Denetimli makine öğrenmesi ile asenkron motorlarda kestirimci bakım tahmini
Predictive maintenance forecasting in asynchronous motors with supervised machine learning
Yazar: ATANUR İZ
Danışman: PROF. DR. HAYATİ MAMUR
Manisa Celal Bayar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Asenkron motorlar = Induction motors ; Bluetooth = Bluetooth ; Kestirimci bakım sistemleri = Predictive maintenance systems ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Termistör = Thermistor

Özet:
Asenkron motorlar (ASM) endüstride en kritik proseslerde yaygın bir şekilde kullanılırlar. Bu proseslerdeki ASM'ların arıza yapması, maliyet ve üretim kayıplarına neden olacağı için istenilmez. Bunun önlenmesi veya en aza indirilmesi için ASM'ların sürekli izlenmesi ile kestirimci bakım tahminlerinin yapılması önemlidir. Bu çalışmada, denetimli makine öğrenmesi (SML) kullanılarak ASM'ların kestirimci bakım tahmininin yapılması amaçlanmıştır. Bu amaçla ASM'un sıcaklık ve titreşim değişkenleri pozitif sıcaklık sabiteli (PTC) termistör ve MPU6050 ivmeölçer ile Atmega328P mikrodenetleyicisine (MCU) taşınmıştır. İlk olarak Atmega328P MCU'ya sağlam bir ASM'un sıcaklık ve titreşim bilgileri SML tabanlı algoritma ile öğretilmiştir. Sonra, öğretilen bu bilgilerin maksimum %20 değerini aştığında uyarı oluşturulması bilgisi girilmiştir. Daha sonra SML algoritmasını test etmek için ASM'a değişik değerlerde titreşim ve sıcaklıklar uygulanmış ve SML tabanlı ASM kestirimci bakım sisteminin çalışması izlenmiştir. SML'ye öğretilen bilgilerin gelen bilgiler ile sürekli karşılaştırma sonuçları mobil cihaza Bluetooth iletişimi ile Atmega328P MCU tarafından uyarılar şeklinde gönderilmiştir. Bu Android tabanlı mobil cihazın kontrol yazılımı sayesinde ASM'un durdurulması, çalıştırılması ve yakınındaki operatöre bilgi akışının sürekli olması sağlanmıştır. Böylece SML tabanlı bir ASM kestirimci bakım tahminin yapılması ve mobil cihaz ile operatörlerin uyarılması başarılı bir şekilde gerçekleştirilmiştir.

Abstract:
Asynchronous motors (ASM) are widely used in the most critical processes in industry. Failure of ASMs in these processes is not desired as it will cause cost and production losses. To prevent or minimize this, it is important to make predictive maintenance estimates with continuous monitoring of ASMs. In this study, it is aimed to make predictive maintenance estimation of ASMs using supervised machine learning (SML). For this purpose, the temperature and vibration variables of the ASM were transferred to the Atmega328P microcontroller (MCU) with a positive temperature constant (PTC) thermistor and MPU6050 accelerometer. First, the temperature and vibration information of a robust ASM was taught to the Atmega328P MCU with an SML-based algorithm. Then, when the taught information exceeds the maximum 20% value, the information to generate a warning is entered. Then, to test the SML algorithm, vibration and temperatures at different values were applied to the ASM and the operation of the SML-based ASM predictive maintenance system was monitored. The results of continuous comparison of the information taught to the SML with the incoming information are sent to the mobile device in the form of alerts by Bluetooth communication by the Atmega328P MCU. Thanks to the control software of this Android-based mobile device, it is ensured that the ASM is stopped, started and the information flow to the nearby operator is continuous. Thus, making an SML-based ASM predictive maintenance estimation and alerting operators with a mobile device has been successfully accomplished.