Model based fault monitoring system in machining: An applied study
Makinelerde model tabanlı arıza yönetim sistemi: Bir uygulama
- Tez No: 304614
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FARİD NOUREDDİNE, PROF. DR. ÜMİT OKTAY FIRAT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 140
Özet
Her geçen gün, teknolojide meydana gelen gelişmeler, hayatımızın hemen hemen her alanında kendini göstermenin yanında, birçok konuda insan hayatını oldukça kolaylaştırmaktadır. Teknolojiyle beraber, ürün ve hizmet kalitesi artmış, hata oranı azalmış ve işlem hızı artmıştır. Bilgisayarın icadı insan hayatı açısından devrim niteliğindedir. Tüm bu olumlu sonuçlara rağmen, meydana gelen gelişmeler beraberinde bir takım dolandırıcılık türlerinin ortaya çıkmasına neden olmuş , bu da firmaların önemli ölçüde gelir kaybetmelerine mal olmuştur.Veri madenciliği yöntemlerinden olan Anomali belirleme ve Sahtekarlık tespiti bu dolandırıcılık türlerini ortaya çıkarmak için kullanılan yöntemlerden ikisidir. Her iki prensipte de amaç; genel işlem hacminden farklı olarak meydana gelen bir anormalliği belirlemektir .Anomali belirlemenin önemi, çeşitli bilgisayar bilimleri ve mühendislikte , verideki anomalileri anlamlı (sık sık kritik) dava edilebilir veriye dönüştürebilmektir.Bu çalışmada, Latent adlı kesici bir makineden Taguchi Methoduyla alınan veriler analiz edilerek, gelecekte meydana gelebilecek muhtemel arızaları tahmin etmeye yönelik modeller kurulmustur. Çalışmanın uygulama aşaması iki kısımdan oluşmaktadır; ilk kısımda, yapay sinir ağları ve yanıt yüzey analizi yöntemi kullanılarak, optimum parametreler belirlenmiş, ikinci aşamada ise diğer girdilerin sabit oldugu varsayılarak zamanla ilişkili regresyon modelleri kurulmustur.Bu çalışmanın amacı; öncelikle, güncel olarak kullanılan ariza tespiti yöntemlerini kullanarak , firmaların gelir kaybetmemesine yardımcı olmaktır. Bunun için yapılan kapsamlı literatür taraması sonucundaulaşılan yayınlar arasında karşılaştırma yapılmış, birbirlerine göre kullanım açısından avantaj ve dezavantajları karşılaştırılmış ve geliştirilmesi açısından öneriler getirilmiştir.Mayıs 2011
Özet (Çeviri)
Technological evolutions, spreading into our life on an increasing scale with each passing day, are making human life simpler in many aspects. With technology, product and service quality has increased, the error rate has decreased and processing speed has increased. Technological improvements in computer are currently being considered as the most essential revolution in history of civilization . Despite all these positive results, it has caused many types of fraud which is a significant source of lost revenue to the companies.Anomaly Detection and Fraud Detection, which are one of Data Mining application areas, are two of techniques which used for making detection. The aim of these two disciplines is to find object that are different from most other object .The importance of anomaly detection is due to the fact that anomalies in data translate to significant (and often critical) actionable information in a wide variety of computer science and engineering.In this study, in order to predict future possible faults, models were built by analyzing the data which are taken from the cutting machine Latent by using Taguchi method. The study contains two parts: in the first part artificial neural networks and response surface analysis used to find optimum parameters and in the second part, by assuming other inputs are constraint, regression model were built between dependent variable and time.The aim of this study is to help companies not to lose income by using Fault Detection Techniques, primarily. As a result of comprehensive literature research, resources which found were benchmarked, made comparison to their usage and advantages, disadvantages and made suggestion to improve these methods.May 2011
Benzer Tezler
- Asenkron motor rulman arızasının titreşim işaretleri üzerinden entropi tabanlı analizi
Entropy based vibration signals analysis for induction motor bearing faults
DUHAN SÖNMEZ
Doktora
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN GÖKAŞAN
PROF. DR. SERHAT ŞEKER
- Condition monitoring and fault detection for induction motors by spectral trending and stationary wavelet analysis
Spektral trend ve durağan dalgacık dönüşümü yardımıyla durum izleme ve arıza tanısı
DUYGU BAYRAM
Doktora
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER
- Building sensor-based real-time predictive maintenance system by utilizing artificial intelligent techniques
Yapay akıllı teknikleri kullanarak sensör tabanlı gerçek zaman tahminli bakım sistemi kurulması
RAGHAD MOHAMMED KHORSHEED
Doktora
İngilizce
2021
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
- Ekskavatör kolunun gerçek zamanlı 3b konumunun gömülü sistemle izlenmesi
Monitoring 3d position of an excavator arm in real time with the embedded system
EMRAH ŞAKA
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CANER GÜNEY
- Neuro classifiers for condition and bearing health assessment of an electric motor
Elektrik makinasında durum ve rulman sağlığı değerlendirmesi için nöro sınıflandırıcılar
MINA GHORBAN ZADEH BADELI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU BAYRAM KARA