Methodologies for remaining useful life estimation with multiple sensors in rotating machinery

The focus of this thesis was the development of failure prognosis methods (prognostics) in rotating machinery with use of multiple sensors digital signal processing and machine learning techniques. The motivation stems from the void in literature concerning prognostics in meshing gearboxes. Moreover...

Πλήρης περιγραφή

Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Κύριος συγγραφέας: Δημήτριος, Ρούλιας
Άλλοι συγγραφείς: Κωστόπουλος, Βασίλειος
Μορφή: Thesis
Γλώσσα:English
Έκδοση: 2015
Θέματα:
Διαθέσιμο Online:http://hdl.handle.net/10889/8258
id nemertes-10889-8258
record_format dspace
institution UPatras
collection Nemertes
language English
topic Prognostics
Diagnostics
Support vectors
Proportional hazards
Gear boxes
Rolling bearings
Independent components analysis
Προγνωστική
Διαγνωστική
Διανύσματα υποστήριξης
Αναλογικός κίνδυνος
Κιβώτια ταχυτήτων
Κυλιόμενα έδρανα
Ανάλυση σε ανεξάρτητες συνιστώσες
621.822
spellingShingle Prognostics
Diagnostics
Support vectors
Proportional hazards
Gear boxes
Rolling bearings
Independent components analysis
Προγνωστική
Διαγνωστική
Διανύσματα υποστήριξης
Αναλογικός κίνδυνος
Κιβώτια ταχυτήτων
Κυλιόμενα έδρανα
Ανάλυση σε ανεξάρτητες συνιστώσες
621.822
Δημήτριος, Ρούλιας
Methodologies for remaining useful life estimation with multiple sensors in rotating machinery
description The focus of this thesis was the development of failure prognosis methods (prognostics) in rotating machinery with use of multiple sensors digital signal processing and machine learning techniques. The motivation stems from the void in literature concerning prognostics in meshing gearboxes. Moreover, there are several but inconclusive works regarding bearing prognosis. Few research groups have studied multi-hour fatigue gear experiments and this was one of the contributions of this thesis. Moreover, the study expanded beyond the sheer application of vibration monitoring with the addition of an Oil Debris Monitoring probe (ODM) as well as Acoustic emission (AE). The method of AE monitoring is, once again, proposed as a robust technique for failure prognosis being better correlated with gear pitting level compared to the classic vibration monitoring technique. Moreover, judging from ODM recordings the gear pitting comprises of two phases i) a linear phase, with an almost constant pitting rate and ii) a very short non linear phase where the pitting rate increases exponentially, an explicit indication of a critical failure. Multi-hour gear experiments that are close to real scale applications are very demanding in time as well as in invested capital. To bypass this shortfall a gear failure like simulation is proposed. The simulation framework is based on real life experiments and is applied to assess a number of data-driven Remaining Useful Life (RUL) estimation techniques namely i) Proportional Hazards Μodel (PHM), ii) ε- Support Vector Regression ε-SVR and iii) Exponential extrapolation based on bootstrap sampling. In the current thesis a feature extraction scheme for prognosis is proposed and assessed based on time domain, frequency domain statistical features and Wavelet Packet (WP) energy derived from AE and vibration recordings. ICA is proposed as a preferable fusion technique for gear failure prognostics. Application of ICA for feature fusion provided a clear improvement regarding the earlier presented bootstrap extrapolation technique. Bearings are also taken into account since they are closely connected to gearboxes. In the current thesis a wavelet denoising method is proposed for bearing vibration recordings aiming to the improvement of the diagnostic and prognostic potential of vibration. Finally the importance of data fusion is highlighted in the case of bearings. It is observed that a feature extraction scheme can generalize the application of prognostics, even in cases where RMS may yield no important degradation trend.
