Geri Dön

Kestirimci bakım yaklaşımıyla bir turbofan motorunun çözümlenmesi

Analysis of a turbofan engine via predictive maintenance approach

  1. Tez No: 721917
  2. Yazar: GÖZDE GÜNGÖR KANKAYA
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ YAKUP SABRİ ÖZKAZANÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe 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: 81

Özet

Kestirimci bakım, sistemdeki sensörlerden toplanan fiziksel verilerin bir yazılım aracılığıyla işlenip değerlendirilmesinin ardından planlanan ve arızadan hemen önce gerçekleştirilen bakımdır. Beklenmedik arızaların sebep olduğu plansız duruş sürelerini kısaltmak ve verimliliği arttırmak için başvurulan kestirimci bakım yaklaşımı sayesinde üretimdeki kayıplar ve makinanın atıl kalma süresi azalır. Bu yöntem, zamana göre değil duruma göre uygulanan bir bakım yöntemi olduğu için yalnızca gerekli görüldüğü durumlarda uygulanması ile gereksiz bakım maliyetlerinin de önüne geçilmiş olur. Bu çalışma, uçak motorlarının arıza meydana gelmeden önce bakıma alınmasını sağlamak, arızalardan dolayı ortaya çıkan bakım/onarım/parça değişiminin sebep olduğu büyük maddi kayıplara ve özellikle can kayıplarına engel olmak amacıyla uçak motorlarının arıza meydana getirmesine kadar kalan faydalı ömürlerini tahmin etmeyi amaçlar. Bu çalışmada, 2008 yılında Uluslararası Prognostik ve Sağlık Yönetimi Konferansı'nda düzenlenen yarışma verileri kullanılmıştır. Eğitim setindeki turbofan motorlarından alınan veriler kullanılarak makina öğrenmesi modelleri eğitilmiş, bu modeller kullanılarak doğrulama setinde bulunan motorların kalan faydalı ömürleri tahmin edilmiş ve modellerin performansları karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

The predictive maintenance is a maintenance method that is performed immediately before the malfunction and sufficient amount of maintenance as a result of the evaluation of physical data collected from the sensors in the system through a software. Thanks to the referenced predictive maintenance approach in order to increase efficiency and shorten the unplanned stop times caused by unexpected malfunctions, the losses in production and the duration of the inactivity of the machine decreases. This method prevents the implementation of unnecessary maintenance costs by implementing only in cases where necessary because it is a condition-based method not time-based method. This study aims to estimate the remaining useful life of aircraft engines until they fail, in order to ensure that aircraft engines are taken into maintenance before the failure occurs, to prevent great financial losses and especially loss of life caused by maintenance / repair / replacement of parts due to failures. In this study, the competition data organized in the International Prognostic and Health Management Conference in 2008 were used. Using the data from the turbofan engines in the training set, machine learning models are trained, using these models, the remaining useful life of the motors in the validation set were estimated and the performance of the predictive models were compared.

Benzer Tezler

  1. Kompresör titreşimlerinin analizi ve modellenmesi

    Analysing and modelling of compressor vibrations

    MEHMET AKİF HAFIZOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Makine MühendisliğiCumhuriyet Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AYDIN DEMİR

  2. Termik santrallarda bakım strateji seçimi: Bir uygulama

    Maintenance strategy selection of thermal power plants: A case study

    SULTAN ÜNLÜSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKırıkkale Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SUNA ÇETİN

    PROF. DR. TAMER EREN

  3. Design of model based fault detection system for washing machine electric motors

    Başlık çevirisi yok

    EVREN ALBAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CAN ÖZSOY

  4. Havacılıkta örgütsel sessizlik: Havaaracı bakım personelinin raporlamada bulunmamalarının nedenleri üzerine bir araştırma

    Organizational silence in civil aviation: A study on the reasons not to self-report of aircraft maintenance personnel

    İLKER ÜNDER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Sivil HavacılıkAnadolu Üniversitesi

    Sivil Havacılık Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ENDER GEREDE

  5. A generalized localization framework for terrestrial and aerial systems

    Kara ve hava sistemleri için genel bir konumlandırma çerçevesi

    SALİHA BÜYÜKÇORAK EDİBALİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜNEŞ KARABULUT KURT