ASENKRON MOTORDA YAPAY SİNİR AĞLARI İLE DURUM KESTİRİMİ

Abstract

Asenkron motorun çalışması esnasındaoluşabilecek arızaların anlık olarak tespit edilebilmesi, motorun görev yaptığısistemin kusursuz çalışması açısından son derece önem arz etmektedir. Buçalışmada, üç fazlı kafesli bir asenkron motorda arızaların tespit edilebilmesiiçin yapay sinir ağları (YSA) modeli kullanılmıştır. Belirli bir zaman aralığıiçin asenkron motorun titreşim verileri alınarak veri seti oluşturulmuştur.Oluşturulan veri setinin % 80 i ile model eğitilmiş, %10 u ile model testedilmiştir. Yapay sinir ağı modelinin test edilmesi sonucunda % 98,8 oranındabir tahmin oranı elde edilmiş ve ANN modelinin çıkışı ile hedefin birbirleriile örtüştüğü görülmüştür.

Instantlydetection of faults that may occur during the operation of induction motors isextremely important for the flawless operation of the system in that the motorrunning. In this study, artificial neural network (ANN) model was used in orderto detect the faults of a three-phase squirrel cage induction motor. Data sethas been created with vibration data on the induction motor for a specific timeinterval. The model trained with 80% of the generated data set and tested with10% of the data set. As a result of testing the artificial neural networkmodel; an estimated rate of 98.8% was obtained and in addition, the target andoutput of the ANN model found to be very close to each other.