Bu çalışma, elektrikli araçlarda kullanılan kalıcı mıknatıslı senkron motorların stator sargılarında oluşabilen sarımlar arası kısa devre (Inter-Turn Short Circuit, ITSC) arızalarını düşük görünürlük koşullarında dahi tespit etmek amacıyla Tip-2 Bulanık Mantık (Type-2 Fuzzy Logic, T2-FL) ile Genişletilmiş Kalman Filtresi'ni (Extended Kalman Filter, EKF) birleştiren hibrit bir arıza teşhis yöntemi önermektedir. Kalıcı mıknatıslı senkron motor (Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM), rotor manyetik alanını kalıcı mıknatıslardan sağlayan ve yüksek güç yoğunluğu nedeniyle elektrikli araç tahrik sistemlerinde yaygın olarak değerlendirilen senkron elektrik makinesidir.

Önerilen T2-FL–EKF mimarisinde iki tahmin katmanı farklı görev üstlenmektedir. T2-FL, motor akımındaki tahmin hatası ve bu hatanın değişimini kullanarak stator direnci \(R_s\) için adaptif bir düzeltme değeri üretmektedir. EKF ise ölçülen stator gerilimleri ve akımlarıyla birlikte T2-FL tarafından güncellenen stator direncini kullanarak motorun stator akımlarını, rotor hızını ve rotor açısını gerçek zamanlı olarak tahmin etmektedir.

Çalışmanın temel gerekçesi, erken veya daha az görünür ITSC arızalarında klasik arıza göstergelerinin düşük genlikte olması ve ölçüm gürültüsü ile parametre belirsizliğinin arızayı gizleyebilmesidir. Interval Type-2 bulanık mantıktaki Footprint of Uncertainty (FOU), üyelik derecesini tek bir kesin eğri yerine belirsizlik bölgesiyle temsil ederek bu tür değişken belirsizliklere karşı daha toleranslı bir tahmin hedeflemektedir.

MATLAB/Simulink simülasyonlarında \(R_f=1\,\Omega\) arıza direnci kullanılmış; \(\mu=25\%\) ve \(\mu=50\%\) olmak üzere iki farklı ITSC seviyesi değerlendirilmiştir. Kaynak, 25% arıza katsayısını 40 kısa devre sarım ve “poor visibility”, 50% arıza katsayısını ise 80 kısa devre sarım ve “higher visibility” olarak tanımlamaktadır.

Üç arıza tespit yaklaşımının aynı düşük görünürlük koşullarında karşılaştırıldığı sonuçlarda stator direnci tahmin RMSE değerleri klasik EKF için 0.010378, FL–EKF için 0.0066925 ve önerilen T2-FL–EKF için 0.0066416 olarak bildirilmiştir. T2-FL–EKF aynı karşılaştırmada %1.6101 MAPE değerine ulaşmış ve kaynak tarafından en yüksek hassasiyetli yaklaşım olarak değerlendirilmiştir.

Bununla birlikte çalışma tamamen MATLAB/Simulink tabanlıdır. Fiziksel PMSM, inverter, DSP kontrol sistemi veya gerçek elektrikli araç üzerinde deneysel doğrulama henüz yapılmamıştır. Yazarlar DSP tabanlı deneysel uygulamayı gelecekteki çalışma olarak önermektedir.

ITSC Arızası PMSM için Neden Kritik Bir Arızadır?

Sarımlar arası kısa devre, aynı stator fazındaki iki veya daha fazla sarımın elektriksel olarak birbirine istenmeyen biçimde bağlanması sonucunda oluşur. Kısa devre edilen sarımlar içerisinde lokal olarak yüksek akımlar meydana gelebilir; bu durum sargıda ısınmayı artırabilir, elektromanyetik dengeyi bozabilir ve arıza ilerlediğinde daha geniş sargı hasarlarına dönüşebilir.

