Geri Dön

Dalgacık ve spektral analiz yöntemlerinin birleşimi ile elektrik motorlarında arıza tanısına yönelik yeni bir yaklaşım

A New approach for fault detection problems in electric motors under the combination of the wavelet and spectral analysis techniques

  1. Tez No: 142663
  2. Yazar: SELİM GÜLLÜLÜ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SERHAT ŞEKER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2003
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 65

Özet

DALGACIK VE SPEKTRAL ANALIZ YÖNTEMLERİNİN BİRLEŞİMİ İLE ELEKTRİK MOTORLARINDA ARIZA TANISINA YÖNELİK YENİ BİR YAKLAŞIM ÖZET Bu çalışmada, son senelerde en önemli işaret işleme tekniklerinden biri olan çoklu- çözünürlüklü dalgacık analizi tanıtılmıştır. Bu anlamda arıza tanısındaki bir uygulama olarak elektrik motorlarında rulman arıza tanısı ele alınmıştır. Deneysel çalışma olarak 5HP' lık asenkron elektrik motorunun rulmanları yedi eskitme aşamasında elektriksel olarak yaşlandırılıp performans testi neticesinde, motor akım ve titreşim işaretleri bir işaret koşullandıncı devre ve 4kHz' lik bir kesim frekansım içeren“anti-aliasing”filtreden geçirilerek 12kHz' de örneklenerek toplanmıştır. Bu çalışmada mekanik bir arızanın elektriksel veriden elde edilmesi amaçlanıp bu bakımdan motor faz akımlarmdan birinin alt band analizleri gerçekleştirilmiştir. İşaret sekiz alt banda bölünüp tüm detay alt bandları ve son yaklaşım alt bandı gözönüne alınarak bunların güç spektrurnu yoğumluklan hesaplanıp uygun formatta toplanmıştır. Netice olarak bu son durum ile orijinal akım işaretinin bozuk durumuna ilişkin güç spektrurnu yoğunluğu hesaplanıp karşılaştırılması yapılmıştır. Karşılaştırma sonucunda spektrumun alçak frekans bölgesinde 30 Hz civarında (29.03 Hz) yüksek bir genlik değeri gözlenmiştir. Bu bakımdan 30 Hz rotorun dönme frekansmdaki kuvvetlenme olarak yorumlanabilir. Bu etkinin dalgacık analizi ile sağlandığı gösterilmiştir. Bu ise tamamen yeni bir yaklaşım olup bu konudaki orijinal bir araştırmanın sonucudur.

Özet (Çeviri)

A NEW APPROACH FOR FAULT DETECTION PROBLEMS IN ELECTRIC MOTORS UNDER THE COMBINATION OF THE WAVELET AND SPECTRAL ANALYSIS TECHNIQUES SUMMARY In this study, one of the most important signal processing techniques (multi- resolutional wavelet analysis) is introduced. The faults for the electric motor bearings are chosen for the fault detection application. The experimental study is consisted of the following steps:. A 5HP asynchronous electric motor is electrically aged in seven steps and at the end of the performance test the current and vibration signals are obtained.. The signals are passed through an anti-aliasing filter which has a cutoff frequency at 4 kHZ and after that the signals are sampled at 12 kHz. In this study a mechanical fault is tried to be detected by the help of electrical data. For this purpose the sub-band analysis for one of the motor phase currents is made. The current signal is divided into eight sub-bands. All of the detail sub-bands and the last approximation sub-band are taken into account, the power spectral densities are calculated for these sub-bands and added together in a suitable format. Eventually, this last state and the power spectral density of the original current signal itself is calculated and compared. After the comparison, a high amplitude value is observed in the low frequency region at 30 Hz (29.03 Hz). This situation can be thought as the strenghtening of the rotor rotation frequency. It can easily be told that this effect is obtained by the help of the wavelet analysis. VI

Benzer Tezler

  1. Hyperspectral image compression using sparse representations and wavelet transform based spectral decorrelation

    Seyrek gösterimler ve dalgacık dönüşümüne dayalı izgel ilintisizleştirme kullanarak hiperspektral görüntü sıkıştırma

    HAYDER JAWDHARI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN

  2. Kardiyak Doppler işaretleri analiz ve sınıflandırma sistemi: KARDİAS

    Cardiac Doppler signal analyzer and classifier system: KARDIAS

    TANER TOPAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Sistemleri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İNAN GÜLER

  3. Türkiye'deki depremlerin sismik-iyonosferik öncüllerinin GPS/GNSS ölçüleriyle zamansal, mekansal, spektral ve istatistiksel olarak incelenmesi

    Temporal, spatial, spectral and statistical investigation of seismic-ionospheric precursors of Turkey earthquakes using GPS/GNSS measurements

    ERMAN ŞENTÜRK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Jeodezi ve FotogrametriKocaeli Üniversitesi

    Jeodezi ve Jeoinformasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT SELİM ÇEPNİ

  4. An investigation on coastal sea level changes of Blacksea using tide-gauge and satellite altimetry data

    Karadeniz'de mareograf istasyonu ve uydu altimetre verileri ile kıyı deniz seviyesi değişimlerinin araştırılması üzerine bir inceleme

    MOHSEN FEIZABADI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BİHTER EROL

  5. Hiperspektral görüntülerin eğiticisiz bölütlenmesi

    Unsupervised segmentation of hyperspectral images

    GÖKHAN BİLGİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Bilim ve TeknolojiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SARP ERTÜRK

    PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM