@article{article_1487442, title={Kırık Rotor Çubuğu Arızalarının Belirlenmesinde Derin Öğrenme Yaklaşımları ve Motor Akım İmza Analizi}, journal={Türk Doğa ve Fen Dergisi}, volume={13}, pages={1–7}, year={2024}, DOI={10.46810/tdfd.1487442}, author={Aydın, Özgür and Akın, Erhan}, keywords={Asenkron Motor, Arıza Teşhisi, Kırık Rotor Çubuğu, Vision Transformer Model, Görüntü İşleme}, abstract={Asenkron motorlar, endüstriyel uygulamalarda sağladıkları basit ve sağlam yapı, maliyet etkinliği, kendiliğinden başlama kabiliyeti, yüksek verimlilik ve güvenilirlik gibi avantajlarla tercih edilir. Ancak, bu motorlarda zaman zaman karşılaşılan kırık rotor çubuğu gibi arızalar, performans düşüklüğüne ve işletme maliyetlerinin artmasına neden olabilir. Bu tür arızaların erken teşhisi için derin öğrenme modelleri giderek daha fazla kullanılmaktadır. Bu modeller, motor verilerinden karmaşık desenleri tanıyarak potansiyel arızaları önceden belirleyebilir, böylece zamanında müdahale ile motor ömrü uzatılabilir ve üretim sürekliliği sağlanabilir. Bu çalışma dört farklı derin öğrenme modeli kullanılarak asenkron motorlardaki kırık rotor çubuğu teşhisi gerçekleştirilmiştir. Hazır veri seti kullanılan çalışmada akım sinyalleri ile elde edilen görüntüler üzerinden ikili sınıflandırma yapılmıştır. Yapılan çalışma sonucunda %90 üzerinde başarım sağlanmıştır. Böylece derin öğrenme modellerinin asenkron motorlar üzerinde etkinliği kanıtlanmıştır.}, number={3}, publisher={Bingöl Üniversitesi}