Elektrikli araç tahrik sistemlerinde PMSM'nin itki üretiminin merkezinde bulunması nedeniyle motor sargısındaki ilerleyici bir arıza yalnız motor verimini değil, tork üretimini ve tahrik güvenilirliğini de etkileyebilir. Kaynak ITSC'nin tork bozulması, sargı sıcaklığındaki artış ve ileri durumda tahrik sisteminin tamamen kaybedilmesiyle sonuçlanabilecek bir risk olduğunu vurgulamaktadır.

Kaynakta kullanılan ITSC eşdeğer devresi

Kaynak Figure 1'de arızalı stator fazını iki alt bölüme ayırmaktadır:

• sağlıklı sargı bölümü,
• kısa devreye uğramış sargı bölümü.

Kısa devre bölgesine paralel bir \(R_f\) arıza direnci bağlanmaktadır. Bu yapı kısa devre akımının motorun normal üç faz akımlarından ayrı biçimde modellenmesini sağlar.

ITSC şiddeti:

ile tanımlanmaktadır. \(T_{fault}\) kısa devre olmuş sarım sayısını, \(T_{total}\) ise bir fazdaki toplam sarım sayısını temsil etmektedir.

Kaynak PMSM parametreleri

T2-FL ile EKF Neden Birlikte Kullanılıyor?

EKF doğrusal olmayan motor modelinden yararlanarak akım, hız ve rotor konumu gibi dinamik durumları tahmin etmekte güçlüdür; ancak model parametrelerinin değişmesi veya ölçüm gürültüsünün artması durumunda tahmin doğruluğu parametre hatalarından etkilenebilir. T2-FL'nin görevi özellikle ITSC ile değişen stator direnci tahminini belirsizliğe daha dayanıklı hale getirmek ve bu güncellenmiş parametreyi tekrar EKF'ye sağlamaktır.

Hibrit mimari

PDF'nin 5. sayfasındaki Figure 2'de yöntem şu bilgi akışıyla gösterilmektedir:

PMSM → akım/gerilim ölçümleri → EKF → akım-hız-açı tahmini

ve buna paralel olarak:

akım hatası → T2-FL → ΔRs → EKF

yapısı kullanılmaktadır.

Vector Control bloğu, elektriksel dönüşüm ve PMSM ile birlikte EKF tahmin döngüsüne kapalı çevrim oluşturur.

Genişletilmiş Kalman Filtresi

EKF klasik Kalman filtresini doğrusal olmayan sistemlere uyarlamaktadır. Çalışmada PMSM'nin durum vektörü:

olarak tanımlanmıştır.

Giriş:

çıkış ise:

olarak kullanılmaktadır.

EKF her örnekleme döneminde iki temel işlem gerçekleştirir:

1. Prediction: Motor modeli üzerinden bir sonraki durum ve hata kovaryansı tahmin edilir.
2. Correction: Yeni ölçümler geldiğinde Kalman kazancı kullanılarak tahmin düzeltilir.

Doğrusal olmayan motor ve ölçüm fonksiyonları Jacobian matrisleri üzerinden her çalışma noktasının çevresinde yerel olarak doğrusallaştırılır.

Tip-2 Bulanık Mantık Belirsizliği Nasıl Ele Alıyor?

Klasik Tip-1 bulanık mantıkta her giriş için üyelik derecesi tek bir üyelik fonksiyonuyla temsil edilir. Interval Type-2 yapıda ise üyelik fonksiyonunun kendisi de belirsizlik içerebilir. Üst ve alt üyelik fonksiyonları arasında kalan bölge Footprint of Uncertainty veya FOU olarak adlandırılır. Böylece sistem yalnız ölçüm değişkenindeki belirsizliği değil, o değişkenin üyelik derecesinin ne kadar kesin tanımlandığına ilişkin belirsizliği de modelleyebilir.

T2-FL girişleri

Kaynak stator akım büyüklüklerinden bir hata değişkeni oluşturur.

