SavedAdd your journal

Journals / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2026 / Cilt: 22 Sayı: 2

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

Raif Bayır
Ömer Bay
Pages
—
Publication Date
2013-02-15
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Geliştirilen bu hata teşhis sistemi ile marş motorlarındaen sık gözlenen altı çeşit arıza başarıyla teşhis edilmiştir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Marş motorları ağır yük altında çalışan seri sargılı doğru akım motorlarıdırlar.
📊
Key Findings & Data:Marş motorunun çektiği akım ve uçlarında düşen gerilimin değeri zamana bağlı olarakdeğişmektedir.
💡
Conclusion & Impact:Geliştirilen bu hata teşhis sistemi ile marş motorlarındaen sık gözlenen altı çeşit arıza başarıyla teşhis edilmiştir.
🔬Design:Makale
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Marş motoru · wavelet analizi · bulanık mantık

Özet

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.

🔖

Cite This Article

Bayır, R., Bay, Ö. (2013). MARŞ MOTORU AKIM SİNYALLERİ WAVELET ANALİZ SONUÇLARININ BULANIK MANTIK İLE SINIFLANDIRILARAK ARIZA TESPİTİ. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 22 Sayı: 2. https://ajindex.com/articles/1078889

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (160)

  1. Vas, P., Parameter Estimation, Condition
  2. Monitoring and Diagnosis of Electrical
  3. Machines, Claredon Press, Oxford, A.B.D., 1993.
  4. Finley, W. R. and R. R. Burke, “Troubleshooting
  5. Motor Problems”, IEEE Transactions on Ind.
  6. Applications, Cilt 30, No 5, 1383-1397, 1994.
  7. Subhasis, N. ve Toliyat, H. A., “Condition
  8. Monitoring and Fault Diagnosis of Electrical
  9. Machines- a Review”, IEEE Ind. App. Society,
  10. Cilt 1, 197-204, 1999.
  11. Gao X. Z. and Ovazska S. J., “Soft Computing
  12. Methods in Motor Fault Diagnosis”, Applied Soft
  13. Computing, Cilt 1, 73-81, 2001.
  14. Isemann, R., “Supervision, Fault-Detection and
  15. Fault–Diagnosis Methods an Introduction”,
  16. Control Eng. Prac., Cilt 5, No 5, 639-652, 1997.
  17. Liu, X. Q., Zhang, H. Y., Jun, L. ve Yang, J.,
  18. “Fault Detection and Diagnosis of Permanent-
  19. Magnet DC Motor Based on Parameter Estimation
  20. and Neural Network”, IEEE Tran. Ind.
  21. Electronics, Cilt 47, No 5, 1021-1030, 2000.
  22. Füssel, D. ve Ballé, P, Combining Neuro-Fuzzy
  23. and Machine Learning for Fault Diagnosis of a
  24. D.C. Motor, Proc. American Control Conference,
  25. 41, 1997.
  26. Moseler, O. and Isermann, R., “Application of
  27. Model-Based Fault Detection to a Brushless DC
  28. Motor”, IEEE Trans. Ind. Elect., Cilt 47, No 5,
  29. 1020, 2000.
  30. Isermann, R. ve Moseler, O., “Application of
  31. Motor”, IEEE Tran. Ind. Elec., Cilt. 47, No. 5,
  32. Awadallah, M. A. and Marcos, M. M., “Adaptive-
  33. Fuzzy-Based Stator Winding Fault Diagnosis of
  34. PM Brushless DC Motor Drive by Monitoring
  35. Supply Current”, IEEE Power Engineering
  36. Review, Cilt 22, No 12, 46-49, 2002.
  37. Bayır, R. Yapay Zeka Teknikleri Kullanılarak
