Detection and Classification of Multiple Faults of Induction Motors by Using Artificial Neural Networks

Abstract

Asenkron motor arızalarının tespiti asenkron motorların bakımı için kritik bir konudur. Stator akımı analizi motor arızalarını tespit etmek için yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir. Asenkron motor arızalarının tespitine yönelik çok sayıda çalışma bulunmaktadır. Ancak çoklu arıza tespiti ve sınıflandırılmasına yönelik sınırlı sayıda çalışma yapılmıştır. Bu çalışmada, 3 kW bilezikli bir asenkron motorun stator kısa-devre arızaları, kırık rotor çubuğu ile iç bilezik ve dış bilezik rulman arızalarının tespiti ve sınıflandırılması çok katmanlı geri yayılım algoritmasına sahip yapay sinir ağı (YSA) modelleri ile gerçekleştirilmektedir. Çalışma üç aşamada gerçekleştirildi. Birinci aşamada asenkron motor tekil arızalarla birlikte test edildi. Asenkron motor stator sargısı %1, %2, %3, %4 ve %5 oranında kısa-devre edilerek, rotorda üç çubuk kırılarak ve motorun yük tarafı rulmanının iç bileziğinde ve dış bileziğinde arızalar oluşturularak ayrı ayrı test edildi. İkinci aşamada motor, %3 ve %5 stator sargısı kısa-devre arızalarıyla birlikte üç çubuğu kırık rotor ile test edildi. Üçüncü aşamada ise asenkron motor %3 ve %5 stator sargısı kısa-devre arızası, üç çubuğu kırık rotor, iç bileziği ve dış bileziği arızalı rulman ile birlikte test edildi. Bütün testlerde motor tam yük altında çalıştırılmıştır. Sunulan yöntem ile çoklu arızaların tespiti ve sınıflandırılması gerçekleştirilmiştir. Yapılan çalışmada, çoklu arıza tespitinde en yüksek başarım oranı %87 olarak elde edildi. Elde edilen sonuçlarla sunulan yöntemin uygulanabilirliği gösterilmiştir.