Asenkron motorlarda sıcaklık, akım, titreşim verilerinin analizi ve adaptif ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemi uygulaması
Analysis of temperature, current, vibration data in induction motors and adaptive network based fuzzy inference system application
- Tez No: 251719
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. EMİNE AYAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 90
Özet
Asenkron motorlar hemen hemen her çeşit endüstriyel süreçte sıkça kullanılan elemanlardandır. Elektrik motorlarındaki anormal durumun erken tanısı ve önlenmesi, endüstriyel sürecin ekonomik ve güvenli işletimi bakımından son derece önemlidir. Bu nedenle öngörülü bakım amaçlı durum izleme çalışmaları yapılır. Durum izleme ile elde edilen bulgularla gereken bakım aktiviteleri en uygun zamanda gerçekleştirilerek süreçteki ani ve beklenmeyen kesintiler önlenir. Asenkron motorlarda arıza dağılımları üzerine yapılan istatistiksel çalışmalara göre, motor arızalarının %41'i rulman hatalarından kaynaklanmaktadır.Bu tezde, rulmanın yapısı, rulmanın ömrünü etkileyen faktörler, durum izleme ve hata teşhisi yöntemleri anlatılmıştır. Kimyasal, termal ve elektriksel yapay eskitme yapılan 3 fazlı, 4 kutuplu, 5 HP asenkron motorun sıcaklık, akım ve titreşim verilerine istatistiksel ve spektral analiz yöntemleri uygulanarak rulman arıza özelliği çıkartılmıştır. Daha sonra esnek hesaplama yöntemlerinden biri olan adaptif ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemi (ANFIS) hakkında bilgi verilerek sıcaklık, akım ve titreşim verilerini kullanarak eğitilen ANFIS modellerinin rulman arıza tanısındaki başarımları karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Induction motors are the most frequently used components in almost every type of industrial process. Early detection and isolation of faults in electrical or mechanical part of electric motors are important for the safe and economic operation of an industrial process. For this reason, condition monitoring studies are performed for predictive maintenance purposes. With the information gathered from condition monitoring studies, instantaneous and unscheduled downtimes are prevented by performing the correct maintenance activities just right on time. According to the statistical studies on induction motor failure distribution, 41% of all induction failures are caused by bearing faults.In this thesis the structure of bearing, factors which effect the life of bearing, condition monitoring and fault diagnosis methods are explained. Bearing fault diagnosis is done according to the temperature, vibration and current data of a 3 phase, 4 poles, 5 HP induction motor which is chemically, thermally and electrically aged with artificial methods. Then, one of the soft computing methods called Adaptive Network Based Fuzzy Inference System (ANFIS) is explained and ANFIS models which are trained by using temperature, current and vibration data compared according to bearing fault diagnosis performance.
Benzer Tezler
- Elektrik motorlarında dalgacık analizi yaklaşımı ile rulman arıza tanısı ve yapay zeka tabanlı bir durum izleme sistemi
Bearing fault diagnosis with the approach of wavelet analysis and a condition monitoring system based on artificial intelligence in electric motors
EMİNE AYAZ
Doktora
Türkçe
2002
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERHAT ŞEKER
- Model tabanlı kestirimci bakım ile kalan faydalı ömür tahmini
Estimation of remaining useful life with model based predictive maintenance
ENGİN MÖNGÜ
Doktora
Türkçe
2022
Mühendislik Bilimleriİstanbul ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HULUSİ GÜLSEÇEN
- 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
- Asenkron motorlarda rotor çubuk kırılmasının işletme başarımı üzerine etkisinin sonlu elemanlar yöntemiyle tespitine katkılar
Contributions to determining the effect of rotor bar break on operational performance of induntion motors by finite element method
VOLKAN KURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA AHMET KOCABAŞ
- Data-driven condition monitoring and fault diagnosis of VFD-FED induction motors
Değişken frekanslı sürücü ile beslenen asenkron motorlarda veri odaklı durum izleme ve arıza tanılama
ALPER SENEM
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL