandaki denklemler, ayrık ve sürekli zaman sinyallerinin RMS değerlerini hesaplamak için kullanılabilir.

Tepe faktörü, bir dalga biçiminin tepe değerinin RMS değerine oranı olarak tanımlanır ve bu nedenle boyutsuz bir miktardır. Yandaki ifade tepe faktörünü tanımlar. Bir sinüs dalgasının tepe faktörü 1,414’tür. Büyük bir dengesizliğe sahip, başka hiçbir problemi olmayan, bir makineden tipik bir titreşim sinyali alındığında 1,5’lik bir tepe faktörüne elde edilirken, rulmanlar aşınmaya başlayıp darbelerle sonuçlandıkça tepe faktörü bundan çok daha büyük hale gelir. Yaklaşımın temeli, bir yatak bozulduğunda, ivmenin tepe seviyelerinin, dürtüsellikteki artış nedeniyle RMS seviyelerinden daha hızlı artmasıdır. Tepe faktörü kolaylıkla hesaplanır ve yatak hızına ve yüküne nispeten duyarsızdır. Yatak hasarının başlangıç aşamasında, rulmanın iç halkası, yatak yuvası, yuvarlanma elemanları ve kafes periyodik darbe sinyalleri oluşturabilir. Bu, tepe faktörü değerinin artmasına neden olur. Ancak hasar kötüleştikçe RMS değeri de artacak ve tepe faktörü değerinin düşmesine neden olacaktır.

Çarpıklık, olasılık yoğunluk fonksiyonu aracılığıyla titreşim sinyalinin asimetri davranışını ölçer. Bir dağılımın çarpıklığı, simetrinin olmaması olarak tanımlanır. Çarpıklık boyutsuz bir ölçüdür ve sinyalin ortalama etrafında ne kadar simetrik olmadığını ölçer. Sinyal simetrik ise, çarpıklık sıfırdır. Çoğu titreşim sinyali için olasılık dağılımı, normal dağılım gibi ortalama etrafında simetriktir. Dolayısıyla, çoğu durumda sıfırdan farklı olan çarpıklık, bir şeyin yanlış olduğunu gösterir.

Basıklık faktörü, bir sinyalin darbe durumunu karakterize etmek için kullanılan istatistiksel bir göstergedir. Yüksek basıklık faktörü, tekrarlanan dürtülerin varlığını gösterir. Spektrumun geniş bir frekans aralığı boyunca dağılmış küçük tepeler veya belirli konumlara yerleştirilmiş birkaç tepe içerip içermediğinin saptanmasına katkıda bulunur. Özellikle frekansa dayalı tekniklerin sınırlı olduğu düşük hızlı dönen şaftların yataklarının izlenmesi için uygundur. Basıklık, periyodik olmayan şokları tespit etmek için de yaygın olarak kullanılmaktadır. Normal bir rulmanın basıklık faktörü 3’tür. Daha büyük bir basıklık değerine sahip sinyaller, daha fazla tepe noktasına sahiptir; bunlar, sinyalin RMS değerinin üç katından daha büyük olan piklerdir.

Spektrum Analizi

Zaman ve Frekans Alanlarından Sinyal Görünümü

Ham sinyalde kolayca görülemeyen bilgileri ortaya çıkaran işlenmiş sinyalleri elde etmek için, zaman sinyalleri matematiksel dönüşümler kullanılarak daha kolay anlamlandırılır. Bunlar arasında en yaygın olanı frekans alanına dönüşümdür. Zaman etki alanı titreşim sinyaline Fourier Dönüşümü uygulanarak frekans alanına dönüştürülür. Bu yöntemde, orijinal sinyaldeki enerji çeşitli frekans bileşenlerine ayrılır ve bu sinyalin genliğe karşı frekans temsili elde edilir. Bu formatın temel avantajı, titreşim sinyalindeki herhangi bir periyodikliğin, karşılık gelen frekanslarda spektrumdaki tepe noktaları olarak açıkça gösterilmesidir. Bu, genellikle titreşim sinyalinde belirli karakteristik frekans bileşenleri oluşturan arızaların erken tespit edilmesine ve durum kötüleştikçe zamanla trendin belirlenmesine olanak tanır. Bununla birlikte, frekans alanı analizinin dezavantajı, dönüştürme işlemi sırasında önemli miktarda bilginin (geçişler, tekrar etmeyen sinyal bileşenleri) kaybolabilmesidir. Bu teknik, makine teşhisinde en yaygın kullanılan tekniktir ve döner ekipmanlardaki mekanik problemlerin ’i tespit edilebilir.

