Diagnosis of stator winding failure of asynchronous machines using wavelet analysis and neural network
Dalgacık analizi ve sinir ağı kullanılarak asenkron makinelerin stator sargı arızasının teşhisi
- Tez No: 745371
- Danışmanlar: PROF. DR. KARİM ABBASZADEH
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: Farsça
- Üniversite: Islamıc Azad Unıversıty
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Makinaları Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezde, elektrik makinelerinde meydana gelen elektriksel ve mekanik arızalar incelenmiştir. Ayrıca bu arızalara neden olan faktörler ve bunların giderilmesine yönelik yöntemler de belirtilmiştir. Daha sonra sarım fonksiyonu yöntemi yardımıyla ve amaçlanan hata yani stator kabloları hatası uygulanmış ve sonuçları araştırılmıştır. Bu tezde arıza tespiti için kullandığımız ana parametreler, statorun farklı yükler altında sağlam ve arızalı durumdaki üç fazlı akımıdır. Bir sonraki bölümde dalgacık yöntemi ve sinir ağı incelenmektedir. Bu tezde, sinyal karakteristiklerini çıkarmak için db 8 kullanılmıştır. Bu dalgacığın kullanılmasının en önemli nedeni ortogonallik özelliği ve zaman alanında odaklanmış sinyal desteğidir. Hata tespiti için kullandığımız sinir ağı, BP eğitim algoritmasına sahip üç katmanlı ileri beslemeli bir ağdır. Dördüncü bölümde, dalgacık analizi ve sinir ağının bir kombinasyonu olan asenkron makinelerde stator kabloların hatasını tespit etme yöntemi açıklanmıştır. Arıza tespitinin genel süreci aşağıdaki gibidir: Öncelikle stator akımı hatasız durumda ve ayrıca çeşitli arızalar altında kullanmış olup ve buna dalgacık dönüşümü uygulanmıştır. Ardından, dalgacık katsayıları kullanılarak, her ölçekteki enerji değerleri çıkarılır ve stator sargıların hatasını tespit etmek için sinir ağının girişi olarak kullanılır. Son olarak test verileri yardımıyla söz konusu ağın geçerliliği araştırılmıştır. Sonuçlar ve gerekli öneriler ifade edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, electrical and mechanical failures in electrical machines are investigated.In addition, the factors that cause these malfunctions and the methods for their elimination are also stated.Then, with the help of the winding function method, the intended error, namely the stator winding fault, was applied and the results were investigated. The main parameters we use for fault detection in this thesis are the three-phase current of the stator under different loads, intact and in the fault state.In the next section, wavelet method and neural network are examined. In this thesis, db 8 is used to extract the signal characteristics. The most important reason for using this wavelet is its orthogonality feature and focused signal support in time domain.The neural network we use for error detection is a three-layer feedforward network with a BP training algorithm. In the fourth chapter, the method of detecting the fault of stator windings in asynchronous machines, which is a combination of wavelet analysis and neural network, is explained.The general process of troubleshooting is as follows: First of all, the stator current is used in faultless condition and also under various faults and wavelet transform is applied to it. Then, using the wavelet coefficients, the energy values at each scale are extracted and used as the input of the neural network to detect the fault of the stator windings. Finally, the validity of the mentioned network was investigated with the help of test data. Conclusions and necessary recommendations are expressed.
Benzer Tezler
- 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
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA AHMET KOCABAŞ
- Sürekli mıknatıslı senkron motorda akı sinyali kullanılarak stator sargı arızası teşhisi
Stator winding fault diagnosis using flux signal in permanent magnet synchronous motor
RUMEYSA SELÇUK AKSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZAFER DOĞAN
- 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
- Data-driven condition monitoring and fault diagnosis of VFD-FED induction motors
Değişken frekanslı sürücü ile beslenen asenkron motorlarda veri odaklı durum izleme ve arıza tanılama
ALPER SENEM
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL
- Sürekli mıknatıslı senkron motorda demagnetize ve stator sarımlar arası kısa devre arızalarının tespiti için yöntem geliştirilmesi
The development of method for detection of demagnetised and stator interturn short circuit faults in permanent magnet synchronous motor
TİMUR LALE
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLAL GÜMÜŞ