Eş zamanlı Arıza Teşhisi için FPGA Tabanlı Akıllı Durum İzleme Yöntemlerinin Geliştirilmesi / Development of FPGA Based Intelligent Condition Monitoring Methods for Synchronously Fault Diagnosis

Authors : İlhan Aydın, Mehmet Karaköse, Erhan Akın

Pages : 13-22

View : 21 | Download : 12

Publication Date : 2012-10-09

Article Type : Other Papers

Abstract :  Özet Çağdaş endüstriyel sistemlerde bütün sistem başarımının iyi bir düzeyde tutulması gerekir. Bu sistemlerde asenkron motor önemli bileşenlerden biridir ve iş gücünün büyük bir kısmını karşılarlar. Bu motorlarda oluşan arızalar sistem çalışmasını önemli bir ölçüde etkiler. Bu motorlar genellikle çevrimdışı olarak belirli zamanlarda izlenir. Fakat bu yöntem hem maliyetli hem de fabrikada üretimin durmasına neden olur. Bu çalışmada asenkron motorlarda oluşan stator, rotor ve sonlandırıcı halka arızalarının gerçek zamanlı teşhisi için bir akıllı durum izleme yaklaşımı sunulmuştur. Stator arızalarının teşhisi için önerilen bulanık sistem üç faz akım sinyalinin büyüklüğünden faydalanmaktadır. Rotor ve sonlandırıcı halka arızaları ise negatif seçim tabanlı bağışık sistem algoritması ile teşhis edilmektedir. Donanımsal tasarım Altera Cyclone III FPGA insert ignore into journalissuearticles values( Sahada Programlanabilir Kapı Dizileri ); kartı üzerinde gerçekleştirilmiştir.     Abstract In modern industrial systems, the overall system performance should be hold at a good level. In these systems, induction motor is one of major components and it constitutes a big part of work-power. The faults occurred in induction motors dramatically affect the system performance. These motors are generally monitored offline in a scheduled time. However, this method is both cost and it causes breakdown of the production in a factory. In this study, an intelligent condition monitoring approach is proposed to diagnose stator and rotor faults in real time. Fuzzy system which proposed to diagnose stator faults utilizes the magnitudes of three phase currents. Rotor and end-ring faults are diagnosed by negative selection based immune system algorithm. Hardware design was implemented on Altera Cyclone III FPGA.
Keywords : FPGA, bulanık mantık, negatif seçim algoritması, arıza teşhisi, asenkron motor, Fuzzy logic, negative selection algorithm, fault diagnosis, induction motor