Şebeke kalkışlı daimi mıknatıslı senkron motorun scada ortamında durum izlemesi yoluyla rulman arızası tespiti
Bearing fault detection of line start permanent magnet synchronous motor on scada environment by using online condition monitoring
- Tez No: 612715
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZAFER DOĞAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 103
Özet
Yüksek verim ve yüksek güç faktörü gibi avantajlara sahip Şebeke Kalkışlı Daimi Mıknatıslı Senkron Motor (ŞKDMSM) bant sistemleri, fan sistemleri vb. endüstriyel alanlarda günden güne asenkron motorların yerini almaktadır. ŞKDMSM'ler ağır işletme koşulları nedeniyle zamanla arızalanmaktadır. Bu motorların arızalanması üretim kayıpları oluşturmasının yanı sıra yüksek bakım ve onarım masraflarını da beraberinde getirir. Bu nedenle ŞKDMSM'de oluşacak arızaların hızlı bir şekilde tespiti çok önemlidir. Son yıllarda motorların çalışma durumlarının denetiminde online durum izlemesi yapılmaktadır. Bu çalışmada ŞKDMSM'nin çalışma durumunun uzaktan kontrol edilmesi, motora ait akım ve gerilim bilgilerinin bir merkezde toplanması ve bu bilgilerin analiz edilerek rulman arızası tespiti için, Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) tabanlı durum izleme otomasyonu gerçekleştirilmiştir. Önerilen arıza tespiti, motor akım sinyal bilgileri üzerinden istatistiksel süreç kontrol yöntemine dayalıdır. Durum izleme amacıyla gerçekleştirilen donanımsal bölüm merkezinde mikro denetleyici olarak Arduino Mega yer almaktadır. Kullanılan mikro denetleyicinin düşük maliyetli olarak seçilmesi herkes tarafından erişilebilir olmasını sağlarken düşük örnekleme frekansı (saniyede ~1000 örnek) bir dezavantaj olarak ortaya çıkmaktadır. Düşük frekans değerine sahip olan örnekleme değerlerinden arıza tespiti yapabilmek için Üstel Ağırlıklı Hareketli Ortalama (EWMA) grafik yöntemi kullanılmıştır. SCADA ara yüzünde görüntülenen ve veri tabanına kaydedilen tüm veriler sayesinde ŞKDMSM online durum izlemesi yoluyla başarılı bir şekilde rulman arızası tespit edilebilmektedir
Özet (Çeviri)
Line Start Permanent Magnet Synchronous Motor (LSPMSM) production line systems, fan systems with the advantages of high efficiency and high power-factor replace the asynchronous motors day by day in industrial areas. LSPMS motors with mains start-up fail over time due to severe operating conditions. Failure of these motors not only results in production losses but also high maintenance and repair costs. For this reason, it is very important to detect faults in the LSPMSM starting quickly. In recent years, online status monitoring has been carried out under the supervision of the operating status of the engines. In this study, Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) based state monitoring automation has been realized for remote control of the working status of the LSPMSM with network residual, collection of current and voltage information of the motor and analysis of this information in order to detect bearing fault. The proposed fault detection is based on the statistical process control method based on the motor current signal information. Arduino Mega is the microcontroller at the centre of the hardware department for the purpose of monitoring the situation. The low-cost selection of the microcontroller used makes it accessible to all, but a low sampling frequency (~ 1000 samples per second) is a disadvantage. Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) graphing method was used in order to make fault detection from low frequency sampling values. All the data displayed in the SCADA interface and stored in the database can successfully detect bearing fault through online status monitoring of the LSPMSM with mains start.
Benzer Tezler
- Şebeke kalkışlı daimi mıknatıslı senkron motorda eksenden kaçıklık arızası teşhisi
Eccentricity fault diagnosis of line-start permanent magnet synchronous motors
BURAK KARA
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGaziosmanpaşa ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ZAFER DOĞAN
- 1,5kW IE4 verim sınıfı asenkron motor ve şebeke kalkışlı daimi mıknatıslı senkron motor tasarımları ve performans karşılaştırması
Designs of 1,5kW IE4 efficiency class induction and line start permanent magnet synchronous motors and comparison of their performance
HAKAN GEDİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LALE ERGENE
- Simulation and circuit design of an inverter driver with sensorless field oriented control for a PMSM used in compressor
PMSM kullanılan kompresör için ve algılayıcısız alan yönlendirmeli kontrol kullanılan evrici sürücünün benzetim ve devre tasarımı
TOLGA ODABAŞI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LALE ERGENE
- Şebeke kalkışlı sürekli mıknatıslı senkron motorda stator sargı arızası teşhisi
Diagnosis of stator winding fault in line start permanentmagnet synchronous motors
KÜBRA TETİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZAFER DOĞAN
- Şebeke kalkışlı bir senkron relüktans motorun sonlu elemanlar analizi tabanlı en uygunlaştırılması ve işletme başarımının tespiti
Finite element analysis based optimization of a linestart synchronous reluctance motor and determination of operational performance
BURAK GÜLMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA AHMET KOCABAŞ
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ONUR GÜLBAHÇE