Elektrik Motorlarının Arıza Tespitinin Otomatik Olarak Yapılmasında Kullanılan Yapay Öğrenme Yöntemleri

Volume: 6 Number: 2 July 1, 2017
Ferhat Çıra
EN TR

Elektrik Motorlarının Arıza Tespitinin Otomatik Olarak Yapılmasında Kullanılan Yapay Öğrenme Yöntemleri

Abstract

Elektrik motorlarının arıza tespiti ve arıza tespitinde kullanılan özelliklerin bir sınıflandırıcıda eğitilerek arıza tespitinin otomatik olarak yapılması üzerine yapılan çalışmalar gittikçe popüler hale gelmektedir. Bu çalışmada elektrik motorlarının arızalarının tespiti ve arıza şiddetinin belirlenmesinde etkin olan sinyal özellikleri kullanılarak motorun farklı yük ve hız durumlarında karakteristik özelliklerinin arıza şiddetine göre değişim miktarı sınıflandırıcı ağlarda eğitim ve test verileri olarak kullanılması, sınıflandırmanın başarısında etkili olmaktadır. Bu çalışmada arıza tespitinin otomatik olarak belirlenmesi amacıyla kullanılan çok katmanlı yapay sinir ağları MLP , destek vektör makinası SVM , k-en yakın komşuluk yöntemi kNN , karar ağacı DT ve Random Forest RF gibi örüntü tanıma ÖT yöntem ve algoritmaları anlatılmaktadır

Keywords

Automatic motor fault detection,Artificial learning,Classification

References

  1. C. Ortega, A. Arias, C. Caruana, J. Balcells, and G. M. Asher, “Improved waveform quality in the direct torque control of matrix-converter-fed PMSM drives,” IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 57, no. 6, pp. 2101–2110, 2010.
  2. J. Beerten, J. Verveckken, and J. Driesen, “Predictive Direct Torque Control for Flux and Torque Ripple Reduction,” IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 57, no. 1, pp. 404–412, 2010.
  3. R. Errouissi, M. . Ouhrouche, W.-H. . Chen, and A. M. Trzynadlowski, “Robust cascaded nonlinear predictive control of a permanent magnet synchronous motor with antiwindup compensator,” IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 59, no. 8, pp. 3078–3088, 2012.
  4. K. Raggl, B. Warberger, T. Nussbaumer, S. Burger, and J. W. Kolar, “Robust angle-sensorless control of a PMSM bearingless pump,” IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 56, no. 6, pp. 2076–2085, 2009.
  5. J. R. Riba Ruiz, J. A. Rosero, A. Garcia Espinosa, and L. Romeral, “Detection of demagnetization faults in permanent-Magnet synchronous motors under nonstationary conditions,” IEEE Trans. Magn., vol. 45, no. 7, pp. 2961–2969, 2009.
  6. A. von Jouanne and B. Banerjee, “Assessment of voltage unbalance,” IEEE Trans. Power Deliv., vol. 16, no. 4, pp. 782–790, 2001.
  7. S. Yu and R. Tang, “Electromagnetic and mechanical characterizations of noise and vibration in permanent magnet synchronous machines,” in IEEE Transactions on Magnetics, 2006, vol. 42, no. 4, pp. 1335–1338.
  8. S. Ruoho, J. Kolehmainen, J. Ikaheimo, and A. Arkkio, “Interdependence of Demagnetization, Loading, and 29. J. Rosero, L. Romeral, E. Rosero, and J. Urresty, “Fault Temperature Rise in a Permanent-Magnet Synchronous Motor,” IEEE Trans. Magn., vol. 46, no. 3, pp. 949–953, Mar. 2010.
  9. P. Zheng, J. Zhao, R. Liu, C. Tong, and Q. Wu, “Magnetic characteristics investigation of an axial-axial flux compound-structure PMSM used for HEVs,” in IEEE Transactions on Magnetics, 2010, vol. 46, no. 6, pp. 2191– 2194.
  10. Z. Guoxin, T. Lijian, S. Qiping, and T. Renyuan, “Demagnetization Analysis of Permanent Magnet Synchronous Machines under Short Circuit Fault,” Power Energy Eng. Conf. (APPEEC), 2010 Asia-Pacific, pp. 1–4, 2010.
APA
Çıra, F. (2017). Elektrik Motorlarının Arıza Tespitinin Otomatik Olarak Yapılmasında Kullanılan Yapay Öğrenme Yöntemleri. Dicle Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 6(2), 95-103. https://izlik.org/JA78TP65PF
AMA
1.Çıra F. Elektrik Motorlarının Arıza Tespitinin Otomatik Olarak Yapılmasında Kullanılan Yapay Öğrenme Yöntemleri. DUFED. 2017;6(2):95-103. https://izlik.org/JA78TP65PF
Chicago
Çıra, Ferhat. 2017. “Elektrik Motorlarının Arıza Tespitinin Otomatik Olarak Yapılmasında Kullanılan Yapay Öğrenme Yöntemleri”. Dicle Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 6 (2): 95-103. https://izlik.org/JA78TP65PF.
EndNote
Çıra F (July 1, 2017) Elektrik Motorlarının Arıza Tespitinin Otomatik Olarak Yapılmasında Kullanılan Yapay Öğrenme Yöntemleri. Dicle Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 6 2 95–103.
IEEE
[1]F. Çıra, “Elektrik Motorlarının Arıza Tespitinin Otomatik Olarak Yapılmasında Kullanılan Yapay Öğrenme Yöntemleri”, DUFED, vol. 6, no. 2, pp. 95–103, July 2017, [Online]. Available: https://izlik.org/JA78TP65PF
ISNAD
Çıra, Ferhat. “Elektrik Motorlarının Arıza Tespitinin Otomatik Olarak Yapılmasında Kullanılan Yapay Öğrenme Yöntemleri”. Dicle Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 6/2 (July 1, 2017): 95-103. https://izlik.org/JA78TP65PF.
JAMA
1.Çıra F. Elektrik Motorlarının Arıza Tespitinin Otomatik Olarak Yapılmasında Kullanılan Yapay Öğrenme Yöntemleri. DUFED. 2017;6:95–103.
MLA
Çıra, Ferhat. “Elektrik Motorlarının Arıza Tespitinin Otomatik Olarak Yapılmasında Kullanılan Yapay Öğrenme Yöntemleri”. Dicle Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, vol. 6, no. 2, July 2017, pp. 95-103, https://izlik.org/JA78TP65PF.
Vancouver
1.Ferhat Çıra. Elektrik Motorlarının Arıza Tespitinin Otomatik Olarak Yapılmasında Kullanılan Yapay Öğrenme Yöntemleri. DUFED [Internet]. 2017 Jul. 1;6(2):95-103. Available from: https://izlik.org/JA78TP65PF