Pre-detection of stator windingfailure according to the motorcurrent signal analysis method inasynchronous motors
Asenkron motorlarda motor akım sinyali analiz yöntemine göre stator sargı hatasının ön tespiti
- Tez No: 718185
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SAMET BİRİCİK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Asenkron motor, Motor Akımı Sinyal Analizi (Motor Current Signature Analysis), Stator Sargısı, Fourier Dönüşümü (Fourier Transform), Asynchronous motor, Motor Current Signal Analysis (MCSA), Stator Winding, Fourier Transform (FT)
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: European University of Lefke
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Endüksiyon motoru, endüstride oldukça kullanılan bir elektrik makinesidir. Yani asenkron motorlar sektörün vazgeçilmez motorları arasındadır. Bir fabrikada veya elektrik üretim tesislerinde birden fazla asenkron motor bulunmaktadır. Ucuz olmaları ve fazla bakım gerektirmemeleri nedeniyle asenkron motorlar tercih edilmektedir. Ayrıca, bu makinelerin verimli ve hatasız çalışması da önemlidir. Dolayısıyla bu makinelerin arızalanması durumunda, fabrikaların durmasına neden olacaktır. Makinelerin arızalanması fabrikalara maddi zarar verecektir. Bu nedenle, asenkron motorlarda oluşacak arızaların erken tespiti önem kazanmıştır. Bu çalışmada, motorda oluşabilecek arızalar incelendi. Bu arızaları tespit etmek için arıza tespit yöntemleri araştırılmıştır. Ardından, asenkron motorlarda en yaygın stator sargı hataları araştırılmıştır. Asenkron motorlarda stator sargı hataları, sargı ve sargı arasında kısa devre olarak başlar ve sonraki işlemlerde faz-faz veya faz-nötr kısa devre arızasına neden olur [1]. Dolayısıyla, arıza büyür ve büyür. Bu arızaların büyüyüp daha büyük arızalara ve maddi kayıplara sebep vermemesi için arızanın erken tespiti önemlidir. Endüksiyon makinelerinin durum izlemesinin önemli bir bileşen olduğu duruma dayalı bakım çerçevesi tanıtıldı. Ana durum izleme yöntemleri, ana odak Motor Akımı İmza Analizi (Motor Current Signature Analysis) ve bununla ilişkili çeşitli yöntemler ile açıklanmıştır. Bu tez çalışmasında üç fazlı bir asenkron motorda sargı kısa devre arızasının analizi ve tespiti yapıldı. Matlab Simulink programı kullanılarak normal ve arızalı motor simülasyon modelleri oluşturuldu. motor %0-%25-%50-%75 ve %100 yüklerinde analiz edildi. Sağlıklı ve hatalı motor akım verileri elde edildi. Bu veriler Matlab'da Fourier Dönüşümü (Fourier Transform) yöntemi ile analiz edildikten sonra akım sinyalinin frekans spektrumundaki farklılıklar araştırıldı.
Özet (Çeviri)
The induction motor is a highly utilized electrical machine in industry. In other words, asynchronous motors are among the indispensable motors of the industry. There are more than one asynchronous motor in a factory or power generation facilities. Why asynchronous motors are preferred because they are inexpensive and do not require much maintenance. Also, it is important that these machines operate efficiently and without errors. Therefore, in case of failure of these machines, it will cause the factories to stop. Failure of the machines will cause financial damage to the factories. Therefore, the early detection of faults that will occur in asynchronous motors has gained importance. In this study, the malfunctions that may occur in asynchronous motor have been examined. Fault detection methods have been investigated to detect these faults. Then, the most common stator winding errors in induction motors are discussed. Stator winding errors in asynchronous motors start as short circuit between winding and winding and cause phasephase or phase-neutral short circuit fault in the following processes [1]. Hence, the fault gets bigger and bigger. Early detection of the failure is important so that these failures do not grow and cause larger failures and financial losses. The condition-based maintenance framework was introduced in which condition monitoring of induction machines is an essential component. The main condition monitoring methods were explained with the main focus being on Motor Current Signature Analysis (MCSA) and the various methods associated with it. In this thesis, analysis and detection of winding short circuit fault in a three-phase asynchronous motor was made. Normal and defective engine simulation models were created using the Matlab Simulink program. The motor was analyzed at 0% -25% -50% -75% and 100% loads. Healthy and faulty motor current data were obtained. After these data are analyzed in Matlab with The Fourier transform (FT) method and the differences in the frequency spectrum of the current signal is investigated.
Benzer Tezler
- DSP tabanlı çevrimiçi durum izleme sistemi
DSP based online condition monitoring system
FIRAT YÜCEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HAKAN ÇALIŞ
- Gömülü sistem tabanlı, nabız oksimetre senkronlu, yeni nesil oksijen konsantratör tasarımı, gerçekleştirilmesi ve bulanık mantık ile kontrol modeli
Embedded system based, pulse oximeter synchronized, new generation oxygen concentrator design, implementation and control model with fuzzy logic
ŞERAFETDİN BALOĞLU
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL SARITAŞ
- Fault pre-detection of AC machines based on programmable logic controller (PLC) and totally integrated automation package
Programlanabilir lojik kontrol cihazına (PLC) ve tamamen entegre otomasyon paketine dayanarak AC makinelerin hata önceden tespiti
RIYADH ABBAS MHAIMEED
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKarabük ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AKRAM ABDULLAH ALI AL-ZAGHIR
PROF. DR. MAHMOOD FARHAN MOSLEH
- NASA rulman verisetiyle gelişmiş derin transfer öğrenme yöntemleri kullanarak rulman hatalarının etkin tespiti
Effective detection of bearing errors using advanced deep transfer learning methods with NASA bearing dataset
MERT ÇELTİKOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Uludağ ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PINAR KIRCI
- Açil homoserin lakton moleküllerinin elektrokimyasal metod ile algılanması
Detection of acyl homoserine lactone molecules via electrochemical method
ŞEVVAL MARAL ÖZCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
BiyolojiMarmara ÜniversitesiBiyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NÜZHET CENK SESAL
PROF. DR. ATIF KOCA