Geri Dön

Detection of induction motor faults using vibration, current and acoustic data

Titreşim, akım ve ses verileri kullanarak asenkron motor arızalarının belirlenmesi

  1. Tez No: 432774
  2. Yazar: MURAT BAŞARAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. DOĞAN GÖKHAN ECE
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Anadolu Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 82

Özet

Asenkron motorların başlangıç seviyesindeki arızalarının önceden tespit edilmesi koruyucu bakım stratejilerinin önemli bir unsurudur. Bu tez çalışmasında stator akımı, titreşim ve ses verileri kullanılarak asenkron motorlarda sıklıkla karşılaşılan arıza tipleri tespit edilmiş ve sınıflandırılmıştır. Üzerlerinde farklı arıza tiplerinin kasıtlı olarak oluşturulduğu asenkron motorların farklı yükleme koşulları altında çalıştırması deneylerinden elde edilen akım, titreşim ve ses verilerinden Dalgacık Paket Ayrıştırması, İki-boyutlu Dalgacık Dönüşümü, Yerel İkili Örüntüler gibi çeşitli sinyal işleme yöntemleri ile sınıflandırmada kullanılacak öznitelikler çıkarılmıştır. Tek boyutlu veri sinyallerinin otokorelasyon değerlerine göre boyutları ayarlanmış iki boyutlu gri tonlu imgelere dönüştürülmesi öznitelik çıkarımında doku analizi tabanlı yöntemlerin kullanılmasına olanak tanımıştır. Arıza sınıflandırma için yenilikçi öznitelik vektörleri önerilmiş ve sınıflandırma performansları Yapay Sinir Ağları ve Bayes tabanlı sınıflandırıcılar ile test edilmiştir. Farklı arıza tiplerine sahip motorlardan farklı yükleme koşulları altında elde edilmiş, stator akımı, titreşim ve ses verilerini içeren bir veri tabanı oluşmuş olup bu veri tabanının gelecekte yapılacak koruyucu bakım çalışmaları için değerli bir kaynak olması beklenmektedir.

Özet (Çeviri)

Early diagnostics of incipient faults in induction motors is an important aspect of preventive maintenance strategies. In this thesis, frequently encountered induction motor fault types are detected and classified using stator current, vibration and acoustic data. Current, vibration and acoustic that data are acquired from the experiments realized under different loading conditions of induction motors on which different fault types created synthetically are used for feature extraction by means of different signal processing techniques including Wavelet Packet Decomposition, 2D Wavelet Transform and Local Binary Patterns. Conversion of one-dimensional data signals into two-dimensional grayscale images whose sizes are arranged due to their autocorrelation value provide the opportunity of utilization of texture based methods for feature extraction. Novel feature vectors are proposed for fault classification and their performances are tested with Neural Network and Bayesian based classifiers. Besides, a remarkable benchmark database is constructed consisting of stator current, vibration and acoustic data acquired under many operating conditions. This database is expected to be used as medium for future works of fault diagnosis related to preventive maintenance strategies of the induction motors.

Benzer Tezler

  1. Asenkron motorlardan elde edilen titreşim sinyalleri kullanılarak arıza tespiti

    Fault detection using vibration signals obtained from induction motors

    SEFA BULUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET BİLGİNER GÜLMEZOĞLU

  2. Asenkron motorda eksen kaçıklığının analizi

    The analysis of the eccentricity in asynchronous motors

    ABDULLAH POLAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. LALE ERGENE

  3. 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

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER

  4. 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

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA AHMET KOCABAŞ

  5. 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

    MALİK SİNA YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. EMİNE AYAZ