Asenkron Motor Eş Zamanlı Çoklu Arızalarının Titreşim Sinyalleri ile Çok Etiketli Sınıflandırılması

Authors : Mustafa Ercire, Abdurrahman Ünsal

Pages : 1296-1314

Doi:10.29130/dubited.1288799

View : 25 | Download : 37

Publication Date : 2024-07-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Endüstride yaygın olarak kullanılan asenkron motorlarda meydana gelen arızaların tespiti büyük öneme sahiptir. Asenkron motorlarda yaygın olarak meydana gelen arızalar elektriksel ve mekanik arızalardan oluşmaktadır. Arızaların tespiti için çeşitli yöntemler kullanılmaktadır. Yaygın kullanılan arıza tespit yöntemleri stator akımı, besleme gerilimi, titreşim, ısı ve ses gibi verileri kullanmaktadır. Bu yöntemlerde genel olarak her bir arıza türü için belirli bir yöntem kullanılmaktadır. Birden çok arızanın eş zamanlı olarak meydana geldiği durumlar için ileri seviye arıza tespit yöntemlerinin kullanılması gerekir. Bu çalışmada, asenkron motorlarda meydana gelen rotor kırığı, dış-bilezik rulman arızası, iç-bilezik rulman arızası, eksenel kaçıklık ve stator sargısı kısa-devre arızaları tekil, eş zamanlı-ikili ve eş zamanlı-üçlü olarak incelenmiştir. İncelemede 3-eksen titreşim verileri kullanılmıştır. Titreşim verilerinin istatistiksel değerlerinden öznitelik vektörleri çıkarılmıştır. Öznitelik vektörü çok etiketli sınıflandırma yönteminde girdi olarak kullanılmıştır. Çok etiketli sınıflandırma için İkili Alâka Düzeyi (Binary Relevance, BR), Etiket Güç Seti (Label Powerset, LP) ve Sınıflandırıcı Zinciri (Classifier Chain, CC) problem dönüşüm yöntemleri kullanılmıştır. Temel sınıflandırıcı olarak ise Naive Bayes (NB), K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbors, K-NN), Karar Ağacı (Decision Tree, DT) ve Destek Vektör Makinesi (Support Vector Machine, SVM) yöntemleri kullanılmıştır. LP yöntemi ile NB sınıflandırıcısının birlikte kullanımında %99,9 doğrulukta, CC yöntemi ile DT sınıflandırıcısının birlikte kullanımında %99,3 doğrulukta ve BR yöntemi ile DT sınıflandırıcısının birlikte kullanımında %97,8 doğrulukta sınıflandırma başarımına ulaşılmıştır. Problem dönüştürme yöntemi olarak LP, sınıflandırıcı olarak ise DT en yüksek başarım oranını vermektedir.
Keywords : Çok etiketli sınıflandırma, Asenkron motor arızaları, Titreşim analizi, Çoklu arıza