Akademik Veri Yönetim Sistemi
TÜBİTAK Projesi, 2018 - 2020
Elektrik enerjisinin
kullanımı ve tüketiminde elektrik makineleri önemli rol oynamaktadır. Elektrik
makinelerinden biri olan asenkron motorlar, sanayide ve ev elektroniği
gibi tüketici elektroniğinde önemli bir iş yüküne sahiptir. Bu tip motorlarda
meydana gelebilecek herhangi bir beklenmeyen arıza; sanayide üretimin durmasına,
üretim maliyetlerinin artmasına ve dolayısıyla iş veriminin düşmesine ve son
tüketicinin hayat konforunun etkilenmesine sebep olabilmektedir. Bu yüzden
elektrik motorlarında oluşabilecek olası arızaları doğru ve erken tespit edip
gerekli önlemleri önceden almak oldukça önemlidir. Asenkron motorlarda
oluşabilecek temel arızaları elektriksel ve mekaniksel olarak iki sınıfa
ayırabiliriz. Literatürde ve uygulamada bu tip arızaları tespit etmek için ısı
analizi, kimyasal analiz, titreşim analizi ve elektriksel analizler gibi birçok
yöntem bulunmaktadır.
Günümüzde en çok
kullanılan arıza tespit metodu “Motor Akım İmza Analizi (Motor Current
Signature Analysis-MCSA)” yöntemidir. Bu yöntemde stator faz akımlarının
frekans spektrumu alınarak arıza sonucu ortaya çıkan harmoniklerin incelenmesi
sonucunda arızanın tespiti, çeşidi ve büyüklüğü bulunabilmektedir. Ancak bu tip
bir analizde arıza sinyallerinin varlığı ve büyüklüğü; arızanın çeşidinden,
motorun topolojisinden, stator sargı bağlantı yapılarından ve yükün durumundan
etkilenebilmektedir. Bu yüzden bu projede stator etrafında oluşan manyetik
alanının davranışı incelenmiş ve olası her arıza için karakteristik arıza
sinyalleri kaçak akı bilgisinden yararlanılarak belirlenmiştir.
Bu çalışmada asenkron motorlarda meydana
gelen elektriksel ve mekaniksel arızaları tespit etmek için kaçak akı
spektrumlarından yararlanılmıştır. ANSYS@Maxwell-2D programında modellenen
motorlarda kaçak akı spektrumlarındaki karakteristik arıza sinyalleri
belirlenmiş ve bu sinyaller kullanılarak çok katmanlı yapay sinir ağı
(Multilayer perceptron) kullanılarak otomatik olarak tespit edilmiştir. Elde
edilen karakteristik arıza sinyallerinin güvenirliliği kaçak akı sensöründen
(TI-DRV425) elde edilen akı bilgilerini kullanarak deneysel olarak da ispatlanmıştır.
Proje kapsamında kablosuz anlık durum izleme sistemi geliştirilerek kullanıcı
dostu bir arıza tespit modülü tasarlanmıştır.