  38. Marş Motorlarında Hata Teşhisi, Doktora Tezi,
  39. Gazi Üniv., Fen Bilimleri Enstitüsü, 2005.
  40. Bayir, R. and Bay, Ö. F., Serial Wound Starter Motor Faults Diagnosis Using Artificial Neural
  41. Network, ICM’ 04 Proceedings of the IEEE
  42. International Conference Mechatronics, Istanbul,
  43. Turkey, 194-199, 2004.
  44. Bay, Ö.F. ve Bayir, R., “Kohonen Network Based
  45. Fault Diagnosis and Condition Monitoring of Pre-
  46. Engaged Starter Motor”, Int. J. of Automotive
  47. Technology, Cilt 6, No 4, 341-351, 2005.
  48. Misiti, M, Misiti, Y., Oppenheim, G., ve Poggi, J.
  49. M., Wavelet Toolbox User’s Guide, The
  50. MathWorks Inc., USA, 2005.
  51. Wang, P., Propes, N., Khiripet, N., Li, Y. ve
  52. Vachtsevanos G., An Integrated Approach to
  53. Machine Fault Diagnosis, IEEE Annual Textile,
  54. Fiber and Film Industry Technical Conference, 4-, May, 1999.
  55. Boltezar, M., Simonovski, I. ve Furlan, M., “Fault
  56. Detection in DC Electro Motor Using Continuous
  57. Wavelet Transform”, Meccanica, Cilt 38, No 2,
  58. 264, 2003.
  59. Lou, X., Loparo, K. A., Discenzo, F. M., Yoo, J.
  60. ve Twarowski, A., A Wavelet - Based Technique
  61. for Bearing Diagnostics, Int. Conference on
  62. Acoustics, Noise and Vibration, Montreal,
  63. Canada, 8-12, August 2000.
  64. Lee, D. ve Morrison, R., “Multiresolution Based
  65. Pattern Recognition Approach for Condition
  66. Monitoring of Switchgear”, Electrical &
  67. Computer Systems Engineering Dept., Monash
  68. University, Australia, 1999.
  69. Dalpiaz, G., Rivola A ve Rubini, R., “Gear Fault
  70. Monitoring: Comparison of Vibration Analysis
  71. Techniques”, Proc. 3rd Int. Conf. Acoustical
  72. and Vibratory Surveillance Methods and Diag.
  73. Tech., Senlis, France, Cilt 2, 623-637, 1998.
  74. Bhunia, S. ve Roy, K., “Fault Detection and
  75. Diagnosis Using Wavelet Based Transient Current
  76. Analysis”, Design Auto. and Test in Europe,
  77. March, 2002.
  78. Kim, K. ve Parlos, A. G., “Induction Motor Fault
  79. Diagnosis Based on Neuropredictors and Wavelet
  80. Signal Processing”, IEEE/ASME Transactions
  81. on Mechatronics, Cilt 7, No 2, 200-219, 2002.
  82. Magnago, F. H. ve Abur, A., “Fault Locations
  83. Using Wavelets”, IEEE Transactions on Power
  84. Delivery, Cilt 113, No 4, 1475-1480, 1998.
  85. Khurram, M. ve Kaushik, R., “Fault Detection and
  86. Locations Using IDD Waveform Analysis”, IEEE
  87. Design & Test Comp., 42-49, 2001.
  88. Gazdik, I., “Fault Diagnosis and Prevention by
  89. Fuzzy Sets”, IEEE Transaction on Reliability,
  90. Cilt R-34, No 4, 382-388, 1985.
  91. Isermann, R., “On Fuzzy Logic Applications for
  92. Automatic Control, Supervision and Fault
  93. Diagnosis”, IEEE Trans. Sys., Man & Cyb., Cilt, o 2, 221-235, 1998.
  94. Frank, M. P. and Seliger, K. B., “Fuzzy Logic and
  95. Neural Network Applications to Fault Diagnosis”,
  96. Int. Journal of Approximate Reasoning, Cilt 16,
  97. 88, 1997.
  98. Nejjari, H. and Benbouzid, M. E. H., “Application
  99. of Fuzzy Logic to Induction Motors Condition
