Osaka Üniversitesi Bilimsel ve Endüstriyel Araştırma Enstitüsü ve NTN Yeni Nesil Araştırma Birliği Laboratuvarları’ndan bilim insanları, rulmanların ömrünü hassas bir şekilde tahmin etmek için konvoksiyonel sinir ağları ve Bayes hiyerarşik modellemeyi birleştiren bir makine öğrenim yöntemi geliştirdiler. Bu çalışma, hem bakım programlarını yönetmeye hem de verimliliği ve güvenliği en üst düzeye çıkarmaya yardımcı olan yeni endüstriyel izleme yöntemlerine yol açabilir.
Bir rulman, yuvarlanma elemanları (toplar veya silindirler) ile ayrılmış iki halkadan oluşur. Yuvarlanma kolaylığı nedeniyle, halkalar çok az sürtünme ile birbirine göre dönebilir. Rulmanlar, dönen elemanlara sahip tüm otomatik makineler için gereklidir. Aslında günlük hayatta hemen hemen her makinede kullanılan rulmanlar, kısa sürede aşınma ve yıpranma nedeniyle arızalanır, ancak halkalara erişilemediğinden veya makinenin arıza süresi çok maliyetli olduğundan genellikle potansiyel kusurlar kolayca onarılamaz.
Şimdi ise, Osaka Üniversitesi’ndeki bir araştırmacı ekip, titreşim spektrumunu temel alarak rulmanların kalan yararlı ömrünü tahmin etmek için makine öğrenimini kullandılar ve kalan ömrü tahmin etmeyi başardılar. Bir rulmanın içindeki hasarlar kötüleştikçe titreşim genliğinin dalgalanmaya başladığı bilinmektedir. Bu nedenle bilim adamları, zamanın bir fonksiyonu olarak farklı frekansların yoğunluğunu gösteren bir spektrogram yarattılar.
Rulmanların Ömrü Tahmin Edilebilir Mi?
Araştırmacı yazar Masashi Kitai, “Rulmanların kalan yararlı yaşam eğrisini tahmin etmek, titreşim özelliklerinin düzensiz dalgalanması nedeniyle genellikle zordur,” diyor. Bu nedenle araştırma süresince, kalan ömür de dahil olmak üzere parametreleri çıkarmak için Bayes hiyerarşik modellemesi kullanıldı. Bu yaklaşım bilim adamlarının, sonuçları ilişkili belirsizliklerle birlikte tek bir tahmin kümesine entegre etmelerine izin verdi. Test sırasında kullanılan bu yöntem kalan tahmini kullanım ömrünün hesaplanmasını yaklaşık % 32 oranında artırdı.
Araştırmacıların rulmanların kalan ömrünü hesaplayabilecek bir teknoloji geliştirmesi, hem teknolojiye dayalı endüstriyel makinelerin daha verimli bir şekilde sürdürülmesine hem de çevresel yükün ve ekonomik kaybın azalmasına neden olabilir. Özellikle teknolojinin hala gelişmekte olduğu günümüz dünyasında rulmanların hasarının ne düzeyde olduğunu tahmin edebilmek, gelecekte karşımıza çıkacak çok çeşitli mekanik parçalar için de oldukça yararlı olacaktır.