Tip-2 bulanık sistemin iki girişi:

• \(E\): normalize edilmiş akım hatası,
• \(E'\): hatanın türevi

ve her iki değişken için çalışma aralığı:

olarak belirlenmiştir.

Çıkış: stator direnci düzeltmesi

Bulanık sistemin çıktısı:

olup stator direnci yinelemeli biçimde:

ile güncellenmektedir.

Beş bulanık dilsel seviye

• NM — Negative Medium
• NS — Negative Small
• Z — Zero
• PS — Positive Small
• PM — Positive Medium

İki girişte beşer seviye bulunduğundan toplam 25 Mamdani kuralı tanımlanmıştır.

Karnik–Mendel neden kullanılıyor?

Tip-2 bulanık sistemin çıktısı doğrudan klasik sayısal üyelik fonksiyonuna indirgenemediğinden önce type-reduction işlemi gerçekleştirilir. Kaynak bu aşama için iteratif Karnik–Mendel algoritmasını kullanmaktadır.

İşlem zinciri:

Fuzzification → 25-rule inference → Karnik–Mendel type reduction → centroid defuzzification → ΔRs

şeklindedir.

PDF'nin 8. sayfasındaki Figure 5 bu mimariyi açıkça göstermektedir. 9. sayfadaki Figure 6 ise NM, NS, Z, PS ve PM üyelik kümelerinin üst-alt sınırlarını ve FOU bölgelerini göstermektedir.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Robustness değerlendirmesi

İlk simülasyon, hız tahmininin ve kontrol yapısının değişken sürüş koşullarındaki davranışını incelemektedir. Kaynak hızlanma, frenleme, durma ve yeniden hızlanma aşamalarından oluşan azaltılmış bir sürüş çevrimi kullanmaktadır.

Motor hem sağlıklı hem arızalı koşullarda:

yük momentine maruz bırakılmıştır.

Hız tahmini

PDF'nin 10. sayfasındaki Figure 7 ölçülen ve tahmin edilen motor hızını birlikte göstermektedir. İki eğri kararlı çalışma bölümlerinde neredeyse üst üste gelmektedir.

En belirgin farklılıklar hızlı:

• hızlanma,
• frenleme,
• durma,
• yeniden hızlanma

geçişlerinde ortaya çıkmaktadır.

Yazarlar bu geçici farkları gözlemcinin sonlu tepki süresi ve mekanik atalet etkileriyle açıklamaktadır.

Rotor açısal hızı ve konumu

PDF'nin 11. sayfasındaki Figure 8 gerçek referans açısal hız ile tahmin edilen değeri, Figure 9 ise ölçülen ve tahmin edilen rotor açısını göstermektedir.

Kaynak iki sinyalin genel olarak aynı dinamik modeli izlediğini ve T2-FL–EKF gözlemcisinin rotor konumu tahmininde iyi senkronizasyon sağladığını bildirmektedir.

Bununla birlikte hız veya açı için ayrı sayısal RMSE değerleri yayımlanmamıştır.

Düşük Görünürlüklü ITSC Arızası Nasıl Test Ediliyor?

Sensitivity değerlendirmesinde arıza direnci sabit:

tutulurken kısa devre olmuş sarım oranı değiştirilmiştir.

Arıza:

anında devreye alınmaktadır.

Üç fazlı akımlar

PDF'nin 12. sayfasındaki Figure 10'da %50 ITSC arızasının başlamasıyla üç faz akımlarındaki simetri bozulmaktadır. Kaynak hızlı geçici dalgalanmaların yanında kalıcı asimetrinin de görüldüğünü belirtmektedir.

d-q kontrol akımları

Figure 11'de ITSC başladıktan sonra \(i_d\) ve \(i_q\) akımlarında:

• ripple artışı,
• ani tepe değerleri,
• sönümlenen salınımlar

oluşmaktadır.

Kaynak özellikle \(i_q\) değişimlerini elektromanyetik tork bozulmasıyla, \(i_d\) değişimlerini ise akı kontrolünün hassasiyetiyle ilişkilendirmektedir.