  100. Monitoring”, IEEE Power Eng. Rev, Cilt 19, 52–, 1999.
  101. Zeng, L. and Wang, H. P., “Machine-Fault
  102. Classification: a Fuzzy–Set Approach”, Int.
  103. Journal of Advanced Manufacturing Tech., Cilt, 83-94, 1991.
  104. Liu, T. I., Singonahalli, J. H. and Iyer, N. R.,
  105. “Detection of Roller Bearing Defects Using
  106. Expert System and Fuzzy Logic”, Mech. Systems
  107. and Signal Processing, Cilt 5, 595-614, 1996.
  108. Chow, M. Y., Methodologies of Using Neural
  109. Network and Fuzzy Logic Technologies for
  110. Motor Incipient Fault Detection, World
  111. Scientific Pub., Singapore, 1997.
  112. Mechefske, C. K., “Objective Machinery Fault
  113. Diagnosis Using Fuzzy Logic”, Mech. Systems
  114. and Signal Proc., Cilt 12, No 6, 855-862, 1998.
  115. Bay, O.F. ve Bayir, R.,“Fault Diagnosis of Starter
  116. Motors Using Fuzzy Logic”, 3rd International
  117. Advanced Technologies Symp., Ankara, Turkey,
  118. 534, 2003.
  119. Denton, T., Automobile Electrical and
  120. Electronic Systems, 2nd Edition, Arnold
  121. Publisher, London, 2000.
  122. Bolenz, K., Automotive Electric/Electronic
  123. System, Robert Bosch, Germany Stuttgart 1995.
  124. Pico Technology Catalogue (Automotive
  125. Diagnostic Kit), March-Sept., 1999.
  126. Mallat, S. G., “A Theory for Multiresolution
  127. Signal Decomposition: The Wavelet
  128. Representations”, IEEE Transactions on Pattern
  129. Analysis and Machine Intelligence, Cilt 11, No., 674-693, 1989.
  130. Mallat, S. ve Hwang W. L., “Singularity Detection
  131. and Processing with Wavelets”, IEEE
  132. Transactions on Information Theory, Cilt 38,
  133. , 617-643, 1992.
  134. Hamid, E., Y., Yokoyama, N. ve Kawasaki, Z. I.,
  135. “Rms and Power Measurements: A Wavelet
  136. Packet Transform Approach”, T.IEE Japan,
  137. Cilt.122-B, No 5, 559-606, 2002.
  138. Tungkanawanich, A., Kawasaki, Z. I., Matsuura,
  139. K. ve Kuno, H., “Ground Fault Discrimination
  140. based on Wavelet Transform using Artificial
  141. Neural Networks”, T. IEE Japan, Cilt 120-B, No, 1263-1270, 2000.
  142. Jayasankar, V., Kumar, P. P. ve Babu, K. L.,
  143. Failure Recognition in Transformer Using
  144. Time- Frequency Analysis, Int. Conference on
  145. Signal processing and Application Technology
  146. (ICSPAT 2000), Texas, October 2000.
  147. Wanlu, J., Shuqing, Z., ve Yiqun, W., Applying
  148. Multi resolution Analysis for Processing of
  149. Hydraulic Pump Fault Signal, Fifth Int. Conf. on
  150. Fluid Power Transmission and Control (ICFP, Hangzhou, China, 3-5 April, 2001.
  151. Gültekin, S., Wavelet Analizi, YL Dönem
  152. Projesi, Gazi Üniv., Fen Bilimleri Enst., 2002.
  153. Bayır, R. ve Bay, Ö. F., Arızalı Marş Motoru
  154. Akım Sinyallerinin Wavelet Analizi İle
  155. Sınıflandırılması, 4. Uluslararası İleri Tekn.
  156. Semp., Konya, Türkiye, Eylül 28–30 2005.
  157. Mendel, J. T., “Fuzzy Logic Systems for
  158. Engineering: A Tutorial”, Proceeding of the
  159. IEEE, Cilt 83, No 3, 345-377, 1995.
  160. Wavelet Transform”, Meccanica, Cilt 38, No 2,