TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR"

Transkript

1 ISSN: Makine Teknolojileri Elektronik Dergisi 2007 (2) TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR Teknik Not Hakan ÇALIŞ a, Kıyas KAYAALP b a Süleyman Demirel Üniversitesi Teknik Eğitim Fakültesi Elektrik Eğitimi Bölümü, b Süleyman Demirel Üniversitesi Uluborlu S. Karasoy MYO, Bil. Tek. ve Prog. Bölümü Özet Asenkron motor arızalarının önceden tespiti, sanayi de büyük önem taşır. Arıza teşhisine yönelik çok sayıda ileri işaret işleme tabanlı çalışma yapılmaktadır. Yumuşak hesaplama teknikleri olarak da bilinen bulanık mantık, yapay sinir ağları, genetik algoritmalar, zaman serileri veri madenciliği gibi birçok yeni yaklaşım asenkron motor arızalarının önceden tespitinde beklenmedik duruşları önlemek için kullanılmaktadır. Bu çalışmada, güncel motor hata teşhis sistemlerinin getirdiği avantajlar ve dezavantajlar değerlendirilmiş, uygulama örnekleri incelenmiştir. Daha sağlıklı ve çevik bir hata teşhis sisteminin bunların birlikte kullanımı ile ve hiçbir zaman bütünüyle klasik metotların yerini alamayacağı vurgulanmıştır. Anahtar Kelimeler: Asenkron motor, Hata teşhisi, Yumuşak hesaplama teknikleri 1.Giriş Asenkron motorlar çeşitli endüstriyel uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Endüstride arıza tesbit ve tahmini ürün kalitesini yükseltmek, bakım masraflarını azaltmak ve herhangi ani arızayı önlemek (özellikle büyük ve kritik motorlar ) için önemli role sahiptir.çalışma şartlarının ve motor yükünün değişmesi, motorun yıpranmasına ve stator arızası, rulman arızası ve kırık rotor çubuk gibi arızaların oluşmasına sebep olur. Bu arızalar doğru teşhis edilip ele alınmazlarsa, ciddi performans düşüşüne ve sonuçta tüm sistemin durmasına yol açabilir. Daha arıza oluşmadan ileri hata teşhis yöntemlerine dayalı durum izleme teknolojileri ile bakım ücretleri ve plansız duruşlar engellenebilir. Bir arıza tesbit işlemi üç kısımdan oluşur. Bunlar; arızanın tesbiti, arızanın türü ve yerinin belirlenmesi ve son olarak da motorun arızalı olarak daha ne kadar süre daha çalışabileceğinin tahminidir. Đlk iki aşama gerekli olup fakat yeterli değildir. Durum izlemede önemli olan esas beklenti arızanın zamanını tahmin edebilme olup bu işlem de oldukça kapsamlıdır. Ayrıca motorun cinsi, arızanın karakteristiği ve kullanılan malzemenin cinsi de buna etki eden başlıca faktörlerdir.bu yüzden erken hata tesbit sistemi sağlamak için değişik metotlar uygulanabilir. Hata ile ilgili bilgi ya doğrudan ölçmeler ile veya spektral analiz veyahut da ARMA modeli için parametre tahminine dayalı sinyal modelleme esaslı metotlar ile elde edilebilir. Bu çalışmada, asenkron motor arızalarının geleneksel yaklaşımlarla teşhisinin yanı sıra, bulanık mantık, genetik algoritma, yapay sinir ağları, ileri işaret işleme (yapay sinir ağları ile genetik algoritmaların beraber kullanılması) ve zaman serileri veri madenciliği ile yapılmış olan durum izleme çalışmaları incelenmiştir. Bu çalışmaların nasıl yapıldığı şekillerle açıklanmış ve her çalışmanın avantajları ve dezavantajları birlikte değerlendirilmiştir. Motor hata tespit ve teşhisi üzerine bir çok geleneksel yaklaşım bulunmaktadır. En bilinen metot ise doğrudan gözlemdir. Bu metot, her bir motorun durumu üzerinde dikkatli bir kontrol gerektirir. Benzer bir yaklaşım da, rulman veya dişli kutu yağının laboratuvar da numune analizidir. Bu işlem zaman ve maliyet gerektiren bir süreç olmasına rağman geleneksel olarak tercih edilir.

2 Teknolojik Araştırmalar: MTED 2007 (2) Klasik parametre tahmin yaklaşımı da motor hata tespit ve teşhis problemlerinde kullanılır. Burada amaç, motorun çalışma durumuyla ilgili bilgi edinmek için, motordan alınan ölçümlere dayanarak parametre tanımlama tekniklerini kullanmaktır. Şekil 1 bu tip hata tespit sürecini göstermektedir. 2. Đleri Hata Teşhis Metotları 2.1. Bulanık Mantık Şekil 1.1. Parametre tahminine dayalı motor hata teşhisi Bulanık mantığın uygulama alanları çok geniştir. Sağladığı en büyük fayda ise insana özgü tecrübe ile öğrenme olayının kolayca modellenebilmesi ve belirsiz kavramların bile matematiksel olarak ifade edilebilmesine olanak tanımasıdır. Bu nedenle lineer olmayan sistemlere yaklaşım yapabilmek için özellikle uygundur. Bulanık mantık, mantık kurallarının esnek ve bulanık bir şekilde uygulanmasıdır. Klasik mantıkta doğru ve yanlış yada 1 ve 0 lar vardır, oysa bulanık mantıkta, ikisinin arasında bir yerde olan önermeler ve ifadelere izin verilebilir ki, gerçek hayata baktığımızda hemen hemen hiçbir şey kesinlikle doğru veya kesinlikle yanlış değildir. Gerçek hayatta önermeler genelde kısmen doğru veya belli bir olasılıkla doğru şeklinde değerlendirilir. Bulanık mantığa da zaten klasik mantığın gerçek dünya problemleri için yeterli olmadığı durumlar nedeniyle ihtiyaç duyulmuştur Bulanık Mantık Temelli Motor Hata Teşhisi Nejjari ve Benbouzid asenkron motor stator sargı hatasının teşhisi için bulanık mantığı kullanmışlardır [1]. Şekil 2. de yapısı bulanıklaştırma ara yüzü, sonuç çıkarma birimi, bulanık kural tabanı ve ayrıca belirginleştirme öğesini içeren temsili bir bulanık hata teşhis sistemi verilmiştir. Burada şebeke gerilim dengesizliği ve stator sargılarında ki kopukluk arızaları analiz edilmiştir. Arıza teşhisi stator akımının genlik değerinin değimine bağlıdır. I a, I b, I c şeklinde üç faz sargı akımının genlik değerleri giriş olarak alınmıştır. Üçgen ve trapez şeklinde dört adet üyelik fonksiyonu girişlere atanmıştır. Stator sargısı ve fazların durumunu ifade etmek için NORMAL, ARIZALI, ÇOK ARIZALI olmak üzere üç adet dikdörtgen üyelik fonksiyonu kullanılmıştır. Hata teşhisini ifade etmek için toplam, 12 tane neden-sonuç kuralı tanımlanmıştır. Şekil 2.1. Bulanık Mantık temelli motor hata teşhisi. 50

3 Çalış H., Kayaalp K. Teknolojik Araştırmalar: MTED 2007 (2) Hata teşhisindeki bulanık kurallar uzman görüşüne veya amprik verilere dayanır. Ayrıca kendi kendini uyarlayabilen sistemler kullanılarak, sağlam ve arızalı durumda ki motorlardan alınan ölçümlerle hata teşhisi yapılabilir [2]. Filipetti vd., 5.5 kw lık 2 kutuplu bir asenkron motor faz akımının temel frekansının sağında ve solunda oluşan 2sf bileşenlerinin genliklerini kullanarak, kırık rotor çubuk arızasını teşhis etmişlerdir. Arızasız, yarım kırık çubuk, bir kırık çubuk, bir veya iki kırık çubuk ve iki kırık çubuk olmak üzere beş farklı hata durumları incelenmiş ve sadece hatanın oluşumu değil aynı zamanda kırık çubuk sayısını da tespit edebilmişlerdir [3]. Goddu vd. ise bulanık mantık tabanlı rulman arıza teşhis sistemi önermişlerdir. Zaman ve frekans domenindeki titreşim sinyalinin genlik değişimlerini kullanarak, sekiz kurallı bulanık mantık tespit sistemi gerçekleştirmişlerdir [4]. Bulanık mantık tabanlı hata teşhis sistemleri, hata miktarlarını derecelendirme kabiliyetine sahiptir. Ancak bunların oluşturulmasında uzman görüşüne ihtiyaç vardır. Bununla birlikte bulanık mantık yaklaşımında gerçek zamanlı hata teşhis sistemlerinin gerektirdiği kendi kendini uyarlayabilme özelliğine sahip değildir. Bu eksiklik sisteme yapay sinir ağları veya bulanık mantıkla yapay sinir ağlarının bileşimi ile giderilebilir Yapay Sinir Ağları Yapay Sinir Ağları (YSA), basit biyolojik sinir sisteminin çalışma şeklinin benzetilmesi ile tasarlanan programlama yaklaşımıdır. Benzetimi yapılan sinir hücreleri, nöronları içerirler ve bu nöronlar çeşitli şekillerde birbirlerine bağlanarak YSA yı oluştururlar. Bu ağlar öğrenme, hafızaya alma ve veriler arasındaki ilişkiyi ortaya çıkarma kapasitesine sahiptirler. Biyolojik sistemlerde öğrenme, nöronlar arasındaki sinaptik bağlantıların ayarlanması ile olur. Yani, yaşayarak öğrenme ve sürekli bir gelişme göstermektedir. Tecrübe ettikçe sinaptik bağlantılar ayarlanır ve hatta yeni bağlantılar oluşur. Bu sayede öğrenme gerçekleşir. Bu durum YSA için de geçerlidir. Öğrenme, eğitme yoluyla örnekler kullanarak olur. Yani eğitme, giriş-çıkış verilerini kullanarak bağlantı ağırlıklarının bir yakınsama sağlanana kadar, tekrar tekrar ayarlanmasıyla oluşur Geri Yayınım Algoritması Geri yayınım (GY) algoritması birçok uygulamalarda kullanılmış en yaygın öğrenme algoritmasıdır. Anlaşılması kolay ve tercih edilen öğretme algoritmasıdır. Bu algoritma; hataları geriye doğru çıkıştan girişe azaltmaya çalışmasından dolayı geri yayılım ismini almıştır. Geri yayılmalı öğrenme kuralı ağ çıkışındaki mevcut hata düzeyine göre her bir tabakadaki ağırlıkları yeniden hesaplamak için kullanılmaktadır. Şekil 3 de görülen bir geri yayınımlı ağ modelinde giriş, saklı ve çıkış olmak üzere 3 katman bulunmakla birlikte, problemin özelliklerine göre saklı katman sayısını artırabilmek mümkündür. Şekil 2.2. Geri yayılmalı yapay sinir ağının genel yapısı. Bir giriş verisinin ağın ilk katmanında yer alan düğümlere uygulandığında en üst katman olan çıkış katmanına erişinceye kadar, bu veri üzerinde çeşitli işlemler gerçekleştirilir. Bu işlemlerin sonucunda elde edilen fiili çıktı, olması gereken çıktı ile karşılaştırılır. Fiili ve olması gereken değerler arasındaki fark, her çıktı düğümü için bir hata sinyali olarak hesaplanır. Hesaplanan hata sinyalleri, her çıktı düğümüne karşı gelen ara katmandaki 51

