MARŞ MOTORU AKIM SİNYALLERİ WAVELET ANALİZ SONUÇLARININ BULANIK MANTIK İLE SINIFLANDIRILARAK ARIZA TESPİTİ

Marş motorları ağır yük altında çalışan seri sargılı doğru akım motorlarıdırlar. Marş motorları içten yanmalımotorların (İYM) başlatılmalarını sağladıklarından marş motorunun arızalanması durumunda içten yanmalımotorlar çalıştırılamazlar. Marş motorunun çektiği akım ve uçlarında düşen gerilimin değeri zamana bağlı olarakdeğişmektedir. Zamana bağlı olarak değişen (durağan olmayan) sinyallerin incelenmesinde Wavelet Analizi(WA), Hızlı Fourier Dönüşümüne göre daha iyi sonuç vermektedir. Bu çalışmada, arızalı marş motorunun, akımve gerilim sinyalleri, bir ölçüm düzeneği kullanılarak ölçülmüş ve arızalı marş motoruna ait akım sinyalleriwavelet analizi ile bileşenlerine ayrıştırılmıştır. Bu ayrıştırmadan elde edilen katsayılar kullanılarak marşmotorlarında ve marş sisteminde gözlenen arızalar Bulanık Mantık (BM) ile sınıflandırılmıştır. Hata teşhisi içinMATLAB’ ta grafik ara yüzlü bir yazılım geliştirilmiştir. Geliştirilen bu hata teşhis sistemi ile marş motorlarındaen sık gözlenen altı çeşit arıza başarıyla teşhis edilmiştir.

Anahtar Kelimeler:

Marş motoru, wavelet analizi, bulanık mantık, hata teşhisi.

