AN EXPERIMENTAL EVALUATION OF INTELLIGENT FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION FOR INDUCTION MOTORS UTILIZING MACHINE LEARNING APPROACHES

Authors : Mahmut KASAP, Eyüp ÇİNAR, Ahmet YAZİCİ, Kemal ÖZKAN

Pages : 126-136

Doi:10.31796/ogummf.853090

View : 43 | Download : 15

Publication Date : 2021-08-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Endüstri 4.0 kavramı tamamen dijital ve otonom üretimi hedefliyor. İmalat sistemlerinin düzgün çalışması için bakımlarının doğru yapılması gerekir. Ancak, gereksiz bakım, para ve zaman israfına neden olurken, gerekli bakımın atlanması da üretimde beklenmedik duruş sürelerine neden olabilir. Kestirimci bakım (PdM), arızaları erken aşamada tahmin ve teşhis etmenin yanında geleneksel bakım yaklaşımlarına kıyasla önemli maliyet tasarrufu sağlayabilecek gelecekteki ekipman arızaları için kalan faydalı ömrü belirlemeyi de amaçlamaktadır. Günümüz sensör ve veri toplama teknolojileri daha erişilebilir ve güvenilir hale geldi, bu, üreticilerin ekipmanlarını sürekli olarak izlemelerine, üretim sistemlerinde büyük hacimli veri toplamalarına ve depolamalarına yol açtı. Bu verileri makine öğrenimi (ML) algoritmalarıyla kullanmak ve ekipman arızalarının yapılarını analiz etmek, üretim kalitesini ve kapasitesini artırmaya yardımcı olabilecek üretimde bakıma ilişkin daha bilinçli kararlar alınmasını sağlayabilir. Çalışmamızda fabrikalarda farklı amaçlarla yaygın olarak kullanılan indüksiyon motorları (IM) ve arıza senaryoları hedeflenmiştir. Farklı çalışma koşulları altında iki benzer indüksiyon motorundan toplanan üç eksenli titreşim verileri incelenmiştir. Titreşim verilerinin çeşitli öznitelikleri çıkarılarak, ölçeklenmiş ve çalışma durumuna ilişkin bir durum bilgisi ile etiketlenmiştir. Elde edilen veri seti altı farklı ML algoritması ile analiz edilmekte ve performansları birbirleriyle karşılaştırılmaktadır. Bu çalışmada, umut verici deneysel sonuçlarımızı sunuyoruz ve deneysel olarak, indüksiyon motorlarında anormal çalışma koşullarının Kestirimci Bakım uygulaması için makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak başarıyla tespit edilebileceğini gösteriyoruz.
Keywords : Kestirimci bakım, Makine öğrenmesi, Titreşim analizi

ORIGINAL ARTICLE URL