Thesis. (M. Tech. (Mechanical Engineering))--Vaal University of Technology / Bearing condition monitoring and fault diagnosis have been studied for many years. Popular techniques are applied through advanced signal processing and pattern recognition technologies. The subject of the research was vibration condition monitoring of incipient damage in rolling element bearings. The research was confined to deep-groove ball bearings because of their common applications in industry. The aim of the research was to apply neural networks to vibration condition monitoring of rolling element bearings. Kohonen's Self-Organising Feature Map is the neural network that was used to enable an automatic condition monitoring system. Bearing vibration is induced during bearing operation and the main cause is bearing friction, which ultimately causes wear and incipient spalling in a rolling element bearing. To obtain rolling element bearing vibrations a condition monitoring test rig for rolling element bearings had to be designed and built. A digital vibration measurement acquisition environment was created in Labview and Matlab. Data from the bearing test rig was recorded with a piezoelectric accelerometer, and an S-type load cell connected to dynamic signal analysis cards. The vibration measurement instrumentation was cost-effective and yielded accurate and repeatable measurements. Defects on rolling element bearings were artificially inflicted so that a pattern of bearing defects could be established. An input data format of vibration statistical parameters was created using the time and frequency domain signals. Kohonen's Self-Organising Feature Maps were trained in the input data, utilising an unsupervised, competitive learning algorithm and vector quantisation to cluster the bearing defects on a two-dimensional topographical map. A new practical dimension to condition monitoring of rolling element bearings was developed. The use of time domain and frequency domain analysis of bearing vibration has been combined with a visual and classification analysis of distinct bearing defects through the application of the Self-Organising Feature Map. This is a suitable technique for rolling element bearing defect detection, remaining bearing life estimation and to assist in planning maintenance schedules. / National Research Foundation; Council for Scientific and Industrial Research

The choice of the topic addressed in this thesis aims to improve the service and maintenance on ceramic ball bearings in a specific test dynamometer and through an engineering approach develop tools for condition monitoring. The company connected to this thesis, AVL, is the world's largest privately owned company for development, simulation and testing technology of powertrains for passenger cars, trucks and large engines. Engine testing is a critical part of the business at AVL Sweden and unexpected bearing failure can result in long repair times and great economic losses due to loss of the testing time. In short terms, the methodological approach followed the following steps; first a thorough information retrieval regarding bearings and analysis was conducted. The search was deepened around areas such as hybrid ball bearings, bearing failure mechanisms, bearing defect frequencies, signal analysis and condition monitoring. After this a table for bearing damage detection was developed and a “step by step” guidance for condition monitoring. The tools where afterwards verified by simple testing to detect complications within the chosen system. The existing condition monitoring system that is used today revealed weaknesses as it lacked the feature of taking preventive measures. The system that is based on temperature measurements isn’t satisfactory enough, especially when it’s missing visual clarity. Service and maintenance according to specifications from the manufacturer should be scheduled to ensure operational and guarantees. Currently mounted accelerometers on the housing of the Dynas3 engine should be connected for collecting data and the total sum of energy should be calculated for simple monitoring of historical progression. This should be done by following the guidance in order to ensure proper data acquisition. The best way to implement condition monitoring showed to be by performing multi-parameter monitoring. The design of the condition monitoring system is highly connected to what to monitor and at what stage. One main consideration to keep in mind is that it’s very rare that manufacturing defects are the reason for bearing failure. Instead it derives from improper storage, transport, handling or dimensional errors and even in some cases by improperly implemented force analysis prior to bearing selection. / Huvudämnet som behandlas i detta examensarbete syftar till att förbättra service och underhåll på keramiska kullager i en viss testdynamometer och genom ett ingenjörsmässigt tillvägagångsätt utveckla verktyg för tillståndsövervakning. Företaget som är ansluten till detta examensarbete är AVL som är världens största privatägda företag för utveckling, simulering och testteknik för drivlinor för personbilar, lastbilar och stora motorer. Motorprovning är en viktig del av verksamheten vid AVL Sverige, och ett oväntat lagerhaveri kan leda till långa reparationstider och stora ekonomiska förluster på grund av utebliven test tid. I korta termer följde den metod som använts följande steg, först genomfördes en grundlig informationssökning om lager och tillhörande analyser. Efter det fördjupades sökande kring områden som hybrida kullager, lagerskademekanismer, frekvenser kopplade till lagerskador, signalanalys och tillståndsövervakning. Efter detta framställdes en tabell för detektering av lagerskador, samt en ”steg för steg” guide för tillståndsövervakning. Verktygen för tillståndsövervakning kontrolleras efteråt, genom att enkla tester genomfördes för att upptäcka komplikationer inom det valda systemet. Det övervakningssystem som används idag avslöjade svagheter genom att sakna funktionen att vidta förebyggande åtgärder. System som är baserat på temperaturmätningar är inte tillräckligt tillfredsställande, speciellt när det saknar en visuell tydlighet. Den service och underhåll som enligt tillverkarens föreskrifter påvisas bör planeras för att säkerställa drift och garantier. Nuvarande monterade accelerometrar fästa vid motorhöljet bör anslutas för att insamla data, och den totala summan av energin bör beräknas för en enkel övervakning av det historiska utvecklingsförloppet. Detta bör göras genom att följa de riktlinjer som framställts för att säkerställa korrekt datainsamling. Det bäst passande sättet att genomföra tillståndsövervakning på i detta fall visade sig vara att utföra multiparameterövervakning. Framställningen av tillståndsövervakningssystemet är starkt förknippat med vad som skall övervakas och i vilket skede. En huvudsaklig bidragande faktor att komma ihåg är att det är mycket ovanligt att fabrikationsfel är orsaken till lagerhaveri. Istället härstammar haveriet från felaktig förvaring, transportering, hantering eller dimensioneringsfel och i vissa fall av felaktigt genomförd kraftanalys inför lagerval.