Geri Dön

Monitoring of the incipient bearing damage in induction motors using intelligent techniques

Asenkron motorlarda gelişmekte olan rulman arıza durumunun akıllı tekniklerle izlenmesi

  1. Tez No: 223188
  2. Yazar: TAYFUN ŞENGÜLER
  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: 2008
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 77

Özet

Çalışmada ana hedef olarak hızlandırılmış yaşlanma deneyine tabi tutulan 5 beygir gücündeki asenkron motorun rulman arızasının oluşma süreci takip edilmiştir. Bu amaçla İstatiksel parametreler, Shannon entropisi, Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağları, Kohonen'in Özdenetimli Ağı ve Bağımız Bileşen Analizi rulman arızasının durumunu izleme amaçlı kulllanılmıştrır. Öznitelik vektörleri oluşturmak için Fourier dönüşümü ve Dalgacık Paket Dönüşümleri uygun görülerek boyut azaltma amaçlı olarak Tekil ve Bağımsız Bileşen Analizleri yapılmıştır. Ana hedefe Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağları kullanılarak en başarılı şekilde ulaşılmıştır. Değişen yük durumları ağın performansını olumsuz etkilememiştir. Arızanın gelişmesi ağ çıkışındaki hatanın büyümesi ve salınımlarının artması olarak gözlemlenmiştir. Rulman arızası oluşumu gerçekleşmesinden iki yaşlandırma süreci önce tahmin edilebilmiştir.

Özet (Çeviri)

This study focused on tracking the bearing damage of the 5-HP induction motor. Statistical parameters, Shannon?s Entropy, Multilayer Perceptron (MLP), Kohonen?s Self Organizing Map (SOM) and Independent Component Analysis (ICA) techniques were used to monitor the bearing damage. In this manner, feature vectors were formed by Fourier transform and wavelet packet decomposition. Moreover, dimensionality reduction step was made by Principal Components Analysis (PCA) and ICA. The aim of this study has been reached successfully by applying MLP neural networks because it was not affected by the load changes and development of the bearing damage was well tracked from increasing oscillations of MLP output error (variance error) and prediction of the bearing damage made in the cycle 4, two cycles before it started.

Benzer Tezler

  1. Dişli çark hata ve hasarlarının titreşim analizi ile belirlenmesi

    Identifying the faults in gears with vibration analysis

    VOLKAN SİPAHİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. TUNCER TOPRAK

  2. Çimento fabrikalarında makina performansına dayalı bakım planlaması sistemi ve yönetimi

    Başlık çevirisi yok

    ÜMİT ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. H. TEMEL BELEK

  3. Gaz türbini motorlarının (GTM) test standında ve yer çalıştırmasında diagnostik amaçlı izlenmesi ve değerlendirilmesi

    The Monitoring and evaluation of gas turbine engines (APU) for diagnostic purposes at test stand and ground service

    MEHMET AYAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Makine MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Makine Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA KURT

  4. Building sensor-based real-time predictive maintenance system by utilizing artificial intelligent techniques

    Yapay akıllı teknikleri kullanarak sensör tabanlı gerçek zaman tahminli bakım sistemi kurulması

    RAGHAD MOHAMMED KHORSHEED

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA

  5. Asenkron motor rulman arızasının titreşim işaretleri üzerinden entropi tabanlı analizi

    Entropy based vibration signals analysis for induction motor bearing faults

    DUHAN SÖNMEZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN GÖKAŞAN

    PROF. DR. SERHAT ŞEKER