author2 Κωστόπουλος, Βασίλειος
author_facet Κωστόπουλος, Βασίλειος
Δημήτριος, Ρούλιας
format Thesis
author Δημήτριος, Ρούλιας
author_sort Δημήτριος, Ρούλιας
title Methodologies for remaining useful life estimation with multiple sensors in rotating machinery
title_short Methodologies for remaining useful life estimation with multiple sensors in rotating machinery
title_full Methodologies for remaining useful life estimation with multiple sensors in rotating machinery
title_fullStr Methodologies for remaining useful life estimation with multiple sensors in rotating machinery
title_full_unstemmed Methodologies for remaining useful life estimation with multiple sensors in rotating machinery
title_sort methodologies for remaining useful life estimation with multiple sensors in rotating machinery
publishDate 2015
url http://hdl.handle.net/10889/8258
work_keys_str_mv AT dēmētriosroulias methodologiesforremainingusefullifeestimationwithmultiplesensorsinrotatingmachinery
AT dēmētriosroulias methodologiesektimēsēstēsenapomenousaszōēsperistrephomenōnsystēmatōnmetaphorasischyosmechrēsēpollaplōnaisthētērōn
_version_ 1771297167919546368
spelling nemertes-10889-82582022-09-05T06:58:44Z Methodologies for remaining useful life estimation with multiple sensors in rotating machinery Μεθοδολογίες εκτίμησης της εναπομένουσας ζωής περιστρεφόμενων συστημάτων μεταφοράς ισχύος με χρήση πολλαπλών αισθητήρων Δημήτριος, Ρούλιας Κωστόπουλος, Βασίλειος Φασόης, Σπήλιος Mba, David Λούτας, Θεόδωρος Δέντσορας, Αργύρης Γρουμπός, Πέτρος Φακωτάκης, Νικόλαος Dimitriοs, Roulias Prognostics Diagnostics Support vectors Proportional hazards Gear boxes Rolling bearings Independent components analysis Προγνωστική Διαγνωστική Διανύσματα υποστήριξης Αναλογικός κίνδυνος Κιβώτια ταχυτήτων Κυλιόμενα έδρανα Ανάλυση σε ανεξάρτητες συνιστώσες 621.822 The focus of this thesis was the development of failure prognosis methods (prognostics) in rotating machinery with use of multiple sensors digital signal processing and machine learning techniques. The motivation stems from the void in literature concerning prognostics in meshing gearboxes. Moreover, there are several but inconclusive works regarding bearing prognosis. Few research groups have studied multi-hour fatigue gear experiments and this was one of the contributions of this thesis. Moreover, the study expanded beyond the sheer application of vibration monitoring with the addition of an Oil Debris Monitoring probe (ODM) as well as Acoustic emission (AE). The method of AE monitoring is, once again, proposed as a robust technique for failure prognosis being better correlated with gear pitting level compared to the classic vibration monitoring technique. Moreover, judging from ODM recordings the gear pitting comprises of two phases i) a linear phase, with an almost constant pitting rate and ii) a very short non linear phase where the pitting rate increases exponentially, an explicit indication of a critical failure. Multi-hour gear experiments that are close to real scale applications are very demanding in time as well as in invested capital. To bypass this shortfall a gear failure like simulation is proposed. The simulation framework is based on real life experiments and is applied to assess a number of data-driven Remaining Useful Life (RUL) estimation techniques namely i) Proportional Hazards Μodel (PHM), ii) ε- Support Vector Regression ε-SVR and iii) Exponential extrapolation based on bootstrap sampling. In the current thesis a feature extraction scheme for prognosis is proposed and assessed based on time domain, frequency domain statistical features and Wavelet Packet (WP) energy derived from AE and vibration recordings. ICA is proposed as a preferable fusion technique for gear failure prognostics. Application of ICA for feature fusion provided a clear improvement regarding the earlier presented bootstrap extrapolation technique. Bearings are also taken into account since they are closely connected to gearboxes. In the current thesis a wavelet denoising method is proposed for bearing vibration recordings aiming to the improvement of the diagnostic and prognostic potential of vibration. Finally the importance of data fusion is highlighted in the case of bearings. It is observed that a feature extraction scheme can generalize the application of prognostics, even in cases where RMS may yield no important degradation trend. Η παρούσα εργασία εστιάζεται στην ανάπτυξη μεθοδολογιών πρόβλεψης τελικής αστοχίας σε περιστρεφόμενα συστήματα με χρήση πολλαπλών αισθητήρων και μεθόδων μηχανικής μάθησης και επεξεργασίας σήματος. Το κίνητρο προήλθε από το κενό που υπάρχει στη βιβλιογραφία όσον αφορά την προγνωστική σε κιβώτια ταχυτήτων. Η προγνωστική σε έδρανα έχει μεν μελετηθεί αλλά σε μικρό βαθμό και η παρούσα εργασία έρχεται να συμβάλλει και σε αυτό τον τομέα. Στα πλαίσια αυτής της εργασίας εκπονήθηκε ένας αριθμός πειραμάτων κόπωσης κιβωτίων ταχυτήτων. Η μελέτη επεκτάθηκε πέραν της παρακολούθησης κατάστασης με τη μέθοδο των κραδασμών και συγκεκριμένα μελετήθηκαν καταγραφές σωματιδίων σιδήρου στο λιπαντικό (ODM) καθώς και Ακουστική Εκπομπής (AE). Η μέθοδος ΑΕ ευρέθη πιο στενά συσχετισμένη με τη σταδιακή υποβάθμιση της ακεραιότητας του κιβωτίου ταχυτήτων σε σχέση με τις καταγραφές κραδασμών. Επίσης με βάση τις καταγραφές του αισθητήρα σωματιδίων σιδήρου διακρίθηκαν δύο στάδια  υποβάθμισης i) μια γραμμική περιοχή με σχεδόν σταθερό ρυθμό απελευθέρωσης υλικού από την επιφάνεια των δοντιών και ii) μια σύντομη αλλά έντονα μη γραμμική αύξηση στο ρυθμό αυτό πολύ κοντά στο τέλος της λειτουργίας του κιβωτίου. Tα πολύωρα πειράματα κόπωσης σε γρανάζια είναι πολύ απαιτητικά. Για να παρακαμφθεί αυτή η δυσκολία αναπτύχθηκε ένα φαινομενολογικό μοντέλο για αναπαραγωγή χρονοσειρών που ομοιάζουν σε καταγραφές γραναζιών σε κόπωση. Το μοντέλο αυτό στηρίχθηκε σε πραγματικά πειράματα κόπωσης. Έτσι έγινε δυνατό να εξεταστούν και να συγκριθούν ένας αριθμός μεθοδολογιών εκτίμησης εναπομένουσας ζωής και συγκεκριμένα i) Proportional Hazards Model (PHM), ii) ε- Support Vector Regression ε-SVR και iii) Exponential extrapolation βασισμένο σε μια διαδικασία bootstrap sampling. Στην παρούσα μελέτη προτείνεται ένα σύνολο παραμέτρων προερχόμενο από το πεδίο της συχνότητας, του χρόνου και κυματοπακέτων. Αυτό, συνδυαζόμενο με μια διαδικασία σύμπτυξης δεδομένων (ανάλυση σε πρωταρχικές και ανεξάρτητες συνιστώσες) αξιοποιείται για πρόγνωση σε γρανάζια σε κόπωση. Η τεχνική ανεξάρτητων συνιστωσών προτείνεται σαν προτιμότερη από τη σκοπιά της προγνωστικής καθώς βελτιώνει την εκτίμηση της εναπομένουσας ζωής. Η εργασία επεκτάθηκε και σε έδρανα κύλισης. Προτάθηκε μια διαδικασία wavelet denoising η οποία ενισχύει τόσο τη διαγνωστική όσο και την προγνωστική δυνατότητα του αισθητήρα κραδασμών. Τέλος, η σημασία της εξαγωγής παραμέτρων υπογραμμίζεται και στην περίπτωση της προγνωστικής σε έδρανα. Συνδυάζοντας πολλαπλές παραμέτρους και αισθητήρες κραδασμών μαζί με ένα μοντέλο ε-SVR παρέχεται ένα ολοκληρωμένο μοντέλο πιθανοτικής εκτίμησης εναπομένουσας ζωής σε έδρανα κύλισης ακόμα και σε περιπτώσεις που η τιμή RMS των κραδασμών δεν παρέχει πληροφορία. 2015-01-13T11:43:36Z 2015-01-13T11:43:36Z 2014-07-14 2015-01-13 Thesis http://hdl.handle.net/10889/8258 en Η ΒΚΠ διαθέτει αντίτυπο της διατριβής σε έντυπη μορφή στο βιβλιοστάσιο διδακτορικών διατριβών που βρίσκεται στο ισόγειο του κτιρίου της. 0 application/pdf