Geri Dön

Demiryolları için nesnelerin interneti ile uzaktan izlenebilen ray sıcaklığı ve tren hızı ölçüm sistemi tasarımı ve meteoroloji ile saha verisi üzerinden makine öğrenmesi/derin öğrenme ile zamana dayalı ray sıcaklığı tahmini

Designing train speed and rail temperature measurement system with remote monitoring by internet of things and time based prediction of rail temperature with machine learning/deep learning

  1. Tez No: 728667
  2. Yazar: EREN ERDİ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA TURHAN ÇOBAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Makine Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Demiryolları, ray sıcaklığı, tren hızı, nesnelerin interneti, makine öğrenmesi, derin öğrenme, uzaktan izleme, mikro servis mimarisi, Railways, rail temperature, train speed, internet of things, machine learning, deep learning, remote monitoring, microservice architecture
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 133

Özet

Bu tezde belirlenen bir demiryolu hattında ray sıcaklıklarının değişimleri ve seyir halindeki trenlerin hızları nesnelerinin interneti ile uzaktan izlenmiş ve kayıt altına alınan veriler ile makine öğrenmesi/derin öğrenme kullanılarak zamana dayalı ray sıcaklığı tahmini yapan bir sistem geliştirilmiştir. Arka uçlar, ön uç yazılımları ve veri tabanı bulut üzerinde çalışırken, sensör sinyallerini işleyerek ölçümleri gerçekleştiren yazılım mikro kontrolör üzerinde çalıştırılmıştır. Bulut ile mikro kontrolör arasındaki haberleşmeyi sağlayan yazılım ise uç cihaz üzerine kodlanmıştır. Sensörler, sinyal dönüştürücüler, güç kaynağı, mikro kontrolör ve uç cihazından oluşan donanım, demiryolu hattı üzerine konuşlandırılarak saha verileri elde edilmiştir. Bu veriler, internet üzerinden alınan meteoroloji verileri ile birlikte yeni nesil haberleşme protokollerinden vasıtasıyla eş zamanlı olarak bir veri tabanına kaydedilmiş ve bir web sitesinde canlı olarak gösterilmiştir. Bu veriler, belirlenen makine öğrenmesi/derin öğrenme algoritmalarına yüklenerek hedeflenen kriterlere göre algoritma performansları karşılaştırılmış ve uygun algoritma seçilerek web sitesi üzerinden zamana dayalı ray sıcaklığı tahmin edilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, the changes of rail temperatures and the speeds of trains were determined and monitored remotely with internet of things and an algorithm that predicts the rail temperature based on time using machine learning / deep learning was developed. While the back-ends, the front-end software and the database was running on the cloud, the software that processes sensor signals and performs measurements was run on the microcontroller. The software that provides communication between the cloud and the micro controller is coded on the edge device. The hardware consisting of sensors, signal converters, power supply, micro controller and edge device was deployed on the railway line and field data was obtained. These data, together with meteorological data received over the internet, were simultaneously recorded in a database through new generation communication protocols and displayed live on a website. These data were loaded into the selected machine learning / deep learning algorithms and the algorithm performances were compared according to the targeted criteria and the rail temperature was predicted on the website by selecting the appropriate algorithm.

Benzer Tezler

  1. Raylı sistemlerde bilgisayarlı görme ve nesnelerin interneti kullanılarak kestirimci bakım yöntemlerinin geliştirilmesi

    Development of the predictive maintenance methods with using computer vision and internet of things

    GÜLŞAH KARADUMAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERHAN AKIN

  2. Hareketli nesne analizi için derin öğrenme mimarisi

    Deep learning architecture for moving object analysis

    OKAY TÜRKYILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Kültür Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATMA PATLAR AKBULUT

  3. Edirne Garı

    Edirne Station

    ÖZLEM BÜYÜKDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AFİFE BATUR

  4. Coğrafi bilgi sistemleri ve çok kriterli karar verme yöntemleri kullanılarak sanayi alanları için uygun yer belirleme: Osmaniye ili örneği

    Determination of optimal locations for industrial areas using geographic information systems and multi criteria decision making methods: A case study of Osmaniye province

    BEYTULLAH GÖREN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Jeodezi ve FotogrametriOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NÜKHET KONUK

  5. Küresel ve bölgesel politikalar açısından tarihi ipek yolu ve Bakü-Tiflis-Kars Demiryolu hattı

    Historical silk road and Baku-Tbilisi-Kars Railway line from global and regional policies

    MİKAYİL TAGHIYEV

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    UlaşımOndokuz Mayıs Üniversitesi

    PROF. DR. İLHAN AKSOY