KASKAT BAĞLI ÇOK SEVİYELİ EVİRİCİLERDE AÇIK ANAHTAR ARIZALARININ YAPAY ZEKÂ TEKNİKLERİ KULLANILARAK TESPİTİ

Abstract

Eviriciler doğru akım kaynağını alternatif akım kaynağına dönüştüren güç elektroniği devreleridir. Ayarlanabilir hız sürücü uygulamaları, kesintisiz güç kaynakları, yenilenebilir enerji sistemleri gibi değişken gerilimlerin ihtiyaç duyulduğu vb. endüstriyel uygulamalarda yaygın kullanımı ile birlikte; gerilim kaynaklı eviricilerde meydana gelen arızaların tanımlanması araştırmacılar için önemli bir konu haline gelmiştir. Bu tez çalışmasında, üç-fazlı beş-seviyeli gerilim kaynaklı eviricideki tekli ve çoklu açık anahtar devre arızaları ele alınmış ve her bir arızanın bulunduğu faz ile arızalı anahtar belirlenmiştir. MATLAB/Simulink ortamında evirici devresinin benzetimi yapılarak, çıkış faz akımlarının ortalama ve etkin değerleri ile bu değerlerin oranları kaydedilmiştir. Elde edilen bu özellikler kullanılarak sınıflandırma teknikleri için veri kümesi oluşturulmuştur. Faz akımlarının ortalama/etkin oranlarının da eklenmesiyle yük bağımlılığı problemi giderilmiştir Destek vektör makineleri, k-en yakın komşu ve uzun-kısa süreli bellek gibi üç farklı sınıflandırma modeli kullanılmış ve her bir modelin performansı ayrı ayrı analiz edilmiştir. Önerilen yaklaşımla, mevcut çalışmalardan farklı olarak çok seviyeli eviricilerde arıza tespiti ve sınıflandırma başarısı elde edilmiştir. Benzetim sonuçları, sunulan arıza tespit ve sınıflandırma yöntemlerinin tekli, çiftli ve üçlü anahtar arızalarındaki tahmin başarılarını yüksek doğrulukla sağladığını ortaya koymuştur.

Inverters are power electronic circuits that convert direct current source to alternating current source. With their widespread use in industrial applications such as adjustable speed drive applications, uninterruptible power supplies, renewable energy systems, etc. where variable voltages are required, identifying faults occurring in voltage source inverters has become an important issue for researchers. In this thesis, single and multiple open switch circuit faults in a three-phase five-level voltage source inverter were considered and the phase in which each fault was located and the faulty switch were determined. By simulating the inverter circuit in the MATLAB/Simulink environment, the average and effective values of the output phase currents and the ratios of these values were recorded. A data set was created for classification techniques using these obtained features. The load dependency problem was eliminated by adding the average/effective ratios of the phase currents. Three different classification models such as support vector machines, k-nearest neighbors and long-short term memory were used and the performance of each model was analyzed separately. With the proposed approach, unlike existing studies, fault detection and classification success was achieved in multi-level inverters. Simulation results show that the presented fault detection and classification methods provide high accuracy in predicting single, double and triple switch faults.