Geri Dön

Denetimli makine öğrenmesi ile asenkron motorlarda kestirimci bakım tahmini

Predictive maintenance forecasting in asynchronous motors with supervised machine learning

  1. Tez No: 785257
  2. Yazar: ATANUR İZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HAYATİ MAMUR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Manisa Celal Bayar Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 75

Özet

Asenkron motorlar (ASM) endüstride en kritik proseslerde yaygın bir şekilde kullanılırlar. Bu proseslerdeki ASM'ların arıza yapması, maliyet ve üretim kayıplarına neden olacağı için istenilmez. Bunun önlenmesi veya en aza indirilmesi için ASM'ların sürekli izlenmesi ile kestirimci bakım tahminlerinin yapılması önemlidir. Bu çalışmada, denetimli makine öğrenmesi (SML) kullanılarak ASM'ların kestirimci bakım tahmininin yapılması amaçlanmıştır. Bu amaçla ASM'un sıcaklık ve titreşim değişkenleri pozitif sıcaklık sabiteli (PTC) termistör ve MPU6050 ivmeölçer ile Atmega328P mikrodenetleyicisine (MCU) taşınmıştır. İlk olarak Atmega328P MCU'ya sağlam bir ASM'un sıcaklık ve titreşim bilgileri SML tabanlı algoritma ile öğretilmiştir. Sonra, öğretilen bu bilgilerin maksimum %20 değerini aştığında uyarı oluşturulması bilgisi girilmiştir. Daha sonra SML algoritmasını test etmek için ASM'a değişik değerlerde titreşim ve sıcaklıklar uygulanmış ve SML tabanlı ASM kestirimci bakım sisteminin çalışması izlenmiştir. SML'ye öğretilen bilgilerin gelen bilgiler ile sürekli karşılaştırma sonuçları mobil cihaza Bluetooth iletişimi ile Atmega328P MCU tarafından uyarılar şeklinde gönderilmiştir. Bu Android tabanlı mobil cihazın kontrol yazılımı sayesinde ASM'un durdurulması, çalıştırılması ve yakınındaki operatöre bilgi akışının sürekli olması sağlanmıştır. Böylece SML tabanlı bir ASM kestirimci bakım tahminin yapılması ve mobil cihaz ile operatörlerin uyarılması başarılı bir şekilde gerçekleştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Asynchronous motors (ASM) are widely used in the most critical processes in industry. Failure of ASMs in these processes is not desired as it will cause cost and production losses. To prevent or minimize this, it is important to make predictive maintenance estimates with continuous monitoring of ASMs. In this study, it is aimed to make predictive maintenance estimation of ASMs using supervised machine learning (SML). For this purpose, the temperature and vibration variables of the ASM were transferred to the Atmega328P microcontroller (MCU) with a positive temperature constant (PTC) thermistor and MPU6050 accelerometer. First, the temperature and vibration information of a robust ASM was taught to the Atmega328P MCU with an SML-based algorithm. Then, when the taught information exceeds the maximum 20% value, the information to generate a warning is entered. Then, to test the SML algorithm, vibration and temperatures at different values were applied to the ASM and the operation of the SML-based ASM predictive maintenance system was monitored. The results of continuous comparison of the information taught to the SML with the incoming information are sent to the mobile device in the form of alerts by Bluetooth communication by the Atmega328P MCU. Thanks to the control software of this Android-based mobile device, it is ensured that the ASM is stopped, started and the information flow to the nearby operator is continuous. Thus, making an SML-based ASM predictive maintenance estimation and alerting operators with a mobile device has been successfully accomplished.

Benzer Tezler

  1. YSA'lı rotorakışı gözlemcilik vektör denetimi

    Neural network based rotor-flux observer for vector control

    AHMET SELİM SANCAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİN TACER

  2. Banka müşterilerinin makine öğrenmesi ile analiz edilerek skorlanması

    Analyzing and scoring bank customers with machine learning

    FATİH KAZOVA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolİSTANBUL BEYKENT ÜNİVERSİTESİ

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EDİZ ŞAYKOL

  3. Identification of optimum milling parameters through machine learning

    Makine öğrenmesi ile optimum frezeleme parametrelerinin belirlenmesi

    GAMZE BALÇIK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERHAN BUDAK

  4. Sac şekillendirmede makine öğrenmesi ile boyut kontrolü

    Dimensional control in sheet metal forming using machine learning

    MEHMET CAN BÜYÜKDÖĞERLİOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mekatronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAYDAR LİVATYALI

  5. Estimating metabolic flux variability with machine learning

    Metabolik akış değerlerinin makine öğrenmesi ile tahmini

    BARIŞ CAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ ÇAKMAK