Tytuł pozycji:
Bearing fault analysis utilizing fuzzy logic methodology for enhanced diagnostic accuracy
This research aims to design a tool that can be used to detect damage or malfunctions in induction motors, especially in the bearing part which is the main driving component. Using the MPU 6050 accelerometer sensor and sound sensor module with the Arduino Nano microcontroller and the HC 05 Bluetooth module as a medium for sending and acquiring signal data. The signal data obtained in the form of a datalog with the extension .txt is then processed further with Matlab software to find out information on the characteristics of sound signals and vibration signals generated by induction motor bearings. Using a cut-off signal filter low pass filter for voice signal filter processing and fast Fourier transform (FFT) to convert the time domain signal into a signal frequency domain to determine the frequency characteristics arising from the signal. From the sound and vibration signal input data obtained, the Fuzzy logic method is used to determine the bearing condition output. The developed system is capable of detecting bearings in three conditions, namely good, damaged, and alert.
Celem badań jest zaprojektowanie narzędzia, które będzie można wykorzystać do wykrywania uszkodzeń lub usterek w silnikach indukcyjnych, zwłaszcza w części łożyskowej będącej głównym elementem napędowym. Wykorzystanie czujnika akcelerometru i modułu czujnika dźwięku MPU 6050 z mikrokontrolerem Arduino Nano i modułem Bluetooth HC 05 jako medium do przesyłania i pozyskiwania danych sygnałowych. Uzyskane dane sygnałowe w postaci datalogu z rozszerzeniem .txt są następnie przetwarzane w programie Matlab w celu uzyskania informacji o charakterystyce sygnałów dźwiękowych i sygnałów wibracyjnych generowanych przez łożyska silników indukcyjnych. Zastosowanie filtra dolnoprzepustowego filtra sygnału odcinającego do przetwarzania filtra sygnału głosowego i szybkiej transformaty Fouriera (FFT) w celu konwersji sygnału w dziedzinie czasu na dziedzinę częstotliwości sygnału w celu określenia charakterystyk częstotliwości wynikających z sygnału. Na podstawie uzyskanych danych wejściowych sygnałów dźwiękowych i wibracyjnych metoda Fuzzy logic służy do określenia wyjściowego stanu łożyska. Opracowany system jest w stanie wykryć łożyska w trzech stanach: dobre, uszkodzone i czujne.
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr POPUL/SP/0154/2024/02 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki II" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2025).
