Geri Dön

A hybrid prognostic methodology and its application to well-controlled engineering systems

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 402172
  2. Yazar: ÖMER FARUK EKER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. FATİH CAMCI, PROF. DR. IAN K. JENNIONS
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Integrated Vehicle Health Management, Prognostics and Health Management, Condition Based Maintenance, Hybrid Prognostics, Physics-based Prognostics, Data-driven Prognostics, Similarity-based Prognostics, Filter Clogging Modelling, Fatigue Crack Growth Modelling
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Cranfield University
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 179

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

This thesis presents a novel hybrid prognostic methodology, integrating physics-based and data-driven prognostic models, to enhance the prognostic accuracy, robustness, and applicability. The presented prognostic methodology integrates the short-term predictions of a physics-based model with the longer term projection of a similarity-based data-driven model, to obtain remaining useful life estimations. The hybrid prognostic methodology has been applied on specific components of two different engineering systems, one which represents accelerated, and the other a nominal degradation process. Clogged filter and fatigue crack propagation failure cases are selected as case studies. An experimental rig has been developed to investigate the accelerated clogging phenomena whereas the publicly available Virkler fatigue crack propagation dataset is chosen after an extensive literature search and dataset analysis. The filter clogging experimental rig is designed to obtain reproducible filter clogging data under different operational profiles. This data is thought to be a good benchmark dataset for prognostic models. The performance of the presented methodology has been evaluated by comparing remaining useful life estimations obtained from both hybrid and individual prognostic models. This comparison has been based on the most recent prognostic evaluation metrics. The results show that the presented methodology improves accuracy, robustness and applicability. The work contained herein is therefore expected to contribute to scientific knowledge as well as industrial technology development.

Benzer Tezler

  1. Tek A'lı çekirdeklerin taban-durum manyetik momentlerinin sinirsel-bulanık sistemiyle belirlenmesi

    Determination of the ground-state magnetic moments of odd mass nuclei using neuro-fuzzy system

    BÜRUCE ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN YAKUT

  2. Hybrid adaptive prognosis of tool wear in turning

    Başlık çevirisi yok

    AYKUT KARAKOÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Makine MühendisliğiPolitecnico di Milano

    PROF. ALBERTELLİ PAOLO

  3. Turbo fan motorların kalan faydalı ömür tahminlemesi için makine öğrenmesi temelli sistematik bir yaklaşım

    A systematic approach based on machine learning for estimating the remaining useful life of turbo fan engines

    MAHMUT SAMİ ŞAŞMAZTÜRK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELDA KAPAN ULUSOY

    DOÇ. DR. METE ÇELİK

  4. Tekstil sektöründe örme makinelerinde kestirimci bakım için hibrit makine öğrenme ve stokastik modelleme yaklaşımları

    Predictive maintenance for knitting machines in the textile industry: Hybrid machine learning and stochastic modeling approaches

    SÜMEYRA GÜLBAHAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELDA KAPAN ULUSOY

    PROF. DR. MİTHAT ZEYDAN

  5. Kestirimci bakımda hibrit prognostik yaklaşımlar kullanılarak kalan faydalı ömür tahmini

    Remaining useful life estimation using hybrid prognostic approaches for predictive maintenance

    KIYMET ENSARİOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBursa Uludağ Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDAL EMEL

    PROF. DR. TÜLİN İNKAYA