Aşırı Öğrenme Makinası Yöntemi ile Sürekli Mıknatıslı Senkron Motorun Moment Verileri Kullanılarak Sargı İzolasyonu Arızasının Tespiti

Authors : Ferhat ÇIRA

Pages : 7-15

View : 14 | Download : 8

Publication Date : 2020-02-06

Article Type : Research Paper

Abstract :Elektrik makinalarının arızalarının erken tespitinin yapılmaması, felaketle sonuçlanabilecek arızalara neden olduğu bilinmektedir. Endüstride en çok kullanılan motorların asenkron motorlar olması sebebiyle durum izleme ve arıza tespiti bu makinalar üzerine yoğunlaşmıştır. Oysa hassas hız ve konum kontrolü gerektiren uygulamalarda sürekli mıknatıslı motorların insert ignore into journalissuearticles values(SMSM); kullanılmaya başlanmasıyla birçok araştırmacı bu motorların arıza tespiti çalışmaları yaygınlaştı. SMSM’lerin hassas hız ve konum kontrolü kabiliyetleri tamamen sağlıklı çalışmalarına bağlıdır. En küçük bir arıza sonucu bu hassasiyet kaybolabileceğinden bu tür motorlarda arızanın erkenden tespit ve teşhis edilebilmesi çok önemlidir. Bu çalışmada SMSM’lerde sıkça meydana gelen stator izolasyon arızasının erken evrede arıza tespiti için bir boyutlu yerel ikili desenler insert ignore into journalissuearticles values(1b-YİÖ); tabanlı öznitelik çıkarım yöntemi kullanılmıştır. Bu amaçla sağlıklı ve farklı kısa devre arıza oranlarına sahip SMSM’lerdenlabview programı tabanlı veri toplama kartı ile moment verileri alınmıştır. Sağlıklı ve arızalı motorlardan alınan moment işaretlerine1b-YİÖ uygulanmış ve histogramları elde edilmiştir. Elde edilen histogramlar ile sağlıklı ve arızalı motorların öznitelikleri oluşturularak aşırı öğrenme makinesi insert ignore into journalissuearticles values(AÖM); yöntemi ile işaretler sınıflandırılmıştır. Arızanın tespitinin erken evrede yapılabilmesi için önerilen bu yaklaşım ile oldukça büyük bir başarı sağlandığı görülmüştür. Bu amaçla üretilen farklı arıza şiddetine sahip motorların farklı hız ve yüklenme koşulları altında yapılan deneyler ile yöntemin başarısı doğrulanmıştır. Böylece daha önce literatürde olmayan bir yöntem ile SMSM’nin stator izolasyon arızasının tespiti yüksek güvenirlikli ve başarıyla yapılmıştır. 
Keywords : Tek boyutlu İkili örüntü yöntemi, Öznitelik çıkarma, Arıza tespiti, Sınıflandırma