4 Teknolojik Araştırmalar: MTED 2007 (2) düğümlere aktarılır. Böylece ara katmandaki düğümlerin her biri toplam hatanın sadece hesaplanan bir kısmını içerir. Bu süreç her katmandaki düğümler toplam hatanın belirli bir kısmını içerecek şekilde giriş katmanına kadar tekrarlanır. Elde edilen hata sinyalleri temel alınarak, bağlantı ağırlıkları her düğümde yeniden düzenlenir. Bu düzenleme tüm verilerin kodlanabileceği bir duruma ağın yakınsamasını sağlar YSA Temelli Motor Hata Teşhisi Chow vd., yapay sinir ağı temelli hata tespiti yapmışlardır. Aşağıdaki şekilde görüldüğü üzere, başlangıçaşamasındaki motor hatalarının tespiti için tipik bir geri yayınım yapay sinir ağı yapısı görülmektedir. Bu çalışmada asekron motorda başlangıç aşamasındaki stator sargı turları arasındaki yalıtım bozukluğu ve rulman hatası incelenmiştir. Şekil 4. de I stator faz akımı, w rotor hızı, N c ve B c ise motorun sargı yalıtımı ve rulman durumlarını ifade eder. Asenkron bir motorun karakteristik denkleminden de anlaşılacağı üzere I ile w, N c ve B c değişkenleri arasında doğrusal olmayan bir ilişki vardır. Bu nedenle, bir GY yapay sinir ağı bu ilişkiyi yaklaşık olarak tahmin etmek üzere kullanılmıştır. Şekil 2.3. Başlangıç aşamasındaki hataların tespiti için GY Yapay sinir ağı Şekil 2.4. Yapay Sinir Ağı temelli motor hata teşhis sistemi Yapay Sinir ağı temelli motor hata teşhis sistemi Şekil 5 de gösterilmektedir. I nın ve w nun değerleri Şekil 5 deki gerçek zamanlı ölçüm verilerinden elde edilebilir. Diğer bir yandan, Şekil 5 de görüldüğü üzere, N c ve B c bir uzman tarafından değerlendirilmelidir. Çalışma şartlarının izlenmesi ve sayısal hata teşhis bilgisi ile Nc ve Bc motorun durumunu 3 farklı seviye ile ifade ederler. Yapay Sinir ağı, uzmandan teşhisi öğrenmek üzere çalıştırıldıktan sonra, Şekil 6 da gösterildiği gibi gerçek zamanlı olarak çalışmaya devam eder. 52

5 Çalış H., Kayaalp K. Teknolojik Araştırmalar: MTED 2007 (2) Şekil 2.5. Yapay Sinir ağı temelli motor hata teşhisi Filipetti vd., rotordaki kırık çubuk sayısını tespit etmek için, benzer bir GY yapısı ile YSA tabanlı hata teşhis sistemi önermişlerdir [5]. YSA nın öğrenme verileri deneysel olabileceği gibi arızalı motorun modellendiği simülasyondan da elde edilebilir. Bununla birlikte hata teşhisi için öğrenmesiz YSA tabanlı sistemde şebeke dengesizliği, stator sargı arızası ve motor mil eksenel kaçıklığı gibi hataların tespit edildiği gösterilmiştir [6]. GY lı YSA dan farklı olarak Kohonen Algoritmasını kullanan çalışmada öğrenmesiz hata miktarının sınıflandırılması gösterilmiştir [6]. Bu yüzden bu algoritma otomatik hata teşhis sistemlerinde daha avantajlıdır. Birçok durumda öğrenme verilerini toplamak kolay değildir. Çünkü motor hata oluşmadan periyodik olarak bakımdan geçirilmektedir. Tanaka vd., gerçek hata durumunu bir uzmana tespit ettirdikten sonra, Kohonen algoritmasının yeniden eğitilmesi için YSA yı uygulamaktadır. Böylece hata teşhisinin hem az miktardaki giriş verisi ile hem de gerçek hata verisinin mevcut olmadığı durumda bile başarılı olduğunu göstermişlerdir [7]. Ayaz vd., asenkron motorlarda öngörülü bakım teknolojisine dayalı, rulman arıza gelişimi üzerine bir inceleme gerçekleştirmişlerdir. Rulman arızası, hızlandırılmış eskitme süreçleri ile yapay olarak oluşturulmuştur. Motordan alınan titreşim ve akım işaretlerinin istatistiksel ve dalgacık analizi sonucu rulman arızasına ilişkin özellik çıkarımını yapmışlardır. Bu işaretlerin bir arada değerlendirilmesi ile koherens fonksiyonu tanımlayarak rotor eksenel bozukluğunu gösteren en baskın frekans değerini belirlemişlerdir. Bu anlamda işaretler arasındaki ilişkiyi, bir YSA ya öğreterek, arıza frekanslarının YSA ile belirlenebildiğini göstermişlerdir. YSA çıkışlarındaki maksimum hatayı bulmak için melez bir yapay zeka izleme sistemi oluşturmuşlardır [8]. Yapay sinir ağı temelli hata teşhisi genel bir amaç çözümüdür. Bu yaklaşım motor hakkında hiçbir ön bilgi gerektirmez. Yalnızca önceden çalışma verisi elde bulunmalıdır. YSA da kullanılacak algoritmanın probleme bağımlı olarak seçilmesi yetersiz veya aşırı öğrenme sağlanması, yavaş ilerleme hızı hata teşhisinin performansını etkileyen faktörlerdir. YSA sayısal tabanlı bir çözüm algoritması olduğundan, motor operatörünün verdiği niceliksel ve dilsel bilgiler doğrudan doğruya kullanılamamaktadır Genetik Algoritmalar Genetik algoritmalar (GA), doğadaki evrimsel sürece benzer bir şekilde çalışan arama ve en iyileme yöntemidir. Karmaşık çok boyutlu arama uzayında en iyinin hayatta kalması ilkesine göre bütünsel en iyi çözümü arar. Genetik algoritmalar problemlerin çözümü için evrimsel süreci bilgisayar ortamında taklit ederler. Diğer eniyileme yöntemlerinde olduğu gibi çözüm için tek bir yapının geliştirilmesi yerine, böyle yapılardan meydana gelen bir küme oluştururlar. Genetik algoritmalar, diğer eniyileme yöntemleri kullanılırken büyük zorluklarla karşılaşılan problemlerin çözümünde başarı göstermektedir. Bir problemin bütünsel en iyi çözümünü bulmak için garanti vermezler. Ancak problemlere makul bir süre içinde, kabul edilebilir, iyi çözümler bulurlar. Genetik algoritmalar problemlerin çözümünü parametrelerin değerleriyle değil, kodlarıyla arar. Parametreler kodlanabildiği sürece çözüm üretilebilir. Bu sebeple genetik algoritmalar ne yaptığı konusunda bilgi içermez, nasıl yaptığını bilir. Genetik algoritmalar aramaya tek bir noktadan değil, noktalar kümesinden başlar. Bu nedenle çoğunlukla yerel en iyi çözümde sıkışıp kalmazlar. 53

6 Teknolojik Araştırmalar: MTED 2007 (2) GA geleneksel en iyileme yöntemlerine göre çözülecek problem hakkında daha az ön bilgi gerektirir. GY lı öğrenme algoritmasının tek başına kullanılması yerine bulanık mantık ve YSA algoritmalarının en iyilenmesinde GA nın kullanılması avantajlıdır Genetik Algoritma Tabanlı Motor Hata Teşhisi Betta vd., Şekil 7. de gösterilen YSA tabanlı hata teşhis sistemini optimize etmek için GA yı kullanmışlardır. Tasarım ve eğitim için iki tane GA kullanmışlardır. Bunlardan biri, YSA nın gizli katmanlarının sayısını ve boyutunu ayrıca transfer fonksiyonunun karakteristiğini eniyilemek için kullanılmıştır. YSA'daki ağırlık katsayıları ikinci GA ile eniyilenir. Bu iki GA nın uygulanması hata teşhis parametrelerinin ve YSA algoritmasının eniyilenmesini sağlar. GA hesaplamalarının hızlandırılması için bu algoritma tepki zamanını 300 µsn in altına düşüren bir sayısal işaret işlemcide gerçekleştirilmiştir [9]. Şekil 2.6. Yapay sinir ağ temelli motor hata teşhisinde GA uygulaması Gao vd., genetik algoritma yardımlı yapay sinir ağını kullanarak bir motor hata teşhis şeması önermişlerdir. GY yapay sinir ağından farklı olarak, Elman YSA daha güçlü tahmin kabiliyetine sahiptir. Böylece hata sinyallerinin özelliklerini daha çabuk tahmin etmesi sağlanmıştır [10]. Genetik algoritma yalnızca yardımcı bir iyileştirme metodu olduğundan, pratikte tek başına kullanılamaz. Diğer motor hata teşhis şemalarıyla GA nın birleşimi eniyileme performansında artış sağladığı gösterilmiştir. Bununla birlikte GA ile eniyileştirme aşırı hesap yükü gerektiren zaman alıcı bir algoritmadır. Gerçek zamanlı hata tespit sistemlerinde hızlı GA algoritması paralel işleme ile sağlanabilir. Donanım olarak elektronik devrelerle ya da bilgisayarlarda yazılım olarak gerçeklenebilir. Ayaz vd., bilgi işleme ve yapay zeka tekniklerine dayalı akıllı durum izleme sistemi kurmak için koherens analizinden sonra hem YSA hem de GA yı birleştirmişlerdir. Burada YSA, frekans tanım bölgesinde hatalı durumu işaret eden büyük genlikte hata üretir. GA da, hatalı rulman (veya motor) nedeniyle YSA nın ürettiği bu hata işaretindeki tepe değerini seçer ve bu özel frekans bir arıza modu olarak tanımlanabilir. 54

