Geri Dön

Demiryolu makas arızalarının yapay zeka yöntemleri ile tahmini

Prediction of railway switch point failures with artificial intellegence methods

  1. Tez No: 512353
  2. Yazar: BURAK ARSLAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN TİRYAKİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 74

Özet

Dünya genelinde birçok bölgenin birbiri ile iletişim ve sosyal ticari ilişkiler içerisinde bulunması, yolcu ve yük taşımacılığının önemini arttırmaktadır. Demiryolları güvenli ve ekonomik olması sebebiyle taşımacılıkta yoğun olarak tercih edilmektedir. Ülkemizde ve dünyada son yıllarda demiryolları şehir içi ve şehirler arası yük ve yolcu taşımacılığında büyük önem kazanmıştır. Demiryolları işletmesinin güvenli, kesintisiz ve yüksek kapasiteli olarak sağlanabilmesi için sinyalizasyon sistemleri geliştirilmiştir. Demiryolu makasları, sinyalizasyon sistemlerinin en önemli ekipmalarından biridir. Makaslarda oluşabilecek arızalar demiryolu işletmesinin durmasına ya da aksamasına neden olmaktadır. Bu nedenle demiryolu makaslarının arıza yapmadan çalışması sağlanmalıdır. Bu çalışmada demiryollarının önemli ekipmanlarından olan makas motorları ve ilgili ekipmanlarından veriler toplanmış ve bu veriler analiz edilerek arızalara uygulanacak önleyici ve düzeltici çözüm önerileri değelendirilmiştir. Bu veriler yapay zeka yöntemlerinden“Destek vektör makinaları”ve“Yapay Sinir Ağları”ile işlenerek makine öğrenmesi yaptırılmıştır. Bu öğrenme ışığında olası arızaları önceden tahmin ederek ilgili bakım önerileri belirleyen ve sorumlu bakım personeline gerekli müdahale uyarıları yapan bir karar destek modeli oluşturulmuştur. Bu sayede arızanın demiryolu işletmesini etkileyecek seviyeye ulaşmadan çözülmesi ve oluşmuş arızanın da müdahale süresinin kısaltılması amaçlanmaktadır.

Özet (Çeviri)

The communication and social commercial relations of many regions throughout the world increase the importance of passenger and freight transportation. By the reason of economical advantages and safety reasons, railways are mostly preferred media of transportation. Railways have gained great importance in our country and worldwide in recent years in terms of intracity and interurban freight and passenger transportation. Railway signalling systems have been developed to ensure safe, uninterrupted and high capacity railway operation. Railway switch points are one of the most important equipments of the signalling systems. The failures which are occurred at switch points may cause railway operation stop or interrupt. Therefore, it should be provided that railway switch points must be operated without failure. In this study, The data were collected from the switch point machines and its related equipments which is one of the important elements of railways, and the preventive and corrective solution proposals were evaluated by analyzing the data. With using this data, machine learning was done by using“Support vector machines”and“Artificial Neural Networks”methods from artificial intelligence methods. In light of this learning, a decision support model was established which predicts possible failures and defines the relevant maintenance proposals and making necessary action warnings to responsible maintenance personnel. Thus, it is aimed that the failure is solved without affect the railway operation and the solving time of the occurred failures are shortened.

Benzer Tezler

  1. Development of a new state based prognostics method

    Seviye bazlı arıza öngörme yöntemi geliştirmesi

    ÖMER FARUK EKER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFatih Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. FATİH CAMCI

  2. Raylı sistemlerde tasarım ve test süreçlerinde iyileştirmeler

    Optimization of railway systems design and test processes

    MEHMET ALİ BAYDAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesi

    Raylı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET TURAN SÖYLEMEZ

  3. Demiryolu makas motorlarının kontrolü, kestirimci bakımı ve emniyet analizi

    Railway point machine control, preventative maintanance and safety analysis

    ERCAN KIZILAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SİBEL ZORLU PARTAL

  4. Comparison of constructional aspects of different railway point machines

    Farklı demiryolu makas motorlarının yapısal yönden karşılaştırılması

    ORÇUN OVALI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERGİN TÖNÜK

    PROF. DR. ERES SÖYLEMEZ

  5. Demiryollarında ray yüzeyleri, makas geçişleri ve hemzemin geçitlerin durum teşhisi için görme tabanlı yöntemlerin geliştirilmesi

    Development of vision based methods for diagnosis of rail surfaces, turnouts, and level crossings in railway

    CANAN TAŞTİMUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERHAN AKIN