Minaz, Mehmet RecepYıldız, Kadriye2024-12-242024-12-2420211309-86402146-4391https://doi.org/10.24012/dumf.859644https://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/482613https://hdl.handle.net/20.500.12604/4530Üç fazlı sürekli mıknatıslı fırçasız makineler, güvenilirlik ve hata toleransının önemli olduğu birçokuygulamada kullanılır. Bu çalışmada, dış rotorlu sürekli mıknatıslı bir fırçasız doğru akım (BLDC) motorunun arızasının benzetimini yapmak için, stator faz devresine ek paralel bir empedans eklenereksargıda oluşan yalıtım bozulması modellenmiştir. Arıza empedansı, manyetik bozulmaya neden olan dolaşımakımını hesaplamak için gereklidir. Motor akım imza analizi (MCSA) arızalı motorun akım işaretleri üzerindeki değişimi göz önünde bulundurularak farklı şiddette arıza tespiti için analizler yapılır. Kısa devrearıza modellemesi sonlu elemanlar yöntemi (SEY) ile gerçekleştirilip kullanılan program ile stator çıkışişaretlerine Hızlı Fourier Dönüşümü (FFT) uygulanarak öznitelik çıkarımı elde edilmiştir. Sınıflandırıcıolarak k en yakın komşu (k-NN), çok katmanlı algılayıcı yapay sinir ağları (MLP), karar ağaçları (RT) gibifarklı sınıflandırma metotları uygulanarak kısa devre arızaların oluşumunu ve şiddetini tahmin etmedekullanılmıştır. İki farkı öz nitelik çıkarımı ile arıza tespitinin doğruluğu karşılaştırıldıktan sonra uygun öznitelik veri seti seçilip, sunulan kriterin kısa devre hatası tespit edilmiştir. Arıza tespitinde, MLPsınıflandırma metodu %80 başarı oranına sahip olmasına karşın k-NN ve RT metotlarında %100 başarı eldeedilmiştir. Bu durumda arıza tespiti için uygulanan k-NN ve RT metotlarının oldukça başarılı olduğugörülmektedir.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessMühendislikElektrik ve Elektronik,Bilgisayar BilimleriYazılım Mühendisliği,RobotikArticle12112148261310.24012/dumf.859644