Geri Dön

Asenkron motorlarda kırık rotor çubuğu arızalarının yapay sinir ağları ile teşhisi

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

  1. Tez No: 167519
  2. Yazar: HAYRİ ARABACI
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. OSMAN BİLGİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Motor Arızaları, Rotor Çubuk Kırılması, Arıza Teşhisi, Motor Faults, Current Analysis, Broken Rotor Bar, Fault Detection
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 79

Özet

ÖZET Yüksek Lisans Tezi Asenkron Motorlarda Kırık Rotor Çubuğu Arızalarının Yapay Sinir Ağları İle Teşhisi Hayri ARABACI Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı Danışman: Yrd.Doç.Dr. Osman BİLGİN 2005, 70 sayfa Jüri: Prof.Dr. Ahmet ARSLAN Yrd.Doç.Dr. Osman BİLGİN Yrd.Doç.Dr. Salih GÜNEŞ Bu çalışmada üç fazlı sincap kafesli asenkron motorların rotorlarında meydana gelen arızaların teşhisi gerçekleştirilmiştir. Öncelikle laboratuar ortamında çeşitli rotor arızalan oluşturulmuştur. Oluşturulan her bir arıza durumu için motorun stator akımı okumuştur. Okunan akım değerleri bir analog/dijital (A/D) dönüştürücü üzerinden bilgisayara aktarılarak kaydedilmiştir. Akım verilerinin FFT (Fast Fourier Transform)'leri alınmış ve güç spektrum yoğunluk hesabı kullanılarak akım spektrumu elde edilmiştir. Akım spektrumunun incelenmesi ile rotor arızalarının stator akımına yaptığı etkiler incelenmiş ve bu etkiler her bir arıza durumu için belirlenmiştir. Belirtilerden faydalanılarak arıza sınıflandırması yapılmıştır. Arıza sınıflandırması için Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

11 ABSTRACK Master Thesis Detection of Squirrel Cage Faults of Asynchronous Motors via Stator Current Analysis Hayri ARABACI Selçuk University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Electrical-Electronics Engineering Supervisor: Asst.Prof.Dr. Osman BİLGİN 2005, 70 pages Jury: Prof.Dr. Ahmet ARSLAN Asst.Prof.Dr. Osman BÎLGİN Asst.Prof.Dr. Salih GÜNEŞ In this study the detection of broken rotor bars in tree-phase squirrel cage induction motors by means of current signature analysis is presented. In order to diagnose faults, a Neural Network approach is used. At first the data of different rotor faults are achieved. The effects of different rotor faults on current spectrum, in comparison with other fault conditions, are investigated via calculating Power Spectrum Density (PSD). Training the Neural Network discern between“healthy”and“faulty”motor conditions by using experimental data in case of healthy and faulted motor. The test results clearly illustrate that the stator current signature can be used to diagnose faults of squirrel cage rotor.

Benzer Tezler

  1. Asenkron motorlarda çoklu rotor çubuğu arızalarının evrişimsel sinir ağları yaklaşımı ile teşhisi

    Diagnosis of multiple rotor bar faults in asynchronous motors using convolutional neural networks approach

    FIRAT DİŞLİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET GEDİKPINAR

  2. Gama ve beta fonksiyonları için bazı integral eşitsizlikleri

    Inequalities for beta and gamma functions via some integral inequalities

    AHMET ÇELİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    MatematikKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZKAN KARAMAN

  3. Elektrikli araçlar için motor sürücü devresinin yüksek çözünürlükte verim analizi

    Efficiency analysis of electrical vehicle drive circuit with high resolution

    FATİH ACAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UĞUR SAVAŞ SELAMOĞULLARI

  4. Community of inquiry framework as a predictor of self-regulated learning in an online certificate program

    Bir çevrimiçi sertifika programında özdüzenleyici öğrenmenin yordayıcısı olarak sorgulama topluluğu

    MERVE BAŞDOĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Eğitim ve ÖğretimOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM SONER YILDIRIM

    YRD. DOÇ. DR. ERMAN YÜKSELTÜRK

  5. Farklı kesme yöntemleri ile üretilen silisli sac paketlerinin elektrik makinelerinin performansı üzerine etkisi

    Effect on to performance of electrical machines of silicon sheet packages manufactured with different cutting methods

    ŞENOL BAYRAKTAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Makine MühendisliğiGazi Üniversitesi

    İmalat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YAKUP TURGUT