Method of Statistical Analysis of Frictional and Thermal Phenomena in Selected Friction Nodes

• Autorzy: Lepiarczyk Dariusz

Identyfikatory

DOI

10.5604/01.3001.0054.9829

Warianty tytułu

PL

Metoda analizy statystycznej zjawisk tarciowo-cieplnych w wybranych węzłach tarcia

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The use of thermographic techniques or contact temperature measurements in diagnostics can be a rich source of information on the technical condition of the object examined. The application of diagnostics using thermographic techniques allows for the precise localization of malfunctioning machine components and enables effective repair without replacing properly functioning parts. This is particularly important in bearing elements, where relative rotational movement generates significant heat due to friction between cooperating components. This article presents the results of studies on selected friction joints working under various operating conditions. Based on the results obtained from the measurement and using statistical tools, a method was developed to evaluate the correct operation of the selected friction nodes The verification of the developed test method was carried out on the results obtained from thermal imaging measurements.

PL

Wykorzystanie w diagnostyce technik termowizyjnych lub pomiarów kontaktowych temperatury może być bogatym źródłem informacji o stanie technicznym badanego obiektu technicznego. Zastosowanie diagnostyki z wykorzystaniem technik termowizyjnych umożliwia precyzyjne zlokalizowanie wadliwie funkcjonujących elementów maszyn i urządzeń oraz dokonanie skutecznej naprawy bez niepotrzebnej wymiany prawidłowo działających części. Szczególnie ma to znaczenie w elementach łożyskowych, w których względny ruch obrotowy powoduje wydzielanie znacznej ilości ciepła w wyniku tarcia współpracujących elementów. W opracowaniu przedstawiono wyniki badań wykonane dla wybranych węzłów ciernych, pracujących w różnych warunkach eksploatacyjnych. Na podstawie otrzymanych wyników pomiarów z wykorzystaniem narzędzi statystycznych opracowano metodę oceny poprawnego stanu pracy wybranych węzłów tarcia. Weryfikację opracowanej metody badawczej przeprowadzono w oparciu o wyniki uzyskane z pomiarów termowizyjnych.

Słowa kluczowe

EN

diagnostics; thermal imaging; bearing; friction node

PL

diagnostyka; termowizja; łożysko; węzeł tarcia

• Wydawca: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
• Czasopismo: Tribologia
• Rocznik: 2024
• Tom: nr 4
• Strony: 55--64
• Opis fizyczny: Bibliogr. 19 poz., fot., rys., tab., wykr., wz.

Twórcy

autor

Lepiarczyk Dariusz

• AGH University of Krakow, Mickiewicza 30 Ave., Poland

• https://orcid.org/0000-0001-8762-9095

Bibliografia

• 1. Pashaev A., Iskenderov A., Musaevab M.: Method of inverse problems for thermal diagnostics of thermoelastic structures. Journal of Engineering Physics and Thermophysics. Vol. 96, No. 6, 2023.
• 2. Memari M., Szekaramiz M., Masoum M., Seibi A.: Data Fusion and Ensemble Learning for Advanced Anomaly Detection Using Multi-Spectral RGB and Thermal Imaging of Small Wind Turbine Blades. Energies 17(3), 2024.
• 3. Calderon-Uribe U., Lizarraga-Morales R.A., Guryev V.: Fault Diagnosis in Induction Motors through Infrared Thermal Images Using Convolutional Neural Network Feature Extraction. Machines 12(8), 2024.
• 4. Wiecek B., De Mey G.: Termowizja w podczerwieni: podstawy i zastosowanie. Wydawnictwo PAK, 2011.
• 5. Ju Sik Kim, Kyu Nam Choi, Sung Woo Kang: Infrared Thermal Image-Based Sustainable Fault Detection for Electrical Facilities. Sustainability 13(2), 2021.
• 6. Karabacak Y., Emre N., Ozmen N., Gumusel L.: Intelligent worm gearbox fault diagnosis under various working conditions using vibration, sound, and thermal features, Applied Acoustics, Volume 186, 2021.
• 7. Anurag C., Tauheed M., Shahab F.: Convolutional neural network-based bearing fault diagnosis of rotating machine using thermal images. Measurement, Volume 176, 2021.
• 8. Haidong S., Min X., Guangjie H., Yu Z., Jiafu W.: Intelligent Fault Diagnosis of Rotor-Bearing System Under Varying Working Conditions With Modified Transfer Convolutional Neural Network and Thermal Images. Ieee Transactions On Industrial Informatics, 2021, Volume 17, Issue: 5, pp. 3488–3496.
• 9. Jaramillo V.H., Ottewill J.R., Dudek R., Lepiarczyk D., Pawlik P.: Condition monitoring of distributed systems using two-stage Bayesian inference data fusion. Mechanical Systems and Signal Processing, 2017 vol. 87, pp. 91–110.
• 10. Lepiarczyk D.: Vibrothermography in diagnostic bearings during operations. Procedia 2015, vol. 6, pp. 145–149.
• 11. Pawlik P., Lepiarczyk D., Dudek R., Ottewill J.R., Rzeszuciński P., Wójcik M., Tkaczyk A.: Vibroacousticstudy of powertrainsoperated in changingconditions by means of order trackinganalysis. Maintenance and Reliability. 2016, Vol.18, No. 4, pp. 606–612.
• 12. Lepiarczyk D., Gawędzki W.: Vibration diagnostic of a friction process in slide bearings. Tribologia, 2018, nr 2, pp. 73–80.
• 13. Choudhary A., Mian T., Fatima S.: Convolutional neural network based bearing fault diagnosis of rotating machine using thermal images. Measurement, Volume 176, 2021.
• 14. Lepiarczyk D., Gawędzki W., Tarnowski J.: Modeling the thermal phenomena in the friction process of the sliding bearing. Tribologia, 2015, nr 6, pp. 41–48.
• 15. Sobczyk M.: Statystyka. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2008.
• 16. Wasilewska E.: Statystyka matematyczna w praktyce. Wydawnictwo Difin, Warszawa 2015.
• 17. Krysicki W.: Statystyka matematyczna. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2010.
• 18. Albrzykowski L.: Uczenie maszynowe: elementy matematyki w analizie danych. Wydawnictwo Helion, 2023.
• 19. Choudhary A., Goyal D., Letha S.S.: Infrared thermography-based fault diagnosis of induction motor bearings using machine learning. IEEE Sensors Journal, 2020, Volume 21, pp. 1727–1734.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr POPUL/SP/0154/2024/02 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki II" - moduł: Popularyzacja nauki (2025).