Karakteristik Paralel Ayarsızlık Spektrumu

Makineleri oluşturan her ekipmanın, tahrik edilen kuvvete karşı gösterdiği karakteristik frekansları vardır. Makine arızalarının teşhisinde de bu frekanslar kullanılır. Çeşitli arızalar kendine has spektrumlar oluşturmaktadır. Zaman formunda alınan sinyaller, frekans alanına dönüştürüldükten sonra karakteristik arıza spektrumları ile karşılaştırılarak arızanın hangi ekipmanda ve hangi sebeple oluştuğu ile ilgili yorum yapılabilir. Arızanın karakteristiklerini ise döner elemanın dönüş hızı, rulman iç/dış bilezik geçiş frekansları, dişli ağ frekansı vb. ekipmana has frekanslar belirler. Örneğin; bir kaplin ile birbirine bağlı motor-pompa sisteminde paralel hizasızlık problemini inceleyecek olursak, spektrumda motor dönüş frekansında radyal yönde bir tepe oluşur. Motor dönüş frekansının 2. ve 3. katında da tepeler oluşurken, 2. harmonik baskın bir şekilde görülebilir. Fakat bu spektrum arıza başlangıcında da gözlemlenebilir. Durumun ciddiyetini ölçmek için ise arızayı oluşturan karakteristik frekansların genlik değerleri kullanılır. Bu şekilde, çeşitli standartlar referans alınarak, durumun ciddiyetini gösteren eşik değerler oluşturulabilir. Dolayısıyla, spektrumda arızanın nedenini bulmak için frekans eksenine, arızanın ciddiyetini belirlemek içinse genlik eksenine bakılır.

Sensemore, Zaman-Dalga ve Frekans alanında titreşim analizi yapabilmek için çeşitli çözümler sunmaktadır. İvmeölçer sensöründen aldığınız ham G verisini, GRMS ve VRMS formatında gözlemleyebilirsiniz. Ekipmanınızın periyodik ölçümlerinin toplam GRMS, VRMS, sıcaklık değerlerinde zamana göre eğilimini(trend) gözlemleyerek alarmlar oluşturabilirsiniz. Bu alarmları da mail ya da mobil bildirim olarak alabilirsiniz. Zaman alanındaki verilerinizi daha kolay analiz edebilmek için tepe faktörü, basıklık, çarpıklık gibi çeşitli istatistiksel parametrelere göre trend oluşturarak durum izleyebilmenize imkan tanır. Spektrum analizinde ise, tepe oluşturan frekansların harmoniklerini kolay bir şekilde gözlemleyebilir, kütüphanemizde yer alan yaygın arıza spektrumları ile karşılaştırmalar yapabilirsiniz.

Sensemore Kontrol Paneli

Kaynakça

– C. Scheffer, P. GirdharMachinery Vibration Analysis & Predictive Maintenance(Oxford:Elsevier, 2004) –

– A. Brandt, Noise and Vibration Analysis(New Delhi: Wiley, 2011)

–  C. Sujatha, Vibration and Acoustics(New Delhi:Mc Graw Hill Education, 2010)

Titreşim Ölçümünde Parametre Seçimleri

Titreşim ölçümleri, makine ekipmanlarının iç ve dış kuvvetlere karşı gösterdiği tepkileri belirlemek için yapılır. Çalışan sistemlerde, aynı ekipmanın farklı noktaları farklı geometri, malzeme vb. etkiler nedeniyle farklı titreşim karakteristiklerine sahip olabilir. Örneğin; bir konveyör hattındaki elektrik motoru ve redüktörden oluşan bir sistemde elektrik motoru yüksek frekanslarda çalışırken, redüktör çıkış milinin frekansı çok daha düşük olacaktır. Her iki parçanın titreşim ölçümünde de aynı parametre değerlerinin kullanılması hatalı ölçümlere neden olabilir. Bu tür durumlarda titreşim ölçüm parametrelerinin düzenlenmesi gerekir.

