Practical data analysis for power plant condition monitoring
Elektrik santrali durum izleme için pratik veri analizi
- Tez No: 251157
- Danışmanlar: PROF. DR. SERHAT ŞEKER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Enerji, Makine Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering, Energy, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
Çalışan bir elektrik santralinde, bir veri analizi bu çalışmada içerilmektedir. EUAŞ Ambarlı Fuel-Oil Termik Elektrik Santrali 1-2-3 üniteler türbin&jeneratör kompleksi için bir veri toplama sistemi geliştirilmiştir. Türbin yatak sıcaklıkları, türbin devri, titreşim genlikleri ve aktif güç çıkışı verileri izlenmiştir. Toplanan veriye öncelikle basit bir hatalı veri temizleme tekniği uygulanmış, devamında daha ayrıntılı gürültü ayıklama teknikleri ile devam edilmiştir. Dalga formu tabanlı gürültü ayıklama yöntemi olarak Daubechie'nin ana dalga formu db40 14.seviyeden uygulanmıştır. Uzman yorumları rehberliğinde bir arıza tablosu oluşturma amacıyla zaman domeninde işlenmiş veri trendleri incelenmiştir. Belirlenmiş hata ve sorunları içeren ufak bir sonuç tablosu 01.12.2008 00:01 ile 04.12.2008 00:00 tarihleri arası alınan veriler için oluşturulmuştur. Veri trendlerinin hata ve sorunları öngörmeyi sağladığında mutabık kalınmıştır.
Özet (Çeviri)
A data analysis on an online power plant is included in this study. A data gathering system was developed for the EUAŞ Ambarlı Fuel-Oil Thermal Power Plant units 1-2-3 turbine&generator complex. The data about turbine bearing temperatures, turbine cycles, vibration amplitudes and power outputs were tracked. The gathered data were firstly processed with a simple outlier removal technique which is followed by more detailed denoising techniques. Daubechies? mother wavelet of db40 at a level14 is applied to data in wavelet based denoising. The processed data trends were inspected in time domain due to create a fault table with the help of expert interpretations. A small conclusion table including indicated faults and errors were developed for the real data gathered between 01.12.2008 00:01 to 04.12.2008 00:00. It is agreed that the data trends can lead us to forsee the errors and faults of the system.
Benzer Tezler
- Simulator-based evaluation of human response in emergencies
Acil durumlarda ınsan faktörünün simülatör ortamında değerlendirilmesi
ESMA UFLAZ
Doktora
İngilizce
2023
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. ÖZCAN ARSLAN
- Condition monitoring and fault detection for induction motors by spectral trending and stationary wavelet analysis
Spektral trend ve durağan dalgacık dönüşümü yardımıyla durum izleme ve arıza tanısı
DUYGU BAYRAM
Doktora
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER
- Akarsu havzası sistemlerinin planlanması için genel maksatlı bir simülasyon modeli
A General-purpose simulation model for planning of river basın systems
DEMİRAY ŞİMŞEK
- Elektron ışın kaynağı ve otomotiv endüstrisindeki uygulamaları
Başlık çevirisi yok
ERCAN CİHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELAHATTİN ANIK
- Katı atıkların depolanmasında karşılaşılan geoteknik problemler
Geotechnical problems encountered in disposal of wastes
AHMET KUTAY