Sürekli mıknatıslı senkron motorda demagnetizasyon arızasının evrişimsel sinir ağı ile tespiti
Detection of demagnetization fault in permanent magnet synchronous motor with convolutional neural network
Yazar: BİNNAZ GÜNDOĞAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA EKER
Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Sürekli mıknatıslı senkron motorlar = Permanent magnet synchronous motors

Özet:
Gelişen teknoloji ile birlikte elektrik motorları endüstride en yaygın kullanılan tahrik elemanı olarak karşımıza çıkmaktadır. Motorların yaygın kullanılması bu elemanlarda meydana gelen arıza sayısında/çeşitlerinde artışa neden olmaktadır. Motorda meydana gelen bu arızalar bakım maliyetlerini yükseltmekte ve üretim kapasitesini düşürmektedir. İlk başlarda arızalar periyodik bakımlarla en aza indirgenmeye çalışmış fakat meydana gelen arızalar sonucunda üretimde meydana gelen aksamaların engellenmesinde yeterli olamamıştır. Son zamanlarda elektrik motorlarında durum izleme yöntemleri periyodik bakımların yerini almıştır. Motor arıza tespitinde, durum izleme yöntemlerinde; makine öğrenmesinin bir alt dalı olan derin öğrenme yöntemi sıklıkla kullanılmaktadır. Derin öğrenmenin en yaygın kullanılan mimarisi Evrişimsel Sinir Ağı (ESA) motor arıza tespitinde ön plana çıkan bir konu haline gelmiştir.  Sürekli Mıknatıslı Senkron Motorlar (SMSM); yüksek verim, yüksek güç-ağırlık oranı, gibi avantajlarından dolayı endüstride yaygın olarak kullanılmaktadır. Yapılan tez çalışmasında SMSM'de meydana gelen manyetiksel arıza türü olan demagnetizasyon arızasının tespiti için yeni bir yaklaşım sunulmuştur. Arıza tespiti için sunulan yaklaşım özgün tasarlanmış ESA mimarisidir. Bu yaklaşım ile motor arıza tespitinde oldukça başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Bu çalışmada durağan koşullarda çalıştırılan sağlam ve arızalı motorlardan alınan akım verileri kullanılarak demagnetizasyon arızası tespit edilmiştir. Yapılan bu tez çalışması sonucunda önerilen yaklaşımın SMSM'de meydana gelen demagnetizasyon arızasını tespit etmede % 99.92 oranında bir başarı sağlamıştır.
Anahtar Kelimeler: SMSM, Demagnetizasyon Arızası, Derin Öğrenme, ESA

Abstract:
With the developing technology, electric motors are the most used drive element in the industry. The widespread use of motors causes an increase in the number/types of malfunctions occurring in these elements. These malfunctions in the motor increase the maintenance costs and decrease the production capacity. At first, the malfunctions were tried to be minimized with periodic maintenance, but it was not enough to prevent the disruptions in production as a result of the malfunctions that occurred. Recently, condition monitoring methods in electric motors have replaced periodic maintenance. In condition monitoring methods in motor fault diagnosis; Deep learning method, which is a sub-branch of machine learning, is frequently used. The most widely used architecture of deep learning, Convolutional Neural Network (ESA), has become a prominent topic in motor fault diagnosis. Permanent Magnet Synchronous Motors (PMSM); It is widely used in industry due to its advantages such as high efficiency, high power-to-weight ratio. In the thesis study, a new approach is presented for the detection of demagnetization failure, which is the type of magnetic failure that occurs in PMSM. The approach presented for fault detection is the ESA architecture of deep learning. With this approach, very successful results have been obtained in motor fault detection. In this study, demagnetization failure was determined by using current data obtained from strong and faulty motors operated in stationary conditions. As a result of this thesis study, the proposed approach has achieved a success rate of 99.92 % in detecting the demagnetization failure in the PMSM.
Keywords: PMSM, Demagnetization Failure, Deep Learning, ESA