Stator direnci tahmini

Figure 12'de \(\mu=25\%\) ve \(\mu=50\%\) için ölçülen ve tahmin edilen stator direnci karşılaştırılır.

Kaynak bu bölümde RMSE değerlerini:

olarak raporlamaktadır.

Arıza akımı tahmini

Figure 13 tahmin edilen ve ölçülen ITSC arıza akımını karşılaştırmaktadır.

Kaynak bütünlüğü notu: Aynı bölümün açıklama metninde μ=50% için RMSE değeri 0.05513 olarak yazılmaktadır. Table 3 ise 0.5513 vermektedir. Bu iki değer birbiriyle uyumlu değildir ve Verianla tarafından sessizce düzeltilmemiştir.

T2-FL–EKF Klasik EKF ve FL–EKF'den Daha İyi mi?

Kaynağın ortak düşük görünürlük karşılaştırmasına göre önerilen yöntem en düşük stator direnci tahmin RMSE ve MAPE değerlerini üretmektedir. Ancak T2-FL–EKF ile FL–EKF arasındaki sayısal fark, T2-FL–EKF ile klasik EKF arasındaki farktan çok daha küçüktür. Dolayısıyla çalışmanın en güçlü nicel sonucu, Tip-2 geliştirmesinin esas olarak klasik EKF'ye göre belirgin iyileştirme ve Tip-1 bulanık hibrite göre daha sınırlı ek iyileştirme sağlamasıdır.

Ortak karşılaştırma koşulu

Karşılaştırmalı bölümde üç algoritma aynı:

• 0.75 s toplam simülasyon süresi,
• t = 0.2 s'de ITSC başlangıcı,
• μ = 25% düşük görünürlük

koşulları altında değerlendirilmiştir.

Stator direnci karşılaştırması

Kaynak T2-FL–EKF'nin klasik EKF'ye göre RMSE'de %36 iyileşme sağladığını bildirmektedir.

PDF'nin 15. sayfasındaki Figure 14 aynı stator direnci tahminini üç yaklaşım için görsel olarak karşılaştırır. Klasik EKF eğrisinde daha belirgin yüksek frekanslı salınımlar görülürken FL–EKF bunları azaltmakta, T2-FL–EKF ise daha düzgün bir tahmin profili göstermektedir.

FOU neden önemli?

Yazarların yorumuna göre Tip-1 bulanık mantığın sabit üyelik fonksiyonları değişken belirsizliği tam olarak temsil edemeyebilir. Tip-2 sistemdeki FOU ise EKF residual sinyallerindeki belirsizlik için ek tolerans sağlayarak stator direnci tahmininin daha kararlı kalmasına yardımcı olmaktadır.

Bu açıklama çalışmanın önerdiği mekanizmadır. Ancak kaynak FOU açık/kapalı ablasyon deneyi sunmadığından elde edilen bütün performans farkını yalnız FOU'ya nicel olarak atfetmek mümkün değildir.

Yöntemin hesaplama maliyeti

Kaynak T2-FL–EKF'nin klasik EKF ve FL–EKF'ye göre daha yüksek algoritmik karmaşıklık taşıdığını açıkça kabul etmektedir. Karnik–Mendel type-reduction işlemi ek hesaplama gerektirir.

Ayrıca FOU'nun uygunsuz kalibrasyonunun sistemin tepki süresini artırabileceği belirtilmektedir.

Bununla birlikte çalışmada:

• işlem süresi,
• CPU yükü,
• bellek kullanımı,
• örnek başına hesaplama süresi

gibi gerçek zamanlı hesaplama maliyeti ölçümleri verilmemektedir.

T2-FL–EKF Gerçek Bir Elektrikli Araçta Doğrulandı mı?

