Diagnostics for control systems
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 15743
- Danışmanlar: DOÇ.DR. OĞUZ TOSUN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Denetim sistemleri, Yapay zeka, Control systems, Artificial intelligence
- Yıl: 1991
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
IV OZST Yapay zeka teknikleri endüstriyel kontrol sistemlerinin onarımında gün geçtikçe daha fazla önem kazanmaktadır. Kontrol sistemlerinin artan karmaşıklıkları ve verimli onarım yapabilecek eleman bulabilmenin zorluğu, araştırmacıları uzman sistemleri bu alanda kullanmaya zorlamıştır. Bu tez, geri beslemesi olmayan kontrol sistemlerinin onarım servisinde kullanılabilecek bir akıllı rehber tasarlama amacı ile hazırlanmıştır. Ana fikir, sistemin bağlantı bilgisini ve kontrol elemanlarının hata olasılıklarını kullanarak, teknisyene rehberlik etmek ve sonuçta sistem elemanlarının çalışma prensiplerini tanımlayan kuralları kullanarak hatalı kısmı tespit etmektir. Hata takip yöntemi olarak olasılık ve nedensel yaklaşım ların bir karışımı kullanılmış ve bu yaklaşımları tercih ne denleri açıklanmıştır.
Özet (Çeviri)
11.1 ABSTRACT In recent years, AI techniques have gained great importance in the field of diagnosing industrial control systems. The increasing complexity of the control systems and the difficulty of finding expert technicians to do effective troubleshooting had forced the researchers to use expert systems in this area. This thesis is prepared to design an intelligent guide that is capable of troubleshooting control systems without feedback loops. The main idea is to use the connectivity knowledge of the system and fault probabilities of the components to guide the technician in troubleshooting and finally to use the causal rules that describe the behaviours of the components to detect the faulty part. A mixture of probabilistic and causal approaches is used in diagnosis procedure and it is also explained why they are chosen instead of other approaches.
Benzer Tezler
- Modelling and control of cardiovascular systems diagnostics and prediction of their anomalies
Kardiyovasküler sistemlerin modellenmesi ve kontrolü ile anomalilerin teşhis ve tahmini
MEHMET İŞCAN
Doktora
İngilizce
2023
BiyomühendislikYıldız Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN YEŞİLDİREK
DOÇ. DR. ABDURRAHMAN KAMURAN KADIPAŞAOĞLU
- Tarla tesisi için demet pozisyon mobitörü tasarımı ve kontrol elektroniği sistemi
Design and control electronics systems of the beam position monitor for tarla facility
AYHAN AYDIN
Doktora
Türkçe
2017
Fizik ve Fizik MühendisliğiGazi ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERGÜN KASAP
- Control and simulation studies for a multicomponent batch packed distillation column
Çok bileşenli kesikli bir dolgulu damıtma kolonunda kontrol ve benzetim çalışmaları
HATİCE CEYLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Kimya MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CANAN ÖZGEN
- Data-driven prediction and decision-making for maintenance of railway door systems
Demiryolu kapı sistemlerinin bakımı için veri odaklı tahmin ve karar verme
ŞÜKRÜ GÖRGÜLÜ
Doktora
İngilizce
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET TANKUT ÖZGEN
- DNA functionalized nanoparticles in nanobiosensor and sensor array development for molecular diagnostics and in vitro identification of biomolecules
Başlık çevirisi yok
MUSTAFA SALİH HIZIR
Doktora
İngilizce
2018
BiyomühendislikUnıversıty At Albany, State Unıversıty Of New YorkProf. Dr. MEHMET YİĞİT