Olasılık sinir ağı kullanarak alternatör arızalarının tespiti
Fault diagnosis of alternators using probabilistic neural network
- Tez No: 274894
- Danışmanlar: DOÇ. DR. RAİF BAYIR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Enerji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering, Energy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karabük Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 116
Özet
Alternatörler mekanik enerjiyi elektrik enerjisine çeviren elektromekanik cihazlardır. Alternatörler taşıtlarda, rüzgâr türbinlerinde ve hidroelektrik santrallerinde elektrik enerjisi üretiminde kullanılmaktadırlar. Bu cihazlar arızalandığında hem maddi hem manevi kayıplara neden olmaktadırlar. Bu yüzden alternatörlerde arızaların erken teşhis edilmesi önemlidir. Bu çalışma ile alternatörlerde arıza teşhisi yapılabilmektedir. Alternatöre ait akım, gerilim ve devir bilgileri bir veri alış veriş kartı yardımıyla gerçek zamanlı olarak Matlab ortamına aktarılmaktadır. Alternatör arızalarını tespit etmek için yapay zeka teknikleri kullanılmıştır. Bu teknikler bulanık mantık, ileri beslemeli ağı ve olasılık sinir ağıdır. Bu tekniklerden olasılık sinir ağı başarımının yüksek olmasından dolayı gerçek zamanlı arıza teşhisinde tercih edilmiştir. Alternatör arızalarının erken teşhis edilmesi ile üretilen enerjinin verimliliği artacaktır. Erken teşhis ile de bakım masraflarının azalması sağlanacaktır.
Özet (Çeviri)
Alternators are equipments that convert mechanical energy to electrical energy. Alternators are used in vehicles, wind power turbines and hydroelectric power plants to generate electrical energy. When this equipments breakdown they damage financially and incorporeally so early fault diagnosis of alternators is important. In this study, alternator failures can be diagnosed. Current, voltage, and revolution data are possible to be measured and they were real time transferred to Matlab via data acquisition card. Artificial intelligence techniques were used to detection alternator failures. These techniques are fuzzy logic, feed forward neural network and probabilistic neural network. Because of its success probabilistic neural network is used in real time fault diagnosis. Renewable energy sources will be used more efficiently and repairing costs will be reduced by early diagnosis of failures.
Benzer Tezler
- Neural network based channel estimation for time-varying OFDM systems
Zamanla değişen OFDM sistemlerde yapay sinir ağı tabanlı kanal kestirimi
EMRE MOLLAHÜSEYİNOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKadir Has ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ATİLLA ÖZMEN
DOÇ. DR. HABİB ŞENOL
- Bayes tümleştirme teknikleri kullanılarak yüzey kurma ve ayrıt sezme
Visual surface recontruction and boundary detection using bayesian integration
BİLGE GÜNSEL
Doktora
Türkçe
1993
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. ERDAL PANAYIRCI
- Yapay sinir ağlarında öğrenme algoritmalarının analizi
Analysis of learning algorithms in neural networks
SEVİNÇ BAKLAVACI
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. LEYLA GÖREN
- Evaluating the performance of different continous vector representation methods for turkish words
Türkçe sözcükler için farklı sürekli vektör temsilyöntemlerinin başarım değerlendirmesi
GÖKHAN GÜLER
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL