Yapay zeka teknikleri kullanılarak marş motorlarında hata teşhisi
Fault diagnosis of starter motors using artificial intelligence techniques
- Tez No: 165939
- Danışmanlar: PROF.DR. ÖMER FARUK BAY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Teknik Eğitim, Electrical and Electronics Engineering, Technical Education
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 145
Özet
YAPAY ZEKA TEKNİKLERİ KULLANILARAK MARŞ MOTORLARINDA HATA TEŞHİSİ (Doktora Tezi) Raif BAYIR GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Mayıs 2005 ÖZET Marş motorları, İçten Yanmalı Motorların (İYM) çalışmasını sağlayan bir doğru akım (DA) motorudur. Marş motorunun arızalanması durumunda İYM'Ier çalıştırılamaz. Özellikle acil durumlarda kullanılan araçlarda (askeri araçlar, ambulans, itfaiye, vb) marş motoru arızasının meydana gelmesi durumunda, aracın çalışmaması, hem maddi, hem de hayati kayıplara neden olmaktadır. Bu yüzden marş motoru arızlarının önceden tespit ve teşhis edilmesi önemlidir. Bu tez çalışmasında, yapay zeka tekniklerinden; bulanık mantık, ileri beslemeli sinir ağı ve özörgütlemeli sinir ağı kullanılarak marş motorlarının arızaları teşhis edilmiştir. Her bir yapay zeka tekniği için Visiual Basic 6.0'da grafik kullanıcı ara yüzlü yazılım geliştirilmiştir. Marş motorundan alman akım ve gerilim bilgileri, geliştirilen her bir yapay zeka tekniğine uygulanarak hata teşhisi yapılmaktadır. Bu teknikler ile marş motorlarında ve marş sisteminde gözlenen altı arıza başarıyla tespit edilmiştir. İleri beslemeli sinir ağının arızaları doğru teşhis etme başarısı diğerlerine göre daha yüksektir. Arızların önceden teşhis edilmesinde ise özörgütlemeli sinir ağı başarılıdır. Bu yazılımlar marş motoru üreticilerinin kalite kontrol bölümlerinde ve tamir bakım atölyelerinde arıza tespiti için kullanılabilir. Bilim Kodu : 626.07.01 Anahtar Kelimeler : Marş motoru, Hata teşhisi, Bulanık mantık, İleri beslemeli sinir ağı, Özörgütlemeli sinir ağı. Sayfa Adedi : 127 Tez Yöneticisi : Prof. Dr. Ömer Faruk BAY
Özet (Çeviri)
IV FAULT DIAGNOSIS OF STARTER MOTORS USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNIQUES (Ph.D. Thesis) Raif BAYIR GAZI UNIVERSITY INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY May 2005 ABSTRACT Starter motors are a dc motor to which it is used to run the internal combustion engine (ICE). When the starter motor fault occurred, the ICE cannot be run. Especially in emergency vehicles that are used in emergency cases (military vehicles, ambulances, fire engine, etc.) in case of starter motor faults, when the vehicle doesn't work, both monetary and life losses are occurred. For this reason, detection and pre-diagnosis of starter motor faults are important. In this study, fault diagnosis of starter motors is performed using fuzzy logic, feed forward neural network and self organizing map (SOM). A graphical user interface (GUI) software is developed by using Visual Basic 6.0 programming language for each artificial intelligence technique. Fault diagnosis is performed by applying the information of voltages and currents acquired from the starter motor to each artificial intelligence techniques. Using these techniques is effective in detection of six types of starter motor faults. Performance of feed forward neural network in fault diagnosis is higher then others. Self organizing map is successful in pre-diagnosis of faults. These software systems can be used both in quality control unit of manufacturers and maintenance-repairment. Science Code : 626.07.01 Key Words : Starter motor, Fault diagnosis, Fuzzy logic, Feed forward neural network, Self organizing map (Kohonen network). Page Number : 127 Adviser : Prof. Dr. Ömer Faruk BAY
Benzer Tezler
- Uzaktan algılama verileri ile 3B kent modeli ve altlık haritaların oluşturularak açık kaynak kodlu web platformunda servis edilmesi
Creating 3D city model and basemaps using remote sensing data and serving the open source web platform
VEYSEL AKATAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Jeodezi ve FotogrametriZonguldak Bülent Ecevit ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYCAN MURAT MARANGOZ
- Standart dokuma kumaşların tasarımı için yapay zekâ tekniklerini uygulama ve karşılaştırma
Utilization and comparison of artificial intelligence techniques for the design of standard woven fabrics
BİLGE BERKHAN KASTACI
Doktora
Türkçe
2024
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiTekirdağ Namık Kemal ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HİKMET ZİYA ÖZEK
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERKAN ÖZHAN
- Su kalitesi indeksinin tahmini için makine öğrenme yöntemlerinin karşılaştırılması: KASKİ örneği
Comparison of machine learning methods for water quality index estimation: KASKİ example
NUR ORHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İnşaat MühendisliğiErciyes Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ALPER ÖNER
- Yapay zeka teknikleri kullanılarak beceri ve yeterlilik belirlemeye dayalı kariyer eşleştirme
Career matching based on determining skills and competencies using artificial intelligence techniques
HİLAL ERİSEV
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET SERTBAŞ
- Yapay zeka teknikleri kullanılarak pirinç çeşitlerinin sınıflandırılması
Classification of rice varieties using artificial intelligence techniques
İLKAY ÇINAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT KÖKLÜ