İndiksiyon Motorun Mekanik Arıza Teşhisinde Makine Öğrenme Yöntemlerinin Kullanılması
The Use of Machine Learning Methods For Induction Motor Mechanical Fault Diagnosis
Yazar: Minaz, Mehmet; Yıldız, Kadriye
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 16, 2019
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; İndiksiyon motor,veri madenciliği,öznitelik çıkarımı,arıza tespiti ; Induction motor,data mining,feature extraction,fault detection

Elektrik makinalarında erkenarıza tespiti, arızanın büyüyüp hasarı yaymadan önüne geçilmesi açısındanoldukça önemlidir. Arızaların büyümeden öngörülüsü, motorun ömrünüartırabildiğinden araştırmacıların ilgi odağı haline gelmiştir. Bu yöndeçalışan araştırmacılar endüstriyel düzeyde hızlı, yorumlaması kolay ve işletmeaçısından uygulanabilirlik olan teknikler üzerine odaklanmıştır. Bu çalışmada indüksiyonmotorlarda oluşan kırık rotor çubuğu ve eksenden kaçıklık arızalarınınsonuçlarını sunmaktadır. Sağlıklı ve hatalı koşullar için bir indüksiyon motorunsonlu elemanlar modeli (FEM) geliştirilmiş ve analiz edilmiştir. Arızalı birmakinenin modeli, sağlıklı motorun fiziksel durum ve mekanik pozisyonlarıdeğiştirilip farklı arıza şiddetleri oluşturularak akım, gerilim, akı ve tork sinyalleriincelenmiştir. Bu farklı arıza şiddetlerine ait elektriksel sinyallerin verdiğitepkiler karşılaştırılmıştır. Elde edilen akım sinyaline ait ham verilere hızlıfourier yöntemi (FFT) uygulanarak işlenmiş veriler elde edilmiştir. Öznitelikçıkarımı olarak kNN, MLP, RT gibi farklı sınıflandırma metotlarıkullanılmıştır. Kırık rotor çubuğuna ait farklı arıza şiddetleri ileilgilenirken, eksantriklik arızasında ise statik eksantriklik, dinamikeksantriklik ve karışık eksantriklik arızaları üzerinde durulmuştur. Ayrıca,farklı sınıflandırmalar kullanarak karşılaştırma yapılmıştır. k-NN, MLP ve RFalgoritması sınıflandırma da doğruluğunun oldukça belirgin olduğu tespitedilmiştir.

Early fault detection in electrical machines, grow and damage is quite important in terms of preventing the fault from spreading.  Predictions of fault from growth have become the focus of attention of researchers as they can increase the life of the motor. Researchers working in this field have focused on techniques that are fast on the industrial level, easy to interpret and applicable to the enterprise. In this study, it presents the results of broken rotor bar and eccentric faults in induction motor. The finite element model (FEM) of an induction motor was developed and analyzed for healthy and defective conditions. The model of a fault machine, the physical state of the healthy motor and the mechanical positions are changed and the current, voltage, flux and torque signals are examined by creating different fault intensities. The responses of electrical signals of these different fault intensities were compared. The processed data were obtained by applying the fast fourier method (FFT) to the raw data of the obtained current signal. As a feature extraction, kNN, MLP, RT with different classification methods are used for training purposes in diagnostics. While dealing with the different fault intensities of the broken rotor bar, static eccentricity, dynamic eccentricity and mixed eccentricity faults are emphasized in the case of eccentricity fault. In addition, comparisons were made using different classifications. The accuracy of k-NN, MLP and RF algorithm classification was found to be quite significant.