Akustik sinyallerin analizi ve elektrik motorlarında arıza teşhisi
Analysis of acoustic signals and fault diagnosis in electric motors
- Tez No: 710666
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYHAN AKBAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Telekomünikasyon Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 43
Özet
Elektrik motorlarının endüstriyel amaçlı kullanımı her geçen gün giderek yaygınlaşmaktadır. Elektrik motorlarında meydana gelen arızaların önceden tespit edilebilmesi ise hem motorların sağlıklı ve verimli çalışması hem de motorun kullanıldığı endüstriyel faaliyette yaşanabilecek zamansal ve maddi kayıpların önlenmesinde hayati önem taşımaktadır. Ses dalgalarının analizi ile arıza teşhisi son zamanlarda üzerinde oldukça çalışılan, ekonomik olduğu kadar yüksek doğrulukla sonuç veren bir yöntemdir. Ses dalgalarının analiz edilmesi yöntemi ile sağlam bir elektrik motoru ile elektriksel veya mekanik bir arızası bulunan bir motorun ayırt edilebilmesi mümkündür. Bu çalışmada bir elektrik motorunun belirli arızalarına ilişkin ses sinyallerinin işlenmesi ve makine öğrenme algoritmaları kullanılarak sınıflandırılması amaçlanmıştır. Ses dalgalarını programa doğrudan aktararak akustik sinyallere dönüştürebilmesi, Hızlı Fourier Dönüşümü özelliği ile sinyalleri zaman ekseninden frekans eksenine geçirebilmesi, spektrum analizör özelliği ile sinyalleri detaylı olarak inceleyebilmesi, makine öğrenme algoritmalarına erişme ve kullanma kolaylığı sağlaması nedeniyle MATLAB programı tercih edilmiştir.
Özet (Çeviri)
The industrial use of electric motors is increasing day by day. The ability to detect faults in electric motors in advance is of vital importance both for the healthy and efficient operation of the motors and for the prevention of temporal and financial losses that may occur in the industrial activity where the motor is used. Fault diagnosis with the analysis of sound waves is a method that has been studied a lot lately and it is economical as well as giving results with high accuracy. By analyzing sound waves, it is possible to distinguish between a healty electric motor and a motor with an electrical or mechanical fault. In this study, it is aimed to process the audio signals related to certain faults of an electric motor and to classify them using machine learning algorithms. The MATLAB program has been preferred because it can convert sound waves into acoustic signals by directly transferring them to the program, transfer signals from time axis to frequency axis with the Fast Fourier Transform feature, examine the signals in detail with the spectrum analyzer feature, and provide ease of access and use of machine learning algorithms.
Benzer Tezler
- Sensor validation and fusion for system monitoring
Sistem gözetiminde sensör doğrulama ve bilgi birleştirme
SADRA MOUSAVI
Doktora
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER
- Asenkron motorlardan elde edilen titreşim sinyalleri kullanılarak arıza tespiti
Fault detection using vibration signals obtained from induction motors
SEFA BULUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET BİLGİNER GÜLMEZOĞLU
- Classification of vessel acoustic signatures using non-linear scattering based feature extraction
Doğrusal olmayan saçılma temelli oznitelik çıkarma kullanarak gemilerin akustik izlerinin sınıflandırılması
GÖKMEN CAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ENİS ÇETİN
- Operasyonel iletim yolu analizi ve uygulaması
Operational transfer path analysis and application on test rig
SANCAR TUNA KOÇOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KENAN YÜCE ŞANLITÜRK
- Basit horlayan ve tıkayıcı uyku apne sendromlu hastalardan toplanacak fizyolojik sinyallerin analizi ve karşılaştırılması
Analysis and comparison of physiological signals from simple snorers and obstructive sleep apnoea syndrome (OSAS) patients
DOĞAN DENİZ DEMİRGÜNEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZİYA TELATAR