Geri Dön

Yapay bağışıklık ile asenkron motor hata teşhisi

Artificial immune based induction motor fault diagnosis

PDF İndir

  1. Tez No: 268732
  2. Yazar: EMRE DANDIL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HAKAN ÇALIŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Teknik Eğitim, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Technical Education, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Asenkron motorlar, Yapay zeka, Induction motors, Artificial intelligence
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Asenkron motorlar endüstride en çok tercih edilen elektromekanik enerji dönüşüm elemanlarıdır. Fakat çalışma ortamlarındaki nem, toz, sıcaklık ve yağsız kalma gibi etkenlerden dolayı en fazla zarar gören kısımları rulmanlarıdır. Rulman bileşenlerinin herhangi birinde oluşacak hata motordan alınan titreşim verileri ile tespit edilebilir.Bu tezde, asenkron motorlarda oluşan rulman hatalarının tespiti için Matlab programı ile yapay bağışıklığın negatif seçim algoritmasına dayalı grafiksel bir kullanıcı arayüzlü yazılım geliştirilmiştir. Bu yazılım ile titreşim verilerinin zaman ve frekans düzlemlerindeki genlik değerleri kullanılarak, asenkron motor rulmanındaki iç bilezik, dış bilezik ve bilye hatalarının teşhisi, titreşim sinyalinin hangi zaman adımlarında hatanın oluştuğu ve hata seviyesi aktifleşen detektör sayısına göre tespit edilmiştir. Verilerdeki anormallik tespiti hem zaman düzleminde hem de rulman boyutlarına ve rotor dönüş hızına göre hesaplanan rulman hata frekansları ve harmoniklerindeki değişim ile takip edilmiştir. En kolay hata teşhisinin, hata yerinin sabit olması ve titreşim ölçere yakınlığından dolayı rulman dış bilezik hatasında olduğu görülmüştür. En zor tespit edilen hata ise bilye hataları olmuştur. Motor yükünün hata üzerinde çok az bir etkisinin olduğu teşhis sonuçları ile doğrulanmıştır.

Özet (Çeviri)

In Industry, induction motors are the most widely used electromechanical energy conversion devices. Due to reasons of being low cost, robustness, and reliability, they are preferred in various applications. But, due to the working conditions such as humidity, dust, temperature and lack of lubrication the most suffered parts are bearings cause some faults in different part of the motors. Vibration signals are usually used to detect faults in different location of bearings.In this study, artificial immune of the negative selection algorithm is used for the bearings fault detection. It's implemented in Matlab based graphical user interface software. The developed software use amplitudes of the vibration signal in time and frequency domains. Outer, inner and ball defects in the bearing of induction motor are detected by anomaly monitoring. The time instants of fault occurrence and fault level are determined according to the number of activated detectors. Anomaly detection in data is implemented both in time domain and in frequency domain by monitoring fault indicator bearing frequencies and harmonics calculated using bearing dimensions and number of rotor revolutions. Due to the being in constant fault location and closing to the accelerometer, outer race fault in bearing is determined the easiest fault type. But, the most difficult detected fault type is seen as ball defect. By verification of detection results, the effect of motor load on the fault is found very little .

Benzer Tezler

  1. Tez No

    781841

    The optimization of fan design in totally enclosed type induction motor

    Tamamen kapalı tip indüksiyon motorlarında fan tasarımı optimizasyonu

    TUFAN ÖZYILDIZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SENEM ŞENTÜRK LÜLE

  2. Tez No

    333006

    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

  3. Tez No

    153941

    Özellik seçme (FS) ile yapay bağışıklık tanıma sistemi (AIRS) kullanılarak medikal teşhise gidiş

    Going to medical diagnosis by using artificial immune recognition systems (AIRS) with feature selection (FS)

    KEMAL POLAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. MUSTAFA ŞAHİN

    Y.DOÇ.DR. SALİH GÜNEŞ

  4. Tez No

    177630

    Yapay bağışıklık algoritmaları ile lineer anten dizi sentezi

    Linear antenna array synthesis using artificial immune algorithms

    BİLAL BABAYİĞİT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. KERİM GÜNEY

  5. Tez No

    315887

    Yapay bağışıklık sistemleri ile atölye çizelgeleme problemlerinin optimizasyonu

    Job shop scheduling problems optimization with artificial immune systems

    YILMAZ ATAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HALİFE KODAZ

Geri Dön