Hayır. Çalışmanın sonuçları MATLAB/Simulink tabanlı PMSM ve ITSC modellerinden elde edilmiştir. Fiziksel motor sargısında oluşturulmuş gerçek sarımlar arası kısa devre, gerçek inverter, sensör gürültüsü, sıcaklık değişimi, DSP hesaplama gecikmesi veya gerçek araç sürüşü üzerinde deneysel doğrulama sunulmamaktadır.

Çalışmanın doğrudan desteklediği sonuçlar

• ITSC arızası PMSM modelinde kısa devre sargı bölgesi ve Rf arıza direnciyle temsil edilebilir.
• EKF stator akımı, rotor hızı ve rotor açısını model tabanlı olarak tahmin edebilir.
• T2-FL stator direnci Rs için adaptif düzeltme üretmek üzere EKF ile birleştirilebilir.
• T2-FL sisteminde E ve E′ girişleriyle 25 kurallı Mamdani çıkarımı kullanılabilir.
• Karnik–Mendel algoritması type reduction amacıyla kullanılmaktadır.
• μ=25% düşük görünürlük senaryosunda arıza tespiti incelenmiştir.
• Ortak karşılaştırmada T2-FL–EKF, EKF ve FL–EKF'den daha düşük Rs RMSE ve MAPE üretmiştir.
• Kaynak klasik EKF'ye kıyasla Rs RMSE açısından %36 iyileşme bildirmektedir.

Çalışmanın tek başına desteklemediği sonuçlar

• Gerçek elektrikli araçta aynı hata değerlerinin elde edileceği gösterilmemiştir.
• Gerçek fiziksel PMSM'de erken ITSC'nin aynı hassasiyetle tespit edildiği kanıtlanmamıştır.
• T2-FL–EKF'nin bütün motor tiplerinde en iyi teşhis yöntemi olduğu gösterilmemiştir.
• Gerçek zamanlı DSP üzerinde hesaplama süresinin yeterli olduğu ölçülmemiştir.
• FOU ayarının bütün çalışma noktaları için optimum olduğu gösterilmemiştir.
• Tip-2 yapının FL–EKF'ye göre her metrikte büyük performans artışı sağladığı gösterilmemiştir.

Çalışmanın güçlü yönleri

Çalışmanın önemli güçlü yönü yalnız “arıza var/yok” sınıflandırması yapmak yerine motorun fiziksel modeliyle ilişkili stator direnci, akım, rotor hızı ve rotor açısını birlikte tahmin eden model tabanlı bir teşhis yapısı kurmasıdır.

İkinci güçlü yön, düşük görünürlüklü ITSC durumunun özellikle ayrı bir test senaryosu olarak ele alınmasıdır. Erken arızalar yüksek şiddetli arızalara göre teşhis açısından daha zorlu olduğundan bu test çalışmanın esas motivasyonuyla uyumludur.

Üçüncü güçlü yön, önerilen yöntemin yalnız kendi başına sunulmaması; klasik EKF ve önceki FL–EKF mimarisiyle ortak koşullarda karşılaştırılmasıdır.

Dördüncü güçlü yön, T2-FL üyelik fonksiyonları, 25 kurallı rule base ve Karnik–Mendel type-reduction aşamalarının yöntem bölümünde görünür biçimde açıklanmasıdır.

Temel sınırlılıklar

En önemli sınırlama deneysel doğrulamanın olmamasıdır.

Fault-current RMSE bölümündeki 0.05513 ve 0.5513 değerleri arasında çözülmemiş kaynak-içi tutarsızlık bulunmaktadır.

Robustness sürüş çevriminin yazılı hız değerleriyle bazı grafik ölçekleri arasında yeniden üretim sırasında açıklığa kavuşturulması gereken farklılıklar görünmektedir.

T2-FL'nin ek hesaplama maliyetinden söz edilmesine rağmen algoritmanın gerçek zamanlı işlemci yükü ölçülmemiştir.

FOU ayarları için kapsamlı duyarlılık veya optimizasyon çalışması sunulmamıştır.