7 Çalış H., Kayaalp K. Teknolojik Araştırmalar: MTED 2007 (2) Şekil 2.7. YSA ve GA tabanlı bir akıllı motor durum izleme sistemi [8]. Şekil 8 de tüm süreç gösterilmiştir. Bu çalışmada Ayaz vd., 5 Hp lik asenkron motorun rulmanlarında yedi aşamada, y a p a y bir hata oluşturarak motor akım, titreşim ve hız verilerini toplamışlardır. Motor titreşim işaretlerine dalgacık dönüşümü uygulayarak frekans bandlarına ayırmışlar ve rulman arızasını karakterize eden özelliğin 2-4 khz lik frekans aralığında yer aldığını saptamışlardır. Ayrıca yapılan istatistiksel analizler sonucunda arıza için kritik bir standard sapma değeri belirleyerek rulman arızasının 4. aşamada belirgin hale geldiğini görmüşlerdir. Yapılan yeni bir tanım ile de rulman sağlamlığını yüzde cinsinden bir büyüklükle ifade etmişlerdir [8]. Yapay bozukluğun her aşamasında ayrı ayrı toplanan motor akım ve titreşim sinyalleri arasındaki ilişkiyi frekans tanım bölgesindeki Koherens değişimleri ile göstererek YSA tabanlı bir durum izleme sistemi gerçekleştirmişlerdir. Koherens analizi sonucunda bulunan 234 ve 469 Hz gibi frekansların, rulman arızası sonucunda oluşan ve rotor eksenel kaçıklığını işaret eden baskın frekanslar olduğunu göstermişlerdir [8]. Buna göre, YSA ve GA yaklaşımlarından oluşan bütünleşik g e r ç e k zamanlı bir u y g u l a m a kritik sistemlerde kullanılabilir Zaman Serileri Veri Madenciliği Veri madenciliği (VM), eldeki verilerden üstü kapalı, çok net olmayan, önceden bilinmeyen ancak potansiyel olarak kullanışlı bilginin çıkarılmasıdır. Başka bir deyişle, VM; verilerin içerisindeki desenlerin, ilişkilerin, değişimlerin, düzensizliklerin, kuralların ve istatistiksel olarak önemli olan yapıların yarı otomatik olarak keşfedilmesidir. VM de keşfedilecek kurallar verinin özelliklerine ve kuralların kullanılışına göre farklı tekniklerle bulunur. Bunlardan bazıları sınıflama, kümeleme, birliktelik kuralları, ardışık örüntüler, zaman serisi analizi, tahmin etme, tanımlama ve görselleştirme gibi tekniklerdir. Olayları ve aralarındaki ilişkileri tahmin etmeden geleceğe ilişkin planlar yapılamaz. Bir faktörün tahmini başka faktörlerinde tahminine yardımcı olabilir. Tahminlerin yapılabilmesinde gerekli olan verilerin elde edilmesinin en uygun ve kolay yolu zaman serisi analizidir. Zaman Serileri Veri Madenciliği (ZSVM) ise zaman serileri analizi ve veri madenciliğinin birleştirilmesidir. Zaman serilerine dayalı metotlar karmaşık, kaotik, düzensiz ve periyodik olmayan zaman serilerini başarılı bir şekilde karakterize edebilir. Zaman serileri veri madenciliği zaman serilerini analiz etmek için veri madenciliği tekniklerini kullanarak geleneksel zaman serileri analizindeki sınırlamaları ortadan kaldırır Zaman Serileri Veri Madenciliği ile Motor Hata Teşhisi Aydın vd., asenkron motorlarda stator sargı ve eksantriklik hatalarının teşhisi için zaman serileri veri madenciliğini kullanmışlardır. Bunun için motor stator akımını ve rotor hızını giriş olarak almışlardır. Stator sargı ve eksantrik dönme hataları akım veya rotor hızının etkin değerinde değişmelere sebep olduğundan kararlı durumdaki zamana ait iki grafiğin çarpımını faz alanı için, giriş olarak almışlardır. Farklı stator sargı ve eksantrik dönme hatalarını belirlemek için Şekil 9 daki yaklaşımı kullanmışlardır [11]. 55

8 Teknolojik Araştırmalar: MTED 2007 (2) Şekil 2.8. Önerilen ZSVM hata teşhis yönteminin blok diyagramı [11]. Deneylerinde tek fazlı sincap kafesli bir asenkron motor kullanmışlar. Deneyden elde edilen verilerin yarısını eğitim için, diğer yarısını da test için kullanmışlar. Kullandıkları deney düzeneği Şekil10 da verilmiştir. Şekil 2.9. ZSVM Tabanlı hata teşhis sistemi Eğitim ve test verilerinden elde ettikleri sonuçların faz alanı grafiğinde yarıçap değerlerinde ki değişim ile hata durumunu sınıflandırmışlardır. Ancak hata kaynağının stator sargısındaki hatadan mı veya eksantriklik hatasından mı kaynaklandığını belirtmemişlerdir. Zaman serileri veri madenciliği yaklaşımı, motor sargılarında veya şebeke geriliminde hali hazırda mevcut olan dengesizliklerden etkilenmemektedir. 3. Sonuç Bu çalışmada güncel motor hata teşhis sistemleri incelenmiştir. Yapay sinir ağları, bulanık mantık, genetik algoritmalar, bunların bütünleşik olarak birlikte kullanımı ve ayrıca zaman serileri veri madenciliğinin getirdiği avantajlar ve dezavantajlar kısaca özetlenmiştir. Hata teşhisinde yumuşak hesaplama olarak adlandırılan bu yeni yaklaşımlar, geliştirilmiş çözümler sunmasına rağmen tamamen klasik metotların yerini alamazlar. Daha sağlıklı ve çevik bir hata teşhis sistemi bu yaklaşımların birleşimi ile sağlanabilir. Kaynaklar 1. H. Nejjari, M.E.H. Benbouzid, Application of Fuzzy Logic to Induction Motors Condition Monitoring, IEEE Power Eng. Rev. 19, C.C. Lee, Fuzzy Logic in Control Systems: Fuzzy Logic Controller, Parts I and II, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics 20 (2),

9 Çalış H., Kayaalp K. Teknolojik Araştırmalar: MTED 2007 (2) F. Filipetti, G. Franceschini, C. Tassoni, P. Vas, A Fuzzy Logic Approach to On-Line Đnduction Motor Diagnosis Based On Stator Current Monitoring, in: Proceedings of Stockholm Powertek, Stockholm, Sweden, G.Goddu, B. Li, M.Y. Chow, Motor Bearing Fault Diagnosis by A Fundamental Frequency Amplitude Based Fuzzy Decision System, in: Proceedings of the 24th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, Aachen, Germany, F. Filipetti, G. Franceschini, C. Tassoni, Neural Networks Aided On-Line Diagnostics of Đnduction Motor Rotor Faults, IEEE Trans. Ind. Appl. 31, J. Penman, C.M. Yin, Feasibility of Using Unsupervised Learning Artificial Neural Networks for The Condition Monitoring of Electrical Machines, IEE Proc. B 141, M. Tanaka, M. Sakawa, I. Shiromaru, T. Matsumoto, Application of Kohonen s Self-Organizing Network to The Diagnosis System for Rotating Machinery, in: Proceedings of IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, Vancouver, Canada, Ayaz E., Şeker S., Đleri Đşaret Đşleme Yöntemleri ile Elektrik Motorlarında Rulman Arıza Tanısı, ĐTÜ Dergisi, Cilt: 1 Sayı:1, Ağustos G. Betta, C. Liguori, A. Pietrosanto, The Use of Genetic Algorithms for Advanced Đnstrument Fault Detection and Isolation Schemes, in: Proceedings of IEEE Instrumentation and Measurement Technology Conference, Brussels, Belgium, X.Z. Gao, S.J. Ovaska, Y. Dote, Motor Fault Detection Using Elman Neural Network with Genetic Algorithm-Aided Training, in: Proceedings of IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, Nashville, TN, Aydın Đ., Karaköse M., Akın E., Zaman Serileri Veri Madenciliği Tekniği Kullanılarak Asenkron Motorlarda Sarım ve Sürtünme Hatalarının Teşhisi, 11. Elektrik Elektronik Bilgisayar Mühendisliği Ulusal Kongresi, Eylül

YAPAY SİNİR AĞLARI. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ

YAPAY SİNİR AĞLARI. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ YAPAY SİNİR AĞLARI Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ İÇERİK Sinir Hücreleri Yapay Sinir Ağları Yapısı Elemanları Çalışması Modelleri Yapılarına Göre Öğrenme Algoritmalarına Göre Avantaj ve

