Üç fazlı asenkron motorlarda rulman arızalarını tespit etmek üzere X-Y dönüşümü ve RTFA yapay sinir ağı algoritması içeren yeni bir yöntemin tasarlanması ve uygulanması
Design and application of a novel method that contains RBF neural network and X-Y transform to detect bearing defects in three phase induction motors
Yazar: İZZET YILMAZ ÖNEL
Danışman: DOÇ.DR. İBRAHİM ŞENOL
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2005
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
ÜÇ FAZLI ASENKRON MOTORLARDA RULMAN ARIZALARINI TESPİTETMEK ÜZERE X-Y DÖNÜŞÜMÜ VE RTFA YAPAY SİNİR AĞI ALGORİTMASIİÇEREN YENİ BİR YÖNTEMİN TASARLANMASI VE UYGULANMASIİzzet Yılmaz ÖNELElektrik Mühendisliği, Doktora TeziAsenkron motorlar; basit ve dayanıklı yapıları, son derece ucuz maliyetleri ve çeşitli güçlerdekolaylıkla üretilebilmeleri gibi nedenlerden dolayı endüstride kullanılan motorların %90'ınıoluşturmaktadır. Bununla birlikte, asenkron motorlar; birçok endüstriyel proseste; kritiköneme sahip bileşenlerin en önemlilerinden biridir. Bu nedenle, asenkron motorlarınarızalanmadan uzun süre çalışması veya meydana gelebilecek arızaların önceden tespiti önemkazanmaktadır. Araştırmalar göstermiştir ki, asenkron motorlarda görülen tüm arızalarınyaklaşık olarak %40 - 50 `si rulman problemlerinden ileri gelmektedir ki arızalar; iç ya da dışbileziklerin veya bilezikler arasına yerleştirilmiş olan bilyaların ya da bilyaları bir arada tutanve kafes adı verilen bağlantının aşınması ya da korozyona uğraması, nedeniyle meydana gelir.Bu bakımdan tezin amacı; üç fazlı asenkron motorda meydana gelen ve yukarıda bahsedilenrulman arızalarının; arıza cinsiyle beraber otomatik olarak tespit edilmesini sağlayan birsistemin tasarımı olarak belirlenmiştir. Bununla da endüstriye çok önemli bir katkısağlanacağı tahmin edilmektedir.Gerçekleştirilen çalışma dört bölümde özetlenmiştir:Birinci bölümde; asenkron motorun yapısı ve matematiksel modelinden bahsedildikten sonramotorda meydana gelen arızalar anlatılmıştır. Bu bölümün sonunda rulman arızalarınınnedenleri, belirtileri ve korunma yolları detaylı olarak verilmiştir.İkinci bölümde; öncelikle YSA'ları ve kullanım alanları hakkında kısaca bilgi verildiktensonra deneysel çalışmada kullanılan RTFA ağ yapısı anlatılmış olup, daha sonra asenkronmotorda meydana gelen arızaların tespitinde YSA'nın nasıl kullanıldığından, literatürdenörnekler verilerek, bahsedilmiştir.Üçüncü bölümde gerçekleştirilen uygulama devresi ve elde edilen eğriler bulunmaktadır. Bubölümde asenkron motorlarda meydana gelen rulman arızalarını tespit etmek için kullanılanFFT Analizi, Park Dönüşümü analizi ve X-Y Dönüşümü analizi yöntemlerine ilişkinsonuçlar bulunmaktadır.Dördüncü ve son bölümde, metotlar arasında bir mukayese yapılarak, teklif edilen yöntemindaha önce kullanılanlara göre üstün ve zayıf yanları belirtilmiştir.Anahtar kelimeler : Asenkron motor, Rulman arızası, YSA, X-Y dönüşümü, Park dönüşümüJÜRİ:Doç. Dr. İbrahim ŞENOL (Danışman) Kabul Tarihi : 16.02.2006Prof. Dr. Halit PASTACI Sayfa Sayısı : 98Doç. Dr. Hadi SARULProf. Dr. A. Faik MERGENDoç. Dr. Nurettin UMURKAN

Abstract:
DESIGN AND APPLICATION OF A NOVEL METHOD THAT CONTAINS RBFNEURAL NETWORK AND X-Y TRANSFORM TO DETECT BEARING DEFECTSIN THREE PHASE INDUCTION MOTORSIzzet Y. ÖNELElectrical Engineering, Ph. D. ThesisInduction motors are constituted 90% of all electrical motors in industrial applications, due totheir low cost, simple and robust structure and producibility in variety ratings. However,induction motors are the one of the critical parts in many industrial processes. That?s why,working the induction motors without failure and detect the failures before they occur havegreat importance. According to the results of the researches, 40-50% of the all failures thatoccurs in induction motors are bearing failures. Bearing failures occur, in inner or outer ringsor the rolling elements between inner and outer rings or the cage structure that keeps rollingelements together and same distance, because of the abrasion and the corrosion. In this aspect,the aim of the thesis is ?A system design that detects the bearing faults in three phaseinduction motors with their failure type automatically?. It has been guessed that an importantcontribution is provided to industry with this study.The study has been summarized in four sections.In the first section, after mentioning of the structure and the mathematical model of inductionmotor, reasons, indications and protection methods of the bearing failures that occur ininduction motors are mentioned.In the second section, the general information about artificial neural networks and theirapplication subjects are given and then the Radial Basis Artificial Neural Network structurewas told. After this, how to use the ANNs about the detection of failures in induction motorswith the samples in literature is discussed.In the third section, the details of the application and the results are given. In this section, theresults of FFT Transform analysis, Park?s Transform analysis and X-Y Transform analysismethods that are utilized to detect of bearing failures in induction motors are told.In the forth and the last section a comparison between the methods are made, and theadvantages and disadvantages of the proposed method is mentioned.Keywords: Induction motor, Bearing defect, ANN, X-Y Transform, Park?s TransformJURYDoç. Dr. İbrahim ŞENOL (Supervisor) Date : 16.02.2006Prof. Dr. Halit PASTACI Pages : 98Doç. Dr. Hadi SARULProf. Dr. A. Faik MERGENDoç. Dr. Nurettin UMURKAN