Eş zamanlı Arıza Teşhisi için FPGA Tabanlı Akıllı Durum İzleme Yöntemlerinin Geliştirilmesi / Development of FPGA Based Intelligent Condition Monitoring Methods for Synchronously Fault Diagnosis

Cilt: 2 Sayı: 3 9 Ekim 2012
PDF İndir
TR

Eş zamanlı Arıza Teşhisi için FPGA Tabanlı Akıllı Durum İzleme Yöntemlerinin Geliştirilmesi / Development of FPGA Based Intelligent Condition Monitoring Methods for Synchronously Fault Diagnosis

Öz

 

Özet

Çağdaş endüstriyel sistemlerde bütün sistem başarımının iyi bir düzeyde tutulması gerekir. Bu sistemlerde asenkron motor önemli bileşenlerden biridir ve iş gücünün büyük bir kısmını karşılarlar. Bu motorlarda oluşan arızalar sistem çalışmasını önemli bir ölçüde etkiler. Bu motorlar genellikle çevrimdışı olarak belirli zamanlarda izlenir. Fakat bu yöntem hem maliyetli hem de fabrikada üretimin durmasına neden olur. Bu çalışmada asenkron motorlarda oluşan stator, rotor ve sonlandırıcı halka arızalarının gerçek zamanlı teşhisi için bir akıllı durum izleme yaklaşımı sunulmuştur. Stator arızalarının teşhisi için önerilen bulanık sistem üç faz akım sinyalinin büyüklüğünden faydalanmaktadır. Rotor ve sonlandırıcı halka arızaları ise negatif seçim tabanlı bağışık sistem algoritması ile teşhis edilmektedir. Donanımsal tasarım Altera Cyclone III FPGA (Sahada Programlanabilir Kapı Dizileri) kartı üzerinde gerçekleştirilmiştir.

 

 

Abstract

In modern industrial systems, the overall system performance should be hold at a good level. In these systems, induction motor is one of major components and it constitutes a big part of work-power. The faults occurred in induction motors dramatically affect the system performance. These motors are generally monitored offline in a scheduled time. However, this method is both cost and it causes breakdown of the production in a factory. In this study, an intelligent condition monitoring approach is proposed to diagnose stator and rotor faults in real time. Fuzzy system which proposed to diagnose stator faults utilizes the magnitudes of three phase currents. Rotor and end-ring faults are diagnosed by negative selection based immune system algorithm. Hardware design was implemented on Altera Cyclone III FPGA.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. Chow, M.Y., “Methodologies of Using Artificial Neural Network and Fuzzy Logic Technologies for Motor Incipient Fault Detection”, World Scientific Publishing, Singapore, 1998.
  2. Troncoso, R.J., Gallaga, R. S., Yepez, E.C., Perez, A.G., Rios, R. A. O., Salas, R.A., Vidales, H. M., Huber, N., “FPGA-Based Online Detection of Multiple Combined Faults in Induction Motors through Information Entropy and Fuzzy Inference”, IEEE Trans. On Industrial Electronics, Vol. 58, No. 11, pp. 5263 – 5270, 2011.
  3. Bellini, A., Filippetti, F., Tassoni, C., Capolino, G., "Advances in Diagnostic Techniques for Induction Machines", IEEE Trans. Indus. Electr., Vol. 55, No. 12, pp. 4109-4126, 2008.
  4. Panadero, R. P., Sanchez, M. P., Guasp, M. R., Folch, J. R., Perez, E. H., Cruz, J. P., “Improved Resolution of the MCSA Method via Hilbert Transform, Enabling the Diagnosis of Rotor Asymmetries at Very Low Slip”, IEEE Trans. on Energy Conv., Vol. 24, No. 1, pp. 52-59, 2009.
  5. Briz, F., Degner, M. W., Garcia, P., Bragado, D., “Broken Rotor Bar Detection in Line-Fed Induction Machines using Complex Wavelet Analysis of Startup Transients”, IEEE Trans. on Industry Applications, Vol. 44, No. 3, pp. 760-768, 2008.
  6. Bouzida, A., Touhami, O., Ibtiouen, R., Belouchrani, A., Fadel, M., Rezzoug, A., “Fault Diagnosis in Industrial Induction Machines through Discrete Wavelet Transform”, IEEE Trans. On Industrial Electronics, Vol. 58, No. 9, pp. 4385 – 4395, 2011.
  7. Tsoumas, I. P., Georgoulas, G., Mitronikas, E. D., Safacas, A. N., “Asynchronous Machine Rotor Fault Diagnosis Technique Using Complex Wavelets”, IEEE Trans. on Energy Conversion, Vol. 23, No. 2, pp. 444- 459, 2008.
  8. Pires, V. F., Martins, J. F., Pires, A. J., “Eigenvector/eigenvalue Analysis of a 3D Current Referential Fault Detection and Diagnosis of an Induction Motor”, Energy Conversion and Management, Vol. 51, No. 5, pp. 901-907, 2010.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