Detaylı

2011 Third International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics

2011 Third International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics 2011 Third International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics Özet: Bulanık bir denetleyici tasarlanırken karşılaşılan en önemli sıkıntı, bulanık giriş çıkış üyelik fonksiyonlarının

Detaylı

Üç Fazlı Sincap Kafesli bir Asenkron Motorun Matlab/Simulink Ortamında Dolaylı Vektör Kontrol Benzetimi

Üç Fazlı Sincap Kafesli bir Asenkron Motorun Matlab/Simulink Ortamında Dolaylı Vektör Kontrol Benzetimi Araştırma Makalesi Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi (05) 6-7 Üç Fazlı Sincap Kafesli bir Asenkron Motorun Matlab/Simulink Ortamında Dolaylı Vektör Kontrol Benzetimi Ahmet NUR *, Zeki

Detaylı

Yumuşak Yol Vericiler - TEORİ

Yumuşak Yol Vericiler - TEORİ Yumuşak Yol Vericiler - TEORİ 1. Gerilimi Düşürerek Yolverme Alternatif akım endüksiyon motorları, şebeke gerilimine direkt olarak bağlandıklarında, yol alma başlangıcında şebekeden Kilitli Rotor Akımı

Detaylı

BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ AKADEMİK ÖZGEÇMİŞ FORMU

BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ AKADEMİK ÖZGEÇMİŞ FORMU BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ AKADEMİK ÖZGEÇMİŞ FORMU KİŞİSEL BİLGİLER Adı Soyadı Tolga YÜKSEL Ünvanı Birimi Doğum Tarihi Yrd. Doç. Dr. Mühendislik Fakültesi/ Elektrik Elektronik Mühendisliği 23.10.1980

Detaylı

ÜÇ FAZLI ASENKRON MOTOR ÇALIŞMA PRENSİBİ

ÜÇ FAZLI ASENKRON MOTOR ÇALIŞMA PRENSİBİ 1 ÜÇ FAZLI ASENKRON MOTOR ÇALIŞMA PRENSİBİ Üç Fazlı Asenkron Motorlarda Döner Manyetik Alanın Meydana Gelişi Stator sargılarına üç fazlı alternatif gerilim uygulandığında uygulanan gerilimin frekansı ile

Detaylı

KIRIK ROTOR ÇUBUĞU VE STATOR ARIZALARININ TEŞHİSİNDE YAPAY SİNİR AĞI YAKLAŞIMI

KIRIK ROTOR ÇUBUĞU VE STATOR ARIZALARININ TEŞHİSİNDE YAPAY SİNİR AĞI YAKLAŞIMI Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 25 (1-2) 134-149 (2009) http://fbe.erciyes.edu.tr/ ISSN 1012-2354 KIRIK ROTOR ÇUBUĞU VE STATOR ARIZALARININ TEŞHİSİNDE YAPAY SİNİR AĞI YAKLAŞIMI İlhan

Detaylı

ÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ

ÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ ÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ Ezgi Özkara a, Hatice Yanıkoğlu a, Mehmet Yüceer a, * a* İnönü Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Kimya Mühendisliği Bölümü, Malatya, 44280 myuceer@inonu.edu.tr

Detaylı

Kablosuz Sensör Ağlar ve Eniyileme. Tahir Emre KALAYCI. 21 Mart 2008

Kablosuz Sensör Ağlar ve Eniyileme. Tahir Emre KALAYCI. 21 Mart 2008 Kablosuz Sensör Ağlar ve Eniyileme Tahir Emre KALAYCI 21 Mart 2008 Gündem Genel Bilgi Alınan Dersler Üretilen Yayınlar Yapılması Planlanan Doktora Çalışması Kablosuz Sensör Ağlar Yapay Zeka Teknikleri

Detaylı

CETP KOMPOZİTLERİN DELİNMELERİNDEKİ İTME KUVVETİNİN ANFIS İLE MODELLENMESİ MURAT KOYUNBAKAN ALİ ÜNÜVAR OKAN DEMİR

CETP KOMPOZİTLERİN DELİNMELERİNDEKİ İTME KUVVETİNİN ANFIS İLE MODELLENMESİ MURAT KOYUNBAKAN ALİ ÜNÜVAR OKAN DEMİR CETP KOMPOZİTLERİN DELİNMELERİNDEKİ İTME KUVVETİNİN ANFIS İLE MODELLENMESİ MURAT KOYUNBAKAN ALİ ÜNÜVAR OKAN DEMİR Çalışmanın amacı. SUNUM PLANI Çalışmanın önemi. Deney numunelerinin üretimi ve özellikleri.

Detaylı

OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ İŞARET AKIŞ DİYAGRAMLARI SIGNAL FLOW GRAPH

OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ İŞARET AKIŞ DİYAGRAMLARI SIGNAL FLOW GRAPH OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ İŞARET AKIŞ DİYAGRAMLARI SIGNAL FLOW GRAPH İŞARET AKIŞ DİYAGRAMLARI İşaret akış diyagramları blok diyagramlara bir alternatiftir. Fonksiyonel bloklar, işaretler, toplama noktaları

Detaylı

Karaciğerde Oluşan Hastalıkların Tespitinde Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Kullanılması

Karaciğerde Oluşan Hastalıkların Tespitinde Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Kullanılması Karaciğerde Oluşan Hastalıkların Tespitinde Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Kullanılması 1 Emre DANDIL Bilecik Ş. Edebali Üniversitesi emre.dandil@bilecik.edu.tr +90228 214 1613 Sunum İçeriği Özet Giriş

Detaylı

Geriye Yayılım ve Levenberg Marquardt Algoritmalarının YSA Eğitimlerindeki Başarımlarının Dinamik Sistemler Üzerindeki Başarımı. Mehmet Ali Çavuşlu

Geriye Yayılım ve Levenberg Marquardt Algoritmalarının YSA Eğitimlerindeki Başarımlarının Dinamik Sistemler Üzerindeki Başarımı. Mehmet Ali Çavuşlu Geriye Yayılım ve Levenberg Marquardt Algoritmalarının YSA Eğitimlerindeki Başarımlarının Dinamik Sistemler Üzerindeki Başarımı Mehmet Ali Çavuşlu Özet Yapay sinir ağlarının eğitiminde genellikle geriye

Detaylı

Bulanık Otomata Yaklaşımı Kullanan Arıza Tespit Algoritması

Bulanık Otomata Yaklaşımı Kullanan Arıza Tespit Algoritması Bulanık Otomata Yaklaşımı Kullanan rıza Tespit lgoritması Đlhan ydın Mehmet Karaköse 2 Erhan kın 3,2,3 Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Fırat Üniversitesi, Elazığ e-posta: iaydin@firat.edu.tr 2 e-posta:

Detaylı

Sabit Mıknatıslı Senkron Motorlarda Titreşim Sinyaline Dayalı Eksenden Kaçıklık Arızasının Tespiti. Mühendisliği Bölümü 60250, TOKAT

Sabit Mıknatıslı Senkron Motorlarda Titreşim Sinyaline Dayalı Eksenden Kaçıklık Arızasının Tespiti. Mühendisliği Bölümü 60250, TOKAT EEB 26 Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Sempozyumu, -3 Mayıs 26, Tokat TÜRKİYE Sabit Mıknatıslı Senkron Motorlarda Titreşim Sinyaline Dayalı Eksenden Kaçıklık Arızasının Tespiti Mustafa ER Mehmet AKAR

Detaylı

ASENKRON MOTORLARIN KISA TANITIMI. Bu bölümde kısaca motorlar ve kullanılan terimler tanıtılacaktır.

ASENKRON MOTORLARIN KISA TANITIMI. Bu bölümde kısaca motorlar ve kullanılan terimler tanıtılacaktır. ASENKRON MOTORLARIN KISA TANITIMI Bu bölümde kısaca motorlar ve kullanılan terimler tanıtılacaktır. MOTOR PARÇALARI 1. Motor Gövdesi 2. Stator 3. Stator sargısı 4. Mil 5. Aluminyum kafesli rotor 6.

Detaylı

3 FAZLI ASENKRON MOTORLAR

3 FAZLI ASENKRON MOTORLAR 3 FAZLI ASENKRON MOTORLAR 3 FAZLI ASENKRON MOTORLAR Üç fazlı AC makinelerde üretilen üç fazlı gerilim, endüstride R-S-T (L1-L2- L3) olarak bilinir. R-S-T gerilimleri, aralarında 120 şer derece faz farkı

Detaylı

Asenkron Motorda Statik Eksenden Kaçıklık Arızasının İncelenmesi

Asenkron Motorda Statik Eksenden Kaçıklık Arızasının İncelenmesi Asenkron Motorda Statik Eksenden Kaçıklık Arızasının İncelenmesi *1 Elif İNGENÇ, 2 Goşenay HATIK, 3 Mehmet AKAR 1,2,3 Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Mekatronik Mühendisliği

Detaylı

Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti

Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti Hüseyin Fidan, Vildan Çınarlı, Muhammed Uysal, Kadriye Filiz Balbal, Ali Özdemir 1, Ayşegül Alaybeyoğlu 2 1 Celal Bayar Üniversitesi, Matematik Bölümü, Manisa

Detaylı

3 Fazlı Motorların Güçlerinin PLC ile Kontrolü. Doç. Dr. Ramazan BAYINDIR

3 Fazlı Motorların Güçlerinin PLC ile Kontrolü. Doç. Dr. Ramazan BAYINDIR 3 Fazlı Motorların Güçlerinin PLC ile Kontrolü Doç. Dr. Ramazan BAYINDIR Endüstride çok yaygın olarak kullanılan asenkron motorların sürekli izlenmesi ve arızalarının en aza indirilmesi büyük önem kazanmıştır.

