İndiksiyon Motorun Mekanik Arıza Teşhisinde Makine Öğrenme Yöntemlerinin Kullanılması

Authors : Mehmet MİNAZ, Kadriye YILDIZ

Pages : 881-904

Doi:10.31590/ejosat.596898

View : 23 | Download : 13

Publication Date : 2019-08-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Elektrik makinalarında erken arıza tespiti, arızanın büyüyüp hasarı yaymadan önüne geçilmesi açısından oldukça önemlidir. Arızaların büyümeden öngörülüsü, motorun ömrünü artırabildiğinden araştırmacıların ilgi odağı haline gelmiştir. Bu yönde çalışan araştırmacılar endüstriyel düzeyde hızlı, yorumlaması kolay ve işletme açısından uygulanabilirlik olan teknikler üzerine odaklanmıştır. Bu çalışmada indüksiyon motorlarda oluşan kırık rotor çubuğu ve eksenden kaçıklık arızalarının sonuçlarını sunmaktadır. Sağlıklı ve hatalı koşullar için bir indüksiyon motorun sonlu elemanlar modeli (FEM) geliştirilmiş ve analiz edilmiştir. Arızalı bir makinenin modeli, sağlıklı motorun fiziksel durum ve mekanik pozisyonları değiştirilip farklı arıza şiddetleri oluşturularak akım, gerilim, akı ve tork sinyalleri incelenmiştir. Bu farklı arıza şiddetlerine ait elektriksel sinyallerin verdiği tepkiler karşılaştırılmıştır. Elde edilen akım sinyaline ait ham verilere hızlı fourier yöntemi (FFT) uygulanarak işlenmiş veriler elde edilmiştir. Öznitelik çıkarımı olarak kNN, MLP, RT gibi farklı sınıflandırma metotları kullanılmıştır. Kırık rotor çubuğuna ait farklı arıza şiddetleri ile ilgilenirken, 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 doğruluğunun oldukça belirgin olduğu tespit edilmiştir.
Keywords : İndiksiyon motor, veri madenciliği, öznitelik çıkarımı, arıza tespiti