Analogdan dijitale dönüşümde(ADC), sinyalin doğru bir şekilde yeniden üretilmesi için, dijital dalga biçiminin örnek olarak adlandırılan dilimlerinin sık sık alınması gerekir. Titreşim ölçümleri genellikle belirli süre boyunca alınır ve periyodik olarak tekrarlanır. Analog sinyal, örnekleme zamanı(1/fs) olarak adlandırılan belirli zaman aralıklarında alınan örnekler ile dijital sinyale çevrilir. Saniyede alınan örnek sayısına örnekleme hızı ya da örnekleme frekansı denir. Periyodik ölçüm süreleri, örnek boyutunun örnekleme frekansına bölünmesi ile elde edilir. Örnekleme frekansının yarısı(fs/2) genellikle Nyquist Frekansı olarak adlandırılır.

Zaman ve Frekans Alanı Parametreleri

Herhangi bir analog sinyal, çeşitli frekanslardaki bileşenlerden oluşur. Bir analog sinyaldeki en yüksek frekans(fmax) bileşeni, bu sinyalin bant genişliğini belirler. Verilen bir analog sinyal için Hertz cinsinden en yüksek frekans bileşeninin fmax olduğunu varsayarsak, Nyquist-Shannon Örnekleme Teoremine göre, örnekleme hızı en az 2×fmax veya en yüksek analog frekans bileşeninin iki katı olmalıdır. Örnekleme teoreminin ne anlama geldiğini anlamak önemlidir. Eğer örnekleme teoremi bir analog sinyali örneklemeden önce gerçekleştirilirse o zaman örneklenen sinyal, analog sinyali tam olarak temsil eder. Bu durumda, örneklenen sinyal, analog sinyaldeki tüm bilgileri içerir. Örnekleme frekansı, analog sinyaldeki en büyük frekansın 2 katından daha küçük(fs<2×fmax) olduğu durumlarda örtüşme(aliasing) meydana gelir. Örtüşme; analog sinyaldeki yüksek frekansların, spektrumda görülmesine engel olur ve titreşim kaynağının oluşturduğu sinyallerin de yanlış bir şekilde yorumlanmasına neden olur. Yetersiz örnekleme frekansı örtüşmeye neden olduğu gibi, yetersiz örneklem boyutu da spektrumdaki frekans çözünürlüğünü zayıflatır ve ara frekansların görünmesine engel olur. Titreşim ölçümünden önce sadece bant genişliği ve örnekleme frekansının belirlenmesi değil aynı zamanda titreşim genliğinin dinamik aralığının da belirlenmesi gerekir. Örneğin; rulman aşınmasından kaynaklı düşük genlikli titreşimlerde Sensemore ürünlerinin sunduğu 2G aralığındaki ölçüm hassasiyeti yeterli olurken, bir pres hattının oluşturduğu yüksek genlikli titreşimlerde ise 8G/16G aralık ile ölçümler yapılması gerekir. Pres hattındaki titreşimler düşük frekanslı yüksek genlikli olması sebebiyle 2G dinamik aralığının seçilmesi durumunda aralık dışına çıkan genlikler işlenemez. Rulman titreşim ölçümlerinde ise 16G gibi büyük dinamik aralıkların seçilmesi halinde, sensörün hassasiyeti ve zaman/frekans alanlarındaki grafiklerin çözünürlükleri düşer.