Detaylı

BULANIK MANTIK VE SİSTEMLERİ 2014 2015 BAHAR DÖNEMİ ÖDEV 1. Müslüm ÖZTÜRK 148164001004 Bilişim Teknolojileri Mühendisliği ABD Doktora Programı

BULANIK MANTIK VE SİSTEMLERİ 2014 2015 BAHAR DÖNEMİ ÖDEV 1. Müslüm ÖZTÜRK 148164001004 Bilişim Teknolojileri Mühendisliği ABD Doktora Programı BULANIK MANTIK VE SİSTEMLERİ 2014 2015 BAHAR DÖNEMİ ÖDEV 1 Müslüm ÖZTÜRK 148164001004 Bilişim Teknolojileri Mühendisliği ABD Doktora Programı Mart 2015 0 SORU 1) Bulanık Küme nedir? Bulanık Kümenin (fuzzy

Detaylı

ELEKTRİK MAKİNELERİ (MEP 112) (ELP211) Yazar: Yrd. Doç. Dr. Mustafa Turan S1

ELEKTRİK MAKİNELERİ (MEP 112) (ELP211) Yazar: Yrd. Doç. Dr. Mustafa Turan S1 ELEKTRİK MAKİNELERİ (MEP 112) Yazar: Yrd. Doç. Dr. Mustafa Turan S1 SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Adapazarı Meslek Yüksekokulu Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Sakarya Üniversitesi ne aittir. "Uzaktan

Detaylı

TEK BÖLGELİ GÜÇ SİSTEMLERİNDE BULANIK MANTIK İLE YÜK FREKANS KONTRÜLÜ

TEK BÖLGELİ GÜÇ SİSTEMLERİNDE BULANIK MANTIK İLE YÜK FREKANS KONTRÜLÜ TEKNOLOJİ, Yıl 5, (2002), Sayı 3-4, 73-77 TEKNOLOJİ TEK BÖLGELİ GÜÇ SİSTEMLERİNDE BULANIK MANTIK İLE YÜK FREKANS KONTRÜLÜ Ertuğrul ÇAM İlhan KOCAARSLAN Kırıkkale Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik-Elektronik

Detaylı

Fatih Kölmek. ICCI 2012-18.Uluslararası Enerji ve Çevre Fuarı ve Konferansı 25 Nisan 2012, İstanbul, Türkiye

Fatih Kölmek. ICCI 2012-18.Uluslararası Enerji ve Çevre Fuarı ve Konferansı 25 Nisan 2012, İstanbul, Türkiye Fatih Kölmek ICCI 2012-18.Uluslararası Enerji ve Çevre Fuarı ve Konferansı 25 Nisan 2012, İstanbul, Türkiye Türkiye Elektrik Piyasası Dengeleme ve Uzlaştırma Mekanizması Fiyat Tahmin Modelleri Yapay Sinir

Detaylı

ASENKRON MAKİNELER. Asenkron Motorlara Giriş

ASENKRON MAKİNELER. Asenkron Motorlara Giriş ASENKRON MAKİNELER Asenkron Motorlara Giriş İndüksiyon motor yada asenkron motor (ASM), rotor için gerekli gücü komitatör yada bileziklerden ziyade elektromanyetik indüksiyon yoluyla aktaran AC motor tipidir.

Detaylı

ELEKTRİKSEL EYLEYİCİLER

ELEKTRİKSEL EYLEYİCİLER ELEKTRİKSEL EYLEYİCİLER Eyleyiciler (Aktuatörler) Bir cismi hareket ettiren veya kontrol eden mekanik cihazlara denir. Elektrik motorları ve elektrikli sürücüler Hidrolik sürücüler Pinomatik sürücüler

Detaylı

Asenkron Motorlarda Rotor Çubuğu Kırık Arızasının Elektromanyetik Tork ile Tespiti

Asenkron Motorlarda Rotor Çubuğu Kırık Arızasının Elektromanyetik Tork ile Tespiti 6 th International Advanced Technologies Symposium (IATS 11), 16-18 May 211, Elazığ, Turkey Asenkron Motorlarda Rotor Çubuğu Kırık Arızasının Elektromanyetik Tork ile Tespiti M. Akar 1, A. Fenercioğlu

Detaylı

T.C. KTO KARATAY ÜNİVERSİTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ

T.C. KTO KARATAY ÜNİVERSİTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ T.C. KTO KARATAY ÜNİVERSİTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ Aktif Titreşim Kontrolü için Bir Yapının Sonlu Elemanlar Yöntemi ile Modelinin Elde Edilmesi ve PID, PPF Kontrolcü Tasarımları Arş.Gör. Erdi GÜLBAHÇE

Detaylı

Zeki Optimizasyon Teknikleri

Zeki Optimizasyon Teknikleri Zeki Optimizasyon Teknikleri Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Network) Doç.Dr. M. Ali Akcayol Yapay Sinir Ağları Biyolojik sinir sisteminden esinlenerek ortaya çıkmıştır. İnsan beyninin öğrenme, eski

Detaylı

ASENKRON MOTOR ROTOR ARIZALARININ ANALİZİ

ASENKRON MOTOR ROTOR ARIZALARININ ANALİZİ ASENKRON MOTOR ROTOR ARIZALARININ ANALİZİ *Abdurrahman ÜNSAL 1, Oktay KARAKAYA 2 1 Dumlupınar Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik-Elektronik Bölümü, Kütahya, unsal@dpu.edu.tr 2 Balıkesir Üniversitesi,

Detaylı

22. ÜNİTE SENKRON MOTORLAR

22. ÜNİTE SENKRON MOTORLAR 22. ÜNİTE SENKRON MOTORLAR KONULAR 1. YAPISI VE ÇALIŞMA PRENSİBİ 2. YOL VERME YÖNTEMLERİ 3. KULLANILDIĞI YERLER Herhangi bir yükü beslemekte olan ve birbirine paralel bağlanan iki altematörden birsinin

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Mustafa NİL

Yrd. Doç. Dr. Mustafa NİL Yrd. Doç. Dr. Mustafa NİL ÖĞRENİM DURUMU Derece Üniversite Bölüm / Program Fırat Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Y. Kocaeli Üniversitesi Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

Detaylı

SAYISAL İŞARET İŞLEME LABORATUARI LAB 5: SONSUZ DÜRTÜ YANITLI (IIR) FİLTRELER

SAYISAL İŞARET İŞLEME LABORATUARI LAB 5: SONSUZ DÜRTÜ YANITLI (IIR) FİLTRELER SAYISAL İŞARET İŞLEME LABORATUARI LAB 5: SONSUZ DÜRTÜ YANITLI (IIR) FİLTRELER Bu bölümde aşağıdaki başlıklar ele alınacaktır. Sonsuz dürtü yanıtlı filtre yapıları: Direkt Şekil-1, Direkt Şekil-II, Kaskad

Detaylı

KST Lab. Shake Table Deney Föyü

KST Lab. Shake Table Deney Föyü KST Lab. Shake Table Deney Föyü 1. Shake Table Deney Düzeneği Quanser Shake Table, yapısal dinamikler, titreşim yalıtımı, geri-beslemeli kontrol gibi çeşitli konularda eğitici bir deney düzeneğidir. Üzerine

Detaylı

Asenkron Motor Analizi

Asenkron Motor Analizi Temsili Resim Giriş Asenkron motorlar, neredeyse 100 yılı aşkın bir süredir endüstride geniş bir yelpazede kulla- Alperen ÜŞÜDÜM nılmaktadır. Elektrik Müh. Son yıllarda, FİGES A.Ş. kontrol teknolojilerinin

Detaylı

ÜÇ FAZLI ASENKRON MOTOR ÇALIŞMA PRENSİBİ

ÜÇ FAZLI ASENKRON MOTOR ÇALIŞMA PRENSİBİ 1 ÜÇ FAZLI ASENKRON MOTOR ÇALIŞMA PRENSİBİ Buna göre bir iletkende gerilim indüklenebilmesi için; Bir manyetik alan olmalıdır. (Sabit mıknatıs yada elektromıknatıs ile elde edilir.) İletken manyetik alan

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ VE SOSYAL AĞ ANALİZİ ARAŞTIRMA LABORATUVARI

VERİ MADENCİLİĞİ VE SOSYAL AĞ ANALİZİ ARAŞTIRMA LABORATUVARI BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ VERİ MADENCİLİĞİ VE SOSYAL AĞ ANALİZİ ARAŞTIRMA LABORATUVARI 10 Aralık 2011, Cumartesi Fen ve Mühendislik Alanlarındaki Çeşitli Araştırma Projelerinden Örneklemeler İçerik

Detaylı

UME DE AC AKIM ÖLÇÜMLERİ

UME DE AC AKIM ÖLÇÜMLERİ VII. UUSA ÖÇÜMBİİM KONGRESİ 543 UME DE AC AKIM ÖÇÜMERİ Mehedin ARİFOVİÇ Naylan KANATOĞU ayrettin ÇINAR ÖZET Günümüzde kullanılan yüksek doğruluklu çok fonksiyonlu kalibratör ve multimetrelerin AC akım

Detaylı

BÖLÜM 1. ASENKRON MOTORLAR

BÖLÜM 1. ASENKRON MOTORLAR İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ...iv GİRİŞ...v BÖLÜM 1. ASENKRON MOTORLAR 1. ASENKRON MOTORLAR... 1 1.1. Üç Fazlı Asenkron Motorlar... 1 1.1.1. Üç fazlı asenkron motorda üretilen tork... 2 1.1.2. Üç fazlı asenkron motorlara

Detaylı

Tedarik Zinciri Yönetiminde Yapay Zeka Teknikler

Tedarik Zinciri Yönetiminde Yapay Zeka Teknikler Tedarik Zinciri Yönetiminde Yapay Zeka Teknikler Doç.Dr.Mehmet Hakan Satman mhsatman@istanbul.edu.tr İstanbul Üniversitesi 2014.10.22 Doç.Dr.Mehmet Hakan Satmanmhsatman@istanbul.edu.tr Tedarik Zinciri

Detaylı

OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME KURALLARI

OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME KURALLARI OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME KURALLARI BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME KURALLARI Örnek 9: Aşağıdaki açık çevrim blok diyagramının transfer fonksiyonunu bulunuz? 2 BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME

