Geri Dön

Yapay sinir ağları ve asenkron motorlarda stator direncinin yapay sinir ağı ile tahmini

Artificial neural networks and identifying the stator resistance of induction motors by artificial neural networks

  1. Tez No: 125920
  2. Yazar: MEHMET KARADENİZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SELMA YÜNCÜ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2002
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 101

Özet

YAPAY SİNİR AĞLARI VE ASENKRON MOTORLARDA STATOR DİRENCİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TAHMİNİ (Yüksek Lisans Tezi) Mehmet KARADENİZ GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Mayıs 2002 ÖZET Yapay sinir ağları, uygulamalardaki matematiksel çözüm zorluklarının azaltılması amacıyla kullanılan güçlü bir araçtır. Asenkron motorların doğrusal olmayan yapıya sahip olmalarından dolayı, stator direnci ile bu direncin değişiminden etkilenen motorun diğer değişkenleri arasındaki matematiksel ilişkinin bulunması oldukça zordur. Stator sargılan çalışma sırasında sıcaklık, nem gibi pek çok faktörden etkilenmekte ve sargıların gösterdiği direnç de buna bağlı olarak değişmektedir. Stator direncinin belirlenmesi, bu direncin etkin bir parametre olduğu uygulamalarda oldukça önemlidir. Bu çalışmada yapay sinir ağları teorik olarak incelenmiş ve ileri yönlü yapay sinir ağlarının geri yaydım yöntemi ile eğitilmesini sağlayan programlar yazılmıştır. Yapılan basit örneklerde ileri yönlü yapay sinir ağlarının sınıflandırma, ara değer bulma ve veri gruplarını ilişkilendirme yeteneğinin olduğu gösterilmiştir. Dinamik sistemlerin yapay sinir ağları ile modellenmesi yapılmıştır. Edinilen birikimlerle, asenkron motorlarda stator direncini belirleme çalışması gerçekleştirilmiştir. Yapay sinir ağı, asenkron motor ve diğer araçlar C++ dilinde nesne olarak yazılmış ve çalışmalarda bu nesnelerden oluşan benzetim programlan kullanılmıştır. Bilim kodu Anahtar Sözcükler Sayfa Adedi Tez Yöneticisi 6190202 Yapay Sinir Ağları, Asenkron Motor 89 Doç. Selma Yüncü T.0.

Özet (Çeviri)

ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND IDENTIFYING THE STATOR RESISTANCE OF INDUCTION MOTORS BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS (M.Sc. Thesis) Mehmet KARADENİZ GAZİ UNIVERSITY INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY May 2002 ABSTRACT Artificial neural networks are powerful tools used to reduce the mathematical difficulties. Since induction motors are highly nonlinear devices, it is troublesome to find relationship between the stator resistance and other variables of the motor affected by stator resistance variations. Stator resistance of an induction motor are affected by various factors and its value varies during its operation. Identifying the stator resistance of induction motor is very important, especially when the resistance is the main parameter of an application. In this study, artificial neural networks are investigated, and computer programs of backpropagation algorithm to train feedforward neural networks are written. Classification, interpolation and data matching capabilities are shown by simple examples. Dynamical systems are identified by neural networks. In the light of this experience, stator resistance identification is realized. All devices in the study such as neural network, induction motor are written in C++, the results are given by simulation programs including these objects. Science Code Key Words Page Number Adviser 6190202 Neural Networks, Induction Motors 89 Assoc. Prof. Selma Yüncü

Benzer Tezler

  1. Üç fazlı kafesli asenkron motorlarda toplam harmonik distorsiyonunun yapay sinir ağları yöntemi kullanılarak saptanması

    Estimation of total harmonic distortion in three phase squirrel cage induction motors using artificial neural network method

    HIDIR SELÇUK NOĞAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YAŞAR BİRBİR

  2. Detection of induction motor faults using vibration, current and acoustic data

    Titreşim, akım ve ses verileri kullanarak asenkron motor arızalarının belirlenmesi

    MURAT BAŞARAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnadolu Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DOĞAN GÖKHAN ECE

  3. Asenkron motorlarda işaret tabanlı stator yalıtım arıza tanısı

    Signal based fault detection of stator insulation failure for induction motors

    HASAN MURAT UÇAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERHAT ŞEKER

    YRD. DOÇ. DR. EMİNE AYAZ

  4. Asenkron motorlarda kırık rotor çubuğu arızalarının yapay sinir ağları ile teşhisi

    Detection of squirrel cage faults of asynchronous motors via stator current analysis

    HAYRİ ARABACI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. OSMAN BİLGİN

  5. Fault detection of induction motors using nevral networks

    Asenkron motorlarda sinir ağları ile hata tespiti

    BÜLENT AYHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2000

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. OKYAY KAYNAK