Derin Evrişimsel Sinir Ağ Mimarisi ve Zaman Frekans Gösterimini Kullanılarak Büyük Güçlü Motor Arızalarının Tespiti

Abstract

Asenkron motorlar endüstride iş gücünün sağlanması açısından birçok uygulamada kullanılmaktadır. Asenkron motorlarda oluşan arızalar mil yatağı, stator ve rotor bileşenleri ile ilgilidir. Bu bileşenlerden mil yatağı arızaları en çok karşılaşılan problemlerden biridir. Bu arızaların teşhisi için genellikle titreşim sinyalleri kullanılmaktadır. Endüstriyel ortamda çalışan motor ile aynı özelliklerde bir motor bulmak zor olduğundan karşılaştırma yapılarak arızaların tespiti yapılamamaktadır. Bu çalışmada titreşim sinyallerinin zaman frekans görüntüleri oluşabilecek mil yatağı arızaları için toplanarak transfer öğrenme tabanlı bir model ile eğitilmiştir. Daha sonra endüstriyel mil arızası olan bir motordan aynı şartlarda ve benzer bir konumda alınan sinyaller kullanılarak endüstrideki büyük güçlü motordaki arıza belirlenmiştir. Yapılan testler sonucunda endüstrideki motorda oluşan kusurların %95’in üzerinde doğru bir şekilde tespit edildiği ispatlanmıştır.