Akustik veriler ile esnek pervaneli pompalarda kestirimcibakım
Predictive maintenance on flexible impeller pumps based on acoustic data
- Tez No: 690414
- Danışmanlar: PROF. MEHMET AKAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Endüstri 4.0 kavramının ortaya çıkmasıyla birlikte akıllı fabrika fikri önem kazanmıştır. Akıllı fabrikaların oluşumuna katkı sağlamanın bir yolu da akıllı bakım/onarım stratejileri geliştirmektir. Bu stratejiler fabrikaların bakım masraflarını düşürmesini ve geri dönülemez büyüklükteki sorunlardan kaçınmasını sağlar. Öngörücü bakım, parçaların bakım ihtiyaçları hakkında belirli bir zamanda kullanıcıyı uyarabilir. Bu tezde, gözetimli ve gözetimsiz yöntemler kullanılarak esnek pervaneli pompalar için öngörücü bakım stratejileri geliştirilmiştir. Gerçek tekstil boyahanelerinin gözlemlenmesinden sonra, esnek pervaneli pompaların kullanım durumlarından veri toplamak için bir deney düzeneği tasarlanmıştır. Sağlıklı, gevşeklik ve kavitasyon olmak üzere üç koşuldan oluşan ses verileri, 3 mikrofon içeren bir akustik sensör aracılığıyla toplanmıştır. Elde edilen zaman serisi sinyalleri, bilgi içeren özelliklere dönüştürülmüştür ve bu özellikler gözetimli bir model olan Evrişimsel Sinir Ağlarını eğitmek için kullanılmıştır. Eğitilen model o anki hata durumunu bildirecek şekilde uyarı verir. Gözetimli modelin yanı sıra hatalı durumların toplanmasındaki uygulanabilirlik sorunlarından dolayı, esnek kanatlı pompanın anormal durum tespiti için sağlıklı durumdan çıkarılan özellikler kullanılarak gözetimsiz bir model de eğitilmiştir. Eğitilen model hata durumunun kaynağını tespit edemese de kullanıcıya anormal durum için uyarı vermektedir. İki model de pompanın hata durumlarının ve anormalliklerin tespit edilmesinde iyi sonuçlar vermiştir. Mel frekansı sepstral katsayılarının diğer özellikler arasında iyi sonuçlar vermesi insanın duyma özelliğinin bakım modellerinde başarılı bir şekilde modellenebilir olduğunu kanıtlamıştır.
Özet (Çeviri)
The idea of smart factories has aroused with the emergence of Industry 4.0. A way to contribute to the construction of smart factories is to develop intelligent maintenance strategies which enable factories to reduce maintenance costs and keep them away from catastrophic damages. Predictive maintenance warns users regarding the need for maintenance of assets at a specific moment. In this thesis, predictive maintenance strategies for Flexible Impeller Pumps (FIP) are developed by using supervised and unsupervised learning methods. After observation of real textile dye houses, an emulation setup has been designed to collect data from real use cases of FIPs. Data consisting of three conditions, healthy, looseness, and cavitation, have been collected via an acoustic sensor involving 3 microphones. Obtained time-series signals are converted to informative features which are utilized for training a supervised model, convolutional neural network (CNN). The trained model is able to generate a warning for a specific failure state. In addition to the supervised model, an unsupervised model has also been trained for anomaly detection of FIPs via extracted features of healthy data due to the applicability issues of unhealthy state data acquisition. The model can produce a warning when an anomaly is detected but it cannot specify the failure mode. Both models give satisfactory results for classifying failures and detecting anomaly situations of FIPs. Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) have shown superiority among the features extracted to confirm human hearing based modeling can be applied successfully in maintenance methods.
Benzer Tezler
- Esnek gerilmeli dönüştürücü tasarımı, üretimi, karakterizasyonu ve uygulamaları
Design, fabrication, characterization and applications of flextensional transducer
MUSTAFA YUNUS KAYA
Doktora
Türkçe
2018
Seramik MühendisliğiGebze Teknik ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEDAT ALKOY
- Veri güdümlü dijital ikiz modeli ile freze takım tezgahı takım aşınma tahminlemesi ve kesme parametreleri optimizasyonu
Prediction of tool wear and cutting parameter optimization of milling machine tool with data-driven digital twin model
GİZEM BURUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Derinkuyu yeraltı şehrinde mimari tipoloji, mekansal temsil ve akustik karakterin bütünsel analizi
A comprehensive analytical framework for architectural typology, spatial representation, and acoustic character: the case of derinkuyu underground city
DERYA SEZİN NAS
Doktora
Türkçe
2026
İç Mimari ve DekorasyonMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİç Mimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SAADET AYTIS
- Türk öğrenciler için Korece sesletim öğretim yöntemleri
Teaching methods of Korean pronunciation for Turkish learners
MERVE KAHRIMAN ÖZDEMİR
Doktora
Türkçe
2023
Doğu Dilleri ve EdebiyatıErciyes ÜniversitesiDoğu Dilleri ve Edebiyatları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SIRRI GÖKSEL TÜRKÖZÜ
- SEA yöntemi yardımıyla tek ve çift tabakalı yapı elemanlarından ses geçiş kayıplarının hesaplanması için bir bilgisayar programı geliştirilmesi
Prediction of sound transmission- loss by the sea method
BANU GÜNAL
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELMA KURRA