Gömülü durum izleme ve arıza teşhisi algoritmaları kullanan akıllı sürücü sistemleri geliştirilmesi

Çok hızlı şekilde gelişen endüstrilerin bilgisayar tabanlı bir otomasyona dönüştüğü günümüzde, gerçek zamanlı durum izleme ve arıza tespit sistemlerinin gerçekleştirilmesi oldukça önemlidir. Endüstriyel işletmelerde sürücü sistemleri ile tümleşik olarak çalışabilecek durum izleme ve arıza teşhis algoritmaları konusunda çeşitli araştırmalar vardır. Endüstriyel sistemlerdeki asenkron motorlarda oluşabilecek arızaların önceden belirlenmesi olası üretim sürekliliğini sağlayacağından, asenkron motorlarda durum izleme ve arıza teşhis algoritmalarını içeren bir kestirimci bakım yönteminin geliştirilmesi oldukça önemlidir. Bu tez çalışmasında durum izleme ve arıza teşhis algoritmaları ve bu algoritmaları kullanan akıllı sürücü sistemleri için gömülü bir uygulama geliştirilmiştir. Bu amaçla tez kapsamında ilk olarak zaman serileri analizi tabanlı bir arıza teşhis yaklaşımı deneysel sonuçlarla sunulmuştur. Buna yönelik asenkron motorlarda gerilim dengesizliği arızaları için geliştirilen algoritmalar verilmiştir. Diğer çalışmada eksantriklik arızaların teşhisi için Hilbert dönüşümünü kullanan bir algoritma önerilmektedir. Bu çalışmada önerilen yaklaşımın performansı deneysel sonuçlarla sunulmaktadır. Tezin son aşamasında ise geliştirilen algoritmaların ARM tabanlı STM32F746 kiti ile gömülü bir sürücü sistemde uygulanması için bir tasarım gerçekleştirilmiş ve buna yönelik sonuçlar verilmiştir. Sonuç olarak bu tez çalışmasında gerçek zamanlı çalışmaya uygun bir durum izleme ve arıza teşhis algoritması gerçekleştirilmiştir ve bu algoritmaların gömülü bir sistem üzerinde doğrulama çalışmaları yapılmıştır. Bu tez çalışması 0692.STZ.2014 kodlu SAN-TEZ projesi ile desteklenmiştir.