Yapay bağışıklık ile asenkron motor hata teşhisi
Artificial immune based induction motor fault diagnosis
Yazar: EMRE DANDIL
Danışman: DOÇ. DR. HAKAN ÇALIŞ
Süleyman Demirel Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2010
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Teknik Eğitim = Technical Education
Dizin: Asenkron motorlar = Induction motors ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Asenkron motorlar endüstride en çok tercih edilen elektromekanik enerji dönüşüm elemanlarıdır. Fakat çalışma ortamlarındaki nem, toz, sıcaklık ve yağsız kalma gibi etkenlerden dolayı en fazla zarar gören kısımları rulmanlarıdır. Rulman bileşenlerinin herhangi birinde oluşacak hata motordan alınan titreşim verileri ile tespit edilebilir.Bu tezde, asenkron motorlarda oluşan rulman hatalarının tespiti için Matlab programı ile yapay bağışıklığın negatif seçim algoritmasına dayalı grafiksel bir kullanıcı arayüzlü yazılım geliştirilmiştir. Bu yazılım ile titreşim verilerinin zaman ve frekans düzlemlerindeki genlik değerleri kullanılarak, asenkron motor rulmanındaki iç bilezik, dış bilezik ve bilye hatalarının teşhisi, titreşim sinyalinin hangi zaman adımlarında hatanın oluştuğu ve hata seviyesi aktifleşen detektör sayısına göre tespit edilmiştir. Verilerdeki anormallik tespiti hem zaman düzleminde hem de rulman boyutlarına ve rotor dönüş hızına göre hesaplanan rulman hata frekansları ve harmoniklerindeki değişim ile takip edilmiştir. En kolay hata teşhisinin, hata yerinin sabit olması ve titreşim ölçere yakınlığından dolayı rulman dış bilezik hatasında olduğu görülmüştür. En zor tespit edilen hata ise bilye hataları olmuştur. Motor yükünün hata üzerinde çok az bir etkisinin olduğu teşhis sonuçları ile doğrulanmıştır.

Abstract:
In Industry, induction motors are the most widely used electromechanical energy conversion devices. Due to reasons of being low cost, robustness, and reliability, they are preferred in various applications. But, due to the working conditions such as humidity, dust, temperature and lack of lubrication the most suffered parts are bearings cause some faults in different part of the motors. Vibration signals are usually used to detect faults in different location of bearings.In this study, artificial immune of the negative selection algorithm is used for the bearings fault detection. It's implemented in Matlab based graphical user interface software. The developed software use amplitudes of the vibration signal in time and frequency domains. Outer, inner and ball defects in the bearing of induction motor are detected by anomaly monitoring. The time instants of fault occurrence and fault level are determined according to the number of activated detectors. Anomaly detection in data is implemented both in time domain and in frequency domain by monitoring fault indicator bearing frequencies and harmonics calculated using bearing dimensions and number of rotor revolutions. Due to the being in constant fault location and closing to the accelerometer, outer race fault in bearing is determined the easiest fault type. But, the most difficult detected fault type is seen as ball defect. By verification of detection results, the effect of motor load on the fault is found very little .