Sürekli mıknatıslı senkron motorda akı sinyali kullanılarak stator sargı arızası teşhisi

Elektrik motorları, elektrik enerjisini mekanik enerjiye dönüştüren ve elektrikli araçlar, havayolu ulaşımı, robotik gibi birçok uygulamada kullanılan cihazlardır. Elektrik motorlarının arızalanması, bakım maliyetlerinin artmasına, üretim bantlarının durmasına ve dolayısıyla işletme maliyetinin artmasına neden olabilir. Bu ve benzer sebeplerden dolayı arıza teşhisinin yapılması büyük önem arz etmektedir. Sürekli Mıknatıslı Senkron Motorlar (SMSM), basit yapıya sahip olmaları, yüksek verimlilikleri, kolay kontrol edilebilmeleri ve küçük yapıya sahip olmaları gibi avantajlarından dolayı yaygın olarak tercih edilmektedir. Dolayısıyla SMSM'nin arıza teşhisinin ve tespitinin yapılması önemlidir. Bu tez çalışmasında SMSM'de meydana gelen stator sargı arızasının tespiti için ayrıştırma ve makine öğrenmesi tabanlı arıza teşhis ve tespit yöntemi önerilmiştir. Kararlı ve dinamik çalışma koşulları için motor boşta ve tam yükte çalıştırılmıştır. Sağlam ve arızalı motora ait akım, hız ve akı sinyalleri kayıt altına alınmış, arıza teşhis ve tespiti için akı sinyali kullanılmıştır. Toplanan akı sinyalleri Komple Uyarlamalı Gürültülü Toplu Ampirik Kip Ayrışımı yöntemi kullanılarak İçkin Kip Fonksiyonlarına ayrıştırılmıştır. Permütasyon Entropisi ve Hausdorff Uzaklığı yöntemleri kullanılarak sinyalin yüksek frekanslı bileşenleri filtrelenmiştir ve arıza bilgisini taşıyan düşük frekanslı bileşenlerin kullanılması sağlanmıştır. Filtrelenmiş sinyale pencereleme işlemi uygulanarak sinyal pencerelere ayırılmıştır. Her bir sinyal penceresine zaman ve frekans boyutunda istatistiksel analiz yöntemleri uygulanarak sinyal özellikleri çıkarılmıştır ve özellik matrisi oluşturulmuştur. Bu özellik matrisi Destek Vektör Makinesine aktarılmıştır ve arıza sınıflandırılması gerçekleştirilmiştir. Önerilen yöntem ile arıza teşhisi ve tespiti için yüksek başarım elde edilmiştir.