IAD Index of Academic Documents
  • Home Page
  • About
    • About Izmir Academy Association
    • About IAD Index
    • IAD Team
    • IAD Logos and Links
    • Policies
    • Contact
  • Submit A Journal
  • Submit A Conference
  • Submit Paper/Book
    • Submit a Preprint
    • Submit a Book
  • Contact
  • Politeknik Dergisi
  • Volume:25 Issue:4
  • Yapay Sinir Ağlarıyla Asenkron Motor Çoklu Arızalarının Tespiti ve Sınıflandırılması

Yapay Sinir Ağlarıyla Asenkron Motor Çoklu Arızalarının Tespiti ve Sınıflandırılması

Authors : Kadir KAYA, Abdurrahman ÜNSAL
Pages : 1687-1699
Doi:10.2339/politeknik.933826
View : 39 | Download : 9
Publication Date : 2022-12-16
Article Type : Research Paper
Abstract :Asenkron motor arızalarının tespiti asenkron motorların bakımı için kritik bir konudur. Stator akımı analizi motor arızalarını tespit etmek için yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir. Asenkron motor arızalarının tespitine yönelik çok sayıda çalışma bulunmaktadır. Ancak çoklu arıza tespiti ve sınıflandırılmasına yönelik sınırlı sayıda çalışma yapılmıştır. Bu çalışmada, 3 kW bilezikli bir asenkron motorun stator kısa-devre arızaları, kırık rotor çubuğu ile iç bilezik ve dış bilezik rulman arızalarının tespiti ve sınıflandırılması çok katmanlı geri yayılım algoritmasına sahip yapay sinir ağı insert ignore into journalissuearticles values(YSA); modelleri ile gerçekleştirilmektedir. Çalışma üç aşamada gerçekleştirildi. Birinci aşamada asenkron motor tekil arızalarla birlikte test edildi. Asenkron motor stator sargısı %1, %2, %3, %4 ve %5 oranında kısa-devre edilerek, rotorda üç çubuk kırılarak ve motorun yük tarafı rulmanının iç bileziğinde ve dış bileziğinde arızalar oluşturularak ayrı ayrı test edildi. İkinci aşamada motor, %3 ve %5 stator sargısı kısa-devre arızalarıyla birlikte üç çubuğu kırık rotor ile test edildi. Üçüncü aşamada ise asenkron motor %3 ve %5 stator sargısı kısa-devre arızası, üç çubuğu kırık rotor, iç bileziği ve dış bileziği arızalı rulman ile birlikte test edildi. Bütün testlerde motor tam yük altında çalıştırılmıştır. Sunulan yöntem ile çoklu arızaların tespiti ve sınıflandırılması gerçekleştirilmiştir. Yapılan çalışmada, çoklu arıza tespitinde en yüksek başarım oranı %87 olarak elde edildi. Elde edilen sonuçlarla sunulan yöntemin uygulanabilirliği gösterilmiştir.
Keywords : Asenkron motorlar, arıza tipleri, çoklu arıza, arıza tespiti, geri yayılım yapay sinir ağları

ORIGINAL ARTICLE URL

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.


Index of Academic Documents
İzmir Academy Association
CopyRight © 2023-2026