İndüksiyon motorlarda hata analizi için kullanılan makine öğrenmesi yöntemlerinin karşılaştırılması

Son yıllarda indüksiyon motor kullanımı oldukça artmıştır. Bu artış sebebiyle indüksiyon motorlarının arızalanma oranları dolayısıyla artmıştır. İndüksiyon motor hatalarındaki artış birçok sürecin aksamasına, iş kaybına, ekipman kaybına hatta daha kötüsü can kaybına sebep olmaktadır. Tüm bu sebeplerden dolayı arızayı önceden tespit etmek oldukça önem kazanmıştır. Bu tezde farklı çalışma koşullarını temsil eden altı ayrı yük altında üç farklı indüksiyon motorla veri seti oluşturulmuştur. Bu veri seti oluşturulurken üzerinde bilinçli olarak on bir çeşit hata oluşturulmuş indüksiyon motorlar belirlenen yükler altında çalıştırılmıştır ve ses, titreşim ve akım verileri toplanmıştır. Bu veri seti yedi kanal ses verisi, altı kanal titreşim verisi ve üç kanal akım verisinden oluşmaktadır. Oluşturulan veri seti üzerinden dokuz çeşit zaman tabanlı ve beş çeşit frekans tabanlı öznitelik çıkartılmıştır. Oluşturulan öznitelikler yapay sinir ağı eğitiminde ve testinde önce ayrı ayrı sonra da birleştirilerek kullanılmıştır. Sonuç olarak motor tipleri ve motorlardaki hata tipleri kolayca ayırt edilmiştir.