Geri Dön

Maintenance of a multi-component dynamic system under partial observations

Çok-bileşenli dinamik bir sistemin kısmi gözlemler altında bakımı

  1. Tez No: 179325
  2. Yazar: DEMET ÖZGÜR ÜNLÜAKIN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TANER BİLGİÇ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Industrial and Industrial Engineering, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Bakım planlaması, Dinamik sistemler, Güvenilirlik analizi, Maintenance planning, Dynamical systems, Reliability analysis
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez, belirli bir arıza hızıyla yaşlanan bileşenlerden oluşan dinamik bir sistemin bakım problemini ele almaktadır. Bileşenlerin gözlenemediği varsayılır. Her karar zamanında bir bileşenin yenilenip yenilenmeyeceği kararı verilir. Bu problemin diğer bakım problemlerinden en büyük farkı çok bileşen içermesinden dolayı meydana gelen karmaşık yapısıdır. Bu bakım probleminin iki çeşidi üzerinde çalısılmıştır. İlkinde tüm sistemin güvenirliğini tahmin etmek mümkündür. Amaç sistem güvenirliğinin her zaman önceden belirlenmiş bir eşik değerinin üzerinde kalacak şekilde en az bakım maliyetini bulmaktır. İkinci problemde her zaman diliminde kısmi gözlemler (örneğin bileşenlerle ilgili sinyaller) bulunmaktadır. Sonraki gözlemin karar vericiye bir maliyeti olabilmektedir. Bu problem kısmi gözlemli bir Markov karar süreci (POMDP) olarak ifade edilir.Dinamik Bayesçi ağlar (DBN) ilk probleme çözüm olarak önerilmiştir. Yenilenecek bileşeni seçmek için dört sezgisel yaklaşım sunulmuştur. İkinci problemi çözmek için hiyerarşik sezgisel bir çözüm yöntemi önerilmiştir. Kesin POMDP çözücülerle çözülebilecek şekilde durum ve etkileri toplaştırarak bir toplaşık model geliştirilmiştir. Süreci DBN ile benzetip, toplaşık davranıs politikasında yenileme planlanan karar zamanlarında teşhisle problem çözme tekniklerini kullanarak ayrıştırma yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

This thesis studies the maintenance of a dynamic system consisting of several components which age in time at a given failure rate. The states of the components are hidden. In each decision epoch, the decision of whether replacing a component or doing nothing is to be made. The major difference of this problem from the other maintenance problems is its complex structure due to many components. Two versions of the maintenance problem are studied. In the first one, it is possible to estimate the reliability of the whole system. The aim is to find a minimal maintenance cost given that the reliability of the system should always be above a predetermined threshold value. In the second problem, partial observations, i.e., signals related with the components are observed in each time period. The next observation may have an associated cost to the decision maker. This problem is a partially observed Markov decision process (POMDP).Dynamic Bayesian networks (DBNs) are proposed as a solution to the first problem. Four heuristic approaches are presented to select the component to be replaced. A hierarchical heuristic solution procedure is proposed to solve the second problem. An aggregate model is developed by aggregating states and actions so that it can be solved with exact POMDP solvers. Disaggregation is done by simulating the process with a DBN and applying troubleshooting approaches in the decision epochs where replacement is planned in the aggregate policy.

Benzer Tezler

  1. Determining the cleaning period of PV solar panels using image-processing simulation

    Görüntü işleme ve simülasyon kullanılarak fotovoltaik güneş panellerinin temizlik periyodunun belirlenmesi

    MALİK CEBRAIL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEYDA AKSOY TIRMIKÇI

  2. Dört rotorlu insansız hava araçları için fizik rehberli artık geri beslemeli sinir ağı ile çok ajanlı dağıtılmış lineer olmayan model öngörülü formasyon kontrolü

    Multi-agent distributed nonlinear model predictive formation control for quadrotor UAVs using a physics-guided residual feedback neural network

    DENİZ MUHACİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YAPRAK YALÇIN

  3. Lineer olmayan elastik zemin üzerinde bulunan çok tabakalı heterojen kompozit silindirik kabukların lineer olmayan titreşim davranışlarının analizi

    Analysis of nonlinear vibration behavior of multi-layered heterogeneous composite cylindrical shells on nonlinear elastic foundation

    TARKAN VERGÜL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FETHİ KADIOĞLU

    PROF. DR. ABDULLAH AVEY

  4. Türkiye enerji piyasasının makine öğrenmesi uygulamasıyla düşük-karbon salımına geçişte ajan temelli modellenmesi

    Turkish energy market agent-based modeling for low-carbon transition with machine learning application

    BURAK GÖKÇE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU

  5. Kentsel kültür mirasına yönelik risk azaltımı için bir yönetim modeli önerisi: İstanbul-Büyükada örneği

    A management model for risk mitigation for urban cultural heritage: Istanbul-Büyükada case study

    EVREN UZER VON BUSCH

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NURAN ZEREN GÜLERSOY