Geri Dön

Model based fault monitoring system in machining: An applied study

Makinelerde model tabanlı arıza yönetim sistemi: Bir uygulama

  1. Tez No: 304614
  2. Yazar: NECLA YEL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. FARİD NOUREDDİNE, PROF. DR. ÜMİT OKTAY FIRAT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Asenkron motor rulman arızasının titreşim işaretleri üzerinden entropi tabanlı analizi

    Entropy based vibration signals analysis for induction motor bearing faults

    DUHAN SÖNMEZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN GÖKAŞAN

    PROF. DR. SERHAT ŞEKER

  2. 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

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER

  3. 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

    İngilizce

    2021

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA

  4. 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

    Türkçe

    2019

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CANER GÜNEY

  5. 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

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU BAYRAM KARA