Temel bileşenler analizi yardımıyla gerçek zamanlı motor koruma algoritması
Principal component analysis based real time motor protection algorithm
- Tez No: 259621
- Danışmanlar: DOÇ. DR. OKAN ÖZGÖNENEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Motor arızaları, temel bileşenler analizi, yapay sinir ağı ve arıza tanılama, Motor faults, principle component analysis, artificial neural network and fault diagnosis
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
Asenkron motor, en genel elektromekanik enerji dönüşüm aygıtlarından biridir. Üretim sürecinin en önemli elemanıdır ve evlerde, ticari ve endüstriyel amaçlı denetim sistemlerinde yaygın bir şekilde kullanılır. Asenkron motor basit tasarımlı ve gürbüzlüğü sayesinde doğasında güvenilir bir aygıttır. Ancak çalışma anında çok farklı konularla karşı karşıya gelmektedir. Bu sorunlar çok farklı arıza tipine dönüşebilir. Bu yüzden durum izleme, bu tip arızalardan kaçınmak amacıyla gerekli hale gelmektedir.Bu tez çalışmasında temel bileşenler analizi (TBA) ve yapay sinir ağı (YSA) tabanlı bir sayısal koruma algoritması önerilmiştir. Önerilen koruma algoritması iç sargı arızalarını, kırık rotor çubuk arızalarını ve rulman arızalarını ayırt edebilmektedir. Özel olarak tasarlanmış bir asenkron motor üzerinde birçok laboratuar deneyleri önerilen algoritmanın başarımını sınamak için gerçekleştirilmiştir. Önerilen hibrit koruma algoritması motorun ani akımlarını kullanmaktadır. Bu akımlar ilk olarak TBA işlemine uygulanır ve kalıntılar diye adlandırılan ayırt edici özellikler elde edilir. Daha sonra bu kalıntı (özellik) vektörü ileri beslemeli-hatayı geri doğru yayan bir yapay sinir ağına giriş olarak uygulanmaktadır. Sonuç olarak, önerilen motor koruma algoritması normal çalışma koşullarını, stator arızalarını, rulman arızalarını, kırık rotor çubuğu arızalarını, rotor-stator arızalarını ve rulman-stator arızalarını ayırt edebilmektedir.
Özet (Çeviri)
The induction motor is one of the single most common electromechanical energy conversion devices. It is the critical component of the production processes and is widely used in domestic, commercial, and industrial motion control devices and systems. An induction motor is considered inherently reliable due to its robustness, relatively simple design and construction. However, it faces various stresses during operation conditions. These stresses might lead to many modes of failures. Therefore the condition monitoring becomes necessary in order to avoid failures (breakdowns).In this thesis, digital protection algorithm based on PCA and neural network methods is presented for induction motors. The proposed protection algorithm covers internal winding faults, broken rotor bar faults, and bearing faults. Many laboratory experiments have been performed on a specially designed induction motor to evaluate the performance of the suggested protection algorithm. The hybrid protection algorithm uses the instantaneous phase currents. These currents are first preprocessed by PCA to extract distinctive features called residuals. Then the residual (feature) vector is applied to a feed-forward back-propagation neural network as input vectors. Finally, the presented motor protection algorithm determines normal operating conditions, stator faults, bearing faults, rotor bar faults, rotor-stator faults and bearing-stator faults.
Benzer Tezler
- 48 oluklu asenkron makinelerde uzay harmoniklerinin etkilerinin azaltılması ve işletme başarımının tespiti
Reducing of space harmonics effects and determination of operational success in 48 slotted induction machines
OĞUZ KAAN ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. DERYA AHMET KOCABAŞ
- Makine öğrenme yöntemleriyle uydu görüntülerinin sınıflandırılması ve zamansal değişiminin izlenmesi
Classification of satellite images and monitoring the temporary changes by machine learning methods
SOLMAZ BABAKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UĞUR ALGANCI
- Development of side channel analysis environment using simulation data of system-on-chip processors
Kırmık üstü sistem işlemcilerinin benzetim verileri ile yan kanal analizi ortamı geliştirilmesi
YASİN FIRAT KULA
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SIDDIKA BERNA ÖRS YALÇIN
- Multi resolution wavelet analysis for ferroresonance phenomenon on power systems and its nonlinear dynamics
Güç sistemlerinde ferrorezonans olayının çok çözünürlüklü dalgacık analizi ile incelenmesi ve doğrusal olmayan dinamiklerinin çıkartılması
SEZEN YILDIRIM ÜNNÜ
Doktora
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER
- A reduced order data driven approach for shape optimization of hull vane
Tekne kıç kanadı şekil optimizasyonu için mertebesi düşürülmüş veri odaklı bir yaklaşım
CİHAD ÇELİK
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DEVRİM BÜLENT DANIŞMAN