Geri Dön

Poincaré plot-based fault detection on Tennessee Eastman process using various machine learning algorithms

Çeşitli makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak Tennessee Eastman sürecinde Poincaré grafik tabanlı hata tespiti

  1. Tez No: 733528
  2. Yazar: EMRE ÇANCIOĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SAVAŞ ŞAHİN, DOÇ. DR. YALÇIN İŞLER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İzmir Katip Çelebi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 70

Özet

Bu tez, Poincaré grafiğine dayalı öznitelik çıkarımı ve istatistiksel olarak analize dayalı öznitelik seçimi yoluyla makine öğrenme algoritmaları ile Tennessee Eastman Süreci (TEP) hatalarını teşhis ve tespit etmeyi sunar. Bu çalışmada, çeşitli kimyasal birimlerden doğrusal olmayan süreçleri içeren bir prosesten elde edilen IEEEDataPort çevrimiçi veri seti kullanılmıştır. 20 farklı arıza tipi ile TEP'de 52 proses noktasından alınan önlemleri içerir. Bu çalışmada, öznitelik çıkarımı ve öznitelik seçimi uygulanan ham veri seti ve veri seti kullanılmıştır. Her ölçüm noktası için yaygın olarak kullanılan dört doğrusal olmayan özellik hesaplanacak şekilde, özellik çıkarımı için veri kümesine Poincaré grafiği uygulandı. Daha sonra bu öznitelikler arasından hata türleri arasında istatistiksel olarak anlamlı fark (alfa = 0.05) gösteren öznitelikler seçilmiştir. Her iki veri setinden de hata türlerini sınıflandırmak için Karar Ağacı, Diskriminant Analizi, Naive Bayes, k-En Yakın Komşular, Destek Vektör Makinesi ve Topluluk Learning algoritmaları gibi makine öğrenme araçları kullanılmıştır. Topluluk Learning Sınıflandırıcı yönteminin Altuzay Ayırım Algoritması kullanılarak tüm özellik veri kümesi için maksimum sınıflandırıcı doğruluğu %89,5 ve bu çalışma sırasında yalnızca Doğrusal Ayırım Analizi kullanılarak seçilen öznitelikler için %93,5 olmuştur. Bu performanslar, benzer çalışmalarda elde edilen sonuçlar arasında anlaşılabilir bir sonuç olabilir.

Özet (Çeviri)

This thesis presents diagnose and detect faults of Tennessee Eastman Process (TEP) with machine learning algorithms via Poincaré plots-based feature extraction and statistically analysis-based feature selection. The IEEEDataPort online dataset, obtained from a big plant that contains nonlinear processes from various chemical units, is utilized in this thesis. It contains measures from 52 process points in TEP with 20 dissimilar malfunction types. In this study, raw dataset and dataset that applied feature extraction and feature selection was used. Poincaré plot was applied to the dataset for feature extraction so that four commonly used nonlinear features for every measurement point were calculated. After that, among these features, the features that show a statistically significant difference (alpha = 0.05) between failure types were selected. The machine learning tools such as Decision Tree, Discriminant Analysis, Naive Bayes, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine, and Ensemble Learning algorithms were utilized to classify the fault types from both datasets. The maximum classifier accuracies were 89.5% for the whole feature dataset using the Subspace Discriminant Algorithm of the Ensemble Learning Classifier method and 93.5% for the selected features only using the Linear Discriminant Analysis during this study. These performances could be comprehendible among the results achieved in similar studies.

Benzer Tezler

  1. Investigation of the effects of statistically significant features on the classification of EEG-based motor imagery tasks

    İstatiksel anlamlı özniteliklerin EEG tabanlı motor hayali görevlerin sınıflandırmasındaki etkisinin araştırılması

    MÜRŞİDE DEĞİRMENCİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mühendislik Bilimleriİzmir Katip Çelebi Üniversitesi

    Biyomedikal Teknolojiler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YALÇIN İŞLER

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YILMAZ KEMAL YÜCE

  2. Bilateral ve unilateral vagotominin kalp atım dinamikleri üzerine etkisi

    The effects of bilateral and unilateral vagotomy on heart rate dynamics

    HASAN KAZDAĞLI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    FizyolojiManisa Celal Bayar Üniversitesi

    Fizyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ÖZBEK

    ÖĞR. GÖR. HASAN FEHMİ ÖZEL

  3. A detailed analysis of the effects of various combinations of heart rate variability indices in congestive heart failure

    Konjestif kalp yetmezliğinde kalp hızı değişkenliği indislerinin çeşitli varyasyonlarınin etkilerinin ayrıntılı analizi

    YALÇIN İŞLER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET KUNTALP

  4. Kaotik davranış kriteri olarak fraktal boyut-değişim ve dinamik sistemlere uygulanması

    Başlık çevirisi yok

    KASIM KOÇAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ZEKAİ ŞEN