Örnekleme Hızının Spektrum Bant Genişliği Üzerindeki Etkisi

Örtüşme

Örtüşme

Örnekleme teoremini yerine getirmezsek, örtüşme adı verilen bir fenomen ortaya çıkacaktır. Örtüşme durumunda analog sinyaller farklı şekilde dijitale dönüştürülür ve spektrumda da yüksek frekansların görünmesine engel olur. Bu yüzden, örtüşme dijital sinyallerin işlemden geçtiği istenmeyen bir olgudur. Tüm veri toplayıcıları/çözümleyicileri, örtüşmeyi engellemek için otomatik olarak yerleşik örnekleme oranlarını seçmiştir. Teorik olarak, bu örnekleme oranının yarısından daha fazla frekansa sahip hiçbir titreşim olmamalıdır. Ancak pratikte bu asla sağlanamaz. Bu nedenle tüm analizörlerde örtüşme önleme filtreleri bulunur. Bunlar, düşük frekansların geçmesine izin veren ancak daha yüksek olanları bloke eden düşük geçişli elektronik filtrelerdir. Filtreler, örnekleme oranının yarısından daha büyük frekanslara sahip analog sinyaldeki tüm titreşimleri ortadan kaldırır. Bu filtreler, örnekleme frekansı değiştikçe uygun değerlere otomatik olarak ayarlanır. Bu durum, analizörün frekans aralığı kullanıcı tarafından değiştirildiğinde meydana gelir.

Analog Sinyallerin Ayrık Temsili

Titreşim sinyalleri için tasarlanmış çoğu ölçüm sisteminde kullanılan sınırlı yüksek hızda örnekleme oranı, zaman sinyalleri oluşturulduğunda doğru görünmemesini etkileyebilir. Aşağıdaki şekilde bir sinyal 2,56 kat düşük örnekleme frekansında örnekleme ve 20 kat fazla örnekleme ile işaretlenmiştir. Şeklin dikkatli bir çalışmasından, düşük örnekleme frekansına sahip sinyalin, analog sinyali doğru bir şekilde tanımlamadığı açıktır. Sinyal, imkansız olan örnekleme noktaları arasında sıçrıyor gibi görünüyor. Fakat 2,56 kat düşük örnekleme frekansı ile sinyalin hala analog sinyaldeki tüm bilgileri içerdiğini anlamak önemlidir. Bu, sinyalden hesaplanan bir spektrumun doğru olacağı anlamına gelir. Düşük örnekleme frekansı yalnızca sinyalin zaman alanı gösterimini sınırlar. Frekans alanında ise böyle bir sınırlama yoktur. Eğer ölçülen ekipman düşük frekansta çalışıyorsa, çok yüksek frekanslarda örnekleme hızını tercih etmeniz hem veri akışını yavaşlatır hem de daha fazla depolama alanı gerektirir. Diğer taraftan, dinamik aralığın doğru seçilmemesi halinde ise yüksek çözünürlük olsa dahi titreşim zirve değerlerinin yakalanamaması sorunu oluşur. Bu gibi problemlerden kaçınmak için, titreşim ölçümü yapılacak ekipmanın, ölçüm yapılmadan önce dinamik aralık(genlik) ve bant genişliğinin öngörülmesi gerekir.

Kaynakça

– C. Scheffer, P. GirdharMachinery Vibration Analysis & Predictive Maintenance(Oxford:Elsevier, 2004)

– A. Brandt, Noise and Vibration Analysis(New Delhi: Wiley, 2011)

– Bertoletti, 2020, Nyquist-Shannon Sampling Theorem

Titreşim Analizi Nedir?

Titreşim, en basit ifade ile; bir denge noktası etrafındaki mekanik salınıma denir. Titreşimler; ilk aşamada enerji israfı, ses ve gürültü oluşturmaları sebebiyle istenmeyen durumlar olsa da makinaların kullanılmaz hale gelmesine dahi sebep olurlar. Bu durumsa bakım-onarım masraflarının artmasına, istenmeyen duruşlara, yedek parça maliyetlerine hatta on binlerce dolar harcanarak alınan ekipmanların hurdaya ayrılmasına sebep olabilir. Örneğin; dişli kutularını, elektrik motorlarını ya da herhangi bir makine elemanını ele alacak olursak; çalışma esnasındaki hareketi titreşim üretir. Titreşimler; motorlardaki dönen parçaların balanssızlığından, yağlama problemlerinden, dişli çatlaklarından ve daha pek çok sorunun yanı sıra ekipmanın kendi karakteristiğinden kaynaklanabilir. Bu açıdan titreşim bir sorun olduğu kadar da sorunlara işaret eden bir parametredir. Arıza başlangıçlarında düşük seviyelerde olan titreşim değerleri ilerleyen arıza düzeylerinde artarak sorunun ciddileştiğine işaret eder. Arızaların fark edilmemesi, sistemde yıkıcı hasarlara yol açabilir. Bu yüzden hareketli bir aksama sahip olan ürünlerde tasarım ve kalite kontrol süreçlerinde titreşim analizleri yapılarak nihai ürünler ortaya çıkarılır. Fakat, bu tasarımsal çalışmalara rağmen ürünlerin saha uygulamalarında yanlış montaj, yetersiz yağlama, gevşeklik gibi birçok dış etken titreşim oluşturarak özellikle üretim hatları, iklimlendirme ve enerji sistemleri gibi önemli yerlerde sistem sürekliliğini kesintiye uğratır. Bu aşamadaki yıkıcı etkilerden korunmak için ise ürünlere kestirimci/önleyici bakım faaliyetleri kapsamında titreşim ölçümleri ve analizleri yapılır. Bu sayede, bakım maliyetlerinde kritik tasarruflar elde edildiği gibi üretimde de kesintiler yaşanmaz ve üretimdeki kesintilerden kaynaklı maliyetlerde aşağı çekilerek tasarruf sağlanır.

