Düz dişlilerde oluşan hataların çok değişkenli istatistiksel yöntemlerle analizi

Abstract

Dişlilerdeki durumların izlenmesi, bozulma trendinin tahmini ve hataların teşhisi çok önemli olup, tahmini bakım yönteminin oluşturulması için gereklidir. Bu kapsamda dişlilerin hatalarının tespitinde çok değişkenli istatistiksel yöntemlerin kullanılabilirliği araştırılmıştır. Dişlilerin, belirli hız ve yük altında sağlam, aşınmış, kırık tipleri için titreşim frekansları ölçülmüştür. Titreşim verileri üç boyuttan eş zamanlı olarak alınmıştır. Böylece çok değişkenli istatistiksel yöntemlerin kullanılabilirliği sağlanmıştır.Alınan verilerin homojenliğinin tespiti için homojenlik testleri yapılmıştır. Verilerde parametre tahminlerinin durumlarını kontrol etmek için otokorelasyon incelemesi yapılmış, verilerin otokorelasyon sergilemediği gözlemlenmiştir. Verilerin normal dağıldığını göstermek için Kolmogorov- Simirnov testi uygulanmıştır. Gruplar içi Anavo testi, Tukey testi, Scheff testi, Hotelling T2 tek değişkenli olarak verilere uygulanmıştır. Dişliler arasındaki fark tek değişkenli analizlerle tam olarak ortaya konulamadığını görülmüştür.Bir sonraki adımda, üç boyuttan alınan verilere çok değişkenli istatistiksel yöntemlerden birisi olan Manova testi yapılmıştır. Manova testi sonucunda sağlam, aşınmış, kırık ve iki kırık dişlilerin birbirinden ayırt edilebildiği görülmüştür.Düzenek dişlilerde aşınma gözlemlenene kadar çalıştırılmıştır. Bütün süreç kayıt altına alınmış ve X ? - S grafikleri çizdirilmiştir. 181 saatlik x ve y yönünden alınan veriler için Ewma grafiği çizdirilmiş ve aşınma saati tespit edilmiştir.İstatistiksel analizler çok yönlü ve çok sayıda verilerle yapılmıştır. Böylece analizlerdeki hata riski azaltılmıştır. Dişlilerdeki hatanın ne olduğu ve ne zaman oluştuğu tespit edilmiştir. Akademik ve endüstriyel anlamlar ifade eden sonuçlara dönüştürülmüştür.

In gears monitoring of conditions, deterioration trend prediction and diagnosis of faults are very important and necessary to establish the estimated maintenance method. In this context, multivariate statistical methods in detecting errors of gears were investigated. For robust, worn and broken types gears, under a specific speed and load, vibration frequencies were measured. Vibration data is taken in three dimensions simultaneously. Thus availability of multivariate statistical methods is provided.Homogeneity tests were conducted to determine the homogeneity of the received data. To check the status of parameter estimation, autocorrelation analysis was made in the data, autocorrelation is not observed. Kolmogorov-Smirnov test was applied to show normally distributed data. Anova, Tukey's, Scheffe, Hotelling T2 tests were applied to data as a single variable within the groups. In univariate analysis, the difference between gears not be determined fully was observed.In a next step, one of the multivariate statistical methods Manova test was performed. to data taken from three dimensions. Manova test results robust, worn, broken, and two broken gears was seen that distinguish between.The mechanism is operated to that observed in the gears wear. The whole process was recorded and X ? - S charts are plotted. For 181 hours of data taken in terms of x and y, EWMA chart are drawn and abrasion time were determined.Statistical analysis were made multi-faceted and numerous data. Thus, analysis reduced the risk of error. In gears, what the error is and when it occurs have been identified. The results converted into academic and industrial meanings.