Detaylı

BSM 532 KABLOSUZ AĞLARIN MODELLEMESİ VE ANALİZİ OPNET MODELER

BSM 532 KABLOSUZ AĞLARIN MODELLEMESİ VE ANALİZİ OPNET MODELER BSM 532 KABLOSUZ AĞLARIN MODELLEMESİ VE ANALİZİ OPNET MODELER Yazılımı ve Genel Özellikleri Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ Kablosuz Ağların Modellemesi ve Analizi 1 OPNET OPNET Modeler, iletişim sistemleri ve

Detaylı

ENDÜSTRİYEL BİR TESİSTE DİNAMİK KOMPANZASYON UYGULAMASI

ENDÜSTRİYEL BİR TESİSTE DİNAMİK KOMPANZASYON UYGULAMASI ENDÜSTRİYEL BİR TESİSTE DİNAMİK KOMPANZASYON UYGULAMASI Özgür GENCER Semra ÖZTÜRK Tarık ERFİDAN Kocaeli Üniversitesi Mühendislik Fakültesi, Elektrik Mühendisliği Bölümü, Kocaeli San-el Mühendislik Elektrik

Detaylı

PSM 11 PEM YAKIT HÜCRELERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE MODELLENMESİ

PSM 11 PEM YAKIT HÜCRELERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE MODELLENMESİ PSM 11 PEM YAKIT HÜCRELERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE MODELLENMESİ U. Özveren 2, S. Dinçer 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi, Kimya Müh. Bölümü, Davutpaşa Kampüsü, 34210 Esenler / İstanbul e-posta: dincer@yildiz.edu.tr

Detaylı

1. DÖNEM Kodu Dersin Adı T U K. Matematik II Mathematics II (İng) Fizik I 3 2 4. Bilgisayar Programlama I (Java) Computer Programming I (Java) (İng)

1. DÖNEM Kodu Dersin Adı T U K. Matematik II Mathematics II (İng) Fizik I 3 2 4. Bilgisayar Programlama I (Java) Computer Programming I (Java) (İng) Müfredat: Mekatronik Mühendisliği lisans programından mezun olacak bir öğrencinin toplam 131 kredilik ders alması gerekmektedir. Bunların 8 kredisi öğretim dili Türkçe ve 123 kredisi öğretim dili İngilizce

Detaylı

Çözümleri ADAPTİF TRAFİK YÖNETİM SİSTEMİ (ATAK) İSBAK A.Ş., İstanbul Büyükşehir Belediyesi iştirakidir.

Çözümleri ADAPTİF TRAFİK YÖNETİM SİSTEMİ (ATAK) İSBAK A.Ş., İstanbul Büyükşehir Belediyesi iştirakidir. Çözümleri ADAPTİF TRAFİK YÖNETİM SİSTEMİ (ATAK) İSBAK A.Ş., İstanbul Büyükşehir Belediyesi iştirakidir. Adaptif Trafik Yönetim Sistemi (ATAK) Adaptif Trafik Yönetim Sistemi (ATAK); bir yol ağındaki ortalama

Detaylı

FMEA. Hata Türleri ve Etkileri Analizi

FMEA. Hata Türleri ve Etkileri Analizi FMEA Hata Türleri ve Etkileri Analizi 2007 FMEA Tanımı FMEA (HTEA), bir ürün veya prosesin potansiyel hatalarını ve bunların sonucu olabilecek etkilerini tanımlama, değerlendirme, potansiyel hatanın ortaya

Detaylı

18.034 İleri Diferansiyel Denklemler

18.034 İleri Diferansiyel Denklemler MIT AçıkDersSistemi http://ocw.mit.edu 18.034 İleri Diferansiyel Denklemler 2009 Bahar Bu bilgilere atıfta bulunmak veya kullanım koşulları hakkında bilgi için http://ocw.mit.edu/terms web sitesini ziyaret

Detaylı

BOĞAZ KÖPRÜSÜ YOLUNA KATILIM NOKTALARINDA TRAFİK AKIMLARININ BULANIK MANTIK YAKLAŞIMI İLE KONTROLÜ VE BİR UYGULAMA ÖRNEĞİ

BOĞAZ KÖPRÜSÜ YOLUNA KATILIM NOKTALARINDA TRAFİK AKIMLARININ BULANIK MANTIK YAKLAŞIMI İLE KONTROLÜ VE BİR UYGULAMA ÖRNEĞİ BOĞAZ KÖPRÜSÜ YOLUNA KATILIM NOKTALARINDA TRAFİK AKIMLARININ BULANIK MANTIK YAKLAŞIMI İLE KONTROLÜ VE BİR UYGULAMA ÖRNEĞİ Vedat TOPUZ 1 Ahmet AKBAŞ 2 Mehmet TEKTAŞ 3 1,2,3 Marmara Üniversitesi, Teknik

Detaylı

www.biggsea.com PROJE YAZMAK BiGG SEA

www.biggsea.com PROJE YAZMAK BiGG SEA www.biggsea.com PROJE YAZMAK BiGG SEA Proje yazmanın 3 kuralı: TÜBİTAK AR-GE PROJE YAZIMI Olduğu gibi değil, olması gerektiği gibi yazmak Ürün değil süreç bazlı kurgulamak Aynı şeyleri değişik yerlerde

Detaylı

elektromagnetik uzunluk ölçerlerin Iaboratu ar koşullarında kaiibrasyonu

elektromagnetik uzunluk ölçerlerin Iaboratu ar koşullarında kaiibrasyonu elektromagnetik uzunluk ölçerlerin Iaboratu ar koşullarında kaiibrasyonu ÖZET Yük. Müh. Uğur DOĞAN -Yük. Müh Özgür GÖR Müh. Aysel ÖZÇEKER Bu çalışmada Yıldız Teknik Üniversitesi İnşaat Fakültesi Jeodezi

Detaylı

326 ELEKTRİK MAKİNALARI LABORATUVARI II ÜÇ-FAZ SİNCAP KAFESLİ ASENKRON (İNDÜKSİYON) MOTOR DENEY 326-04

326 ELEKTRİK MAKİNALARI LABORATUVARI II ÜÇ-FAZ SİNCAP KAFESLİ ASENKRON (İNDÜKSİYON) MOTOR DENEY 326-04 İNÖNÜ ÜNİERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜH. BÖL. 26 ELEKTRİK MAKİNALARI LABORATUARI II ÜÇ-FAZ SİNCAP KAFESLİ ASENKRON (İNDÜKSİYON) MOTOR DENEY 26-04. AMAÇ: Üç-faz sincap kafesli asenkron

Detaylı

Yaklaşık Düşünme Teorisi

Yaklaşık Düşünme Teorisi Yaklaşık Düşünme Teorisi Zadeh tarafından 1979 yılında öne sürülmüştür. Kesin bilinmeyen veya belirsiz bilgiye dayalı işlemlerde etkili sonuçlar vermektedir. Genellikle bir f fonksiyonu ile x ve y değişkeni

Detaylı

Bir bölgede başka bir bölgeye karşılıklı olarak, veri veya haberin gönderilmesini sağlayan.sistemlerdir.

Bir bölgede başka bir bölgeye karşılıklı olarak, veri veya haberin gönderilmesini sağlayan.sistemlerdir. 1.1.3. Scada Yazılımından Beklenenler Hızlı ve kolay uygulama tasarımı Dinamik grafik çizim araçları Çizim kütüphaneleri Alarm yönetimi Tarih bilgilerinin toplanması Rapor üretimi 1.1.4. Scada Sistemleri

Detaylı

KALİTE SİSTEM YÖNETİCİSİ EĞİTİMİ

KALİTE SİSTEM YÖNETİCİSİ EĞİTİMİ FMEA-HATA TÜRLERİ VE ETKİ ANALİZİ Tanımlama Mevcut veya olası hataları ortaya koyan, bu hataların yaratabileceği etkileri göz önünde bulunduran ve etkilerine göre hataları önceliklendirerek oluşmalarının

Detaylı

Anma güçleri 3 kw tan büyük olan motorların üç fazlı şebekelere bağlanabilmeleri için üç fazlı olmaları gerekir.

Anma güçleri 3 kw tan büyük olan motorların üç fazlı şebekelere bağlanabilmeleri için üç fazlı olmaları gerekir. Elektrik motorlarında yol verme işlemi Motorun rotor hızının sıfırdan anma hızına hızına ulaşması için yapılan işlemdir. Durmakta olan motorun stator sargılarına gerilim uygulandığında endüklenen zıt emk

Detaylı

ASENKRON MOTORLARDA SICAKLIK, AKIM, TĠTREġĠM VERĠLERĠNĠN ANALĠZĠ VE ADAPTĠF AĞ TABANLI BULANIK ÇIKARIM SĠSTEMĠ UYGULAMASI YÜKSEK LĠSANS TEZĠ

ASENKRON MOTORLARDA SICAKLIK, AKIM, TĠTREġĠM VERĠLERĠNĠN ANALĠZĠ VE ADAPTĠF AĞ TABANLI BULANIK ÇIKARIM SĠSTEMĠ UYGULAMASI YÜKSEK LĠSANS TEZĠ ĠSTANBUL TEKNĠK ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ ASENKRON MOTORLARDA SICAKLIK, AKIM, TĠTREġĠM VERĠLERĠNĠN ANALĠZĠ VE ADAPTĠF AĞ TABANLI BULANIK ÇIKARIM SĠSTEMĠ UYGULAMASI YÜKSEK LĠSANS TEZĠ Elk. Müh.

