Fault detection of induction motors using nevral networks
Asenkron motorlarda sinir ağları ile hata tespiti
- Tez No: 95485
- Danışmanlar: PROF. OKYAY KAYNAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Arıza arama, Asenkron motorlar, Motor performansı, Yapay sinir ağları, Fault detection, Induction motors, Motor performance, Artificial neural networks
- Yıl: 2000
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Endüstride en fazla kullanılan motorların başında üç fazlı asenkron motorlar gelmektedir. Bu motorların önemli bir kısmı da üretimin kritik aşamalarında yer almaktadır. Bu yüzden bu motorlarda oluşabilecek hataların üretimi etkileyecek bir seviyeye ulaşmadan önce tespit edilmesi üretimdeki kaybı büyük ölçüde azaltacağından çok önemlidir. Bu motorlarda çoğunlukla görülen hatalar eksantrik, rotor kafes ve rulman hatalarıdır. Motorun performansını etkilemeden çalışan aynı zamanda da yüksek oranda doğru sonuçlar veren bir hata tespit sistemi bulmak kolay değildir. Bu tez çalışmasında amaçlanan yapay sinir ağlarının sunmuş olduğu olanaklardan olan sistem tanılama özelliklerini kullanarak motorun çalışma performansını etkilemeden çalışan bir hata tespit ve durum izleme yöntemi tasarlamaktır. Bu tezde uygulanan hata tespit yönteminde motordan kolaylıkla ölçülebilen stator voltaj ve akım değerleri motorun durumunu tahmin etmek için kulanümaktadır. Burada kullanılan hata tespit yaklaşımı“Yapay Sinir Ağ Model Tabanlı Hata Tespit Sistemi”olarak tanımlanabilir.
Özet (Çeviri)
IV ABSTRACT Three phase induction motors are broadly used in industry and many of them are utilized at some critical points of the production phase. Because of that incipient fault detection of these motors is extremely important since early fault detection reduces the downtime of the equipment which causes major loss of earning. Faults such as eccentricity, rotor cage and bearing faults are very common in induction motors. It is difficult to find a simple detection technique which is noninvasive such that it does not affect the performance of the motor and also which gives highly accurate results. The objective in this thesis is to design a noninvasive fault detection and condition monitoring method which uses the possibilities offered by artificial neural networks in the form of its effective system identification features. Easily accessible measurements, stator voltages and stator currents are used in this approach to predict the condition of the motor. The fault detection approach applied can be simply named as“Neural-Network-Model Based Fault Detection”. £C yUKSEKOGRCTIM KURlfU»
Benzer Tezler
- Asenkron motorun DSP (sayısal işaret işleyici) tabanlı bir kontrol sistemi kullanılarak YSA (yapay sinir ağları) ile performansının arttırılması
The Performance increasing on the induction motor with ann (artifical neural networks) by using a DSP (digital signal processor) based control system
KAYHAN GÜLEZ
Doktora
Türkçe
1999
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİT PASTACI
- Elektrik motorlarında rulman arızalarının oluşumu ve titreşim işaretlerinin spektral analizi ile arıza tanısı
Bearing damage detection and fault diagnosis using the spectral analysis methods for motor vibration signal
SERKAN SOYARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Bölümü
DOÇ.DR. SERHAT ŞEKER
- Asenkron makina otomasyonu ve bir bant taşıma sisteminin otomasyonunun projelendirilmesi
Başlık çevirisi yok
OZAN ARAY
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURDAN GÜZELBEYOĞLU
- Dönen makinalardaki mekanik titreşimler ve bunların arıza parametresi olarak incelenmesi
Mechanical vibrations in rotating machines and investigate of them as damage parameters
ERHAN APAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURDAN GÜZELBEYOĞLU
- A 6-3 KV thyristorized switch for direct-on starting of induction motors
Endüksiyon motorlarına doğrudan yol verme için 6.3 kV lık tristörlü statik yol verici
MAHFUJUR RAHMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
1991
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. MUAMMER ERMİŞ