المجلة الدولية للعلوم والتقنية

International Science and Technology Journal

مجلة علمية محكمة ينشرها

تحت إشراف


مجلة مفتوحة الوصول

ISSN: 2519-9854 (Online)

ISSN: 2519-9846 (Print)

DOI: www.doi.org/10.62341/ISTJ

مجلة علمية محكّمة تهتم بنشر البحوث والدراسات في مجال العلوم التطبيقية، تصدر دورياً تحت إشراف نخبة من الأساتذة

ينشرها

تحت إشراف

IOT Based Condition Monitoring and Fault Detection for Rotating Machine

الملخص
مع تطور الاتصالات اللاسلكية وتكنولوجيا Micro Electro Mechanical Systems (MEMS)، أصبح من الأسهل مراقبة حالة الماكينات الدوارة من خلال تركيب مستشعر MEMS اللاسلكي المضغوط مباشرةً على الجهاز، والذي لديه القدرة على توفير معلومات أكثر دقة حول الجهاز الدوار. في هذا البحث تم قياس درجة حرارة المروحة وإرسالها إلى السحابة عبر NODEMCU esp 8266 E12 والتي تحتوي على المعالجات الدقيقة واتصال Wi-Fi مما يوفر طريقة سهلة للتحكم في المستشعر. لتقييم أداء الطريقة تم جمع البيانات في ظل شرطين مختلفين وهما حالة صحية وخاطئة ثم تم تحليل البيانات المخزنة باستخدام MATLAB واستخدمت لمراقبة حالة الجهاز واكتشاف العيوب. تظهر النتائج التجريبية أن الطريقة المقترحة يمكن أن تشير بوضوح إلى الخطأ وبالتالي توفير طريقة موثوقة واقتصادية لمراقبة حالة الآلات والكشف عن الاعطال.
Abstract
With recent development in wireless communication and Micro Electro Mechanical Systems (MEMS) technology, it becomes easier to monitor rotating machinery condition by mounting compact wireless MEMS sensor directly on the machine, which has the potential to provide accurate information about the rotating machine. MEMS sensors are optimal for wireless measurements and internet of things (IOT) applications, which makes them a good option for remote condition monitoring. A cost-effective CM system is necessary to ensure that machines can work properly over long time of efficient operation with the required accuracy. Therefore, systems that use advanced technologies and techniques for predictive maintenance, such as IoT sensor communication are essential. In this paper, the temperature of fan was measured and sent to cloud via NODEMCU esp 8266 E12 bored that contain microprocessor and Wi-Fi connection providing an easy way to control the sensor. To evaluate the performance of the method, data was collected under two different conditions which are healthy and faulty condition. Then, the stored data was analyzed using MATLAB and used for machine condition monitoring and fault detection. The experimental results show that the proposed method can clearly indicate the fault, thus providing a reliable and economical method for machine condition monitoring and fault detection