KIRIK ROTOR ÇUBUĞU VE STATOR ARIZALARININ TEŞHİSİNDE YAPAY SİNİR AĞI YAKLAŞIMI / THE NEURAL NETWORK APPROACH IN DIAGNOSIS OF BROKEN ROTOR BAR AND STATOR FAULTS

İlhan AYDIN, Mehmet KARAKÖSE, Erhan AKIN

Öz


Başlama aşamasındaki arızalarının erken teşhisi ve tespiti asenkron motorların verimli çalışması ve çevrimiçi durum değerlendirmesi için önemlidir. Bu çalışmada asenkron motorlarda oluşan kırık rotor çubuğu ve stator arızalarını teşhis etmek için yapay sinir ağı tabanlı bir akıllı hesaplama tekniği sunulmuştur. Kırık rotor çubuğu ile ilgili özelliklerin çıkarımı için Fourier dönüşümüne dayalı motor akım imza analizi kullanılmıştır. Stator arızaları için ise park vektör dönüşümü ve temel bileşen analizi tabanlı bir özellik çıkarım işlemi yapılmıştır. Modeli gerçekleştirmek için ileri beslemeli bir yapay sinir ağı kullanılmıştır. Yapay sinir ağlarının öğrenme ve uyarlanabilme özellikleri sayesinde özelliklere göre arızaların sınıflandırılması sağlanabilir. Yapay sinir ağının girişlerini iki yan bant bileşeni ve stator için elde edilen özellik oluşturmaktadır. Yapay sinir ağının çıkışları ile sağlam durum, bir kırık rotor çubuğu, stator ve çoklu arızalar tespit edilebilmektedir. Arıza teşhisi için veriler deneysel olarak alınmış olup, yöntemin doğruluğu bu veriler ile doğrulanmıştır.

 

The detection and diagnosis of induction motor faults in an early stage is important for fertile working and online evaluating condition of induction motors. In this study, an artificial neural network based intelligent computing method is proposed to detect broken rotor bar and stator faults in induction motors. A Fourier based motor current signature analysis is used to extract the broken rotor bar related features. A feature extraction based on park vector transformation and principal component analysis is done for stator faults. Classification of faults can be ensured by means of the learning and adapting capabilities of artificial neural networks. Two sideband components and the features obtained for stator faults constitute the inputs of artificial neural networks. Healthy motor condition, one broken rotor bar fault, stator fault and multiple faults can be detected with outputs of artificial neural networks. The signals are acquired from an experimental setup and the accuracy of method has been verified by this signals


Anahtar Kelimeler


Yapay sinir ağları; İşaret işleme; Asenkron motor; Arıza teşhisi ve tespiti

Tam Metin:

PDF

Refback'ler

  • Şu halde refbacks yoktur.