Elektrik Motorlarının Arıza Tespitinin Otomatik Olarak Yapılmasında Kullanılan Yapay Öğrenme Yöntemleri

Ferhat ÇIRA

Makale detayları

Elektrik Motorlarının Arıza Tespitinin Otomatik Olarak Yapılmasında Kullanılan Yapay Öğrenme Yöntemleri

Yazarlar:

Ferhat ÇIRA

Yayıncı:

Dicle University

Dergi:

Dicle University Journal of the Institute of Natural and Applied Science 2017 Vol.6 Issue 2, pp.95-103

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

6/2017

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000948772

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

2458-9330

pISSN:

2146-4693

Anahtar kelimeler:

Özet:

 

Studies on the automatic detection of faults and diagnostics of electrical motors by training them in a classifier are becoming increasingly popular. In this study, using the signal characteristics which are effective in determining the faults of the electric motors and determining the fault severity, the effect of changing the characteristics of the motor in different load and speed conditions according to the severity of the fault is used as training and test data in the classification networks. Pattern recognition methods such as multi-layer artificial neural networks  MLP , support vector machine  SVM , k-nearest neighbors method  kNN , decision tree  DT  and random forest  RF  methods and algorithms are explained In this study as well.

 

Elektrik motorlarının arıza tespiti ve arıza tespitinde kullanılan özelliklerin bir sınıflandırıcıda eğitilerek arıza tespitinin otomatik olarak yapılması üzerine yapılan çalışmalar gittikçe popüler hale gelmektedir. Bu çalışmada elektrik motorlarının arızalarının tespiti ve arıza şiddetinin belirlenmesinde etkin olan sinyal özellikleri kullanılarak motorun farklı yük ve hız durumlarında karakteristik özelliklerinin arıza şiddetine göre değişim miktarı sınıflandırıcı ağlarda eğitim ve test verileri olarak kullanılması, sınıflandırmanın başarısında etkili olmaktadır. Bu çalışmada arıza tespitinin otomatik olarak belirlenmesi amacıyla kullanılan çok katmanlı yapay sinir ağları  MLP , destek vektör makinası  SVM , k-en yakın komşuluk yöntemi  kNN , karar ağacı  DT  ve Random Forest  RF  gibi örüntü tanıma  ÖT  yöntem ve algoritmaları anlatılmaktadır.

Makale detayları

Elektrik Motorlarının Arıza Tespitinin Otomatik Olarak Yapılmasında Kullanılan Yapay Öğrenme Yöntemleri

Yazarlar:

Ferhat ÇIRA

Yayıncı:

Dicle University

Dergi:

Dicle University Journal of the Institute of Natural and Applied Science 2017 Vol.6 Issue 2, pp.95-103

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

6/2017

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000948772

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

2458-9330

pISSN:

2146-4693

Automatic motor fault detection

Artificial learning

Classification

Sayı

Makale detayları

Elektrik Motorlarının Arıza Tespitinin Otomatik Olarak Yapılmasında Kullanılan Yapay Öğrenme Yöntemleri

Yazarlar: Ferhat ÇIRA

Yayıncı: Dicle University

Dergi: Dicle University Journal of the Institute of Natural and Applied Science 2017 Vol.6 Issue 2, pp.95-103

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 6/2017

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000948772

Sıklık: İki Yıllık

eISSN: 2458-9330

pISSN: 2146-4693

Automatic motor fault detection

Artificial learning

Classification

Sayı

Yazarlar:

Ferhat ÇIRA

Yayıncı:

Dicle University

Dergi:

Dicle University Journal of the Institute of Natural and Applied Science 2017 Vol.6 Issue 2, pp.95-103

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

6/2017

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000948772

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

2458-9330

pISSN:

2146-4693