Bu çalışma fırçasız DC motorlarda (BLDC) oluşabilecek arızalar önceden belirlenerek motor çalışmasının devamlılığının sağlanması ve oluşabilecek olumsuzlukları önlemek açısından önem taşımaktadır. Hem arıza tespiti ve arıza şiddetinin belirlenmesi hem de sabit mıknatıslı motorunun tasarımı sonlu elemanlar yöntemi kullanılarak gerçekleştirildi. Sonlu elemanlar yöntemi kullanılarak motor analizleri yapıldı. Sonlu elemanlar yöntemiyle sağlıklı motor, arızalı motor ve bu arızaların farklı şiddetlerinde simülasyonlar gerçekleştirildi. Endüksiyon motoru için Hızlı Fourier Dönüşümü (FFT) uygun görülürken BLDC motoru için trapezoidal sinyal çıkışından dolayı Dalgacık dönüşüm (WT) yöntemi kullanılarak analiz gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada daha az belirgin olmayan durum analiz edilmiştir. FFT ve WT ölçülenler ile iyi bir uyum içinde olduğunu göstermiştir. Önerilen yöntemi kullanarak stator akımı ve stator geriliminin sabit mıknatıs arıza tespiti için yararlı olduğunu göstermiştir. Ayrıca, farklı sınıflandırıcılar kullanarak karşılaştırma yapılmıştır. İncelenen k-NN, MLP ve RF algoritması sınıflandırma da doğruluğunun oldukça kayda değer olduğu bulunmuştur.
This work is important to ensure the continuity of the engine operation and to prevent the potential disadvantages that may occur in the brushless DC engines (BLDC). Both the detection of the failure and determination of the failure severity and the design of the fixed magnetic engine were carried out using the method of the final elements. The engine analysis was conducted using the final elements method. With the method of the final elements, healthy engine, defective engine and simulations in different severities of these defects were performed. The Fast Fourier Conversion (FFT) for the induction engine was considered appropriate while the analysis was carried out using the WT (Wave Conversion) method due to the trapezoidal signal output for the BLDC engine. In this study, the situation was less unseen analyzed. FFT and WT have shown that they are in good harmony with the measurements. The recommended method has shown that stator flow and stator voltage are useful for the detection of fixed magnetic failure. Also, comparisons were made using different classifiers. The reviewed k-NN, MLP and RF algorithm classification has also found that its accuracy is quite remarkable.
Field : Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik
Journal Type : Ulusal
Relevant Articles | Author | # |
---|
Article | Author | # |
---|