Novel data drıven-based fault detectıon for electromechanıcal and process control systems
Elektromekanik ve proses kontrol sistemleri için yeni veriye-dayalı hata tespiti
- Tez No: 299432
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İLYAS EKER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, İstatistik, Electrical and Electronics Engineering, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 186
Özet
Hata Algılama ve Teşhisi (HAT), modern mühendislik alanındaki sistemlerin verimi, güvenliği ve güvenilirliğinin geliştirilmesine gösterilen ilgilin artması ile birlikte çok önemli ve dikkat çekici bir konu haline gelmiştir. Hata algılamada kullanılan yöntem, süreç modeline ve mevcut bilgilerin elde edilmesine bağlıdır ve bu iki kategoriye ayrılır: model tabanlı teknikler ve veri tabanlı teknikler. Bu çalışmada, gözleyici tabanlı ve istatistiksel bilgiye dayalı Temel Bileşenler Analizi (TBA) metodu gerçekleştirilmiştir.TBA, endüstriyel uygulamalarda yaygın olarak kullanılan istatistiksel bir süreç takip tekniğidir. TBA metodu süreçlerin kararlı durumlarından toplanan verilerin T2 ve Q görüntülerinde sabit bir eşik değeri ile takip ederek hataları algılar. Sistemlerin geçiş süreçleri de hesaba katıldığı anda bu klasik TBA yöntemi hata algılama sistemlerinin güvenliğini riske atacak yanlış alarmlar ve eksik hata verileri ortaya çıkarmaktadır. Bu tez çalışmasında, geçiş sürecinde meydana gelen yanlış alarmları ve eksik hata verilerini giderecek TBA yöntemine dayalı iki yeni metot önerilmiştir. Önerilen metotlar deneysel olarak elektromekanik ve süreç kontrol sistemleri üzerinde test edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Fault Detection and Diagnosis (FDD) has become an attractive topic with increasing attention to improve efficiency, reliability and safety of modern engineering. The methodology used in FDD is clearly dependent on process and sort of available information, divided in two categories: model-based methods and data-driven-based methods. In the present research, observer-based and statistical information based Principal Component Analysis (PCA) method have been performed.PCA is a statistical process monitoring technique that has been widely used in industrial applications. PCA methods for Fault Detection (FD) use data collected from a steady-state process to monitor T2- and Q- statistics with a fixed threshold. For the systems where transient values of the processes must be taken into account, the usage of fixed threshold in PCA method causes false alarms and missing data that significantly compromise the reliability of the monitoring systems. In this thesis, two new methods based on PCA are proposed to overcome false alarms which occur in the transient states according to changing process conditions and the missing data problem. The proposed methods are implemented and validated experimentally on an electromechanical and process control system.
Benzer Tezler
- Data-driven prediction and emergency control of transient stability in power systems towards a risk-based optimal power flow operation
Güç sistemlerinde risk tabanlı optimal güç akışı işletimineyönelik geçici hal kararlılığın veri güdümlü tahmini veacil durum kontrolü
SEVDA JAFARZADEH
Doktora
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ
- Cloud-based diagnosis of refrigerant leakage fault of chiller using virtual sensor residuals assisted xgboost algorithm
Soğutma sistemlerinin soğutucu akışkan sızıntısı arızasının sanal sensör farkı destekli xgboost algoritması ile bulut tabanlı tespiti
BURKAY ANDUV
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Fizik ve Fizik MühendisliğiShanghai Jlao Tong UniversityMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZHIMIN DU
- Aktif dağıtım şebekelerini asimetrik arızalara karşı korumak için yeni bir tümleşik koruma sistemi tasarımı ve geliştirilmesi
Design and development of a novel integrated protection system to protect active distribution networks against asymmetrical faults
FATİH ÖZVEREN
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER USTA
- Yazılım kusur kestirimi eklentisinin esnek hesaplama yöntemleri ile tasarımı ve geliştirimi: kapsamlı metrik değerlendirilmesi
Design and implementation of software fault prediction plugin by using soft computing methods: comprehensive metric assessment
EZGİ ERTÜRK GÜLER
Doktora
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EBRU SEZER
- Enhancing DNN test data selection through uncertainty-based and data distribution-aware approaches
Belirsizliğe dayalı ve veri dağılımına duyarlı yaklaşımlar yoluyla DNN testı veri seçiminin geliştirilmesi
DEMET DEMİR
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ELİF SÜRER
DOÇ. DR. AYSU BETİN CAN