Güç Elektroniğinde Arıza Tespiti ve Elektrik Motorlarının Korunması için Yapay Zeka Destekli Sistemler
Fault Detection in Power Electronics and Artificial Intelligence–Assisted Systems for the Protection of Electric Motors
- Tez No: 1005444
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET TACİDDİN AKÇAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Haliç Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışması, güç elektroniği tabanlı dönüştürücü topolojilerinden anahtarlamalı güç kaynakları ve elektrik motorlarında özellikle üç fazlı asenkron motorların arıza tespiti ve koruma problemlerini, veri odaklı yapay zekâ yöntemleriyle ele alan iki vaka çalışmasını ortak bir karar-destek bakışı altında birleştirmeyi amaçlamaktadır.Bu yaklaşımın temel motivasyonu; klasik eşikli röle temelli korumaların, erken evre bozulmaları her zaman güvenilir biçimde yakalayamaması ve değişken işletim koşullarında ayar hassasiyetinin artmasıdır. Birinci vaka çalışmasında, 80/230VAC 60W regüle edilmiş 24V çıkışlı flyback topolojisi 65 kHz anahtarlamalı güç kaynağı tarafında bileşen parametrelerinin zamanla bozulmasıyla ortaya çıkan kademeli arızaların erken yakalanması hedeflenmiştir. Bu kapsamda giriş–çıkış elektriksel büyüklükleri ile çıkış dalgalanması ve anahtarlama elemanlarına ait sıcaklık gibi fiziksel göstergelerden yararlanılarak, arıza tespiti ve mümkün olduğunda arızalı bileşenin işaretlenmesine yönelik veri-tabanlı bir teşhis hattı kurgulanmıştır. İkinci vaka çalışmasında ise üç fazlı asenkron motorların korunması, yalnızca eşik mantığıyla sınırlı kalmayacak şekilde; değişken çalışma koşullarında veri toplayan ve karar-destek üreten yapay zekâ destekli röle yaklaşımıyla ele alınmıştır. Bu bölümde, etiketli veri kıtlığı ve koşul çeşitliliği gibi saha zorluklarına karşı genellenebilirliği güçlendirmek amacıyla transfer öğrenme gibi stratejiler değerlendirme motivasyonuna dâhil edilmiştir.Her iki çalışma için ortak metodoloji; güvenilir veri toplama ve zaman damgası, senaryo-temelli etiketleme Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme model eğitimi-performans değerlendirmesi ve pratik uygulanabilirlik ile yorumlanabilirliği birlikte gözeten bir çerçeve olarak yapılandırılmıştır.Bu yönüyle tez, anahtarlamalı güç kaynağı ve üç fazlı asenkron motor tarafında bakım ve koruma kararlarını daha erken ve daha güvenilir hâle getirecek bütünleşik bir yaklaşım sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
This thesis aims to unify two data-driven artificial intelligence case studies—namely, switched-mode power supplies (SMPS) based on power-electronics converter topologies and fault detection/protection of electric motors, particularly three-phase induction motors—under a common decision-support perspective. The main motivation of this approach is that conventional threshold-based relay protections may not always capture early-stage degradations reliably, while their parameter tuning becomes increasingly sensitive under varying operating conditions.In the first case study, early detection of progressive faults arising from the gradual degradation of component parameters is targeted for an 80–230 VAC, 60 W regulated flyback SMPS with a fixed 24 V output operating at 65 kHz. In this context, a data-driven diagnostic pipeline is constructed by leveraging electrical input–output quantities as well as physical indicators such as output ripple and temperature measurements of switching components, with the objective of fault detection and, when feasible, identification of the faulty component.In the second case study, the protection of three-phase induction motors is addressed beyond pure threshold logic by proposing an AI-assisted relay approach that collects operational data under varying conditions and produces decision-support outputs. In this part, strategies such as transfer learning are incorporated into the evaluation motivation to enhance generalization against field challenges, including scarcity of labeled data and diversity of operating conditions.For both studies, the common methodology is structured as a framework that jointly considers reliable data acquisition with timestamping, scenario-based labeling, training and performance evaluation of machine learning and deep learning models, and practical deployability together with interpretability. Overall, this thesis presents an integrated approach to enable earlier and more reliable maintenance and protection decisions for both switched-mode power supplies and three-phase induction motor systems.
Benzer Tezler
- Enerji iletim sistemlerinin facts elemanları kullanılarak şebeke gerilim ve frekans regülasyonu üzerine fizibilite analizi
Feasibility analysis of energy transmission systems on grid voltage and frequency regulation using facts elements
ERGİN KAYAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAkdeniz ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAMZA FEZA CARLAK
- Reliability and Ageing of Smart Distribution Transformer
Akıllı Dağıtım Transformatörünün Güvenilirliği ve Yaşlanması
CİVAN LEZGİN KAHRAMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHerıot-Watt UnıversıtyElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. JONATHAN SWINGLER
- Reliability analysis of electronic boards: analyzing of field return data and the impact of varistor degradation
Elektronik kartların güvenilirliği: Saha verilerın analizi ve varistorun bozunma etkisi
HADI YADAVARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERHAT İKİZOĞLU
YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA ALTUN
- Modeling, control and techno-economic analysis of Karabük University microgrid
Karabük Üniversitesi mikro şebekesinin modellenmesi, kontrolü ve tekno-ekonomik analizi
NURI ALMARGANI ALI ALMAGRAHI
Doktora
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKarabük ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZIYODULLA YUSUPOV
- Güç elektroniğinde kullanılan devrelerin bilgisayar yardımı ile çözümlenmesi
Başlık çevirisi yok
MELİKE ÖZLEM UZUN
Yüksek Lisans
Türkçe
1992
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. GÜVEN ÖNBİLGİN