Detaylı

Rulman Titreşim Analizi ile Bölgesel Hataların İncelenmesi

Rulman Titreşim Analizi ile Bölgesel Hataların İncelenmesi TOK'07 Bildiriler Kitab stanbul, 5-7 Eylül 2007 Rulman Titreşim Analizi ile Bölgesel Hataların İncelenmesi Cüneyt Aliustaoğlu 1, Hasan Ocak 2, H. Metin Ertunç 3 1,2,3 Mekatronik Mühendisliği Bölümü Kocaeli

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ (Sınıflandırma Yöntemleri) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr

VERİ MADENCİLİĞİ (Sınıflandırma Yöntemleri) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr VERİ MADENCİLİĞİ (Sınıflandırma Yöntemleri) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr Genel İçerik Veri Madenciliğine Giriş Veri Madenciliğinin Adımları Veri Madenciliği Yöntemleri Sınıflandırma

Detaylı

Musa DEMİRCİ. KTO Karatay Üniversitesi. Konya - 2015

Musa DEMİRCİ. KTO Karatay Üniversitesi. Konya - 2015 Musa DEMİRCİ KTO Karatay Üniversitesi Konya - 2015 1/46 ANA HATLAR Temel Kavramlar Titreşim Çalışmalarının Önemi Otomatik Taşıma Sistemi Model İyileştirme Süreci Modal Analiz Deneysel Modal Analiz Sayısal

Detaylı

OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ. DİNAMİK SİSTEMLERİN MODELLENMESİ ve ANALİZİ

OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ. DİNAMİK SİSTEMLERİN MODELLENMESİ ve ANALİZİ OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ DİNAMİK SİSTEMLERİN MODELLENMESİ ve ANALİZİ 1) İdeal Sönümleme Elemanı : a) Öteleme Sönümleyici : Mekanik Elemanların Matematiksel Modeli Basit mekanik elemanlar, öteleme hareketinde;

Detaylı

Mühendislikte Sayısal Çözüm Yöntemleri NÜMERİK ANALİZ. Prof. Dr. İbrahim UZUN

Mühendislikte Sayısal Çözüm Yöntemleri NÜMERİK ANALİZ. Prof. Dr. İbrahim UZUN Mühendislikte Sayısal Çözüm Yöntemleri NÜMERİK ANALİZ Prof. Dr. İbrahim UZUN Yayın No : 2415 İşletme-Ekonomi Dizisi : 147 5. Baskı Eylül 2012 - İSTANBUL ISBN 978-605 - 377-438 - 9 Copyright Bu kitabın

Detaylı

T.C. MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

T.C. MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ T.C. KTO KARATAY ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ KONYA-2015 Arş. Gör. Eren YÜKSEL Yapı-Zemin Etkileşimi Nedir? Yapı ve zemin deprem sırasında birbirini etkileyecek şekilde

Detaylı

MÜFREDAT DERS LİSTESİ

MÜFREDAT DERS LİSTESİ MÜFREDAT DERS LİSTESİ MÜHENDİSLİK FAK. / BİLGİSAYAR MÜHENDİSL / 2010 BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ Müfredatı 0504101 Matematik I Calculus I 1 GÜZ 4 5 Z 0504102 Genel Fizik I General Physics I 1 GÜZ 4 4 Z 0504103

Detaylı

TUĞLA VE KİREMİT FABRİKALARININ HAVA KİRLİLİĞİNE KATKILARININ YAPAY SİNİR AĞI MODELLEMESİ İLE ARAŞTIRILMASI

TUĞLA VE KİREMİT FABRİKALARININ HAVA KİRLİLİĞİNE KATKILARININ YAPAY SİNİR AĞI MODELLEMESİ İLE ARAŞTIRILMASI TUĞLA VE KİREMİT FABRİKALARININ HAVA KİRLİLİĞİNE KATKILARININ YAPAY SİNİR AĞI MODELLEMESİ İLE ARAŞTIRILMASI Merve ARABACI a, Miray BAYRAM a, Mehmet YÜCEER b, Erdal KARADURMUŞ a a Hitit Üniversitesi, Mühendislik

Detaylı

GENEL MOTOR DURUM DEĞERLENDİRME RAPORU

GENEL MOTOR DURUM DEĞERLENDİRME RAPORU simplifies predictive maintenance 25 Şubat 2010 GENEL MOTOR DURUM DEĞERLENDİRME RAPORU ARTESİS A.Ş. GOSB Üretim Tesisleri HAZIRLAYAN: Simge ÇAKIR ONAYLAYAN: Dr. İzzet Yılmaz ÖNEL The Institution of Engineering,

Detaylı

T.C. KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ YAPAY SİNİR AĞLARI. Doç.Dr. Necaattin BARIŞÇI FİNAL PROJESİ

T.C. KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ YAPAY SİNİR AĞLARI. Doç.Dr. Necaattin BARIŞÇI FİNAL PROJESİ T.C. KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ YAPAY SİNİR AĞLARI Doç.Dr. Necaattin BARIŞÇI YAPAY SİNİR AĞLARI İLE KORONER ARTER HASTALIĞI RİSK Öğrenci : SİNEM ÖZDER Numarası : 118229001004

Detaylı

SOFT STARTER VE FREKANS KONVERTÖR İNVERTÖRLER

SOFT STARTER VE FREKANS KONVERTÖR İNVERTÖRLER SOFT STARTER VE FREKANS KONVERTÖR İNVERTÖRLER 1. SOFT STARTERLER Doğru terminoloji ile Elektronik Motor Starter leri ya da yaygın kullanılan adıyla soft starter/motor yumuşak yol vericileri, güç elektroniği

Detaylı

ELEKTRİK MOTORLARINDA VE UYGULAMALARINDA ENERJİ VERİMLİLİĞİ. Fatih BODUR

ELEKTRİK MOTORLARINDA VE UYGULAMALARINDA ENERJİ VERİMLİLİĞİ. Fatih BODUR ELEKTRİK MOTORLARINDA VE UYGULAMALARINDA ENERJİ VERİMLİLİĞİ Fatih BODUR Elektrik Motorları : Dönme kuvveti üreten makineler Elektrik motorunun amacı: Motor şaftına Dönme Momenti (T) ve Devir (n) sağlaması,iş

Detaylı

TİTREŞİM ANALİZİ İLE RULMANLARDA KESTİRİMCİ BAKIM

TİTREŞİM ANALİZİ İLE RULMANLARDA KESTİRİMCİ BAKIM C.B.Ü. Fen Bilimleri Dergisi ISSN 1305-1385 C.B.U. Journal of Science 11.1 (2015) 17-23 11.1 (2015) 17-23 TİTREŞİM ANALİZİ İLE RULMANLARDA KESTİRİMCİ BAKIM Engin YILDIRIM 1*, M.M. Fatih KARAHAN 2 1 Celal

Detaylı

YAPAY SĠNĠR AĞLARININ EKONOMĠK TAHMĠNLERDE KULLANILMASI

YAPAY SĠNĠR AĞLARININ EKONOMĠK TAHMĠNLERDE KULLANILMASI P A M U K K A L E Ü N İ V E R S İ T E S İ M Ü H E N D İ S L İ K F A K Ü L T E S İ P A M U K K A L E U N I V E R S I T Y E N G I N E E R I N G C O L L E G E M Ü H E N D ĠS L ĠK B ĠL ĠM L E R ĠD E R G ĠS

Detaylı

Bulanık Mantık Denetleyicileri

Bulanık Mantık Denetleyicileri Bulanık Mantık Denetleyicileri Bulanık Çıkarım BULANIK ÇIKARIM İki-değerli mantık Çok-değerli mantık Bulanık mantık Bulanık kurallar Bulanık çıkarım Bulanık anlamlandırma Bulanık Çıkarım İki-değerli mantık

Detaylı

DERS BİLGİ FORMU. IV Türkçe Zorunlu Ders. Haftalık. Ders. Okul Eğitimi Süresi. Saati

DERS BİLGİ FORMU. IV Türkçe Zorunlu Ders. Haftalık. Ders. Okul Eğitimi Süresi. Saati DERS BİLGİ FORMU DERSİN ADI SİSTEM ANALİZİ VE TASARIMI I BÖLÜM PROGRAM DÖNEMİ DERSİN DİLİ DERS KATEGORİSİ ÖN ŞARTLAR SÜRE VE DAĞILIMI KREDİ DERSİN AMACI ÖĞRENME ÇIKTILARI VE YETERLİKLER DERSİN İÇERİĞİ

Detaylı

Artesis Kurumsal Çözümleri. simplifies predictive maintenance

Artesis Kurumsal Çözümleri. simplifies predictive maintenance Artesis Kurumsal Çözümleri Artesis Hakkında Artesis, NASA ve Pratt & Whitney ile birlikte, Uzay Mekiği Ana Motoru ve helikopter ve jet motorları için geliştirilen arıza analiz teknolojisini, 1999 yılından

Detaylı

KLEA Enerji Analizörü

KLEA Enerji Analizörü KLEA Enerji Analizörü Kolay panel montajı sistem bağlantısı Modüler tasarım Soket kablosu gerektirmez Tespit vidası gerektirmez En yeni teknoloji Veri Toplama Platformu Tüm enerji tüketimleri bir KLEA

Detaylı

OSPF PROTOKOLÜNÜ KULLANAN ROUTER LARIN MALİYET BİLGİSİNİN BULANIK MANTIKLA BELİRLENMESİ

OSPF PROTOKOLÜNÜ KULLANAN ROUTER LARIN MALİYET BİLGİSİNİN BULANIK MANTIKLA BELİRLENMESİ OSPF PROTOKOLÜNÜ KULLANAN ROUTER LARIN MALİYET BİLGİSİNİN BULANIK MANTIKLA BELİRLENMESİ Resul KARA Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Bölümü Teknik Eğitim Fakültesi Abant İzzet Baysal Üniversitesi, 81100,

Detaylı

Bilgisayar Mühendisliği. Bilgisayar Mühendisliğine Giriş 1

Bilgisayar Mühendisliği. Bilgisayar Mühendisliğine Giriş 1 Bilgisayar Mühendisliği Bilgisayar Mühendisliğine Giriş 1 Mühendislik Nedir? Mühendislik, bilim ve matematiğin yararlı cihaz ve sistemlerin üretimine uygulanmasıdır. Örn: Elektrik mühendisleri, elektronik

Detaylı

SIEMENS MICROMASTER 430 ve FAN UYGULAMA ÖRNEKLERİ

SIEMENS MICROMASTER 430 ve FAN UYGULAMA ÖRNEKLERİ SIEMENS MICROMASTER 430 ve FAN UYGULAMA ÖRNEKLERİ Fan yükleri, uygulama ihtiyaçları ve bu uygulamayı motor hız kontrol cihazları ile çözerken, uygulamanın özel ihtiyaçlarının neler olabileceğine daha yakından

Detaylı

Isc, transient şartlarında, Zsc yi oluşturan X reaktansı ve R direncine bağlı olarak gelişir.

