İndiksiyon Motorun Mekanik Arıza Teşhisinde Makine Öğrenme Yöntemlerinin Kullanılması
[ X ]
Tarih
2019
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Elektrik makinalarında erken arıza tespiti, arızanın büyüyüp hasarı yaymadan önüne geçilmesi açısından oldukça önemlidir. Arızalarınbüyümeden öngörülüsü, motorun ömrünü artırabildiğinden araştırmacıların ilgi odağı haline gelmiştir. Bu yönde çalışan araştırmacılarendüstriyel düzeyde hızlı, yorumlaması kolay ve işletme açısından uygulanabilirlik olan teknikler üzerine odaklanmıştır. Bu çalışmadaindüksiyon motorlarda oluşan kırık rotor çubuğu ve eksenden kaçıklık arızalarının sonuçlarını sunmaktadır. Sağlıklı ve hatalı koşullariçin bir indüksiyon motorun sonlu elemanlar modeli (FEM) geliştirilmiş ve analiz edilmiştir. Arızalı bir makinenin modeli, sağlıklımotorun fiziksel durum ve mekanik pozisyonları değiştirilip farklı arıza şiddetleri oluşturularak akım, gerilim, akı ve tork sinyalleriincelenmiştir. Bu farklı arıza şiddetlerine ait elektriksel sinyallerin verdiği tepkiler karşılaştırılmıştır. Elde edilen akım sinyaline aitham verilere hızlı fourier yöntemi (FFT) uygulanarak işlenmiş veriler elde edilmiştir. Öznitelik çıkarımı olarak kNN, MLP, RT gibifarklı sınıflandırma metotları ile arıza teşhisinde eğitim amaçlı kullanılmıştır. Kırık rotor çubuğuna ait farklı arıza şiddetleri ileilgilenirken, eksantriklik arızasında ise statik eksantriklik, dinamik eksantriklik ve karışık eksantriklik arızaları üzerinde durulmuştur.Ayrıca, farklı sınıflandırmalar kullanarak karşılaştırma yapılmıştır. k-NN, MLP ve RF algoritması sınıflandırma da doğruluğununoldukça belirgin olduğu tespit edilmiştir.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Mühendislik, Makine,İstatistik ve Olasılık,Bilgisayar Bilimleri, Yapay Zeka
Kaynak
Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
0
Sayı
16
