Endüstriyel otomasyon sistemlerinde yapay zeka yöntemleri ile arıza tespiti
Fault detection in industrial automation systems with artificial intelligence methods
- Tez No: 625913
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NEYİR ÖZCAN SEMERCİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bursa Uludağ Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Bu tezde; gerçek üretim hatlarından toplanan veri kümelerinin, yapay zeka yöntemleri ile değerlendirilerek otomasyon sistemlerindeki arızaların tespiti üzerine çalışılmıştır. Üretim hatlarından toplanan bu veri kümeleri; Endüstri 4.0 ile birlikte hayatımıza giren“Internet of Things”ve“Big Data”kavramları doğrultusunda elde edilmiş gerçek verilerdir. Elde edilen bu veriler bir yapay sinir ağı algoritması olan perceptron, Rastgele Orman (Random Forest) algoritması ve Gradient Boosting (GBM) algoritmaları kullanılarak işlenmiş ve sistem arızaları sınıflandırılmıştır. Kullanılan yapay zeka yöntemlerinin performansları analiz edilerek seçilen örnek modele en uygun sınıflandırma yöntemi belirlenmiştir. Bu tez çalışması ile yapay zeka yöntemlerinin endüstriyel otomasyon sistemlerinde oluşan arızaların tespitinde başarılı bir şekilde kullanılabileceği gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis; the data sets collected from real production lines are evaluated by using artificial intelligence methods to determine the faults in automation systems.These real datasets collected from production lines are obtained in line with the concepts of“Internet of Things”and“Big Data”which entered our lives with Industry 4.0. These data processed by using Perceptron algorithm (which is an algorithm of Artificial Neural Network), Random Forest algorithm and Gradient Boosting (GBM) algorithms and then the system failures are classified. By analyzing the performances of the artificial intelligence methods, the most appropriate classification method is determined for the selected model. The results of this thesis show that artificial intelligence methods can be used successfully in fault detection for industrial automation systems.
Benzer Tezler
- İklimlendirme sistemlerinde yapay zeka
İklimlendirme sistemlerinde yapay zeka
ERHAN BUDAK
Doktora
Türkçe
2024
EnerjiKarabük ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLHAN CEYLAN
- Use of artificial intelligence in design of input shaper for motion control of mechanical systems
Mekanik sistemlerin hareket kontrolü için giriş şekillendirici tasarımında yapay zeka kullanımı
SERKAN BELLER
Doktora
İngilizce
2021
Makine MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN YAVUZ
- Esnek manipülatörün modellenmesi ve kontrolü
Modelling and control of flexible manipulator
BERKAN HIZARCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERHAT İKİZOĞLU
- Modelling and state of charge estimation of lithium-ion batteries
Lityum bazlı batarya hücrelerininmodelleme ve şarj durumu tahmini
MANİ KAZIMI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN GÖKAŞAN
- Reducing in-vehicle communication overload and enhancing efficiency in autonomous and electrical vehicles
Otonom ve elektrikli araçlarda araç içi iletişim yükünü azaltma ve etkinliğini artırma
YUNUS KAĞAN ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET CANSIZ