Kaynak ve Yöntem Notu

• Özgün başlık: Hybrid Type-2 Fuzzy Logic–Extended Kalman Filter Approach for ITSC Fault Detection in PMSM Drives for Electric Vehicles
• Yazar 1: Mabrouka Romdhane
• Yazar 2: Mohamed Naoui
• Yazar 3: Abdelmalek Gacem
• Yazar 4: Ali Mansouri
• Sorumlu yazar: Mohamed Naoui
• DOI: 10.2478/pead-2026-0004
• Dergi: Power Electronics and Drives
• Cilt: 11
• Sayı: 1
• Sayfalar: 61–78
• Yıl: 2026
• Gönderim tarihi: 09 Aralık 2025
• Revizyon tarihi: 02 Şubat 2026
• Kabul tarihi: 08 Şubat 2026
• Yayın tarihi: 16 Mart 2026
• Kaynak türü: PMSM modelleme, akıllı durum tahmini ve ITSC arıza teşhisi MATLAB/Simulink simülasyon çalışması
• Ana yöntem: Hybrid Type-2 Fuzzy Logic–Extended Kalman Filter
• Karşılaştırılan yöntemler: EKF; FL–EKF; T2-FL–EKF
• Hakemlik durumu: Power Electronics and Drives hakemli bilimsel dergidir.
• Lisans: Creative Commons Attribution 4.0 International — CC BY 4.0
• Yayınevi: Sciendo
• Resmî bağlantı:https://doi.org/10.2478/pead-2026-0004

Çalışmanın başlıca simülasyon parametreleri

• PMSM stator direnci: 0.44 Ω.
• d/q ekseni endüktansları: 0.0031 H.
• Kalıcı mıknatıs akısı: 0.124 Wb.
• Kutup çifti: 4.
• Arıza direnci: 1 Ω.
• Yük momenti: 1 N·m.
• Düşük görünürlük testi: μ=25%, Tfault=40 turns.
• Yüksek görünürlük testi: μ=50%, Tfault=80 turns.
• T2-FL girişleri: akım hatası E ve türevi E′.
• Normalize giriş aralığı: [-1,1].
• Bulanık dilsel seviye sayısı: 5.
• Kural sayısı: 25.
• Inference: Mamdani.
• Type reduction: Karnik–Mendel.
• Defuzzification: centroid.

Kaynak içi sayısal bütünlük notu

Arıza akımı RMSE'sinde μ=50% için açıklama metni 0.05513, Table 3 ise 0.5513 değerini vermektedir. Hangisinin doğru olduğu yayımlanmış metinden kesinleştirilememektedir. μ=25% için 0.2303 değeri hem abstract hem Table 3 ile uyumludur.

Stator direnci RMSE değerleri ise ayrı bir değişkene aittir ve fault-current RMSE ile karıştırılmamalıdır. Sensitivity bölümünde 0.0052 ve 0.0076, üç yöntemli ortak karşılaştırmada ise önerilen T2-FL–EKF için 0.0066416 değeri raporlanmaktadır.

Gelecek çalışma

Yazarlar deneysel doğrulamayı bir DSP acquisition card kullanarak gerçekleştirmeyi ve bu kartı MATLAB/Simulink ortamı ile güç dönüştürücü arasında arayüz olarak kullanmayı planlamaktadır. Böylece algoritmanın temel yapısını değiştirmeden fiziksel motor ve dönüştürücü üzerinde doğrulama hedeflenmektedir.

Bilimsel yorum sınırı

Çalışma, Tip-2 bulanık mantık ile EKF'nin birleştirilmesinin belirli MATLAB/Simulink PMSM modelinde düşük görünürlüklü ITSC tespiti ve stator direnci tahmini açısından yararlı olduğunu göstermektedir. Sonuçların gerçek elektrikli araç tahrik sisteminde aynı doğruluk, gecikme veya hesaplama maliyetiyle elde edileceği deneysel olarak henüz gösterilmemiştir.