Isc, transient şartlarında, Zsc yi oluşturan X reaktansı ve R direncine bağlı olarak gelişir. Sadeleştirilmiş bir şebeke şeması ; bir sabit AC güç kaynağını, bir anahtarı, anahtarın üstündeki empedansı temsil eden Zsc yi ve bir yük empedansı Zs i kapsar. (Şekil 10.1) Gerçek bir sistemde, kaynak

Detaylı

DERS BİLGİ FORMU. Okul Eğitimi Süresi

DERS BİLGİ FORMU. Okul Eğitimi Süresi ) GÜÇ ELEKTRONİĞİ (0860120203-0860170113) VE ENERJİ Zorunlu Meslek i Seçmeli (Proje, Ödev, Araştırma, İş Yeri ) 4 56 44 100 Kredisi 3+1 4 Bu derste; yarı iletken anahtarlama elemanları, doğrultucu ve kıyıcı

Detaylı

1.Endüksiyon Motorları

1.Endüksiyon Motorları 1.Endüksiyon Motorları Kaynak: John Storey, How real electric motors work, UNIVERSITY OF NEW SOUTH WALES - SYDNEY AUSTRALIA, http://www.phys.unsw.edu.au/hsc/hsc/electric_motors.html Her modern evde endüksiyon

Detaylı

SCADA SISTEMLERI ILE PERFORMANS YÖNETIM SISTEMI UYGULAMALARı. Elma Yönetim ve Otomasyon Sistemleri

SCADA SISTEMLERI ILE PERFORMANS YÖNETIM SISTEMI UYGULAMALARı. Elma Yönetim ve Otomasyon Sistemleri SCADA SISTEMLERI ILE PERFORMANS YÖNETIM SISTEMI UYGULAMALARı Elma Yönetim ve Otomasyon Sistemleri SCADA NEDIR? Proses (İşlem), Endüstriyel ve Bina Otomasyonunda kullanılan Programlanabilir Kontrolörler

Detaylı

TOBB EKONOMİ VE TEKNOLOJİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ I. SINIF EĞİTİM - ÖĞRETİM PROGRAMI

TOBB EKONOMİ VE TEKNOLOJİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ I. SINIF EĞİTİM - ÖĞRETİM PROGRAMI TOBB EKONOMİ VE TEKNOLOJİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ I. SINIF EĞİTİM - ÖĞRETİM PROGRAMI 1. YIL 1. DÖNEM BİL 103 Bilgisayar Bilimlerine Giriş 2 0 2 3 Z BİL 113 Bilgisayar

Detaylı

Şekil 7.1 Bir tankta sıvı birikimi

Şekil 7.1 Bir tankta sıvı birikimi 6 7. DİFERENSİYEL DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜMLERİ Diferensiyel denklemlerin sayısal integrasyonunda kullanılabilecek bir çok yöntem vardır. Tecrübeler dördüncü mertebe (Runge-Kutta) yönteminin hemen hemen

Detaylı

3DLevelScanner. 3 Boyutlu Seviye Ölçümü

3DLevelScanner. 3 Boyutlu Seviye Ölçümü 3DLevelScanner 3 Boyutlu Seviye Ölçümü S E V İ Y E Ö L Ç Ü M Ü H İ Ç B U K A D A APM 3DLevelScanner - silo veya tanklarda seviye ölçümünün yanısıra aynı anda hacim ve kütle ölçümü de yapabilen yeni bir

Detaylı

İstenmeyen Duruşlara ve Oluşabilecek Hasarlara Karşı Prosesinizi Korur

İstenmeyen Duruşlara ve Oluşabilecek Hasarlara Karşı Prosesinizi Korur İstenmeyen Duruşlara ve Oluşabilecek Hasarlara Karşı Prosesinizi Korur Emotron M20 Shaft Power Monitör Yükünüzü Korur, Emotron M20 güç şaft monitör yükünüzü mükemmel koruyarak işletme sürekliliğini artırır,

Detaylı

ELEKTRĐK MOTORLARI SÜRÜCÜLERĐ EELP212 DERS 05

ELEKTRĐK MOTORLARI SÜRÜCÜLERĐ EELP212 DERS 05 EELP212 DERS 05 Özer ŞENYURT Mayıs 10 1 BĐR FAZLI MOTORLAR Bir fazlı motorların çeşitleri Yardımcı sargılı motorlar Ek kutuplu motorlar Relüktans motorlar Repülsiyon motorlar Üniversal motorlar Özer ŞENYURT

Detaylı

FUJI MICRO HIZLI DEVREYE ALMA KILAVUZU

FUJI MICRO HIZLI DEVREYE ALMA KILAVUZU FUJI MICRO HIZLI DEVREYE ALMA KILAVUZU KONTEK OTOMASYON A.Ş. BEYİT SOK. NO:27 YUKARI DUDULLU ÜMRANİYE / İSTANBUL 0216 466 47 00 (T) 0216 466 21 20 (F) www.kontekotomasyon.com.tr Sayfa 1 / 7 TUŞ FONKSİYONLARI

Detaylı

İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ASENKRON MOTORLARDA İŞARET TABANLI STATOR YALITIM ARIZA TANISI

İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ASENKRON MOTORLARDA İŞARET TABANLI STATOR YALITIM ARIZA TANISI İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ASENKRON MOTORLARDA İŞARET TABANLI STATOR YALITIM ARIZA TANISI DOKTORA TEZİ Y. Müh. Hasan Murat UÇAR Anabilim Dalı: ELEKTRİK MÜHENDİSLİĞİ Programı:

Detaylı

L300P GÜÇ BAĞLANTISI BAĞLANTI TERMİNALLERİ

L300P GÜÇ BAĞLANTISI BAĞLANTI TERMİNALLERİ L3P HITACHI HIZ KONTROL ÜNİTESİ KULLANIM KILAVUZU L3P GÜÇ BAĞLANTISI KONTROL DEVRESİ TERMİNAL BAĞLANTISI BAĞLANTI TERMİNALLERİ Terminal Tanımı Açıklama Sembolü L1 L2 L3 Giriş fazları Şebeke gerilimi bağlanacak

Detaylı

3. Bölüm: Asenkron Motorlar. Doç. Dr. Ersan KABALCI

3. Bölüm: Asenkron Motorlar. Doç. Dr. Ersan KABALCI 3. Bölüm: Asenkron Motorlar Doç. Dr. Ersan KABALCI 1 3.1. Asenkron Makinelere Giriş Düşük ve orta güç aralığında günümüzde en yaygın kullanılan motor tipidir. Yapısal olarak çeşitli çalışma koşullarında

Detaylı

Zaman Serileri. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören

Zaman Serileri. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören Zaman Serileri IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören Zaman Serisi nedir? Kronolojik sırayla elde edilen verilere sahip değișkenlere zaman serisi adı verilmektedir. Genel olarak zaman serisi,

Detaylı

SHA 606 Kimyasal Reaksiyon Akışları-II (3 0 3)

SHA 606 Kimyasal Reaksiyon Akışları-II (3 0 3) Doktora Programı Ders İçerikleri: SHA 600 Seminer (0 2 0) Öğrencilerin ders aşamasında; tez danışmanı ve seminer dersi sorumlusu öğretim elemanının ortak görüşü ile tespit edilen bir konuyu hazırlayarak

Detaylı

Neden Endüstri Mühendisliği Bölümünde Yapmalısınız?

Neden Endüstri Mühendisliği Bölümünde Yapmalısınız? Lisansüstü Eğitiminizi Neden Endüstri Mühendisliği Bölümünde Yapmalısınız? Uludağ Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü, 1990 yılında kurulmuş ve ilk mezunlarını 1994

Detaylı

MUSTAFA KEMAL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

MUSTAFA KEMAL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MUSTAFA KEMAL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAKİNE LABORATUVARI II DENEY FÖYÜ LABVIEW PROGRAMLAMA DİLİ VE DAQ KARTI UYGULAMASI Hazırlayan Arş. Gör. Vedat YEĞİN 1. AMAÇ Bir

Detaylı

Ürün Görünümü ve Ölçüler

Ürün Görünümü ve Ölçüler Ürün Özellikleri Fonksiyon şalteri değişik uygulamalarda kullanılabilir. Seviye flatörlü,sıvı seviye elektrotlu sistemlerde uygulanır. Basınç şalterli ve genleşme tanklı Hidrofor sistemlerinde uygulanır.

Detaylı

DENEY 3. Maksimum Güç Transferi

DENEY 3. Maksimum Güç Transferi ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ EEM2104 Elektrik Devreleri Laboratuarı II 2014-2015 Bahar DENEY 3 Maksimum Güç Transferi Deneyi Yapanın Değerlendirme Adı

Detaylı

Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS. Process Control EEE423 7 3+2 4 5

Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS. Process Control EEE423 7 3+2 4 5 DERS BİLGİLERİ Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS Process Control EEE423 7 3+2 4 5 Ön Koşul Dersleri Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin Türü İngilizce Lisans Seçmeli / Yüz Yüze Dersin

Detaylı

Doç. Dr. Ersan KABALCI. AEK-207 Güneş Enerjisi İle Elektrik Üretimi

Doç. Dr. Ersan KABALCI. AEK-207 Güneş Enerjisi İle Elektrik Üretimi 6. Bölüm Şebeke Bağlantıları ve Şebeke Giriş-Çıkışları Doç. Dr. Ersan KABALCI 1 AEK-207 Güneş Enerjisi İle Elektrik Üretimi Giriş Elektrik şebekesinin bulunmadığı yerleşimden uzak bölgelerde enerji ihtiyacını

Detaylı