Zaman serisi veri madenciliği ve destek vektör makinalar kullanan yeni bir akıllı arıza sınıflandırma yöntemi

ArticleAçık Erişim

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

RDL Kalıcı Bağlantı (PID)
https://rdlopen.rawdatalibrary.net/r/ebyu/19452Resmi atıflarda kullanılan kalıcı adres
Tam Kayıt
AlanDeğerDil
dc.contributor.authorKARAKÖSE, Mehmet
dc.contributor.authoraydin, ilhan
dc.contributor.authorAkın, Erhan
dc.date.accessioned2026-10-18T21:03:58.054087056Z
dc.date.available2026-10-18T21:03:58.054087056Z
dc.date.issued2008
dc.description.abstractAsenkron 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.eissn1304-4915
dc.identifier.endpage440
dc.identifier.issn1300-1884
dc.identifier.issue2
dc.identifier.startpage431
dc.identifier.urihttps://rdlopen.rawdatalibrary.net/r/ebyu/19452
dc.identifier.volume23
dc.language.isotr
dc.relation.ispartofGazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectBilgisayar Bilimleri
dc.subjectYazılım Mühendisliği
dc.subjectBilgi Sistemleri
dc.subjectİstatistik ve Olasılık
dc.titleZaman serisi veri madenciliği ve destek vektör makinalar kullanan yeni bir akıllı arıza sınıflandırma yöntemi
dc.typeArticle
dspace.entity.typePublication
rdl.citation.trdizin4
rdl.departmentFIRAT ÜNİVERSİTESİ
rdl.departmentERZİNCAN BİNALİ YILDIRIM ÜNİVERSİTESİ
rdl.source.indexTRDIZIN