Motor fault detection using neural networks

Asenkron motorlarının sık arızalanması endüstride karşılaşılan bir durum olmasından dolayı, hataların tespiti hem motorları korumak, hem de hayati önem arz eden süreçleri bölmemek adına büyük önem taşır. Bu tezde farklı yükleme koşulları altındaki asenkron motorlardan gelen titreşim verileri evrişimsel sinir ağları kullanılarak sınıflandırılmıştır. Titreşim verilerini oluşturmak adına, asenkron motorların üzerine farklı arıza tipleri kasıtlı olarak yapılmış ve farklı yükleme değerleriyle deney yapılarak veriseti oluşturulmuştur. Bir boyutlu titreşim verileri otokorelasyon değerleri kullanılarak önce iki boyutlu gri renkli imgelere sonra üç boyutlu renkli imgelere dönüştürülmüş, böylece sinir ağlarının titreşim verilerini tanımasına olanak sağlanmıştır. Evrişimsel sinir ağları sayesinde, herhangi bir özellik çıkarma yöntemine gerek duyulmadan farklı motor hataları kolaylıkla ayırt edilmiştir.