Bu çalışmada asenkron motorlarda öngörülü bakım teknolojisine dayalı, rulman arıza gelişimi üzerine bir inceleme gerçekleştirilmiştir. Rulman arızası, hızlandırılmış eskitme süreçleri ile yapay olarak oluşturul-muştur. Motordan alınan titreşim ve akım işaretlerinin istatistiksel ve dalgacık analizi sonucu rulman arıza-sına ilişkin özellik çıkarımı yapılmıştır. Bu işaretlerin bir arada değerlendirilmesi ile koherens fonksiyonu tanımlanarak rotor eksenel bozukluğunu gösteren en baskın frekans değeri belirlenmiştir. Bu anlamda işa-retler arasındaki ilişki, bir yapay sinir ağına öğretilerek (YSA), arıza frekanslarının YSA ile belirlenebildiği gösterilmiştir. Genetik algoritma yaklaşımı da YSA çıkışlarındaki maksimum hatayı bulmak için kullanılmış-tır. Böylece YSA ve GA tabanlı hibrit bir yapay zeka izleme sistemi oluşturulmuştur.

Anahtar Kelimeler: Asenkron motor, dalgacık, titreşim, yapay sinir ağları, arıza tanısı, öngörülü bakım.