PREDICTIVE MAINTENANCE OF COMPRESSOR USING THINGSPEAK IOT PLATFORM

Abstract

Çeşitli üretken uygulamalar için basınçlı hava sağlamak için endüstri ve mühendislik endüstrilerinde sık kullanılan hava kompresörleri kullanılır. Hava Kompresörlerinin gerektiğinde hazır ve kullanılabilir olmalarına güvenilmektedir ve herhangi bir geçici askıya alma veya kesinti, basınçlı havaya dayalı üretim süreçleri üzerinde etkili olacaktır. Herhangi bir bakım mühendisinin raporlarına göre, yataklar, valf kanatları, V kayışları ve piston segmanları gibi ekipmanlar pistonlu hava kompresörlerinde daha yüksek düzeyde arızaya katkıda bulunur. Araştırmacılar, kusuru teşhis etmek ve düzeltici bir önlem önermek için endüstri tarafından çok takdir edilecek uygun bir ekipman oluşturmak için çaba sarf ediyor. Bu alanda, denetimli bir öğrenme metodolojisi kullanılarak deneysel bir kurulumdan toplanan titreşim verileriyle bir araştırma yapılmıştır. Arıza durumlarının çeşitli kombinasyonları için aynı istatistiksel yönleri alındı ve arızayı daha doğru ve en kısa sürede tanımlayacak en uygun olanı belirlemek için farklı algoritmalar kullanılarak incelendi. Uzun ömrü ve uygun bakımı sağlamak için düzenli olarak izlenmesi ve denetlenmesi gereken herhangi bir alet veya makine. Güvenilirliği sağlamak için zaman ve frekans alanında makine durumunun izlenmesi şüphesiz gereklidir. Durum izleme, bir arızanın başlangıcını gösterebilecek önemli bir değişikliği tespit etme açık amacı ile bir makinenin durum parametresini (titreşim, sıcaklık vb.) gözlemleme yöntemidir. Diğer yandan matlab simülasyonu, herhangi bir elektronik ve mekanik tasarımı simüle etmek için kullanılabilir bir uygulama için bilgisayar aracılığıyla sayısal sonuçlar elde etmek ve ayrıca sistemi tasarlamaya başlamadan önce sonuçların geçerliliğini sağlamak için günümüz dünyasında üretim ve teknolojide çok gereklidir. gerçek dünyada, bu araştırmada sistemimizde bir Simulink modeli kullanılmış ve simülasyon sonuçları görüntülenmiştir. Günümüz dünyasında, Nesnelerin İnterneti (IoT), herhangi bir makinenin durumunu sürekli olarak izlemek için en etkili yaklaşım ve teknolojidir. Wi-Fi modülü ESP8266 aracılığıyla, kompresörlerdeki titreşimler ve sıcaklık ile sinyallerdeki değişiklikler buluta iletilecektir. Bu sinyaller zamansal alanda sıralıdır. Fast-Fourier dönüşümü, zaman alanı dizisini incelemek ve frekans alanına dönüştürmek için kullanılır.Frequenting air-compressors are used in the industrial and engineering industries to provide compressed air for a variety of productive applications. Air- Compressors are relied up-on to be ready and available when needed, and any temporary suspension or interruption will have an impact on the production processes that rely on compressed air. According to any maintenance engineer's reports, equipment's such as bearings, valve blades, V-belts, and piston rings contribute to a higher-level of failure in a reciprocating air-compressor. Researchers are making efforts to create an appropriate equipment, which would be greatly appreciated by the industry, for diagnosing the defect and recommending a corrective measure. A research was conducted in this area, with vibration data gathered from an experimental-setup using a supervised learning methodology. Statistical aspects of the same were retrieved for various-combinations of fault situations and examined using different algorithms in order to determine the optimal one that will identify the fault with more-accuracy and in the shortest amount of time. Any instrument or machine that needs to be monitored and inspected on a regular basis to ensure its long life and proper maintenance. Machine condition monitoring in the time and frequency domain is unquestionably required to ensure reliability. Condition monitoring is a method of observing a machine's condition parameter (vibration, temperature and etc.), with the explicit objective of detecting a substantial change that could indicate the onset of a malfunction It's an important part of compressor predictive maintenance and lowering compressor downtime. in other hand matlab simulation is very necessary in today's world manufacturing and technology for usable application for simulating any electronic and mechanical design in order to obtain numerical results through the computer, as well as to ensure the validity of the results before starting to design the system in the real world, in this research a Simulink model has been used in our system and simulation results has been displayed. In today's world, the Internet of Things (IoT) is the most effective approach and technology for continuously monitoring the state of any machine. Through the Wi-Fi module ESP8266, vibrations and temperature in compressors, as well as changes in signals, will be communicated to the cloud. These signals are in order in the temporal domain. The Fast Fourier transform is used to examine and convert the time domain sequence into the frequency domain.