Makineler arıza vermeden evvel belirlenecek

TÜBİTAK Ferdi Genç Teşebbüsçü Programı kapsamında takviye alan İzmir Iktisat Üniversitesi (İEÜ) Elektrik Elektronik Mühendisliği Tezli Yüksek Lisans Öğrencileri Özer Can Devecioğlu ve Sertaç Kılıçkaya, geliştirecekleri erken arıza aygıtıyla işletmeleri binlerce liralık ziyandan kurtaracak. İEÜ Teknoloji Transfer Ofisi’nin dayanaklarıyla İEÜ Rektörü Prof. Dr. Murat Aşkar ile İEÜ Mühendislik Fakültesi Öğretim Üyeleri Prof. Dr. Levent Eren ve Prof. Dr. Türker İnce danışmanlığında çalışan Devecioğlu ve Kılıçkaya, geliştirdikleri yazılım ve donanım ile fabrikaların ekonomik kayıp yaşamasına mani olacak, üretim aksamadan devam edecek. Buzdolabı, klima üzere kolay konut araçları dƒhil büyük makinelerde asenkron motorların bulunduğuna, bu motorların bozulmaya başladığı vakit tükettikleri güçte artış yaşandığına dikkat çeken Devecioğlu, geliştirdikleri yazılım ve donanım ile arızaların oluşmadan tespit edileceğini söyledi.

Devecioğlu, “Asenkron motorlar, bilhassa otomasyon sistemlerinde kullanılan buzdolabı, klima ve çamaşır makinesi üzere kolay mesken araçlarında karşımıza çıkıyor. Elektrikli otomobillerde da asenkron motorlar kullanılıyor. Bu motorlar, bakım yapılmaması, kalitesiz yağ kullanımı, kusurlu montaj üretimi, aktarma elemanı ve balans ayarının hakikat yapılmaması üzere nedenlerle vakitle bozulabilir. Bozulmaya başladığı vakit da tükettikleri güç ölçüsü artıyor. Arızaların ortaya çıktığı vakit ile motorun kullanılamayacak duruma gelmesi ortasında geçen mühlet ise çok kısa. Bu mühlet içinde müdahale edilmediğinde önemli ekonomik kayıplar yaşanabiliyor” dedi. Erken teşhisin inançlı çalışma ve ekonomik kayıpların azaltılması açısından kıymet kazandığına dikkat çeken Devecioğlu, geliştirdikleri yazılım ve donanım ile arızanın evvelce ve farklı düzeylerde belirleneceğini söyledi.

İEÜ Elektrik Elektronik Mühendisliği Tezli Yüksek Lisans Öğrencisi Sertaç Kılıçkaya da, günümüzde arızaların belirlenmesi için kullanılan tekniklerin işletme güvenliğini arttırdığını belirterek, “Yaptığımız çalışmada, farklı tip elektrik motorlarında çok farklı çeşitlilikte arıza durumları için kaydedilmiş akım ve titreşim üzere vakte bağlı dataları tasarladık. İşaret sürece ve ileri düzey makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak bu bilgileri işliyoruz. Bu sayede arızaların evvelden ve farklı düzeylerde daha hakikat tespitinin ve sınıflandırılmasının mümkün olabilecek. Geliştirdiğimiz donanımla da elektrik motorunun durumunu tahlil edebileceğiz. Sürecin sonunda motora takılacak bir sensor yardımıyla da telefon uygulaması ve web sitesi üzerinden motorun arıza durumunun gerçek vakitli olarak takip edilebileceğiz” diye konuştu.

Geri
Instagram
Facebook
Superbox