Kaskat bağlı çok seviyeli eviricilerde açık anahtar arızalarının yapay zekâ teknikleri kullanılarak tespiti

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.