TÜBİTAK Bireysel Genç Girişimci Programı kapsamında destek alan İzmir Ekonomi Üniversitesi (İEÜ) Elektrik Elektronik Mühendisliği Tezli Yüksek Lisans Öğrencileri Özer Can Devecioğlu ve Sertaç Kılıçkaya, geliştirecekleri erken arıza cihazıyla işletmeleri binlerce liralık zarardan kurtaracak. İEÜ Teknoloji Transfer Ofisi’nin destekleriyle 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 engel olacak, üretim aksamadan devam edecek. Buzdolabı, klima gibi basit ev araçları dhil büyük makinelerde asenkron motorların bulunduğuna, bu motorların bozulmaya başladığı zaman tükettikleri enerjide artış yaşandığına dikkat çeken Devecioğlu, geliştirdikleri yazılım ve donanım ile arızaların oluşmadan tespit edileceğini söyledi.
Devecioğlu, “Asenkron motorlar, özellikle otomasyon sistemlerinde kullanılan buzdolabı, klima ve çamaşır makinesi gibi basit ev araçlarında karşımıza çıkıyor. Elektrikli arabalarda da asenkron motorlar kullanılıyor. Bu motorlar, bakım yapılmaması, kalitesiz yağ kullanımı, hatalı montaj yapımı, aktarma elemanı ve balans ayarının doğru yapılmaması gibi nedenlerle zamanla bozulabilir. Bozulmaya başladığı zaman da tükettikleri enerji miktarı artıyor. Arızaların ortaya çıktığı zaman ile motorun kullanılamayacak duruma gelmesi arasında geçen süre ise çok kısa. Bu süre içinde müdahale edilmediğinde ciddi ekonomik kayıplar yaşanabiliyor” dedi. Erken teşhisin güvenli çalışma ve ekonomik kayıpların azaltılması açısından önem kazandığına dikkat çeken Devecioğlu, geliştirdikleri yazılım ve donanım ile arızanın önceden ve farklı seviyelerde belirleneceğini söyledi.
İEÜ Elektrik Elektronik Mühendisliği Tezli Yüksek Lisans Öğrencisi Sertaç Kılıçkaya da, günümüzde arızaların belirlenmesi için kullanılan yöntemlerin işletme güvenliğini arttırdığını belirterek, “Yaptığımız çalışmada, farklı tip elektrik motorlarında çok farklı çeşitlilikte arıza durumları için kaydedilmiş akım ve titreşim gibi zamana bağlı verileri tasarladık. İşaret işleme ve ileri seviye makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak bu verileri işliyoruz. Bu sayede arızaların önceden ve farklı seviyelerde daha doğru tespitinin ve sınıflandırılmasının mümkün olabilecek. Geliştirdiğimiz donanımla da elektrik motorunun durumunu analiz edebileceğiz. Sürecin sonunda motora takılacak bir sensor yardımıyla da telefon uygulaması ve web sitesi üzerinden motorun arıza durumunun gerçek zamanlı olarak takip edilebileceğiz” diye konuştu.
