Boru hattı sisteminde çalışan pompa titreşiminin yapay sinir ağı metodu ile modellenerek öngörülen titreşim değerleri üzerinden arıza tespiti
Modelling the vibration of a pump working on a pipeline system with artificial neural network and fault detection by using predicted vibration value
- Tez No: 557976
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ KERİMCAN ÇELEBİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 85
Özet
Bu çalışmada, gerçek bir boru hattı sisteminde farklı lokasyonlardaki pompa istasyonlarında bulunan eşdeğer santrifüj pompaların çalışma verileri ile titreşim değerini tahmin edecek bir yapay sinir ağı oluşturulmuştur. Bunun için deney düzeneği olarak ele alınan gerçek sistemde çalışan pompaların işletilmesini sağlayan SCADA sisteminde saat başı otomatik olarak kayıt altına alınan 18 farklı veri toplanarak bu verilerden hedef çıktı olan titreşim ile bağıntısı en yüksek olan 7'si yapay sinir ağı eğitiminde kullanılmıştır. Eğitim için yapay sinir ağına sunulan veri sayısının YSA başarısına etkisini incelemek adına 7 verinin her birinden, kullanılan veriler bir diğer matriste tekrar kullanılmayacak şekilde 250, 500 ve 1000'er veriden oluşan matrisler oluşturulmuştur. En uygun sinir ağı modeli belirlenerek, titreşim ortalama 4,95 hata oranı ile tespit edilmiş ve bu değer ile gerçek değer karşılaştırılmak suretiyle, iki değer arasındaki sapmanın muhtemel bir arızanın erken tespitinde kullanılabileceği gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, an artificial neural network is modelled for estimating the vibration of pump with the working data of equivalent centrifugal pumps running at different locations of a pipeline system. For this purpose, hourly collected 18 different working data of a pumps running on a real pipeline system which is controlled by SCADA system, which is handled as an experimental setup, are collected. 7 of these working data, which have a higher correlation with target output vibration, are used for training of artificial neural network. In order to observe the effect of the number of data given to ANN for training, data matrixes of 250, 500 and 1000 from each value of 7 data are created by taking into consideration that not to use same data in each matrix. The best neural network model is determined for these pumps and vibration is estimated with 4,95 MAPE value. It is shown that the deviation between the actual vibration and estimated vibration can be used for early fault detection.
Benzer Tezler
- Design and construction of a solar powered aeration system for fish farms
Balık çiftlikleri için güneş enerjili havalandırma sisteminin tasarımı ve prototip imalatı
YOHANNES BERHANE GEBREMEDHEN
Doktora
İngilizce
2016
Makine MühendisliğiAnkara ÜniversitesiTarım Makineleri ve Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET ALİ DAYIOĞLU
- Jeotermal bölgesel ısıtma sistemlerinin ekserjik ve ekonomik analizi
Exergoeconomic analysis of geothermal district heating systems
LEYLA ÖZGENER
Doktora
Türkçe
2005
Makine MühendisliğiEge ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. ARİF HEPBAŞLI
PROF.DR. İBRAHİM DİNÇER
- Batman-Dörtyol Ham Petrol Boru Hattı incelenmesi ve geliştiririlmesi için sistem önerileri
Examination of Batman-Dörtyol Crude Oil Pipeline and recommendations for improving the system
AHMET İNAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Makine MühendisliğiMustafa Kemal ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ KOÇ
- Karbon dioksit ayırma amaçlı ince film kompozit/nanokompozit membranların hazırlanması
Preparation of thin film composite/nanocomposite membranes for carbon dioxide separation
GÜLEN BÜYÜKOLCA
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞERİFE BİRGÜL ERSOLMAZ