-

Bölüm

-

Yayımlanma Tarihi

9 Ekim 2012

Gönderilme Tarihi

9 Ekim 2012

Kabul Tarihi

-

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2012 Cilt: 2 Sayı: 3

Kaynak Göster

APA
Aydın, İ., Karaköse, M., & Akın, E. (2012). Eş zamanlı Arıza Teşhisi için FPGA Tabanlı Akıllı Durum İzleme Yöntemlerinin Geliştirilmesi / Development of FPGA Based Intelligent Condition Monitoring Methods for Synchronously Fault Diagnosis. EMO Bilimsel Dergi, 2(3), 13-22. https://izlik.org/JA37NK64KU
AMA
1.Aydın İ, Karaköse M, Akın E. Eş zamanlı Arıza Teşhisi için FPGA Tabanlı Akıllı Durum İzleme Yöntemlerinin Geliştirilmesi / Development of FPGA Based Intelligent Condition Monitoring Methods for Synchronously Fault Diagnosis. EMO Bilimsel Dergi. 2012;2(3):13-22. https://izlik.org/JA37NK64KU
Chicago
Aydın, İlhan, Mehmet Karaköse, ve Erhan Akın. 2012. “Eş zamanlı Arıza Teşhisi için FPGA Tabanlı Akıllı Durum İzleme Yöntemlerinin Geliştirilmesi / Development of FPGA Based Intelligent Condition Monitoring Methods for Synchronously Fault Diagnosis”. EMO Bilimsel Dergi 2 (3): 13-22. https://izlik.org/JA37NK64KU.
EndNote
Aydın İ, Karaköse M, Akın E (01 Haziran 2012) Eş zamanlı Arıza Teşhisi için FPGA Tabanlı Akıllı Durum İzleme Yöntemlerinin Geliştirilmesi / Development of FPGA Based Intelligent Condition Monitoring Methods for Synchronously Fault Diagnosis. EMO Bilimsel Dergi 2 3 13–22.
IEEE
[1]İ. Aydın, M. Karaköse, ve E. Akın, “Eş zamanlı Arıza Teşhisi için FPGA Tabanlı Akıllı Durum İzleme Yöntemlerinin Geliştirilmesi / Development of FPGA Based Intelligent Condition Monitoring Methods for Synchronously Fault Diagnosis”, EMO Bilimsel Dergi, c. 2, sy 3, ss. 13–22, Haz. 2012, [çevrimiçi]. Erişim adresi: https://izlik.org/JA37NK64KU
ISNAD
Aydın, İlhan - Karaköse, Mehmet - Akın, Erhan. “Eş zamanlı Arıza Teşhisi için FPGA Tabanlı Akıllı Durum İzleme Yöntemlerinin Geliştirilmesi / Development of FPGA Based Intelligent Condition Monitoring Methods for Synchronously Fault Diagnosis”. EMO Bilimsel Dergi 2/3 (01 Haziran 2012): 13-22. https://izlik.org/JA37NK64KU.
JAMA
1.Aydın İ, Karaköse M, Akın E. Eş zamanlı Arıza Teşhisi için FPGA Tabanlı Akıllı Durum İzleme Yöntemlerinin Geliştirilmesi / Development of FPGA Based Intelligent Condition Monitoring Methods for Synchronously Fault Diagnosis. EMO Bilimsel Dergi. 2012;2:13–22.
MLA
Aydın, İlhan, vd. “Eş zamanlı Arıza Teşhisi için FPGA Tabanlı Akıllı Durum İzleme Yöntemlerinin Geliştirilmesi / Development of FPGA Based Intelligent Condition Monitoring Methods for Synchronously Fault Diagnosis”. EMO Bilimsel Dergi, c. 2, sy 3, Haziran 2012, ss. 13-22, https://izlik.org/JA37NK64KU.
Vancouver
1.İlhan Aydın, Mehmet Karaköse, Erhan Akın. Eş zamanlı Arıza Teşhisi için FPGA Tabanlı Akıllı Durum İzleme Yöntemlerinin Geliştirilmesi / Development of FPGA Based Intelligent Condition Monitoring Methods for Synchronously Fault Diagnosis. EMO Bilimsel Dergi [Internet]. 01 Haziran 2012;2(3):13-22. Erişim adresi: https://izlik.org/JA37NK64KU

EMO BİLİMSEL DERGİ
Elektrik, Elektronik, Bilgisayar, Biyomedikal, Kontrol Mühendisliği Bilimsel Hakemli Dergisi
TMMOB ELEKTRİK MÜHENDİSLERİ ODASI 
IHLAMUR SOKAK NO:10 KIZILAY/ANKARA
TEL: +90 (312) 425 32 72 (PBX) - FAKS: +90 (312) 417 38 18
bilimseldergi@emo.org.tr