Titreşim analizinde, sürekli ya da belirli sıklıkla, sistem parçaları üzerine yerleştirilmiş sensörlerden alınan titreşim verileri analiz edilerek arıza olup olmadığı önceden tahmin edilir. Farklı noktalardan alınan titreşim sinyalleri, farklı kuvvet ve etkenlerden dolayı karmaşık bir dalga formu içerir. Bu yüzden zaman-dalga formundaki grafikleri inceleyerek arızaların belirlenmesi çok zordur. Titreşim sensörlerinden, zaman-dalga formunda alınan sinyaller yazılım içerisinde Fourier Dönüşümü(Fourier Transform) kullanılarak frekans bandında spektrumlar oluşturulur. Spektrumda yer alan frekanslar arızanın ya da hatanın türünü ve kaynağını, frekans genlikleri ise hasarın şiddetini gösterir. Belirli arızalar kendine özel frekanslarda oluşur ve arızanın giderilmemesi halinde o frekansa ait genlikte artmaya devam eder. Arızalar sistem bozulana kadar titreşim, sıcaklık, gürültü artışı ve aşırı akım gibi çeşitli belirtiler gösterir. Durum izlemeye dayalı bakım, bu belirtilerin ölçülüp değerlendirilmesiyle yapılır.

Spektrum analizi, titreşim sinyallerinin yorumlanmasında kullanılan en etkili yöntemdir. En yaygın kullanılanı Frekans-Genlik grafiğidir. Frekans, titreşimin saniyede kaç kez tekrar ettiğini gösterir. Frekans birimi, özellikle dönen ekipman titreşimleri için "1/saniye", diğer bir deyişle Hz veya "RPM" dir, yani devir/dakika birimleridir. Genlik ise farklı birimlerle ifade edilebilen titreşim gücünü ifade eder, farklı yazılım veya ürünlerdeki bu farklılıkların yanlış yorumlamaya neden olacağı unutulmamalıdır. Peak-to-Peak, Peak, RMS yaygın olarak kullanılan genlik görüntüleme birimleridir.

Titreşim Spektrumu ve Trend Grafikleri

Titreşim konusunda yapılan bir yanlış da titreşim ölçümünün kendine ait bir biriminin olduğunun düşünülmesi ve matematiksel bir ifade olduğunun atlanmasıdır. Aslında mekanik titreşimlerde ölçülen birim konum, hız veya ivmedir. 1000 Hz’den yüksek frekanslarda ivme(mm/s2), 10 Hz ≤ f ≤ 1000 Hz aralığında hız(mm/s) tercih edilir. 10 Hz’den küçük titreşimlerde ise konum(mikron) kullanılır. Bu durum doğru yahut yanlış olarak adledilemez. Gerek okuma/anlamlandırma kolaylığı gerek ölçüm teknikleri sebebi ile standartlar bu doğrultuda şekillenmiştir. Spektrum analizi uzmanlık gerektiren bir alan olduğu için genel anlamda titreşim gücününün takibi RMS değeri üzerinden yapılabilir. Detaylı bilgi vermese de titreşim yoğunluğunun artıp azaldığı bu değer üzerinden takip edilebilir. Bu değer Frekans-Genlik(RMS) grafiğinin altında kalan alandır.

Anıl Erkut ULUSOY