PDF

___

Vas, P., Parameter Estimation, Condition
Monitoring and Diagnosis of Electrical
Machines, Claredon Press, Oxford, A.B.D., 1993.
Finley, W. R. and R. R. Burke, “Troubleshooting
Motor Problems”, IEEE Transactions on Ind.
Applications, Cilt 30, No 5, 1383-1397, 1994.
Subhasis, N. ve Toliyat, H. A., “Condition
Monitoring and Fault Diagnosis of Electrical
Machines- a Review”, IEEE Ind. App. Society,
Cilt 1, 197-204, 1999.
Gao X. Z. and Ovazska S. J., “Soft Computing
Methods in Motor Fault Diagnosis”, Applied Soft
Computing, Cilt 1, 73-81, 2001.
Isemann, R., “Supervision, Fault-Detection and
Fault–Diagnosis Methods an Introduction”,
Control Eng. Prac., Cilt 5, No 5, 639-652, 1997.
Liu, X. Q., Zhang, H. Y., Jun, L. ve Yang, J.,
“Fault Detection and Diagnosis of Permanent-
Magnet DC Motor Based on Parameter Estimation
and Neural Network”, IEEE Tran. Ind.
Electronics, Cilt 47, No 5, 1021-1030, 2000.
Füssel, D. ve Ballé, P, Combining Neuro-Fuzzy
and Machine Learning for Fault Diagnosis of a
D.C. Motor, Proc. American Control Conference,
-41, 1997.
Moseler, O. and Isermann, R., “Application of
Model-Based Fault Detection to a Brushless DC
Motor”, IEEE Trans. Ind. Elect., Cilt 47, No 5,
-1020, 2000.
Isermann, R. ve Moseler, O., “Application of
Model-Based Fault Detection to a Brushless DC
Motor”, IEEE Tran. Ind. Elec., Cilt. 47, No. 5,
-1020, 2000.
Awadallah, M. A. and Marcos, M. M., “Adaptive-
Fuzzy-Based Stator Winding Fault Diagnosis of
PM Brushless DC Motor Drive by Monitoring
Supply Current”, IEEE Power Engineering
Review, Cilt 22, No 12, 46-49, 2002.
Bayır, R. Yapay Zeka Teknikleri Kullanılarak
Marş Motorlarında Hata Teşhisi, Doktora Tezi,
Gazi Üniv., Fen Bilimleri Enstitüsü, 2005.
Bayir, R. and Bay, Ö. F., Serial Wound Starter Motor Faults Diagnosis Using Artificial Neural
Network, ICM’ 04 Proceedings of the IEEE
International Conference Mechatronics, Istanbul,
Turkey, 194-199, 2004.
Bay, Ö.F. ve Bayir, R., “Kohonen Network Based
Fault Diagnosis and Condition Monitoring of Pre-
Engaged Starter Motor”, Int. J. of Automotive
Technology, Cilt 6, No 4, 341-351, 2005.
Misiti, M, Misiti, Y., Oppenheim, G., ve Poggi, J.
M., Wavelet Toolbox User’s Guide, The
MathWorks Inc., USA, 2005.
Wang, P., Propes, N., Khiripet, N., Li, Y. ve
Vachtsevanos G., An Integrated Approach to
Machine Fault Diagnosis, IEEE Annual Textile,
Fiber and Film Industry Technical Conference, 4-
, May, 1999.
Boltezar, M., Simonovski, I. ve Furlan, M., “Fault
Detection in DC Electro Motor Using Continuous
Wavelet Transform”, Meccanica , Cilt 38, No 2,
-264, 2003.
Lou, X., Loparo, K. A., Discenzo, F. M., Yoo, J.
ve Twarowski, A., A Wavelet - Based Technique
for Bearing Diagnostics, Int. Conference on
Acoustics, Noise and Vibration, Montreal,
Canada, 8-12, August 2000.
Lee, D. ve Morrison, R., “Multiresolution Based
Pattern Recognition Approach for Condition
Monitoring of Switchgear”, Electrical &
Computer Systems Engineering Dept., Monash
University, Australia, 1999.
Dalpiaz, G., Rivola A ve Rubini, R., “Gear Fault
Monitoring: Comparison of Vibration Analysis
Techniques”, Proc. 3rd Int. Conf. Acoustical
and Vibratory Surveillance Methods and Diag.
Tech., Senlis, France, Cilt 2, 623-637, 1998.
Bhunia, S. ve Roy, K., “Fault Detection and
Diagnosis Using Wavelet Based Transient Current
Analysis”, Design Auto. and Test in Europe,
March, 2002.
Kim, K. ve Parlos, A. G., “Induction Motor Fault
Diagnosis Based on Neuropredictors and Wavelet
Signal Processing”, IEEE/ASME Transactions
on Mechatronics, Cilt 7, No 2, 200-219, 2002.
Magnago, F. H. ve Abur, A., “Fault Locations
Using Wavelets”, IEEE Transactions on Power
Delivery, Cilt 113, No 4, 1475-1480, 1998.
Khurram, M. ve Kaushik, R., “Fault Detection and
Locations Using IDD Waveform Analysis”, IEEE
Design & Test Comp., 42-49, 2001.
Gazdik, I., “Fault Diagnosis and Prevention by
Fuzzy Sets”, IEEE Transaction on Reliability,
Cilt R-34, No 4, 382-388, 1985.
Isermann, R., “On Fuzzy Logic Applications for
Automatic Control, Supervision and Fault
Diagnosis”, IEEE Trans. Sys., Man & Cyb., Cilt
, o 2, 221-235, 1998.
Frank, M. P. and Seliger, K. B., “Fuzzy Logic and
Neural Network Applications to Fault Diagnosis”,
Int. Journal of Approximate Reasoning, Cilt 16,
-88, 1997.
Nejjari, H. and Benbouzid, M. E. H., “Application
of Fuzzy Logic to Induction Motors Condition
Monitoring”, IEEE Power Eng. Rev, Cilt 19, 52–
, 1999.
Zeng, L. and Wang, H. P., “Machine-Fault
Classification: a Fuzzy–Set Approach”, Int.
Journal of Advanced Manufacturing Tech., Cilt
, 83-94, 1991.
Liu, T. I., Singonahalli, J. H. and Iyer, N. R.,
“Detection of Roller Bearing Defects Using
Expert System and Fuzzy Logic”, Mech. Systems
and Signal Processing, Cilt 5, 595-614, 1996.
Chow, M. Y., Methodologies of Using Neural
Network and Fuzzy Logic Technologies for
Motor Incipient Fault Detection, World
Scientific Pub., Singapore, 1997.
Mechefske, C. K., “Objective Machinery Fault
Diagnosis Using Fuzzy Logic”, Mech. Systems
and Signal Proc., Cilt 12, No 6, 855-862, 1998.
Bay, O.F. ve Bayir, R.,“Fault Diagnosis of Starter
Motors Using Fuzzy Logic”, 3rd International
Advanced Technologies Symp., Ankara, Turkey,
-534, 2003.
Denton, T., Automobile Electrical and
Electronic Systems, 2nd Edition, Arnold
Publisher, London, 2000.
Bolenz, K., Automotive Electric/Electronic
System, Robert Bosch, Germany Stuttgart 1995.
Pico Technology Catalogue (Automotive
Diagnostic Kit), March-Sept., 1999.
Mallat, S. G., “A Theory for Multiresolution
Signal Decomposition: The Wavelet
Representations”, IEEE Transactions on Pattern
Analysis and Machine Intelligence, Cilt 11, No.
, 674-693, 1989.
Mallat, S. ve Hwang W. L., “Singularity Detection
and Processing with Wavelets”, IEEE
Transactions on Information Theory, Cilt 38,
No 2, 617-643, 1992.
Hamid, E., Y., Yokoyama, N. ve Kawasaki, Z. I.,
“Rms and Power Measurements: A Wavelet
Packet Transform Approach”, T.IEE Japan,
Cilt.122-B, No 5, 559-606, 2002.
Tungkanawanich, A., Kawasaki, Z. I., Matsuura,
K. ve Kuno, H., “Ground Fault Discrimination
based on Wavelet Transform using Artificial
Neural Networks”, T. IEE Japan, Cilt 120-B, No
, 1263-1270, 2000.
Jayasankar, V., Kumar, P. P. ve Babu, K. L.,
Failure Recognition in Transformer Using
Time- Frequency Analysis, Int. Conference on
Signal processing and Application Technology
(ICSPAT 2000), Texas, October 2000.
Wanlu, J., Shuqing, Z., ve Yiqun, W., Applying
Multi resolution Analysis for Processing of
Hydraulic Pump Fault Signal, Fifth Int. Conf. on
Fluid Power Transmission and Control (ICFP
, Hangzhou, China, 3-5 April, 2001.
Gültekin, S., Wavelet Analizi, YL Dönem
Projesi, Gazi Üniv., Fen Bilimleri Enst., 2002.
Bayır, R. ve Bay, Ö. F., Arızalı Marş Motoru
Akım Sinyallerinin Wavelet Analizi İle
Sınıflandırılması, 4. Uluslararası İleri Tekn.
Semp., Konya, Türkiye, Eylül 28–30 2005.
Mendel, J. T., “Fuzzy Logic Systems for
Engineering: A Tutorial”, Proceeding of the
IEEE, Cilt 83, No 3, 345-377, 1995.