Dicle Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
Yazarlar: Ferhat ÇIRA
Konular:-
Anahtar Kelimeler:Automatic motor fault detection,Artificial learning,Classification
Özet: 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