Diagnosis of pattern of unbalanced rigid rotor bearing forces
PHYSICAL DESCRIPTION
Other Physical Details
۵۶۱ ص.
NOTES PERTAINING TO TITLE AND STATEMENT OF RESPONSIBILITY
Text of Note
محمد رضا همایی نژاد
DISSERTATION (THESIS) NOTE
Dissertation or thesis details and type of degree
کارشناسی
Body granting the degree
صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
Date of degree
۱۴۰۰
SUMMARY OR ABSTRACT
Text of Note
در سیستم های چرخان صنعتی به دلایل مختلف مانند نا همراستایی یاتاقانی و همچنین وجود نامیزانی های جرمی، نیرو های مختلفی در یاتاقان تولید می شود. با تحلیل و بازشناخت الگوی نیرو های یاتاقانی می توان در مورد مقدار نامیزانی ها، فاصله آنها از محور چرخش و همچنین وجود نامیزانی ها در صفحات مختلف موازی قضاوت کرد. با استفاده از نتایج بدست آمده از تحلیل و بازشناخت الگوی نیروهای یاتاقانی، می توان استاندارد هایی را تدوین نمود که بر اساس آن مهندسان تعمیر و نگهداری ماشین آلات دوار بتوانند نسبت به وجود نامیزانی های جرمی زیان آور و افزاینده هزینه های تعمیر و نگهداری ماشین، اقدامات لازم را انجام دهند. برای انجام این تحقیق، نامیزانی های جرمی متعدد با زوایای مشخص در صفحات مختلف با فواصل معین، در شرایط کاری مختلف اعم از سرعت یا موقعیت مختلف جرم های نامیزان روی یک محور چرخان قرار داده می شود و سپس معادلات حرکت و نیرو های موجود در یاتاقان های غیر منعطف صلب و کاملا همراستا بدست می آید. با داشتن معادلات و حل عددی آنها، اصول دینامیکی صحه گذاری می شوند و در پی آن الگوهای نیرویی یاتاقان استخراج و تاثیر هر کدام از متغیرهای دینامیکی روتور مورد تحلیل قرار می گیرند. در ادامه با استفاده از روش های مبتنی بر هوش مصنوعی، الگوی نیرو های یاتاقانی بازشناخت شده و مشخصات جرم های نامیزان اعم از مقدار، فاصله از محور چرخان و زاویه و همچنین نوع نامیزانی مورد بررسی قرار داده می شوند. دقت دستیابی به هر 8 متغیر نامیزانی 14.0 و پس از زدودن همپوشانی ها دقت دستیابی به 5 متغیر نامیزانی 59.0 گزارش شد. همچنین با پیاده سازی شبکه ی عصبی تعداد سنسورهای مورد نیاز کاهش پیدا کرد و در ادامه با بهره گیری از شبکه ی عمیق اصل امکان پیاده سازی هر نامیزانی دینامیکی با استفاده از تنها دو جرم مورد بررسی قرار گرفت.
Text of Note
In industrial rotating systems, different forces are produced in bearings for various reasons, such as bearing misalignment as well as the presence of unbalance. by analyzing and recognizing the pattern of bearing forces, one can judge the magnitude of unbalance, their distance from the axis of rotation and presence of unbalance in different parallel planes. Using the results obtained from the analysis and recognition of the bearing force pattern, it is possible to formulate standards, according to which the maintenance engineers of rotary machines can make necessary actions to recognize harmful unbalanced masses and balance rotors. To conduct this research, multiple unbalanced mass specified with specific angles on different planes, in different working conditions, including different speeds or positions, are placed on a rotating axis, and then the equations of motion and forces in stiff and perfectly aligned rigid bearings are obtained. By having equations and their numerical solution, the dynamic principles are validated and then the bearing force patterns of the bearing and the effect of each of the dynamic variables of the rotor are analyzed. Then, using Artificial Intelligence and Neural Networks, the pattern of bearing forces is recognized and the characteristics of the nominal masses, including the amount, distance from the rotating axis and angle, as well as the type of unbalance are determined. The average accuracy of predicting all 8 output variables was 0.41 and after reducing the overlaps, the accuracy of achieving 5 variables was 0.95. Also, with the implementation of the neural network, the number of required sensors was reduced, and then, using a deep network, the possibility of implementing any dynamic unbalance using only two imbalance was investigated.