Zaman serisi veri madenciliği ve destek vektör makinalar kullanan yeni bir akıllı arıza sınıflandırma yöntemi
Özet
Asenkron motorlar endüstriyel uygulamalarda en çok kullanılan makinelerdir. Bu motorlar genellikle güvenilir olmalarına rağmen ortam ve eskimeye bağlı sebeplerden dolayı birçok arızaya maruz kalabilirler. Bu çalışmada, bir asenkron motorda oluşan kırık rotor çubuğu arızaları, destek vektör makinalar ve zaman serisi veri madenciliği ile sınıflandırılmıştır. Arıza sınıflandırma için kullanılacak zaman serisi park vektör yaklaşımının iki bileşeni kullanılarak elde edilmektedir. Her bir arıza durumu için elde edilen yeni zaman serisi bir faz alanına dönüştürülmektedir. Sağlam ve arızalı faz alanlarını ayırt etmek için destek vektör makinalar kullanılmaktadır. Destek vektör makinaların eğitim hızını arttırmak için bulanık küme merkezleri eğitim verisi olarak alınmaktadır. Geliştirilen yöntem ile bir, iki, üç kırık rotor çubuğu arızaları ve sağlam durum, dört farklı çalışma hızında başarılı bir şekilde sınıflandırılmaktadır.
Anahtar Kelimeler
Tam Kayıt
| Alan | Değer | Dil |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | KARAKÖSE, Mehmet | |
| dc.contributor.author | aydin, ilhan | |
| dc.contributor.author | Akın, Erhan | |
| dc.date.accessioned | 2026-10-18T21:03:58.054087056Z | |
| dc.date.available | 2026-10-18T21:03:58.054087056Z | |
| dc.date.issued | 2008 | |
| dc.description.abstract | Asenkron motorlar endüstriyel uygulamalarda en çok kullanılan makinelerdir. Bu motorlar genellikle güvenilir olmalarına rağmen ortam ve eskimeye bağlı sebeplerden dolayı birçok arızaya maruz kalabilirler. Bu çalışmada, bir asenkron motorda oluşan kırık rotor çubuğu arızaları, destek vektör makinalar ve zaman serisi veri madenciliği ile sınıflandırılmıştır. Arıza sınıflandırma için kullanılacak zaman serisi park vektör yaklaşımının iki bileşeni kullanılarak elde edilmektedir. Her bir arıza durumu için elde edilen yeni zaman serisi bir faz alanına dönüştürülmektedir. Sağlam ve arızalı faz alanlarını ayırt etmek için destek vektör makinalar kullanılmaktadır. Destek vektör makinaların eğitim hızını arttırmak için bulanık küme merkezleri eğitim verisi olarak alınmaktadır. Geliştirilen yöntem ile bir, iki, üç kırık rotor çubuğu arızaları ve sağlam durum, dört farklı çalışma hızında başarılı bir şekilde sınıflandırılmaktadır. | |
| dc.identifier.eissn | 1304-4915 | |
| dc.identifier.endpage | 440 | |
| dc.identifier.issn | 1300-1884 | |
| dc.identifier.issue | 2 | |
| dc.identifier.startpage | 431 | |
| dc.identifier.uri | https://rdlopen.rawdatalibrary.net/r/ebyu/19452 | |
| dc.identifier.volume | 23 | |
| dc.language.iso | tr | |
| dc.relation.ispartof | Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.subject | Bilgisayar Bilimleri | |
| dc.subject | Yazılım Mühendisliği | |
| dc.subject | Bilgi Sistemleri | |
| dc.subject | İstatistik ve Olasılık | |
| dc.title | Zaman serisi veri madenciliği ve destek vektör makinalar kullanan yeni bir akıllı arıza sınıflandırma yöntemi | |
| dc.type | Article | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rdl.citation.trdizin | 4 | |
| rdl.department | FIRAT ÜNİVERSİTESİ | |
| rdl.department | ERZİNCAN BİNALİ YILDIRIM ÜNİVERSİTESİ | |
| rdl.source.index | TRDIZIN |
